一、伴随矩阵法

原理

若 nn 阶方阵 AA 的行列式 ∣A∣≠0|A| \neq 0(即 AA 可逆),则逆矩阵公式为:

A−1=1∣A∣A∗A^{-1} = \frac{1}{|A|} A^*

其中 A∗A^* 是 AA 的伴随矩阵(由 AA 的代数余子式转置得到)。

步骤

  1. 计算行列式 ∣A∣|A|:判断 AA 是否可逆(若 ∣A∣=0|A| = 0,则 AA 不可逆)。
  2. 求代数余子式 AijA_{ij}:对矩阵 A=(aij)A = (a_{ij}),元素 aija_{ij} 的代数余子式为:

    Aij=(−1)i+jMijA_{ij} = (-1)^{i+j} M_{ij}

    其中 MijM_{ij} 是 aija_{ij} 的余子式(划去 AA 的第 ii 行、第 jj 列后剩余子矩阵的行列式)。
  3. 构造伴随矩阵 A∗A^*:将代数余子式矩阵转置,得到伴随矩阵 A∗A^*(即 A∗A^* 的 (i,j)(i,j) 元为 AjiA_{ji})。
  4. 计算逆矩阵:代入公式 A−1=1∣A∣A∗A^{-1} = \frac{1}{|A|} A^*。

例子(2 阶矩阵)

求矩阵 A=(2134)A = \begin{pmatrix} 2 & 1 \\ 3 & 4 \end{pmatrix} 的逆矩阵。

  • 步骤 1:计算行列式 ∣A∣|A|

    ∣A∣=2×4−1×3=5≠0|A| = 2 \times 4 - 1 \times 3 = 5 \neq 0

    因此 AA 可逆。

  • 步骤 2:求代数余子式

    • A11=(−1)1+1M11=(−1)2×4=4A_{11} = (-1)^{1+1} M_{11} = (-1)^2 \times 4 = 4(M11M_{11} 是划去第 1 行第 1 列后的行列式,即 44)
    • A12=(−1)1+2M12=(−1)3×3=−3A_{12} = (-1)^{1+2} M_{12} = (-1)^3 \times 3 = -3(M12M_{12} 是划去第 1 行第 2 列后的行列式,即 33)
    • A21=(−1)2+1M21=(−1)3×1=−1A_{21} = (-1)^{2+1} M_{21} = (-1)^3 \times 1 = -1(M21M_{21} 是划去第 2 行第 1 列后的行列式,即 11)
    • A22=(−1)2+2M22=(−1)4×2=2A_{22} = (-1)^{2+2} M_{22} = (-1)^4 \times 2 = 2(M22M_{22} 是划去第 2 行第 2 列后的行列式,即 22)
  • 步骤 3:构造伴随矩阵 A∗A^*
    代数余子式矩阵为 (A11A12A21A22)=(4−3−12)\begin{pmatrix} A_{11} & A_{12} \\ A_{21} & A_{22} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 4 & -3 \\ -1 & 2 \end{pmatrix},转置后得到:

    A∗=(4−1−32)A^* = \begin{pmatrix} 4 & -1 \\ -3 & 2 \end{pmatrix}

  • 步骤 4:计算逆矩阵
    代入公式 A−1=1∣A∣A∗A^{-1} = \frac{1}{|A|} A^*,得:

    A−1=15(4−1−32)=(45−15−3525)A^{-1} = \frac{1}{5} \begin{pmatrix} 4 & -1 \\ -3 & 2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} \frac{4}{5} & -\frac{1}{5} \\ -\frac{3}{5} & \frac{2}{5} \end{pmatrix}

二、初等行变换法(高斯 - 若尔当法)

原理

对增广矩阵 (A∣E)(A \mid E)(EE 为单位矩阵)实施初等行变换,将左边的 AA 化为单位矩阵 EE 时,右边的 EE 会同步化为 A−1A^{-1},即:

(A∣E)→初等行变换(E∣A−1)(A \mid E) \xrightarrow{\text{初等行变换}} (E \mid A^{-1})

步骤

  1. 构造增广矩阵:将 AA 与同阶单位矩阵 EE 并排,写成 (A∣E)(A \mid E)。
  2. 初等行变换化简:通过三种初等行变换(交换行、行乘非零常数、行加倍数行),将左边的 AA 化为单位矩阵 EE。
  3. 提取逆矩阵:左边化为 EE 后,右边的矩阵即为 A−1A^{-1}。

