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矩陣方程


非齊次矩陣方程 形式為

 Ax=b
(1)

可以透過取矩陣逆來求解,得到

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

當且僅當當且僅當行列式 det(A)!=0 不等於 0 時,此方程有非平凡解。一般來說,更數值穩定的方程求解技術包括高斯消元法LU 分解平方根法

對於齊次 n×n 矩陣 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)

為了求解 x_is,考慮行列式

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

現在乘以 x_1,這等價於將第一列(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)

如果將列的倍數加到其他列,行列式的值不變。 因此,將第 2 列乘以 x_2,...,將第 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)

但是從原始矩陣中,第一列中的每個條目都為零,因為

 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,如果存在一個非零解 x_1!=0,則行列式為零。 這對於 x_2, ..., x_n 也是如此,因此,僅當行列式為 0 時,原始齊次系統才對所有 x_is 有非平凡解。 這種方法是克萊姆法則的基礎。

給定矩陣方程的數值解,可以使用以下技術迭代改進解。 假設數值獲得的解為

 Ax=b
(9)

x_1=x+deltax_1,其中 deltax_1 是誤差項。 因此,第一個解給出

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

其中 deltab 透過求解 (10) 得到

 deltab=Ax_1-b.
(12)

結合 (11) 和 (12) 然後得到

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

另請參閱

克萊姆法則, 高斯消元法, LU 分解, 矩陣, 矩陣加法, 矩陣不等式, 矩陣逆, 矩陣乘法, 正規方程, 平方根法

使用 探索

請引用為

Weisstein, Eric W. "矩陣方程。" 來自 —— 資源。 https://mathworld.tw/MatrixEquation.html

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