线性代数学习笔记(十五)——初等变换(一)
本篇笔记首先讨论了矩阵的初等变换,包括初等行变换和初等列变换两类,每一类初等变换又有三种变换规则,需要注意该初等变换与行列式对应的性质没有任何关系;然后讨论了初等变换和标准形的关系,任意矩阵都可以通过(行和列)初等变换化为标准形;最后还讨论了矩阵等价的定义及其性质,其实矩阵等价是矩阵之间的一种关系,可以探究矩阵内在的一些属性。
1 初等变换规则
初等变换有两类:初等行变换和初等列变换。
初等行变换有三种:
① 交换矩阵的某两行;
[
1
1
1
1
2
2
2
2
4
4
4
4
]
→
交
换
第
一
行
和
第
二
行
[
2
2
2
2
1
1
1
1
4
4
4
4
]
\begin{bmatrix}1&1&1&1\\2&2&2&2\\4&4&4&4\end{bmatrix}\xrightarrow{交换第一行和第二行}\begin{bmatrix}2&2&2&2\\1&1&1&1\\4&4&4&4\end{bmatrix}
⎣⎡124124124124⎦⎤交换第一行和第二行⎣⎡214214214214⎦⎤
② 用
k
(
k
≠
0
)
k(k{\neq}0)
k(k=0)乘以某一行;
[
1
1
1
1
2
2
2
2
4
4
4
4
]
→
用
6
×
第
一
行
[
6
6
6
6
2
2
2
2
4
4
4
4
]
\begin{bmatrix}1&1&1&1\\2&2&2&2\\4&4&4&4\end{bmatrix}\xrightarrow{用6\times第一行}\begin{bmatrix}6&6&6&6\\2&2&2&2\\4&4&4&4\end{bmatrix}
⎣⎡124124124124⎦⎤用6×第一行⎣⎡624624624624⎦⎤
③ 某一行的
l
l
l倍加到另一行。
[
1
1
1
1
2
2
2
2
4
4
4
4
]
→
用
第
一
行
的
(
−
4
)
倍
加
到
第
三
行
[
1
1
1
1
2
2
2
2
0
0
0
0
]
\begin{bmatrix}1&1&1&1\\2&2&2&2\\4&4&4&4\end{bmatrix}\xrightarrow{用第一行的(-4)倍加到第三行}\begin{bmatrix}1&1&1&1\\2&2&2&2\\0&0&0&0\end{bmatrix}
⎣⎡124124124124⎦⎤用第一行的(−4)倍加到第三行⎣⎡120120120120⎦⎤
同理,初等列变换也有三种,分别对应上述三种,即:
① 交换矩阵的某两列;
② 用
k
(
k
≠
0
)
k(k{\neq}0)
k(k=0)乘以某一列;
③ 某一列的
l
l
l倍加到另一列。
注意:
(1) 初等变换矩阵与矩阵之间使用箭头(
→
\xrightarrow{}
)连接,不能使用等号(
=
=
=);
(2) 初等变换的本质是对矩阵的变化;
(3) 矩阵的三种初等变换与行列式对应的三条性质没有任何关系。行列式求值时对应的三条性质见线性代数学习笔记(三)——行列式的性质,性质2、性质4和性质7;
(4) 行列式一定是方的,而做初等变换的矩阵不一定是方的。
但是,如果
A
A
A是方阵,那么:
A
→
交
换
矩
阵
的
某
两
行
B
A\xrightarrow{交换矩阵的某两行}B
A交换矩阵的某两行B,则
∣
A
∣
=
−
∣
B
∣
|A|=-|B|
∣A∣=−∣B∣;
A
→
用
k
(
k
≠
0
)
乘
以
某
一
行
B
A\xrightarrow{用k(k{\neq}0)乘以某一行}B
A用k(k=0)乘以某一行B,则
k
∣
A
∣
=
∣
B
∣
k|A|=|B|
k∣A∣=∣B∣;
A
→
某
一
行
的
l
倍
加
到
另
一
行
B
A\xrightarrow{某一行的l倍加到另一行}B
A某一行的l倍加到另一行B,则
∣
A
∣
=
∣
B
∣
|A|=|B|
∣A∣=∣B∣。
同理,列也是如此。
2 初等变换与标准形
定理1:任意矩阵都可以通过(行和列)初等变换化为标准形。
举例:将矩阵
[
1
2
1
−
1
−
1
0
0
1
1
1
3
2
]
\begin{bmatrix}1&2&1\\-1&-1&0\\0&1&1\\1&3&2\end{bmatrix}
⎣⎢⎢⎡1−1012−1131012⎦⎥⎥⎤化为标准形。
思路:先处理第一列,如果矩阵的第一个元素不是
1
1
1,看是否可以通过交换行或列将其变为
1
1
1,然后通过初等变换的规则依次处理行和列。
解:
[
1
2
1
−
1
−
1
0
0
1
1
1
3
2
]
→
将
第
一
行
×
(
−
1
)
加
到
第
四
行
将
第
一
行
×
1
加
到
第
二
行
[
1
2
1
0
1
1
0
1
1
0
1
1
]
\begin{bmatrix}1&2&1\\-1&-1&0\\0&1&1\\1&3&2\end{bmatrix}\xrightarrow[将第一行\times(-1)加到第四行]{将第一行{\times}1加到第二行}\begin{bmatrix}1&2&1\\0&1&1\\0&1&1\\0&1&1\end{bmatrix}
⎣⎢⎢⎡1−1012−1131012⎦⎥⎥⎤将第一行×1加到第二行将第一行×(−1)加到第四行⎣⎢⎢⎡100021111111⎦⎥⎥⎤