例子(同上述 2 阶矩阵)

求矩阵 A=(2134)A = \begin{pmatrix} 2 & 1 \\ 3 & 4 \end{pmatrix} 的逆矩阵。

  • 步骤 1:构造增广矩阵

    (A∣E)=(21∣1034∣01)(A \mid E) = \begin{pmatrix} 2 & 1 & \mid & 1 & 0 \\ 3 & 4 & \mid & 0 & 1 \end{pmatrix}

  • 步骤 2:初等行变换

    • 第 1 行乘以 12\frac{1}{2}(记为 R1=12R1R_1 = \frac{1}{2}R_1),得:

      (112∣12034∣01)\begin{pmatrix} 1 & \frac{1}{2} & \mid & \frac{1}{2} & 0 \\ 3 & 4 & \mid & 0 & 1 \end{pmatrix}

    • 第 2 行减去第 1 行的 3 倍(记为 R2=R2−3R1R_2 = R_2 - 3R_1),得:

      (112∣120052∣−321)\begin{pmatrix} 1 & \frac{1}{2} & \mid & \frac{1}{2} & 0 \\ 0 & \frac{5}{2} & \mid & -\frac{3}{2} & 1 \end{pmatrix}

    • 第 2 行乘以 25\frac{2}{5}(记为 R2=25R2R_2 = \frac{2}{5}R_2),得:

      (112∣12001∣−3525)\begin{pmatrix} 1 & \frac{1}{2} & \mid & \frac{1}{2} & 0 \\ 0 & 1 & \mid & -\frac{3}{5} & \frac{2}{5} \end{pmatrix}

    • 第 1 行减去第 2 行的 12\frac{1}{2} 倍(记为 R1=R1−12R2R_1 = R_1 - \frac{1}{2}R_2),得:

      (10∣45−1501∣−3525)\begin{pmatrix} 1 & 0 & \mid & \frac{4}{5} & -\frac{1}{5} \\ 0 & 1 & \mid & -\frac{3}{5} & \frac{2}{5} \end{pmatrix}

  • 步骤 3:提取逆矩阵
    右边矩阵即为 A−1A^{-1}:

    A−1=(45−15−3525)A^{-1} = \begin{pmatrix} \frac{4}{5} & -\frac{1}{5} \\ -\frac{3}{5} & \frac{2}{5} \end{pmatrix}

两种方法对比

  • 伴随矩阵法:步骤固定,但需计算行列式、代数余子式,高阶矩阵计算量大。
  • 初等行变换法:更直观,通过 “化简” 直接得到逆矩阵,适合手算和高阶矩阵。

三、伴随矩阵法求 4 阶矩阵的逆矩阵

例题:设 4 阶分块对角矩阵 A=(B00C)A = \begin{pmatrix} B & 0 \\ 0 & C \end{pmatrix},其中 B=(1234)B = \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{pmatrix},C=(2111)C = \begin{pmatrix} 2 & 1 \\ 1 & 1 \end{pmatrix},求 A−1A^{-1}。

步骤 1:判断可逆性(计算行列式 ∣A∣|A|)

分块对角矩阵的行列式等于主对角线分块行列式的乘积:

∣A∣=∣B∣⋅∣C∣|A| = |B| \cdot |C|

  • 计算 ∣B∣|B|:

    ∣B∣=1×4−2×3=−2|B| = 1 \times 4 - 2 \times 3 = -2

  • 计算 ∣C∣|C|:

    ∣C∣=2×1−1×1=1|C| = 2 \times 1 - 1 \times 1 = 1

因此,∣A∣=(−2)×1=−2≠0|A| = (-2) \times 1 = -2 \neq 0,故 AA 可逆。

步骤 2:求伴随矩阵 A∗A^*

分块对角矩阵的伴随矩阵仍为分块对角矩阵,且:

A∗=(∣C∣⋅B∗00∣B∣⋅C∗)A^* = \begin{pmatrix} |C| \cdot B^* & 0 \\ 0 & |B| \cdot C^* \end{pmatrix}

(其中 B∗B^*、C∗C^* 分别是 BB、CC 的伴随矩阵)

(1)求 B∗B^*

对 2 阶矩阵 B=(abcd)B = \begin{pmatrix} a & b \\ c & d \end{pmatrix},伴随矩阵为 B∗=(d−b−ca)B^* = \begin{pmatrix} d & -b \\ -c & a \end{pmatrix},因此:

