- •Пәннің оқу-әдістемелік кешені «Матрицалар теориясы»
- •5В060100 – «Математика» мамандығы үшін
- •Мазмұны
- •2 Дәріс оқулар
- •Матрицалар теориясы
- •1.2 Матрицаларды көбейту
- •1.3 Матрицаларды көбейтудің ассоциативтілігі
- •1.4 Матрицаларды көбейтудің коммутативті еместілігі
- •1.5 Матрицаларды қосу және санға көбейту
- •1.6 Блокты матрицаларды көбейту
- •1.7 Матрицаларды көбейтудің есептеуіш аспектісі
- •1.8 Виноград әдісі
- •1.9 Штрассен әдісі
- •Ерекше емес диагональдық, үшбұрышты матрицалар группасы
- •3.1 Бейнелеулер, функциялар, операторлар.
- •2.2 Алгебралық амалдар
- •2.3 Ассоциативтілік және жақшалар
- •2.4 Матрицаларды көбейтудегі ассоциативтілік
- •2.5 Группалар
- •Ерекше емес диагональдық матрицалар группасы
- •2.8 Ішкі группалар
- •3.2 Ауыстыру және алмастыру
- •3.3 Циклдар және транспозициялар (орын ауыстырулар)
- •3.4 Ауыстырудың жұптығы
- •3.5 Сызықтық тәуелділік индикаторының жалғыздығы
- •Блокты-үшбұрышты матрица анықтауышы
- •Ішкі матрицалар және минорлар
- •Ауыстыру жайлы ескерту
- •Ауыстырулар жиынын ішкі жиындарға бөліктеу
- •Блокты-үшбұрышты матрица анықтауышы
- •Скелеттік жіктеу
- •Айнымалыларды ажырату және матрицалар
- •Скелеттік жіктеу
- •Матрицаны скелеттік жіктеу
- •Сонымен матрицасы үшін мынадай скелеттік жіктеу аламыз
- •Псевдокері Мур – Пенроуз матрицасының бар болуы және жалғыздығы
- •Белгілеу еңгізейік
- •Сызықтық алгебралық теңдеулер жүйесін шешу үшін Мур –Пенроуздың матрицасын қолдану
- •Теорема 1.
- •Дәлелдеу. Біріншіден, кез келген векторы үшін
- •Теорема 3. (5) векторлық теңдеудің шешім бар болу үшін
- •Сызықтық теңдеулер жүйесінің қалыпты псевдошешімі
- •Матрицалық теңдеулер
- •Шешімдер кеңістігінің базисі ретінде
- •Теорема 2. (19), мұндағы
- •Түріндегі теңдеулер
- •4.Канондау әдісі
- •Мысал 5. (матрицалық нөлдік бөлгіштер). Тік бұрышты
- •Кез келген матрицалары үшін
- •Нөлдің бөлгіштерін құрастыру
- •(26) Теңдікте квадрат жақшаның ішінде тұрған
- •Матрицаларды канондау
- •Түйіндес бейнелеу
- •Түйіндес кеңісік
- •Түйіндес кеңістіктің базисі
- •Түйіндес кеңістіктегі ортогональ толықтауыш
- •Түйіндес бейнелеу
- •Түйіндес бейнелеудің қасиеттері.
- •Евклид кеңістігіндегі түйіндес бейнелеу
- •Унитар және қалыпты матрицалар
- •Унитар матрицалардың анықтамасы және қасиеттері
- •Унитар ұқсастық
- •Унитар матрицалардың қасиеттері.
- •Қалыпты матрицалар
- •Қалыпты матрицалардың қасиеттері
1.7 Матрицаларды көбейтудің есептеуіш аспектісі
Айталық - өлшемді матрицалары берілсін және олардың көбейтіндісін есептеу керек болсын. Бұны есептеудің классикалық алгоритмі мынадай (программа алгоритмдік Фортран тіліне ұқсас):
Алайда алдымен
элементтерін нөлге айналдырып алу
керек.
«Бұл бағдарламаның жақсы жағы неде?»,- деген сұрақ туындайды. Бұл сұраққа жауап беру оңай емес. Алдымен бізге қандай да бір критерий қажет – айталық осы бағдарламаны орындау уақыты болсын. Алайда уақыт тек компьютердің түріне ғана тәуелді емес.
Бұл жерде бірдене түсіну үшін көптеген бөлшектерді алып тастап, ең негізгісін қалтыру керек. Егер де барлық амалдар тізбектей орындалса, онда жұмыстың орындалу уақытын амалдар санына пропорционал деп есептеуімізге болады. біз қарай жүрейік және тек арифметикалық амалдарды есептейміз. Олардың жалпы санын алгоритмнің арифметикалық күрделілігі деп атаймыз.
Алгоритм –бұл элементар амалдардың соңғы бекітілген жиынтығынан алынған элементар амалдардың тізбегі деп есептейік. Анықтық үшін, айталық бұл төрт арифметикалық амал болсын.
Сонымен, математикалық есеп қойылды. Бұрындары классикалық алгоритм ең жақсы деп есептелген. Қазір байқайтынымыздай ол бұлай емес.
1.8 Виноград әдісі
Классикалық алгоритмді қолданбай матрицаларды көбейткен алғашқылардың бірі (60 жылдардың басында) Виноград болды. Ол келесі тепе – теңдікті қолдануға болатынын көрсетті:
Айталық
болсын. Барлық
үшін екінші және үшінші қосындыны
көбейту және
қосу амалы арқылы табуға болады. Бірінші
қосынды үшін
көбейту және
қосу амалы қажет.
Нәтижесінде
– бұрынғыдай,
амал орындалады, бірақ мұнда енді
көбейту және
қосу амалы болады. көбейту амалы қосуға
қарағанда күрделі амал болғандықтан
Виноград әдісінің практикалық маңызы
бар.
1.9 Штрассен әдісі
1965
жылы Штрассен
-
өлшемді матрицаны тек қана 7 көбейтіндінің
көмегімен көбейтуді анықтады (классикалық
әдісте – 8 көбейтінді қолданылады).
Штрассеннің ойлап тапқаны «көп өлшемді
матрицалардың» тензорлық рангын есептеу
көмегімен алынады.
1.10 - өлшемді матрицалар үшін рекурсия
7
көбейтіндінің көмегімен есептелетін
-
өлшемді матрицаларды көбейтуден
аспайтын амлады қажет ететін
-
өлшемді матрицаларды көбейту әдісіне
көшу оңай.
ұмтылғанда
ұмтылғандықтан, Штрассен әдісі
классикалық әдістен асимптотикалық
жақсырақ болып табылады.
Айталық
болсын және
матрицаларын
-
өлшемді блокты матрица түрінде
қарастырайық:
Штрассен әдісінде - өлшемді матрицаларды көбейткенде коммутативтілік қолданылмайды. Сондықтан да бұл әдіс - өлшемді блокты матрицаларды көбейту үшін де қолданылады.
Сонымен,
өлшемді есеп дәл осындай жеті
өлшемді есепке келтіріледі. Бұл 7 есепті
құру үшін және осы 7 есепті шешкеннен
кейін қорытынды нәтижені алу үшін
ретті блоктарды 18 рет қосу қажет.
Көрсетілген
рекурсияны аяғына дейін «бұрмаласақ»,
соңғы кезеңде
көбейтуді аламыз. Барлық кезеңдегі
қосудың жалпы саны
құрайды. (мұнда
екендігін ескеру қажет).
Қазіргі кезде Штрассен әдісінен де аса жылдам әдістер ойлап табылған.
ДӘРІС 3,4
