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广义逆矩阵 、matlab求广义逆矩阵

   日期:2023-04-02     浏览:52    评论:0    
核心提示:广义逆矩阵行列式等于零吗广义逆矩阵行列式等于零。广义逆矩阵(伪逆)奇异矩阵是线性代数的概念,就是对应的行列式等于0的矩阵。矩阵运算规定,满秩的方阵才有逆矩阵,行列式不为0的方阵才有逆矩阵。非满秩矩阵可

广义逆矩阵行列式等于零吗

广义逆矩阵行列式等于零。广义逆矩阵(伪逆)奇异矩阵是线性代数的概念,就是对应的行列式等于0的矩阵。矩阵运算规定,满秩的方阵才有逆矩阵,行列式不为0的方阵才有逆矩阵。非满秩矩阵可以求伪逆矩阵,也称广义逆矩阵。

广义逆矩阵的简介

注:下文中^后面的内容为上标

广义逆矩阵是对逆矩阵的推广。 若A为非奇异矩阵,则线性方程组Ax=b的解为x=A^(-1)b,其中A的逆矩阵A^(-1)满足A^(-1)A=AA^(-1)=I(I为单位矩阵)。若A是奇异阵或长方阵,Ax=b可能无解或有很多解。若有解,则解为x=Xb+(I-XA)у,其中у是维数与A的列数相同的任意向量,X是满足AXA=A的任何一个矩阵,通常称X为A的广义逆矩阵,用A^g、A^-或A^(1)等符号表示,有时简称广义逆。当A非奇异时,A^(-1)也满足AA^(-1)A=A,且x=A^(-1)b+(I-A^(-1)A)у=A^(-1)b。故非异阵的广义逆矩阵就是它的逆矩阵,说明广义逆矩阵确是通常逆矩阵概念的推广。

存在一个唯一的矩阵M使得下面三个条件同时成立:

(1) AMA=A;

(2)MAM=M;

(3)AM与MA均为对称矩阵。

这样的矩阵M成为矩阵A的Moore-Penrose广义逆矩阵,记作M=A(^+).

注:^后面的内容为上标 1955年R.彭罗斯证明了对每个m×n阶矩阵A,都存在唯一的n×m阶矩阵X,满足:①AXA=A;②XAX=X;③(AX)*=AX;④(XA)*=XA。通常称X为A的穆尔-彭罗斯广义逆矩阵,简称M-P逆,记作A^+。当A非奇异时,A^(-1)也满足①~④,因此M-P逆也是通常逆矩阵的推广。在矛盾线性方程组Ax=b的最小二乘解中,x=A^(-1)b是范数最小的一个解。

若A是n阶方阵,k为满足(图1)的最小正整数(rank为矩阵秩的符号),记作k=Ind(A),则存在唯一的n阶方阵X,满足:(1) AkXA=Ak;(2) XAX=X; (3) AX=XA。 广义逆的思想可追溯到1903年(E.)I.弗雷德霍姆的工作,他讨论了关于积分算子的一种广义逆(他称之为伪逆)。1904年,D.希尔伯特在广义格林函数的讨论中,含蓄地提出了微分算子的广义逆。而任意矩阵的广义逆定义最早是由E.H.穆尔在1920年提出的,他以抽象的形式发表在美国数学会会刊上。当时人们对此似乎很少注意。这一概念在以后30年中没有多大发展。曾远荣在1933年,F.J.默里和J.冯·诺伊曼在1936年对希尔伯特空间中线性算子的广义逆作过讨论。20世纪50年代围绕着某些广义逆的最小二乘性质的讨论重新引起了人们对这个课题的兴趣。1951年瑞典人A.布耶尔哈梅尔重新发现了穆尔所定义的广义逆,并注意到广义逆与线性方程组的关系。T.N.E.格雷维尔、C.R.拉奥和其他人也作出了重要的贡献。1955年,彭罗斯证明了存在唯一的X=A+满足前述性质①~④,并以此作为 A+的定义。1956年,R.拉多证明了彭罗斯定义的广义逆与穆尔定义的广义逆是等价的,因此通称A+为穆尔-彭罗斯广义逆矩阵。

广义逆矩阵如何判断方程组相容

广义逆矩阵A+判断依据:

非奇异的"方阵"才能叫"可逆矩阵",奇异的"方阵"叫"不可逆矩阵"!这是基础线性代数中的概念。现代应用中为了解决各种线性方程组(系数矩阵是非方阵和方阵为奇异),将逆矩阵的概念推广到"不可逆方阵"和"长方形矩阵"上,从而产生了"广义逆矩阵"的概念!归根结底逆矩阵的初衷不变:为了解线性方程组。有了广义逆矩阵之后,可以给出线性方程组(包括相容的和矛盾的方程组)各种"解"的统一描述!

