Матрицы. Действия над матрицами

Содержание

Слайд 2

Содержание лекции

Содержание лекции

Слайд 3

Ключевые понятия

Ключевые понятия

Слайд 4

Основные понятия и определения Матрицей называется таблица, состоящая из n строк

Основные понятия и определения

Матрицей называется таблица, состоящая из n строк и

m столбцов.
Таблица имеет вид:
Слайд 5

 

Слайд 6

Обозначение матрицы Матрицы обозначаются заглавными латинскими буквами (A, B, A1, B1)

Обозначение матрицы

Матрицы обозначаются заглавными латинскими буквами (A, B, A1, B1) или

А={аij}n×m.
Матрица, у которой все элементы внутри равны 0, называется нулевой матрицей и обозначается «O».
Слайд 7

 

Слайд 8

 

Слайд 9

Действия над матрицами Две матрицы одинаковой размерности называются равными, если равны элементы, стоящие на одинаковых местах.

Действия над матрицами

Две матрицы одинаковой размерности называются равными, если равны элементы,

стоящие на одинаковых местах.
Слайд 10

Суммой 2-х матриц одинаковой размерности называется матрица, элементы которой находят по

Суммой 2-х матриц одинаковой размерности называется матрица, элементы которой находят по

правилу:
А={аij}n×m, B={bij}n×m
A+B=C={cij}n×m.
cij=aij+bij - складываются элементы, стоящие на одинаковых местах.
Слайд 11

 

Слайд 12

Для того чтобы матрицу умножить на число, надо каждый элемент матрицы

Для того чтобы матрицу умножить на число, надо каждый элемент матрицы

умножить на это число:
А={аij}n×m; α-число
α∙А={аij}n×m
Слайд 13

Если А={аij}n×m, B={bij}n×m, то разностью матриц А и В называется матрица C={cij}n×m, где cij=aij-bij.

Если А={аij}n×m, B={bij}n×m, то разностью матриц А и В называется матрица

C={cij}n×m, где cij=aij-bij.
Слайд 14

Введём операцию умножения матрицы таким образом, чтобы выполнялось условие: Аn×p∙Вp×m=Сn×m.

Введём операцию умножения матрицы таким образом, чтобы выполнялось условие:
Аn×p∙Вp×m=Сn×m.

Слайд 15

 

Слайд 16

Свойства операций над матрицами А+В=В+А А∙В≠В∙А α∙(А+В)= αА+ αВ А(В+С)=А∙В+А∙С (строго!)

Свойства операций над матрицами

А+В=В+А
А∙В≠В∙А
α∙(А+В)= αА+ αВ
А(В+С)=А∙В+А∙С (строго!)

Слайд 17

5) Если в матрице А строки заменить местами, то получим так

5) Если в матрице А строки заменить местами, то получим так

называемую транспонированную матрицу.
Если А – матрица, то АТ – транспонированная матрица, тогда (АТ)Т=А; (А∙В)Т=ВТ∙АТ
Слайд 18

6) Для квадратных матриц вычисляют определители матриц, которые обозначаются символами ΔА;

6) Для квадратных матриц вычисляют определители матриц, которые обозначаются символами ΔА;

|A|; ||A||; detA (детерминант), являющиеся числом.
det(A∙B)=detA∙detB
Замечание! Все операции определены.
Слайд 19

Обратная матрица Матрица А-1 называется обратной матрице А, если А-1∙А=А∙А-1=Е. Вывод

Обратная матрица

Матрица А-1 называется обратной матрице А, если А-1∙А=А∙А-1=Е.
Вывод 1: обратная

матрица существует для квадратной матрицы.
Слайд 20

 

Слайд 21

Квадратная матрица, у которой определитель отличен от 0, т.е. |А|≠0, называется

Квадратная матрица, у которой определитель отличен от 0, т.е. |А|≠0, называется

невырожденной. В противном случае называется вырожденной.
Слайд 22

Теорема о единственности обратной матрицы. Если матрица имеет обратную, то единственную.

Теорема о единственности обратной матрицы.
Если матрица имеет обратную, то единственную.

