Как найти обратную матрицу с помощью присоединенной

Алгоритм вычисления обратной матрицы с помощью алгебраических дополнений: метод присоединённой (союзной) матрицы.

Матрица $A^{-1}$ называется обратной по отношению к квадратной матрице $A$, если выполнено условие $A^{-1}cdot A=Acdot A^{-1}=E$, где $E$ – единичная матрица, порядок которой равен порядку матрицы $A$.

Невырожденная матрица – матрица, определитель которой не равен нулю. Соответственно, вырожденная матрица – та, у которой равен нулю определитель.

Обратная матрица $A^{-1}$ существует тогда и только тогда, когда матрица $A$ – невырожденная. Если обратная матрица $A^{-1}$ существует, то она единственная.

Есть несколько способов нахождения обратной матрицы, и мы рассмотрим два из них. На этой странице будет рассмотрен метод присоединённой матрицы, который полагается стандартным в большинстве курсов высшей математики. Второй способ нахождения обратной матрицы (метод элементарных преобразований), который предполагает использование метода Гаусса или метода Гаусса-Жордана, рассмотрен во второй части.

Метод присоединённой (союзной) матрицы

Пусть задана матрица $A_{ntimes n}$. Для того, чтобы найти обратную матрицу $A^{-1}$, требуется осуществить три шага:

1. Найти определитель матрицы $A$ и убедиться, что $Delta Aneq 0$, т.е. что матрица А – невырожденная.
2. Составить алгебраические дополнения $A_{ij}$ каждого элемента матрицы $A$ и записать матрицу $A_{ntimes n}^{*}=left(A_{ij} right)$ из найденных алгебраических дополнений.
3. Записать обратную матрицу с учетом формулы $A^{-1}=frac{1}{Delta A}cdot {A^{*}}^T$.

Матрицу ${A^{*}}^T$ часто именуют присоединённой (взаимной, союзной) к матрице $A$.

Если решение происходит вручную, то первый способ хорош лишь для матриц сравнительно небольших порядков: второго (пример №2), третьего (пример №3), четвертого (пример №4). Чтобы найти обратную матрицу для матрицы высшего порядка, используются иные методы. Например, метод Гаусса, который рассмотрен во второй части.

Пример №1

Найти матрицу, обратную к матрице $A=left( begin{array} {cccc} 5 & -4 &1 & 0 \ 12 &-11 &4 & 0 \ -5 & 58 &4 & 0 \ 3 & -1 & -9 & 0 end{array} right)$.

Решение

Так как все элементы четвёртого столбца равны нулю, то $Delta A=0$ (т.е. матрица $A$ является вырожденной). Так как $Delta A=0$, то обратной матрицы к матрице $A$ не существует.

Ответ: матрицы $A^{-1}$ не существует.

Пример №2

Найти матрицу, обратную к матрице $A=left(begin{array} {cc} -5 & 7 \ 9 & 8 end{array}right)$. Выполнить проверку.

Решение

Используем метод присоединённой матрицы. Сначала найдем определитель заданной матрицы $A$:

$$
Delta A=left| begin{array} {cc} -5 & 7\ 9 & 8 end{array}right|=-5cdot 8-7cdot 9=-103.
$$

Так как $Delta A neq 0$, то обратная матрица существует, посему продолжим решение. Находим алгебраические дополнения каждого элемента заданной матрицы:

begin{aligned}
& A_{11}=(-1)^2cdot 8=8; ; A_{12}=(-1)^3cdot 9=-9;\
& A_{21}=(-1)^3cdot 7=-7; ; A_{22}=(-1)^4cdot (-5)=-5.\
end{aligned}

Составляем матрицу из алгебраических дополнений: $A^{*}=left( begin{array} {cc} 8 & -9\ -7 & -5 end{array}right)$.