所以,广义逆矩阵把最基础、最原始的方阵逆矩阵情况也包含其中。

广义逆矩阵的概念

定义1:设矩阵

,如果有矩阵

满足下列4个Penrose方程

中的几个或者全部,则称矩阵X为A的广义逆矩阵!如果4个方程全都满足,则称矩阵X为矩阵A的Moore-Penrose逆。显然,如果A是可逆矩阵(方阵),那么

一定4个方程都满足。

按照上面的定义,可以分为满足1个、2个、3个、4个方程的广义逆矩阵,共有15种:

定理1:设

,则A的Moore-Penrose逆存在且唯一!

定义2:我们一般把A的Moore-Penrose逆记为

,也称为A的加号逆。

按满足条件的不同,15种广义逆中最常用的是下面5个:

不同的广义逆在不同的特定问题中可能有各自特殊的用途,但是作为一定存在且满足条件方程数最多加号逆,是最重要的!其在解线性方程组中的应用是本文关注的重点!

加号逆求法

求加号逆的方法有两种:奇异值分解(SVD)、满秩分解(FRD)。其中FRD的实现要简单的多!下面给出用满秩分解求加号逆的定理:

定理2:设

,它的满秩分解为:

,则加号逆的求法为:

2点说明:

表示的是A的共轭转置,即共轭+转置!如果没有复数元素就和转置一样;

满秩分解具体实现参考本文。

2条推理:

若A为行满秩,则

若A为列满秩,则

3条重要性质:

加号逆求解线性方程组

首先回顾一下任意线性方程组的解的判断:

不论正方形还是长方形方程组

,都可以用"秩"来判断方程解的情况:

说明:

其中有解的方程组又可称为"相容方程组",无解的方程组又可称为"矛盾方程组"!

相容方程组包括唯一解和无穷解的情况;

矛盾方程组的最小二乘解一般是不唯一的!所有最小二乘解中的极小(2)范数解是唯一的!所以我们一般求矛盾方程组的唯一极小范数最小二乘解。

下面给出4条关于加号逆在解线性方程组中的作用:

有解(或相容)的充分必要条件为:

是相容方程组

的通解;或是矛盾方程组

的全部最小二乘解;

是相容方程组

通解中唯一极小范数解;或是矛盾方程组

的唯一极小范数最小二乘解;

若相容线性方法组

有唯一解(方阵),那么这个解就是:

下面对上面的4条说明进行举例验证:

例1(方程无解):用广义逆矩阵方法判断下面的线性方程组是否有解。如果有唯一解,则求这个唯一解;如果有通解,则求通解和通解中的唯一极小范数解;如果无解,求全部的最小二乘解和其中唯一的极小范数最小二乘解:

首先用"秩"来判断方式解的情况:

所以是无解的!下面我们再用加号逆来判断一下解的情况:

更具加号广义逆的方程解的判断:

所以原方程是无解的!也说明用秩判断和用广义逆判断结果是一致的。

既然方程无解,那么我们可以求它的全部最小二乘解和其中的唯一的极小范数最小二乘解,根据上面4条的说明,先求全部最小二乘解:

其中

,其中唯一的极小范数最小二乘解为:

例2(方程无穷解):求下面这个有无穷解的线性方程组的通解和唯一极小范数解:

还是先用秩判断一下解的情况:

所以方程组有无穷解。下面用广义加号逆来求通解:

其中

,其中唯一的极小范数解为:

例3(方程有唯一解):

还是先用"秩"判断一下方程解的情况:

所以方程有唯一解,下面我们用广义加号逆方法来求这个唯一解:

最后补充说明4点:根据秩很好理解

方程个数 未知数个数,一般是无解(有无穷解的可能);

方程个数 未知数个数,一般是无穷解(有无解的可能);

方程个数 = 未知数个数,3种可能都有!但只有方阵才可能有唯一解出现;

不论长长方形、宽长方形、正方形;不论原方程组是有无穷解、唯一解、无解;广义加号逆都有适用的公式!万能。

综上,可以把广义加号逆当成是基础的方阵逆的完全拓展!即广义加号逆适用于各种形状的矩阵求逆!并且:当矩阵为方阵且可逆时,广义加号逆 = 方阵直接逆inv(A)

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标签: 矩阵 广义 方程组
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