【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(7):逆矩阵
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2.3 逆矩阵
定义
对于n阶矩阵 A A A,如果有一个n阶矩阵 B B B,使得
A B = B A = E AB=BA=E AB=BA=E
说明矩阵A是可逆的,并把矩阵B称为A的逆矩阵,简称逆阵
记住
如果矩阵A是可逆的,那么A的逆矩阵一定是唯一的。
证:
假设 B、C均是A的逆矩阵,有
B = B E = B ( A C ) = ( B A ) C = E C = C B=BE=B(AC)=(BA)C=EC=C B=BE=B(AC)=(BA)C=EC=C
得出 B=C
所以
A的逆矩阵是唯一的。
写法
A A A的逆矩阵记作 A − 1 A^{-1} A−1
若 A B = B A = E , 则 B = A − 1 AB=BA=E,则B=A^{-1} AB=BA=E,则B=A−1
定理1
内容
若矩阵A可逆,那么 ∣ A ∣ ≠ 0 |A|\neq 0 ∣A∣=0
证明
因为 矩阵A可逆
那么一定有 A − 1 A^{-1} A−1,使得
A A − 1 = E AA^{-1}=E AA−1=E
推出
∣ A A − 1 ∣ = ∣ E ∣ = = > ∣ A ∣ ∣ A − 1 ∣ = ∣ E ∣ = 1 = = > ∣ A ∣ ≠ 0 |AA^{-1}|=|E| \\==> |A||A^{-1}|=|E|=1\\ ==> |A|\neq 0 ∣AA−1∣=∣E∣==>∣A∣∣A−1∣=∣E∣=1==>∣A∣=0
定理2
内容
若 ∣ A ∣ ≠ 0 |A|\neq 0 ∣A∣=0,则矩阵 A A A可逆,且 A − 1 = 1 ∣ A ∣ A ∗ A^{-1}=\frac{1}{|A|}A^* A−1=∣A∣1A∗,其中 A ∗ A^* A∗为 A A A的伴随矩阵
证明
已知 A A ∗ = ∣ A ∣ E AA^*=|A|E AA∗=∣A∣E (|A|是一个常数)
因为 ∣ A ∣ ≠ 0 |A|\neq 0 ∣A∣=0
所以 1 ∣ A ∣ A A ∗ = A 1 ∣ A ∣ A ∗ = A ( 1 ∣ A ∣ A ∗ ) = E \frac{1}{|A|}AA^*=A\frac{1}{|A|}A^*=A(\frac{1}{|A|}A^*)=E ∣A∣1AA∗=A∣A∣1A∗=A(∣A∣1A∗)=E
又因为 A ∗ A = A A ∗ A^*A=AA^* A∗A=AA∗
所以 1 ∣ A ∣ A A ∗ = 1 ∣ A ∣ A ∗ A = ( 1 ∣ A ∣ A ∗ ) A = E \frac{1}{|A|}AA^*=\frac{1}{|A|}A^*A=(\frac{1}{|A|}A^*)A=E ∣A∣1AA∗=∣A∣1A∗A=(∣A∣1A∗)A=E
由
{ A ( 1 ∣ A ∣ A ∗ ) = E ( 1 ∣ A ∣ A ∗ ) A = E
得知 矩阵A存在逆矩阵,
且 A − 1 = 1 ∣ A ∣ A ∗ A^{-1}=\frac{1}{|A|}A^* A−1=∣A∣1A∗
证明完成!
推论
若 A B = E ( 或 B A = E AB=E(或BA=E AB=E(或BA=E,则 B = A − 1 B=A^{-1} B=A−1
证明:
因为 A B = E AB=E AB=E
所以 ∣ A ∣ ∣ B ∣ = ∣ E ∣ = 1 |A||B|=|E|=1 ∣A∣∣B∣=∣E∣=1
故 ∣ A ∣ ≠ 0 |A|\neq0 ∣A∣=0, A − 1 A^{-1} A−1存在
B = E B = ( A − 1 A ) B = A − 1 ( A B ) = A − 1 E = A − 1 B=EB=(A^{-1}A)B=A^{-1}(AB)=A^{-1}E=A^{-1} B=EB=(A−1A)B=A−1(AB)=A−1E=A−1
证明完成!
