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矩阵方程


非齐次矩阵方程 形式为

 Ax=b
(1)

可以通过取矩阵逆来求解,得到

 x=A^(-1)b.
(2)

当且仅当当且仅当行列式 det(A)!=0 不等于 0 时,此方程有非平凡解。一般来说,更数值稳定的方程求解技术包括高斯消元法LU 分解平方根法

对于齐次 n×n 矩阵 方程

 [a_(11) a_(12) ... a_(1n); a_(21) a_(22) ... a_(2n); | | ... |; a_(n1) a_(n2) ... a_(nn)][x_1; x_2; |; x_n]=[0; 0; |; 0]
(3)

为了求解 x_is,考虑行列式

 |a_(11) a_(12) ... a_(1n); a_(21) a_(22) ... a_(2n); | | ... |; a_(n1) a_(n2) ... a_(nn)|.
(4)

现在乘以 x_1,这等价于将第一列(或任何列)乘以 x_1,

 x_1|a_(11) a_(12) ... a_(1n); a_(21) a_(22) ... a_(2n); | | ... |; a_(n1) a_(n2) ... a_(nn)|=|a_(11)x_1 a_(12) ... a_(1n); a_(21)x_1 a_(22) ... a_(2n); | | ... |; a_(n1)x_1 a_(n2) ... a_(nn)|.
(5)

如果将列的倍数加到其他列,行列式的值不变。 因此,将第 2 列乘以 x_2,...,将第 n 列乘以 x_n 加到第一列,得到

 x_1|a_(11) a_(12) ... a_(1n); a_(21) a_(22) ... a_(2n); | | ... |; a_(n1) a_(n2) ... a_(nn)| 
 =|a_(11)x_1+a_(12)x_2+...+a_(1n)x_n a_(12) ... a_(1n); a_(21)x_1+a_(22)x_2+...+a_(2n)x_n a_(22) ... a_(2n); | | ... |; a_(n1)x_1+a_(n2)x_2+...+a_(nn)x_n a_(n2) ... a_(nn)|.
(6)

但是从原始矩阵中,第一列中的每个条目都为零,因为

 a_(i1)x_1+a_(i2)x_2+...+a_(in)x_n=0,
(7)

所以

 |0 a_(12) ... a_(1n); 0 a_(22) ... a_(2n); | | ... |; 0 a_(n2) ... a_(nn)|=0.
(8)

因此,如果存在一个非零解 x_1!=0,则行列式为零。 这对于 x_2, ..., x_n 也是如此,因此,仅当行列式为 0 时,原始齐次系统才对所有 x_is 有非平凡解。 这种方法是克莱姆法则的基础。

给定矩阵方程的数值解,可以使用以下技术迭代改进解。 假设数值获得的解为

 Ax=b
(9)

x_1=x+deltax_1,其中 deltax_1 是误差项。 因此,第一个解给出

 Ax_1=A(x+deltax_1)=b+deltab
(10)
 Adeltax_1=deltab,
(11)

其中 deltab 通过求解 (10) 得到

 deltab=Ax_1-b.
(12)

结合 (11) 和 (12) 然后得到

 deltax_1=A^(-1)deltab=A^(-1)(Ax_1-b)=x_1-A^(-1)b.
(13)

另请参阅

克莱姆法则, 高斯消元法, LU 分解, 矩阵, 矩阵加法, 矩阵不等式, 矩阵逆, 矩阵乘法, 正规方程, 平方根法

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请引用为

Weisstein, Eric W. "矩阵方程。" 来自 MathWorld——Wolfram Web 资源。 https://mathworld.net.cn/MatrixEquation.html

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