matematyka macierze id 282933

background image

1

MATEMATYKA - Macierze


Niech będą dane dwa zbiory M, N, kolejnych początkowych liczb naturalnych:

M =

1, 2, 3, 4, ..... m-1, m

N =

1, 2, 3, 4, ..... n-1, n


Niech dany będzie iloczyn kartezjański tych zbiorów, którego elementami są pary
licz

b, z których pierwsza należy do zbioru M, zaś druga do zbioru N:

Iloczyn kartezjański

M x N =

i, j

i

1, 2, 3, ..... m

j

1, 2, 3, ..... n


Definicja I

Jeżeli każdej parze ( i,j ) należącej do iloczynu kartezjańskiego

( i,j )

M x N przyporządkujemy dokładnie jedną liczbę rzeczywistą ( a

ij

) to

funkcję tą nazywa się

macierzą o elementach rzeczywistych.

Niech dane będą dwa zbiory:

M =

1, 2, 3

N =

1, 2

M x N =

(1,1) (1,2) (2,1) (2,2) (3,1) (3,2)


Każdej parze ( i,j )

a

ij

(1,1)

a

11

(1,2)

a

12

Macierz

(2,1)

a

21

(2,2)

a

22

(3,2)

a

32


Każdą macierz można zapisać w postaci tablicy o m – wierszach i o

n

– kolumnach:


a

11

a

12



a

ij

– gdzie:

a

21

a

22

i

– nr wiersz, w którym dany element się znajduje

a

31

a

32

j

– nr kolumny, w której dany element się znajduje


Liczby określające ilość wierszy (liczebność zbioru M), oraz liczby określające

ilość kolumn (liczebność zbioru N) nazywamy wymiarem macierzy i zapisujemy:
m x n

background image

2

Dane są zbiory:

M =

1, 2, 3

N =

1, 2, 3, 4


Zapisać macierz w postaci tablicy wiedząc, że:

a

ij

=

1 dla i<j

-2 dla i=j

½ dla i>j


Rozwiązanie:

a

11

a

12

a

13

a

14

-2 1 1 1

a

21

a

22

a

23

a

24

=

1

/

2

–2 1 1

a

31

a

32

a

33

a

34

1

/

2

½ -2 1


Macierze oznaczać będziemy dużymi literami alfabetu i tak np. macierz A o
elementach a

ij

, wymiaru m x n

oznaczać będziemy A = [a

ij

] m x n

, lub krócej

A

m x n

B = [ a

ij

]

m x n

lub B

m x n


Definicja II

Macierz A = [a

ij

]

m x n

nazywamy

macierzą kwadratową

jeżeli m=n.


A

m x n

= A

n

jeżeli m = n - macierz A stopnia n ( kwadratowa )


a

11

a

12

a

13

........................ a

1(n-1)

a

1n

a

21

a

22

a

23

........................ a

2(n-1)

a

2n

a

31

a

32

a

33

........................ a

3(n-1)

a

3n

A =

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -



Macierz kwadratowa

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -



m = n

a

(n-1)1

a

(n-1)2

a

(n-1)3

..... a

(n-1) (n-1)

a

(n-1) n

a

n1

a

n2

a

n3

................ a

n(n-1)

a

nn


Definicja III

Macierz A = [ a

ij

]

m x n

nazywamy

macierzą prostokątną

jeżeli m

n.

Definicja IV

Elementy a

11

, a

22

, a

33

...... A

nn

( i=j ) macierzy kwadratowej A

n

( A stopnia

n) nazywamy

główną przekątną

macierzy.


background image

3

Definicja V

Macierz A = [a

ij

]

m x n

, której wszystkie elementy a

ij

= 0 nazywamy

macierzą zerową

i oznaczamy:

0

m x n


0 0

0

3 x 2

=



0 0





0 o


Definicja VI

Macierz kwadratową A = [a

ij

]

m x n

, której wszystkie elementy [a

ij

] = 1

nazywamy

macierzą jedynkową

i oznaczamy:

J

m x n

1, 1, 1

J

3 x 3

=

1, 1, 1

1, 1, 1


Definicja VII

Macierz kwadratową A

n

, której elementy [a

ij

] spełniają warunek:


A

ij

=

1 dla i = j

0 dla i

j

nazywamy

macierzą jednostkową

i oznaczamy:

I

n

a

11

a

12

a

13



I

3

=

a

21

a

22

a

23

a

31

a

32

a

33


1, 0, 0

I

3

=

0, 1, 0

0, 0, 1








I

2

=

 

1, 0

0, 1




background image

4

Definicja VIII

Macierz kwadratową A

n

, w której dla każdego i

j , a

ij

= 0 nazywamy

macierzą diagonalną

:


1, 0, 0

A

3

=

0, -2, 0



-

na przekątnej są dowolne liczby rzeczywiste

0, 0, -

5

/

2



reszta zero


Definicja IX

Macierz kwadratową A

n

, w której elementy [a

ij

] = 0 dla i > j - nazywamy

macierzą trójkątną – górną

:


1, 2, 0



.

