Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
ekzamen_linal_Avtosokhranennyi_774.docx
Скачиваний:
67
Добавлен:
08.01.2020
Размер:
7.91 Mб
Скачать
  1. Обратная матрица. Теорема существования и единственности обратной матрицы.

  2. Квадратная матрица А наз. невырожденной, если ее определитель не равен 0.

  3. Всякая невырожденная матрица имеет обратную.

  4. Минор матрицы. Базисный минор. Ранг матрицы. Нахождение ранга матрицы с помощью элементарных преобразований.

  5. Если в матрице А выделить несколько произвольных строк и столько же произвольных столбцов, то определитель, составленный из элементов, расположенных на пересечении этих строк и столбцов называется миноромматрицы А. Если выделено s строк и столбцов, то полученный минор называется минором порядка s.

  6. Заметим, что вышесказанное применимо не только к квадратным матрицам, но и к прямоугольным. Если вычеркнуть из исходной квадратной матрицы А выделенные строки и столбцы, то определитель полученной матрицы будет являться дополнительным минором.

  7. В матрице  размеров  минор r-го порядка называется базисным, если он отличен от нуля, а все миноры (r+1)-ro порядка равны нулю или их вообще не существует.

  8. Рангом матрицы называется порядок базисного минора. В нулевой матрице базисного минора нет. Поэтому ранг нулевой матрицы, по определению полагают равным нулю. Ранг матрицы  обозначается  . ПримерНайти все базисные миноры и ранг матрицы

  9. Решение. Все миноры третьего порядка данной матрицы равны нулю, так как у этих определителей третья строка нулевая. Поэтому базисным может быть только минор второго порядка, расположенный в первых двух строках матрицы. Перебирая 6 возможных миноров, отбираем отличные от нуля 

  10. Каждый из этих пяти миноров является базисным. Следовательно, ранг матрицы равен 2.

  11. Транспонирование и его свойства.

  12. Транспонированая матрица получается из исходной путем замены строк столбцами c одинаковыми номерами.

  13. Простая операция, не требующая дополнительных пояснений. Однако для наглядности приведем пример транпонированной матрицы:

  14. Так для матрицы А

    1. A=

    1. 1

    1. 11

    1. 185

    1. 13

    1. 5

    1. 12

    1. 9

    1. 26

    1. 6

    1. 9

    1. 19

    1. 21

    1. 10

    1. 14

    1. 13

    1. 2

  15.  

  16. Транспонированная матрица будет выглядеть следующим образом.

    1. AT=

    1. 1

    1. 5

    1. 6

    1. 10

    1. 11

    1. 12

    1. 9

    1. 14

    1. 185

    1. 9

    1. 19

    1. 13

    1. 13

    1. 26

    1. 21

    1. 2

  17.  

  18. Полезными будут свойства транспонированных матриц, приведенные ниже.

  19. T)T=A

  20. (AB)T=BTAT

  21. (A+B)T=AT+BT

  22. detA=detAT

  23. Система линейных уравнений и её решение.

  24. Различные формы записи системы линейных уравнений.:

  • общая

  • матричная

  • векторная