B∗=(4−2−31)B^* = \begin{pmatrix} 4 & -2 \\ -3 & 1 \end{pmatrix}

(2)求 C∗C^*

同理,对 C=(2111)C = \begin{pmatrix} 2 & 1 \\ 1 & 1 \end{pmatrix},伴随矩阵为:

C∗=(1−1−12)C^* = \begin{pmatrix} 1 & -1 \\ -1 & 2 \end{pmatrix}

(3)构造 A∗A^*

代入分块公式:

A∗=(∣C∣⋅B∗00∣B∣⋅C∗)=(1⋅(4−2−31)00(−2)⋅(1−1−12))A^* = \begin{pmatrix} |C| \cdot B^* & 0 \\ 0 & |B| \cdot C^* \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 \cdot \begin{pmatrix} 4 & -2 \\ -3 & 1 \end{pmatrix} & 0 \\ 0 & (-2) \cdot \begin{pmatrix} 1 & -1 \\ -1 & 2 \end{pmatrix} \end{pmatrix}

展开得:

A∗=(4−200−310000−22002−4)A^* = \begin{pmatrix} 4 & -2 & 0 & 0 \\ -3 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & -2 & 2 \\ 0 & 0 & 2 & -4 \end{pmatrix}

步骤 3:计算逆矩阵 A−1A^{-1}

由公式 A−1=1∣A∣A∗A^{-1} = \frac{1}{|A|} A^*,代入 ∣A∣=−2|A| = -2:

A−1=1−2⋅A∗=(4−2−2−200−3−21−20000−2−22−2002−2−4−2)A^{-1} = \frac{1}{-2} \cdot A^* = \begin{pmatrix} \frac{4}{-2} & \frac{-2}{-2} & 0 & 0 \\ \frac{-3}{-2} & \frac{1}{-2} & 0 & 0 \\ 0 & 0 & \frac{-2}{-2} & \frac{2}{-2} \\ 0 & 0 & \frac{2}{-2} & \frac{-4}{-2} \end{pmatrix}

化简得:

A−1=(−210032−1200001−100−12)A^{-1} = \begin{pmatrix} -2 & 1 & 0 & 0 \\ \frac{3}{2} & -\frac{1}{2} & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & -1 \\ 0 & 0 & -1 & 2 \end{pmatrix}

四、初等行变换法求 4 阶矩阵的逆矩阵

例题:求 4 阶下三角矩阵 A=(2000130002401115)A = \begin{pmatrix} 2 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 3 & 0 & 0 \\ 0 & 2 & 4 & 0 \\ 1 & 1 & 1 & 5 \end{pmatrix} 的逆矩阵。

步骤 1:构造增广矩阵 (A∣E)(A \mid E)

将 AA 与 4 阶单位矩阵 EE 并排,形成 8 列矩阵:

(A∣E)=(2000∣10001300∣01000240∣00101115∣0001)(A \mid E) = \begin{pmatrix} 2 & 0 & 0 & 0 & \mid & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 3 & 0 & 0 & \mid & 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 2 & 4 & 0 & \mid & 0 & 0 & 1 & 0 \\ 1 & 1 & 1 & 5 & \mid & 0 & 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}

步骤 2:初等行变换化简左边为单位矩阵 EE

目标:通过行交换、行乘常数、行加倍数行,将左边 4 列化为 EE。

(1)处理第 1 列(使 a11=1a_{11}=1,下方元素为 0)
  • 第 1 行除以 2(记为 R1=12R1R_1 = \frac{1}{2}R_1),得:

    (1000∣120001300∣01000240∣00101115∣0001)\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0 & \mid & \frac{1}{2} & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 3 & 0 & 0 & \mid & 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 2 & 4 & 0 & \mid & 0 & 0 & 1 & 0 \\ 1 & 1 & 1 & 5 & \mid & 0 & 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}

  • 第 2 行减第 1 行(记为 R2=R2−R1R_2 = R_2 - R_1);第 4 行减第 1 行(记为 R4=R4−R1R_4 = R_4 - R_1),得:

    (1000∣120000300∣−121000240∣00100115∣−12001)\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0 & \mid & \frac{1}{2} & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 3 & 0 & 0 & \mid & -\frac{1}{2} & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 2 & 4 & 0 & \mid & 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 1 & 5 & \mid & -\frac{1}{2} & 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}

