
- •Матрицы и определители
- •1. 1 Матрицы. Понятия.
- •1.2. Основные операции над матрицами.
- •1.3. Ранг матрицы
- •1.4. Обратная матрица
- •2.2 Свойства определителей
- •9.2 Виды матриц. Ранг матрицы
- •10 Системы линейных уравнений, методы их решения.
- •10.1 Основные понятия
- •10.2 Методы решения слу
- •10.3 Исследование слу по теореме Кронекера – Капелли.
- •11 Система линейных однородных уравнений
- •12 Система линейных неравенств
- •12.1 Понятие системы линейных неравенств. Выпуклые множества. Крайние точки.
- •12.2 Геометрический метод решения системы линейных неравенств с двумя переменными
- •Тема 2. Векторная алгебра трехмерного пространства.
- •1.Геометрические векторы.
- •2.Скалярное произведение.
- •3 Векторное произведение.
- •2.4 Смешанное произведение.
- •Тема 3. Линии и поверхности первого и второго порядка. Основные формулы
- •Понятие уравнения линии на плоскости / поверхности в пространстве.
- •Уравнение прямой на плоскости.
- •3.Применение: линейное интерполирование функций.
- •4. Линейные неравенства. Графический метод линейного программирования.
- •5. Уравнение плоскости пространстве.
- •6. Уравнения прямой в пространстве.
- •7.Плоские линии второго порядка.
- •8. Поверхности второго порядка.
- •Дополнение к тЕмЕ 3. Линии и поверхности первого и второго порядка. Практический материал
- •1. Прямая линия на плоскости.
- •2[Кроме фэу]. Кривые второго порядка.
- •3. Плоскость и прямая в пространстве.
- •4. Поверхности второго порядка.
- •Например, уравнение
- •1. Понятие множества
- •2. Функция
- •2.1. Понятие функции
- •2.2. Способы задания функций.
- •2.3. Понятие функции нескольких переменных.
- •2.4. Неявные функции
- •2.5. Сложные функции
- •2.6. Элементарные функции и их классификация
- •2.7. Трансцендентные функции.
- •4. Предел функции
- •4.1. Определение предела функции
- •4.2. Односторонние пределы функции
- •4.3. Свойства пределов функции
- •4.4. Бесконечно малые и бесконечно большие функции Определение 4.4. Функция х называется бесконечно малой функцией (или просто бесконечно малой) при х хo, если
- •5. Непрерывность функции в точке
- •5.1. Точки непрерывности и точки разрыва функции
- •5.2. Основные теоремы о непрерывных функциях
- •Дифференциальное исчисление функции одной переменной Понятие производной
- •Геометрический смысл производной
- •Экономический смысл производной
- •Правила дифференцирования
- •Производные высших порядков
- •Правило Лопиталя
- •Понятие дифференциала. Геометрический смысл дифференциала. Инвариантность формы первого дифференциала.
Матрицы и определители
1. 1 Матрицы. Понятия.
Прямоугольной матрицей размера m x n называется совокупность mn чисел, расположенных в виде прямоугольной таблицы, содержащей m строк и n столбцов. Мы будем записывать матрицу в виде
A =
(4.1)
или сокращенно в
виде A = (aij)
(i =
;
j =
).
Числа aij,
составляющие данную матрицу, называются
ее элементами; первый индекс указывает
на номер строки, второй - на номер столбца.
Две матрицы A = (aij)
и B = (bij)
одинакового размера называются равными,
если попарно равны их элементы, стоящие
на одинаковых местах, то есть A
= B, если aij
= bij.
Матрица, состоящая из одной строки или одного столбца, называется соответственно вектор-строкой или вектор-столбцом. Вектор-столбцы и вектор-строки называют просто векторами.
Матрица, состоящая из одного числа, отождествляется с этим числом. Матрица размера m x n, все элементы которой равны нулю, называются нулевой матрицей и обозначается через 0. Элементы матрицы с одинаковыми индексами называют элементами главной диагонали. Если число строк матрицы равно числу столбцов, то есть m = n, то матрицу называют квадратной порядка n. Квадратные матрицы, у которых отличны от нуля лишь элементы главной диагонали, называются диагональными матрицами и записываются так:
.
Если все элементы aii диагональной матрицы равны 1, то матрица называется единичной и обозначается буквой Е:
E =
.
Квадратная матрица называется треугольной, если все элементы, стоящие выше (или ниже) главной диагонали, равны нулю. Транспонированием называется такое преобразование матрицы, при котором строки и столбцы меняются местами с сохранением их номеров. Обозначается транспонирование значком Т наверху.
Пусть дана матрица (4.1). Переставим строки со столбцами. Получим матрицу
AT
=
,
которая будет транспонированной по отношению к матрице А. В частности, при транспонировании вектора-столбца получается вектор-строка и наоборот.
1.2. Основные операции над матрицами.
Основными арифметическими операциями над матрицами являются умножение матрицы на число, сложение и умножение матриц.
Прежде всего, договоримся считать матрицы равными, если эти матрицы имеют одинаковые порядки и все их соответствующие элементы совпадают.
Перейдем к определению основных операций над матрицами.