A

3

=

0, 5, 3

- elementy

poniżej głównej przekątnej to same zera

.

0, 0, 0



Definicja X

Macierz kwadratową A

n

, w której elementy [a

ij

] = 0 dla i < j nazywamy

macierzą trójkątną dolną

:


1, 0, 0

.

A

3

=

-5, 3, 0

- elementy

nad główną przekątną to same zera

.

-2, 0, 1



Definicja XI

Macierz kwadratową A

n

, w której dla każdej pary ( i, j )

M x N (

należącej do iloczynu kartezjańskiego M x N ) spełniony jest warunek a

ij

= a

ji

nazywamy

macierzą symetryczną

:


a

11

a

12

a

13

a

14



1 5 3

.



.

a

21

a

22

a

23

a

24



A

3

=

5 -2 1

A

n

=

.



.

a

31

a

32

a

33

a

34

3 1 0

.

a

41

a

42

a

43

a

44


background image

5

DZIAŁANIA NA MACIERZACH


Niech dane będą macierze:

A = [a

ij

]

m x n

; B = [b

ij

]

m x n

; C = [c

ij

]

m x n


Definicja XII

Sumą macierzy A

m x n

i B

m x n

nazywamy macierz

C

m x n

, w której

elementy c

ij

spełniają warunek:

c

ij

= a

ij

+ b

ij

np.


A

2 x 3

+ B

2 x 3

=

a

11

a

12

a

13

+

b

11

b

12

b

13

+

a

11

b

11

a

12

b

12

a

13

b

13

a

21

a

22

a

23

b

21

b

22

b

23

a

21

b

21

a

22

b

22

a

23

b

23


1 3 -1

0 1 -1

1 4 -2

A + B =



4 2 2

+

2 1 1

=

6 3 3

0 1 5

-3 0 1

-3 1 6


A + B =

2 1

+

1 0 2

=

3 1 ?

3 0

1 1 1

4 1 ?

-

działanie niewykonalne !


Dodajemy macierze tylko tych samych wymiarów !


Definicja XIII

Iloczynem liczby rzeczywistej

przez macierz

A = [a

ij

]

m x n

nazywamy taką macierz

B = [b

ij

]

m x n

, w której

b

ij

=

x a

ij

Np.

a

11

a

12

a

11

a

12

x A

3 x 2

=

a

21

a

22

=



a

21

a

22

a

31

a

32

a

31

a

32

Właściwości powyższych działań:


1. Dodawanie macierzy jest przemienne, czyli :

A + B = B + A - gdy :
A

m x n

; B

m x n

( muszą być jednakowego wymiaru )

2.

Dodawanie macierzy jest łączne :

( A + B ) + C = A + ( B + C )

( muszą być tego samego wymiaru )

3.

Jeżeli A + B = A

B = 0 ( B

jest macierzą zerową 0

m x n

)

4.

Rozdzielność mnożenia macierzy przez liczbę względem dodawania
macierzy :

x (A + B) =

x A +

x B A

m x n

; B

m x n

background image

6


Definicja XIV

Różnicą macierzy A B

nazywamy sumę macierzy

A

i macierzy

przeciwnej do

B

:

A

B = A + (-B)

( elementy macierzy B dodajemy z

przeciwnym znakiem )
B = -1B

MNOŻENIE MACIERZY


Definicja XV

Iloczynem macierzy A

m x k

przez macierz B

k x m

nazywamy taką

macierz

C

m x n

, w której elementy c

ij

spełniają warunek :


c

ij

= a

i1

x b

1j

+ a

i2

x b

2j

+ a

i3

x b

3j

+ ............. + a

ik

x b

kj

dla każdej pary ( i , j )


np.

Wyznacz iloczyn A x B :

a

11

a

12

b

11

b

12



a

11

b

11

+ a

12

b

21

a

11

b

12

+ a

12

b

22

A

2 x 3

x B

2 x 2

=

a

21

a

22

x

b

21

b

22

=

a

21

b

11

+ a

22

b

21

a

21

b

12

+ a

22

b

22

a

31

a

32

a

31

b

11

+ a

32

b

21

a

31

b

12

+ a

32

b

22

A

3 x 2

x B

2 x 2

= C

3 x 2


Aby wyznaczyć element znajdujący się w pierwszym wierszu w pierwszej

kolumnie należy wymnożyć pierwszy wiersz pierwszej macierzy przez pierwszą
kolumnę drugiej macierzy,
Aby znaleźć element pierwszy wiersz drugiej kolumny należy wymnożyć pierwszy
wiersz pierwszej macierzy przez

drugą kolumnę drugiej macierzy.


1 3 1

1 2

1+3+2 2+9+2

6 13

A x B =

2 1 1

x

1 3

=

2+1+2 4+3+2

=

5 9

2 2



Własności mnożenia


1.

Mnożenie macierzy nie jest przemienne :

A x B

B x A

2.

Łączność mnożenia :

( A x B ) x C = A x ( B x C )
3.

Rozdzielczość mnożenia względem dodawania :

A x ( B + C ) = A x B + A x C
4.

Jeżeli macierz ( F + G ) mnożymy przez macierz H to :

background image

7

( F + G ) x H = F x H + G x H
( nie wolno przest

awiać elementów )

( F + G ) x H

H x F + H x G


Macierz transponowana


Definicja :

Macierz

B

n x m

nazywa się

transpozycją lub macierzą transponowaną

do

macierzy

A

m x n

, jeśli dla każdej pary

( i j )

M x N

zachodzi równość :

a

ij

= b

ji

A =

a

11

a

12

a

13

A

T

=

a

11

a

21

pierwszy wiersz stał się

a

21

a

22

a

23

a

12

a

22

pierwszą kolumną ,

a

13

a

23

drugi wiersz

– drugą kolumną

Znajdź macierz : A

T


a)

1 2 3



b)

1 2



c)

2 3

A =

0 1 1



A =



0 1

A =

1 1

1 3 1

-1 12

-4 5

7 0


Dane są macierze :

4 1



3 1

A =

5 0



B =



0 0



0 1

2 1



2 2



0 1



Oblicz : a) ( A + B)

T

; b) A

T

+ B

T


Własność :

( A + B )

T

= A

T

+ B

T


Dane są macierze :

1 0 -1

A =

2 -1 3



B =

3 2 0

0 1 2

1 -1 0

Oblicz :
a) (A * B)

T

b) B

T

* A

T

c) A

T

* B

T


Własność :

( A x B )

T

= B

T

x A

T

background image

8

Definicja :
Jeżeli macierz A = [a

ij

]

n x n

( kwadratowa ) spełnia warunek :

A

T

= A

To macierz

A

jest

macierzą symetryczną

( a

ij

= a

ji

)



Definicja :
Macierz kwadratową

A

spełniającą warunek :

A

T

x A = A x A

T

= I

( równa

macierzy jednostkowej ) nazywamy

macierzą ortogonalną

.

Macierz odwrotna

Definicja :

Macierz kwadratową

B = [ b

ij

]

n x n

nazywamy

macierzą odwrotną

do macierzy

A =[a

ij

]

jeśli spełniony jest warunek :

A x B = B x A = I

Macierz odwrotną do macierzy

A

oznaczamy

A

-1

Sprawd

ź, czy macierz B jest macierzą odwrotną do macierzy A :



1)
A =

4 1



B = 1/7

3 -1

5 3



-5 4



2)

-1 2 3

0 -1 1

A =

4 5 1



B =

2 0 1



0 1 -1

-1 1 1


3)

1 2 0

-1 1 -1

A =

5 3 1



2/3 -

1/2 ½

2 1 1



-

2/3 ½ 3/2




1.

Znajdź o ile istnieje macierz odwrotną do macierzy A :



A =

1 2

-2 -4




background image

9

Definicja :

Macierz, która nie posiada macierzy odwrotnej nazywamy

macierzą osobliwą

.



Wyznacz macierz odwrotną do macierzy :

A =

1 2

3 1




Dane są macierze :


1 0 3 1

1 0

A

T

=

1 3 0 2



B =

1 -1

C

T

=

1 2 2 1

5 -1 0 2

2 -1

0 1 4 -1



Oblicz :

a) (C * B

T

A) * A

T

b) A

T

* [(B * C

T

)

T

A]

c) B

T

* A

T

– 2C

T


PRZEKSZTAŁCENIA ELEMENTARNE


Definicja :

Przekształceniami elementarnymi danej macierzy A = [ a

ij

]

m x n

nazywamy

następujące działania na wierszach lub kolumnach macierzy.

T

1

– polega na pomnożeniu wszystkich elementów wybranego wiersza lub kolumny

przez liczbę



0

T

2

– polega na zamianie miejscami dwóch dowolnie wybranych wierszy lub kolumn

T

3

– polega na dodaniu do wszystkich elementów wybranego wiersza lub kolumny

odpowiada

jących im elementów innego wiersza lub kolumny pomnożonych

przez liczbę



0




Przykład :
Wykonaj na macierzy A

kolejno przekształcenia : T

1

: ( k

2

* 2 ) ; T

3 :

( w

1

+ 2 * w

3

) ;

T

2

: ( k

1

, k

3

)

1 0 2 3

1 0 2 3

1 0 10 5

A =

-1 1 2 0

T

1

: ( k

2

* 2 )

-1 2 2 0

T

3

: ( w

1

+ 2w

3

)

-1 1 2 0

T

2

: ( k

1

,k

3

)

0 0 4 1

0 0 4 1

0 0 4 1

background image

10

10 0 1 5

2 1

–1 0

4 0 0 1


Dana jest macierz :

