Знаходження зворотної матриці через поодиноку. Вища математика

Подібні на зворотні за багатьма властивостями.

Енциклопедичний YouTube

1 / 5

✪ Як знаходити зворотну матрицю - bezbotvy

✪ Зворотна матриця (2 способи знаходження)

✪ Зворотня матриця #1

✪ 2015-01-28. Зворотня матриця 3x3

✪ 2015-01-27. Зворотня матриця 2х2

Субтитри

Властивості зворотної матриці

• det A − 1 = 1 det A (\displaystyle \det A^(-1)=(\frac (1)(\det A))), де det (\displaystyle \ \det )позначає визначник.
• (A B) − 1 = B − 1 A − 1 (\displaystyle \ (AB)^(-1)=B^(-1)A^(-1))для двох квадратних оборотних матриць A (\displaystyle A)і B (\displaystyle B).
• (A T) − 1 = (A − 1) T (\displaystyle \ (A^(T))^(-1)=(A^(-1))^(T)), де (. . .) T (\displaystyle (...)^(T))позначає транспоновану матрицю.
• (k A) − 1 = k − 1 A − 1 (\displaystyle \ (kA)^(-1)=k^(-1)A^(-1))для будь-якого коефіцієнта k ≠ 0 (\displaystyle k\not =0).
• E − 1 = E (\displaystyle \ E^(-1)=E).
• Якщо необхідно вирішити систему лінійних рівнянь , (b - ненульовий вектор) де x (\displaystyle x)- Шуканий вектор, і якщо A − 1 (\displaystyle A^(-1))існує, то x = A − 1 b (\displaystyle x=A^(-1)b). В іншому випадку або розмірність простору рішень більша за нуль, або їх немає зовсім.

Способи знаходження зворотної матриці

Якщо матриця оборотна, то для знаходження зворотної матриці можна скористатися одним із наступних способів:

Точні (прямі) методи

Метод Гауса-Жордана

Візьмемо дві матриці: саму Aта одиничну E. Наведемо матрицю Aдо одиничної матриці методом Гаусса-Жордана застосовуючи перетворення по рядках (можна також застосовувати перетворення і по стовпцях, але не в перемішування). Після застосування кожної операції до першої матриці застосуємо ту саму операцію до другої. Коли приведення першої матриці до одиничного вигляду буде завершено, друга матриця виявиться рівною. A −1.

При використанні методу Гауса перша матриця збільшуватиметься зліва на одну з елементарних матриць Λ i (\displaystyle \Lambda _(i))(трансвекцію або діагональну матрицю з одиницями на головній діагоналі, крім однієї позиції):

Λ 1 ⋅ ⋯ ⋅ Λ n ⋅ A = Λ A = E ⇒ Λ = A − 1 (\displaystyle \Lambda _(1)\cdot \dots \cdot \Lambda _(n)\cdot A=\Lambda A=E \Rightarrow \Lambda =A^(-1)). Λ m = [ 1 … 0 − a 1 m / a m m 0 … 0 … 0 … 1 – a m − 1 m / a m m 0 … 0 0 … 0 1 / a m m 0 … 0 0 … 0 – a m + 1 m / a m m … 0 … 0 … 0 − a n m / a m m 0 … 1 ] (\displaystyle \Lambda _(m)=(\begin(bmatrix)1&\dots &0&-a_(1m)/a_(mm)&0&\dots &0\\ &&&\dots &&&\\0&\dots &1&-a_(m-1m)/a_(mm)&0&\dots &0\\0&\dots &0&1/a_(mm)&0&\dots &0\\0&\dots &0&-a_( m+1m)/a_(mm)&1&\dots &0\\&&&\dots &&&\\0&\dots &0&-a_(nm)/a_(mm)&0&\dots &1\end(bmatrix))).

Друга матриця після застосування всіх операцій дорівнюватиме Λ (\displaystyle \Lambda )тобто буде шуканою. Складність алгоритму - O (n 3) (\displaystyle O(n^(3))).

