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    線性代數(shù)中初等變換在矩陣?yán)碚撝械膽?yīng)用

    2021-02-22 07:19:25龐峰
    關(guān)鍵詞:線性代數(shù)

    龐峰

    【摘要】矩陣是整個(gè)線性代數(shù)課程的基礎(chǔ),線性代數(shù)的很多概念和應(yīng)用都離不開矩陣,而初等變換是矩陣運(yùn)算中的最主要、最常見的一種運(yùn)算,也是解決矩陣問題的一個(gè)基本方法,它幾乎貫串線性代數(shù)的始終.鑒于矩陣初等變換的重要性,本文將對(duì)矩陣的初等變換應(yīng)用于不同方面做一個(gè)歸納與總結(jié),便于理清各知識(shí)點(diǎn)之間的內(nèi)在聯(lián)系,對(duì)掌握矩陣?yán)碚撌钟袔椭?,同時(shí),希望本論文的研究也會(huì)給相關(guān)的學(xué)者一些建議和思考.

    【關(guān)鍵詞】 矩陣?yán)碚摰膽?yīng)用;線性代數(shù);初等變換

    【基金項(xiàng)目】課題名稱:“金課”標(biāo)準(zhǔn)下的《線性代數(shù)》線上、線下混合式教學(xué)研究,課題編號(hào):YJ202012,課題來源:2020山西警察學(xué)院院級(jí)教學(xué)改革創(chuàng)新項(xiàng)目重點(diǎn)課題

    隨著時(shí)代的發(fā)展,矩陣由最初的一種工具逐漸演變?yōu)橐婚T數(shù)學(xué)分支——矩陣論,而矩陣論又可分為矩陣方程論、矩陣分解論及廣義逆矩陣論等矩陣的現(xiàn)代理論,已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用在了現(xiàn)代科技的各個(gè)領(lǐng)域之中.矩陣就是一個(gè)整齊排列的實(shí)數(shù)或復(fù)數(shù)的數(shù)塊或者說集合,它本身沒有任何運(yùn)算的功能.正是初等變換賦予了矩陣變化的“魔力”,才把矩陣?yán)碚撝械慕^大部分內(nèi)容有機(jī)地聯(lián)系起來.由此可見,矩陣的初等變換在矩陣?yán)碚撝衅鹬e足輕重的作用,是其核心和精髓.通過初等變換將矩陣A轉(zhuǎn)化為更為簡單的矩陣B,然后利用矩陣B來對(duì)矩陣A進(jìn)行研究,這已被公認(rèn)為是一種方便、有效的途徑.

    我們通常所說的矩陣的位置變換就是將矩陣中的兩行(或列)的位置進(jìn)行對(duì)換,記作:RiRj或CiCj;其次是數(shù)乘變換:就是將矩陣的某一行(或列)乘一個(gè)不等于零的數(shù)k,記作:kRi或 kCi;最后是消去變換:就是將矩陣中的某一行(或列)的適當(dāng)倍數(shù)加到另外的一行(列)上,記作:Ri+kRj 或Ci+kCj.以上三種變換統(tǒng)稱為矩陣的初等變換.關(guān)于初等變換的重要結(jié)論:任何一個(gè)矩陣,通過有限可數(shù)次的初等變換都可以化成階梯形,再進(jìn)一步化為行最簡形矩陣.這一結(jié)論保證了初等變換的可行性,同時(shí)也指明了變換的最終方向.

    矩陣的初等變換有很多優(yōu)點(diǎn),如,它只涉及加減乘除四則基本運(yùn)算,計(jì)算簡單;化簡過程有規(guī)律,算法很容易實(shí)現(xiàn);初等變換表面上是一種等價(jià)變化,實(shí)質(zhì)上卻是矩陣乘法的可逆恒等運(yùn)算,從而通過形式的轉(zhuǎn)化實(shí)現(xiàn)恒等運(yùn)算的本質(zhì);初等變換的化簡過程靈活多樣,因人而異,但結(jié)果卻唯一,且保持矩陣的本質(zhì)屬性即矩陣的秩不變.總之,矩陣初等變換的實(shí)質(zhì)是將問題化繁為簡、化多為少、化大為小,并且保持事物的本質(zhì)屬性不變.我們要善于運(yùn)用矩陣的初等變換這一有力工具來幫助我們達(dá)到解決矩陣問題的目的,并掌握矩陣初等變換的廣泛應(yīng)用.

