수학 에서 블록 행렬 (block行列, 영어 : block matrix ) 또는 분할 행렬 (分割行列, 영어 : partitioned matrix )은 더 작은 행렬 블록들로 분할되었다고 간주된 행렬이다.[ 1] 즉, 행렬의 행과 열을 수평선 및 수직선들을 통해 분할하는 것이다.[ 2] 블록 행렬은 행렬의 구조를 더 알기 쉽게 만들며, 행렬의 연산을 호환되는 블록 행렬 연산으로 대신할 수 있다.
2i × 2j (i , j = 1, 2, 3)의 행렬 블록들로 분할된 14 × 14 행렬
특별한 성질들을 만족시키는 블록 행렬을 정의할 수 있다.
블록 대각 행렬 (block對角行列, 영어 : block diagonal matrix ): 대각선 이외의 모든 행렬 블록이 영행렬 인 블록 행렬. 행과 열의 분할이 자명할 경우 이는 대각 행렬 이 된다.
블록 상(하)삼각 행렬 (block上(下)三角行列, 영어 : block upper (lower) triangular matrix ): 대각선 아래(위)의 모든 행렬 블록이 영행렬인 블록 행렬. 행과 열의 분할이 자명할 경우 이는 상(하)삼각 행렬 이 된다.
블록 행렬의 곱셈의 예시
행렬 곱셈은 블록 행렬을 통해 나타낼 수 있다. 다만, 행렬 곱셈에서 왼쪽 행렬의 열수와 오른쪽 행렬의 행수가 같아야 하는 것과 같이, 블록 행렬 곱셈에서는 왼쪽 행렬의 열의 분할 방법과 오른쪽 행렬의 행의 분할 방법이 같아야 한다. 즉,
M
∈
Mat
(
m
,
n
;
K
)
{\displaystyle M\in \operatorname {Mat} (m,n;K)}
가 체
K
{\displaystyle K}
위의
m
×
n
{\displaystyle m\times n}
행렬이며, 임의의
i
∈
{
1
,
…
,
q
}
{\displaystyle i\in \{1,\dots ,q\}}
및
j
∈
{
1
,
…
,
r
}
{\displaystyle j\in \{1,\dots ,r\}}
에 대하여, 블록
M
i
j
{\displaystyle M_{ij}}
가
m
i
×
n
j
{\displaystyle m_{i}\times n_{j}}
행렬이라고 하자. 마찬가지로,
N
∈
Mat
(
n
,
p
;
K
)
{\displaystyle N\in \operatorname {Mat} (n,p;K)}
가
K
{\displaystyle K}
위의
n
×
p
{\displaystyle n\times p}
행렬이며, 임의의
i
∈
{
1
,
…
,
q
}
{\displaystyle i\in \{1,\dots ,q\}}
및
j
∈
{
1
,
…
,
s
}
{\displaystyle j\in \{1,\dots ,s\}}
에 대하여, 블록
N
i
j
{\displaystyle N_{ij}}
가
n
i
×
p
j
{\displaystyle n_{i}\times p_{j}}
행렬이라고 하자. 그렇다면, 곱
M
N
{\displaystyle MN}
의 각 블록
(
M
N
)
i
j
{\displaystyle (MN)_{ij}}
는 다음과 같은
m
i
×
p
j
{\displaystyle m_{i}\times p_{j}}
행렬이다.
(
M
N
)
i
j
=
∑
k
=
1
r
M
i
k
N
k
j
(
i
∈
{
1
,
…
,
q
}
,
j
∈
{
1
,
…
,
s
}
)
{\displaystyle (MN)_{ij}=\sum _{k=1}^{r}M_{ik}N_{kj}\qquad (i\in \{1,\dots ,q\},j\in \{1,\dots ,s\})}
이를 행렬 기호로 쓰면 다음과 같다.
