Определитель матрицы обозначается. Другими словами определитель матрицы -это сумма произведений из множества умноженная на знак, соответствующей подстановки.

Определитель второго порядка равен произведению элементов главной диагонали вычесть произведение элементов на побочной.

Получили правило треугольника:

Простейшие свойства определителей

Определитель матрицы с нулевой строкой (столбцом) равен нулю

Определитель треугольной матрицы равен произведению элементов, расположенных на главной диагонали

Это треугольная матрица если элементы под главной диагональю равны нулю.

Определитель диагональной матрицы равен произведению элементов, расположенных на главной диагонали. Матрица диагональная если все элементы, расположенные вне главной диагонали равны нулю.

Основные свойства определителей

поле скаляров,

Доказательство:

обозначим. Если «пробегает» все множество, то тоже «пробегает» все т.е.

При перестановке двух столбцов (строк) матрицы ее определитель изменит знак.

Доказательство:

I) Перестановка столбцов:

Пусть - это матрица, полученная из перестановкой двух столбцов с номерами, где. Рассмотрим транспозицию:

Транспозиция является нечетной подстановкой,

В доказательстве будем использовать равенство:

Если пробегает все множество значений, то тоже пробегает все значения и

II) Перестановка строк

Пусть получена из перестановкой двух строк, тогда получена из перестановкой двух столбцов, тогда

III) Определитель матрицы, имеющий две одинаковые строки (столбца) равных нулю

Доказательство:

Проведем для такого поля, где

Замечание

Доказательство для случая найди в учебнике Куликовой Алгебра и теория чисел

Пусть в есть две одинаковые строки с номерами и, где, поменяем местами строки и, получим матрицу

Если у два одинаковых столбца, то у транспонированной матрицы две одинаковые строки

IV) Если все элементы какой-либо строки (столбца) матрицы умножить на, то определитель умножиться на

Доказательство:

Пусть получена из умножением на строки

так как, то

Аналогичное доказательство для столбцов

V) Определитель матрицы у которой две строки (столбца) пропорциональны равны нулю

Доказательство:

Пусть в матрице, строки пропорциональны т.е. -строка равна произведению на -строку. Пусть

Для столбцов:

Пусть получена из, . Столбцы и пропорциональны и

VI) Если каждый элемент -строки(столбца) квадратной матрицы есть сумма двух элементов, то определитель равен сумме двух определителей. В матрице первого определителя в - строке (столбце), записаны первые слагаемые, а в матрице второго определителя вторые слагаемые. Остальные элементы матриц этих определителей такие же как у матрицы

Доказательство:

VII) Ели к какой либо строке (столбцу) матрице определителя прибавить другую строку (столбец), умноженный на, то определитель не изменится.

Доказательство:

Для столбцов аналогично.

VIII) Если какая либо строка (столбец) матрицы является линейной комбинацией других строк (столбцов) , то определитель

Доказательство:

Если какая то строка линейная комбинация других строк, то к ней можно прибавить другие строки, умноженные на скаляры так, чтобы получилась нулевая строка. Определитель такой матрицы равен нулю.

(сначала умножаем первую строку на -2 и складываем со второй, затем на -3 и складываем с третей). Такое правило приведения к треугольному виду используется для определителей - порядка:

так как определитель треугольной матрицы равен произведению элементов расположенных на главной диагонали.

Если квадратная матрица является произведением некоторых матриц (которые могут быть прямоугольными), то часто бывает важно иметь возможность выразить определитель произведения в терминах свойств множителей. Следующая теорема - мощный показатель этого.

Миноры и алгебраические дополнения.

Теоремы об определителях.

поле скаляров,

Опр. Минор элемента определителя порядка - определитель порядка, полученный из вычеркиванием -строки и -столбца.

Главные миноры определителя

Для главные миноры есть определители

Рассмотрим матрицу и вычислим ее миноры

Определение. Алгебраическим дополнением элемента обозначается называется число

Пример: Вычислим,

Доказательство:

(в сумме только те слагаемые ненулевые, где)

Тогда подстановка имеет вид: , где. К подстановке поставим в соответствие т.е.

Такое соответствие называется взаимооднозначным отображением множества подстановок на множество подстановок, . Очевидно, что и имеют одинаковые инверсии, значит имеют одинаковую четность и знаки

Если равны нулю все элементы какой-либо строки (столбца) матрицы за исключением быть может одного элемента, то определитель матрицы равен произведению этого элемента на его алгебраическое дополнение

Доказательство:

Пусть все элементы -строки матрицы за исключением элемента

перестановкой строк и столбцов переместили элемент в правый нижний угол, значит строк и -столбцов. Знак будет меняться раз, после этого получиться матрица у которой все элементы последней строки кроме может быть равны нулю. По Лемме 1 , т.к.