За допомогою матриці додатків алгебри

Матриця, обернена матриці A (\displaystyle A), представна у вигляді

A − 1 = adj (A) det (A) (\displaystyle (A)^(-1)=(((mbox(adj))(A)) \over (\det(A))))

де adj (A) (\displaystyle (\mbox(adj))(A))- приєднана матриця;

Складність алгоритму залежить від складності алгоритму розрахунку визначника O det і дорівнює O(n²) · O det.

Використання LU/LUP-розкладання

Матричне рівняння A X = I n (\displaystyle AX = I_(n))для зворотної матриці X (\displaystyle X)можна розглядати як сукупність n (\displaystyle n)систем виду A x = b (\displaystyle Ax = b). Позначимо i (\displaystyle i)-ий стовпець матриці X (\displaystyle X)через X i (\displaystyle X_(i)); тоді A X i = e i (\displaystyle AX_(i)=e_(i)), i = 1, …, n (\displaystyle i = 1, \ ldots, n),оскільки i (\displaystyle i)-м стовпцем матриці I n (\displaystyle I_(n))є одиничний вектор e i (\displaystyle e_(i)). іншими словами, перебування зворотної матриці зводиться до розв'язання n рівнянь з однією матрицею та різними правими частинами. Після виконання LUP-розкладання (час O(n³)) на розв'язання кожного з n рівнянь потрібен час O(n²), так що і ця частина роботи потребує часу O(n³).

Якщо матриця A невироджена, то нею можна розрахувати LUP-разложение P A = L U (\displaystyle PA = LU). Нехай P A = B (\displaystyle PA = B), B − 1 = D (\displaystyle B^(-1)=D). Тоді із властивостей зворотної матриці можна записати: D = U − 1 L − 1 (\displaystyle D=U^(-1)L^(-1)). Якщо помножити цю рівність на U і L можна отримати дві рівності виду U D = L − 1 (\displaystyle UD=L^(-1))і DL = U − 1 (\displaystyle DL=U^(-1)). Перша з цих рівностей є системою з n² лінійних рівнянь для n (n + 1) 2 (\displaystyle (\frac (n(n+1))(2)))з яких відомі праві частини (з властивостей трикутних матриць). Друге представляє також систему з n² лінійних рівнянь для n (n − 1) 2 (\displaystyle (\frac (n(n-1))(2)))з яких відомі праві частини (також із властивостей трикутних матриць). Разом вони є системою з n² рівностей. За допомогою цих рівностей можна реккурентно визначити всі n² елементів матриці D. Тоді з рівності (PA) −1 = A −1 P −1 = B −1 = D. отримуємо рівність A − 1 = DP (\displaystyle A^(-1)=DP).

У разі використання LU-розкладання не потрібно перестановки стовпців матриці D, але рішення може розійтися навіть якщо матриця A невироджена.

Складність алгоритму – O(n³).

Ітераційні методи

Методи Шульця

( Ψ k = E − A U k , U k + 1 = U k ∑ i = 0 n Ψ k i (\displaystyle (\begin(cases)\Psi _(k)=E-AU_(k),\\U_( k+1)=U_(k)\sum _(i=0)^(n)\Psi _(k)^(i)\end(cases)))

Оцінка похибки

Вибір початкового наближення

Проблема вибору початкового наближення в аналізованих тут процесах ітераційного звернення матриць не дозволяє ставитися до них як до самостійних універсальних методів, що конкурують із прямими методами обігу, заснованими, наприклад, на LU-розкладанні матриць. Є деякі рекомендації щодо вибору U 0 (\displaystyle U_(0)), що забезпечують виконання умови ρ (Ψ 0) < 1 {\displaystyle \rho (\Psi _{0})<1} (спектральний радіус матриці менше одиниці), що є необхідним та достатнім для збіжності процесу. Однак при цьому, по-перше, потрібно знати зверху оцінку спектра матриці, що звертається, A або матриці AT (\displaystyle AA^(T))(а саме, якщо A - симетрична позитивно визначена матриця та ρ (A) ≤ β (\displaystyle \rho (A)\leq \beta ), то можна взяти U 0 = α E (\displaystyle U_(0)=(\alpha )E), де; якщо ж A - довільна невироджена матриця та ρ (A A T) ≤ β (\displaystyle \rho (AA^(T))\leq \beta ), то вважають U 0 = α A T (\displaystyle U_(0)=(\alpha )A^(T)), де також α ∈ (0 , 2 β) (\displaystyle \alpha \in \left(0,(\frac (2)(\beta ))\right)); можна звичайно спростити ситуацію і, скориставшись тим, що ρ (A A T) ≤ k A A T k (\displaystyle \rho (AA^(T))\leq (\mathcal (k))AA^(T)(\mathcal (k))), покласти U 0 = A T ‖ A A T ‖ (\displaystyle U_(0)=(\frac (A^(T))(\|AA^(T)\|)))). По-друге, за такого завдання початкової матриці немає гарантії, що ‖ Ψ 0 ‖ (\displaystyle \|\Psi _(0)\|)буде малою (можливо, навіть виявиться ‖ Ψ 0 ‖ > 1 (\displaystyle \|\Psi _(0)\|>1)), і високий порядок швидкості збіжності виявиться далеко ще не відразу.

