Что называется матрицей размера m n. Решение матриц
Матрицы. Действия над матрицами. Свойства операций над матрицами. Виды матриц.
Матрицы (и соответственно математический раздел - матричная алгебра) имеют важное значение в прикладной математике, так как позволяют записать в достаточно простой форме значительную часть математических моделей объектов и процессов. Термин "матрица" появился в 1850 году. Впервые упоминались матрицы еще в древнем Китае, позднее у арабских математиков.
Матрицей A=A mn порядка m*n называется прямоугольная таблица чисел, содержащая m - строк и n - столбцов .
Элементы матрицы a ij , у которых i=j, называются диагональными и образуют главную диагональ .
Для квадратной матрицы (m=n) главную диагональ образуют элементы a 11 , a 22 ,..., a nn .
Равенство матриц.
A=B , если порядки матриц A и B одинаковы и a ij =b ij (i=1,2,...,m; j=1,2,...,n)
Действия над матрицами.
1. Сложение матриц - поэлементная операция
2. Вычитание матриц - поэлементная операция
3. Произведение матрицы на число - поэлементная операция
4. Умножение A*B матриц по правилу строка на столбец (число столбцов матрицы А должно быть равно числу строк матрицы B)
A mk *B kn =C mn причем каждый элемент с ij матрицы C mn равен сумме произведений элементов i-ой строки матрицы А на соответствующие элемеенты j-го столбца матрицы B , т.е.
Покажем операцию умножения матриц на примере
5. Возведение в степень
m>1 целое положительное число. А - квадратная матрица (m=n) т.е. актуально только для квадратных матриц
6. Транспонирование матрицы А. Транспонированную матрицу обозначают A T или A"
Строки и столбцы поменялись местами
Пример
Свойства опрераций над матрицами
(A+B)+C=A+(B+C)
λ(A+B)=λA+λB
A(B+C)=AB+AC
(A+B)C=AC+BC
λ(AB)=(λA)B=A(λB)
A(BC)=(AB)C
(λA)"=λ(A)"
(A+B)"=A"+B"
(AB)"=B"A"
Виды матриц
1. Прямоугольные: m и n - произвольные положительные целые числа
2. Квадратные: m=n
3. Матрица строка: m=1 . Например, (1 3 5 7) - во многих практических задачах такая матрица называется вектором
4. Матрица столбец: n=1 . Например
5. Диагональная матрица: m=n и a ij =0 , если i≠j . Например
6. Единичная матрица: m=n и
7. Нулевая матрица: a ij =0, i=1,2,...,m
j=1,2,...,n
8. Треугольная матрица: все элементы ниже главной диагонали равны 0.
9. Симметрическая матрица: m=n и a ij =a ji (т.е. на симметричных относительно главной диагонали местах стоят равные элементы), а следовательно A"=A
Например,
10. Кососимметрическая матрица: m=n и a ij =-a ji (т.е. на симметричных относительно главной диагонали местах стоят противоположные элементы). Следовательно, на главной диагонали стоят нули (т.к. при i=j имеем a ii =-a ii )
Ясно, A"=-A
11. Эрмитова матрица: m=n и a ii =-ã ii (ã ji - комплексно - сопряженное к a ji , т.е. если A=3+2i , то комплексно - сопряженное Ã=3-2i )
Решение матриц
– понятие обобщающее операции над матрицами. Под математической матрицей понимается таблица элементов. О подобной таблице, в которой m строк и n столбцов, говорят что это матрица размером m на n.
Общий вид матрицы
Основные элементы матрицы:
Главная диагональ
. Её составляют элементы а 11 ,а 22 …..а mn
Побочная диагональ.
Её слагают элементы а 1n ,а 2n-1 …..а m1 .
Перед тем как перейти к решению матриц рассмотрим основные виды матриц:
Квадратная
– в которой число строк равно числу столбцов (m=n)
Нулевая – все элементы этой матрицы равны 0.
