Elementarmatrix

Unter einer Elementarmatrix oder Eliminationsmatrix versteht man in der linearen Algebra eine quadratische Matrix, welche sich entweder durch die Änderung eines einzigen Eintrages oder durch Vertauschen zweier Zeilen von einer n\times n-Einheitsmatrix I_n unterscheidet.

Die Matrixmultiplikation mit Elementarmatrizen führt zu den sogenannten elementaren Zeilen- und Spaltenumformungen. Diese Matrixumformungen umfassen das Addieren des \alpha -fachen einer Zeile zu einer anderen, das Vertauschen von zwei Zeilen und das Multiplizieren einer einzelnen Zeile mit einem von Null verschiedenen Wert \gamma . Multipliziert man eine n\times p-Matrix A von links mit einer Elementarmatrix, so entspricht das einer elementaren Zeilenumformung der Matrix A. Elementarmatrizen können auch von rechts an eine Matrix A multipliziert werden und entsprechen dann elementaren Spaltenumformungen von A.

Die Elementarmatrizen sind die Grundlage für den Gauß-Algorithmus. Mit ihnen kann ein lineares Gleichungssystem, welches in eine Matrix überführt wurde, auf Stufenform gebracht werden, um dann die Lösung des Systems nach speziellen Regeln abzulesen.

Typen von Elementarmatrizen

Im Folgenden sei K ein Körper, I_n eine n\times n-Einheitsmatrix und E_{{i,j}} eine n\times n-Standardmatrix, d.h. eine Matrix aus Nullelementen, mit der Ausnahme, dass an der Stelle (i,j) ein Einselement steht, wobei i als Zeilenindex und j als Spaltenindex der Matrizen verwendet wird.

Man unterscheidet drei Typen von Elementarmatrizen:

Typ 1

Diese Matrix hat in ihrer Hauptdiagonale nur Einselemente, ansonsten nur Nullelemente, mit der Ausnahme der Stelle (i,j), wo der Wert \alpha \in K steht, wobei i\neq j sein muss – d.h. der Wert \alpha darf nicht in der Hauptdiagonalen stehen.

Erzeugt wird dies durch

I_{n}+\alpha \cdot E_{{i,j}}, wobei \alpha \in K und i\neq j ist.

Zur Abkürzung schreiben wir

R_{{i,j}}(\alpha )=I_{n}+\alpha \cdot E_{{i,j}};

man beachte jedoch, dass es sich dabei nicht um eine Standardnotation handelt.

Explizit gilt also

{\displaystyle R_{i,j}(\alpha )={\begin{pmatrix}1&0&0&\cdots &0\\0&1&0&\cdots &0\\0&0&1&\cdots &0\\\vdots &\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\0&0&0&\cdots &1\\\end{pmatrix}}+\alpha \cdot {\begin{pmatrix}0&0&0&\cdots &0\\0&0&0&1&0\\0&0&0&\cdots &0\\\vdots &\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\0&0&0&\cdots &0\\\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}1&0&0&\cdots &0\\0&1&0&\alpha &0\\0&0&1&\cdots &0\\\vdots &\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\0&0&0&\cdots &1\\\end{pmatrix}}},

wobei \alpha in der i- ten Zeile und j-ten Spalte steht.

Beispiele

R_{{2,1}}(-7)={\begin{pmatrix}1&0&0\\-7&1&0\\0&0&1\\\end{pmatrix}}
R_{{1,3}}(-3)={\begin{pmatrix}1&0&-3&0\\0&1&0&0\\0&0&1&0\\0&0&0&1\\\end{pmatrix}}

Typ 2

Diese Matrix entspricht einer Einheitsmatrix I_n, in der die i-te mit der j-ten Zeile vertauscht wurde (natürlich i\neq j). Dabei wird in der Hauptdiagonale von I_n an den Stellen (i,i) und {\displaystyle (j,j)} das Einselement weggezählt (um Null zu erhalten) und an den Stellen (i,j) und (j,i) das Einselement wieder hinzugefügt. Bei diesem Typ handelt es sich also um die Permutationsmatrix einer Transposition.

Folgende Matrizenoperationen führen dies aus:

I_{n}-E_{{i,i}}-E_{{j,j}}+E_{{i,j}}+E_{{j,i}}, für i\neq j

Zur Abkürzung definieren wir hier den Typ 2 als

T_{{i,j}}=I_{n}-E_{{i,i}}-E_{{j,j}}+E_{{i,j}}+E_{{j,i}}

Die Operationen sehen allgemein so aus:

{\begin{pmatrix}1&&&&\\&1&&&\\&&1&&\\&&&\cdot &\\&&&&1\\\end{pmatrix}}-{\begin{pmatrix}&&&&\\&1_{{(i,i)}}&&&\\&&&&\\&&&&\\&&&&\\\end{pmatrix}}-{\begin{pmatrix}&&&&\\&&&&\\&&&&\\&&&1_{{(j,j)}}&\\&&&&\\\end{pmatrix}}+{\begin{pmatrix}&&&&\\&&&1_{{(i,j)}}&\\&&&&\\&&&&\\&&&&\\\end{pmatrix}}+{\begin{pmatrix}&&&&\\&&&&\\&&&&\\&1_{{(j,i)}}&&&\\&&&&\\\end{pmatrix}}=
={\begin{pmatrix}1&&&&\\&0_{{(i,i)}}&\cdots &1_{{(i,j)}}&\\&\vdots &1&\vdots &\\&1_{{(j,i)}}&\cdots &0_{{(j,j)}}&\\&&&&1\\\end{pmatrix}}

Das folgende Beispiel zeigt, wie die i-te mit der j-ten Zeile vertauscht wird:

Beispiel

T_{{1,2}}={\begin{pmatrix}1&0&0\\0&1&0\\0&0&1\\\end{pmatrix}}-{\begin{pmatrix}1&0&0\\0&0&0\\0&0&0\\\end{pmatrix}}-{\begin{pmatrix}0&0&0\\0&1&0\\0&0&0\\\end{pmatrix}}+{\begin{pmatrix}0&1&0\\0&0&0\\0&0&0\\\end{pmatrix}}+{\begin{pmatrix}0&0&0\\1&0&0\\0&0&0\\\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}0&1&0\\1&0&0\\0&0&1\\\end{pmatrix}}

Analog ist

T_{{2,4}}={\begin{pmatrix}1&0&0&0\\0&0&0&1\\0&0&1&0\\0&1&0&0\\\end{pmatrix}}

Typ 3

Die Hauptdiagonale dieser Matrix besteht aus Einselementen, bis auf die Stelle (i,i) wo der Wert \gamma \in K eingefügt wird, der ungleich Null sein muss. Außerhalb der Hauptdiagonale stehen nur Nullelemente.

Dies wird erreicht über

I_{n}+(\gamma -1)\cdot E_{{i,i}}, mit \gamma \in K und \gamma \neq 0

(An der Stelle (i,i) wird \gamma hinzugezählt und 1 abgezogen.)

Zur Abkürzung soll hier der Typ 3 als

S_{i}(\gamma )=I_{n}+(\gamma -1)\cdot E_{{i,i}}

definiert werden. Wiederum handelt es sich nicht um eine Standardnotation.

Ausgeführte Operationen:

{\begin{pmatrix}1&&&&\\&1&&&\\&&\ddots &&\\&&&1&\\&&&&1\\\end{pmatrix}}+(\gamma -1)\cdot {\begin{pmatrix}&&&&&\\&1_{{(i,i)}}&&&&\\&&&&&\\&&&&&\\&&&&&\\\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}1&&&&\\&\gamma _{{(i,i)}}&&&\\&&&&\\&&&1\\&&&&1\\\end{pmatrix}}

Beispiele

S_{2}(8)={\begin{pmatrix}1&0&0\\0&8&0\\0&0&1\\\end{pmatrix}}
S_{3}(17)={\begin{pmatrix}1&0&0&0\\0&1&0&0\\0&0&17&0\\0&0&0&1\\\end{pmatrix}}

Einfluss der Elementarmatrizen auf andere Matrizen

Sei A eine m\times n-Matrix und R_{{i,j}}(\alpha ), T_{{i,j}} und S_{i}(\gamma ) jeweils Matrizen vom Typ 1, Typ 2 und Typ 3.

Multiplikation von links ergibt Zeilenumformungen:

Multiplikation von rechts ergibt Spaltenumformungen:

Siehe hierzu auch Matrizenmultiplikation. Diese Eigenschaften sind wichtig für Lösungsverfahren von Matrizenrechnungen, wie zum Beispiel den Gauß-Jordan-Algorithmus.

Merkhilfe: Um für eine der oben genannten Umformungen die passende Elementarmatrix zu konstruieren, muss die entsprechende Umformung auf die Einheitsmatrix I_n angewendet werden. Um beispielsweise die Elementarmatrix zu erhalten, die die erste und zweite Zeile einer Matrix vertauscht, werden die erste und zweite Zeile der Einheitsmatrix vertauscht, wodurch sich T_{{1,2}} ergibt.

Generelle Eigenschaften

Gruppentheoretische Eigenschaften

Es sei {\mathrm  {GL}}_{n}(K) die Gruppe der invertierbaren n×n-Matrizen.

K\to {\mathrm  {GL}}_{n}(K),\quad \alpha \mapsto R_{{ij}}(\alpha )
sowie
K^{\times }\to {\mathrm  {GL}}_{n}(K),\quad \alpha \mapsto S_{i}(\alpha )
sind Gruppenhomomorphismen. Insbesondere gilt
R_{{ij}}(\alpha )^{{-1}}=R_{{ij}}(-\alpha )
und
S_{i}(\alpha )^{{-1}}=S_{i}(\alpha ^{{-1}}).
Die Matrizen T_{ij} sind ihre eigenen Inversen:
T_{{ij}}^{{-1}}=T_{{ij}}.
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Datum der letzten Änderung: Jena, den: 02.01. 2020