Сложение матриц: Суммой двух матриц, например: A и B, имеющих одинаковое количество строк и столбцов, иными словами, одних и тех же порядков m и n называется матрица С = ( Сij )( i = 1, 2, …m; j = 1, 2, …n ) тех же порядков m и n, элементы Cij которой равны.
Cij = Aij + Bij ( i = 1, 2, …, m; j = 1, 2, …, n ) ( 1.2 )
Для обозначения суммы двух матриц используется запись C = A + B. Операция составления суммы матриц называется их сложением
Итак по определению имеем :
+
=
=
Из определения суммы матриц, а точнее из формулы ( 1.2 ) непосредственно вытекает, что операция сложения матриц обладает теми же свойствами, что и операция сложения вещественных чисел, а именно :
переместительным свойством : A + B = B + A
сочетательным свойством : (A + B) + C = A + (B + C)
Эти свойства позволяют не заботиться о порядке следования слагаемых матриц при сложении двух или большего числа матриц.
Умножение матрицы на число :
Произведением
матрицы A
= (Aij)
( i
= 1, 2, …, m;
j
= 1, 2, …, n
) на вещественное число
называется матрица C
= (Cij)
( i
= 1, 2, … , m;
j
= 1, 2, …, n
), элементы которой равны
Cij = Aij ( i = 1, 2, …, m; j = 1, 2, …, n ). (1.3)
Для обозначения произведения матрицы на число используется запись C = A или C = A . Операция составления произведения матрицы на число называется умножением матрицы на это число.
Непосредственно из формулы (1.3) ясно, что умножение матрицы на число обладает следующими свойствами :
распределительным свойством относительно суммы матриц:
(A + B) = A + B
сочетательным свойством относительно числового множителя:
(
)
A =
(
A)
распределительным свойством относительно суммы чисел :
( + ) A = A + A.
Замечание : Разностью двух матриц A и B одинаковых порядков естественно назвать такую матрицу C тех же порядков, которая в сумме с матрицей B дает матрицу A. Для обозначения разности двух матриц используется естественная запись : C = A – B.
Перемножение матриц :
Произведением матрицы A = (Aij) ( i = 1, 2, …, m; j = 1, 2, …, n ), имеющей порядки соответственно равные m и n, на матрицу B = (Bij) ( i = 1, 2, …, n;
j = 1, 2, …, p ), имеющую порядки соответственно равные n и p, называется матрица C = (Сij) ( i = 1, 2, … , m; j = 1, 2, … , p ), имеющая порядки, соответственно равные m и p, и элементы Cij, определяемые формулой
Cij
=
( i
= 1, 2, …, m;
j
= 1, 2, …, p
) (1.4)
Для обозначения произведения матрицы A на матрицу B используют запись
C = AB. Операция составления произведения матрицы A на матрицу B называется перемножением этих матриц. Из сформулированного выше определения вытекает, что матрицу A можно умножить не на всякую матрицу B : необходимо чтобы число столбцов матрицы A было равно числу строк матрицы B. Для того чтобы оба произведения AB и BA не только были определены, но и имели одинаковый порядок, необходимо и достаточно, чтобы обе матрицы A и B были квадратными матрицами одного и того же порядка.
Формула (1.4) представляет собой правило составления элементов матрицы C,
являющейся произведением матрицы A на матрицу B. Это правило можно сформулировать и словесно : Элемент Cij, стоящий на пересечении i-й строки и j-го столбца матрицы C = AB, равен сумме попарных произведений соответствующих элементов i-й строки матрицы A и j-го столбца матрицы B. В качестве примера применения указанного правила приведем формулу перемножения квадратных матриц второго порядка
=
Из формулы (1.4) вытекают следующие свойства произведения матрицы A на матрицу B :
сочетательное свойство : (AB) C = A (BC);
распределительное относительно суммы матриц свойство :
(A + B) C = AC + BC или A (B + C) = AB + AC.
Вопрос о перестановочном свойстве произведения матриц имеет смысл ставить лишь для квадратных матриц одинакового порядка. Элементарные примеры показывают, что произведений двух квадратных матриц одинакового порядка не обладает, вообще говоря, перестановочным свойством. В самом деле, если положить
A
=
, B
=
, то AB
=
, а BA
=
Те же матрицы, для произведения которых справедливо перестанавочное свойство, принято называть коммутирующими.
Среди квадратных матриц выделим класс так называемых диагональных матриц, у каждой из которых элементы, расположенные вне главной диагонали, равны нулю. Среди всех диагональных матриц с совпадающими элементами на главной диагонали особо важную роль играют две матрицы. Первая из этих матриц получается, когда все элементы главной диагонали равны единице, называется единичной матрицей n-ого порядка и обозначается символом E . Вторая матрица получается при всех элементах равных нулю и называется нулевой матрицей n-ого порядка и обозначается символом O. Допустим, что существует произвольная матрица A, тогда
AE = EA = A, AO = OA = O.
Первая из формул характеризует особую роль единичной матрицы Е, аналогичную то роли, которую играет число 1 при перемножении вещественных чисел. Что же касается особой роли нулевой матрицы О, то ее выявляет не только вторая из формул, но и элементарно проверяемое равенство : A + O = O + A = A. Понятие нулевой матрицы можно вводить и не для квадратных матриц.