
1.2.6 矩阵的初等变换
矩阵的初等变换是线性代数理论中的一个重要工具,它在解线性方程组、求逆矩阵及探讨矩阵相关理论时都起到了重要的作用。在初中数学中,我们就学过用高斯消元法求解二元及三元线性方程组,下面通过一个例子引入矩阵初等变换的概念。
引例1-2 利用高斯消元法求下面线性方程组的解。

(1.6)
解:

由此得到与式(1.6)同解的线性方程组:

(1.7)
取为任意数
,则式(1.6)的解为

其中,为任意数。
在上述用高斯消元法解线性方程组的过程中,始终把方程组看作一个整体进行同解变形,用到了如下三种变换:
(1)互换两个方程的位置;
(2)用非零数乘某个方程;
(3)将某个方程的倍加到另一个方程上。
由于这三种变换都是可逆的,变换前的方程组与变换后的方程组是同解的,所以这三种变换是同解变换。
注意:容易发现,线性方程组的消元过程中涉及的仅仅是系数和常数的变化,未知量并未参与运算。因而,方程组的同解变换完全可以转换为其增广矩阵的变换。对应地,可以归纳出矩阵如下三种初等变换。
定义1-18 矩阵的初等行(列)变换指对矩阵的行(列)施行下列三种变换:
(1)交换两行(列)[对调两行(列),记作
(
)];
(2)用非零数乘以某一行(列)中的所有元素[第
行(列)乘以
,记作
(
)];
(3)把矩阵某一行(列)所有元素的倍加到另一行(列)对应的元素上[第
行(列)的
倍加到第
行(列)上,记作
(
)]。
定义1-19 矩阵的初等变换包含初等行变换与初等列变换。
因为方程组的三种变换都是可逆的,所以矩阵的三种初等变换也是可逆的,且满足下列关系。
初等变换的逆变换是同一类型的初等变换,且满足:
(1)变换的逆变换是其本身;
(2)变换的逆变换是
;
(3)变换的逆变换是
。
下面我们把式(1.6)的同解变换过程移植至它的增广矩阵

并通过矩阵的初等行变换来求解。

对应的线性方程组即式(1.7),由前述可知,从这种形式的方程组可以很容易地求出其解。
形如的矩阵称为行阶梯形矩阵,其特点是:可以画出一条阶梯线,线的下方全是0;每个台阶只有一行,台阶数就是非零行的行数;阶梯线的竖线后面的第一个元素为非零元,也就是非零行的第一个非零元。
形如的行阶梯形矩阵还可以称为行最简形矩阵,其特点是:首先,它是行阶梯形矩阵;其次,它的非零行的第一个非零元为1,且这些非零元所在的列的其他元素都为0。
由任何线性方程组确定的增广矩阵,可以经过有限次初等行变换化为行阶梯形矩阵和行最简形矩阵,并且行阶梯形矩阵的非零行数是由方程组唯一确定的。
对行最简形矩阵再施以初等列变换,可以得到一种形状更简单的矩阵:

形如的矩阵称为
的标准形矩阵,其特点是:左上角是一个单位矩阵,其余元素全是零,即
。
例1-15 设,把
化成行最简形矩阵。

定义1-20 对单位矩阵进行一次初等变换得到的矩阵,称为初等矩阵。
我们知道矩阵有三种初等变换,而且对单位矩阵进行一次初等列变换,相当于对单位矩阵进行一次同类型的初等行变换,因此,初等矩阵可分为以下三大类。
(1)对调单位矩阵的第两行
或第
两列
,得初等矩阵

(2)以非零数乘以单位矩阵
的第
行
或第
列
,得初等矩阵

(3)设,以数
乘以单位矩阵
的第
行后加到第
行上
,或以数
乘以单位矩阵
的第
列后加到第
列上
,得初等矩阵

例如:对于一个三阶单位矩阵而言,进行不同的初等变换可以得到如下不同的初等矩阵。
(1)对调第2,3行,得。
(2)第1列乘以某个非零数,得
。
(3)第2行乘以某数再加到第3行,得
。
综上所述,矩阵的初等变换与初等矩阵密切关联,容易验证初等矩阵如下两个重要性质。
性质1-6 设矩阵

在矩阵的左边乘以一个
阶初等矩阵相当于对矩阵
做相应的初等行变换;在矩阵
的右边乘以一个
阶初等矩阵相当于对矩阵
做相应的初等列变换,具体如下。
(1)相当于交换矩阵
的
两行;
相当于交换矩阵
的
两列。
(2)相当于以非零数
乘以矩阵
的第
行;
相当于以非零数
乘以矩阵
的第
列。
(3)相当于以数
乘以矩阵
的第
行后加到第
行上;
相当于以数
乘以矩阵
的第
列后加到第
列上。
例1-16 设,利用初等矩阵实现下面的运算:
(1)对调矩阵第2,3列的位置;
(2)将矩阵的第2行乘以某个非零数;
(3)将矩阵的第1列乘以某数后加到第3列。
解:(1)在矩阵右边乘以一个初等矩阵
,得

(2)在矩阵左边乘以一个初等矩阵
,得

(3)在矩阵右边乘以一个初等矩阵
,得

性质1-7 初等矩阵是可逆的,且其逆矩阵是同一类型的初等矩阵,即
(1);
(2);
(3)。
前面提到任何一个矩阵总可以通过初等变换化为其标准型矩阵,于是容易得到下面的定理。
定理1-4 设是一个
矩阵,则必定存在
阶初等矩阵
及
阶初等矩阵
,使得

其中,是
阶单位矩阵,
,
,
全是零矩阵。
定理1-5 n阶方阵可逆的充分必要条件是
经过有限次初等变换可化为单位矩阵。
推论1-2 n阶方阵可逆的充分必要条件是
可表示为有限个初等矩阵的乘积。
称两个同型矩阵与
是等价的,如果
经过有限次初等变换可变为
,记作
。由性质1-7知初等变换是可逆的,因此,容易验证两矩阵等价满足:
(1)反身性,即;
(2)对称性,即若,则
;
(3)传递性,即若且
,则
。
推论1-3 矩阵与
等价的充分必要条件是存在可逆矩阵
和
,使得
。
可利用初等变换求逆矩阵。
当可逆时,
也可逆,且由推论1-2知,
,其中
是初等矩阵,则

由此可得:对矩阵
进行初等行变换的过程中,当前
列(
的位置)化为
时,后
列(
的位置)就化为
。
例1-17 利用初等行变换求的逆矩阵
。
解:因为

所以

有了上述通过初等行变换求逆矩阵的方法,矩阵方程(其中
可逆)的求解可以做如下进一步简化。
当可逆时,有
,其中
是初等矩阵,则

由此可得:在对增广矩阵进行初等行变换的过程中,当前
列(
的位置)化为
时,后
列(
的位置)就化为
,即所求的
。
例1-18 设矩阵方程,其中,

利用初等行变换求解未知矩阵。
解:因为

所以
