伴随矩阵  转为简体

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  此條目介紹的是古典伴隨矩陣。关于現今一般所指的伴隨算子，请见「埃爾米特伴隨」。

线性代数
${\displaystyle \mathbf {A} ={\begin{bmatrix}1&2\\3&4\end{bmatrix}}}$
向量 · 向量空间 · 基底  · 行列式  · 矩阵
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查 论 编

在线性代数中，一个方形矩阵的伴随矩阵（英語：adjugate matrix）是一个类似于逆矩阵的概念。如果矩阵可逆，那么它的逆矩阵和它的伴随矩阵之间只差一个系数。然而，伴随矩阵对不可逆的矩阵也有定义，并且不需要用到除法。

${\displaystyle \mathbf {A} }$的伴随矩阵记作${\displaystyle \mathrm {adj} (\mathbf {A} )}$，或${\displaystyle \mathbf {A} ^{*}}$。