Транспонируем полученную матрицу: ${A^{*}}^T=left( begin{array} {cc} 8 & -7\ -9 & -5 end{array}right)$ (полученная матрица часто именуется присоединённой или союзной матрицей к матрице $A$).
Используя формулу $A^{-1}=frac{1}{Delta A}cdot {A^{*}}^T$, имеем:

$$
A^{-1}=frac{1}{-103}cdot left( begin{array} {cc} 8 & -7\ -9 & -5 end{array}right)

=left( begin{array} {cc} -8/103 & 7/103\ 9/103 & 5/103 end{array}right)
$$

Итак, обратная матрица найдена:

$$A^{-1}=left( begin{array} {cc} -8/103 & 7/103\ 9/103 & 5/103 end{array}right).$$

Чтобы проверить истинность результата, достаточно проверить истинность одного из равенств: $A^{-1}cdot A=E$ или $Acdot A^{-1}=E$. Проверим выполнение равенства $A^{-1}cdot A=E$. Дабы поменьше работать с дробями, будем подставлять матрицу $A^{-1}$ не в форме $left( begin{array} {cc} -8/103 & 7/103\ 9/103 & 5/103 end{array}right)$, а в виде $-frac{1}{103}cdot left( begin{array} {cc} 8 & -7\ -9 & -5 end{array}right)$:

$$
A^{-1}cdot{A}
=-frac{1}{103}cdot left( begin{array} {cc} 8 & -7\ -9 & -5 end{array}right)cdotleft(begin{array} {cc} -5 & 7 \ 9 & 8 end{array}right)

=-frac{1}{103}cdotleft(begin{array} {cc} -103 & 0 \ 0 & -103 end{array}right)
=left(begin{array} {cc} 1 & 0 \ 0 & 1 end{array}right)
=E
$$

Проверка пройдена успешно, обратная матрица $A^{-1}$ найдена верно.

Ответ: $A^{-1}=left( begin{array} {cc} -8/103 & 7/103\ 9/103 & 5/103 end{array}right)$.

Пример №3

Найти обратную матрицу для матрицы $A=left( begin{array} {ccc} 1 & 7 & 3 \ -4 & 9 & 4 \ 0 & 3 & 2end{array} right)$. Выполнить проверку.

Решение

Начнём с вычисления определителя матрицы $A$. Итак, определитель матрицы $A$ таков:

$$
Delta A=left| begin{array} {ccc} 1 & 7 & 3 \ -4 & 9 & 4 \ 0 & 3 & 2end{array} right| = 18-36+56-12=26.
$$

Так как $Delta Aneq 0$, то обратная матрица существует, посему продолжим решение. Находим алгебраические дополнения каждого элемента заданной матрицы:

$$
begin{aligned}
& A_{11}=(-1)^{2}cdotleft|begin{array}{cc} 9 & 4\ 3 & 2end{array}right|=6;;
A_{12}=(-1)^{3}cdotleft|begin{array}{cc} -4 &4 \ 0 & 2end{array}right|=8;;
A_{13}=(-1)^{4}cdotleft|begin{array}{cc} -4 & 9\ 0 & 3end{array}right|=-12;\

& A_{21}=(-1)^{3}cdotleft|begin{array}{cc} 7 & 3\ 3 & 2end{array}right|=-5;;
A_{22}=(-1)^{4}cdotleft|begin{array}{cc} 1 & 3\ 0 & 2end{array}right|=2;;
A_{23}=(-1)^{5}cdotleft|begin{array}{cc} 1 & 7\ 0 & 3end{array}right|=-3;\

& A_{31}=(-1)^{4}cdotleft|begin{array}{cc} 7 & 3\ 9 & 4end{array}right|=1;;
A_{32}=(-1)^{5}cdotleft|begin{array}{cc} 1 & 3\ -4 & 4end{array}right|=-16;;
A_{33}=(-1)^{6}cdotleft|begin{array}{cc} 1 & 7\ -4 & 9end{array}right|=37.
end{aligned}
$$

