Skip to main content

Mục lục

Bài 9: MA TRẬN KHẢ NGHỊCH VÀ CÁC TÍNH CHẤT

Ở những mục trước chúng ta quan tâm đến việc tìm $\mathbf{x}\in \mathbb{K}^n$ để thỏa mãn $$ A\mathbf{x}=\mathbf{b}\quad \mbox{với}\ A \in\mathrm{Mat}_{m,n}(\mathbb{K}),\ \mathbf{b}\in \mathrm{Mat}_{m,1}(\mathbb{K}). $$ Trong trường hợp $m=n=1$, $A\mathbf{x}=\mathbf{b}$ trở thành $ax=b$ với $a,b\in \mathbb{K}$. Phương trình này có nghiệm $x$ thỏa mãn $x=a^{-1}b$ khi $a\ne 0$. Một cách tự nhiên, liệu rằng tồn tại một ma trận nghịch đảo $A^{-1}$ của $A$ sao cho $\textbf{x}=A^{-1}\textbf{b}$? Trong mục này, chúng ta sẽ giải quyết câu hỏi trên.

9.1. Ma trận khả nghịch

Mọi phần tử khác không $a$ trong trường số $\mathbb{K}$ luôn có phần tử đảo $a^{-1}\in \mathbb{K}$ sao cho $$ aa^{-1}=a^{-1}a=1. $$ Tương tự như vậy, ta định nghĩa ma trận nghịch đảo của một ma trận vuông như sau.
$\textbf{Định nghĩa 9.1.}\ $ Một ma trận vuông $A\in\mathrm{Mat}_n(\mathbb{K})$ được gọi là $\textbf{ma trận khả nghịch}$ nếu tồn tại ma trận vuông $A^{-1}\in \mathrm{Mat}_n(\mathbb{K})$ sao cho $$ AA^{-1}=A^{-1}A=I_n $$ ở đây $I_n$ là ma trận đơn vị cấp $n\times n$. Trong trường hợp này, ma trận $A^{-1}$ được gọi là $\textbf{ma trận nghịch đảo}$ của ma trận $A$.

$\textbf{Bổ đề 9.2.} \ $ Nếu $A$ là ma trận khả nghịch thì ma trận nghịch đảo của $A$ là duy nhất.

$\textbf{Chứng minh.} \ $ Giả sử $B, C$ là các ma trận nghịch đảo của ma trận $A$. Khi đó ta có $AB=BA=I_n$ và $AC=CA =I_n$. Từ tính chất kết hợp của phép nhân ma trận, ta nhận được $$ B=BI_n=B(AC)=(BA)C=I_nC=C. $$

$\textbf{Ví dụ 9.3.}\ $ Ma trận $A=\begin{bmatrix} 1 & 2\\ 3 & 4\\ \end{bmatrix}$ là ma trận khả nghịch vì nó có ma trận nghịch đảo là $$ A^{-1}=\begin{bmatrix} -2 & 1\\ 3/2 & -1/2 \end{bmatrix}. $$ Trong khi đó, ma trận $B=\begin{bmatrix} 1 & 0\\ 0 & 0\\ \end{bmatrix}$ không phải là ma trận khả nghịch, vì nếu tồn tại ma trận $B^{-1}=\begin{bmatrix} a & b\\ c & d \end{bmatrix}$ sao cho $BB^{-1}=B^{-1}B=I_2$ thì ta thu được điều vô lý $$ BB^{-1}= \begin{bmatrix} a & b\\ 0 & 0 \end{bmatrix} =\begin{bmatrix} 1 & 0\\ 0 & 1 \end{bmatrix}. $$

$\textbf{Nhận xét 9.4.} \ $   

  1. Ma trận đơn vị $I_n$ là ma trận khả nghịch, vì $I_n=I_n\cdot I_n=I_n^{-1}$.  
  2. Ma trận không $O\in \mathrm{Mat}_n(\mathbb{K})$ là không khả nghịch, vì $O\cdot A=A\cdot O=O\ne I_n$ với ma trận $A\in\mathrm{Mat}_{n}(\mathbb{K})$ bất kỳ.  
  3. Ứng dụng quan trọng của ma trận nghịch đảo là tìm nghiệm của hệ phương trình tuyến tính $A\mathbf{x}=\textbf{b}$ khi $A\in\mathrm{Mat}_{n}(\mathbb{K})$ là ma trận khả nghịch. Bằng cách nhân vế theo vế với $A^{-1}$ ta có $$ \mathbf{x} = I_n\mathbf{x} = (A^{-1}A)\mathbf{x} =A^{-1}(A\mathbf{x})=A^{-1}\textbf{b}. $$  

Tiếp theo ta xem xét đặc trưng sự tồn tại và tính ma trận nghịch đảo của một ma trận vuông $A\in \mathrm{Mat}_n(\mathbb{K})$. Ta biết rằng $A\mathbf{x}=\mathbf{0}$ chỉ có nghiệm tầm thường nếu và chỉ nếu $\mathrm{rk}(A)=n$, và điều này cũng tương đương với $A\mathbf{x}=\mathbf{b}$ có duy nhất nghiệm.
$\textbf{Bổ đề 9.5.} \ $ Cho hai ma trận vuông $A,B\in\mathrm{Mat}_{n}(\mathbb{K})$. Nếu $\mathrm{rk}(A) < n$ hoặc $\mathrm{rk}(B)< n$ thì $\mathrm{rk}(AB) < n$.

$\textbf{Chứng minh.} \ $ Giả sử $\mathrm{rk}(B) < n$. Khi đó $B\mathbf{x}=0$ có nghiệm không tầm thường $\mathbf{x}_0 \in \mathbb{K}^n$, kéo theo $(AB)\mathbf{x}_0=A(B\mathbf{x}_0)=A\cdot \textbf{0}=\textbf{0}.$ Vậy $\mathrm{rk}(AB) < n$. Xét trường hợp $\mathrm{rk}(B)=n$ và $\mathrm{rk}(A) < n$. Tồn tại $\mathbf{0}\ne \mathbf{y}_0\in \mathbb{K}^n$ sao cho $A\mathbf{y}_0=\mathbf{0}$. Vì $\mathrm{rk}(B)=n$ và $\mathbf{y}_0\ne\mathbf{0}$, nên hệ phương trình $B\mathbf{x}=\mathbf{y}_0$ có nghiệm không tầm thường $\mathbf{x}_0$. Suy ra $$ (AB)\mathbf{x}_0=A(B\mathbf{x}_0)=A\mathbf{y}_0=\mathbf{0}. $$ Do đó, ta cũng có $\mathrm{rk}(AB) < n$.

Định lý dưới đây cho ta tiêu chuẩn về sự tồn tại ma trận nghịch đảo của ma trận vuông $A$.
$\textbf{Định lý 9.6}\ $ Với $A\in\mathrm{Mat}_n(\mathbb{K})$, các khẳng định sau là tương đương:   
  1. $A$ là ma trận khả nghịch.  
  2. $\mathrm{rk}(A)=n$.  
  3. Nếu $A\mathbf{x}=\mathbf{0}$ thì $\mathbf{x}=\mathbf{0}$.  
  4. Ma trận bậc thang rút gọn tương đương $A$ là $I_n$.  

$\textbf{Chứng minh.} \ $ Rõ ràng (b), (c) và (d) là tương đương, ta cần chứng minh rằng (a) và (b) là tương đương. Giả sử $A$ là ma trận khả nghịch. Tồn tại ma trận $B\in\mathrm{Mat}_{n}(\mathbb{K})$ sao cho $AB=I_n$. Vì $\mathrm{rk}(AB)=\mathrm{rk}(I_n)=n$ nên Bổ đề 9.5 suy ra $\mathrm{rk}(A)=\mathrm{rk}(B)=n$. Đảo lại, giả sử $\mathrm{rk}(A)=n$. Biểu diễn $I_n$ thành ma trận các cột $I_n=\begin{bmatrix} \mathbf{e}_1, \dots, \mathbf{e}_n \end{bmatrix}$. Với mỗi $i=1,\dots, n$, hệ phương trình tuyến tính $A\textbf{x}=\mathbf{e}_i$ luôn có nghiệm duy nhất $\mathbf{b}_i\in \mathbb{K}^n$. Đặt $B:=\begin{bmatrix} \mathbf{b}_1, \dots, \mathbf{b}_n \end{bmatrix} \in \mathrm{Mat}_{n}(\mathbb{K})$. Khi đó, ta có $AB=I_n$. Do $\mathrm{rk}(I_n)=n$, ta có $\mathrm{rk}(B)=n$ theo Bổ đề 9.5. Như trên, tồn tại ma trận $C\in\mathrm{Mat}_n(\mathbb{K})$ sao cho $BC=I_n$ và $\mathrm{rk}(C)=n$. Ta có $$ A=AI_n=A(BC)=(AB)C=I_nC=C. $$ Vậy $A=C$ và $BA=BC=I_n$, kéo theo $B=A^{-1}$.

Bây giờ, cho $A\in\mathrm{Mat}_{n}(\mathbb{K})$ là một ma trận khả nghịch. Từ chứng minh Định lý 9.6, ta thấy rằng cột thứ $i$ ($1\le i\le n$) của ma trận nghịch đảo $A^{-1}$ của $A$ chính là nghiệm duy nhất của hệ phương trình tuyến tính \begin{equation}\tag{9.1} A\mathbf{x}=\mathbf{e}_i \end{equation} Để giải hệ phương trình này, ta biến đổi dòng sơ cấp ma trận mở rộng $[A,\mathbf{e}_i]$ về dạng bậc thang thu gọn $[A',\mathbf{b}_i]$. Vì $A$ là ma trận vuông có hạng $\mathrm{rk}(A)=n$, nên ta có $A'=I_n$ và $\mathbf{b}_i$ chính là nghiệm duy nhất của hệ phương trình (9.1). Với ý tưởng đó, ta có một thuật toán để kiểm tra sự tồn tại và tính ma trận nghịch đảo của một ma trận vuông cho trước như sau
$\textbf{Thuật toán 9.7 } \ $ Cho $A\in\mathrm{Mat}_n(\mathbb{K})$. Các bước dưới đây kiểm tra sự tồn tại và tính ma trận nghịch đảo của $A$ (nếu tồn tại).
  1. Lập ma trận khối $\big[\, A \, \mid\, I_n \big] = \big[\, A \, \mid\, \mathbf{e}_1\ \, \mathbf{e}_2\ \, \cdots\ \, \mathbf{e}_n\, \big]$.
  2. Sử dụng phép biến đổi dòng sơ cấp để đưa ma trận $[A \mid I_n]$ về dạng ma trận bậc thang thu gọn $[A' \mid B]$ với $A',B\in\mathrm{Mat}_n(\mathbb{K})$.
  3. Nếu $A'\ne I_n$ thì ma trận $A$ không khả nghịch. Ngược lại, ma trận $B$ chính là ma trận nghịch đảo của ma trận $A$.

$\textbf{Ví dụ 9.8.}\ $ Xác định sự tồn tại và tìm ma trận nghịch đảo (nếu tồn tại) của ma trận $$ A=\begin{bmatrix} 1 & 2 & 3\\ 2 & 5 & 4\\ 1 & -1 & 10 \end{bmatrix}. $$ Lập ma trận khối $$ [A \mid I_3] = \left[ \begin{array}{ccc|ccc} 1 & 2 & 3 & 1 & 0 & 0\\ 2 & 5 & 4 & 0 & 1 & 0\\ 1 & -1 & 10 & 0 & 0 & 1 \end{array}\right]. $$ Biến đổi ma trận trên về dạng bậc thang rút gọn: \begin{align*} [A \mid I_3] &\xrightarrow[d_3-d_1]{d_2-2d_1} \left[ \begin{array}{ccc|ccc} 1 & 2 & 3 & 1 & 0 & 0\\ 0 & 1 & -2 & -2 & 1 & 0\\ 0 & -3& 7& -1 & 0 & 1 \end{array}\right]\\ &\xrightarrow[ ]{d_3+3d_2} \left[ \begin{array}{ccc|ccc} 1 & 2 & 3 & 1 & 0 & 0\\ 0 & 1 & -2 & -2 & 1 & 0\\ 0 & 0 & 1 & -7 & 3 & 1 \end{array}\right]\\ &\xrightarrow[d_1-3d_3]{d_2+2d_3} \left[ \begin{array}{ccc|ccc} 1 & 2 & 0 & 22 & -9 & -3\\ 0 & 1 & 0 & -16 & 7 & 2\\ 0 & 0 & 1 & -7 & 3 & 1 \end{array}\right]\\ &\xrightarrow[]{d_1-2d_2} \left[ \begin{array}{ccc|ccc} 1 & 0 & 0 & 54 & -23 & -7\\ 0 & 1 & 0 & -16 & 7 & 2\\ 0 & 0 & 1 & -7 & 3 & 1 \end{array}\right]. \end{align*} Vậy ma trận nghịch đảo của ma trận $A$ là $$ A^{-1}=\begin{bmatrix} 54 & -23 & -7\\ -16 & 7 & 2\\ -7 & 3 & 1 \end{bmatrix}. $$

$\textbf{Ví dụ 9.9.}\ $ Giải hệ phương trình tuyến tính $$ \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3\\ 2 & 5 & 4\\ 1 & -1 & 10 \end{bmatrix}\cdot \begin{bmatrix} x_1\\ x_2\\ x_3 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 6090\\ 8144\\ 20220 \end{bmatrix}. $$ Từ Ví dụ 9.8, ma trận hệ số $$ A=\begin{bmatrix} 1 & 2 & 3\\ 2 & 5 & 4\\ 1 & -1 & 10 \end{bmatrix} $$ là ma trận khả nghịch với ma trận nghịch đảo là $$ A^{-1}=\begin{bmatrix} 54 & -23 & -7\\ -16 & 7 & 2\\ -7 & 3 & 1 \end{bmatrix}. $$ Thế nên nghiệm của hệ phương trình tuyến tính là $$ \begin{bmatrix} x_1\\ x_2\\ x_3 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 54 & -23 & -7\\ -16 & 7 & 2\\ -7 & 3 & 1 \end{bmatrix}\cdot \begin{bmatrix} 6090\\ 8144\\ 20220 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 8\\ 8\\ 2022 \end{bmatrix}. $$

9.2. Một số tính chất cơ bản

Mệnh đề dưới đây liệt kê các tính chất của ma trận khả nghịch.
$\textbf{Mệnh đề 9.10.} \ $ Cho $A, B\in \mathrm{Mat}_n(\mathbb{K})$ là các ma trận khả nghịch. Khi đó
  1. $A^{-1}$ là khả nghịch và $(A^{-1})^{-1}=A.$  
  2. $AB$ là ma trận khả nghịch và ma trận nghịch đảo của ma trận $AB$ là $B^{-1}A^{-1}$.  
  3. Với $\lambda\in \mathbb{K}\setminus\{0\}$ ma trận $\lambda A$ là ma trận khả nghịch và $(\lambda A)^{-1}=\frac{1}{\lambda}A^{-1}.$  
  4. Ma trận chuyển vị $A^T$ là ma trận khả nghịch và $(A^T)^{-1}=(A^{-1})^T.$  

$\textbf{Chứng minh.} \ $ (a) Vì $AA^{-1}=A^{-1}A=I_n$ nên $A$ là ma trận nghịch đảo của $A^{-1}$.

(b) Ta có $$ (AB)(B^{-1}A^{-1})=A(BB^{-1})A^{-1}=AI_nA^{-1}=AA^{-1}=I_n $$ và $$ (B^{-1}A^{-1})(AB)=B^{-1}(A^{-1}A)B=B^{-1}I_nB=B^{-1}B=I_n. $$ Thế nên $(AB)^{-1}=B^{-1}A^{-1}$.
(c) Rõ ràng $$ (\lambda A)\cdot(\tfrac{1}{\lambda}A^{-1})=AA^{-1}=I_n \quad \text{và} \quad (\tfrac{1}{\lambda}A^{-1})\cdot (\lambda A) = A^{-1}A=I_n. $$ Vậy $\frac{1}{\lambda}A^{-1}$ là ma trận nghịch đảo của $\lambda A.$
(d) Theo Mệnh đề 8.12, ta có $$ (A^{-1})^T A^T =(A(A^{-1}))^T =I_n^T = I_n \quad \text{và} \quad A^T (A^{-1})^T = (A^{-1}A)^T =I_n^T =I_n. $$ Do đó $A^T$ có ma trận nghịch đảo là $(A^{-1})^T.$

$\textbf{Ví dụ 9.11.}\ $ Cho $A, B$ là các ma trận cấp $2\times 2$ $$ A = \begin{bmatrix} 1 & 2\\ 3 & 4 \end{bmatrix} \ \text{và} \ B=\begin{bmatrix} 3 & -2 \\ 1 & 1 \end{bmatrix}. $$ Khi đó $A,B$ là các ma trận khả nghịch với $$ A^{-1} = \begin{bmatrix} -2 & 1\\ \frac{3}{2} & \frac{-1}{2} \end{bmatrix} \ \text{và} \ B^{-1} =\begin{bmatrix} \frac{1}{5} & \frac{2}{5} \\ \frac{-1}{5} & \frac{3}{5} \end{bmatrix}. $$ Do đó ta có
  • $(\frac{1}{2}A)^{-1} = 2A^{-1} = \begin{bmatrix} -4 & 2\\ 3 & -1 \end{bmatrix}.$  
  • $(AB)^{-1} = B^{-1}A^{-1} = \begin{bmatrix} \frac{1}{5} & 0 \\ \frac{13}{10} & \frac{-1}{2} \end{bmatrix}$ và $(BA)^{-1} = A^{-1}B^{-1} = \begin{bmatrix} \frac{-3}{5} & \frac{-1}{5} \\ \frac{2}{5} & \frac{3}{10} \end{bmatrix}.$ Lưu ý rằng $(AB)^{-1} \ne A^{-1}B^{-1}$.
  • $(A^T)^{-1}=(A^{-1})^T = \begin{bmatrix} -2 & \frac{3}{2} \\ 1 & \frac{-1}{2} \end{bmatrix}$.

$\textbf{Ví dụ 9.12.}\ $ Cho $A=\begin{bmatrix} a & b \\ c & d \end{bmatrix}\in \mathrm{Mat}_2(\mathbb{K})$ và đặt $\Delta = ad-bc$.
  1. Nếu $\Delta=0$ thì $A$ không có ma trận nghịch đảo.
  2. Nếu $\Delta\ne 0$ thì $A$ có ma trận nghịch đảo được tính bằng công thức $$ A^{-1}=\frac{1}{\Delta}\begin{bmatrix} d & -b\\ -c & a\\ \end{bmatrix}. $$
Thật vậy, giả sử $B=\begin{bmatrix} a' & b' \\ c' & d'\\ \end{bmatrix}\in\mathrm{Mat}_2(\mathbb{K})$ thỏa mãn $AB=BA=I_2$. Khi đó $$ \begin{aligned} \begin{bmatrix} d & -b\\ -c & a \end{bmatrix} &= \begin{bmatrix} d & -b\\ -c & a \end{bmatrix} \cdot\left( \begin{bmatrix} a & b \\ c & d \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} a' & b' \\ c' & d' \end{bmatrix} \right)\\ &= \begin{bmatrix} ad-bc & 0\\ 0 & ad-bc \end{bmatrix}\cdot \begin{bmatrix} a' & b' \\ c' & d' \end{bmatrix}= \Delta\cdot \begin{bmatrix} a' & b' \\ c' & d' \end{bmatrix}. \end{aligned} $$ Nếu $\Delta=0$ thì sự tồn tại ma trận $B$ đưa tới mâu thuẫn rằng $A$ là ma trận không và $AB=I_2$. Vậy ma trận $B$ như trên không tồn tại, hay $A$ không có ma trận nghịch đảo. Trường hợp $\Delta \ne 0$ ta nhận được sự tồn tại ma trận $$ B=\begin{bmatrix} a' & b' \\ c' & d' \end{bmatrix} = \frac{1}{\Delta}\begin{bmatrix} d & -b\\ -c & a \end{bmatrix} $$ với $AB=BA=I_2$, và như vậy $B=A^{-1}$ là ma trận nghịch đảo của $A$.

$\textbf{Nhận xét 9.13.} \ $ Ma trận $A$ có dạng $$ A = \begin{bmatrix} A_1&A_2\\ A_3&A_4 \end{bmatrix} $$ với các ma trận con $A_1,A_2,A_3,A_4$ gọi là ma trận khối dạng $2\times 2$, chẳng hạn \begin{equation}\tag{9.2} A = \begin{bmatrix} 1&1&1&2&2\\ 1&1&1&2&0\\ 3&3&0&4&4\\ 3&0&3&0&4\\ 0&3&3&4&0 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} A_1&A_2\\ A_3&A_4 \end{bmatrix} \end{equation} với $$ A_1 = \begin{bmatrix} 1&1&1\\ 1&1&1 \end{bmatrix},\quad A_2 = \begin{bmatrix} 2&2\\ 2&0 \end{bmatrix},\quad A_3= \begin{bmatrix} 3&3&0\\ 3&0&3\\ 0&3&3 \end{bmatrix},\quad A_4 = \begin{bmatrix} 4&4\\ 0&4 \\ 4&0 \end{bmatrix}. $$ Giả sử $B$ cũng là ma trận khối dạng $2\times 2$ $$ B = \begin{bmatrix} B_1&B_2\\ B_3&B_4 \end{bmatrix} $$ sao cho $AB$ có nghĩa và ma trận tích $$ C=\begin{bmatrix} A_1B_1 +A_2B_3 & A_1B_2+A_2B_4\\ A_3B_1+A_4B_3& A_3B_2+A_4B_4 \end{bmatrix} $$ xác định. Khi đó ta có $AB=C$. Chẳng hạn với $A$ cho bởi (9.2) và $$ B = \begin{bmatrix} 1&1&2&2&2\\ 1&1&2&2&0\\ 1&1&2&0&2\\ 3&0&4&0&4\\ 0&3&4&4&0 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} B_1&B_2\\ B_3&B_4 \end{bmatrix} $$ với $$ B_1 = \begin{bmatrix} 1&1\\ 1&1\\ 1&1 \end{bmatrix},\quad B_2 = \begin{bmatrix} 2&2&2\\2&2&0\\ 2&0&2 \end{bmatrix},\quad B_3= \begin{bmatrix} 3&0\\ 0&3 \end{bmatrix},\quad B_4 = \begin{bmatrix} 4&0&4\\ 4&4&0 \end{bmatrix}. $$ Khi đó $$ AB =\begin{bmatrix} A_1B_1 +A_2B_3 & A_1B_2+A_2B_4\\ A_3B_1+A_4B_3& A_3B_2+A_4B_4 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 9 & 9 & 22 & 12 & 12 \\ 9 & 3 & 14 & 4 & 12 \\ 18 & 18 & 44 & 28 & 22 \\ 6 & 18 & 28 & 22 & 12 \\ 18 & 6 & 28 & 6 & 22 \end{bmatrix}. $$ Để ý rằng ma trận khối $A= \begin{bmatrix} I_n &B\\ O&I_m \end{bmatrix}$ là ma trận khả nghịch có ma trận nghịch đảo là ma trận khối $A^{-1} = \begin{bmatrix} I_n &-B\\ O&I_m \end{bmatrix}$.

Sử dụng Maple

Trong $\texttt{Maple}$ để kiểm tra một ma trận vuông $A\in\mathrm{Mat}_n(K)$ là khả nghịch hay không ta tính hạng của $A$ bởi lệnh $\texttt{Rank(A)}$ và kiểm tra $\mathrm{rk}(A)=n$ hay không. Khi biết $A$ là ma trận khả nghịch để tính ma trận nghịch đảo của $A$ ta dùng lệnh $\texttt{MatrixInverse(A)}.$ Chẳng hạn, với ma trận $A$ trong Ví dụ 9.8 ta tính ma trận nghịch đảo của $A$ như sau:
$\hspace{0cm}\texttt{ > with(LinearAlgebra);}$
$\hspace{0cm}\texttt{ > A := Matrix([[1, 2, 3], [2, 5, 4], [1, -1, 10]]); }$
$\hspace{0cm}\texttt{ > MatrixInverse(A); }$
Xét ma trận khối $A=\begin{bmatrix} A_1&A_2\\ A_3&A_4 \end{bmatrix}$ cho bởi (9.2). Để trích xuất ma trận con $A_1$ từ ma trận $A$ ta dùng lệnh $\texttt{SubMatrix(...)}:$
$\hspace{0cm}\texttt{ > A := Matrix([[1, 1, 1, 2, 2], [1, 1, 1, 2, 0], }$
$\hspace{0.5cm}\texttt{ [3, 3, 0, 4, 4], [3, 0, 3, 0, 4], [0, 3, 3, 4, 0]]); }$
$\hspace{0cm}\texttt{ > A1 := SubMatrix(A,[1,2],[1,2,3]); }$
trong đó chỉ số trong ngoặc vuông $\texttt{[1,2]}$ là chỉ số các dòng, còn chỉ số trong $\texttt{[1,2,3]}$ là chỉ số các cột của $A$ ứng với ma trận con $A_1$. Tương tự, ta trích xuất các ma trận con $A_2$, $A_3$ và $A_4$ với:
$\hspace{0cm}\texttt{ > A2 := SubMatrix(A, [1, 2], [4, 5]); }$
$\hspace{0cm}\texttt{ > A3 := SubMatrix(A, 3..5, 1..3); }$
$\hspace{0cm}\texttt{ > A4 := SubMatrix(A, [3, 4, 5], [4, 5]); }$
Khi muốn lập lại ma trận khối $A$ từ các ma trận con $A_1$, $A_2$, $A_3$, $A_4$ thì ta cần dùng lệnh \texttt{blockmatrix(...)} trong gói lệnh phụ \texttt{linalg}:
$\hspace{0cm}\texttt{ > with(linalg):}$
$\hspace{0cm}\texttt{ > A := blockmatrix(2, 2, [A1, A2, A3, A4]); }$
Hơn nữa ta kiểm tra kết quả việc nhân hai ma trận khối $A,B$ dạng $2\times 2$ trong Nhận xét 9.13 với dòng lệnh sau:
$\hspace{0cm}\texttt{ > B := Matrix([[1, 1, 2, 2, 2], [1, 1, 2, 2, 0], }$
$\hspace{0.5cm}\texttt{ [1, 1, 2, 0, 2], [3, 0, 4, 0, 4], [0, 3, 4, 4, 0]]); }$
$\hspace{0cm}\texttt{ > B1 := SubMatrix(B, [1, 2, 3], [1, 2]); }$
$\hspace{0cm}\texttt{ > B2 := SubMatrix(B, [1, 2, 3], [3, 4, 5]); }$
$\hspace{0cm}\texttt{ > B3 := SubMatrix(B, [4, 5], [1, 2]); }$
$\hspace{0cm}\texttt{ > B4 := SubMatrix(B, [4, 5], [3, 4, 5]); }$
$\hspace{0cm}\texttt{ > A.B = blockmatrix(2,2,[A1.B1+A2.B3,A1.B2+A2.B4, }$
$\hspace{4.5cm}\texttt{ A3.B1+A4.B3,A3.B2+A4.B4]); }$

