## 初等矩阵

以下三类方阵称为初等矩阵．

### 倍乘矩阵

倍乘矩阵是一种特殊的对角矩阵．

$$
D_i(k)=\operatorname{diag}\{1,\cdots,1,k,1,\cdots,1\}
$$

表示一个对角阵，主对角线上第 $i$ 个元素为 $k$，并且规定 $k$ 不能为 $0$，其余的元素全部为 $1$．

特别地，当 $k$ 为 $1$ 的时候，$D_i(1)$ 就是单位阵 $I$．

### 对换矩阵

对换矩阵是一种特殊的对称矩阵．

$$
P_{ij}=\begin{pmatrix}
I_{i-1} &  &  &  & \\
 & 0 &  & 1 & \\
 &  & I_{j-i-1} &  & \\
 & 1 &  & 0 & \\
 &  &  &  & I_{n-j}\\
\end{pmatrix}
$$

对换矩阵的元素全是 $1$ 和 $0$，主对角线上其余元素均为 $1$，仅有第 $i$ 个元素和第 $j$ 个元素为 $0$，而在第 $i$ 行第 $j$ 列、第 $j$ 行第 $i$ 列上的两个元素为 $1$．

对换矩阵要求 $i$ 与 $j$ 不能相等．

### 倍加矩阵

倍加矩阵是在单位阵 $I$ 的基础上，令第 $i$ 行第 $j$ 列为 $k$．

$$
T_{ij}(k)=\begin{pmatrix}
1 &  &  &  &  &  & \\
 & \ddots &  &  &  &  & \\
 &  & 1 & \cdots & k &  & \\
 &  &  & \ddots & \vdots &  & \\
 &  &  &  & 1 &  & \\
 &  &  &  &  & \ddots & \\
 &  &  &  &  &  & 1\\
\end{pmatrix}
$$

倍加矩阵要求 $i$ 与 $j$ 不能相等．如果 $k$ 为 $0$，则 $T_{ij}(0)$ 退化为单位阵 $I$．

倍加矩阵是一种上三角矩阵或者下三角矩阵．

### 初等矩阵的行列式

三种初等矩阵具有行列式：

$$
|D_i(k)|=k
$$

$$
|P_{ij}|=-1
$$

$$
|T_{ij}(k)|=1
$$

由于方阵乘法的行列式等于行列式的乘法，借助下文初等变换与矩阵乘法的等价性，初等矩阵的这个性质可以用于行列式的计算．

## 初等变换

不仅限于方阵，对于一般的矩阵 $A$，可以进行初等行变换和初等列变换，统称为初等变换．

初等行变换与初等列变换一样，都有 3 种：倍乘（multiplication）、对换（switching）、倍加（addition）．这里先介绍初等行变换：

-   第 $i$ 行乘非零数 $k$：$B\mapsto D_i(k)B$．
-   第 $i$，$j$ 行互换：$B\mapsto P_{ij}B$．
-   第 $j$ 行乘 $k$ 加到第 $i$ 行：$B\mapsto T_{ij}(k)B$．

将上述操作的行改为列，即得到初等列变换．

在初等变换中，对换可以通过倍乘和倍加实现．显然，倍加不能通过倍乘和对换实现．借助行列式的知识，以及下文的初等变换与矩阵乘法的等价性，也能说明倍乘不能通过倍加和对换实现．

因此，相较对换而言，倍乘和倍加是更为本质的操作．对换操作是为了在消元法中，保证消元的有序，而引入的辅助操作．

## 初等变换与矩阵乘法

可以发现，三类初等矩阵都是在单位阵 $I$ 上进行一次相应的变换得到的结果．在后文的线性变换中指出，线性变换与矩阵之间有对应关系，与这里的关系类似．

无论矩阵 $A$ 是否方阵，对矩阵 $A$ 进行初等行变换，等价于对矩阵 $A$ 左乘初等矩阵．对矩阵 $A$ 进行初等列变换，等价于对矩阵 $A$ 右乘初等矩阵．

### 倍乘操作

左乘一个倍乘矩阵 $D_i(k)$，等价于将第 $i$ 行变为 $k$ 倍．右乘一个倍乘矩阵 $D_i(k)$，等价于将第 $i$ 列变为 $k$ 倍．

对角阵乘对角阵还是对角阵，对于对角阵的乘法，将主对角线上对应的元素相乘．由于单位阵是特殊的倍乘阵，而倍乘阵要求 $k$ 不为 $0$，可以看出，只要对角阵主对角线上的元素均非 $0$，就可以拆分为倍乘阵的乘积．