Составляем матрицу из алгебраических дополнений и транспонируем её:

$$
A^*=left( begin{array} {ccc} 6 & 8 & -12 \ -5 & 2 & -3 \ 1 & -16 & 37end{array} right); ;
{A^*}^T=left( begin{array} {ccc} 6 & -5 & 1 \ 8 & 2 & -16 \ -12 & -3 & 37end{array} right).
$$

Используя формулу $A^{-1}=frac{1}{Delta A}cdot {A^{*}}^T$, получим:

$$
A^{-1}=frac{1}{26}cdot left( begin{array} {ccc} 6 & -5 & 1 \ 8 & 2 & -16 \ -12 & -3 & 37end{array} right)=
left( begin{array} {ccc} 3/13 & -5/26 & 1/26 \ 4/13 & 1/13 & -8/13 \ -6/13 & -3/26 & 37/26 end{array} right)
$$

Чтобы проверить истинность результата, достаточно проверить истинность одного из равенств: $A^{-1}cdot A=E$ или $Acdot A^{-1}=E$. Проверим выполнение равенства $Acdot A^{-1}=E$. Дабы поменьше работать с дробями, будем подставлять матрицу $A^{-1}$ не в форме $left( begin{array} {ccc} 3/13 & -5/26 & 1/26 \ 4/13 & 1/13 & -8/13 \ -6/13 & -3/26 & 37/26 end{array} right)$, а в виде $frac{1}{26}cdot left( begin{array} {ccc} 6 & -5 & 1 \ 8 & 2 & -16 \ -12 & -3 & 37end{array} right)$:

$$
Acdot{A^{-1}}
=left( begin{array}{ccc}
1 & 7 & 3 \
-4 & 9 & 4\
0 & 3 & 2end{array} right)cdot
frac{1}{26}cdot left( begin{array} {ccc} 6 & -5 & 1 \ 8 & 2 & -16 \ -12 & -3 & 37end{array} right)

=frac{1}{26}cdotleft( begin{array} {ccc} 26 & 0 & 0 \ 0 & 26 & 0 \ 0 & 0 & 26end{array} right)

=left( begin{array} {ccc} 1 & 0 & 0 \ 0 & 1 & 0 \ 0 & 0 & 1end{array} right)

=E
$$

Проверка пройдена успешно, обратная матрица $A^{-1}$ найдена верно.

Ответ: $A^{-1}=left( begin{array} {ccc} 3/13 & -5/26 & 1/26 \ 4/13 & 1/13 & -8/13 \ -6/13 & -3/26 & 37/26 end{array} right)$.

Пример №4

Найти матрицу, обратную матрице $A=left( begin{array} {cccc} 6 & -5 & 8 & 4\ 9 & 7 & 5 & 2 \ 7 & 5 & 3 & 7\ -4 & 8 & -8 & -3 end{array} right)$.

Решение

Для матрицы четвёртого порядка нахождение обратной матрицы с помощью алгебраических дополнений несколько затруднительно. Однако такие примеры в контрольных работах встречаются.

Чтобы найти обратную матрицу, для начала нужно вычислить определитель матрицы $A$. Лучше всего в данной ситуации это сделать с помощью разложения определителя по строке (столбцу). Выбираем любую строку или столбец и находим алгебраические дополнения каждого элемента избранной строки или столбца.

Например, для первой строки получим:

$$
A_{11}=left|begin{array}{ccc} 7 & 5 & 2\ 5 & 3 & 7\ 8 & -8 & -3 end{array}right|=556;;
A_{12}=-left|begin{array}{ccc} 9 & 5 & 2\ 7 & 3 & 7 \ -4 & -8 & -3 end{array}right|=-300;
$$

$$
A_{13}=left|begin{array}{ccc} 9 & 7 & 2\ 7 & 5 & 7\ -4 & 8 & -3 end{array}right|=-536;;
A_{14}=-left|begin{array}{ccc} 9 & 7 & 5\ 7 & 5 & 3\ -4 & 8 & -8 end{array}right|=-112.
$$