Приклади

Матриця 2х2

A − 1 = [ a b c d ]− 1 = 1 det (A) [ d − b − c a ] = 1 a d − b c [ d − b − c a ] . (\displaystyle \mathbf (A) ^(-1)=(\begin(bmatrix)a&b\c&d\\end(bmatrix))^(-1)=(\frac (1)(\det(\mathbf (A))))(\begin(bmatrix)\,\,\,d&\!\!-b\-c&\,a\\end(bmatrix))=(\frac (1)(ad- bc))(\begin(bmatrix)\,\,\,d&\!\!-b\-c&\,a\\end(bmatrix)).)

Звернення матриці 2х2 можливе лише за умови, що a d − b c = det A ≠ 0 (\displaystyle ad-bc=\det A\neq 0).

Зворотна матриця для цієї це така матриця, множення вихідної на яку дає одиничну матрицю: Обов'язковою і достатньою умовою наявності зворотної матриці є нерівність нулю детермінанта вихідної (що в свою чергу має на увазі, що матриця повинна бути квадратна). Якщо ж визначник матриці дорівнює нулю, її називають виродженою і така матриця немає зворотної. У вищій математиці обернені матриці мають важливе значення і застосовуються для вирішення ряду завдань. Наприклад, на знаходження зворотної матриціпобудовано матричний метод розв'язання систем рівнянь. Наш сервіс сайт дозволяє обчислювати зворотну матрицю онлайндвома методами: методом Гауса-Жордана та за допомогою матриці алгебраїчних доповнень. Перервий має на увазі велику кількість елементарних перетворень усередині матриці, другий - обчислення детермінанта та додатків алгебри до всіх елементів. Для обчислення визначника матриці онлайн ви можете скористатися іншим сервісом - Обчислення детермінанта матриці онлайн

.

Знайти зворотну матрицю на сайт

сайтдозволяє знаходити зворотну матрицю онлайншвидко та безкоштовно. На сайті здійсняться обчислення нашим сервісом і видається результат із докладним рішенням щодо знаходження зворотної матриці. Сервер завжди видає лише точну та правильну відповідь. У завданнях визначення зворотної матриці онлайн, необхідно, щоб визначник матрицібув відмінним від нуля, інакше сайтповідомить про неможливість знайти зворотну матрицю через рівність нуля визначника вихідної матриці. Завдання щодо знаходження зворотної матрицізустрічається у багатьох розділах математики, будучи одним із самих базових понять алгебри та математичним інструментом у прикладних завданнях. Самостійне визначення зворотної матрицівимагає значних зусиль, багато часу, обчислень та великої уважності, щоб не допустити описки або дрібної помилки у обчисленнях. Тому наш сервіс з знаходження зворотної матриці онлайнзначно полегшить вам завдання та стане незамінним інструментом для вирішення математичних завдань. Навіть якщо ви знаходите зворотну матрицюМи рекомендуємо перевірити ваше рішення на нашому сервері. Введіть вашу вихідну матрицю у нас на Обчислення зворотної матриці онлайн і звірте вашу відповідь. Наша система ніколи не помиляється і знаходить зворотну матрицюзаданої розмірності в режимі онлайнмиттєво! На сайті сайтдопускаються символьні записи в елементах матриць, у цьому випадку зворотна матриця онлайнбуде представлена ​​у загальному символьному вигляді.