    一、求逆矩陣

    逆矩陣的求解是矩陣?yán)碚撝械囊粋€(gè)十分重要的內(nèi)容.對(duì)于一個(gè)方陣A,我們可以采用初等變換的方法來判斷這個(gè)矩陣是否可逆,而且在可逆的情況下還可以求出其逆矩陣A-1.也就是先將原矩陣與同階單位矩陣采用拼接的方式得到一個(gè)新矩陣,再對(duì)這個(gè)矩陣進(jìn)行轉(zhuǎn)化,遵循AB=BA=E(其中A為可逆矩陣,E為單位矩陣)的規(guī)則,以此來確定它的逆矩陣.如果在變換過程中,與A等價(jià)的矩陣無法變成E時(shí),則A不可逆.具體形式如下:

    (A|E)→…→初等行變換(E|A-1)或AE→…→初等列變換EA-1

    求逆矩陣還可以采用伴隨矩陣的方法進(jìn)行求解.對(duì)于一個(gè)n階方陣A,用伴隨矩陣計(jì)算逆矩陣A-1,需要計(jì)算n2+1個(gè)行列式,計(jì)算量相當(dāng)大,而且這n2+1個(gè)行列式要計(jì)算出值也非易事.相比之下,利用初等變換來計(jì)算逆矩陣就顯得較為簡便、實(shí)用、快捷.

    二、解矩陣方程

    對(duì)于矩陣方程,比矩陣的乘法運(yùn)算更簡單、實(shí)用,而且計(jì)算方便的方法即是初等變換的方法.

    (1)形如AX=B的矩陣方程,由于A-1(A,B)=(E,A-1B),因此采用初等行變換很容易得出它的解X=A-1B.具體過程為:AB→…→初等行變換EA-1B.

    (2)形如XA=B的矩陣方程,同理可得ABA-1=EBA-1

    ,可以采用矩陣的初等列變換進(jìn)行求解,得出X=BA-1,具體過程為:

    AE→…→初等列變換EBA-1.

    (3)形如AXB=C的矩陣方程,可以參照(1)(2)兩種基本形式,得出其解為X=A-1CB-1,具體過程為:

    (A|C)→…→初等行變換(E|A-1C),BA-1C→…→初等列變換EA-1CB-1.

    另外,對(duì)于其他變異形式的矩陣方程,可以先通過恒等變形轉(zhuǎn)化為上述(1)或(2)的基本形式,再解之.

    三、計(jì)算矩陣的秩

    矩陣的秩是矩陣的一種固有本質(zhì)屬性,是討論矩陣問題、線性方程組的解的問題、向量組相關(guān)性、線性空間基等的重要依據(jù),也是透過現(xiàn)象看本質(zhì)的重要載體.一般矩陣用定義求其秩,需要從最高階式子起一階一階地試驗(yàn)結(jié)果是否非零,顯然偶然性很大,而且計(jì)算也比較煩瑣.矩陣的秩有如下三個(gè)重要結(jié)論:(1)行階梯形矩陣的秩就是非零行的行數(shù);(2)矩陣的秩不隨矩陣的初等變換而發(fā)生變化;(3)任何一個(gè)矩陣的行秩等于列秩.據(jù)此,我們把矩陣進(jìn)行初等變換,化成階梯形矩陣后,非零行數(shù)目就是它的秩.這一方法大大方便了計(jì)算矩陣的秩,算法更為快捷和適用.

    四、高斯消元法的應(yīng)用

    線性方程組作為數(shù)學(xué)方程組的一種,一般由未知數(shù)(一次)、系數(shù)、常數(shù)等組成.方程組同解變換的求解過程,實(shí)質(zhì)上只是對(duì)未知量系數(shù)和常數(shù)項(xiàng)進(jìn)行相應(yīng)變化的過程.所以,透過現(xiàn)象看本質(zhì),求解實(shí)際上就是由方程組的未知量系數(shù)和常數(shù)項(xiàng)構(gòu)成的增廣矩陣進(jìn)行初等變換的過程.它不僅能判斷方程組解的各種具體情況,還可以有效地求出線性方程組的解.如果方程組存在解,那么可將其轉(zhuǎn)化為行最簡形矩陣,求出方程組Ax=b的解,這就是線性代數(shù)中的高斯消元法.具體過程如下:增廣矩陣B=(Ab)初等行變換階梯形結(jié)合秩,判斷解的情況初等行變換最簡形求出解

    這一方法求解過程的關(guān)鍵正是矩陣的初等變換.值得強(qiáng)調(diào)的是,使用高斯消元的過程,只能使用初等行變換,而不能使用初等列變換,否則,就不是方程組的同解變換了.高斯消元法是解線性方程組最普適的一種方法,不管方程組中未知量的個(gè)數(shù)和方程個(gè)數(shù)是多少,也不管方程組解的情況怎樣,對(duì)各種線性方程組都適用.而且,從計(jì)算量上說,該方法也要比Carmer法則優(yōu)越得多,大大降低了線性方程組解的判定與求解難度.