8 2 4 5

A =

3 2 4 0

-1 1 2 0

wykonać :
a) T = T

2

: ( k

4

, k

2

)

T

2

( k

1

, k

4

)

T

2

( k

3

, k

4

)

b) T = T

3

( k

1

+ (-1) k

3

)

T

1

( k

1

* 2 )

T

2

( w

1

, w

2

)


Twierdzenie :

Jeżeli macierz B powstała z macierzy A poprzez przekształcenie elementarne typu
T

1

, T

2

, T

3

to rząd macierzy A równa się rzędowi macierzy B

rz

A

= rz

B


Aby obliczyć rząd macierzy postaramy się przy pomocy przekształceń elementarnych
na wierszach i kolumnach doprowadzić macierz do postaci :

I 0



0 0

Stopień bloku kwadratowego otrzymanego w prawym górnym rogu macierzy określa
rząd macierzy.

Znajdź rząd macierzy :

1 0 1 0 1

A =

0 1 1 1 0

rz A = 3

3 2 5 1 3


Obliczyć rząd macierzy :

1 2 0 1

A =

3 2 1 0

rzA = 3

1 0 1 2

Własności rzędu macierzy


a)

Jeżeli macierz A jest macierzą diagonalną lub trójkątną to rząd rzA
jest równy ilości niezerowych elementów tej macierzy leżących na głównej
przekątnej.

b) ( Twierdzenie Sylwestra )

Dla dowolnych dwóch macierzy A i B , dla których istnieje iloczyn A x B zachodzi
relacja :

rz ( A B )

min { rzA , rzB }

c)

Dla dowolnych dwóch macierzy A i B tego samego wymiaru zachodzi warunek :

rz ( A + B )

rzA + rzB

d)

Jeżeli macierz jest kwadratowa stopnia n to :

rzA = n

gdy

A

jest macierzą nieosobliwą

det

A

0

background image

11

e) Je

żeli A jest kwadratowa stopnia n to :

rz A < n

gdy

A

jest macierzą osobliwą

det

A = 0

f)

Jeżeli A i B są macierzami stopnia n i istnieje macierz B

-1

(

det

B

0 ) to :

rz A = ( B * A * B

-1

)

g)

Jeżeli A ma wymiar

n x k

i rz A = k to :

rz ( A

T

* A ) = k

( k

– liczba kolumn )


Sprawdzić własność 2 , 3 , 6 dla macierzy :

1 0 2

1 1 2

A =

0 1 1

B =

2 0 1

1 2 0

1

–1 2


Obliczyć rząd :

1 2 3

–1 4

B =

2 1 1 2 1

-1 1 2

–3 3


WYZNACZNIK MACIERZY


Wyznacznikiem macierzy kwadratowej A = [ a

ij

]

n x n

nazywa się liczbę oznaczoną

symbolem

det

A lub

A



Aby obliczyć wyznacznik macierzy stopnia drugiego korzystamy ze wzoru :

a

11

a

12

= a

11

a

22

- a

12

a

21

a

21

a

22


Oblicz wyznacznik macierzy A , B , C :

A =

2 1

B =

-1 1

C =

6 3

1 0

1 2

4 -1

A

= -1

B

= -3

C

= 21


Gdy macierz jest stopnia trzeciego

do obliczania wyznacznika najczęściej stosuje

się metodę Sarussa. Polega ona na tym, że poniżej wyznacznika stopnia trzeciego
dopisujemy jego pierwszy wiersz, a następnie drugi. Następnie tworzymy sześć
iloczynów ( po trzy czynniki każdy ), z których trzy bierzemy ze znakiem dodatnim, a
trzy pozostałe ze znakiem przeciwnym. Następnie sumujemy.

a

11

a

12

a

13

a

21

a

22

a

23

= a

11

a

22

a

33

+ a

21

a

32

a

13

+ a

31

a

12

a

23

- a

13

a

22

a

31

- a

23

a

32

a

11

-

a

31

a

32

a

33



- a

33

a

12

a

21

a

11

a

12

a

13

a

21

a

22

a

23

background image

12


Oblicz wyznacznik macierzy :

2 1 3

4 2 2

5 1 1

det

A = 4

A =



4 2 2

B =

1 1 1

C =

2 0 1

det

B = 0

1 1 0

2 1 1

1 1 1

det

C = -4


definicja : (

określenie macierzy A

ij

)


Niech dana będzie macierz kwadratowa A stopnia n. Macierz A

ij

oznacza macierz,

która powstaje z macierzy A przez usunięcie z niej i-tego wiersza i j-tej kolumny.