Визначення 1:матриця називається виродженою, якщо її визначник дорівнює нулю.

Визначення 2:матриця називається невиродженою, якщо її визначник не дорівнює нулю.

Матриця "A" називається зворотною матрицеюякщо виконується умова A*A-1 = A-1 *A = E (одиничної матриці).

Квадратна матриця оборотна тільки в тому випадку, коли вона невироджена.

Схема обчислення зворотної матриці:

1) Обчислити визначник матриці "A", якщо ∆ A = 0, то зворотної матриці немає.

2) Знайти всі додатки алгебри матриці "A".

3) Скласти матрицю з додатків алгебри (Aij )

4) Транспонувати матрицю з додатків алгебри (Aij )T

5) Помножити транспоновану матрицю на число, зворотне визначнику цієї матриці.

6) Виконати перевірку:

На перший погляд, може здатися, що це складно, але насправді все дуже просто. Усі рішення ґрунтуються на простих арифметичних діях, головне при вирішенні не плутатися зі знаками "-" та "+", і не втрачати їх.

А тепер давайте разом з Вами розв'яжемо практичне завдання, обчисливши зворотну матрицю.

Завдання: знайти зворотну матрицю "A", представлену на малюнку нижче:

Вирішуємо все точно так, як це зазначено в план-схемі обчислення зворотної матриці.

1. Перше, що потрібно зробити, це знайти визначник матриці "A":

Пояснення:

Ми спростили наш визначник, скориставшись його основними функціями. По-перше, ми додали до 2 і 3 рядків елементи першого рядка, помножені на одне число.

По-друге, ми змінили 2 і 3 стовпець визначника, і за його властивостями змінили знак перед ним.

По-третє, ми винесли загальний множник (-1) другого рядка, тим самим знову змінивши знак, і він став позитивним. Також ми спростили 3 рядок так само, як на початку прикладу.

У нас вийшов трикутний визначник, у якого елементи нижче діагоналі дорівнюють нулю, і за 7 властивістю він дорівнює добутку елементів діагоналі. У результаті ми отримали ∆ A = 26, отже зворотна матриця існує.

А11 = 1 * (3 +1) = 4

А12 = -1 * (9 +2) = -11

А13 = 1 * 1 = 1

А21 = -1 * (-6) = 6

А22 = 1 * (3-0) = 3

А23 = -1 * (1 +4) = -5

А31 = 1 * 2 = 2

А32 = -1 * (-1) = -1

А33 = 1 + (1 +6) = 7

3. Наступний крок - складання матриці з додатків:

5. Помножуємо цю матрицю на число, зворотне визначнику, тобто на 1/26:

6. Ну а тепер нам просто потрібно виконати перевірку:

У ході перевірки ми отримали одиничну матрицю, отже, рішення було виконане абсолютно правильно.

2 спосіб обчислення зворотної матриці.

1. Елементарне перетворення матриць

2. Зворотна матриця через елементарний перетворювач.

Елементарне перетворення матриць включає:

1. Множення рядка на число, що не дорівнює нулю.

2. Додаток до будь-якого рядка іншого рядка, помноженого на число.

3. Зміна місцями рядків матриці.

4. Застосовуючи ланцюжок елементарних перетворень, отримуємо іншу матрицю.

А -1 = ?

1. (A|E) ~ (E|A -1 )

2. A -1 * A = E

Розглянемо це практичному прикладі з дійсними числами.

Завдання:Знайти обернену матрицю.

Рішення:

Виконаємо перевірку:

Невелике роз'яснення щодо рішення:

Спочатку ми переставили 1 і 2 рядок матриці, потім помножили перший рядок (-1).

Після цього помножили перший рядок (-2) і склали з другим рядком матриці. Після цього помножили 2 рядок на 1/4.

Заключним етапом перетворень стало множення другого рядка на 2 та додатком з першого. В результаті зліва у нас вийшла одинична матриця, отже зворотна матриця - це матриця справа.

Після перевірки ми переконалися у правильності рішення.

Як ви бачите, обчислення зворотної матриці – це дуже просто.

У висновку цієї лекції хотілося б також приділити трохи часу властивостям такої матриці.