运算规律
方阵的逆矩阵满足运算规律
(1) 若 A A A可逆,则 A − 1 A^{-1} A−1也可逆,且 ( A − 1 ) − 1 = A (A^{-1})^{-1}=A (A−1)−1=A
证明:
因为 A A A可逆
所以
A A − 1 = A − 1 A = E AA^{-1}=A^{-1}A=E AA−1=A−1A=E
这里令 B = A B=A B=A,得到
B A − 1 = A − 1 B = E BA^{-1}=A^{-1}B=E BA−1=A−1B=E
推出
A − 1 可 逆 A^{-1}可逆 A−1可逆
且
( A − 1 ) − 1 = B = A (A^{-1})^{-1}=B=A (A−1)−1=B=A
证明完成!
(2) 若 A A A可逆,数 λ ≠ 0 \lambda \neq 0 λ=0,则 λ A \lambda A λA可逆,且 ( λ A ) − 1 = 1 λ A − 1 (\lambda A)^{-1}=\frac{1}{\lambda}A^{-1} (λA)−1=λ1A−1
证明:
因为 A A A可逆
所以
A B = B A = E AB=BA=E AB=BA=E
对于 λ A \lambda A λA来说
一定存在 1 λ B \frac{1}{\lambda} B λ1B使得
( λ A ) ( 1 λ B ) = ( 1 λ B ) ( λ A ) = E (\lambda A)(\frac{1}{\lambda}B)=(\frac{1}{\lambda}B)(\lambda A)=E (λA)(λ1B)=(λ1B)(λA)=E
所以
λ A \lambda A λA 也可逆
同时
( λ A ) − 1 = 1 λ B = 1 λ A − 1 (\lambda A)^{-1}=\frac{1}{\lambda}B=\frac{1}{\lambda}A^{-1} (λA)−1=λ1B=λ1A−1
(3) 若 A 、 B A、B A、B为同阶矩阵且均可逆,则 A B AB AB均可逆,且 ( A B ) − 1 = B − 1 A − 1 (AB)^{-1}=B^{-1}A^{-1} (AB)−1=B−1A−1
证明:
因为 A 、 B A、B A、B为同阶矩阵且均可逆
所以
- A C = C A = E ( C = A − 1 ) AC=CA=E (C=A^{-1}) AC=CA=E(C=A−1)
- B D = D B = E ( D = B − 1 ) BD=DB=E (D=B^{-1}) BD=DB=E(D=B−1)
因为
- ( A B ) ( D C ) = A ( B D ) C = A E C = A C = E (AB)(DC)=A(BD)C=AEC=AC=E (AB)(DC)=A(BD)C=AEC=AC=E
- ( D C ) ( A B ) = D ( C A ) B = D E B = D B = E (DC)(AB)=D(CA)B=DEB=DB=E (DC)(AB)=D(CA)B=DEB=DB=E
所以
A B AB AB可逆,且 ( A B ) − 1 = D C = B − 1 A − 1 (AB)^{-1}=DC=B^{-1}A^{-1} (AB)−1=DC=B−1A−1
证明完成!
(4) 若 A A A可逆,则 A T A^{T} AT也可逆,且 ( A T ) − 1 = ( A − 1 ) T (A^{T})^{-1}=(A^{-1})^{T} (AT)−1=(A−1)T
证明:
因为 A A A可逆
则
A A − 1 = A − 1 A = E AA^{-1}=A^{-1}A=E AA−1=A−1A=E
进行转置,得
( A A − 1 ) T = ( A − 1 A ) T = E T (AA^{-1})^T=(A^{-1}A)^T=E^T (AA−1)T=(A−1A)T=ET
由 ( A B ) T = B T A T (AB)^T=B^TA^T (AB)T=BTAT 得
( A − 1 ) T A T = A T ( A − 1 ) T = E T = E (A^{-1})^TA^T=A^T(A^{-1})^T=E^T=E (A−1)TAT=AT(A−1)T=ET=E
所以
A T A^T AT可逆
且
( A T ) − 1 = ( A − 1 ) T (A^T)^{-1}=(A^{-1})^T (AT)−1=(A−1)T
证明完成!
结语
文章仅作为学习笔记,记录从0到1的一个过程
希望对您有所帮助,如有错误欢迎小伙伴指正~
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