→ 将 第 二 行 × ( − 1 ) 加 到 第 三 行 和 第 四 行 将 第 二 行 × ( − 2 ) 加 到 第 一 行 [ 1 0 − 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 ] \xrightarrow[将第二行\times(-1)加到第三行和第四行]{将第二行\times(-2)加到第一行}\begin{bmatrix}1&0&-1\\0&1&1\\0&0&0\\0&0&0\end{bmatrix} 将第二行×(−2)加到第一行将第二行×(−1)加到第三行和第四行⎣⎢⎢⎡10000100−1100⎦⎥⎥⎤
→ 将 第 二 列 × ( − 1 ) 加 到 第 三 列 将 第 一 列 × 1 加 到 第 三 列 [ 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 ] \xrightarrow[将第二列\times(-1)加到第三列]{将第一列{\times}1加到第三列}\begin{bmatrix}1&0&0\\0&1&0\\0&0&0\\0&0&0\end{bmatrix} 将第一列×1加到第三列将第二列×(−1)加到第三列⎣⎢⎢⎡100001000000⎦⎥⎥⎤
3 矩阵的等价
一个矩阵
A
A
A通过一系列的初等变换得到矩阵
B
B
B,则称矩阵
A
A
A和矩阵
B
B
B等价。
记作:
A
≅
B
A{\cong}B
A≅B
性质1:反身性: A ≅ A A{\cong}A A≅A;
性质2:对称性: A ≅ B ⇒ B ≅ A A{\cong}B\quad\Rightarrow{\quad}B{\cong}A A≅B⇒B≅A;
性质3:传递性: A ≅ B B ≅ C ⇒ A ≅ C A{\cong}B{\quad}B{\cong}C\quad\Rightarrow{\quad}A{\cong}C A≅BB≅C⇒A≅C。
结论:任何矩阵 A A A都等价于标准形,即: A ≅ 标 准 形 A\cong标准形 A≅标准形,因为任何矩阵都可以化为标准形。
举例:四阶的方阵有以下五标准形:
[
0
0
0
0
]
[
1
0
0
0
]
[
1
1
0
0
]
[
1
1
1
0
]
[
1
1
1
1
]
\begin{bmatrix}0&&&\\&0&&\\&&0&\\&&&0\end{bmatrix}\quad\begin{bmatrix}1&&&\\&0&&\\&&0&\\&&&0\end{bmatrix}\quad\begin{bmatrix}1&&&\\&1&&\\&&0&\\&&&0\end{bmatrix}\quad\begin{bmatrix}1&&&\\&1&&\\&&1&\\&&&0\end{bmatrix}\quad\begin{bmatrix}1&&&\\&1&&\\&&1&\\&&&1\end{bmatrix}
⎣⎢⎢⎡0000⎦⎥⎥⎤⎣⎢⎢⎡1000⎦⎥⎥⎤⎣⎢⎢⎡1100⎦⎥⎥⎤⎣⎢⎢⎡1110⎦⎥⎥⎤⎣⎢⎢⎡1111⎦⎥⎥⎤
任何四阶的方阵都可以经过初等变换化为上述五种标准形之一。后续章节将会讨论秩的概念,其实上述五个标准形对应秩分别为 0 0 0、 1 1 1、 2 2 2、 3 3 3、 4 4 4、 5 5 5。这些分类其实也表示了矩阵行之间的关系,比如以下矩阵:
[ 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 ] → 再 用 第 一 列 × ( − 1 ) 加 到 第 二 、 第 三 和 第 四 列 将 第 一 行 分 别 × ( − 2 ) 、 ( − 3 ) 和 ( − 4 ) 加 到 第 二 、 第 三 和 第 四 行 [ 1 0 0 0 ] \begin{bmatrix}1&1&1&1\\2&2&2&2\\3&3&3&3\\4&4&4&4\end{bmatrix}\xrightarrow[再用第一列\times(-1)加到第二、第三和第四列]{将第一行分别\times(-2)、(-3)和(-4)加到第二、第三和第四行}\begin{bmatrix}1&&&\\&0&&\\&&0&\\&&&0\end{bmatrix} ⎣⎢⎢⎡1234123412341234⎦⎥⎥⎤将第一行分别×(−2)、(−3)和(−4)加到第二、第三和第四行再用第一列×(−1)加到第二、第三和第四列⎣⎢⎢⎡1000⎦⎥⎥⎤
可以发现,经过初等变换后化为上述第二种标准形。所以看起来比较复杂的矩阵,但其实不是所有的行都那么必要,可以用简单的标准形就可以表示出来。
再比如以下矩阵:
[ 1 1 2 3 4 5 7 9 − − − − − − − − ] \begin{bmatrix}1&1&2&3\\4&5&7&9\\-&-&-&-\\-&-&-&-\end{bmatrix} ⎣⎢⎢⎡14−−15−−27−−39−−⎦⎥⎥⎤
很明显该矩阵行之间的关系就比上一个矩阵要复杂,也就不能只用一行来表示。
所以,通过这种分类,可以探究矩阵内在的一些属性。
4 引用
《线性代数》高清教学视频 “惊叹号”系列 宋浩老师_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili_2.6 初等变换(一)
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