
- •Векторна алгебра
- •Системи лінійних алгебраїчних рівнянь. Метод послідовного виключення невідомих (метод Гаусса).
- •Поняття вектора, лінійні операції над векторами.
- •Поняття лінійно залежних і лінійно незалежних систем векторів.
- •Геометрична інтерпретація поняття лінійної залежності.
- •Поняття базису простору і площини
- •Афінна система координат.
- •Додатковий матеріал з векторної алгебри
- •Поняття лінійного простору.
- •Найпростіші властивості векторного простору.
- •Теорія визначників n-го порядку.
- •Перестановки з n символів.
- •Підстановки n-го степеня.
- •Поняття і властивості визначника n-го порядку
- •Мінори і алгебраїчні доповнення визначника
- •Лема до теореми Лапласа. Теорема Лапласа.
- •Застосування теорії визначників до лінійних систем алгебраїчних рівнянь. Теорема Крамера та лема до неї
- •Векторний простір
- •Подальше вивчення векторного простору.
- •Поняття рангу системи векторів.
- •Поняття рангу матриці. Теорема про ранг матриці.
- •Загальна теорія лінійно-алгебраїчних рівнянь
- •Критерій сумісності лінійних алгебраїчних рівнянь
- •Критерій визначеності і невизначеності системи
- •Однорідна система рівнянь. Фундаментальна система розв'язків однорідної системи рівнянь.
- •Зв’язок між розв’язком неоднорідної і відповідної однорідної системи рівнянь.
- •Алгебра матриць
- •Множиння матриць.
- •Матриці обернені до даних. Умови їх існування.
- •Операції додавання і множення на число.
- •Скалярні матриці.
- •Операції над прямокутними матрицями.
- •Псевдообернені матриці.
- •Комплесні числа.
- •Побудова множини комплексних чисел.
- •Полярна система координат.
- •Тригонометрична форма комплексного числа. Операції множення та ділення в тригонометричній формі.
- •Операції піднесення до степеня
- •Операція здобуття кореняn-ого степеня з комплексного числа
- •Кореніn-ого степеня з одниці
- •Комплексно-спряжені числа
- •Нерівність трикутника
- •Література
Скалярні матриці.
Означення. Скалярною матрицею називається матриця вигляду
.
До класу скалярних матриць належить одинична матриця, а також нульова.
Позначимо
k
Е =
.
Доведемо, що кЕ комутує з будь-якою матрицею
(к
Е) А = А (к Е ) ,
А .
Безпосереднім множенням матриць, переконуємося
( к Е ) А =
.
А ( к Е ) =
.
Звідси випливає, що скалярна матриця комутує в добутку з будь-якою матрицею А. Насправді справедливе і обернене. А тому має місце така теорема.
Теорема. Для того, щоб матриця була скалярною, необхідно і достатньо, щоб вона комутувала з будь-якою матрицею .
Операції над прямокутними матрицями.
Розглянемо прямокутні матриці. З’ясуємо за яких умов операції над прямокутними матрицями можна здійснювати за тими ж правилами, що й над квадратними.
Почнемо з прикладів :
- таке множення не можливо.
,
,
.
Проаналізувавши наведені приклади, приходимо до такого правила множення прямокутних матриць.
Правило: Дві прямокутні матриці можна перемножити, якщо кількість елементів в рядку першої матриці збігається з кількістю елементів в стовпці другої матриці, тобто кількість столбців першої матриці дорівнює кількості рядків другої матриці, причому добуток має стільки рядків, скільки їх в першій матриці, і стільки стовпців, скільки їх в другій матриці.
Властивості прямокутних матриць.
Множення прямокутних матриць не комутативне.
Множення трьох матриць (якщо їх можна перемножити), підпорядковується асоцітивному закону, тобто (АВ)С = А(ВС) .
Доведення таке саме, як для квадратних матриць.
Розглянемо тепер і множення прямокутних матриць на число.
Аналізуючи операцію додавання квадратних матриць, приходимо до висновку, що додавати можна матриці однакових розмірів. А множити на число можна будь-яку матрицю.
Так само, як для квадратних матриць можна довести, що множина всіх прямокутних матриць одного розміру (sn) є векторним простором відносно операцій додавання і множення матриці на число. Причому, арифметичним простором вимірності (sn) .
Так само, як для квадратних матриць, можна вказати базіс простору. Ці матриці мають нульові єлементи, крім одного. Цей єлемент є 1. Таких матриць (sn).
Псевдообернені матриці.
Почнемо з інформації про ранг добутку матриць, яка виявиться корисною при з’ясуванні умов існування псевдообернених матриць.
