Inverse Matriciel

Géométrie et algèbre des applications linéaires, vecteurs et matrices

L'inverse A⁻¹ est la transformation qui défait A. Appliquez A puis A⁻¹ et tout vecteur rentre chez lui : A⁻¹A = AA⁻¹ = I. Si A pivote de 30°, son inverse pivote en arrière de 30° ; si A double les longueurs, son inverse les divise par deux.

Toute matrice ne peut pas être défaite. Un inverse n'existe que quand A est de rang plein, équivalemment quand son déterminant est non nul. La raison est géométrique : si A aplatit l'espace (écrasant une direction à zéro, comme le fait une matrice de rang faible), de l'information est détruite et il n'y a aucun moyen de la reconstruire. Une telle matrice est singulière.

Pour une matrice 2×2 il y a une forme fermée mémorable. Permutez la diagonale, niez l'anti-diagonale, divisez par le déterminant :

Où cela apparaît en MLL'inverse est conceptuellement central mais pratiquement évité. Les équations normales de la régression s'écrivent β = (XᵀX)⁻¹Xᵀy, pourtant les solveurs réels ne forment jamais cet inverse ; ils résolvent le système directement parce qu'inverser est coûteux et numériquement fragile. Savoir quand une matrice est inversible (rang plein) vous dit si votre problème est bien posé ou dégénéré.
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