Теорема Лагранжа

равна сумме произведений элементов какого-либо столбца (строки) матрицы на их алгебраическое дополнение. Другими словами: разложение по -столбцу матрицы имеет вид: , а разложение по -строке матрицы:

Доказательство:

рассмотрим -столбец матрицы и запишем в виде: , по 6 свойству определителей:

определитель матрица лагранж математический

аналогично доказывается формула разложение по -строке матрицы.

Теорема 2

Справедливы равенства:

Рассмотрим матрицу, которая получена из матрицы следующим образом: все столбцы матрицы, кроме -го такие же как и у матрицы. -тый столбец матрицы совпадает с -столбцом, тогда у два одинаковых столбца, поэтому определитель матрицы равен нулю, разложим определитель матрицы по -тому столбцу.

Тогда. Формула (2) показывается аналогично.

Следствие:

Определитель произведение матриц

поле скаляров,

Пусть элементарная матрица порядка, тогда справедливо равенство:

1) ., т.е. получена из матрицы, умножением -строки на скаляр. Определитель матрицы.

Матрица получена из умножением -строки на скаляр, поэтому определитель

Матрица, полученная из прибавлением к -строке

• -элементарные матрицы
• 1) , доказательство следует из Леммы 1

2) , доказательство из утверждения (1) при условии

Теорема 1

Определитель произведения двух матриц равен произведению их определителей т.е.

Доказательство:

Пусть строки матрицы линейно независимы, тогда существует цепочка элементарных преобразований

тогда по Лемме 2 следует, что. Из того, что () имеем: , тогда

2) Строки линейно зависимы, тогда существует цепочка элементарных преобразований, которая переводит в ступенчатую матрицу, у которой есть нулевая строка т.е. , . Тогда

Из того, что, в произведении, тоже есть нулевая строка, потому

Необходимые и достаточные условия равенства определителя нулю

поле скаляров, - матрица над полем

Теорема 1

строки (столбцы) матрицы линейно зависимы

Достаточность:

Если строки (столбцы) матрицы линейно зависимы, то какая-то строка является линейной комбинацией других строк (по 8 свойсву определителей)

Необходимость:

Пусть. Докажем, что строки линейно зависимы. Предположим, что строки линейно независимы, тогда существует цепочка элементарных преобразований переводящее. Из доказанного в пункте II следует, что. Получили противоречье. Докажем, что если -строка матрицы линейно зависима, но (числа векторов столбца) линейно зависима.

Теорема 2

следующие условия равносильны:

• 2) -линейно зависимы
• 3) -обратима
• 4) представима в виде произведения элементарных матриц

Доказательство:

доказано в Теореме 1

Разбиение матриц

Если матрицу, матрицу, матрицу и матрицу записать в виде

То они, образуют некоторую матрицу. В таком случае могут быть названы блоками матрицы. И обозначены соответственно. Представление (1) называется разбиением матрицы.

Если матричное произведение существует и, разбиты на блоки, а разбиение по столбцам матрицы соответствует разбиению по строкам матрицы, то можно ожидать, что имеет блоки, задаваемые формулой

Таким образом, мы предполагаем, что произведение матриц в терминах блоков, полученных при соответствующих разбиениях сомножителей, формально совпадает с произведением этих матриц в терминах скалярных элементов. Покажем это на примере:

Упражнение1. Пусть

Это проверяется прямым вычислением

Теорема (1)

Пусть матрица из имеет блоки, где матрица, и матрица из с блоками размера. Тогда имеет блоки

Доказательство. Отметим, что каждое произведение существует и является матрицей. Следовательно, существует и будет матрицей. Для фиксированного каждое имеет столбцов и для фиксированного каждое имеет строк, откуда следует, что блоки некоторой матрицы.

Пусть некоторый элемент матрицы, расположенный в клетке блока. Так как, есть сумма элементов в клетках и матриц, . Но элемент матрицы в клетке является суммой произведений элементов в строке матрицы на элементы столбца матрицы. Далее, элементы строки матрицы совпадают с некоторыми элементами строки в, а именно, с, где индекс определяется неравенствами

Элементы столбца матрицы будут элементами в. Следовательно,

Мы определили миноры порядка для определителя. В общем случае, если из -матрицы выбросить все строки, кроме строк, и все столбцы, кроме столбцов, то определитель полученной в результате матрицы называется минором матрицы порядка, то

Миноры, для которых, называются главными для матрицы. Если - матрица, то и алгебраическое дополнение, например, есть

Если квадратная матрица является произведением некоторых матриц (которые могут быть прямоугольными), то иногда важно выразить определитель произведения в терминах свойств сомножителей. Следующая теорема - мощный результат этого рода.

Определение. Произведением двух матриц А и В называется матрица С , элемент которой, находящийся на пересечении i -й строки и j -го столбца, равен сумме произведений элементов i -й строки матрицы А на соответствующие (по порядку) элементы j -го столбца матрицы В .

Из этого определения следует формула элемента матрицы C :

Произведение матрицы А на матрицу В обозначается АВ .

