- •Линейная алгебра
- •Введение
- •Решение системы линейных уравнений со многими неизвестными !
- ••Линейная алгебра проявляет единство двух основных подходов математики- абстрактности и приложимости. Для менеджеров
- •• Линейность представляет весьма общее понятие. Все линейные модели, процессы и явления обладают
- ••С математической точки зрения линейные модели имеют определенные преимущества, т.к. линейные задачи всегда
- •Модуль вектора
- •Операции над векторами
- •Геометрическая схема сложения векторов
- •Векторы
- •Векторы
- •Линейная зависимость векторов
- •Линейная зависимость векторов
- •Пример линейно зависимых векторов
- •n-мерное векторное пространство . Базис
- ••Единичным вектором является вектор, у которого длина равна единице (например, у вектора лишь
- •Скалярное произведение
- •Скалярное произведение векторов
- •Скалярное произведение векторов А В
- •Скалярное произведение векторов
- •Скалярное произведение векторов
- •Определитель
- •Площадь параллелограмма
- •Равенство нулю определителя
- •Определитель треугольной матрицы
- •• треугольному виду( из 2-й строки вычтем
- ••Значение этого определителя не надо искать, т.к. его величина равна нулю(!).Третий столбец пропорционален
- •ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ МАТРИЦ
- •ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ
- •ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ МАТРИЦ
- ••Решением системы называется упорядоченный набор из n чисел, обращающий каждое уравнение системы в
- ••Если число уравнений системы
- •двух неизвестных с учетом их коэффициентов (симметрично у всех уравнений),
- ••Если применить рассмотренные элементарные преобразования к матрице, то важнейшая ее характеристика - ранг
- •ВАЖНО !
- •Далее мы будем основываться на системе (1) и рассмотрим прямоугольную таблицу,
- •Можно сказать что, матрица – это прямоугольная
- ••Представленная матрица (2) называется
- ••На множестве матриц вводится понятие
- ••На множестве согласованных
- ••Под произведением A понимается матрица ( aij), то есть при умножении матрицы A
- •• Сложение матриц
- ••Операция сложения матриц коммутативна и ассоциативна (как для векторов).
- ••тех матриц, для которых выполняется следующее условие:
- ••т.е. элемент cij матрицы C равен сумме произведений элементов i-ой строки первой
- •Умножение матриц
- •• Структура произведения
- ••Если произведения AB и BA одновременно определены, то, вообще говоря, эти произведения могут
- ••Мы получили в результате две неравные матрицы.
- •Метод Гаусса решения систем линейных уравнений
- •Метод Гаусса решения систем линейных уравнений
- •Метод Гаусса решения систем линейных уравнений
- •Метод Гаусса решения систем линейных уравнений
- •Метод подстановки
- •Метод сложения
- •Метод Гаусса решения систем линейных уравнений
- •Метод Гаусса решения систем линейных уравнений
- •Метод Гаусса решения систем линейных уравнений
- ••Метод Гаусса решения систем линейных уравнений
- •метод
- •• В первом уравнении ведущий или разрешающий коэффициент(со стрелочкой) равен двум (не равен
- ••Первое уравнение у нас остается без
- ••Используя второе уравнение из новой системы, исключаем х2 в третьем уравнении. Для этого
- ••В итоге после элементарных преобразований получаем эквивалентную систему:
- ••нулю, а правая часть не будет равна нулю, то данная система несовместна.
- ••Запишем матрицу и приведем ее к разрешенному виду за пять шагов (ведущий элемент
- ••В результате исходная система принимает следующий вид:
- ••Метод Гаусса решения систем линейных уравнений
- ••Для того, чтобы избавиться от х1 мы должны определиться с коэффициентом a11 (ведущий
- ••2) наша задача исключить x1 из второго и т.д. уравнений; исключим x1 во
- ••2) вместо третьей строки запишем разность между второй строкой и удвоенной третьей; мы
- ••Очевидно, мы получили треугольную систему.
- ••То есть наша матрица представляет собой в общем случае ступенчатую матрицу, которую получили
- ••Транспонирование матрицы.
- •ОБРАТНАЯ МАТРИЦА
- •ОБРАТНАЯ МАТРИЦА
- ••Заметим, что не всякая квадратная матрица имеет обратную матрицу.
- •необходимо воспользоваться формулой:
- ••По этой формуле, если разность ad-bc не равна нулю (т.е. матрица А не
- •Свойства обратной матрицы
- •ОПРЕДЕЛИТЕЛЬ
- •Определение детерминанта det
- •Определение детерминанта det
- •Свойства определителя
- •Свойства определителя
- •кроме i–ой такие же, а i–я строка в одном из них содержит элемент
- •Свойства определителя обратной матрицы
- •МЕТОД
- ••Рассмотрим теперь систему трех линейных уравнений с тремя неизвестными
- ••Определителем произвольной квадратной матрицы третьего порядка
- ••по следующему правилу: три произведения элементов, стоящих на главной диагонали и в вершинах
- ••с основаниями, параллельными побочной диагонали
- •Нахождение определителя матрицы А
- ••Определитель третьего порядка обозначается в вертикальных отрезках:
- ••Вернемся к решению нашей системы (6). Например методом уравнивания коэффициентов, по аналогии с
- ••Обратите внимание, что в определителе 1 первый столбец матрицы коэффициентов заменен на столбец
- ••Из равенств (7) следует, что если0, то решение определяется единственным образом (формулы Крамера):
- •ОПРЕДЕЛИТЕЛЬ НЕ РАВЕН НУЛЮ!
- •Решение системы уравнений методом Крамера
- •Ранг матрицы
- •Теорема Кронекера-Капелли
•Представленная матрица (2) называется
матрицей коэффициентов системы
линейных уравнений (1), а матрица (3)– расширенной матрицей для исходной системы уравнений.
•Для того, чтобы получить расширенную матрицу, мы к матрице коэффициентов системы прибавляем (приписываем справа) столбец свободных элементов нашей системы (т.е. правые части). Число столбцов при этом увеличивается на единицу, а число строк остается тем же самым.
•На множестве матриц вводится понятие
равенства. Две матрицы одинаковой размерности p q называются равными, если в них все элементы с одинаковыми индексами равны. Приведем далее пример верхней треугольной матрицы
a |
a |
a |
... |
a |
||
|
11 |
12 |
13 |
|
|
1q |
|
0 |
a |
a |
... |
a |
2q |
|
|
22 |
23 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
... ... ... ... ... |
||||||
|
0 |
0 |
0 |
... |
a |
pq |
|
|
|
|
|
|
•На множестве согласованных
(одинаковых) матриц вводится операция сложения, которая обозначается символом «плюс» + и также, по аналогии с векторами, вводится операция умножения матрицы на число («точка»), т.е. задается векторное пространство
(Мp, q). Рассмотрим умножение на число.
•Пусть A = (aij) – некоторая матрица и
– произвольный скаляр, т.е. действительное число.
•Под произведением A понимается матрица ( aij), то есть при умножении матрицы A на число все элементы
матрицы A, умножаются на это число.
•Сложение. Пусть A и B – матрицы
одинаковой размерности:
•A = (aij), B = (bij). Под суммой A + B понимается матрица C = (cij) той же
размерности, каждый элемент которой определяется покомпонентным сложением по формуле: cij = aij + bij .
• Сложение матриц
a |
a |
|
b |
b |
|
a |
b |
a |
b |
|
|
11 |
12 |
|
12 |
|
11 |
12 |
12 |
||
|
|
11 |
|
11 |
||||||
|
a |
|
|
b |
|
|
b |
a |
b |
|
a |
|
b |
|
a |
||||||
|
21 |
22 |
21 |
22 |
21 |
21 |
22 |
22 |
1 |
2 |
|
2 |
5 |
|
3 |
7 |
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
2 |
|
3 |
||||
3 |
|
4 |
|
7 |
|
|||
|
|
|
|
|
|
•Операция сложения матриц коммутативна и ассоциативна (как для векторов).
•На множестве матриц вводится операция
умножения одной матрицы на другую. Умножению матриц отвечает композиции линейных отображений. Эта операция
чем-то напоминает скалярное умножение векторов (х1 у1 + х2 у2 +х3 у3 ).
•Нейтральным элементом при умножении является единичная матрица.
•Необходимо отметить следующее:
•произведение определяется только для
•тех матриц, для которых выполняется следующее условие:
•матрицу A можно умножить на матрицу B ( C = A B), если число столбцов матрицы A равно числу строк матрицы
B.
•Каждый элемент получившейся
матрицы C определяется по формуле:
n
ci j aik bk j k 1
•т.е. элемент cij матрицы C равен сумме произведений элементов i-ой строки первой
матрицы- сомножителя на соответствующие элементы j-го столбца второй матрицы- сомножителя (скалярное произведение строки и столбца).
•Из сказанного следует, что если можно найти произведение матриц AB, то произведение BA, вообще говоря, может не
существовать( т.е умножение матриц не
коммутативно). Но умножение матриц ассоциативно (АВ)С=А(ВС). Заметим, что умножение векторов – коммутативно.
1 |
2 |
3 |
4 |
|
|
3 |
5 |
|
|
1 |
4 |
|
|||||
|
1 |
1 |
3 |
|
|
|
||
2 |
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
6 |
2 |
|
|
2 |
3 |
1 |
|
||||
4 |
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
3 |
1 |
|
1 3 2 1 3 6 |
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
3 |
|
|
|
|
1 5 2 |
4 3 2 4 |
|
1 |
|
|||||||||||||||
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||
2 |
1 1 |
1 |
6 |
3 |
|
|
3 |
2 5 1 |
4 |
1 2 |
|
|
|
3 |
1 |
|||||||||||
|
|
3 |
|
|
1 3 6 1 |
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||
|
4 |
2 |
|
|
|
4 5 2 |
|
4 3 2 1 |
|
1 |
|
|
||||||||||||||
|
11 |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
7 |
|
|
, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
2 1 |
3 |
2 |
|
(8; 4) |
|
|||||||||||
|
|
|
33 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
25 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Умножение матриц
С=АВ