线性代数:如何由AB=E 推出 BA=AB?

最近在二刷线性代数,在看逆矩阵定义的时候发现了这个问题。于是决定写一写,给出一种证明方式。

一、由逆矩阵的定义出发

这是我在mooc-山东大学-线性代数(秦静老师)第一章第十讲的ppt上截取的定义。 看到这个定义我就在想:

如果A和B是n阶方阵,那么AB=E(E为n阶单位阵)这一条件能不能说明B是A的逆矩阵,A是可逆的呢?或者说,AB=E能不能推导出AB=BA呢

于是我去网上搜索,发现答案是肯定的。但好多证明貌似有些循环论证的味道,在证明AB=BA时用到了A是可逆矩阵的条件以及以A为可逆矩阵为基础的结论,问题是:现在AB=E不能充分说明A就是可逆矩阵!

二、伴随矩阵

在不能用A为可逆矩阵这一条件,我想到了一种严密的证明方法。

需要给出两个简单的前提条件:

如果A是n阶方针,是A的伴随矩阵,那么有:

可以看出,,伴随矩阵的性质非常好,无论是左乘A还是由乘A都能得到一个数量矩阵!

三、同阶方阵的有趣结论

这一结论是可以证明的,但过程比较复杂。涉及矩阵具体的展开,矩阵的构造,矩阵的初等变换。所以我不写了。

四、推理过程

如果n阶方阵A和n方矩阵B相等,则它们同时左乘一个同样的n阶方阵,得到的n阶方阵显然相等。

如果,由于AB和E均为n阶方阵,故它们同时左乘n阶方阵有:

由于任何n阶方阵右乘n阶单位阵等于它本身,且

所以有:

那么,两边同时倍乘,得到:

这边可能会遇到的疑问,但这是不可能的。由于A和B都是n阶方阵,有如下结论:

显而易见:

所以,如果矩阵A和B都是n阶方阵,仅仅AB=E这一条件就能说明矩阵A是可逆的!

相关推荐
Beginner x_u3 分钟前
线性代数 第六讲 特征值和特征向量_相似对角化_实对称矩阵_重点题型总结详细解析
人工智能·线性代数·机器学习·矩阵·相似对角化
Beginner x_u1 天前
线性代数 第七讲 二次型_标准型_规范型_坐标变换_合同_正定二次型详细讲解_重难点题型总结
线性代数
使者大牙1 天前
深度学习中的常用线性代数知识汇总——第一篇:基础概念、秩、奇异值
人工智能·pytorch·python·深度学习·线性代数
使者大牙1 天前
深度学习中的常用线性代数知识汇总——第二篇:行列式、逆矩阵、特征值与特征向量
pytorch·python·深度学习·线性代数·矩阵
好心的小明2 天前
【动手学深度学习】05 线性代数(个人向笔记)
笔记·深度学习·线性代数
上课耽误学习2 天前
CCPC赛后补题-线性基
线性代数·算法·线性基
mikey棒棒棒3 天前
算法练习题18——leetcode240搜索二维矩阵||(二分)
java·线性代数·算法·leetcode·矩阵·二分
Zorione3 天前
人工智能数据基础之线性代数入门-学习篇
人工智能·python·学习·线性代数
使者大牙3 天前
深度学习中的常用线性代数知识汇总——第三篇:协方差矩阵、主成分分析、正交性与正定性
深度学习·线性代数·矩阵
passxgx3 天前
5.2 排列与代数余子式
线性代数