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非奇异方阵
存在逆矩阵的矩阵
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(重定向自
可逆矩阵
)
非奇异矩阵
(又称
可逆矩阵
或
正则矩阵
) 是一种存在逆元的
方块矩阵
。相反的,若方阵不存在逆元,则称为
奇异矩阵
。
线性代数
A
=
[
1
2
3
4
]
{\displaystyle \mathbf {A} ={\begin{bmatrix}1&2\\3&4\end{bmatrix}}}
向量
·
向量空间
·
基底
·
行列式
·
矩阵
向量
标量
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向量
·
向量空间
·
向量投影
·
外积
(
向量积
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七维向量积
) ·
内积
(
数量积
) ·
二重向量
矩阵与行列式
矩阵
·
行列式
·
线性方程组
·
秩
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核
·
跡
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單位矩陣
·
初等矩阵
·
方块矩阵
·
分块矩阵
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三角矩阵
·
非奇异方阵
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转置矩阵
·
逆矩阵
·
对角矩阵
·
可对角化矩阵
·
对称矩阵
·
反對稱矩陣
·
正交矩阵
·
幺正矩阵
·
埃尔米特矩阵
·
反埃尔米特矩阵
·
正规矩阵
·
伴随矩阵
·
余因子矩阵
·
共轭转置
·
正定矩阵
·
幂零矩阵
·
矩阵分解
(
LU分解
·
奇异值分解
·
QR分解
·
极分解
·
特征分解
) ·
子式和余子式
·
拉普拉斯展開
·
克罗内克积
线性空间与线性变换
线性空间
·
线性变换
·
线性子空间
·
线性生成空间
·
基
·
线性映射
·
线性投影
·
線性無關
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线性组合
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线性泛函
·
行空间与列空间
·
对偶空间
·
正交
·
特征向量
·
最小二乘法
·
格拉姆-施密特正交化
查
论
编
相关定理
方阵
A
{\displaystyle A\,}
非奇异与以下论述等价:
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
不为零。
A
{\displaystyle A\,}
的
秩
等於
n
{\displaystyle n\,}
(
A
{\displaystyle A\,}
满秩)。
A
{\displaystyle A\,}
的
轉置矩陣
A
T
{\displaystyle A^{T}\,}
也是可逆的。
A
{\displaystyle A\,}
代表的
线性变换
是个自
同构
。
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
单位矩阵
)。
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
单位矩阵
)。
A
{\displaystyle A\,}
的任意
特征值
非零。
参见
逆阵
正定矩阵