podstawy algebry macierzy

background image

RW – 1.2 – dr inż. Jan Ruchel

1/4

Macierze

PODSTAWY ALGEBRY MACIERZY

Macierz A

m,n

,

gdzie

„ m „ to ilość wierszy, „ n „ ilość kolumn

a

i,j

element macierzy z

”i-tego„ wiersza, „j-tej„ kolumny

Operacje na macierzach

Równość macierzy

A

m,n

= B

m,n

.

def

a

i,j

= b

i,j

8

6

4

2

4

3

2

1

8

6

4

2

4

3

2

1

Dodawanie (odejmowanie) macierzy

A

m,n

± B

m,n

= C

m,n

.

def

c

i,j

= a

i,j

± b

i,j

9

2

13

5

2

3

5

2

1

2

0

2

4

0

12

3

2

1

Mnożenie macierzy przez skalar

A

m,n

* c = B

m,n

.

def

b

i,j

= a

i,j

* c

2

0

3

3

1

3

1

2

1

4

2

1

3

1

0

1

WIERSZ A

i

KOLUMNA A

(j)

A

3,2

background image

RW – 1.2 – dr inż. Jan Ruchel

2/4

Macierze

16

0

48

12

8

4

4

0

12

3

2

1

*

4

Mnożenie macierzy przez skalar jest przemienne

16

0

48

12

8

4

4

*

4

0

12

3

2

1

A

m,n

* c = c * A

m,n

Iloczyn dwóch macierzy

Iloczyn wierszy(sumo-mnożenie) pierwszej macierzy i
odpowiadających elementów kolumn drugiej macierzy

A

m,n

* B

n,s

= C

m,s

.

def

j

k

b

n

k

k

i

a

j

i

c

,

1

*

,

,

2

9

14

7

4

0

2

3

2

1

*

1

2

3

3

2

1

Iloczyn wielu macierzy

A

m,n

* B

n,s

* C

s,t

* D

t,v

= E

m,v

15

16

37

63

0

21

0

1

2

3

0

1

*

1

2

2

1

*

4

0

2

3

2

1

*

1

2

3

3

2

1

Iloczyn wielu macierzy

A

1

2

3

3

2

1

background image

RW – 1.2 – dr inż. Jan Ruchel

3/4

Macierze

B

A*B

SUMA

1

-2

-1

7

14

21

21

3

2

5

9

2

11

11

0

4

4

C

A*B*C

SUMA

1

-2

-1

-21

0

-21

-21

-2

1

-1

5

-16

-11

-11

D

A*B*C*D

SUMA

-1

0

3

2

21

0

-63

-42

-42

2

1

0

3

-37

-16

15

-38

-38

Mnożenie macierzy jest łączne

A

m,n

* B

n,s

* C

s,t

= A

m,n

* (B

n,s

* C

s,t

)

Mnożenie macierzy jest rozdzielne względem dodawania

( A

m,n

+ B

m,n

) * C

n,s

= A

m,n

* C

n,s

+ B

m,n

* C

n,s

Mnożenie macierzy nie jest przemienne

A

m,n

* B

n,s

B

n,s

* A

m,n

2

9

14

7

4

0

2

3

2

1

*

1

2

3

3

2

1

4

8

12

11

10

9

1

2

5

1

2

3

3

2

1

*

4

0

2

3

2

1

Transpoza macierzy

Macierz transponowaną względem macierzy A

m,n

nazywa się taką

macierz

T

m

n

A

,

w której wiersze odpowiadają kolumnom macierzy A

m,n

8

6

4

2

4

3

2

1

T

8

4

6

3

4

2

2

1

a

T

i,j

a

j,i

Transpoza macierzy posiada następujące własności:

background image

RW – 1.2 – dr inż. Jan Ruchel

4/4

Macierze

(A

T

)

T

= A

Transpoza macierzy transponowanej przywraca pierwotną macierz

8

4

6

3

4

2

2

1

T

8

6

4

2

4

3

2

1

(A

T

+ B + C)

T

= (A

T

)

T

+ B

T

+ C

T

= A + B

T

+ C

T

Transpoza sumy macierzy jest sumą macierzy transponowanych

(ABCD)

T

= D

T

C

T

B

T

A

T

Transpoza iloczynu macierzy jest iloczynem macierzy
transponowanych w odwrotnej kolejności.

background image

RW – 1.3
– dr inż. Jan Ruchel

1/4

Macierze - rozkład

Rodzaje macierzy

(ze względu na kształt i elementy macierzy)

Macierz zerowa

0

A

m,n

.

def

a

i,j

= 0 (m, n

– dowolne)

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Macierz kwadratowa

A

n,n

9

8

7

6

5

4

3

2

1

Macierz symetryczna

S

n,n

.

