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二矩阵求逆矩阵：
若ad-bc≠哦，则：
矩阵求逆，即求矩阵的逆矩阵。矩阵是线性代数的上要内容，很多实际问题用矩阵的思想去解既简单又快捷。逆矩阵又是矩阵理论的很重要的内容，逆矩阵的求法自然也就成为线性代数研究的主要内容之一。
设A是数域上的一个n阶方阵，若在相同数域上存在另一个n阶矩B，使得： AB=BA=E。 则我们称B是A的逆矩阵，而A则被称为可逆矩阵。其中，E为单位矩阵。
典型的矩阵求逆方法有：利用定义求逆矩阵、初等变换法、伴随阵法、恒等变形法等。
求元索为具体数字的矩阵的逆矩阵，常用初等变换法‘如果A可逆，则A’可通过初等变换，化为单位矩阵 I ，即存在初等矩阵使：
（1）；
（2）用右乘上式两端，得：；
比较（1）、（2）两式，可以看到当A通过初等变换化为单位处阵的同时，对单位矩阵I作同样的初等变换，就化为A的逆矩阵。
扩展资料：
线性（linear）指量与量之间按比例、成直线的关系，在数学上可以理解为一阶导数为常数的函数。
非线性（non-linear）则指不按比例、不成直线的关系，一阶导数不为常数。
线性代数起源于对二维和三维直角坐标系的研究。在这里，一个向量是一个有方向的线段，由长度和方向同时表示。这样向量可以用来表示物理量，比如力，也可以和标量做加法和乘法。这就是实数向量空间的第一个例子。
现代线性代数已经扩展到研究任意或无限维空间。一个维数为 n 的向量空间叫做n 维空间。在二维和三维空间中大多数有用的结论可以扩展到这些高维空间。尽管许多人不容易想象n 维空间中的向量，这样的向量（即n 元组）用来表示数据非常有效。
由于作为 n 元组，向量是n 个元素的“有序”列表，大多数人可以在这种框架中有效地概括和操纵数据。比如，在经济学中可以使用 8 维向量来表示 8 个国家的国民生产总值（GNP）。当所有国家的顺序排定之后，比如（中国、美国、英国、法国、德国、西班牙、印度、澳大利亚），可以使用向量（v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8）显示这些国家某一年各自的 GNP。
这里，每个国家的 GNP 都在各自的位置上。
作为证明定理而使用的纯抽象概念，向量空间（线性空间）属于抽象代数的一部分，而且已经非常好地融入了这个领域。一些显著的例子有：不可逆线性映射或矩阵的群，向量空间的线性映射的环。线性代数也在数学分析中扮演重要角色，特别在 向量分析中描述高阶导数，研究张量积和可交换映射等领域。
参考资料：
矩阵求逆_百度百科
线性代数（数学分支学科）_百度百科
怎样用伴随矩阵法求二阶矩阵的逆矩阵？过程越详细越好
二阶矩阵的逆矩阵口诀为：主对调，次换号，除以行列式。在数学上，矩阵是指纵横排列的二维数据表格，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。
数学（mathematics或maths，来自希腊语，“máthēma”；经常被缩写为“math”），是研究数量、结构、变化、空间以及信息等概念的一门学科，从某种角度看属于形式科学的一种。
相关信息：
一、方程组ax+by=m。
cx+dy=n,写成矩阵的形式为[a b][x]=[m]。
cdyn，就方程组的系数矩阵而言，当—？—时，方程组有唯一解，当—？—时，方程组有无数组解。
二、若关于x,y的二元一次方程组3x+my=0。
4x-11y=0,有非零解，求m的值。
求逆矩阵两种方法，伴随矩阵实用性质
A 逆矩阵=A的伴随矩阵*A的方阵行列式分之一
这个处理2阶最简单
另外就是在原来矩阵的右边建立一个同样形质的单位矩阵
然后对矩阵进行初等变换
使的左侧的原矩阵化为单位矩阵即可
这个方法处理三阶，多阶矩阵优势比较好，处理2阶矩阵不如用伴随矩阵。
下面给个例子
1 2
2 3
先做伴随矩阵
原矩阵花去对应元素所在行所在列剩下方阵行列式求值，正负号看元素的角标和
A11=1，A*11=3，A*12=-2，A*21=-2，A*22=1
伴随矩阵注意转置
3 -2
-2 -1
原矩阵方阵行列式=-1
所以逆矩阵
-3 2
2 -1
另外是增广矩阵法，先转化成
1 2 1 0
2 3 0 1
然后，第1行*（-2）加到第二行
1 2 1 0
0 -1 -2 1
第二行*2加到第一行
1 0 -3 2
0 -1 -2 1
第二行*（-1）
1 0 -3 2
0 1 2 -1
逆矩阵就是
-3 2
2 -1
结果是一样的
满意请采纳，O(∩_∩)O谢谢
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