对于一般的对角阵，无论元素是否为 $0$，也有相应的结论．左乘对角阵，等价于将对应的行变为原来的若干倍，倍数恰为对角阵主对角线上的相应元素．右乘对角阵，是对相应的列进行同样操作．

由于倍乘矩阵 $D_i(k)$ 的行列式为 $k$，对于方阵的行或列进行倍乘操作之后，方阵对应的行列式变为原来的 $k$ 倍．对角阵的行列式为主对角线元素的乘积．

倍乘矩阵的乘法可以交换，对角阵的乘法也可以交换，在乘法只有对角阵时，顺序可以任意排列．

单位阵对应的倍乘操作为保持矩阵 $A$ 不变，在实际应用中不进行这样的操作．

### 对换操作

左乘一个对换矩阵 $P_{ij}$，等价于将第 $i$ 行与第 $j$ 行交换．右乘一个对换矩阵 $P_{ij}$，等价于将第 $i$ 列与第 $j$ 列交换．

与倍乘阵和对角阵的关系类似，这里引入置换矩阵的概念．置换矩阵是一个方阵，每行每列均恰有一个 $1$，其余位置均为 $0$．单位阵 $I$ 也是特殊的置换矩阵．

置换阵和对于单位阵 $I$ 的行进行置换操作一致，也和对于单位阵 $I$ 的列进行置换操作一致．单位阵 $I$ 本身对应于恒等变换．

左乘一个置换矩阵等价于对原矩阵的行进行置换，右乘一个置换矩阵等价于对原矩阵的列进行置换，相应置换的方法和对于单位阵 $I$ 的行或列进行置换操作一致．

置换矩阵与置换完全对应，置换矩阵构成的乘法群与置换群同构．由于有定理，在恒等变换视为零个对换的乘积的情形下，任何置换都可以拆为对换的乘积，因此任何置换矩阵也可以拆分为对换矩阵的乘积．

由于对换矩阵的行列式为 $-1$，对于方阵的行或列进行对换操作之后，方阵对应的行列式变为原来的 $-1$ 倍．

对换阵的乘法不可交换，置换阵的乘法也不可交换．

置换矩阵的行列式为 ${(-1)}^p$，其中 $p$ 为置换矩阵对应置换的逆序数，即置换拆分为对换乘积的个数．

### 倍加操作

左乘倍加矩阵 $T_{ij}(k)$ 等价于把第 $j$ 行的 $k$ 倍加到第 $i$ 行上．右乘倍加矩阵 $T_{ij}(k)$ 等价于把第 $i$ 列的 $k$ 倍加到第 $j$ 列上．

如果难以记忆，可以观察倍加阵 $T_{ij}(k)$ 是对单位阵 $I$ 进行了怎样的操作，两者是对应的，左乘是对行的操作，右乘是对列的操作，符合口诀左行右列．

由于倍加矩阵的行列式为 $1$，对于方阵进行倍加操作之后，方阵对应的行列式不变．

倍加矩阵的乘法不可交换．

单位阵对应的倍加操作为保持矩阵 $A$ 不变，在实际应用中不进行这样的操作．

#### 上三角矩阵

倍加矩阵是一种上三角矩阵或者下三角矩阵．由于两种矩阵关于主对角线对称，这里讨论上三角矩阵．事实上在这个例子中，只需要进行初等行变换，而不需要列变换．

如果一个上三角矩阵的主对角线均为 $1$，则可拆分为一连串倍加矩阵的乘积．拆分的顺序为，先对单位矩阵 $I$ 的第一行进行倍加操作，再对单位矩阵 $I$ 的第二行进行倍加操作，以此类推，直到每一行均被操作完毕为止．

由于倍加矩阵的乘法不可交换，上述操作不可调换顺序．

如果一个上三角矩阵的主对角线均非 $0$，则可拆分为一连串倍加矩阵和倍乘矩阵的乘积．可以在操作单位矩阵 $I$ 的每一行时，先将该行进行倍乘操作，效果为主对角线元素变为指定非零值．

