Matrix-Inverses

Geometrie und Algebra von linearen Abbildungen, Vektoren und Matrizen

Die Inverse A⁻¹ ist die Transformation, die A rückgängig macht. Wende A an und dann A⁻¹, und jeder Vektor kehrt nach Hause zurück: A⁻¹A = AA⁻¹ = I. Wenn A um 30° dreht, dreht ihre Inverse um 30° zurück; wenn A Längen verdoppelt, halbiert ihre Inverse sie.

Nicht jede Matrix lässt sich rückgängig machen. Eine Inverse existiert nur dann, wenn A vollen Rang hat, gleichbedeutend damit, dass ihre Determinante von null verschieden ist. Der Grund ist geometrisch: Wenn A den Raum flach drückt (eine Richtung auf null kollabiert, wie es eine Matrix mit niedrigem Rang tut), geht Information verloren, und es gibt keine Möglichkeit, sie wiederherzustellen. Eine solche Matrix heißt singulär.

Für eine 2×2-Matrix gibt es eine merkbare geschlossene Form. Diagonale vertauschen, Nebendiagonalen negieren und durch die Determinante teilen:

Wo das im ML vorkommtDie Inverse ist konzeptionell zentral, wird in der Praxis aber vermieden. Die Normalgleichungen der Regression schreibt man als β = (XᵀX)⁻¹Xᵀy, doch echte Löser bilden diese Inverse nie; sie lösen das System direkt, weil das Invertieren kostspielig und numerisch instabil ist. Zu wissen, wann eine Matrix invertierbar ist (vollen Rang hat), sagt dir, ob dein Problem gut gestellt oder degeneriert…
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