Транспонированная матрица
- матрица В, полученная из исходной матрицы A заменой строк на столбцы.
Единичная
– все элементы главной диагонали равны 1, все остальные 0.
Обратная матрица
- матрица, при умножении на которую исходная матрица даёт в результате единичную матрицу.
Матрица может быть симметричной относительно главной и побочной диагонали. То есть, если а 12 =а 21 , а 13 =а 31 ,….а 23 =а 32 …. а m-1n =а mn-1 . то матрица симметрична относительно главной диагонали. Симметричными бывают только квадратные матрицы.
Теперь перейдем непосредственно к вопросу, как решать матрицы.
Сложение матриц.
Матрицы можно алгебраически складывать, если они обладают одинаковой размерностью. Чтобы сложить матрицу А с матрицей В, необходимо элемент первой строки первого столбца матрицы А сложить с первым элементом первой строки матрицы В, элемент второго столбца первой строки матрицы А сложить с элементом элемент второго столбца первой строки матрицы В и т.д.
Свойства сложения
А+В=В+А
(А+В)+С=А+(В+С)
Умножение матриц .
Матрицы можно перемножать, если они согласованы. Матрицы А и В считаются согласованными, если количество столбцов матрицы А равно количеству строк матрицы В.
Если А размерностью m на n, B размерностью n на к, то матрица С=А*В будет размерностью m на к и будет составлена из элементов
Где С 11 – сумма папарных произведений элементов строки матрицы А и столбца матрицы В, то есть элемента сумма произведения элемента первого столбца первой строки матрицы А с элементом первого столбца первой строки матрицы В, элемента второго столбца первой строки матрицы А с элементом первого столбца второй строки матрицы В и т.д.
При перемножении важен порядок перемножения. А*В не равно В*А.
Нахождение определителя.
Любая квадратная матрица может породить определитель или детерминант. Записывает det. Или | элементы матрицы |
Для матриц размерностью 2 на 2. Определить есть разница между произведением элементов главной и элементами побочной диагонали.
Для матриц размерностью 3 на 3 и более. Операция нахождения определителя сложнее.
Введем понятия:
Минор элемента
– есть определитель матрицы, полученной из исходной матрицы, путем вычеркивания строки и столбца исходной матрицы, в которой этот элемент находился.
Алгебраическим дополнением
элемента матрицы называется произведение минора этого элемента на -1 в степени суммы строки и столбца исходной матрицы, в которой этот элемент находился.
Определитель любой квадратной матрицы равен сумме произведения элементов любого ряда матрицы на соответствующие им алгебраические дополнения.
Обращение матрицы
Обращение матрицы - это процесс нахождения обратной матрицы, определение которой мы дали в начале. Обозначается обратная матрица также как исходная с припиской степени -1.
Находиться обратная матрица по формуле.
А -1 = A * T x (1/|A|)
Где A * T - Транспонированная матрица Алгебраических дополнений.
Примеры решения матриц мы сделали в виде видеоурока
:
Если хотите разобраться, смотрите обязательно.
Это основные операции по решению матриц. Если появится дополнительные вопросы о том, как решить матрицы , пишите смело в комментариях.
Если все же вы не смогли разобраться, попробуйте обратиться к специалисту.
Линейная алгебра 1
Матрицы 1
Операции над матрицами 2
Определители матриц 6
Обратная матрица 13
Ранг матрицы 16
Линейная независимость 21
Системы линейных уравнений 24
Методы решения систем линейных уравнений 27
Метод обратной матрицы 27
Метод решения систем линейных уравнений с квадратной матрицей по формулам Крамера 29
Метод Гаусса (метод последовательного исключения переменных) 31
Линейная алгебра Матрицы
Матрица размераmхn– это прямоугольная таблица чисел, содержащаяmстрок иnстолбцов. Числа, составляющие матрицу, называются элементами матрицы.