Матрична алгебра - Зворотня матриця

Зворотня матриця

Зворотною матрицеюназивається матриця, яка при множенні як праворуч, так і ліворуч на дану матрицю дає одиничну матрицю.
Позначимо зворотну матрицю до матриці Ачерез , тоді згідно з визначенням отримаємо:

де Е- Поодинока матриця.
Квадратна матрицяназивається неособливою (невиродженою), якщо її визначник не дорівнює нулю. Інакше вона називається особливою (виродженою) або сингулярною.

Має місце теорема: всяка неособлива матриця має зворотну матрицю.

Операція знаходження зворотної матриці називається зверненнямматриці. Розглянемо алгоритм обігу матриці. Нехай дана неособлива матриця n-го порядку:

де Δ = det A ≠ 0.

Алгебраїчним доповненням елементаматриці n-го порядку Аназивається взятий з певним знаком визначник матриці ( n-1)-го порядку, отриманої викресленням i-ого рядка та j-го стовпця матриці А:

Складемо так звану приєднануматрицю:

де - алгебраїчні доповнення відповідних елементів матриці А.
Зауважимо, що доповнення алгебри елементів рядків матриці Арозміщуються у відповідних стовпцях матриці Ã тобто одночасно проводиться транспонування матриці.
Розділивши всі елементи матриці Ã на Δ – величину визначника матриці А, Отримаємо в результаті зворотну матрицю:

Відзначимо ряд особливих властивостей зворотної матриці:
1) для даної матриці Аїї зворотна матриця є єдиною;
2) якщо існує зворотна матриця, то права зворотнаі ліва зворотнаматриці збігаються з нею;
3) особлива (вироджена) квадратна матриця немає зворотної матриці.

Основні властивості зворотної матриці:
1) визначник зворотної матриці та визначник вихідної матриці є зворотними величинами;
2) зворотна матриця добутку квадратних матриць дорівнює добутку зворотних матриць співмножників, взятому у зворотному порядку:

3) транспонована зворотна матриця дорівнює зворотній матриці від даної транспонованої матриці:

П р і м е р. Обчислити матрицю, обернену даною.

Матриця А -1 називається зворотною матрицею по відношенню до матриці А, якщо А * А -1 = Е де Е - одинична матриця n -го порядку. Зворотна матриця може існувати лише для квадратних матриць.

Призначення сервісу. За допомогою даного сервісу в онлайн режимі можна знайти додатки алгебри , транспоновану матрицю A T , союзну матрицю і зворотну матрицю. Рішення проводиться безпосередньо на сайті (в онлайн) і є безкоштовним. Результати обчислень оформляються у звіті формату Word та у форматі Excel (тобто є можливість перевірити рішення). див. приклад оформлення.

Інструкція. Для отримання рішення необхідно встановити розмірність матриці. Далі у новому діалоговому вікні заповніть матрицю A.

Розмірність матриці 2 3 4 5 6 7 8 9 10

також Зворотня матриця методом Жордано-Гаусса

Алгоритм знаходження зворотної матриці

1. Знаходження транспонованої матриці A T .
2. Визначення додатків алгебри. Замінюють кожен елемент матриці його додатком алгебри.
3. Складання зворотної матриці з додатків алгебри: кожен елемент отриманої матриці ділять на визначник вихідної матриці. Результуюча матриця є зворотною для вихідної матриці.

Наступний алгоритм знаходження зворотної матриціаналогічний попередньому крім деяких кроків: спочатку обчислюються алгебраїчні доповнення, а потім визначається союзна матриця C .

1. Визначають, чи квадратна матриця. Якщо ні, то зворотної матриці не існує.
2. Обчислення визначника матриці A. Якщо він не дорівнює нулю, продовжуємо рішення, інакше – зворотної матриці не існує.
3. Визначення додатків алгебри.
4. Заповнення союзної (взаємної, приєднаної) матриці C .
5. Складання зворотної матриці з додатків алгебри: кожен елемент приєднаної матриці C ділять на визначник вихідної матриці. Результуюча матриця є зворотною для вихідної матриці.
6. Роблять перевірку: перемножують вихідну та отриману матриці. В результаті повинна вийти поодинока матриця.

Приклад №1. Запишемо матрицю у вигляді: