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역행렬(Inverse Matrix) 본문
A가 n×n 행렬일때, A의 역행렬은
AA′=I,A′A=I
를 만족하는 n×n행렬 A′ I=In은 n×n 단위행렬이다.
A의 역행렬 A′가 존재하면, A를 가역(invertible)이라고 한다.
A가 가역행렬이면 A의 역행렬은 유일하다. |
증명
A가 서로 다른 두개의 역행렬 A′과 A″를 갖는다 가정한다.
AA'=I=A'A, AA''=I=A''A
A'=A'I=A'(AA'')=(A'A)A''=IA''=A''
A'=A'' 이므로 두행렬이 서로 다르다는 가정에 위배된다.
그러므로 A의 역행렬이 존재하면 유일하다. \blacksquare
경고
A^{-1}은 \displaystyle \frac{1}{A}로 나타내지 않는다. 역함수와 역수는 분명 다른 개념이다.
A가 n \times n가 역행렬이면 Ax=b로 주어진 연립일차방정식은 \mathbb R^n의 임의의 b에 대하여 유일한 해 x=A^{-1}b를 갖는다. |
\displaystyle A=\begin{bmatrix}a & b \\c & d \end{bmatrix} 일 때, A가 가역일 필요충분 조건은 ad-bc \neq 0 이고, 이 경우에 A의 역행렬은 \displaystyle A^{-1}=\frac{1}{ad-bc} \begin{bmatrix}d &-b \\ -c& a \end{bmatrix} ad-bc는 A의 행렬식(determinant)라고 한다. |
가역행렬의 성질
a. A가 가역행렬이면 A^{-1}도 가역행렬이다 (A^{-1})^{-1}=A b. A가 가역행렬이고 c가 0이 아닌 스칼라이면, cA도 가역행렬이다 \displaystyle (cA)^{-1}=\frac{1}{c}A^{-1} c.A와 B가 같은 크기의 가역행렬이면, AB도 가역행렬이다 (AB)^{-1}=B^{-1}A^{-1} d. A가 가역행렬이면 A^T도 가역행렬이다 (A^T)^{-1}=(A^{-1})^T e. A가 가역행렬이면, 음이 아닌 모든 정수 n에 대하여 A^n도 가역행렬이다 (A^n)^{-1}=(A^{-1})^n |
A가 가역행렬이고 n이 양의 정수이면 A^{-n}은
A^{-n}=(A^{-1})^n=(A^n)^{-1}
로 정의한다.
기본행렬(elementary matrix)
기본행렬은 단위행령에 한번의 기본 행 변환을 적용하여 얻을수 있느 ㄴ행렬이다.
기본 행 변환은 세가지가 있다. 곱하기, 바꾸기, 사칙연산
\displaystyle E_1= \begin{bmatrix} 1&0&0&0\\ 0&3&0&0\\ 0&0&1&0\\ 0&0&0&1 \end{bmatrix} 은 I를 3R_2 한것이다.
\displaystyle E_2= \begin{bmatrix} 0&0&1&0\\ 0&1&0&0\\ 1&0&0&0\\ 0&0&0&1 \end{bmatrix} 은 I를 R_1 \leftrightarrow R_3 한것이다.
\displaystyle E_3=\begin{bmatrix} 1&0&0&0\\ 0&1&0&0\\ 0&0&1&0\\ 0&-2&0&1 \end{bmatrix} 은 I를 R_4-2R_2한것이다.
임의의 행렬 A가 주어질때 A에 기본행렬을 곱함으로써 기본행변환을 얻은 효과를 얻을 수 있다.
\displaystyle A = \begin{bmatrix} a_{11}&a_{12}&a_{13}&a_{14}\\ a_{21}&a_{22}&a_{23}&a_{24}\\ a_{31}&a_{32}&a_{33}&a_{34}\\ a_{41}&a_{42}&a_{43}&a_{44} \end{bmatrix}
\displaystyle E_1A = \begin{bmatrix} a_{11}&a_{12}&a_{13}&a_{14}\\ 3a_{21}&3a_{22}&3a_{23}&3a_{24}\\ a_{31}&a_{32}&a_{33}&a_{34}\\ a_{41}&a_{42}&a_{43}&a_{44} \end{bmatrix}
\displaystyle E_2A = \begin{bmatrix} a_{31}&a_{32}&a_{33}&a_{34}\\ a_{21}&a_{22}&a_{23}&a_{24}\\ a_{11}&a_{12}&a_{13}&a_{14}\\ a_{41}&a_{42}&a_{43}&a_{44} \end{bmatrix}
\displaystyle E_3A = \begin{bmatrix} a_{11}&a_{12}&a_{13}&a_{14}\\ a_{21}&a_{22}&a_{23}&a_{24}\\ a_{31}&a_{32}&a_{33}&a_{34}\\ a_{41}-2a_{21}&a_{42}-2a_{22}&a_{43}-2a_{23}&a_{44}-2a_{24} \end{bmatrix}
E가 I_n에 한번의 기본행변환을 해서 얻은 기본행렬일 경우, 같은 기본행변환을 n \times n행렬 A에 적용하면, 그 결과는 행렬 EA와 같다. |
가역행렬의 기본정리
A가 n \times n행렬일때 다음 명제들은 동치이다. (즉, 하나라도 참이면 나머지도 다 참이다.) a. A는 가역행렬이다. b. \mathbb R^n의 임의의 b에 대하여, AX=b는 유일한 해를 갖는다. c. AX=0의 해는 자명해 뿐이다.(해가 0 뿐이다.) d. A의 기약행사다리꼴은 I_n이다. e. A는 기본행렬들의 곱이다. |
A가 정사각행렬이라 하자, B가 AB=I 또는 BA=I인 정사각행렬이라 하면, A는 가역행렬이고 B=A^{-1}이다. |
A가 정사각행렬이라 하자, 일련의 기본행변환이 A를 단위행렬 I로 변형시키면 일련의 동일한 기본행변환은 I를 A^{-1}로 바꾼다. |
가우스-조르당 소거법을 이용한 역행렬 구하기
A와 I로 첨가행렬 [A|I]를 만들어 동시에 행변환 한다.
[A|I] \rightarrow [I|A^{-1}]
A가 I로 변할수 없으면 A는 비가역적이다.
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