Zapisz macierz A

13

, A

23

, A

33

jeśli



1 2 0 1

A =

1 1 1 1

-1 2 3 1

0 2 4 1


Definicja :
Minorem M

ij

nazywamy wyznacznik macierzy kwadratowej powstałej z macierzy A

przez usunięcie z niej i-tego wiersza i j-tej kolumny.
M

ij

=

det

A

ij

=

A

ij


Oblicz minory M

13

, M

11

, M

23

dla macierzy :

1 0 1 1

A =

1 2 1 1

M

11

= 0

0 1 0 1

M

23

= -3

1 1 2

–1

M

13

= -1


Definicja :
Dopełnieniem algebraicznym elementu a

ij

macierzy A

nazywamy liczbę :

D

ij

= (-1)

i+j

* M

ij

D

ij

= (-1)

i+j

*

det

A

ij

Dana jest macierz :

2 4 5 2

A =

3 1 0 1

1 1 0 0

0 2 0 0

zapisz i oblicz dopełnienie algebraiczne a

21

, a

14

a

21

=0 a

14

=0

Dana jest macierz :

2 0 2

B =

3 4 2

1 2 2

oblicz D

11

, D

23

, D

33

D

11

=4 D

23

= -4 D

33

=8


Twierdzenie Laplace’a ( stosuje się do obliczania wyznacznika macierzy dowolnego
stopnia)
Jeżeli A = [a

ij

]

nxn

to wyznacznik macierzy można przedstawić następująco :


background image

13

a

11

a

12

a

13

..... a

1n

a

21

a

22

a

23

..... a

2n

a

31

a

32

a

33

..... a

3n

...............................
...............................
a

n1

a

n2

a

n3

..... a

nn


a)

Rozwinięcie twierdzenia Laplace’a względem i-tego wiersza :

det

A = a

i1

D

i1

+ a

i2

D

i2

+ a

i3

D

i3

+ ..... + a

in

D

in

b)

Rozwinięcie twierdzenia Laplace’a względem j-tej kolumny :

det

A = a

1j

D

1j

+ a

2j

D

2j

+ a

3j

D

3j

+ ..... + a

nj

D

nj


( ustala się ten wiersz lub kolumnę, która zawiera najwięcej zer )


Oblicz wyznacznik stosując rozwinięcie Laplace’a :

1 4 5

A =

0 2 0

2 1 0

det

A =

A

= -20


Stosując twierdzenie Laplace’a oblicz wyznacznik macierzy :

2 1 0 0



2 1 0

1 0 0

2 1 0

A

= -4

A =

3 4 1 1

B =

3 2 1

C =

0 2 1

D =

3 1 0

B

= 2

1 1 1 2

4 1 0

3 2 1

2 4 1

C

= 0

1 1 1 1

D

= -1


Własności wyznacznika :
1.

Jeżeli A jest macierzą diagonalną to

det

A = a

11

* a

22

* a

33

* ..... * a

nn

( iloczynem

wszystkich elementów leżących na jej głównej przekątnej ).
Wyznacznik macierzy jednostkowej = 1

det

I

n

= 1

2.

Jeżeli macierz A

n

jest macierzą trójkątną górną lub dolną to

det

A = a

11

* a

22

* a

33

* ......... * a

nn

( iloczynem wszystkich elementów

leżących na głównej przekątnej ).

3.

Wyznacznik macierzy, której wiersz lub kolumna zawiera wszystkie elementy
zerowe jest równy 0.

4.

Jeżeli A jest macierzą kwadratową stopnia n to wyznacznik macierzy A jest równy
wyznacznikowi macierzy A

T

det

A =

det

A

T

5.

Jeżeli w macierzy A dwa wiersze lub dwie kolumny są identyczne to wyznacznik
macierzy A

jest równy 0

det

A = 0

( dotyczy również macierzy, w której jeden

wiersz lub kolumna jest wielokrotnością innego wiersza lub kolumny).

6.

Jeźeli B =

* A to

det

B =

n

*

det

A ( gdzie n jest stopniem macierzy A ).

7. Twierdzenie

Cauchy’ego

Jeżeli A = [a

ij

]

nxn

B = [b

ij

]

nxn

to

det

( AB ) =

det

A *

det

B

Uwagi :

Jeżeli na macierzy A wykonamy pewne przekształcenia elementarne to wyznacznik
macierzy wyjściowej jest równy wyznacznikowi macierzy otrzymanej po
przekształceniach elementarnych wykonanych na macierzy A przy czym :

background image

14

­ Jeżeli wykonano przekształcenie T

1

to wyznacznik należy pomnożyć przez 1/

(odwrotność liczby przez którą mnożony był wiersz lub kolumna ).

­ Jeżeli wykonano przekształcenie T

2

to wyznacznik należy pomnożyć przez (-1)

­ Przekształcenie typu T

3

nie zmienia wyznacznika.