def

s

i,j

= s

j,i

5

0

3

0

1

2

3

2

1

Przekątna macierzy (przekątna główna) – a

i,i

Elementy o tym samym wskaźniku wiersza i kolumny

3

2

1

1

9

2

6

1

2

Macierz diagonalna

D

n,n

.

def

d

i,i

0 oraz d

i,j

= 0

1

0

0

0

4

0

0

0

3

background image

RW – 1.3 – dr inż. Jan Ruchel

2/4

Macierze - rozkład

Macierz skalarna

S

n,n

.

def

s

i,i

= c (dla c 0) oraz s

i,j

= 0

3

0

0

0

3

0

0

0

3

Macierz jednostkowa E

E

n,n

.

def

e

i,i

= 1 oraz e

i,j

= 0

1

0

0

0

1

0

0

0

1

Iloczyn skalaru przez macierz jednostkow

ą daje macierz skalarną

S = c * E

(np. S = 3 * E)

3

0

0

0

3

0

0

0

3

1

0

0

0

1

0

0

0

1

*

3

Iloczyn macierzy

A

T

*A

jest macierzą symetryczną

A

T

* A = S

2

1

1

0

2

1

2

0

1

2

1

1

6 1

1 5

*

Transpoza macierzy symetrycznej daje macierz pierwotną

N

T

= (A

T

* A)

T

= A

T

* A = N

Dla macierzy symetrycznej P iloczyn

m

m

m

n

n

n

T

n

m

N

A

P

A

,

,

,

,

*

*

daje macierz symetryczną

2

3

1

2

1

1

3

0

0

3

2

1 1

3

2

1

6

9

3

6

3

3

2

1 1

3

2

1

39

24

15

24

15

9

15

9

6

*

*

*

background image

RW – 1.3 – dr inż. Jan Ruchel

3/4

Macierze - rozkład

Dla macierzy kwadratowych można zdefiniować potęgowanie

A * A = A

2

Macierz idempotentna A

A

2

= A

1

0

0

1

1

0

0

1

1

0

0

1

1

0

0

1

2

*

Macierz

elementarna

(trójkątna lub trapezowa)

Macierz zawi

erająca poniżej lub powyżej przekątnej same 0

2

1

0

0

3

2

1

0

4

3

2

1

1

0

0

2

1

0

3

2

1

0

0

0

0

0

0

2

0

5

3

0

0

3

1

0

0

0

5

background image

RW – 1.3 – dr inż. Jan Ruchel

4/4

Macierze - rozkład

Rozkład macierzy na czynniki elementarne

Macierz

kwadratową

(n,n)

można rozłożyć na iloczyn dwóch macierzy

trójkątnych

(n,n)

, z których pierwsza składa się z elementów zerowych nad

przekątna główną, a druga ma elementy=0 pod przekątna główną

A

n,n

= H

T

n,n

* G

n,n

Elementy położone na przekątnej jednej z macierzy H lub G mogą być

dowolnie ustalonymi liczbami z wy

jątkiem zera. Najczęściej przyjmuje się na

przekątnej macierzy G jedynki

, a pozostałe elementy macierzy H i G

wyznacza się z definicji mnożenia macierzy.

Macierz

prostokątną poziomą (czyli m<n) można rozłożyć na iloczyn

macierzy trójkątnej H

m,m

i macierzy

trapezowej G o „m” wierszach i „n”

kolumnach

(identycznych rozmiarów , co macierz rozkładana).

A

m,n

= H

T

m,m

* G

m,n

Elementy na przekątnej macierzy G (mogą być ustalone jako = 1
(zalecane).

Przykład rozkładu macierzy

2

4

6

4

3

5

13

3

2

3

13

7

2

0

0

3

1

0

2

1

3

1

2

3

2

0

1

4

3

0

0

1

2

*

Macierz symetr

yczną można rozłożyć na iloczyn dwóch macierzy

(

z których jedna jest transpozą drugiej).

N

n,n

= R

T

n,n

* R

n,n

9

6

3

6

8

10

3

10

42

3

0

0

2

2

0

1

4

5

3

2

1

0

2

4

0

0

5

*

Macierz R nazywamy pierwiastkiem kwadratowym macierzy N.

UWAGA! ROZKŁAD I WSZYSTKIE INNE DZIAŁANIA NA MACIERZACH WYKONYWANE
„RĘCZNIE” NALEŻY WYKONYWAĆ ŁĄCZNIE Z KONTROLAMI SUMOWYMI.

background image

RW – 1.4 – dr inż. Jan Ruchel

1/4

Macierze - odwrotność

Wyznaczniki i minory macierzy

Wyznaczniki

Wyznacznikiem macierzy kwadratowej

A

stopnia n o elementach

a

ij

nazywamy funkcję rzeczywistą elementów a

ij

określoną wzorem

det

*

*.....*

A

A

a

a

a

i

j

np

1

2

Gdzie sumowanie przebiega wszystkie permutacje wskaźników

(i, j,...,p)

ciągu

(1, 2,...,n)

, przy czym znak plus jest, gdy

(i, j,...,p)

tworzą permutację

parzystą, a znak minus jest gdy wskaźniki te tworzą permutację nieparzystą.