Відмітемо без доведення теорему.
Теорема.Ранг добутку матриць А і В не перевищує ранг матриці А і ранг матриці В.
Для подальшого важливим є наслідок з наведеної теореми.
Наслідок.Ранг добутку двох матриць А і В, з яких одна, наприклад В , невироджена, дорівнює рангу матриці А.
Доведення. Нехай С = А В, detB0. (1)
Треба довести, що rC=rA.
З теореми випливає, що
r C r A , (2)
з
того, що det
B0,
випливає, що існує матриця
.
Помножимо обидві частини рівності на
:
С
= А
B
.
З того, що множення має властивість
асоціативності, матимемо, С
=
А
Е=А. Застосуємо ще раз доведену теорему.
rArC (3)
З (2) та (3) випливає, щоrА =rС.
Нехай
задано прямокутну матрицю А=()
, розміруsn,
Означення.
Матриця, що умовно
позначається
,
називається псевдооберненою лівою,
якщо вона задовольняє умові:
А=Е.
Аналогічно вводиться поняття псевдооберненої правої матриці, якщо вона задовольняє умові:
А=Е.
Для того, щоб зясувати умови існування псевдообернених матриць, треба розподілити всі прямокутні матриці на два класи: горизонтальні та вертикальні.
Означення. Матриця називається горизонтальною, якщо кількість рядків в ній менша за кількість стовпців.
Матриця називається вертикальною, якщо кількість стовпців в ній менша за кількість рядків.
Теорема 1.Жодна горизонтальна матриця немає псевдооберненої лівої.
Доведення.
Нехай матриця А –
горизонтальна матриця, тобто s<n.Тоді за означенням виконується
рівність
А = Е . В матриці Е повинно бути стільки
стовпців, скільки в матриці А, тобто
квадратна матриця Е має розмір nn. Ранг матриці Е дорівнює n,
тому що в ній є мінор n-го
порядку, що не дорівнює нулю. З іншого
боку, застосуємо теорему про ранг добутку
двох матриць.
n =r E r A s , n s, що суперечить умові. Так само може бути доведено теорему 1 .
Теорема 1. Жодна вертикальна матриця не має оберненої правої.
Для того, щоб зясувати, за яких умов горизонтальна матриця має праву, а вертикальна – псевдообернену ліву, треба ввести поняття рядковоневиродженної і стовпцевоневиродженної матриць.
Означення. Матриця називається рядкововиродженною, якщо її стовпці утворюють лінійнонезалежну систему.
Матриця називається стовпцовоневиродженною, якщо її стовпці утворюют лінійнонезалежну систему.
З цього означення випливає, що горизонтальна матриця не може бути стовпцевоневиродженною, а вертикальна – рядковоневиродженною.
Теорема 2.Для того, щоб матриця мала псевдообернену праву, необхідно і достатньо, щоб вона була рядкововиродженною.
Доведення.
Небхідність. Нехай матриця А має псевдообернену праву. Треба довести, що матриця А – рядковоневиродженна, тобто rA=s.
З
того, що існує
, випливає А
= Е (ss).
З цього випливає, що rE=s . З теореми про
ранг добутку матриць s = r E
r A
s . Тобто rA=s.
Достатність.
Нехай матриця А –
рядкововиродженна (rA=s).
Треба довести, що існує
. Для цього з’ясуємо, чи існує така
матриця Х, що А
Х = Е.
Як відомо для можливості множення матриця Е має бути (s×s), а тоді Х має бути (n×s).
Отже матриця Х задовольняє умову:
.
(4)
Безпосереднім множенням знайдемо елементи першого рядка добутку матриць
(5)
Треба довести, що система (5) сумісна. Для цього треба довести, що виконуються умови теореми Кронекера-Капеллі:
.
За умовою теореми rA
= s. Ранг r
також дорівнює s, тому що вона містить
мінор s- го
порядку, що не дорівнює нулю. Це мінор
матриці А, а мінорів більш вищого порядку
для
утворити неможливо, тоді з теореми
про рангr
= s.
Таким чином, виконується теорема Кронекера-Капеллі. Система (2) сумісна. Розвязавши її , знайдемо перший стовпчик шуканої матриці Х. Більш того, зауважемо, що система (2) має безліч розвязків. ОскількиrA=s<n, то виконуються умови критерія невизначеності. Так само отримаємо систему рівнянь, що містить другий стовпчик матриці Х:
Так само доведемо, що система сумісна. Поступаючи аналогічним чином, отримаємо систему для останнього стовпця матриці Х.
Отже доведено, що існує псевдообернена права матриця Х для матриці А. Більш того, вона не єдина, їх безліч.