Матрицы принято обозначать заглавными латинскими буквами, а элементы – теми же, но строчными буквами с двойной индексацией.
Например, рассмотрим матрицу А размерности 2 х 3:
В этой матрице две
строки (m= 2) и три столбца
(n= 3), т.е. она состоит из
шести элементовa ij ,
гдеi- номер строки, j -
номер столбца. При этом принимает
значения от 1 до 2, а от одного до трех
(записывается
).
А именно,a 11 = 3;a 12 =
0;a 13 = -1;a 21 =
0;a 22 = 1,5;a 23 =
5.
Матрицы А и В одного
размера (mхn) называютравными
, если они поэлементно
совпадают, т.е.a ij =b ij для
,
т.е. для любыхiиj(можно записатьi,j).
Матрица-строка – это матрица, состоящая из одной строки, аматрица-столбец – это матрица, состоящая из одного столбца.
Например,
-
матрица-строка, а
.
Квадратная матрица n-го порядка – это матрица, в число строк равно числу столбцов и равно n.
Например,
-
квадратная матрица второго порядка.
Диагональные элементы матрицы – это элементы, у которых номер строки равен номеру столбца (a ij ,i=j). Эти элементы образуютглавную диагональ матрицы. В предыдущем примере главную диагональ образуют элементыa 11 = 3 иa 22 = 5.
Диагональная матрица
– это квадратная матрица, в которой все
недиагональные элементы равны нулю.
Например,
-
диагональная матрица третьего порядка.
Если при этом все диагональные элементы
равны единице, то матрица называетсяединичной
(обычно обозначаются
буквой Е). Например,
-
единичная матрица третьего порядка.
Матрица называется нулевой , если все ее элементы равны нулю.
Квадратная матрица
называется треугольной
, если все
ее элементы ниже (или выше) главной
диагонали равны нулю. Например,
-
треугольная матрица третьего порядка.
Операции над матрицами
Над матрицами можно производить следующие операции:
1. Умножение матрицы на число . Произведением матрицы А на числоназывается матрица В =А, элементы которойb ij =a ij для любыхiиj.
Например, если
,
то
.
2. Сложение матриц . Суммой двух матриц А и В одинакового размера m х n называется матрица С = А + В, элементы которой с ij =a ij +b ij дляi,j.
Например, если
то
.
Отметим, что через предыдущие операции можно определить вычитание матриц одинакового размера: разность А-В = А + (-1)*В.
3. Умножение матриц
.
Произведением матрицы А размераmxnна матрицу
В размераnxpназывается такая матрица
С, каждый элемент которой с ij равен сумме произведений элементов i-й
строки матрицы А на соответствующие
элементыj-го столбца
матрицы В, т.е.
.
Например, если
, то размер матрицы-произведения будет 2 x 3, и она будет иметь вид:
В этом случае матрица А называется согласованной с матрицей В.
На основе операции умножения для квадратных матриц определена операция возведения в степень . Целой положительной степенью А m (m > 1) квадратной матрицы А называются произведение m матриц, равных А, т.е.
Подчеркнем, что сложение (вычитание) и умножение матриц определены не для любых двух матриц, а только для удовлетворяющим определенным требованиям к своей размерности. Для нахождения суммы или разности матриц их размер обязательно должен быть одинаковым. Для нахождения произведения матриц число столбцов первой из них должно совпадать с числом строк второй (такие матрицы называют согласованными ).
Рассмотрим некоторые свойства рассмотренных операций, аналогичные свойствам операций над числами.
