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1
相關定理
2
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非奇異矩陣
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線性代數
A
=
[
1
2
3
4
]
{\displaystyle \mathbf {A} ={\begin{bmatrix}1&2\\3&4\end{bmatrix}}}
向量
·
向量空間
·
基底
·
行列式
·
矩陣
向量
純量
·
向量
·
向量空間
·
向量投影
·
外積
(
叉積
·
七維叉積
) ·
內積
(
點積
) ·
二重向量
矩陣與行列式
矩陣
·
行列式
·
線性方程組
·
秩
·
核
·
跡
·
單位矩陣
·
初等矩陣
·
方塊矩陣
·
分塊矩陣
·
三角矩陣
·
非奇異矩陣
·
轉置矩陣
·
逆矩陣
·
對角矩陣
·
可對角化矩陣
·
對稱矩陣
·
反對稱矩陣
·
正交矩陣
·
么正矩陣
·
埃爾米特矩陣
·
反埃爾米特矩陣
·
正規矩陣
·
伴隨矩陣
·
餘因子矩陣
·
共軛轉置
·
正定矩陣
·
冪零矩陣
·
矩陣分解
(
LU分解
·
奇異值分解
·
QR分解
·
極分解
·
特徵分解
) ·
子式和餘子式
·
拉普拉斯展開
·
克羅內克積
線性空間與線性轉換
線性空間
·
線性轉換
·
線性子空間
·
線性生成空間
·
基
·
線性映射
·
線性投影
·
線性無關
·
線性組合
·
線性泛函
·
行空間與列空間
·
對偶空間
·
正交
·
特徵向量
·
最小平方法
·
格拉姆-施密特正交化
閱
論
編
非奇異矩陣
(又稱
可逆矩陣
或
正則矩陣
) 是一種存在反元素的
方塊矩陣
。相反的,若方陣不存在反元素,則稱為
奇異矩陣
。
相關定理
[
編輯
]
方陣
A
{\displaystyle A\,}
非奇異與以下論述等價:
A
{\displaystyle A\,}
是
可逆
的。
A
T
A
{\displaystyle A^{T}A\,}
是可逆的。
A
{\displaystyle A\,}
的
行列式
不為零。
A
{\displaystyle A\,}
的
秩
等於
n
{\displaystyle n\,}
(
A
{\displaystyle A\,}
滿秩)。
A
{\displaystyle A\,}
的
轉置矩陣
A
T
{\displaystyle A^{T}\,}
也是可逆的。
A
{\displaystyle A\,}
代表的
線性轉換
是個自
同構
。
存在一
n
{\displaystyle n\,}
階方陣
B
{\displaystyle B\,}
使得
A
B
=
I
n
{\displaystyle AB=I_{n}\,}
(
I
n
{\displaystyle I_{n}\,}
是
單位矩陣
)。
存在一
n
{\displaystyle n\,}
階方陣
B
{\displaystyle B\,}
使得
B
A
=
I
n
{\displaystyle BA=I_{n}\,}
(
I
n
{\displaystyle I_{n}\,}
是
單位矩陣
)。
A
{\displaystyle A\,}
的任意
特徵值
非零。
參見
[
編輯
]
逆陣
正定矩陣
分類
:
矩陣
線性代數