Minory

Jeżeli w macierzy A skreśli się

i-

ty”

wiersz i

j-

tą”

kolumnę, to

wyznacznik takiej

podmacierzy nosi nazwę minora i oznaczany jest przez

M

i,j

.

A

1

2

1

2

1

2

2

5

3

M

1,1

1

2

5

3

Algebraiczne

dopełnienie (czyli minor z odpowiednim znakiem)

elementu

a

ij

macierzy

A

A

i,j

= (-1)

i+j

* M

i,j

Wartość wyznacznika macierzy A możemy wyznaczyć za pomocą
dopełnień

)

(

)

(

*

*

det

j

j

i

i

A

a

A

a

A

Przy czym wskaźnik „i” oznacza dowolny wiersz a „j” dowolną
kolumnę („a” z wyznacznika i „A” z macierzy dopełnień
algebraicznych) .

background image

RW – 1.4 – dr inż. Jan Ruchel

2/4

Macierze - odwrotność

Właściwości macierzy

Rząd macierzy R(A)

Rząd macierzy definiuje się jako liczbę jej liniowo niezależnych
wierszy lub jako liczbę jej liniowo niezależnych kolumn.

Rząd macierzy R(A) stanowi najwyższy stopień minorów macierzy
A różnych od zera

0 < R( A

n,m

) min(n, m)

gdzie min(n, m) oznacza mniejszy wymiar macierzy A.

Własności

R(A) = R(A

T

)

R(ABC) min (R(A) , R(B) , R(C))

Macierz kwadratowa

A

n,

jest pełnego rzędu

(macierzą

nieosobliwą)

, gdy

R( A

n,n

) = n

czyli

det (A) 0

Macierz kwadratowa A jest niepełnego rzędu

(

macierzą osobliwą),

gdy

det (A) = 0

Macierz prostokątna pionowa

A

n,m

(n> m)

jest kolumnowo

pełnego rzędu (regularną kolumnowo), gdy

R(A

n,m

) = m

Macierz prostokątna pozioma

A

n,m

(n < m)

jest wierszowo

pełnego rzędu (regularną wierszowo), gdy

R( A

n.m

) = n

Defektem macierzy A

n.m

nazywamy liczbę całkowitą określoną

wzorem

d = min ( n, m )

– R (A

n,m

)

background image

RW – 1.4 – dr inż. Jan Ruchel

3/4

Macierze - odwrotność

ii

a

Wszystkie macierze pełnego rzędu posiadają defekt zerowy, czyli

d = 0

.

Jeżeli macierz posiada

d > 0

, to macierz ta jest niepełnego rzędu,

czyli

osobliwa

.

Ślad macierzy

dla macierzy kwadratowej

A

n,n

.

Sp ( A

n,n

) =

Macierz odwrotna

Odwrotność lewostronna (dla macierzy pionowej)

(A

m,n

)

-1

* A

n,m

= E

m,m

Odwrotność prawostronna (dla macierzy poziomej)

A

n,m

* (A

m,n

)

-1

= E

n,n

Jeżeli macierz kwadratowa

A

stopnia

n * n

jest

ni

eosobliwa, czyli jest macierzą której rząd R(A)= n, to

istnieje dokładnie jedna

macierz odwrotna:

E

A

A

A

A

n

n

n

n

n

n

n

n

,

1

,

1

,

,

*

*

Własności odwrotności:

( A*B*C )

-1

= C

-1

B

-1

A

-1

A

-1

= (H

T

* G)

-1

= G

-1

* (H

T

)

-1

A

-1

= (A

-1

)

T

(dla macierzy symetrycznej)

(A

T

)

-1

= (A

-1

)

T

background image

RW – 1.4 – dr inż. Jan Ruchel

4/4

Macierze - odwrotność

T

D

A

A

*

det

1

1

Odwrotność liczona za pomocą macierzy dopełnień
algebraicznych

A

-1

macierz odwrotna

Det |A|

wyznacznik macierzy A

D

T

macierz dopełnień
algebraicznych (dla A)