MACIERZE ODWROTNE


Twierdzenie

Jeżeli

det

A

0 to A

-1

= 1/

det

A [ D

ij

]

T


Wyznacz macierz odwrotną do : A =

1 1

6 8

det

A= 8-6 = 2

0


D

11

= (-1)

2

*

8

= 8

D

12

= (-1)

3

*

6

= -6

D

21

= (-1)

3

*

1

= -1

D

22

= (-1)

4

*

1

= 1


D

ij

=

8 -6

[D

ij

]

T

=

8 -1

-1 1

-6 1

A

-1

=

½ *

8 -1

=

4 -1/2

-6 1

-

3 ½

sprawdzenie:
A * A

-1

= I

A

-1

* A = I zgodne


1 4 5

A =

2 0 3

det

A = 7

0 1 0

D

11

= (-1)

2

*

0 3

= -3 D

12

= (-1)

3

*

2 3

= 0 D

13

= (-1)

4

*

2 0

= 2

1 0

0 0

0 1


D

21

= (-1)

3

*

4 5

= 5 D

22

= (-1)

4

*

1 5

= 0 D

23

= (-1)

5

*

1 4

= -1

1 0

0 0

0 1


D

31

= (-1)

4

*

4 5

= 12 D

32

= (-1)

5

*

1 5

= 7 D

33

= (-1)

6

*

1 4

= -8

0 3

2 3

2 0





-3 0 2

-3 5 12

[ D

ij

] =



5 0 -1

[ D

ij

]

T

=

0 0 7

12 7 -8

2 -1 -8


-3 5 12

-3/7 5/7 12/7

background image

15

A

-1

= 1/7

0 0 7

=

0 0 7/7

2 -1 -8

2/7 -1/7 -8/7

Sprawdzić


Twierdzenie:

Jeżeli macierz kwadratowa A jest macierzą nieosobliwą (

det

A

0 ) to istnieje ciąg

przekształceń elementarnych sprowadzających tę macierz do macierzy jednostkowej.

Twierdzenie:

Jeżeli ciąg przekształceń elementarnych sprowadza nieosobliwą macierz
kwadratową stopnia n to ten sam ciąg przekształceń elementarnych sprowadza
macierz jednostkową do macierzy A

-1

( przekształcenia dokonujemy albo na

wierszach, albo na kolumnach).
Jeżeli w trakcie przekształceń elementarnych otrzymamy wiersz lub kolumnę zerową
tzn., że macierz odwrotna nie istnieje.
A I

T

n


I A

-1


Wyznacz poprzez operacje elementarne macierz odwrotną do macierzy :

1

–2 1

1 0 3

1 1 1

A =

2 2 0

B =

1 0 2

C =

-1 0 1

1 0 1

1 1 0

0 1 2

C

-1

– nie istnieje


Wyznacz macierz X

z równania :

1. A * X = B

2. A * X

– B = C

3. 3A

– 2X = C

4. XA

2

+ B

T

= XA

5. B

T

* A * B * X

– C(X + C) = 0

6. A(X

– A

T

)

– 2A

2

= 0





1) * A

-1

A * X = B

A

-1

* A * X = A

-1

* B

I * X = A

-1

* B

X = A

-1

*B





2)

A * X

– B =C

+B

A

-1

*

A * X = C + B

A

-1

* A * X = A

-1

(C +B)

X * I = X
I * X = X
A * A

-1

= I

A

-1

* A = I

background image

16

I * X = A

-1

(C +B)

X = A

-1

(C +B)




3) 3A

– 2X = C

- 3A

- 2X = C

– 3A

* -1/2

X = -1/2 ( C

–3A)




4) XA

2

+ B

T

= XA

-XA

XA

2

+ B

T

– XA = 0

- B

T

XA

2

– XA = -B

T

X (A

2

– A) = -B

T

*(A

2

– A)

-1

odwrotność (dzielenie)

X= -B

T

(A

2

– A)





5)

B

T

* A * B * X

– C (X + C) = 0

B

T

* A * B * X

– CX - C

2

= 0

+C

2

B

T

ABX

– CX = C

2

(B

T

AC - C)

-1

*



(B

T

AC - C)X = C

2

X = (B

T

AC

– C)

-1

* C

2





6)
A(X

– A)

T

– 2A

2

= 0

A(X

T

– A

T

)

– 2A

2

= 0

+ 2A

2

A(X

T

– A

T

) = 2A

2

AX

T

– AA

T

= 2A

2

+ AA

T

A

-1

*

AX

T

= 2A

2

+ AA

T

X

T

= A

-1

(2A

2

+ AA

T

)

T

(X

T

)

T

= X

(X

T

)

T

= [A

-1

(2A

2

+ AA

T

)]

T

X = [A

-1

(2A

2

+ AA

T

)]

T


PIERWIASTKI CHARAKTERYSTYCZNE MACIERZY


Definicja:
Wielomianem charakterystycznym macierzy A nazywamy wielomian :

W (

) =

det

( A -

* I )


Definicja:
Równaniem charakterystycznym macierzy A nazywamy równanie :

det

( A -

I ) = 0

background image

17

Definicja:
Rozwiązanie równania charakterystycznego nazywamy pierwiastkami
charakterystycznymi macierzy A

Znajdź pierwiastki charakterystyczne macierzy A =

1 1

2 1


W (

) =

det

(

1 1

-

1 0

)

