博客
关于我
矩阵可逆的一种刻画方式
阅读量:535 次
发布时间:2019-03-08

本文共 404 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

矩阵A满足A + A^T = I,证明其可逆性

矩阵A满足A + A^T = I,我们需要证明A是可逆的。


证明一:反证法

假设A不可逆,那么根据矩阵的理论,存在至少一个非零矩阵x0,使得Ax0 = 0。

考虑x0^T A x0,展开得到:x0^T A x0 = x0^T (A + A^T) x0

由于A + A^T = I,代入得到:x0^T A x0 = x0^T I x0 = x0^T x0

另一方面,展开x0^T A x0,考虑到Ax0 = 0,A^T x0 = (Ax0)^T = 0^T = 0,因此:x0^T A x0 = x0^T 0 = 0

于是得到:x0^T x0 = 0

这意味着x0是一个幂等矩阵且为零矩阵。但这与我们的假设矛盾,因为x0是非零矩阵。这就说明A必须是可逆的。


结论

通过反证法,我们发现矩阵A必须是可逆的,以满足A + A^T = I的条件。因此,A是可逆的矩阵。

转载地址:http://fulnz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 MoveNet Lightning 和 OpenCV 实现实时姿势检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 OpenCV 创建自定义图像滤镜
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 SAM 和 Grounding DINO 分割卫星图像
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV图像修复技术去除眩光
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV检测并计算直线角度
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
查看>>