Пример 1. Найти произведение двух матриц А и B , если

,

.

Решение. Удобно нахождение произведения двух матриц А и В записывать так, как на рис.2:

На схеме серые стрелки показывают, элементы какой строки матрицы А на элементы какого столбца матрицы В нужно перемножить для получения элементов матрицы С , а линиями цвета элемента матрицы C соединены соответствующие элементы матриц A и B , произведения которых складываются для получения элемента матрицы C .

В результате получаем элементы произведения матриц:

Теперь у нас есть всё, чтобы записать произведение двух матриц:

.

Произведение двух матриц АВ имеет смысл только в том случае, когда число столбцов матрицы А совпадает с числом строк матрицы В .

Эту важную особенность будет легче запомнить, если почаще пользоваться следующими памятками:

Имеет место ещё одна важная особенность произведения матриц относительно числа строк и столбцов:

В произведении матриц АВ число строк равно числу строк матрицы А , а число столбцов равно числу столбцов матрицы В .

Пример 2. Найти число строк и столбцов матрицы C , которая является произведением двух матриц A и B следующих размерностей:

а) 2 Х 10 и 10 Х 5;

б) 10 Х 2 и 2 Х 5;

Пример 3. Найти произведение матриц A и B , если:

.

A B - 2. Следовательно, размерность матрицы C = AB - 2 X 2.

Вычисляем элементы матрицы C = AB .

Найденное произведение матриц: .

Проверить решение этой и других подобных задач можно на калькуляторе произведения матриц онлайн .

Пример 5. Найти произведение матриц A и B , если:

.

Решение. Число строк в матрице A - 2, число столбцов в матрице B C = AB - 2 X 1.

Вычисляем элементы матрицы C = AB .

Произведение матриц запишется в виде матрицы-столбца: .

Проверить решение этой и других подобных задач можно на калькуляторе произведения матриц онлайн .

Пример 6. Найти произведение матриц A и B , если:

.

Решение. Число строк в матрице A - 3, число столбцов в матрице B - 3. Следовательно, размерность матрицы C = AB - 3 X 3.

Вычисляем элементы матрицы C = AB .

Найденное произведение матриц: .

Проверить решение этой и других подобных задач можно на калькуляторе произведения матриц онлайн .

Пример 7. Найти произведение матриц A и B , если:

.

Решение. Число строк в матрице A - 1, число столбцов в матрице B - 1. Следовательно, размерность матрицы C = AB - 1 X 1.

Вычисляем элемент матрицы C = AB .

Произведение матриц является матрицей из одного элемента: .

Проверить решение этой и других подобных задач можно на калькуляторе произведения матриц онлайн .

Программная реализация произведения двух матриц на С++ разобрана в соответствующей статье в блоке "Компьютеры и программирование".

Возведение матрицы в степень

Возведение матрицы в степень определяется как умножение матрицы на ту же самую матрицу. Так как произведение матриц существует только тогда, когда число столбцов первой матрицы совпадает с числом строк второй матрицы, то возводить в степень можно только квадратные матрицы. n -ая степень матрицы путём умножения матрицы на саму себя n раз:

Пример 8. Дана матрица . Найти A ² и A ³ .

Найти произведение матриц самостоятельно, а затем посмотреть решение

Пример 9. Дана матрица

Найти произведение данной матрицы и транспонированной матрицы , произведение транспонированной матрицы и данной матрицы.

Свойства произведения двух матриц

Свойство 1. Произведение любой матрицы А на единичную матрицу Е соответствующего порядка как справа, так и слева, совпадает с матрицей А, т.е. АЕ = ЕА = А.

Иными словами, роль единичной матрицы при умножении матриц такая же, как и единицы при умножении чисел.

Пример 10. Убедиться в справедливости свойства 1, найдя произведения матрицы

на единичную матрицу справа и слева.

Решение. Так как матрица А содержит три столбца, то требуется найти произведение АЕ , где

-
единичная матрица третьего порядка. Найдём элементы произведения С = АЕ :

Получается, что АЕ = А .

Теперь найдём произведение ЕА , где Е – единичная матрица второго порядка, так как матрица А содержит две строки. Найдём элементы произведения С = ЕА :

5. Теорема об умножении некоторой строки матрицы определителя на одно и то же число. Определитель с двумя пропорциональными строками.

6. Теорема о разложении определителя на сумму определителей и следствия из нее.

7. Теорема о разложении определителя по элементам строки(столбца) и следствия из неё.

8. Операции над матрицами и их свойства. Доказать одно из них.

9.Операция транспонирования матрицы и её свойства.

10. Определение обратной матрицы. Доказать что у каждой обратимой матрицы существует лишь одно обращение.

13. Блочные матрицы. Сложение и умножение блочных матриц. Теорема об определителе квазитреугольной матрицы.

14. Теорема об определителе произведения матриц.

15. Теорема о существовании обратной матрицы.

