一、知识概要

这一节中首先完善之前讲到的逆矩阵内容,然后使用消元矩阵介绍 A 的 LU 分 解,即:将矩阵 A 分解为矩阵 L 与上三角矩阵 U,介绍这种运算的普遍规律。
最后再一次提起了之前介绍过的“行交换矩阵”,引入置换矩阵概念。

二、逆矩阵性质补充

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看起来就像是沿着左上角开始的一条对角线翻折了一样。
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三、A 的 LU 分解

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这就给了我们启示,在使用 A = LU 分解矩阵的时候,我们只需要从 U 入 手,反过来考虑,看如何通过行变换可以将上三角矩阵 U 变为 A,然后再将单 位阵按此形式变化,就得到了 L 矩阵。这个性质也是 A = LU 形式分解矩阵的 最大优点,我们甚至不需要知道类似的值到底是什么,我们只需要知道变换形式, 即可求出 L,写出 A = LU 等式。
以上,我们已经学会了 A = LU 分解矩阵方法,那么现在有一个额外问题,就 是消元的运算量问题,比如现在我们有一个 100*100 的超级大的矩阵(无 0 元素)。
我们需要运算(将一行乘一定倍数后加到另一行上消元,每一个这样的过程计为 一次运算)多少次之后,才能将其化为上三角矩阵 U 呢?

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四、置换矩阵

我们之前接触过行变换所用到的矩阵,即是将单位阵 I 按照对应行变换方式进 行操作之后得到的矩阵。它可以交换矩阵中的两行,代替矩阵行变换。什么时候 我们需要使用矩阵行变换呢?一个经典的例子就是:在消元过程中,当矩阵主元 位置上面不是 1 时,我们就需要用行变换将主元位置换回 1。
这样的由单位阵变换而来的矩阵,通过矩阵乘法可以使被乘矩阵行交换。我们 将这样的矩阵称为置换矩阵 P。我们通过一个例子来熟悉一下置换矩阵。

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注:
推广到 n 阶矩阵,n 阶矩阵有 n!个置换矩阵,就是将单位矩阵 I 各行重 新排列后所有可能的情况数量。我自己的理解是:单看第一行,有 n 种排列方式, 再看除去第一行,第一列的(n-1)阶矩阵,再看其第一行,有(n-1)种排列方式。 以此类推,直到最后的 1 阶,有 1 种排列方式,由乘法原理,就有了 n!个置换 矩阵。