如果一个上三角矩阵的主对角线存在 $0$，则不可拆分为一连串初等矩阵的乘积．

无论上三角矩阵的主对角线上是否有 $0$，上三角矩阵的行列式等于主对角线元素乘积，与对角阵一致．

#### 倍加操作将方阵转化为对角阵

只使用倍加操作可以使任意一个方阵变为对角阵，这个例子既需要初等行变换也需要初等列变换．

如果方阵的第一行和第一列存在非零元素，则可以通过倍加办法将左上角元素变为非零，进而借助初等行变换和初等列变换，将第一行和第一列除了左上角元素以外，均变为 $0$．

如果方阵的第一行和第一列已经均为 $0$，则直接看第二行和第二列即可．

借助这个办法，甚至可以规定对角阵的非零元素均在左上角．

如果方阵的第一行和第一列已经均为 $0$，则看剩余的行列是否有非零元素，只要有非零元素，则可以通过倍加操作将第一行和第一列中某个元素变为非 $0$，进而化归为一开始的情况，使得左上角元素非 $0$．

仅当剩余的行列也均没有非零元素时，左上角无法变为非零元素，此时剩余的方阵已经为零矩阵．

#### 标准形矩阵

借助初等变换可以将任意的矩阵，无论形状，化归为标准形矩阵．

标准形矩阵拥有一个单位阵 $I$ 作为子矩阵位于左上角，其余部分均为 $0$．化归的办法与将方阵转化为对角阵的操作类似，并需要借助倍乘操作使左上角非零元素变为 $1$．

矩阵转化为标准形矩阵后，含有元素 $1$ 的个数恰好为矩阵的秩．

## 可逆矩阵

设 $A$ 是一个 $n$ 阶矩阵．如果存在一个 $n$ 阶矩阵 $B$，使得 $AB=BA=I$，那么 $A$ 叫做一个可逆矩阵或非奇异矩阵，$B$ 叫做 $A$ 的逆矩阵，并记为 $A^{-1}$．

如果矩阵 $A$ 可逆，那么 $A$ 的逆矩阵由 $A$ 唯一确定．

可逆矩阵 $A$ 的逆 $A^{-1}$ 也可逆，并且 $A^{-1}$ 的逆就是 $A$．

两个可逆矩阵 $A$ 和 $B$ 的乘积 $AB$ 也可逆，并且逆为 $B^{-1}A^{-1}$．

可逆矩阵 $A$ 的转置 $A^T$ 也可逆，并且转置的逆等于逆的转置．

### 初等矩阵的逆

初等矩阵均可逆，并且逆为同类的初等矩阵：

$$
{D_i(k)}^{-1}=D_i\left(\frac{1}{k}\right)
$$

$$
P_{ij}^{-1}=P_{ij}
$$

$$
T_{ij}(k)^{-1}=T_{ij}(-k)
$$

显然单位阵 $I$ 可逆，逆矩阵仍为 $I$．

初等变换保持矩阵的可逆性，变换前后矩阵要么同时可逆，要么同时不可逆．

矩阵 $A$ 可逆，当且仅当矩阵 $A$ 可以写成初等矩阵的乘积，即可以通过初等变换变为单位阵 $I$．

等到引入行列式之后可以知道：

矩阵 $A$ 可逆，当且仅当矩阵 $A$ 的秩为 $n$，当且仅当矩阵 $A$ 的行列式非 $0$．

一种简单的记法为：记 $E_{ij}$ 为第 $i$ 行第 $j$ 列的元素为 $1$、其余为零的 $n\times n$ 矩阵，那么

-   $D_i(k)=I_n+(k-1)E_{ii}$
-   $P_{ij}=I_n-E_{ii}-E_{jj}+E_{ij}+E_{ji}$
-   $T_{ij}(k)=I_n+kE_{ij}$

这种记法也可以应用于它们的逆矩阵．

## 应用

### 线性方程组求解

对于一个线性方程组，未知数前的系数构成系数矩阵，如果在系数矩阵右端补上线性方程组的常数项则构成增广矩阵．

应用初等行变换，可以将线性方程组对应的增广矩阵先转化为行阶梯形矩阵，再转化为行最简形矩阵，进而完成线性方程组的求解．这个方法叫做消元法解线性方程组，后文的 Gauss–Jordan 消元，是按照一定的顺序进行的消元算法．

### 行列式计算

由于方阵乘积的行列式等于方阵行列式的乘积，初等矩阵的行列式便于计算，以及初等变换等价于初等矩阵的乘法，在行列式计算中也会使用初等变换．

由于按照一定的顺序进行初等变换更加便于程序书写，行列式计算也可以使用后文的 Gauss–Jordan 消元算法．
