矩阵(n阶方阵)的初等变换 初等矩阵 几何意义

来源:互联网 发布:pyqt5 知乎编程 编辑:程序博客网 时间:2024/05/09 12:37

任何一个可逆矩阵A都可以经初等行变换,变换到单位矩阵E。
A也可经初等列变换,变换到E。
A每经过一次初等行变换,就相当于在A的边乘一个初等矩阵。
A每经过一次初等列变换,就相当于乘一个初等矩阵。
左(行)右(列)

初等变换的逆变换还是初等变换。
初等矩阵的逆矩阵还是初等矩阵。
所以A一定可以写成一系列初等矩阵的乘积


初等变换(初等矩阵)有三种,并且由后两个可以表示出第一个(见评论)。

  1. E(i,j).

    • 假设对任意的A:
      E(i,j) A:交换A的i、j两行
      A E(i,j):交换A的i、j两列

    • 又因为E(i,j) = E(i,j) E = E E(i,j),所以 E(i,j) 是 交换 单位矩阵E的i、j两行(或者列,其实结果是一样的)得到的。

    • 验证:以A E(i,j)为例,E(i,j) A同理。
      A =(a1, a2, … an) ai是列向量, 以下皆为列向量。
      E =(e1, e2, … en) = (… ei … ej …)
      所以 E(i,j) = (… ej … ei …),而 E(i,j) 是对称矩阵,为了方便,记一个矩阵M的转置为 M’
      所以 E(i,j) = E(i,j)’ = (… ej … ei …)’
      A E(i,j) = (a1, a2, …, an)(… ej … ei …)’ = ∑ ak ek’ + ai ej’ + aj ei’

      • x? 指示第 ? 列
        ak ek’ = ak(0, … ,xk=1, 0, …) = (0, … ,xk=ak, 0, …)
        ai ej’ = ai(0, … ,xj=1, 0, …) = (0, … ,xj=ai, 0, …)
        aj ei’ = ai(0, … ,xi=1, 0, …) = (0, … ,xi=aj, 0, …)
    • 所以A E(i,j)就相当于交换了A的i、j两列。
    • 以上是对假设的循环论证(等价性证明),所以:
    • 定义:E(i,j) 是 交换 单位矩阵E的i、j两行(列)得到的矩阵。
  2. Ei(k) k !=0
    定义:Ei(k) 是 E 的第 i 行(列)乘以 k 得到的矩阵。
    性质:Ei(k)A A的第 i 行乘以 k ;AEi(k) A的第 i 列乘以 k。
    性质的证明很简单,跟1. 类似,略。

  3. 造了右边的记号,更形象: E(ikj)
    定义:把 E 的第 i 行乘以 k 加到第 j 行;或者 把 E 的第 j 列乘以 k 加到第 i 列。
    性质E(ikj)A 把 A 的第 i 行乘以 k 加到第 j 行;AE(ikj) 把 A 的第 j 列乘以 k 加到第 i 列。

性质的证明:E=(e1, e2 … en)

E=E=e1..en

E(ikj)=..ej+eik..=E+0..eik..0

AE(ikj)=A+(...aj...)0..eik..0

AE(ikj)=A+ajeik=A+aj(0,...,xi=k,0,...)=A+(0,...,xi=kaj,0,...)

所以相当于把第 j 列乘以 k 倍 加到 第 i 列上。


下面表格总结了初等变换与行列式的几何意义

初等矩阵 初等变换【左(右)乘上它相当于初等行(列)变换】 A中向量组(n-有序单形)的几何变换 行列式(就是n-平行体有符号的面积、体积) E(i,j) 交换第i、j两行(列) 镜像(反射),变成了手性对映体 变号 改变定向 Ei(k) 第 i 行(列)乘以k 伸缩变换 体积乘以k E(ikj) 第 i 行乘以 k 加到第 j 行 或者 第 j 列乘以 k 加到第 i 列 错切变换 体积不变
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