1) Коммутативный (переместительный) закон сложения:
А + В = В + А
2) Ассоциативный (сочетательный) закон сложения:
(А + В) + С = А + (В + С)
3) Дистрибутивный (распределительный) закон умножения относительно сложения:
(А + В) = А +В
А (В + С) = АВ + АС
(А + В) С = АС + ВС
5) Ассоциативный (сочетательный) закон умножения:
(АВ) = (А)В = А(В)
A(BС) = (АВ)С
Подчеркнем, что переместительный закон умножения для матриц в общем случае НЕ выполняется, т.е. AB BA. Более того, из существования AB не обязательно следует существование ВА (матрицы могут быть не согласованными, и тогда их произведение вообще не определено, как в приведенном примере умножения матриц). Но даже если оба произведения существуют, они обычно разные.
В частном случае коммутативным законом обладает произведение любой квадратной матрицы А на единичную матрицу того же порядка, причем это произведение равно А (умножение на единичную матрицу здесь аналогично умножению на единицу при умножении чисел):
АЕ = ЕА = А
В самом деле,
Подчеркнем еще одно отличие умножения матриц от умножения чисел. Произведение чисел может равняться нулю тогда и только тогда, когда хотя бы одно из них равно нулю. О матрицах этого сказать нельзя, т.е. произведение ненулевых матриц может равняться нулевой матрице. Например,
Продолжим рассмотрение операций над матрицами.
4. Транспонирование матрицы представляет собой операцию перехода от матрицы А размераmxnк матрице А Т размераnxm, в которой строки и столбцы поменялись местами:
%.
Свойства операции транспонирования:
1) Из определения следует, что если матрицу транспонировать дважды, мы вернемся к исходной матрице: (A T) T = A.
2) Постоянный множитель можно вынести за знак транспонирования: (А) T =А T .
3) Транспонирование дистрибутивно относительно умножения и сложения матриц: (AB) T =B T A T и (A+B) T =B T +A T .
Итак, сервисы по решению матриц онлайн:
Сервис работы с матрицами позволяет выполнить элементарные
преобразования матриц.
Если у Вас стоит задача выполнить более сложное преобразование,
то этим сервисом стоит пользоваться как конструктором.
Пример . Даны матрицы A и B , надо найти C = A -1 * B + B T ,
- Вам стоит сначала найти обратную матрицу A1 = A -1 , воспользовавшись сервисом по нахождению обратной матрицы ;
- Далее, после того, как нашли матрицу A1 выполним умножение матриц A2 = A1 * B , воспользовавшись сервисом по умножению матриц ;
- Выполним транспонирование матрицы A3 = B T (сервис по нахождению транспонированной матрицы);
- И последнее - найдем сумму матриц С = A2 + A3 (сервис по вычислению суммы матриц) - и получаем ответ с самым подробным решением!;
Произведение матриц
Это он-лайн сервис в два шага :
- Ввести первый сомножитель матрицу A
- Ввести второй сомножитель матрицу или вектор-столбец B
Умножение матрицы на вектор
Умножение матрицы на вектор можно найти, воспользовавшись сервисом
Умножение матриц
(Первым сомножителем будет данная матрица, вторым сомножителем будет столбец,
состоящий из элементов данного вектора)
Это он-лайн сервис в два шага :
- Введите матрицу A , для которой нужно найти обратную матрицу
- Получите ответ с подробным решением по нахождению обратной матрицы
Определитель матрицы
Это он-лайн сервис в один шаг :
- Введите матрицу A , для которой нужно найти определитель матрицы
Транспонирование матрицы
Здесь Вы сможете отследить алгоритм транспонирования матрицы и научиться самому решать подобные задачи.
Это он-лайн сервис в один шаг
:
- Введите матрицу A , которую надо транспонировать
Ранг матрицы
Это он-лайн сервис в один шаг :
- Введите матрицу A , для которой нужно выполнить нахождение ранга
Собственные значения матрицы и собственные вектора матрицы
Это он-лайн сервис в один шаг :
- Введите матрицу A , для которой нужно найти собственные вектора и собственные значения (собственные числа)
Возведение матрицы в степень
Это он-лайн сервис в два шага :
- Введите матрицу A , которую будете возводить в степень
- Ввести целое число q - степень