2 1

0 1


W (

) =

det

(

1 1

-

0

)

2 1

0


W (

) =

det

1-

1



2 1-



W (

) =

det

(1 -

) (1 -

)

– 2

= (1 -

)

2

– 2 = 1

2

– 2

+

2

– 2 =

2

– 2

- 1


Tworzymy równanie :

2

– 2

- 1 a = 1 b = -2 c = -1

= b

2

– 4ac

= (-2)

2

– 4 * 1 * (-1) = 4 – 4*(-1) = 4 + 4 = 8

= 8



> 0

  

8



2



1

=

a

b

2



a

b

2





2

2

2

2



2

)

2

1

(

2



2





2

2

2

2



2

)

2

1

(

2



2





2





2


UKŁADY RÓWNAŃ


Definicja :
Układ m o n niewiadomych x

1

, x

2

, x

3

, ........ , x

n

nazywamy układem równań

liniowych, gdy jest w postaci :

a

11

x

1

+ a

12

x

2

+ ......... + a

1n

x

n

= b

1

a

21

x

1

+ a

22

x

2

+ ......... + a

2n

x

n

= b

2

...................................................
a

n1

x

1

+ a

n2

x

2

+ ..........+ a

nn

x

n

= b

n


gdzie a

ij

R i = 1 ...... n j = 1 ......... n

background image

18

Układ można zapisać w postaci równania wektorowego :

m

a

a

a

a

1

13

12

11

..

* x

1

+

m

a

a

a

a

2

23

22

21

..

* x

2

+ .......... +

nm

n

n

n

a

a

a

a

..

3

2

1

* x

n

=

n

b

b

b

b

..

3

2

1

=

=

mn

m

m

n

n

a

a

a

a

a

a

a

a

a

...

...

...

...

...

...

...

2

1

2

22

21

1

12

11

*

n

x

x

x

...

2

1

=

m

b

b

b

...

2

1


Definicja :
Jeżeli układ nie posiada rozwiązania to nazywamy go układem sprzecznym

Definicja :
Jeżeli układ posiada dokładnie jedno rozwiązanie to nazywamy go układem
oznaczonym.

Definicja :
Jeżeli układ posiada nieskończenie wiele rozwiązań to nazywamy go układem
nieoznaczonym.

Twierdzenie Kroneckera-

Capelli’ego :

Układ równań liniowych w postaci :

A * x = b

gdzie A jest macierzą A

mn

x

R

n

jest wektorem w przestrzeni R

n

posiada rozwiązanie wtedy i tylko wtedy gdy rząd macierzy A równy jest rzędowi
macierzy poszerzonej. rzA = A|B



Przykład :
Dany jest układ równań macierzowych. Sprawdź czy układ posiada rozwiązanie?
Jeżeli tak, to znajdź je.

0

1

1

2

*

2

1

x

x

=

1

4


Należy sprawdzić czy rz A = rz A|b

rz A =

0

1

1

2

2

1

2k

k

0

1

1

0

rz = 2

background image

19

rz A|b =

1

4

0

1

1

2

2

1

2k

k

1

4

0

1

1

0

 

1

3

k

k

0

4

0

1

1

0

 

2

3

4k

k

0

0

0

1

1

0

rz = 2


Układ posiada rozwiązanie ponieważ rzA = rzA|b

0

2

1

2

1

x

x

x

=

1

4

1

0

4

2

1

2

1

x

x

x

x

1

= 1


2+x

2

= 4

x

2

= 4-2 = 2

x

2

= 2


Istnieje jedno rozwiązanie : x

1

= 1 , x

2

= 2


Definicja :
1.

Jeżeli rzA

rzA|b to układ równań jest układem sprzecznym

2.

Jeżeli rzA = rzA|b i rz = n to układ równań posiada dokładnie jedno rozwiązanie

3.

Jeżeli rzA = rzA|b i rz < n to układ równań posiada nieskończenie wiele
rozwiązań


Wyznacz li

czbę rozwiązań w układzie :

2

1

0

1

0

1

1

2

3

*

3

2

1

x

x

x

=

3

1

2

n = 3

rzA =

2

1

0

1

0

1

1

2

3

 

1

3

k

k

2

1

0

0

0

1

2

2

3

 

2

1

*

3

k

1

1

0

0

0

1

1

2

3

 

3

2

k

k

1

0

0

0

0

1

1

3

3

 

2

1

k

k

1

0

0

0

0

1

1

3

0

 

3

1

*

2

k

1

0

0

0

0

1

1

1

0

 

2

3

k

k

1

0

0

0

0

1

0

1

0

rz = 3

rzA|b =

3

1

2

1

0

0

0

0

1

0

1

0

 

1

4

k

k

3

0

2

1

0

0

0

0

1

0

1

0

 

2

4

2k

k

3

0

0

1

0

0

0

1

0

1

0

rz = 3


rzA = rzA|b = n

układ posiada jedno rozwiązanie


background image

20

METODY ROZWIĄZYWANIA UKŁADÓW RÓWNAŃ


Definicja :
Układ n równań liniowych o n niewiadomych w postaci Ax = b nazywamy układem
Cramera
, gdy det A

0


Niech macierz A =

n

p

p

p

p

...