Определитель матрицы $A$ вычислим по следующей формуле:

$$
Delta{A}=a_{11}cdot A_{11}+a_{12}cdot A_{12}+a_{13}cdot A_{13}+a_{14}cdot A_{14}=6cdot 556+(-5)cdot(-300)+8cdot(-536)+4cdot(-112)=100.
$$

А далее продолжаем находить алгебраические дополнения:

$$
begin{aligned}
& A_{21}=-77;;A_{22}=50;;A_{23}=87;;A_{24}=4;\
& A_{31}=-93;;A_{32}=50;;A_{33}=83;;A_{34}=36;\
& A_{41}=473;;A_{42}=-250;;A_{43}=-463;;A_{44}=-96.
end{aligned}
$$

Матрица из алгебраических дополнений:

$$A^*=left(begin{array}{cccc} 556 & -300 & -536 & -112\ -77 & 50 & 87 & 4 \ -93 & 50 & 83 & 36\ 473 & -250 & -463 & -96end{array}right)$$

Присоединённая матрица:

$${A^*}^T=left(begin{array} {cccc} 556 & -77 & -93 & 473\ -300 & 50 & 50 & -250 \ -536 & 87 & 83 & -463\ -112 & 4 & 36 & -96end{array}right)$$

Обратная матрица:

$$
A^{-1}=frac{1}{100}cdot left( begin{array} {cccc} 556 & -77 & -93 & 473\ -300 & 50 & 50 & -250 \ -536 & 87 & 83 & -463\ -112 & 4 & 36 & -96 end{array} right)=
left( begin{array} {cccc} 139/25 & -77/100 & -93/100 & 473/100 \ -3 & 1/2 & 1/2 & -5/2 \ -134/25 & 87/100 & 83/100 & -463/100 \ -28/25 & 1/25 & 9/25 & -24/25 end{array} right)
$$

Проверка, при желании, может быть произведена так же, как и в предыдущих примерах.

Ответ: $A^{-1}=left( begin{array} {cccc} 139/25 & -77/100 & -93/100 & 473/100 \ -3 & 1/2 & 1/2 & -5/2 \ -134/25 & 87/100 & 83/100 & -463/100 \ -28/25 & 1/25 & 9/25 & -24/25 end{array} right)$.

Во второй части будет рассмотрен иной способ нахождения обратной матрицы, который предполагает использование преобразований метода Гаусса или метода Гаусса-Жордана.

Содержание:

• Нахождение обратной матрицы с помощью присоединённой матрицы
• Нахождение обратной матрицы с помощью союзной матрицы
• Облегченный способ для матрицы второго порядка

Обратную матрицу
можно найти с помощью двух ниже описанных методов.

Нахождение обратной матрицы с помощью присоединённой матрицы

Облегченный способ для матрицы второго порядка

Для матрицы второго порядка можно немного облегчить нахождение обратной, используя следующий алгоритм:

Шаг 1. Находим определитель $ Delta $ заданной матрицы,
если он равен нулю, то делаем вывод, что обратной матрицы не существует, иначе переходим к следующему шагу.

Шаг 2. Элементы, стоящие на
главной диагонали меняем местами, а у элементов
побочной диагонали меняем знак на противоположный.

Шаг 3. Делим все элементы на $ Delta $ и получаем обратную матрицу.

Нахождение обратной матрицы с помощью союзной матрицы

Имеет место следующее свойство: $ A cdot widetilde{A}^{T}=|A| cdot E $

Тогда, если $ |A| neq 0 $ , то
$ A cdot tilde{A}^{T} cdot frac{1}{|A|}=E $ , а тогда
$ A^{-1}=frac{1}{|A|} cdot tilde{A}^{T} $

Таким образом, матрица имеет союзную тогда и только тогда, когда она
невырожденная.

Читать дальше: линейно зависимые и линейно независимые строки.

Для того что бы найти обратную матрицу можно использовать два метода: с помощью алгебраических дополнений (метод присоединённой (союзной) матрицы) или элементарных преобразований (метод Жордано-Гаусса).
Рассмотрим как найти обратную матрицу с помощью алгебраических дополнений.

