Можно записать
, где
- символ Кронекера. Правило (7) умножения матриц, в котором следует заменить
на , показывает, что справедливы соотношения
Матричные соотношения (10), полученные вычислительным путем, вытекают, конечно, из соотношений
для произвольного отображения , если воспользоваться теоремой 1 и равенством (8) с .Как мы знаем (см. (5)), матрицы из
можно умножать на числа, понимая под , где , матрицу .Но умножение на скаляр (число) сводится к умножению матриц:
- известная нам скалярная матрица.
В равенстве (11) отражен легко проверяемый факт перестановочности
с любой матрицей . Весьма важным для приложений является следующее его обращение.3.3.1 Теорема. Матрица из , перестановочная со всеми матрицами в , должна быть скалярной.
Доказательство. Введем матрицу
, в которой на пересечении -й строки и -го столбца стоит 1, а все остальные элементы --- нулевые. Если --- матрица, о которой идет речь в теореме, то она перестановочна,
Перемножая матрицы в левой и правой частях этого равенства, мы получим матрицы
с единственным ненулевым
-м столбцом и соответственно с единственной ненулевой -й строкой. Их сравнение немедленно приводит к соотношениям при и . Меняя и , получаем требуемое.Отметим еще соотношения
, которые непосредственно вытекают из определения умножения матриц на скаляры или, если угодно, из соотношений (11) и из ассоциативности умножения матриц.Для данной матрицы
можно попробовать найти такую матрицу , чтобы выполнялось условие
Если матрица
существует, то условию (12) в терминах линейных преобразований отвечает условие
означающее, что
--- преобразование, обратное к . существует тогда и только тогда, когда --- биективное преобразование. При этом определено однозначно. Так как , то биективность означает, в частности, что
Пусть теперь
--- какое-то биективное линейное преобразование из в . Обратное к нему преобразование существует, но, вообще говоря, не ясно, является ли оно линейным. Чтобы убедиться в линейности , мы введем векторы-столбцы
и применим к обеим частям этих равенств преобразование
. В силу его линейности получим
Так как
, то
откуда, в соответствии с импликацией (13), находим, что
, --- нулевые векторы. Таким образом, выполнены свойства (i), (ii) из 3.1, определяющие линейные отображения. Имеем , где --- некоторая матрица. Переписав условие ( ) в виде (см. (8)) и снова воспользовавшись теоремой 1, мы придем к равенствам (12).Итак, матрица, обратная к , существует в точности тогда, когда преобразование биективно. При этом преобразование линейно. Биективность
равносильна условию, что любой вектор-столбец записывается единственным образом в виде (1)
где
--- столбцы матрицы (сюръективность приводит к существованию , для которого , а инъективность дает единственность : если , то , откуда, согласно (12), ). Значит, совпадает с пространством столбцов матрицы , так что .