
- •Линейная алгебра и функции
- •Операции над матрицами.
- •Определители и их свойства.
- •Свойства определителей.
- •Обратная матрица и алгоритм ее вычисления.
- •Понятие о ранге матрицы
- •Системы линейных уравнений. Решение и исследование системы трех линейных уравнений с тремя неизвестными.
- •Однородная система трех линейных уравнений с тремя неизвестными.
- •Решение произвольных систем линейных уравнений
- •Решение однородных систем линейных уравнений
- •Решение систем линейных уравнений методом Гаусса
- •Модель многоотраслевой экономики (балансовый метод или модель Леонтьева)
- •Многомерные вектора и векторные пространства
- •Размерность и базис векторного пространства
- •Переход к новому базису
- •Евклидово пространство
- •Линейные операторы
- •В силу линейности оператора Аполучаем
- •Собственные векторы и собственные значения линейного оператора
- •Квадратичные формы
- •Модель международной торговли
Обратная матрица и алгоритм ее вычисления.
Матрица
называетсяобратной
по отношению к матрице
,
если выполняются равенства
Прямая
и обратная матрицы, как и единичная
матрица
,
являются квадратными.
Матрица
называетсявырожденной
или особой,
если ее определитель
.
В противном случае
матрицу
называютневырожденной
или неособой.
Необходимое и достаточное условие существования обратной матрицы дает следующая теорема:
Теорема:
Обратная матрица
существует и является единственной
тогда и только тогда, когда матрица
не вырождена, т.е.
.
Необходимость:
Пусть
существует. Тогда, по определению,
.
По свойству определителя произведения двух матриц имеем
.
Следовательно,
.
Достаточность:
Пусть
- не вырождена, т.е.
.
Введем так называемуюприсоединенную
квадратную
матрицу
,
составленную из алгебраических
дополнений, элементов транспонированной
матрицы
.
Элементами присоединенной матрицы
будут
.
Умножим
теперь
на
:
.
Таким образом,
или
,
поэтому
можно принять за
.
Алгоритм
нахождения
.
Вычислить определитель
Транспонировать матрицу
(найти
).
Вычислить алгебраические дополнения для всех элементов матрицы
-
и составить сопряженную матрицу
.
Разделить матрицу
на
, т.е. найти
.
Выполнить проверку правильности вычислений
.
Понятие о ранге матрицы
Пусть
дана произвольная матрица
.
Из элементов этой матрицы вычеркиванием
строк и (или) столбцов можно получить
множество квадратных матриц размерностью
от 1 до наименьшего из значений
и
:
.
Определители
этих квадратных матриц называют минорами
матрицы
соответствующего порядка
.
Рангом
матрицы
называют наивысший порядок отличного
от нуля минора, полученного из матрицы
вычеркиванием строк и (или) столбцов.
Для обозначения ранга матрицы А
используются символы
Элементарными преобразованиями матрицы называют следующие операции:
Отбрасывание нулевых строк и (или) столбцов.
Умножение элементов строки или столбца на отличный от нуля скаляр.
Перестановка строк или столбцов.
Прибавление к строке (столбцу) линейной комбинации других строк (столбцов).
Транспонирование матрицы.
Теорема. Элементарные преобразования не изменяют ранг матрицы.
Элементарные
преобразования позволяют привести
матрицу
(или
)
к ступенчатому виду:
,
при
котором
и
,
где
.
Очевидно,
что ранг ступенчатой матрицы равен
,
так как по крайней мере один минор
-го
порядка в левой части матрицы равен
произведению ненулевых диагональных
элементов и, следовательно, отличен от
нуля.
Ранг суммы матриц подчиняется неравенствам:
Ранг
произведения
на
не превосходит наименьшего из рангов
матриц
и
:
.
В
частности, если
и
- квадратные матрицы и определитель
,
то
.
Отметим также, что
.
Пусть
задана произвольная матрица
:
.
Каждую
строку
этой матрицы можно представить
матрицей-строкой
:
.
Арифметические операции над матрицами-строками выполняются по общим для матриц правилам. Например
,
.
Используя
введенные обозначения для строк матрицы
,
мы можем представить ее в виде
матрицы-столбца
,
в
которой элементами служат, в свою
очередь, матрицы-строки
.
С помощью введенных обозначений уточним понятие линейной зависимости (или независимости), а также линейной комбинации строк матрицы.
Говорят, что строка
является линейной комбинацией строк,
например,
,
если выполняется равенство
,
в
котором
- произвольные числа. В частности, нулевая
строка всегда есть линейная комбинация
всех остальных, если положить все
.
Говорят,
что строки
линейно-зависимы, если существуют не
равные нулю одновременно числа
такие, что
.
Допустим,
что
.
Тогда
или
,
где
,
,
,
т.к.
не присутствует в правой части.
Другими
словами, если строки
линейно-зависимы, то мы всегда можем
представить хотя бы одну из них в виде
линейной комбинации остальных. Если же
указанные строки линейно-независимы,
то их линейная комбинация может быть
равна нулю только в том случае, когда
всеi.
Теорема: Ранг матрицы равен максимальному числу ее линейно-независимых строк (или столбцов), через которые выражаются все ее остальные строки (столбцы).
Доказательство:
Пусть
.
Тогда существует хотя бы один ненулевой
минор
-го
порядка. Не нарушая общности, будем
считать, что он расположен в левом
верхнем углу
:
.
Тогда
строки
- линейно-независимы. Проведем
доказательство от противного. Пусть
- линейная комбинация остальных строк,
т.е.
.
Вычтем
теперь из
,
затем
,…,
и, наконец,
.
В результате получим
и след
,
что противоречит условию теоремы.
Следовательно,
- линейно-независимы. Эти строки, как и
исходный минор
-го
порядка называютбазисными.
Покажем
теперь. Что любая небазисная строка
матрицы
линейно-зависима, т.е. линейно выражается
через базисные.
Рассмотрим
минор
-го
порядка, полученный добавлением
-той
строки и
-того
столбца к минору порядка
:
,
и
.
Разложим теперь этот минор по элементам последнего столбца:
,
т.к. это базисный минор порядка
.
Поэтому мы можем разделить последнее
равенство на
и выразить из него элемент
:
.
Отсюда
видно, что для любого
и
элементы
-той
строки линейно выражаются через
соответствующие элементы строк
,
т.е. Она является их линейной комбинацией.