行列式与矩阵求逆究竟什么关系?

行列式与矩阵求逆究竟什么关系?

1. 行列式与矩阵求逆的本质联系

1. 从几何意义理解

设二维矩阵 A: A=[a11a12a21a22] A = \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22} \end{bmatrix} A=[a11​a21​​a12​a22​​]

1.1 行列式的几何意义

行列式|A|表示矩阵A对应的线性变换对面积的缩放比例

|A| = 0 意味着变换后空间被"压缩"到更低维度

|A| ≠ 0 意味着变换保持了空间的维度

1.2 矩阵求逆的几何意义

A⁻¹ 代表一个反向的线性变换

如果A把面积缩放了|A|倍,那么A⁻¹需要把面积缩放 1/|A|倍

这就解释了为什么A⁻¹中要除以|A|

2. 从代数角度理解

2.1 为什么需要行列式

可逆性判断

|A| ≠ 0 是矩阵可逆的充要条件

这保证了逆矩阵存在

线性方程组解的唯一性

|A| ≠ 0 保证了方程组有唯一解

这意味着变换是一一对应的

2.2 为什么要除以行列式

考虑矩阵的伴随矩阵A*: AA∗=A∗A=∣A∣I AA^* = A^*A = |A|I AA∗=A∗A=∣A∣I

要得到单位矩阵I,必须除以|A|: A−1=1∣A∣A∗ A^{-1} = \frac{1}{|A|}A^* A−1=∣A∣1​A∗

3. 行列式的核心作用

提供可逆性判据

|A| = 0 ⟺ 矩阵不可逆

|A| ≠ 0 ⟺ 矩阵可逆

提供缩放因子

1/|A| 是使AA⁻¹ = I 的必要缩放系数

这个系数保证了逆变换的正确性

保持代数结构

|AB| = |A||B|

这保证了复合变换的正确性

总结:

行列式不仅告诉我们矩阵是否可逆

还提供了正确的缩放因子

同时保证了整个变换的代数和几何性质

这就是为什么行列式在矩阵求逆中起着如此关键的作用。它不仅是一个判断条件,更是构造逆矩阵的必要组成部分。

2. 2×2矩阵求逆

1. 二阶矩阵的基本形式

设矩阵 A: A=[a11a12a21a22] A = \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22} \end{bmatrix} A=[a11​a21​​a12​a22​​]

2. 计算行列式|A|

∣A∣=a11a22−a12a21 |A| = a_{11}a_{22} - a_{12}a_{21} ∣A∣=a11​a22​−a12​a21​

3. 判断是否可逆

若|A| = 0,矩阵不可逆

若|A| ≠ 0,继续以下步骤

4. 求伴随矩阵

伴随矩阵的步骤: 4) 求代数余子式矩阵: A11=a22A12=−a21A21=−a12A22=a11 A_{11} = a_{22} \quad A_{12} = -a_{21} \\ A_{21} = -a_{12} \quad A_{22} = a_{11} A11​=a22​A12​=−a

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