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.

  1. 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.

  2. Нельзя найти обратную матрицу. Формулы вроде перестают работать. Многие алгоритмы, которые требуют , просто ломаются.

  3. 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.

  4. 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.

  5. 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.