16.Определение ранга матрицы. Теорема о базисном миноре и следствие из неё.

17. Понятие о линейной зависимости строк и столбцов матрицы. Теорема о ранге матрицы.

18. Методы вычисления ранга матрицы: метод окаймляющих миноров, метод элементарных преобразований.

19. Применение элементарных преобразований только строк(только столбцов) к отысканию обратной матрицы.

20. Системы линейных уравнений. Критерий совместности и критерий определенности.

21. Решение совместной системы линейных уравнений.

22. Однородные системы линейных уравнений. Теорема о существовании фундаментальной системы решений.

23. Линейные операции над векторами и их свойства. Доказать одно из них.

24. Определение разности двух векторов. Доказать что для любых векторов иразностьсуществует и единственна.

25. Определение базиса, координаты вектора в базисе. Теорема о разложении вектора по базису.

26. Линейная зависимость векторов. Свойства понятия линейной зависимости, доказать одно из них.

28. Декартовы системы координат в пространстве, на плоскости и на прямой. Теорема о линейной комбинации векторов и следствия из нее.

29. Вывод формул выражающих координаты точки в одной дск через координаты этой же точки в другой дск.

30. Скалярное произведение векторов. Определение и основные свойства.

31. Векторное произведение векторов. Определение и основные свойства.

32. Смешанное произведение векторов. Определение и основные свойства.

33. Двойное векторное произведение векторов. Определение и формула для вычисления(без доказательства).

34. Алгебраические линии и поверхности. Теоремы об инвариантности(неизменности) порядка.

35. Общие уравнения плоскости и прямой.

36. Параметрические уравнения прямой и плоскости.

37. Переход от общих уравнений плоскости и прямой на плоскости к их параметрическим уравнениям. Геометрический смысл коэффициентов а,в,с (а,в) в общем уравнении плоскости(прямой на плоскости).

38. Исключение параметра из параметрических уравнений на плоскости(в пространстве), канонические уравнения прямой.

39. Векторные уравнения прямой и плоскости.

40. Общие уравнения прямой в пространстве, приведение к каноническому виду.

41. Расстояние от точки до плоскости. Расстояние от точки до прямой. Другие задачи о прямых и плоскостях.

42. Определение эллипса. Каноническое уравнение эллипса. Параметрические уравнения эллипса. Эксцентриситет эллипса.

44. Определение параболы. Вывод канонического уравнения параболы.

45. Кривые второго порядка и их классификация. Основная теорема о квп.

45. Поверхности второго порядка и их классификация. Основная теорема о пвп. Поверхности вращения.

47.Определение линейного пространства. Примеры.

49. Определение Евклидова пространства. Длина вектора. Угол между векторами. Неравенство Коши-Буняковского. Пример.

50. Определение евклидова пространства. Теорема Пифагора. Неравенство треугольникаю Пример.

14. Теорема об определителе произведения матриц.

Теорема:

Доказательство: Пусть заданы квадратные матрицы порядка n.
и
. На основании теоремы об определителе квазитреугольной матрицы (
) имеем:
порядок данной матрицы 2n. Не изменяя определителя, над матрицей порядка 2n выполним последовательно следующие преобразования: к первой строке прибавим . В результате такого преобразования на первыхn позициях первой строки будут все 0, а на вторых(во втором блоке) – будет стоять сумма произведений первой строки матрицы А на первый столбец матрицы В. Проделав те же самые преобразования с 2 … n строками получим следующее равенство:

Чтобы привести правый определитель к квазитреугольному виду поменяем в нем местами 1 и 1+ n столбцы, 2 и 2+ n … n и 2 n столбцы. В результате получим равенство:

Замечание: Ясно что теорема справедлива для любого конечного числа матриц. В частности
.

15. Теорема о существовании обратной матрицы.

Определение: Если
матрица называется не невырожденной (неособенной). Если
то матрица называется вырожденной (особенной).

Рассмотрим произвольную квадратную матрицу А. Из алгебраических дополнений элементов этой матрицы составим матрицу и транспонируем её. Получим матрицу С:
матрица С называется присоединенной по отношению к матрице А. Вычислив произведение А*С и В*С получим
Следовательно
, таким образом
если
.

Таким образом из неособенности матрицы А следует существование А -1 . С другой стороны если А имеет А -1 то матричное уравнение АХ=Е разрешимо. Следовательно
и. Объединяя полученные результаты получим утверждение:

Теорема: У квадратной матрицы над полем Р существует обратная тогда и только тогда когда она не особенная. Если обратная матрица существует то она находится по формуле:
, где С присоединенная матрица.

Замечание:

16.Определение ранга матрицы. Теорема о базисном миноре и следствие из неё.

Определение: Миноромk-того порядка матрицы А называется определительk-того порядка с элементами, лежащими на пересечении любыхkстрок и любыхkстолбцов.

