矩阵代数(三)- 可逆矩阵的特征

小结

  1. 可逆矩阵定理
  2. 可逆线性变换

可逆矩阵定理

定理8(可逆矩阵定理)
\boldsymbol{A}n \times n矩阵,则下列命题是等价的,即对某一特定的\boldsymbol{A},它们同时为真或同时为假。
a.\;\boldsymbol{A}是可逆矩阵。
b.\;\boldsymbol{A}行等价于n \times n单位矩阵。
b.\;\boldsymbol{A}n个主元位置。
d.\;方程\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{0}仅有平凡解。
e.\;\boldsymbol{A}的各列线性无关。
f.\;线性变换\boldsymbol{x}\mapsto\boldsymbol{Ax}是一对一的。
g.\;\mathbb{R}^{n}中任意\boldsymbol{b},方程\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{b}至少有一个解。
h.\;\boldsymbol{A}的各列生成\mathbb{R}^{n}
i.\;线性变换\boldsymbol{x}\mapsto\boldsymbol{Ax}\mathbb{R}^{n}映上到\mathbb{R}^{n}
j.\;存在n \times n矩阵\boldsymbol{C}使\boldsymbol{CA}=\boldsymbol{I}
k.\;存在n \times n矩阵\boldsymbol{D}使\boldsymbol{AD}=\boldsymbol{I}
l.\;\boldsymbol{A}^{T}是可逆矩阵。

应用可逆矩阵定理来判断\boldsymbol{A}是否可逆:\boldsymbol{A}=\begin{bmatrix}1 & 0 & -2 \\ 3 & 1 & -2 \\ -5 & -1 & 9\end{bmatrix}
解:\boldsymbol{A}\begin{bmatrix}1 & 0 & -2 \\ 0 & 1 & 4 \\ 0 & -1 & -1\end{bmatrix}\begin{bmatrix} 1 & 0 & -2 \\ 0 & 1 & 4 \\ 0 & 0 & 3\end{bmatrix}
所以\boldsymbol{A}有3个主元位置,\boldsymbol{A}是可逆的。

可逆线性变换

线性变换\boldsymbol{T}:\mathbb{R}^{n}\rightarrow\mathbb{R}^{n}称为可逆的,若存在变换\boldsymbol{S}:\mathbb{R}^{n}\rightarrow\mathbb{R}^{n}使得
a.\;对所有的\mathbb{R}^{n}中的\boldsymbol{x}\boldsymbol{S}(\boldsymbol{T}(\boldsymbol{x}))=\boldsymbol{x}
b.\;对所有的\mathbb{R}^{n}中的\boldsymbol{x}\boldsymbol{T}(\boldsymbol{S}(\boldsymbol{x}))=\boldsymbol{x}
我们称\boldsymbol{S}\boldsymbol{T}的逆,把它写成\boldsymbol{T}^{-1}

\boldsymbol{T}:\mathbb{R}^{n}\rightarrow\mathbb{R}^{n}为线性变换,\boldsymbol{A}\boldsymbol{T}的标准矩阵。则\boldsymbol{T}可逆当且仅当\boldsymbol{A}是可逆矩阵。这时由\boldsymbol{S}(x)=\boldsymbol{A}^{-1}定义的线性变换S就是\boldsymbol{T}的逆。

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