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      矩陣分塊常見題型總結(jié)

      2020-07-31 09:47:15司福寧
      理財周刊 2020年26期
      關(guān)鍵詞:總結(jié)分塊矩陣

      司福寧

      【摘要】?矩陣分塊是矩陣學(xué)習(xí)中的難點(diǎn)部分,本文總結(jié)歸納了有關(guān)分塊矩陣的分塊方法、基本運(yùn)算、求逆、求轉(zhuǎn)置等基礎(chǔ)知識,列舉了矩陣分塊在實(shí)際應(yīng)用中的常見題型。

      【關(guān)鍵詞】?矩陣 分塊 總結(jié)

      1 引言

      矩陣分塊在處理階數(shù)較高的矩陣中經(jīng)常使用,學(xué)生在學(xué)習(xí)這一塊內(nèi)容,尤其是面對高階矩陣時往往心生畏懼。其實(shí),把一個大矩陣看成是由一些小矩陣組成的,如同矩陣是由數(shù)組成的數(shù)表一樣。因此在運(yùn)算分塊矩陣時,把一些小矩陣當(dāng)作數(shù)來處理,使用普通矩陣的運(yùn)算方法來處理分塊矩陣即可。為此,本文總結(jié)歸納了分塊矩陣的常見題型及解題方法,以期學(xué)生在學(xué)習(xí)分塊矩陣時有所幫助。

      2 有關(guān)分塊矩陣的基礎(chǔ)知識

      將矩陣A用若干條縱線和橫線分成許多個小矩陣,每個小矩陣稱為A的子塊,以子塊為元素的形式上的矩陣稱為分塊矩陣。

      2.1 常見的分塊方法

      (1)列向量分塊法,即A=(α1,α2,…,αn)其中αi為A的列向量。

      (2)行向量分塊法,即,其中βj為A的列向量。

      (3)分成兩塊,即A=(A1,A2),其中A1,A2分別為A的各若干列作成?;?,其中B1,B2分別為A的各若干行作成。分成四塊,即

      注:矩陣的分塊方法不是唯一的[1],以上只是列舉了常見的分塊方法。矩陣分塊可以根據(jù)問題的不同進(jìn)行靈活分塊選擇。

      2.2 分塊矩陣的基本運(yùn)算(以2×2型分塊矩陣為例)

      (1)加法:若矩陣A、B是同型矩陣,且采用相同的分塊法,即

      注:分塊矩陣加法形式上看成是普通矩陣的加法。

      (2)數(shù)乘:

      (3)乘法[2]:

      2.3 分塊矩陣求逆

      定義法:若

      另外,求分塊矩陣的逆矩陣時,也常用廣義初等變換法和解方程組法。

      2.4 分塊矩陣的秩

      2.5 分塊矩陣轉(zhuǎn)置

      注:分塊矩陣不僅形式上進(jìn)行轉(zhuǎn)置,而且每一個子塊也進(jìn)行轉(zhuǎn)置.

      2.6 分塊對角矩陣

      定義:設(shè)A是?n?階矩陣,若滿足(1)A的分塊矩陣只有在對角線上有非零子塊,(2)其余子塊都為零矩陣(3)對角線上的子塊都是方陣,那么稱A為分塊對角矩陣.

      注:分塊對角矩陣具有如下性質(zhì),

      3 分塊矩陣常見題型舉例

      例1(分塊矩陣的乘法運(yùn)算)

      求證:Am×n=0m×n的充分必要條件是方陣ATA=0n×n.

      證明:把A按列分塊,有A=(aij)m×n=(α1,α2,…,αn),于是,

      ,那么

      所以,A=O

      例2(利用分塊矩陣求矩陣的逆)

      一般地,當(dāng)矩陣中含有較多的零元素,或高階矩陣經(jīng)分塊后有若干子塊是有特征的矩陣時,用分塊矩陣進(jìn)行運(yùn)算是比較方便的,可以大大減少運(yùn)算量[3]。

      例3(求分塊矩陣的逆)?設(shè)A,B均為2階矩陣,A*與B*分別為A,B的伴隨矩陣,若|A|=2,|B|=3,求分塊矩陣的伴隨矩陣。

      總結(jié)

      分塊矩陣的加法運(yùn)算、乘法運(yùn)算以及求轉(zhuǎn)置時都與普通的矩陣運(yùn)算有很大的相似之處,本文總結(jié)了有關(guān)矩陣分塊的基礎(chǔ)知識和實(shí)際應(yīng)用中的常見題型。矩陣分塊這部分內(nèi)容經(jīng)常會與其他知識點(diǎn)結(jié)合在一起考查,比如求解矩陣方程,求秩、求逆矩陣等。限于篇幅,分塊矩陣的廣義初等變換在此沒有介紹。

      參考文獻(xiàn):

      [1] 錢吉林.高等代數(shù)題解精粹[M].背景:中央民族大學(xué)出版社,2014:161-162.

      [2] 張宇.線性代數(shù)9講[M].北京:高等教育出版社,2019:41-42.

      [3] 錢椿林.線性代數(shù)(第三版)[M].北京:高等教育出版社,2010:64.

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