2

20

22

6

6

8

12

4

6

3

*

2

*

1

3

*

1

*

2

1

*

2

*

4

3

*

1

*

4

1

*

2

*

2

3

*

2

*

1

3

3

1

2

2

1

4

2

1

A

1

2

3

3

1

2

1

1

2

3

3

1

2

1

0

6

6

3

3

2

2

3

,

1

2

,

1

1

,

1

M

M

M

1

2

3

3

1

2

1

1

4

3

3

1

4

1

6

12

6

3

3

4

2

3

,

2

2

,

2

1

,

2

M

M

M

0

2

2

2

1

2

1

2

4

2

2

1

4

1

4

8

4

2

2

4

2

3

,

3

2

,

3

1

,

3

M

M

M

0

2

4

1

1

6

1

1

0

M

0

2

4

1

1

6

1

1

0

D

0

1

1

2

1

1

4

6

0

T

D

0

5

,

0

5

,

0

1

5

,

0

5

,

0

2

3

0

0

1

1

2

1

1

4

6

0

*

2

1

*

det

1

1

T

D

A

A

background image

RW – 1.5 – dr inż. Jan Ruchel

1/3

Macierze – układ równań

Układ równań

a

1,1

* x + a

1,2

* y + a

1,3

* z = l

1

a

2,1

* x + a

2,2

* y + a

2,3

* z = l

2

a

3,1

* x + a

3,2

* y + a

3,3

* z = l

3

zapis algebraiczny

A * X = L

(zapis macierzowy układu równań)

Macierz odwrotna dla macierzy współczynników przy

ni

ewiadomych układu równań określa rozwiązanie tego układu,

(dla macierzy A kwadratowej i nieosobliwej)

A

n,n

* X

n,1

= L

n,1

1

,

1

,

1

,

*

n

n

n

n

L

A

X

A * X

= L

/

mnożymy lewostronnie

* A

-1

A

-1

* A * X = A

-1

* L

(A

-1

* A) * X = A

-1

* L

( E ) * X

= A

-1

* L

E * X

= A

-1

* L

X

= A

-1

* L

Praktycznie realizacja (wariant 1):

A = H

T

* G

H

T

* (H

T

)

-1

= E

G * G

-1

= E

G

-1

* (H

T

)

-1

= A

-1

X = A

-1

* L

A

a

a

a

a

a

a

a

a

a

3

,

3

2

,

3

1

,

3

3

,

2

2

,

2

1

,

2

3

,

1

2

,

1

1

,

1

L

l

l

l

3

2

1

X

z

y

x

background image

RW – 1.5 – dr inż. Jan Ruchel

2/3

Macierze – układ równań

Układ trzech równań liniowych
x - 5y + 3z = -5
3x -13y + 17z = -21
2x -14y - 5z = -3

Macierz X

Macierz L

1

-5

3

x

-5

3

-13

17

*

y

=

-21

2

-14

-5

Z

-3

1

-5

3

1

0

0

1

-5

3

3

-13

17

=

3

2

0

*

0

1

4

2

-14

-5

2

-4

5

0

0

1

1

0

0

1.00

0.00

0.00

1

0

0

3

2

0

*

-1.50

0.50

0.00

=

0

1

0

2

-4

5

-1.60

0.40

0.20

0

0

1

1

-5

3

1.00

5.00 -23.00

1

0

0

0

1

4

*

0.00

1.00

-4.00

=

0

1

0

0

0

1

0.00

0.00

1.00

0

0

1

1.00

5.00 -23.00

1.00

0.00

0.00

30.30

-6.70

-4.60

0.00

1.00

-4.00

*

-1.50

0.50

0.00

=

4.90

-1.10

-0.80

0.00

0.00

1.00

-1.60

0.40

0.20

-1.60

0.40

0.20

Macierz X

Macierz L

3

30.30

-6.70

-4.60

-5

1

=

4.90

-1.10

-0.80

*

-21

-1

-1.60

0.40

0.20

-3

Macierz X

Macierz L

1

-5

3

3

-5

3

-13

17

*

1

=

-21

2

-14

-5

-1

-3

Kontrola

Iloczyn

odwrotnośći

Macierz A-1

Rozwiązanie

Macierz A

Odwrotność

Macierz G

-1

Macierz (H

T

)

-1

Macierz A

-1

Odwrotność

Macierz G

Macierz G

-1

E

Macierz G

Rozkład

Macierz H

T

Macierz (H

T

)

-1

E

Układ

Macierz A

Macierz A

Macierz H

T

background image

RW – 1.5 – dr inż. Jan Ruchel

3/3

Macierze – układ równań


Document Outline


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
podstawy algebry macierzy
Podstawy algebry i analizy tensorowej
Algebra macierze
algebra, macierze
Podstawy algebry liniowej mscierze
Podstawy algebry Boole
Podstawowe skay macierzyste, procesy glebotwrcze i systematyka gleb Polski
Algebra macierze 01 12
podstawy algebry teoria
1.Algebra macierzy, Geodezja, rachunek wyrówmawczy
teoria algebra macierze
algebra macierzy
(2374) algebra macierze
algebra macierzy
2a program prod algebra macierzy20070325
Algebra macierz odwrotna
,algebra , Macierze odwrotne
Arkusz2 zadań z Algebry Macierze i wyznaczniki

więcej podobnych podstron