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.
වැඩ කළ උදාහරණය · inverse of [[1,2],[3,4]]
Inverse of [[1,2],[3,4]]
පියවරෙන් පියවර
- \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]
උත්තරය හෙළි කරන්න
දැන් ඔයා ප් රශ්නයක් තෝරන්න, හෝ වර්ගය හෝ ඔබේම අඳින්න. සෑම පියවරක්, පින්තූරයක්, ඔබ ඉල්ලා තෙක් පිළිතුර සැඟවුණු.
නිදහස් ගිණුමක් සෑම පාඩමක් මත සටහන් එකතු, ඔබ අවසන් කර ඇති දේ වාර්තාවක්, එක් ස්ථානයක ඔබේ විසඳා ගැටළු, හා ඔබ මෙම පිටුව ගැන විමසීමට හැකි ගුරුවරයෙකු. ගණිතය ම සියලු දෙනාට විවෘත වේ, ඇතුලත් හෝ නැත.
ලියාපදිංචි වන්න පිවිසුම්මෙහිදී භාවිත කරන සංකේත
සම්පූර්ණ අර්ථ දැක්වීම සඳහා ඕනෑම සංකේතයක් ටැප්, පින්තූරයක්, සහ එය සෑම අකුරු අදහස් කරන්නේ කුමක්ද.
කොහොමද: 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.
ජනතාව අහනවා ප්රශ්න
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.
තවත් Linear Algebra
DeterminantsEigenvalues and eigenvectorsMatrix multiplicationRow reductionVector spaces, span and linear independenceOrthogonality, projections and least squaresDiagonalisation and matrix powersLinear transformations and change of basis