Определение: Рангом матрицы А называется наивысший порядок отличный от 0 миноров этой матрицы. Обозначаетсяr(A). Ясно 0<=r(A)<=min(m,n). Таким образом еслиr(A)=rто среди миноров матрицы А есть минорr-го порядка отличны от 0, а все минорыr+1 порядка и выше равны 0.

Определение: Всякий отличный от 0 минор матрицы порядок которого равен рангу матрицы называется базисным минором этой матрицы. Ясно что матрица может иметь несколько базовых миноров. Столбцы и строки которые образуют базовые миноры называются базисными.

Теорема: В производной матрице А=(а i) m , n каждый столбец является линейной комбинацией базисных столбцов в которых расположен базисный минор(то же самое о строках).

Доказательство: Пусть r(A)=r. Выберем из матрицы один базисный минор. Для простоты предположим, что базовый минор расположен в левом верхнем углу матрицы, т.е. на первых r строках и первых r столбцах. Тогда базовый минор Mr будет иметь вид:
. Нам нужно доказать что всякий столбец матрицы А является линейной комбинацией первыхr столбцов этой матрицы, в которых расположен базисный минор, т.е. надо доказать что существуют числа λ j такие, что для любого k-того столбца матрицы А имеет место равенство: где
…
.

Припишем к базисному минору какие-нибудь k-тый столбец и s-тую строку:
т.к. если добавленная строка или

столбец входят в число базисных то определитель
, как определитель с двумя одинаковыми строками(столбцами). Если добавлена строка(столбец) то
согласно определению ранга матрицы. Разложим определитель
по элементам нижней строки, получим:отсюда получаем:
где λ 1 … λ r не зависят от номера S, т.к. А Sj не зависят от элементов добавленной S-той строки. Равенство (1) и есть нужное нам равенство.(ч.т.д.)

Следствие: Если А квадратная матрица, а определительA=0 ,то один из столбцов матрицы есть линейная комбинация оставшихся столбцов, а так же одна из строк является линейная комбинация оставшихся строк.

Доказательство: Если определитель матрицыA=0, то ранг этой матрицы <=n-1,n-порядок матрицы. Поэтому, по крайней мере одна строка или один столбец не входят в число базисных. Эта строка (столбец) линейно выраженная через строки (столбцы) в которой расположен базисный минор, а значит линейно выраженная через остальные строки (столбцы).

Для того чтобы [A] =0 необходимо и достаточно чтобы по крайней мере одна строка (столбец) являлись линейной комбинацией остальных её строк (столбцов).

Теорема. Пусть А и В - две квадратные матрицы порядка n. Тогда определитель их произведения равен произведению определителей, т.е.

| AB | = | A| | B |.

< Пусть A = (aij) (n x n), B = (bij) (n x n). Рассмотрим определитель (d) (2n) порядка 2n

(d) (2n) = | A | | B | (-1)(^1+...+n+1+...+n) = | A | | B |.

Если мы покажем, что определитель (d) (2n) равен определителю матрицы С=АВ, то теорема будет доказана.

В (d) (2n) проделаем следующие преобразования: к 1 строке прибавим (n+1) строку, умноженную на а11; (n+2) строку, умноженную на а12 и т.д. (2n) строку, умноженную на (а) (1n) . В полученном определителе первые n элементов первой строки будут нулями, а n других элементов станут такими:

a11* b11 + a12 * b21 + ... + (а) (1n) * (d) (1n) = c11 ;

a11* b12 + a12 * b21 + ... + (а) (1n) * (d) (2n) = c12 ;

a11* (d) (1n) + a12 * (d) (2n) + ... + (а) (1n) * (d) (nn) = (c) (1n) .

Аналогично получаем нули во 2, …, n строках определителя (d) (2n) , причем последние n элементов в каждой из этих строк станут соответствующими элементами матрицы С. В результате, определитель (d) (2n) преобразуется в равный ему определитель:

(d) (2n) = | C | (-1))(^1+...+n+...+2n) = |AB|. >

Следствие. Определитель произведения конечного числа квадратных матриц равен произведению их определителей.

< Доказательство проводится индукцией: | A1 ... (A) (j+1) | = | A1... Aj | | (A) (j+1) | = ... = | A 1 | ... | A i +1 | . Эта цепочка равенств верна по теореме.>

ОБРАТНАЯ МАТРИЦА.

Пусть A = (aij) (n x n) квадратная матрица над полем Р.

Определение 1. Матрицу А будем называть вырожденной, если ее определитель равен 0. Матрицу А будем называть невырожденной в противном случае.

Определение 2. Пусть А Î Pn. Матрицу В Î Pn будем называть обратной к А, если АВ = ВА=Е.

Теорема (критерий обратимости матрицы).Матрица А обратима тогда и только тогда, когда она невырожденная.

< Пусть А имеет обратную матрицу. Тогда АА(^-1) = Е и, применяя теорему об умножении определителей, получаем | A | | A(^-1) | = | E | или | A | | A(^-1) | = 1. Следовательно, | A | ¹ 0.

