Вырожденная матрица (она же сингулярная) — это квадратная матрица размера , определитель которой равен нулю:
Эквивалентные определения:
- её ранг меньше ;
- её строки или столбцы линейно зависимы;
- существует ненулевой вектор , такой что ;
- число является её собственным значением;
- у неё нет обратной матрицы .
Пример:
Второй столбец в два раза больше первого, поэтому матрица вырождена.
Почему это «плохо»
Главная проблема: такую матрицу нельзя обратить, а значит, нельзя однозначно решить многие задачи.
-
Система не имеет единственного решения.
- Либо решений нет вообще.
- Либо решений бесконечно много.
Например, для вырожденной матрицы выше уравнение
имеет бесконечно много решений. А если справа поставить , то решений не будет.
-
Нельзя найти обратную матрицу. Формулы вроде перестают работать. Многие алгоритмы, которые требуют , просто ломаются.
-
Теряется информация о преобразовании. Геометрически вырожденная матрица сжимает пространство в подпространство меньшей размерности: например, плоскость превращает в прямую или точку. Разные векторы могут давать один и тот же результат, и «развернуть» преобразование назад невозможно.
-
Численные методы становятся неустойчивыми. Даже если матрица не строго вырождена, но близка к ней, определитель мал, а число обусловленности велико. Тогда маленькие ошибки в данных или округлениях могут сильно менять ответ.
-
В статистике и регрессии это тоже проблема. Если матрица вырождена, это часто означает мультиколлинеарность: признаки линейно зависимы, и коэффициенты модели нельзя оценить однозначно.
Важная оговорка
Вырожденная матрица — не всегда «ошибка». Иногда она возникает естественно: например, в задачах с проекциями, ограничениями или симметриями. Но если вы хотите обратить матрицу или получить единственное решение системы, то вырожденность — это плохо.