Обратной матрицей называется матрицы A^-1 при умножении на исходную матрицу A получается единичная матрица E.

A·A^-1 = A^-1 · A = E

Алгоритм нахождения обратной матрицы с помощью алгебраических дополнений:

1. Найти определитель (детерминант) матрицы A. Если определитель ≠ 0, то обратная матрица существует. Если определитель = 0, то обратная матрица не существует.
2. Найти матрицу миноров M.
3. Из матрицы M найти матрицу алгебраических дополнений C^*.
4. Транспонировать матрицу (поменяем местами строки со столбцами) C^*, получить матрицу C^*T.
5. По формуле найти обратную матрицу.
   

Пример

Рассмотрим данный метод на примере. Дана матрицы 3х3:

Найдем определитель (детерминант) матрицы, detA = 12 обратная матрица существует.

Найдем минор M₁₁ и алгебраическое дополнение A₁₁. В матрице А вычеркиваем строку 1 и столбец 1.

Найдем минор M₁₂ и алгебраическое дополнение A₁₂. В матрице А вычеркиваем строку 1 и столбец 2.

Остальные миноры и алгебраические дополнения находятся аналогично. В итоге получаем матрицу C^*.

Найдем транспонированную союзную матрицу алгебраических дополнений C^*T.

Найдем обратную матрицу. Ответ:

Обратная матрица. Вычисление обратной матрицы методом присоединённой матрицы. Решение систем линейных уравнений методом обратной матрицы.

Определение. Матрица А^-1называется обратной к матрице А, если
выполняется условие: АА^-1= А^-1А=Е,
где Е – единичная матрица того же порядка,
что и матрица А. Обратная А^-1матрица имеет ту же размерность, что и
матрица А.

Определение. Квадратная матрица
А=называется невырожденной, если её
определитель неравен нулю, в противном
случае матрица называется вырожденной.

Теорема.Всякая невырожденная
матрица имеет обратную.

Определение. Присоединенной матрицейк матрице А называется матрица вида:

=,
где А_ij-алгебраическое
дополнение элемента а_ij.

Находят обратную матрицу по формуле:
А^-1_=.

Пример 3.1

Найти обратную матрицу методом
присоединенной матрицы.

А=

Решение.

1. Выясним, является ли данная матрица
   невырожденной. Для этого найдем
   определитель матрицы:

=3(-1)¹⁺¹+0(-1)²⁺¹+1(-1)³⁺¹=3(12-4)+0+(2-6)=24-4=20.

Т.к.
0,
следовательно, данная матрица имеет
обратную.

1. Найдем транспонированную матрицу.

А^Т=

1. Вычислим присоединенную матрицу. Для
   этого найдем алгебраическое дополнение
   каждого элемента матрицы.

=
(-1)¹⁺¹=12-4=8

=
(-1)¹⁺²=
-(4-4)= 0

=
(-1)¹⁺³=
2-6= -4

=
(-1)²⁺¹=
-(0-2)=2

=
(-1)²⁺²=
12-2=10

=
(-1)²⁺³=
-(6-0)= -6

=
(-1)³⁺¹=
0-3= -3

=
(-1)³⁺²=
-(6-1)= -5

=
(-1)³⁺³=
9-0=9.

=

4. Воспользуемся формулой: А^-1_=.

А^-1==.

Решение систем линейных уравнений
методом обратной матрицы

Пусть дана система линейных уравнений.
Обозначим её через (1). Выпишим основную
матрицу данной системы: А=,
вектор-столбец неизвестных:X=и
вектор-столбец свободных членов:B=.
Теперь перепишем систему (1) в матричной
форме:AX=BX=A^-1B-
решение системы (1).

Пример 3.2

Решить систему линейных уравнений:
методом обратной матрицы.

Решение.

Формула, по которой будем находить
решение системы: X=A^-1B.

Основная матрица системы А=,
вектор-столбец неизвестных:X=и
вектор-столбец свободных членов:B=.

