
- •Глава 2. Системы линейных уравнений
- •§ 1. Правило Крамера решения систем линейных уравнений
- •§ 2. Ранг матрицы
- •Аналогично утверждение доказывается и для столбцов.◄
- •Свойства ранга матрицы
- •§ 3. Теорема о базисном миноре
- •§ 4. Критерий совместности системы линейных уравнений
- •§ 5. Однородные системы линейных уравнений
- •Свойства решений однородной системы линейных уравнений
- •§ 6. Неоднородные системы линейных уравнений
- •§ 7. Метод Гаусса решения системы линейных уравнений
- •Правило решения системы линейных уравнений
- •§ 8. Еще раз об обратной матрице
§ 8. Еще раз об обратной матрице
Если квадратная матрица имеет второй или третий порядок, то обратную к ней найти очень просто. Это можно сделать практически устно, используя алгебраические дополнения. Если же матрица имеет более высокий порядок, то алгебраические дополнения устно считать уже затруднительно, да и количество их растет. Например, для вычисления обратной к матрице четвертого порядка надо найти один определитель четвертого порядка и 16 определителей третьего. Разберем сейчас ещё один способ вычисления обратной матрицы.
Пусть
– невырожденная квадратная матрица
-го
порядка. Обратную к ней можно найти как
решение матричного уравнения
.
(2.26)
Обозначим
-й
столбец матрицы
,
–
- столбец матрицы
,
.
Тогда уравнение (2.26) можно преобразовать
так:
{(2.26)}
{
}
{
}
{
}.
Таким образом, матричное уравнение (2.26) равносильно системе
(2.27)
состоящей из
систем линейных уравнений с одной и той
же невырожденной матрицей
.
Каждую из этих систем можно решить
методом Гаусса, приводя элементарными
преобразованиями над строками (или
методом опорного элемента) матрицу
к единичной (столбец
при этом переходит в некоторый столбец
):
{
}
{
}
{
}.
Тогда
.
Так как в (2.27) все системы имеют одну и
ту же матрицу, то нет необходимости
преобразовывать отдельно расширенную
матрицу каждой из этих систем, а можно
это сделать вместе, записав матрицу
и преобразовывая сразу и матрицу
,
и все столбцы
.
Из вышесказанного вытекает правило
нахождения обратной матрицы: записываем
расширенную матрицу
и, применяя элементарные преобразования
только к строкам, приводим матрицу
к единичной. При этом матрица
приводится к
:
.
Пример. С помощью элементарных преобразований найдем обратную к матрице
.
▼
.
Таким образом,
.▲