Matrice inversa

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    La matrice inversa di una matrice quadrata A è la matrice, indicata con A^{-1}, che annulla l’effetto di A rispetto al prodotto matriciale. Formalmente, A è invertibile se esiste una matrice A^{-1} tale che

    AA^{-1}=A^{-1}A=I.

    La matrice I è l’identità: moltiplicare per I lascia invariati vettori e matrici compatibili. L’inversa, quindi, svolge per le matrici il ruolo che il reciproco svolge per i numeri non nulli.

    Condizioni equivalenti di invertibilità

    Per una matrice quadrata n\times n, le seguenti condizioni sono equivalenti:

    • \det(A)\ne 0;
    • \operatorname{rank}(A)=n;
    • il sistema omogeneo Ax=0 ha solo la soluzione nulla;
    • le colonne di A sono linearmente indipendenti;
    • l’applicazione lineare associata ad A è biiettiva;
    • per ogni vettore b il sistema Ax=b ha una e una sola soluzione.

    La condizione più compatta è:

    \det(A)\ne 0.

    Se il determinante è nullo, la trasformazione schiaccia lo spazio in una dimensione inferiore: alcune informazioni vengono perse e non esiste una trasformazione inversa che le recuperi.

    Formula e interpretazione

    La formula con l’aggiunta è:

    A^{-1}=\dfrac{1}{\det(A)}\operatorname{adj}(A),

    utile in teoria e per matrici piccole, ma inefficiente per dimensioni grandi. Per una matrice 2\times2:

    A= \begin{pmatrix} a & b\\ c & d \end{pmatrix}, \qquad A^{-1}=\dfrac{1}{ad-bc} \begin{pmatrix} d & -b\\ -c & a \end{pmatrix},

    con ad-bc\ne0.

    Dal punto di vista geometrico, una matrice invertibile rappresenta una trasformazione lineare che non collassa volumi, aree o direzioni essenziali. In \mathbb R^2, per esempio, una matrice invertibile può ruotare, scalare, inclinare o riflettere il piano, ma non può schiacciarlo su una retta.

    Uso nei sistemi lineari e nel calcolo numerico

    Se A è invertibile, il sistema lineare

    Ax=b

    ha soluzione formale:

    x=A^{-1}b.

    Nei calcoli numerici, però, non si calcola quasi mai esplicitamente l’inversa solo per risolvere un sistema: si usano eliminazione di Gauss, fattorizzazione LU, Cholesky o QR. Calcolare l’inversa può essere più costoso e amplificare errori di arrotondamento, specialmente quando la matrice è mal condizionata.

    Un errore frequente è trattare l’inversa come una divisione matriciale ordinaria. Il prodotto tra matrici non è commutativo: in generale AB\ne BA, quindi anche la posizione dell’inversa nelle manipolazioni algebriche è essenziale.

    Vedi anche: Matrice, Determinante, Rango, Sistema lineare.

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