
- •1. Сложение матриц
- •2. Умножение матриц
- •Матричные операции
- •4. Методы вычисления определителей.
- •5. Линейные неоднородные системы уравнения
- •6. Решение системы линейных уравнений матричным способом
- •7. Определители второго порядка, их свойства
- •8. Определитель третьего и п-го порядка, их свойства
- •9. Алгебраические дополнения и миноры
- •10. Понятие обратной матрицы. Ранг матрицы, его свойства
- •11. Система линейных уравнений. Однородные системы
- •12. Теория Кронекера-Капелли
- •Необходимость
- •Достаточность
- •13. Матричная запись системы линейных уравнений
- •14. Метод решения системы с помощью обратной матрицы
- •15. Решение системы линейных уравнений методом Крамера
- •16. Решение системы линейных уравнений методом Гаусса
- •17. Система линейных неравенств
- •18. Векторы. Основные понятия
- •19. Линейные операции над векторами
- •20. Скалярное произведение векторов, его свойства
- •Свойства скалярного произведения.
- •21. Векторное произведение векторов, его свойства
- •Свойства векторного произведения.
- •22. Базис. Коллинеарность и компланарность
- •23. Условие ортогональности двух векторов
- •25. Разложение вектора по ортам координатных осей
- •26. Модуль вектора. Направляющие косинусы
- •27. Действия над векторами, заданными проекциями
- •28. Смешанное произведение векторов и его свойства
- •Свойства смешанного произведения.
1. Сложение матриц
Складывать можно только матрицы одинакового размера.
Сложение матриц
есть
операция нахождения матрицы
,
все элементы которой равны попарной
сумме всех соответствующих элементов
матриц
и
,
то есть каждый элемент матрицы
равен
Свойства сложения матриц:
1.коммутативность: A+B = B+A;
2.ассоциативность: (A+B)+C =A+(B+C);
3.сложение с нулевой матрицей: A + Θ = A;
4.существование противоположной матрицы: A + (-A) = Θ;
Все свойства линейных операций повторяют аксиомы линейного пространства и поэтому справедлива теорема:
Множество всех матриц одинаковых размеров mxn с элементами из поля P (поля всех действительных или комплексных чисел) образует линейное пространство над полем P (каждая такая матрица является вектором этого пространства). Впрочем, прежде всего во избежание терминологической путаницы, матрицы в обычных контекстах избегают без необходимости (которой нет в наиболее обычных стандартных применениях) и четкого уточнения употребления термина называть векторами.
2. Умножение матриц
Умножение
матриц (обозначение:
,
реже со знаком умножения
) —
есть операция вычисления матрицы
,
каждый элемент которой равен сумме
произведений элементов в соответствующей
строке первого множителя и столбце
второго.
Количество столбцов в матрице
должно
совпадать с количеством строк в матрице
,
иными словами, матрица
обязана
бытьсогласованной с матрицей
.
Если матрица
имеет
размерность
,
—
,
то размерность их произведения
есть
.
Свойства умножения матриц:
1.ассоциативность (AB)C = A(BC);
2.некоммутативность (в общем случае): AB
BA;
3.произведение коммутативно в случае умножения с единичной матрицей: AI = IA;
4.дистрибутивность: (A+B)C = AC + BC, A(B+C) = AB + AC;
5.ассоциативность и коммутативность относительно умножения на число: (λA)B = λ(AB) = A(λB);
3. Ма́трица — математический объект, записываемый в виде прямоугольной таблицы элементов кольца или поля (например, целых, действительных или комплексныхчисел), которая представляет собой совокупность строк и столбцов, на пересечении которых находятся её элементы. Количество строк и столбцов матрицы задают размер матрицы. Хотя исторически рассматривались, например, треугольные матрицы[1], в настоящее время говорят исключительно о матрицах прямоугольной формы, так как они являются наиболее удобными и общими.
Матрицы широко применяются в математике для компактной записи систем линейных алгебраических или дифференциальных уравнений. В этом случае, количество строк матрицы соответствует числу уравнений, а количество столбцов — количеству неизвестных. В результате решение систем линейных уравнений сводится к операциям над матрицами.
Матричные операции
Сложение и вычитание допускается только для матриц одинакового размера.
Существует нулевая
матрица
такая,
что её прибавление к другой матрице A
не изменяет A, то есть
Все элементы нулевой матрицы равны нулю.
Возводить в степень можно только квадратные матрицы.
Ассоциативность сложения:
Коммутативность сложения:
Ассоциативность умножения:
Вообще говоря, умножение матриц некоммутативно:
. Используя это свойство, вводят коммутатор матриц.
Дистрибутивность умножения относительно сложения:
С учётом упомянутых выше свойств, матрицы образуют кольцо относительно операций сложения и умножения.
Свойства операции транспонирования матриц:
,
если обратная
матрица
существует.