(2)处理第 2 列(使 a22=1a_{22}=1,上下元素为 0)
  • 第 2 行除以 3(记为 R2=13R2R_2 = \frac{1}{3}R_2),得:

    (1000∣120000100∣−1613000240∣00100115∣−12001)\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0 & \mid & \frac{1}{2} & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 & \mid & -\frac{1}{6} & \frac{1}{3} & 0 & 0 \\ 0 & 2 & 4 & 0 & \mid & 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 1 & 5 & \mid & -\frac{1}{2} & 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}

  • 第 3 行减第 2 行的 2 倍(记为 R3=R3−2R2R_3 = R_3 - 2R_2);第 4 行减第 2 行(记为 R4=R4−R2R_4 = R_4 - R_2),得:

    (1000∣120000100∣−1613000040∣13−23100015∣−13−1301)\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0 & \mid & \frac{1}{2} & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 & \mid & -\frac{1}{6} & \frac{1}{3} & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 4 & 0 & \mid & \frac{1}{3} & -\frac{2}{3} & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 5 & \mid & -\frac{1}{3} & -\frac{1}{3} & 0 & 1 \end{pmatrix}

(3)处理第 3 列(使 a33=1a_{33}=1,上下元素为 0)
  • 第 3 行除以 4(记为 R3=14R3R_3 = \frac{1}{4}R_3),得:

    (1000∣120000100∣−1613000010∣112−161400015∣−13−1301)\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0 & \mid & \frac{1}{2} & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 & \mid & -\frac{1}{6} & \frac{1}{3} & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 & \mid & \frac{1}{12} & -\frac{1}{6} & \frac{1}{4} & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 5 & \mid & -\frac{1}{3} & -\frac{1}{3} & 0 & 1 \end{pmatrix}

  • 第 4 行减第 3 行(记为 R4=R4−R3R_4 = R_4 - R_3),得:

    (1000∣120000100∣−1613000010∣112−161400005∣−512−16−141)\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0 & \mid & \frac{1}{2} & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 & \mid & -\frac{1}{6} & \frac{1}{3} & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 & \mid & \frac{1}{12} & -\frac{1}{6} & \frac{1}{4} & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 5 & \mid & -\frac{5}{12} & -\frac{1}{6} & -\frac{1}{4} & 1 \end{pmatrix}

(4)处理第 4 列(使 a44=1a_{44}=1)
  • 第 4 行除以 5(记为 R4=15R4R_4 = \frac{1}{5}R_4),得:

    (1000∣120000100∣−1613000010∣112−161400001∣−112−130−12015)\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 0 & \mid & \frac{1}{2} & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 & \mid & -\frac{1}{6} & \frac{1}{3} & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 & \mid & \frac{1}{12} & -\frac{1}{6} & \frac{1}{4} & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 & \mid & -\frac{1}{12} & -\frac{1}{30} & -\frac{1}{20} & \frac{1}{5} \end{pmatrix}

步骤 3:提取逆矩阵

左边已化为单位矩阵 EE,右边即为 A−1A^{-1}:

A−1=(12000−161300112−16140−112−130−12015)A^{-1} = \begin{pmatrix} \frac{1}{2} & 0 & 0 & 0 \\ -\frac{1}{6} & \frac{1}{3} & 0 & 0 \\ \frac{1}{12} & -\frac{1}{6} & \frac{1}{4} & 0 \\ -\frac{1}{12} & -\frac{1}{30} & -\frac{1}{20} & \frac{1}{5} \end{pmatrix}

五、逆矩阵的行列式性质补充

若 AA 可逆,则逆矩阵的行列式满足:

∣A−1∣=1∣A∣|A^{-1}| = \frac{1}{|A|}

该结论由行列式乘法性质 ∣AA−1∣=∣E∣=1|AA^{-1}| = |E| = 1(结合 ∣AB∣=∣A∣∣B∣|AB| = |A||B|)推导而来,与"伴随矩阵求逆"的公式 A−1=1∣A∣A∗A^{-1} = \frac{1}{|A|}A^* 是逆矩阵的不同性质,二者不矛盾。

总结

  • 伴随矩阵法适合分块结构的 4 阶矩阵(利用分块性质简化计算);
  • 初等行变换法更通用,通过逐步消元将左边化为单位矩阵,直接得到逆矩阵,适合手动计算。