Слайд 23

Теорема о существовании обратной матрицы. Чтобы матрица имела обратную, необходимо и

Теорема о существовании обратной матрицы.
Чтобы матрица имела обратную, необходимо и достаточно,

чтобы она была квадратной и невырожденной.
Необходимость доказательства следует из выводов. Доказательство достаточности представляет собой процесс представления матрицы, которая, по определению, и будет обратной.
Слайд 24

Алгоритм построения обратной матрицы 1) Убеждаемся, что матрица квадратная (для прямоугольных

Алгоритм построения обратной матрицы

1) Убеждаемся, что матрица квадратная (для прямоугольных матриц

нет обратных).
2) Вычисляем определитель квадратной матрицы. Если определитель равен 0, то делаем вывод, что у матрицы нет обратной.
Слайд 25

3) Если определитель не равен 0, то вычисляем алгебраические дополнения элементов

3) Если определитель не равен 0, то вычисляем алгебраические дополнения элементов

матрицы.
4) Из алгебраических дополнений составляем так называемую присоединённую матрицу (Ã={Aij}n×n).
5) Транспонируем присоединённую матрицу.
Слайд 26

 

Слайд 27

Линейная зависимость и линейная независимость столбцов и строк

Линейная зависимость и линейная независимость столбцов и строк

 

Слайд 28

Столбцы называются линейно-независимыми, когда линейная комбинация равна 0 при всех α=0.

Столбцы называются линейно-независимыми, когда линейная комбинация равна 0 при всех α=0.
Столбцы

называются линейно-зависимыми, если линейная комбинация равна 0 не при всех α=0.
Слайд 29

Теорема. Столбцы линейно-зависимы, когда хотя бы один столбец является линейной комбинацией

Теорема.
Столбцы линейно-зависимы, когда хотя бы один столбец является линейной комбинацией остальных.
Теорема.
Столбцы

матрицы можно представить в виде линейной комбинации столбцов матрицы Е.
Слайд 30

Ранг матрицы Дана матрица размером n×m. Минором порядка r (Mr) называется

Ранг матрицы

Дана матрица размером n×m.
Минором порядка r (Mr) называется определитель, составленный

из элементов, стоящих на пересечении любых r строк и любых r столбцов матрицы.
r≤min{n;m}
Слайд 31

 

Слайд 32

 

Слайд 33

Минор порядка r называется базисным, если он отличен от 0, и

Минор порядка r называется базисным, если он отличен от 0, и

миноры более высоких порядков равны 0 или не существуют.
Порядок базисного минора называется рангом матрицы (число r).
Слайд 34

Нахождение ранга матрицы через миноры трудоёмкая операция. Существует алгоритм, позволяющий достаточно

Нахождение ранга матрицы через миноры трудоёмкая операция. Существует алгоритм, позволяющий достаточно

легко найти ранг и базисный минор.
Слайд 35

Теорема. Ранг матрицы равен максимальному числу линейно-зависимых столбцов матрицы. Максимальное число

Теорема.
Ранг матрицы равен максимальному числу линейно-зависимых столбцов матрицы.
Максимальное число линейно-независимых строк

равно максимальному числу линейно-независимых столбцов.
Слайд 36

Теорема. Линейные преобразования столбцов или строк матрицы не меняют ранг матрицы.

Теорема.
Линейные преобразования столбцов или строк матрицы не меняют ранг матрицы.
К линейным

преобразованиям строк относятся следующие преобразования:
Слайд 37

перестановка строк местами; прибавление к одной строке другой строки, умноженной на

перестановка строк местами;
прибавление к одной строке другой строки, умноженной на некоторое

число;
умножение строки на некоторое число;
те же действия со столбцами.
Слайд 38

Теорема. Ранг матрицы равен числу ненулевых строк (столбцов), полученных в результате

Теорема.
Ранг матрицы равен числу ненулевых строк (столбцов), полученных в результате применения

элементарных преобразований, которые позволяют выделить строки и столбцы, являющиеся линейными комбинациями других строк (столбцов), т.е. выделить базисный минор.
Слайд 39

 

Слайд 40

Применим к матрице элементарные преобразования. Подчеркнём элементы, имеющие одинаковые индексы. Ниже

Применим к матрице элементарные преобразования.
Подчеркнём элементы, имеющие одинаковые индексы.
Ниже или выше

этих элементов будем получать 0, если понадобится, устраним линейно-зависимые строки.
Слайд 41

 

Слайд 42

Вопросы и задания для самопроверки

Вопросы и задания для самопроверки

Слайд 43

Рекомендуемая литература

Рекомендуемая литература