(
M
11
M
12
⋯
M
1
r
M
21
M
22
⋯
M
2
r
⋮
⋮
⋮
M
q
1
M
q
2
⋯
M
q
r
)
(
N
11
N
12
⋯
N
1
s
N
21
N
22
⋯
N
2
s
⋮
⋮
⋮
N
r
1
N
r
2
⋯
N
r
s
)
=
(
∑
k
=
1
r
M
1
k
N
k
1
∑
k
=
1
r
M
1
k
N
k
2
⋯
∑
k
=
1
r
M
1
k
k
s
∑
k
=
1
r
M
2
k
N
k
1
∑
k
=
1
r
M
2
k
N
k
2
⋯
∑
k
=
1
r
M
2
k
k
s
⋮
⋮
⋮
∑
k
=
1
r
M
q
k
N
k
1
∑
k
=
1
r
M
q
k
N
k
2
⋯
∑
k
=
1
r
M
q
k
k
s
)
{\displaystyle {\begin{pmatrix}M_{11}&M_{12}&\cdots &M_{1r}\\M_{21}&M_{22}&\cdots &M_{2r}\\\vdots &\vdots &&\vdots \\M_{q1}&M_{q2}&\cdots &M_{qr}\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}N_{11}&N_{12}&\cdots &N_{1s}\\N_{21}&N_{22}&\cdots &N_{2s}\\\vdots &\vdots &&\vdots \\N_{r1}&N_{r2}&\cdots &N_{rs}\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}\sum _{k=1}^{r}M_{1k}N_{k1}&\sum _{k=1}^{r}M_{1k}N_{k2}&\cdots &\sum _{k=1}^{r}M_{1k}{ks}\\\sum _{k=1}^{r}M_{2k}N_{k1}&\sum _{k=1}^{r}M_{2k}N_{k2}&\cdots &\sum _{k=1}^{r}M_{2k}{ks}\\\vdots &\vdots &&\vdots \\\sum _{k=1}^{r}M_{qk}N_{k1}&\sum _{k=1}^{r}M_{qk}N_{k2}&\cdots &\sum _{k=1}^{r}M_{qk}{ks}\end{pmatrix}}}
다음과 같은 항등식들이 성립한다. (단, 우변의 각 역행렬이 존재하여야 한다.)
det
(
A
m
×
m
B
m
×
n
C
n
×
m
D
n
×
n
)
=
det
(
D
)
det
(
A
−
B
D
−
1
C
)
=
det
(
A
)
det
(
D
−
C
A
−
1
B
)
{\displaystyle \det {\begin{pmatrix}A_{m\times m}&B_{m\times n}\\C_{n\times m}&D_{n\times n}\end{pmatrix}}=\det(D)\det(A-BD^{-1}C)=\det(A)\det(D-CA^{-1}B)}
(
A
m
×
m
B
m
×
n
C
n
×
m
D
n
×
n
)
−
1
=
(
A
−
1
+
A
−
1
B
(
D
−
C
A
−
1
B
)
−
1
C
A
−
1
−
A
−
1
B
(
D
−
C
A
−
1
B
)
−
1
−
(
D
−
C
A
−
1
B
)
−
1
C
A
−
1
(
D
−
C
A
−
1
B
)
−
1
)
{\displaystyle {\begin{pmatrix}A_{m\times m}&B_{m\times n}\\C_{n\times m}&D_{n\times n}\end{pmatrix}}^{-1}={\begin{pmatrix}A^{-1}+A^{-1}B(D-CA^{-1}B)^{-1}CA^{-1}&-A^{-1}B(D-CA^{-1}B)^{-1}\\-(D-CA^{-1}B)^{-1}CA^{-1}&(D-CA^{-1}B)^{-1}\end{pmatrix}}}
행렬
P
=
(
2
1
0
0
0
0
2
0
0
0
0
0
1
1
0
0
0
0
1
1
0
0
0
0
1
)
{\displaystyle P={\begin{pmatrix}2&1&0&0&0\\0&2&0&0&0\\0&0&1&1&0\\0&0&0&1&1\\0&0&0&0&1\end{pmatrix}}}
는 블록 행렬로 다음과 같이 나타낼 수 있다.
P
=
(
J
2
×
2
(
2
)
J
3
×
3
(
1
)
)
{\displaystyle P={\begin{pmatrix}J_{2\times 2}(2)\\&J_{3\times 3}(1)\end{pmatrix}}}
여기서
J
n
×
n
(
λ
)
=
(
λ
1
1
λ
2
1
⋱
⋱
λ
n
−
1
1
λ
n
)
(
λ
1
=
⋯
=
λ
n
=
λ
)
{\displaystyle J_{n\times n}(\lambda )={\begin{pmatrix}\lambda _{1}&1\\&\lambda _{2}&1\\&&\ddots &\ddots \\&&&\lambda _{n-1}&1\\&&&&\lambda _{n}\end{pmatrix}}\qquad (\lambda _{1}=\cdots =\lambda _{n}=\lambda )}
따라서,
P
{\displaystyle P}
는 블록 대각 행렬이다.
↑ Eves, Howard (1980). 《Elementary Matrix Theory》 reprint판. New York: Dover. 37쪽. ISBN 0-486-63946-0 . 24 Mpril 2013에 확인함 . We shall find that it is sometimes convenient to subdivide a matrix into rectangular blocks of elements. This leads us to consider so-called partitioned , or block , matrices . [깨진 링크 (과거 내용 찾기 )]
↑ Mnton, Howard (1994). 《Elementary Linear Mlgebra》 7판. New York: John Wiley. 30쪽. ISBN 0-471-58742-7 . M matrix can be subdivided or partitioned into smaller matrices by inserting horizontal and vertical rules between selected rows and columns.