- •Формальные средства и алгоритмы анализа и моделирования динамических систем
- •Элементарные алгебраические операции над векторами и матрицами
- •Определитель матрицы
- •Расчёт определителя методом Гаусса-Жордана
- •Разложение симметричных матриц по схеме Холецкого
- •Обратные матрицы
- •Обращение матриц методом Гаусса-Жордана
- •Собственные числа и векторы матриц
- •Понятие и свойства собственных чисел и векторов
- •Обращение матриц с использованием lu-разложения
- •Обращение симметричных матриц с использованием схемы Холецкого
- •Метод вращений Якоби решения симметричной полной проблемы собственных значений
- •Литература
Элементарные алгебраические операции над векторами и матрицами
Сложение векторов
Для сложения векторов определена процедура, состоящая в сложении их соответствующих элементов:
,
,
,
где
– количество элементов векторов
,
и
,
т.е. оба слагаемых должны обладать
одинаковой размерностью.
Модуль и норма вектора
Нормой вектора называется число, равное сумме квадратов его элементов:
Модулем вектора называется число, равное квадратному корню из его нормы. При наличии геометрической интерпретации вектора это число характеризует его длину:
Скалярное произведение векторов
Скалярным произведением двух векторов в общем случае называется число, равное сумме произведений их соответствующих элементов:
В частном случае, когда размерность множителей равна трём и они допускают геометрическую интерпретацию, скалярное произведение векторов может быть вычислено как произведение их модулей на косинус угла между ними2:
Скалярное
произведение взаимно-ортогональных
векторов равно нулю. Операция скалярного
произведения обладает свойствами
коммутативности, т.е.
и дистрибутивности:
.
Векторное произведение векторов
Векторным произведением двух неколлинеарных векторов и , определённых в трёхмерном пространстве, называется такой вектор , также определенный в трёхмерном пространстве, для которого выполняются следующие условия:
,
где
– угол между векторами
и
;вектор ортогонален вектору и вектору ;
Тройка векторов
– правая.
Упорядоченная тройка векторов называется правой, если видимый из конца третьего вектора кратчайший поворот от первого ко второму вектору осуществляется против часовой стрелки, в противном случае тройка называется левой.
Для получения компонент вектора, являющегося результатом векторного произведения, можно воспользоваться определителем (см. раздел 1.2), вычисляемым разложением по первой строке:
,
где
– ортонормированный базис, образующий
правую тройку векторов.
В
случае, когда сомножители коллинеарны
(лежат на одной прямой), их векторное
произведение считается равным нулевому
вектору. Векторное произведение обладает
свойством антикоммутативности, т.е.
,
и дистрибутивности:
.
С точки зрения геометрической интерпретации, модуль векторного произведения векторов равен площади параллелограмма, прилежащими сторонами которого являются эти векторы.
Смешанное произведение векторов
Смешанным
(или векторно-скалярным) произведением
трёх векторов
,
и
,
определенных в трёхмерном пространстве,
называется число, равное
и обозначаемое как
.
Абсолютная величина смешанного произведения векторов . . равна объёму параллелепипеда, построенного на этих векторах. При этом если тройка векторов , , некомпланарная (векторы не лежат в одной плоскости) и правая, то их смешанное произведение положительно, а если тройка левая – отрицательно.
Для смешанного произведения справедливы следующие равенства:
;
;
Смешанное произведение равно нулю, если среди сомножителей имеется хотя бы одна пара коллинеарных векторов.
Значение смешанного произведения можно найти, вычислив следующий определитель:
Сложение матриц
Процедура сложения матриц состоит в сложении значений их соответствующих элементов:
,
,
,
,
где
– количество строк матриц
,
и
,
– количество их столбцов, т.е. размерности
слагаемых матриц должны совпадать.
Умножение матриц
Процедура умножения матриц имеет следующую формальную запись:
,
,
,
Каждый
элемент
матрицы
представляет собой результат скалярного
произведения
-ой
строки матрицы
(первого сомножителя) на
-ый
столбец матрицы
(второго сомножителя). Таким образом,
произведение двух матриц существует
только тогда, когда количество столбцов
первого сомножителя равно количеству
строк второго сомножителя.
Умножение
матриц некоммутативно, т.е.
,
но обладает свойствами ассоциативности,
т.е.
,
и дистрибутивности:
.
Произведение двух и более матриц равно произведению соответствующих им транспонированных матриц, взятых в обратном порядке:
Частным случаем матричного произведения является так называемое диадное или тензорное произведение векторов:
,
,
,
Результатом такого произведения векторов будет являться матрица, количество строк которой равно числу элементов первого сомножителя (который интерпретируется как столбец), а количество столбцов – числу элементов второго сомножителя (интерпретируется как строка). В частном случае, если размерности обоих векторов равны трём, то результатом произведения будет тензор второй валентности [8].
Умножение вектора на матрицу или матрицы на вектор также может рассматриваться как частный случай матричного произведения, причём в первом случае вектор интерпретируется как строка, а во втором – как столбец:
,
,
,
,
Результатом первого произведения будет являться вектор-строка, с количеством элементов, равным количеству столбцов матрицы, а второго – вектор-столбец, с количеством элементов, равным количеству строк матрицы.
