线性代数(2)——消元

一、消元EA=U

对矩阵A进行消元操作后(E)可得到U,在A可逆且A非Permutation Matrix(即消元时不需要进行行交换)时,消元后U为上三角矩阵。(以下研究暂不涉及行互换操作)

E.g. 


即矩阵A\begin{bmatrix}
 1&2 &1 \\ 
 3&8 &1 \\ 
 0&4&1
\end{bmatrix}经过消元后可得到U\begin{bmatrix}
 1 &2 &1\\ 
 0& 2&-2 \\ 
 0&0&5 
\end{bmatrix}。其中U为上三角矩阵,U_{11}U_{22}U_{33
}为矩阵U的三个支点。

将上述方程组的增广矩阵进行消元获得{\bar{U}}

\begin{bmatrix}
 1&2&1&&2 \\ 
 3&8&1&&12 \\ 
 0&4&1&&2 
\end{bmatrix}————>>>\begin{bmatrix}
 1&2&1&&2 \\ 
 0&2&-2&&6 \\ 
 0&0&5&&-10 
\end{bmatrix}

该增广矩阵消元后{\bar{U}}的矩阵方程的解等价于原方程组的解。


进一步研究矩阵A消元过程中的细节

Step1: A_{row1} \times (-3)+A_{row2}

\begin{bmatrix}
 1&2&1 \\ 
 3&8&1 \\ 
 0&4&1 
\end{bmatrix}————>>>U1=\begin{bmatrix}
 1&2&1 \\ 
 0&2&-2 \\ 
 0&4&1 
\end{bmatrix}

依据在矩阵A左边乘一个矩阵相当于对A进行行操作。当我们在A左边乘一个单位矩阵时,A不变。而因为我们在第一步消元时对A_{row2}进行操作获得U1
,因此,欲获得A左边的矩阵,单位矩阵的第二行将变形。由于是A_{row1}\times (-3),可知I_{21}位置为(-3),将该矩阵记为E_{21}。则有:

\begin{bmatrix}
 1&0&0 \\ 
 -3&1&0 \\ 
 0&0&1 
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
 1&2&1 \\ 
 3&8&1 \\ 
 0&4&1 
\end{bmatrix}
 =
\begin{bmatrix} 
 1&2&1 \\ 
 0&2&-2 \\ 
 0&4&1 
\end{bmatrix}

因此,我们可以用单位矩阵来记录矩阵每一步的消元过程。

Step2:U1_{row2}\times (-2)+U1_{row3}

同理,在该过程中我们对第三行进行操作,因此单位阵的第三行发生变换,使用Row2进行加乘,则I_{32}位置发生变化。记为E_{32}。消元结果为U,则有:

\begin{bmatrix}
 1&0&0 \\ 
 0&1&0 \\ 
 0&-2&1 
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
 1&2&1 \\ 
 0&2&-2 \\ 
 0&4&1 
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
 1&2&1 \\ 
 0&2&-2 \\ 
 0&0&5 
\end{bmatrix}

消元过程可记为:

E_{32}(E_{21}A)=U ——>>> (E_{32}E_{21})A=U——>>>EA=U

Ps:该过程可看出矩阵相乘可使用结合律(Associative Law)。

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