Найдем определитель
=3(-1)¹⁺¹+0(-1)²⁺¹+1(-1)³⁺¹=3(12-4)+0+(2-6)=24-4=20.

Т.к.
0,
следовательно, данная матрица имеет
обратную.

Найдем обратную матрицу с помощью
присоединенной матрицы (см. пример 3.1):

А^-1=.

Подставим в формулу X=A^-1B,
получим:X===

Ответ:
=,
,.

Правильность решения легко проверить,
подставив полученные результаты,
,
в данную систему уравнения.

Решение систем линейных уравнений методом Гаусса и Крамера

Пусть дана система линейных уравнений.
Обозначим её через (1). Основная матрица
данной системы: А=,
вектор-столбец неизвестных:X=и
вектор-столбец свободных членов:B=.
Теперь запишем систему (1) в матричной
форме:AX=B.

Теорема Крамера. Пусть
–определитель
матрицы А,
_j–определитель матрицы, получаемой из А
заменойj-го столбца
столбцом свободных членов. Тогда, если0,
то система имеет единственное решение:,
(1jn).

Пример 4.1

Решить систему линейных уравнений:
методом Крамера.

Решение.

Основная матрица системы А=и вектор-столбец свободных членов:B=.

Найдем определитель
==3(-1)¹⁺¹+0(-1)²⁺¹+1(-1)³⁺¹=3(12-4)+0+(2-6)=24-4=20. Т.к.0,
следовательно, можно применить формулы
Крамера.

Найдем определители
,,,
полученные заменой соответствующих
столбцов столбцом свободных членов:

==1(12-4)-1(8-6)+2(4-9)=8-2-10=
-4;

==3(8-6)-0+1(2-4)=6-2=4;

==3(9-4)-0+1(2-3)=15-1=14.

Тогда, по формуле Крамера:

==
–=;

=;

=.

Ответ:
=,
,.

Решение систем линейных уравнений
методом Гаусса

Пусть дана система линейных уравнений.
Рассмотрим расширенную матрицу (АВ)
данной системы и с помощью элементарных
преобразований приведем её к ступенчатому
виду, в результате получим расширенную
матрицу (АВ).

Если ранг основной матрицы системы
меньше ранга расширенной матрицы
r(A)<r(АВ),
то система несовместна. Еслиr(A)=r(АВ)=n,
гдеn-число неизвестных,
то система совместна и определена. Еслиr(A)=r(АВ)<n,
гдеn-число неизвестных,
то система совместна и неопределенна.

Записываем систему линейных уравнений
из полученной ступенчатой матрицы.
Определяем базисные и свободные
переменные, и выражая базисные переменные
через свободные получаем решение
системы.

Пример 4.2

Решить систему линейных уравнений:
методом Гаусса.

Решение.

r(A)=r(АВ)=nсистема совместна и определена.

Отсюда, запишем эквивалентную систему
уравнений, имеем:

Решая её, получаем:

Ответ:
=,
,.

Пример 4.3

Найти общее решение системы:
.

Решение.

Составим матрицу системы: А=

Приведем её к треугольному виду:

r(A)=2. Запишем
эквивалентную систему уравнений:

Примем за базисные переменные
и,
а свободные находим из условия (n-r),
гдеn-число неизвестных,
получаем (3-2)=1, т. е. у нас одна свободная
переменная это.

Выразим базисные переменные через
свободные:
.
Обозначая свободную переменную:=,
получаем общее решение в виде:

Пример
4.4

Найти общее решение системы:

Решение.

Приведем расширенную матрицу системы
к ступенчатому виду:

АВ=

r(A)=r(AВ)=2<n,
гдеn-число неизвестных,
то система совместная и неопределенная.
Запишем эквивалентную систему уравнений:

Примем за базисные переменные
и,
а свободные находим из условия (n-r),
гдеn-число неизвестных,
получаем (5-2)=3, значит,-свободные
переменные.

Выразим базисные переменные через
свободные:
Обозначая свободную переменную:=,,получаем
общее решение в виде:.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #