
- •Глава 1. Матрицы и определители
- •§1. Матрицы
- •2. Квадратные матрицы
- •3. Действия с матрицами
- •Тогда суммарная производительность (за рабочий день) будет:
- •§2. Определители. Свойства. Вычисление
- •2. Перестановки
- •4. Свойства определителей
- •5. Вычисление определителей -го порядка.
- •§3. Обратная матрица
- •2. Способы вычисления обратной матрицы
- •3. Вычисление обратной матрицы методом элементарных преобразований. Элементарные преобразования матрицы
- •§4. Ранг матрицы
- •Идея практического метода вычисления ранга матрицы
- •Типовой пример Найти ранг и указать какой-нибудь базисный минор матрицы .
- •Глава 2. Системы линейных
- •Алгебраических уравнений
- •§1. Общие понятия
- •§2. Решение линейных систем с помощью обратной матрицы. Правило Крамера. Теорема Кронекера–Капелли
- •2. Правило Крамера
- •3. Критерий совместности системы линейных уравнений
- •§3. Метод Гаусса (метод последовательного исключения неизвестных) решения систем линейных уравнений
- •§4. Однородная система линейных алгебраических уравнений
- •Глава 3. Линейные (векторные) пространства
- •§1. Понятие линейного пространства
- •§ 2. Линейная зависимость и независимость систем векторов. Базис и размерность
- •1. Линейно зависимые и независимые системы векторов.
- •2. Базис и размерность линейного пространства
- •Типовые примеры
- •§ 3. Евклидовы пространства
- •1. Скалярное произведение
- •2. Процесс ортогонализации базиса
- •Типовые примеры
- •Матрица Грамма.Матрицей Грамадля системы векторовназывается симметричная матрица вида
- •4. Ортогональное разложение векторов. Говорят, что векторортогонален к подпространству, если векторортогонален любому вектору из этого подпространства.
- •§4.Унитарное пространство
- •§ 5. Собственные векторы и собственные значения матриц
- •§6. Квадратичные формы и их применения
- •Типовые примеры
§3. Обратная матрица
1.
Как известно, для каждого числа
существует такое число
,
что
.
Число
называется обратным для
.
Если мы зафиксируем натуральное число
и будем рассматривать квадратные матрицы
-го
порядка, то в этом множестве матриц
единичная матрица
будет играть роль единицы. Естественно
поставить вопрос о существовании
обратной матрицы, т.е. такой матрицы,
которая в произведении с данной матрицей
дает единичную.
Пусть
– квадратная матрица
-го
порядка. Квадратная матрица
(того же порядка
)
называется обратной для
,
если
.
Матрицу,
обратную к матрице
,
принято обозначать символом
.
2. Способы вычисления обратной матрицы
Если
для квадратной матрицы
существует обратная матрица
,
то справедливо равенство
,
где
– единичная матрица. Переходя в этом
равенстве к определителям (и учитывая
свойство 9 определителей), имеем
,
или
.
Отсюда заключаем, что
(в противном случае левая часть последнего
равенства равнялась бы нулю). Этим
доказано, что если
,
то для матрицы
не существует обратной. Другими словами,
условие
является необходимым условием
существования обратной матрицы.
Оказывается, это условие является и
достаточным.
Лемма
Если обратная матрица существует, то она единственна.
Квадратная
матрица
называетсяневырожденной,
если ее определитель не равен нулю (
). В противном случае матрица
называетсявырожденной
(
).
Пусть
матрица
имеет вид
.
ТЕОРЕМА.
Если
– невырожденная матрица, то для нее
существует обратная матрица
,
которая вычисляется по формуле
,
(5)
где
– алгебраическое дополнение для элемента
матрицы
.
Замечание
Обратим
внимание на расположение чисел
в правой
части формулы (5): число
расположено не в
-й
строке и
-м
столбце, а наоборот, в
-й
строке и
-м
столбце. Таким образом, матрица, стоящая
в правой части (5), является транспонированной
матрицей алгебраических дополнений
элементов матрицы
.
Типовой
пример.
Найдите
,
если
.
►
.
– невырожденная матрица, следовательно,
обратная для нее существует. Найдем ее
по формуле:
.
Обратите внимание на индексацию алгебраических дополнений. Вычисляем алгебраические дополнения
;
;
;
;
;
;
;
;
.
Тогда
.
Можно сделать проверку:
.
Значит, обратная матрица найдена верно.◄
3. Вычисление обратной матрицы методом элементарных преобразований. Элементарные преобразования матрицы
Перестановка строк (столбцов).
Умножение строки (столбца) на число
.
3. Прибавление к элементам строки (столбца) соответствующих элементов другой строки (столбца), предварительно умноженных на любое число.
Чтобы найти матрицу, обратную данной, делаем следующее:
для
матрицы
записываем прямоугольную матрицу
,
приписывая справа единичную матрицу;
с
помощью элементарных преобразований
приводим матрицу
к виду
.
Тогда
.
Эквивалентные матрицы обозначаются
.
Типовой пример
Найти
матрицу, обратную данной:
.
►~(первую
строку матрицы умножили на
)
~
~
~
~
.
Следовательно,
.
Проверка:
.
◄
С помощью обратной матрицы можно решать простейшие матричные уравнения, где неизвестной является матрица X. Это уравнения следующего вида
.
В
этих уравнениях
– матрицы таких размеров, что все
операции умножения возможны и с обеих
сторон от знаков равенств находятся
матрицы одинаковых размеров. Если в
первых двух уравнениях матрица
невырожденная, то их единственное
решение записывается следующим образом
соответственно
и
.
Если в третьем матричном уравнении
матрицы
и
невырождены,
то его решение записывается в виде
.
Пример
В табл. 6 приведены данные о дневной производительности пяти предприятий, выпускающих четыре вида продукции с потреблением трех видов ресурсов, а также количество рабочих дней в году каждого предприятия и цены каждого вида сырья.
Таблица 6
Вид продукции |
Производительность предприятий (изд. в день) |
Затраты ресурсов, ед. веса/изд. | ||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
1 |
2 |
3 | |
1 |
4 |
5 |
3 |
6 |
7 |
2 |
3 |
4 |
2 |
0 |
2 |
4 |
3 |
0 |
3 |
5 |
6 |
3 |
8 |
15 |
0 |
4 |
6 |
4 |
4 |
5 |
4 |
3 |
10 |
7 |
5 |
4 |
5 |
8 |
6 |
|
Кол-во раб. дней в году |
Цены ед.сырья | ||||||
200 |
150 |
170 |
120 |
140 |
40 |
50 |
60 |
Требуется найти:
1) годовую производительность каждого предприятия по каждому виду продукции;
2) годовую потребность каждого предприятия по каждому виду ресурса;
3) годовую сумму кредитования каждого предприятия для закупки ресурсов, необходимых для выпуска продукции указанных видов и при определенном количестве рабочих дней.
►Введем следующие обозначения:
а)
Данная матрица является матрицей
производительности пяти предприятий
по всем четырем видам продукции. Каждый
столбец этой матрицы соответствует
дневной производительности отдельного
предприятия по каждому виду изделий.
Следовательно, годовая производительность
-го
предприятия по каждому виду изделий
получается умножением
-го
столбца матрицы А на количество рабочих
дней в году для этого предприятия (к =
1,2,3,4,5)
А11=0,79 А21=0,16 А31=0,02
А12=0,16 А22=0,8 А32=0,1
А13=0,02 А23=0,1 А33=0,96,
тогда
.
Это матрица коэффициентов полных материальных затрат.
б)
,
т.е. валовой выпуск продукции 1-го, 2-го
и 3-го цехов будут соответственно
.
в)
Найдем производственную программу
каждого цеха (промежуточный продукт)
по формуле
(
;
)
;
;
;
;
;
;
;
;
.
Результаты представим в таблице 7:
Таблица 7
Цех |
Внутрипроизводственные потребления |
Итого |
Конечный продукт |
Валовый выпуск | ||
1 |
2 |
3 | ||||
1 2 3 |
0 48 0 |
37 0 19 |
0 40 80 |
37 88 99 |
200 100 300 |
237 186 400 |
г)
Коэффициенты косвенных затрат
определяются
как разности полных внутрипроизводственных
затрат
и прямых затрат
.
В матричной форме:
;
.◄
4.
Невырожденная
квадратная матрица
,
для которой
,
называетсяортогональной.
Свойства
ортогональных матриц, играющих важную
роль во многих приложениях, можно
сформулировать в виде следующих теорем.
ТЕОРЕМА.
Для
ортогональной матрицы
справедливо равенство
.
ТЕОРЕМА.
Каждая
ортогональная матрица второго порядка
,
для которой
может быть представлена в виде
,
где
- некоторое число, а каждая ортогональная
матрица с
- в виде
.