Пусть, обратно, | A | ¹ 0. Надо показать, что существует матрица В такая, что АВ = ВА = Е. В качестве В возьмем такую матрицу:

где А ij - алгебраическое дополнение к элементу а ij . Тогда

Следует заметить, что в результате получится единичная матрица (достаточно воспользоваться следствиями 1 и 2 из теоремы Лапласа), т.е. АВ = Е. Аналогично показывается, что ВА = Е. >

Пример. Для матрицы А найти обратную матрицу, или доказать, что ее нет.

det A = -3 Þ обратная матрица существует. Теперь считаем алгебраические дополнения.

А 11 = -3 А 21 = 0 А 31 = 6

А 12 = 0 А 22 = 0 А 32 =-3

А 13 = 1 А 23 = -1 А 33 = -1

Итак, обратная матрица имеет вид: В = =

Алгоритм нахождения обратной матрицы для матрицы

1. Вычисляем det A.

2. Если он равен 0, то обратной матрицы не существует. Если det A не равен

0, считаем алгебраические дополнения.

3. Ставим алгебраические дополнения на соответствующие места.

4. Все элементы получившейся матрицы делим на det A.

СИСТЕМЫ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ.

Определение 1. Уравнение вида a1x1+ ....+an xn=b , где a, ... ,an - числа; x1, ... ,xn - неизвестные, называется линейным уравнением с n неизвестными.

s уравнений с n неизвестными называется системой s линейных уравнений с n неизвестными, т.е.

(1)
Матрица А, составленная из коэффициентов при неизвестных системы (1), называется матрицей системы (1). .

Если к матрице А добавить столбец свободных членов, то получим расширенную матрицу системы (1).

X = - столбец неизвестных. - столбец свободных членов.

В матричном виде система имеет вид: AX=B (2).

Решением системы (1) называют упорядоченный набор n чисел (α1 ,…, αn) таких, что если сделаем подстановку в (1) x1 = α1, x2 = α2 ,…, xn = αn , то мы получим числовые тождества.

Определение 2. Систему (1) называют совместной, если она имеет решения, и несовместной в противном случае.

Определение 3. Две системы называют эквивалентными, если множества их решений совпадают.

Существует универсальный способ решения системы (1) - метод Гаусса (метод последовательного исключения неизвестных)

Рассмотрим более подробно случай, когда s = n . Существует метод Крамера решения таких систем.

Пусть d = det ,

dj - определитель d, в котором j–тый столбец заменен столбцом свободных членов.

ПРАВИЛО КРАМЕРА

Теорема (правило Крамера). Если определитель системы d ¹ 0, тогда система имеет единственное решение, получающееся по формулам:

x1 = d1 / d …xn = dn / d

<Идея доказательства заключается в том, чтобы переписать систему (1) в форме матричного уравнения. Положим

и рассмотрим уравнение AX = B (2) с неизвестной матрицей-столбцом X. Так как A, X, B - матрицы размеров n x n, n x 1, n x 1 соответственно, то произведение прямоугольных матриц АХ определено и имеет те же размеры, что и матрица В. Таким образом, уравнение (2) имеет смысл.

Связь между системой (1) и уравнением (2) заключается в том, что является решением данной системы тогда и только тогда, когда

столбец есть решение уравнения (2).

Действительно, это утверждение означает выполнение равенства

Последнее равенство, как равенство матриц, равносильно системе равенств

которое означает, что - решение системы (1).

Итак, решение системы (1) сводится к решению матричного уравнения (2). Так как определитель d матрицы А отличен от нуля, она имеет обратную матрицу А -1 . Тогда АХ = В Þ А(^-1)(АХ) = А(^-1)В Þ (А(^-1)А)Х = А(^-1)В Þ ЕХ = А(^-1)В Þ Х = А(^-1)В (3). Следовательно, если уравнение (2) имеет решение, то оно задается формулой (3). С другой стороны, А(А(^-1)В) = (А А(^-1))В = ЕВ = В.

Поэтому Х = А(^-1)В есть единственное решение уравнения (2).

Так как ,

где А ij - алгебраическое дополнение элемента a ij в определителе d, то

откуда (4).

В равенстве (4) в скобках написано разложение по элементам j-го столбца определителя dj, который получается из определителя d после замены в нем

j-го столбца столбцом свободных членов. Поэтому, xj = dj/ d. >

Следствие. Если однородная система n линейных уравнений от n неизвестных имеет ненулевое решение, то определитель этой системы равен нулю.

Определитель матрицы – это число, характеризующее квадратную матрицу А и тесно связанное с решением систем линейных уравнений. Определитель матрицы А обозначается или . Любой квадратной матрице А порядка n ставится в соответствие по определенному закону вычисленное некоторое число, называемое определителем, или детерминантом, n-го порядка этой матрицы. Рассмотрим определители второго и третьего порядков.