3

2

1

Oznaczamy przez A

k

macierz utworzoną z macierzy A przez zastąpienie k-tej

kolumny kolumnę wyrazów wolnych.
A

k

=

n

k

k

p

p

b

p

p

p

p

...

1

1

3

2

1

...


Twierdzenie Cramera
Układ równań Cramera posiada dokładnie jedno rozwiązanie określone wzorem :

x

k

=

A

A

k

det

det

k = 1 ......... n


Przykład :
Rozwiąż układ równań metodą Cramera

2

2

1

2

1

2

4

3

1

2

1

3

2

1

x

x

x

x

x

x

x

A =

1

0

2

0

1

2

2

1

4

detA =

1

0

2

0

1

2

2

1

4

= 4+0+0-4-0+2 = 2

Ilość równań = 3
Ilość niewiadomych = 3

ilość równań = ilości niewiadomych

det A =2

0 tzn. jest to układ Cramera

x

1

=

A

A

det

det

1

A

1

= ?

x

2

=

A

A

det

det

2

A

2

= ?

x

3

=

A

A

det

det

3

A

3

= ?

A

1

=

1

0

2

0

1

1

2

1

1

= 1+0+0+4-0+1 = 6

background image

21

A

2

=

1

2

2

0

1

2

2

1

4

= 4-8+0-4-0-2 = -10

A

3

=

2

0

2

1

1

2

1

1

4

= 8+0+2+2-0+4 = 16

X

1

=

2

6

= 3

X

2

=

2

10

= -5

X

3

=

2

16

= 8


R

ozwiąż układ równań :

5

7

4

1

2

3

4

4

3

3

2

1

3

2

1

3

2

1

x

x

x

x

x

x

x

x

x

n = 3

detA =

7

4

1

1

2

3

4

3

1

= 14+48-3+8-4-63 = 0

Ponieważ detA = 0 to nie jest to układ Cramera
Należy zbadać rzędy macierzy A i macierzy poszerzonej
rz A = 2 rz A|b = 3

rzA

rzA|b

układ nie posiada rozwiązania



Inna szybsza metoda polega na przekształceniach elementarnych. Poprzez
przekształcenia elementarne na wierszach macierzy poszerzonej doprowadzamy
macierz A do macierzy jednostkowej. Rozwiązanie otrzymanego układu równań jest
zarazem rozwiązaniem układu wyjściowego na mocy twierdzenia :

Jeżeli macierz [A

*

|b

*

] powstaje z macierzy [A|b] poprzez przekształcenia elementarne

na wierszach to układy równań :
A

*

x = b

*

Ax = b

Są równoważne (tzn. mają ten sam zbiór rozwiązań).

Rozwiąż jest układ równań :



7

3

3

0

3

3

3

2

1

3

2

3

2

1

3

2

1

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

x

background image

22

to nie jest układ Cramera ponieważ liczba niewiadomych jest różna od ilości
równań
Po przekształceniach otrzymujemy :

1

0

1

1

1

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

1

A

*

b

*

Podstawiając wartości z otrzymanej macierzy do układu równań otrzymujemy :



1

1

0

0

0

0

1

0

1

0

1

0

0

1

3

2

1

3

2

1

3

2

1

x

x

x

x

x

x

x

x

x

1

0

0

1

1

3

2

1

x

x

x

Równanie otrzymane jest równoważne z równaniem otrzymanym do rozwiązania.
Oba posiadają to samo rozwiązanie.

Jeżeli podczas przekształceń otrzymamy równanie (wiersz) sprzeczne np. 2=0
wnioskujemy, że układ równań nie posiada rozwiązania.


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
matematyka dyskretna w 2 id 283 Nieznany
matematyka wzory id 284044 Nieznany
cw 13 Analiza Matematyczna (calki) id
Przeksztalcenia macierzowe id 4 Nieznany
k macierze1 id 229458 Nieznany
Matematyka dyskretna id 283281 Nieznany
P Prewysz Kwinto, M Dynus Matematyka finansowa id 343546
Matematyka lista1 id 283685 Nieznany
Matematyka 17 id 283105 Nieznany
matematyka Grupa C id 282911
Matematyka [ macierze][ szeregi], matematyka macierze, Liczenie wyznaczników w macierzy 3x3
Matematyka Macierze
Operacje na macierzach id 33628 Nieznany
k macierze id 229457 Nieznany
ZAdania z matematyki, MACIERZE I WYZNACZNIKI-2010, MACIERZE I WYZNACZNIKI - ZADANIA
matematyka Grupa A id 282910
odwracanie macierzy id 333150 Nieznany
analiza matematyczna wzory id 60875

więcej podobnych podstron