    例如,a,b取何值時(shí),非齊次線性方程組

    x1+x2+x3+x4=1,

    x2-x3+2x4=1,

    2x1+3x2+(a+2)x3+4x4=b+3,

    3x1+5x2+x3+(a+8)x4=5,

    (1)有唯一解?(2)無解?(3)有無窮多個(gè)解?有解時(shí)求出全部解.

    解:用初等行變換將增廣矩陣化為行階梯形矩陣,

    B=(A,b)=1111101-12123a+24b+3351a+85~R3-2R1R4-3R11111101-12101a2b+102-2a+52

    ~R3-R2R4-2R21111101-12100a+10b000a+10

    由此可知:

    (1)當(dāng)a≠-1時(shí),R(A)=R(B)=未知量個(gè)數(shù)4,方程組有唯一解:

    x1=-2ba+1,x2=a+b+1a+1,x3=ba+1,x4=0;

    (2)當(dāng) a=-1,b≠0時(shí),R(A)=2≠R(B)=3,方程組無解;

    (3)當(dāng)a=-1,b=0時(shí),R(A)=R(B)=2<4,方程組有無窮多個(gè)解.

    (c1,c2為任意常數(shù)).

    五、求方陣的特征值與特征向量

    工程技術(shù)中的一些問題如振動(dòng)問題、穩(wěn)定性問題,常??蓺w結(jié)為求一個(gè)方陣的特征值和特征向量的問題.矩陣A的特征值λ0是它的特征方程的根,對(duì)應(yīng)λ0的全部特征向量p是齊次線性方程組的非零解,而對(duì)齊次線性方程組的非零解的討論其實(shí)就是使用初等變換進(jìn)行高斯消元的過程.

    六、對(duì)稱矩陣的對(duì)角化

    對(duì)稱矩陣是指元素以主對(duì)角線為對(duì)稱軸對(duì)應(yīng)相等的矩陣,由于其轉(zhuǎn)置矩陣和自身相等而被稱為對(duì)稱矩陣.對(duì)稱矩陣可以用一般的由特征向量組成的非奇異陣作對(duì)角化,只不過它有特殊的性質(zhì)(對(duì)稱),因此我們就可以考慮特殊的對(duì)角化,即正交相似對(duì)角化.我們需要利用正交矩陣將對(duì)稱矩陣化為對(duì)角矩陣,比較簡單且易理解,其具體的步驟是:(1)求A的特征值λ1,λ2,λ3,…,λn;(2)(A-λiE)X=0,求出A的特征向量;(3)將特征向量正交化;(4)將特征向量單位化得p1,p2,…,pn;(5)寫出正交矩陣P=(p1,p2,…,pn).我們只有合理選擇方法,才能提高研究效率.

    七、廣義初等變換的使用

    為了簡便,我們需對(duì)大規(guī)模矩陣進(jìn)行分塊,使大矩陣的運(yùn)算化分成幾個(gè)小矩陣的運(yùn)算.同樣,對(duì)于分塊矩陣,也可以把矩陣的每一個(gè)子塊作為矩陣的一個(gè)基本元素,像普通矩陣一樣進(jìn)行位置變換、數(shù)乘變換和消去變換這三種基本變換,這被稱為分塊矩陣的廣義初等變換.由于廣義初等變換本身具有較好的性質(zhì),也是矩陣運(yùn)算中極為重要的方法,可以有效地將疑難問題簡單化,因此其成為廣大學(xué)者日益關(guān)注的熱點(diǎn)話題之一.

    結(jié)束語:矩陣是連接方程組理論與幾何理論的紐帶,因此矩陣是解決線性代數(shù)中線性方程組、向量空間、線性變換等問題最常用的方法.而初等變換作為矩陣?yán)碚摰囊粭l主線,不僅能夠簡化矩陣為階梯形或最簡形,而且作為矩陣?yán)碚撝袠O其重要的一種運(yùn)算,它是上述幾類問題的基礎(chǔ)與核心.因此,初等變換在線性代數(shù)中的應(yīng)用十分廣泛,只有真正掌握了這種方法,才能巧妙地運(yùn)用其解決線性代數(shù)中相對(duì)復(fù)雜的問題,以達(dá)到事半功倍的效果.

    【參考文獻(xiàn)】

    [1]李慧.矩陣的初等變換在線性代數(shù)中的簡單應(yīng)用[J].課程教育研究,2019(09):142-143.

    [2]繆應(yīng)鐵.矩陣的初等變換在線性代數(shù)中的一些應(yīng)用[J].數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)與研究,2018(17):24.

    [3]張忠.矩陣的初等變換在線性代數(shù)中的應(yīng)用[J].納稅,2017(25):188,190.

    [4]吳英柱.矩陣的初等變換在線性代數(shù)中的若干應(yīng)用與探討[J].廣東石油化工學(xué)院學(xué)報(bào),2017(01):71-75,94.

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