Пусть дана матрица

,

тогда ее определитель второго порядка вычисляется по формуле

.

Пример. Вычислить определитель матрицы А:

Ответ: -10.

Определитель третьего порядка вычисляется по формуле

Пример. Вычислить определитель матрицы В

.

Ответ: 83.

Вычисление определителя n-го порядка производится на основании свойств определителя и следующей теоремы Лапласа: определитель равен сумме произведений элементов любой строки (столбца) матрицы на их алгебраические дополнения:

Алгебраическое дополнение элемента равно , где - минор элемента , получаемый путем вычеркивания в определителе i-ой строки и j-го столбца.

Минором порядка элемента матрицы А называется определитель матрицы (n-1)-го порядка, полученный из матрицы А вычеркиванием i-ой строки и j-го столбца.

Пример . Найти алгебраические дополнения всех элементов матрицы А:

.

Ответ: .

Пример . Вычислить определитель матрицы треугольной матрицы:

Ответ: -15.

Свойства определителей:

1. Если какая-либо строка (столбец) матрицы состоит из одних нулей, то ее определитель равен 0.

2. Если все элементы какой-либо строки (столбца) матрицы умножить на число , то ее определитель умножится на это число.

3. При транспонировании матрицы ее определитель не изменится.

4. При перестановке двух строк (столбцов) матрицы ее определитель меняет знак на противоположный.

5. Если квадратная матрица содержит две одинаковые строки (столбца), то ее определитель равен 0.

6. Если элементы двух строк (столбцов) матрицы пропорциональны, то ее определитель равен 0.

7. Сумма произведения элементов какой-либо строки (столбца) матрицы на алгебраические дополнения элементов другой строки (столбца) этой матрицы равна 0.

8. Определитель матрицы не изменится, если к элементам какой-либо строки (столбца) матрицы прибавить элементы другой строки (столбца), предварительно умноженные на одно и то же число.

9. Сумма произведений произвольных чисел на алгебраические дополнения элементов любой строки (столбца) равна определителю матрицы, полученной из данной заменой элементов этой строки (столбца) на числа .

10. Определитель произведения двух квадратных матриц равен произведению их определителей.

Обратная матрица.

Определение. Матрица называется обратной по отношению к квадратной матрице А, если при умножении этой матрицы на данную как справа, так и слева получается единичная матрица:

.

Из определения следует, что только квадратная матрица имеет обратную; в этом случае и обратная матрица является квадратной того же порядка. Если определитель матрицы отличен от нуля, то такая квадратная матрица называется невырожденной.

Необходимое и достаточное условие существования обратной матрицы: Обратная матрица существует (и единственна) тогда и только тогда, когда исходная матрица невырожденная.

Первый алгоритм вычисления обратной матрицы:

1. Находим определитель исходной матрицы. Если определитель не равен нулю, то исходная матрица невырожденная и обратная матрица существует.

2. Находим матрицу , транспонированную к А.

3. Находим алгебраические дополнения элементов транспонированной матрицы и составляем из них присоединенную матрицу .

4. Вычисляем обратную матрицу по формуле: .

5. Проверяем правильность вычисления обратной матрицы, исходя из ее определения .

Пример.

.

Ответ: .

Второй алгоритм вычисления обратной матрицы:

Обратную матрицу можно вычислить на основании следующих элементарных преобразований над строками матрицы:

Перемена местами двух строк;

Умножение строки матрицы на любое число, отличное от нуля;

Прибавление к одной строке матрицы другой строки, умноженной на любое число, отличное от нуля.

Для того чтобы вычислить обратную матрицу для матрицы А, необходимо составить матрицу , затем путем элементарных преобразований привести матрицу А к виду единичной матрицы Е, тогда на месте единичной матрицы получим матрицу .

Пример. Вычислить обратную матрицу для матрицы А:

.

Составляем матрицу В вида:

.

Элемент = 1 и первую строку, содержащую данный элемент, назовем направляющими. Осуществим элементарные преобразования, в результате которых первый столбец преобразуется в единичный столбец с единицей в первой строке. Для этого ко второй и третьей строкам прибавим первую строку, соответственно умноженную на 1 и -2. В результате этих преобразований получим:

.

Окончательно получим

.

Откуда .

Ранг матрицы. Рангом матрицы А называется наивысший порядок отличных от нуля миноров этой матрицы. Ранг матрицы А обозначается rang(A) или r(A).

Из определения следует: а) ранг матрицы не превосходит меньшего из ее размеров, т.е. r(А) меньше или равен минимальному из чисел m или n; б) r(A)=0 тогда и только тогда, когда все элементы матрицы А равны нулю; в) для квадратной матрицы n-го порядка r(A)=n тогда и только тогда, когда матрица А - невырожденная.

Пример : вычислить ранги матриц:

.

Ответ: r(A)=1. Ответ: r(A)=2.

Назовем элементарными преобразованиями матрицы следующие:

1) Отбрасывание нулевой строки (столбца).