Comments

Popular posts from this blog

Mục lục

LỜI NÓI ĐẦU Chương I: KIẾN THỨC CHUẨN BỊ    1 TẬP HỢP  2 ÁNH XẠ  3 VÀNH VÀ TRƯỜNG SỐ  Chương II: MA TRẬN VÀ HỆ PHƯƠNG TRÌNH TUYẾN TÍNH   4 GIỚI THIỆU VỀ HỆ PHƯƠNG TRÌNH TUYẾN TÍNH  5 MA TRẬN   6 PHƯƠNG PHÁP KHỬ GAUSS-JORDAN   7 BIỆN LUẬN HỆ PHƯƠNG TRÌNH VÀ ỨNG DỤNG  8 CÁC PHÉP TOÁN TRÊN MA TRẬN  9 MA TRẬN KHẢ NGHỊCH VÀ CÁC TÍNH CHẤT  Chương III: KHÔNG GIAN VÉCTƠ  10 KHÁI NIỆM VỀ KHÔNG GIAN VÉCTƠ  11 HỆ VÉCTƠ ĐỘC LẬP TUYẾN TÍNH 12 CƠ SỞ VÀ CHIỀU CỦA KHÔNG GIAN VÉCTƠ 13 TỌA ĐỘ VÀ MA TRẬN CHUYỂN CƠ SỞ  14 TỔNG VÀ TỔNG TRỰC TIẾP Chương  IV: ÁNH XẠ TUYẾN TÍNH   15 ÁNH XẠ TUYẾN TÍNH  16 MA TRẬN CỦA ÁNH XẠ TUYẾN TÍNH  17 ẢNH VÀ HẠT NHÂN CỦA ĐỒNG CẤU  18 KHÔNG GIAN VÉCTƠ ĐỐI NGẪU Chương V: ĐỊNH THỨC VÀ ỨNG DỤNG   19 ĐỊNH THỨC CỦA MA TRẬN   20 KHAI TRIỂN ĐỊNH THỨC.  21 CÁC ỨNG DỤNG CỦA ĐỊNH THỨC   Chương VI: GIÁ TRỊ RIÊNG VÀ BÀI TOÁN CHÉO HÓA  22 KHÔNG GIAN CON BẤT BIẾN 23 ĐA THỨC ĐẶC TRƯNG  24 BÀI TOÁN CHÉO HÓA VÀ ỨNG DỤNG 

Bài 8: CÁC PHÉP TOÁN TRÊN MA TRẬN

Trong các mục trước, ma trận là một công cụ hữu hiệu dùng để giải hệ phương trình tuyến tính. Thật ra, chính bản thân nội tại của ma trận cũng có nhiều tính chất thú vị. Các phép toán được giới thiệu sau đây cho thấy sự hữu ích của nó về cả lý thuyết và thực hành trong các chương tiếp theo. Chẳng hạn, nếu xem ma trận là một ngôn ngữ để diễn tả khái niệm trừu tượng ánh xạ tuyến tính trong Chương 4, thì các phép toán này là vốn từ vựng cần thiết. 8.1. Cộng hai ma trận, nhân ma trận với một số Hai phép toán đầu tiên được giới thiệu ở đây là phép cộng hai ma trận và nhân ma trận với một số. Cho $\mathbb{K}$ là trường số ($\mathbb{Q}$, $\mathbb{R}$ hay $\mathbb{C}$), $m,n$ là hai số nguyên dương, và cho hai ma trận $A=(a_{ij})_{m\times n}$, $B=(b_{ij})_{m\times n} \in\mathrm{Mat}_{m,n}(\mathbb{K})$ và $\lambda\in \mathbb{K}$. $\textbf{Định nghĩa 8.1.}\ $ $\textbf{Tổng}$ của hai ma trận $A$ và $B$, ký hiệu là $A+B$, là một ma trận cấp $m\times n$ trên trường $\mathbb{K}$ xác định bởi

Bài 1: TẬP HỢP

1.1. Khái niệm tập hợp Đối tượng của toán học gồm nhiều loại khác nhau, trong đó chúng ta đã quen thuộc với các đối tượng như các số, điểm, đường thẳng, mặt phẳng, tam giác, đường tròn, phương trình, vv. Thông thường các đối tượng có cùng một tính chất chung được gom thành các tập hợp, và chúng có thể là hữu hạn hoặc vô hạn. Tập hợp là một khái niệm cơ bản và thâm nhập vào toàn bộ cách nghĩ trong toán học ngày nay. Tập hợp là một khái niệm không được định nghĩa mà được hiểu một cách trực giác như sau. Tất cả những đối tượng được xác định theo một quy tắc nào đó được xem là $\textbf{một tập hợp}$. Những đối tượng này được gọi là các $\textbf{phần tử}$ của tập hợp đó. (Để ngắn gọn, đôi khi ta nói $\textbf{tập}$ thay cho tập hợp.) Một tập hợp có thể không có một phần tử nào cả, một tập như vậy được gọi là $\textbf{tập rỗng}$, ký hiệu là $\varnothing$. $\textbf{Định nghĩa 1.1.}$ Cho $A$ là một tập hợp khác rỗng. Nếu $a$ là một phần tử của của $A$, thì người ta nói rằng ``$\te