怎么求三阶矩阵的逆矩阵?
首先用待定系数法
,求矩阵的逆阵。
举例:
矩阵A=
1 2
-1 -3
假设所求的逆矩阵为
a b
c d
则
从而可以得出方程组
a+2c=1
b+2d=0
-a-3c=0
-b-3d=1
解得
a=3
b=2
c=-1
d=-1
4
所以A的逆矩阵A⁻¹=
3 2
-1 -1
扩展资料:
关于逆矩阵的性质:
1、矩阵A可逆的充要条件
是A的行列式
不等于0。
2、可逆矩阵
一定是方阵。
3、如果矩阵A是可逆的,A的逆矩阵是唯一的。
4、可逆矩阵也被称为非奇异矩阵
、满秩矩阵。
逆矩阵快速求法?
简便快速的不一定有,但通常的方法也很有效:
1、初等行变换:对 (AE) 施行初等行变换,把前面的 A 化为单位矩阵,则后面的 E 就化为了 A^-1 。
2、伴随矩阵法:如果 A 可逆,则 A^-1 = 1/|A| * (A^*) 其中 |A| 是 A 的行列式,A^* 是 A 的伴随矩阵。
3、如果 A 是二阶矩阵,倒是有简便快速的方法:主对角交换,副对角取反,再除行列式。这其实仍是伴随矩阵法。
求逆矩阵的三种方法?
第一种:高斯消元法
高斯消元法是最经典也是最广为人知的一种矩阵求逆方法,但是在现实应用中很少用到高斯消元法来进行矩阵的逆矩阵的求解。(考试或者手算会用到)
高斯消元法有两个版本:行变换版本与列变换版本,在日常应用中行变换应用的更广泛。这两个基本原理都是相同的。
高斯消元法先将矩阵A与单位矩阵I进行连接形成一个新的增广矩阵.

上面的方法在中学比赛或者是考研经常用这种方法,手算一下。
第二种:LU分解法
LU分解法其实是高斯消元法的一种变种算法。LU分解是将矩阵A分解为一个下三角矩阵与一个上三角矩阵的乘积。所谓的三角阵就是一半为零的矩阵。L是下三角矩阵(Lower TriangularMatrix),即主对角线以上的元素全部都是0的矩阵。U是上三角矩阵(Upper Triangular Matrix),即主对角线以下的元素全部都是0的矩阵。


然LU分解是高斯消元法的一种表现形式,但是相对于高斯消元法,LU分解更易于实现并行化。计算机基本用这种方法。比如求 50000*50000的这种大型矩阵。
第三种:SVD分解法
SingularValue Decomposition分解法也叫做奇异值分解,也是线性代数中十分重要的矩阵分解法,同样的能用来求解矩阵的逆矩阵。不同于LU分解中将矩阵A分解为下三角矩阵L与上三角矩阵U的乘积,SVD分解将矩阵A分解为三个矩阵的乘积,分别为:正交矩阵U、对角矩阵W以及正交矩阵V的转置矩阵V.


第四种:QR分解法
QR分解同样将原始矩阵A分解为两个矩阵的乘积,不同的是这两个矩阵分别为正交矩阵Q和上三角矩阵R。
1. 初等矩阵法:将原矩阵和单位矩阵拼合成增广矩阵,利用初等行变换把原矩阵变成单位矩阵,此时增广矩阵右半部分就是原矩阵的逆矩阵。
2. 伴随矩阵法:对于一个n阶矩阵A,其伴随矩阵是一个n阶矩阵,其每一个元素都是A的代数余子式,将伴随矩阵除以A的行列式就可以得到A的逆矩阵。
3. 高斯-约旦消元法:将原矩阵和单位矩阵拼合成增广矩阵,利用高斯-约旦消元法将原矩阵变成单位矩阵,此时增广矩阵右半部分就是原矩阵的逆矩阵。
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