2) Умножение всех элементов строки (столбца) матрицы на число, не равное нулю.

3) Изменение порядка строк (столбцов) матрицы.

4) Прибавление к каждому элементу одной строки (столбца) соответствующих элементов другой строки (столбца), умноженных на любое число.

5) Транспонирование матрицы.

Ранг матрицы не изменяется при элементарных преобразованиях матрицы.

Примеры : Вычислить матрицу , где

; ;

Ответ: .

Пример : Вычислить матрицу , где

; ; ; E – единичная матрица.

Ответ: .

Пример : Вычислить определитель матрицы

.

Ответ : 160.

Пример : Определить, имеет ли матрица А обратную, и если имеет, то вычислить ее:

.

Ответ : .

Пример : Найти ранг матрицы

.

Ответ : 2.

2.4.2. Системы линейных уравнений.

Система m линейных уравнений с n переменными имеет вид:

,

где , - произвольные числа, называемые соответственно коэффициентами при переменных и свободными членами уравнений. Решением системы уравнений называется такая совокупность n чисел (), при подстановке которых каждое уравнение системы обращается в верное равенство.

Система уравнений называется совместной, если она имеет хотя бы одно решение, и несовместной, если она не имеет решений. Совместная система уравнений называется определенной, если она имеет единственное решение, и неопределенной, если она имеет более одного решения.

Теорема Крамера: Пусть - определитель матрицы А, составленной из коэффициентов при переменных “х”, а - определитель матрицы, получаемой из матрицы А заменой j-го столбца этой матрицы столбцом свободных членов. Тогда, если , то система имеет единственное решение, определяемое по формулам: (j=1, 2, …, n). Эти уравнения получили названия формул Крамера.

Пример. Решить системы уравнений по формулам Крамера:

Ответы : (4, 2, 1). (1, 2, 3) (1, -2, 0)

Метод Гаусса – метод последовательного исключения переменных, заключается в том, что с помощью элементарных преобразований система уравнений приводится к равносильной системе ступенчатого (или треугольного) вида, из которой последовательно, начиная с последних по номеру переменных, находятся все остальные переменные.

Пример : Решить системы уравнений методом Гаусса.

Ответы : (1, 1, 1). (1, -1, 2, 0). (1, 1, 1).

Для совместных систем линейных уравнений верны следующие утверждения:

· если ранг матрицы совместной системы равен числу переменных, т.е. r = n, то система уравнений имеет единственное решение;

· если ранг матрицы совместной системы меньше числа переменных, т.е. r

2.4.3. Технология выполнения операций над матрицами в среде EXCEL.

Рассмотрим некоторые аспекты работы с табличным процессором Excel, которые позволяют упростить расчеты, необходимые для решения оптимизационных задач. Табличный процессор – это программный продукт, предназначенный для автоматизации обработки данных табличной формы.

Работа с формулами. В программах электронных таблиц формулы служат для выполнения множества разнообразных расчетов. С помощью Excel можно быстро создать формулу. Формула состоит из трех основных частей:

Знак равенства;

Операторы.

Использование в формулах функций . Чтобы облегчить ввод формул, можно воспользоваться функциями Excel. Функции – это встроенные в Excel формулы. Для активизации той или иной формулы следует нажать кнопки Вставка , Функции. В появившемся окне Мастер функций слева содержится перечень типов функций. После выбора типа справа будет помещен список самих функций. Выбор функций осуществляется щелчком клавиши мыши на соответствующем названии.

При выполнении операций над матрицами, решении систем линейных уравнений, решении оптимизационных задач можно применять следующие функции Excel:

МУМНОЖ - умножение матриц;

ТРАНСП - транспонирование матрицы;

МОПРЕД - вычисление определителя матрицы;

МОБР - вычисление обратной матрицы.

Кнопка находится на панели инструментов. Функции для выполнения операций с матрицами находятся в категории Математические .

Умножение матриц с помощью функции МУМНОЖ . Функция МУМНОЖ возвращает произведение матриц (матрицы хранятся в массивах 1 и 2). Результатом является массив с таким же числом строк, как массив 1, и с таким же числом столбцов, как массив 2.

Пример. Найти произведение двух матриц А и В в среде Excel (см. рис 2.9):

; .

Введите матрицы А в ячейки А2:C3 и В в ячейки E2:F4.

Выделите диапазон ячеек для результата умножения – H2:I2.

Введите формулу умножения матриц =МУМНОЖ(A2:C3, E2:F4).

Нажмите клавиши CTRL+SHIFT+ENTER.

Вычисления обратной матрицы с помощью функции МОБР .

Функция МОБР возвращает обратную матрицу для матрицы, хранящейся в массиве. Синтаксис: МОБР(массив). На рис. 2.10 приведено решение примера в среде Excel.

Пример. Найти матрицу, обратную к данной:

.

Рисунок 2.9. Исходные данные для умножения матриц.