矩阵的运算(读).doc

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矩阵的运算(读)

辽 东 学 院 教 案 纸 课程:高等代数 第1.2. PAGE 5页 §2 矩阵的运算(读) 教学目的 通过教学,使学生基本掌握矩阵的运算:加法、数乘、乘法及其主要运算性质,理解矩阵转置的思想及其相应的特殊矩阵类. 教学内容 2.2 矩阵的运算 为了阐述矩阵的运算,我们先引入 定义1 设A=,B=.若 = ,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n, 则称A与B相等,记作A=B. 1 加法·数乘 定义2 设A=,B=,称,其中cij=aij+bij为A与B的和,记作A + B;称,其中dij=kaij为k与A的乘积,记作kA. 显然,在定义2中,A + B,kA. 例5 设 , , 则 ,. 矩阵的加法具有下面四个基本性质: 1)交换律 A + B = B + A; 2)结合律 (A + B) + C = A + (B + C); 3)存在零矩阵0=,使得0 + A =A,; 4)记(-1)A =-A,叫做A的负矩阵,则(-A) + A = 0. 证 设A=,B =,则 (A + B) + C== =+ = A + (B + C). 因此,结合律成立.其余三性质类似可证. ? 由4),记A + (-B) = A-B,叫做A与B的差. 由2),记(A + B)+C = A + B + C.一般地,设1,2,…,r,则记 . 类似加法情形,易证数乘有如下四个基本性质: 5)k (A + B) = k A + k B; 6)(k +l)A = k A + l A; 7)k (l A) = ( k l)A; 8)1(A) = A. 这里A,B,k,l∈F. 2 乘法 与映射的合成相对应的有矩阵的乘法.例如,考虑线性关系 (3) (4) 则可用表示,且有线性关系 (5) 其中 (6) 记A =,B=,则(6)有下面图示: = 因此,我们引进 定义3 设A=,B=.令          则称C=为A与B的乘积,记作AB. 由上,两个矩阵可以相乘,当且仅当第一个因子的列数等于第二个因子的行数;且若则. 例6 设,,则. 又如在§1中,设 , , 则§1中的线性方程组(1)用矩阵可表示为AX=?,其中A是它的系数矩阵. 矩阵的乘法有如下性质: 1)乘法结合律 (AB)C = A (BC); 2)乘法对加法的分配律 C (A +B)=CA+CB,(A +B)C = AC +BC. 3)含数乘的算律 k(AB)=(kA)B =A(k B),k∈F. 证 我们来证明乘法结合律.设A=B= 则(AB)C, A(BC),且AB的第i行元素为 . 于是,(AB)C的( i, r )元素为 易见上式右边恰为A(BC)的( i, r )元素.因此,乘法结合律成立. 2)、3)的正确性留给同学们完成. ? 由1),记ABC = (AB)C.因此,设则记 . 若,则规定 . 当t=1时,记;当t=0时,记叫做n阶单位矩阵,其中约定 叫做Kronecker符号. 叫做单位矩阵,是因为对于?A,都有. 现在,n阶矩阵A的非负整数幂At已有意义,且易见 1); 2); 3)若A、B 且AB =BA,则. 在上述的指数法则3)中,条件AB = BA是必要的.事实上,与数的乘法不同,存在着A,B,使得AB≠BA,例如, A = , B = , 则 , , 即有AB≠BA.因此,在中考察AB=BA(称A与B可交换)的问题是矩阵研究中基本又重要的问题.当m≠n时,矩阵乘法的交换律不成立就更为明显.因为此时若,则 .由于?,连相等的基本约束都失去,还有什么相等可言呢? 上述反例还表明,当n1时,存在0≠A,0≠B,使得AB = 0.这时,称A,B为的零因子.因此,有零因子,这也是与数的乘法的又一个显著差异.n阶矩阵有零因子的现象也在一般矩阵中出现.特别地,有些齐次线性方程组AX = 0有非零解.对此,也是矩阵研究的又一基本的重要问题,我们将在第三章中作进一步简述. 2.3 矩阵的转置 定义4 设A=.令 叫做A的转置矩阵. 矩阵的转置有下列基本性质: 1); 2); 3); 4); 证 我们来证明4).设A =,B =,则的元素为 . 上式的最右端恰好是的(i,j)元素.因此,4)成立

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