maths.free › Linear Algebra › Matrix inverse
Matrix inverse
The 2×2 formula and Gauss-Jordan elimination for the rest.
A⁻¹ is the matrix that undoes A. For 2×2 there is a formula; for anything bigger, row-reduce [A | I] until A becomes I, and the identity becomes A⁻¹. Every row operation is shown.
Toimiva esimerkki · inverse of [[1,2],[3,4]]
Inverse of [[1,2],[3,4]]
Askel kerrallaan
- \det A = -2
A matrix is invertible only when its determinant is non-zero.
- A^{-1} = \frac{1}{\det A}\begin{pmatrix} d & -b \\ -c & a \end{pmatrix} = \frac{1}{-2}\left[\begin{matrix}4 & -2\\-3 & 1\end{matrix}\right]
For 2×2: swap the diagonal, negate the off-diagonal, divide by the determinant.
- A^{-1} = \left[\begin{matrix}-2 & 1\\\frac{3}{2} & - \frac{1}{2}\end{matrix}\right]
Paljasta vastaus
Nyt sinä Valitse ongelma tai kirjoita tai piirrä omasi. Jokainen vaihe, kuva ja vastaus piilotettuna, kunnes kysyt.
Vapaa tili lisää muistiinpanoja jokaiseen oppituntiin, muistiinpanoja siitä, mitä olet saanut päätökseen, ratkaistuja ongelmiasi yhdessä paikassa ja ohjaajaa, jolta voit kysyä tästä sivusta. Matematiikka on kaikille avoin, kirjautunut tai ei.
Rekisteröidy KirjautuminenSymbolit, joita käytetään täällä
Napauta symbolia koko määrittelyn, kuvan ja sen jokaisen kirjaimen osalta.
Miten: Matrix inverse
- A matrix is invertible only when its determinant is non-zero.
- For 2×2: swap the diagonal, negate the off-diagonal, divide by the determinant.
Kysymyksiä
What does a determinant mean geometrically?
It is the factor by which the matrix scales area (2×2) or volume (3×3), with a negative sign if orientation flips. Zero means the matrix flattens space and cannot be undone.
What is an eigenvector?
A direction the matrix does not turn: it only stretches it by the eigenvalue. Along eigenvectors a complicated matrix acts like multiplication by a number.
Why is matrix multiplication not commutative?
Because a matrix is a transformation and AB means "do B, then A". Rotating then reflecting is not the same as reflecting then rotating.
Lisää Linear Algebra
DeterminantsEigenvalues and eigenvectorsMatrix multiplicationRow reductionVector spaces, span and linear independenceOrthogonality, projections and least squaresDiagonalisation and matrix powersLinear transformations and change of basis