
- •Введение
- •1.3 Первые 10 свойств определителя
- •2) При замене строк или столбцов местами определитель меняет знак:
- •4) Постоянный множитель элементов строки/столбца можно вынести за знак определителя:
- •§2. Миноры и дополнения
- •§3. Определитель n-го порядка
- •3.1 Метод математической индукции
- •3.2 Вычисление определителя n-го порядка по минорам и ад
- •3.3 Верхне треугольный определитель
- •Глава 2. Матрицы и системы линейных уравнений §4. Определение матрицы, равенство, операции над матрицами
- •4.1 Определение матрицы
- •4.2 Сложение матриц
- •§5. Произведение матриц
- •5.1 Свойства операции суммы
- •5.2 Определение произведения матриц и его некоммутативность
- •5.3 Ассоциативность произведения матриц
- •5.4 Правая и Левая дистрибутивность умножения матриц относительно сложения
- •5.5 Транспонирование произведения
- •5.6 Определитель произведения
- •5.7 Вырожденная и невырожденная квадратная матрица
- •5.8 Единичная матрица и её свойства
- •5.9.Определение обратной матрицы; отсутствие обратной матрицы у вырожденной
- •5.10 Теорема о существовании обратной матрицы и алгоритм её нахождения
- •§6. Системы линейных уравнений
- •6.1 Определенность системы линейных уравнений. Совместность, несовместность
- •6.2 Матричная форма записи m линейных уравнений с n неизвестными
- •§7. Системы n линейных уравнений с n неизвестными их решение с помощью обратной матрицы
- •§8. Формула Крамера
- •§9. Элементарное преобразование матриц
- •9.1 Понятие элементарного преобразования
- •9.2 Эквивалентные матрицы и системы
- •9.3 Ступенчатые матрицы; сведение матрицы к ступенчатой
- •9.4 Диагональные матрицы
- •§10. (Метод Гаусса) Решение произвольной системы линейных уравнений
- •§11. Определение ранга матрицы
- •11.1 Понятие ранга матрицы
- •11.2 Инвариантность ранга при элементарных преобразованиях
- •Глава 3. Векторная алгебра §14.Векторы, равенство векторов , коллиниарность и компланарность векторов, разность , умножение векторов. Свойства этих операций.
- •14.1 Сложение векторов
- •14.2 Умножение вектора на число
- •14.3 Свойства линейного пространства
- •2) Ассоциативность
- •§15. Линейно – зависимые векторы и их свойства
- •§17. Базис, координаты вектора, разложение вектора по базису
- •Эта система линейно независима;
- •Любой вектор можно выразить через , причём это выражение единственно.
- •§18. Линейное пространство и линейные операторы
- •Шаг индукции
- •Линейное подпространство
- •Линейный оператор
- •§19. Исследование систем линейных уравнений
- •19.1. Однородные системы
- •19.2 Решение неоднородных систем
- •19.3 Доказательство достаточности теоремы Кронеккер-Капелли
- •19.4 Доказательство критерия определённости системы
- •§20. Ортонормированный базис
- •§21. Прямоугольная декартова система координат. Координаты точки. Определение координат вектора по координатам его начала и конца. Расстояние между двумя точками
- •§22. Деление отрезка в заданном отношении
- •25.2 Свойства векторного произведения .(антикоммутативность, линейность и однородность)
- •Доказательство Леммы 25.1:
- •27.3 Свойства смешанного произведения
- •27.4Необходимое и достаточное условие компланарности трех векторов
- •§28 Смешанное произведение векторов в координатной форме
§5. Произведение матриц
5.1 Свойства операции суммы
По определению, обозначим за
и
.
Справедливы следующие три свойства:
1)
(5.1)
Доказательство:
2)
(5.2)
Доказательство:
3)
(5.3)
Доказательство:
5.2 Определение произведения матриц и его некоммутативность
Положим:
;
А: m
.
Отметим, что число столбцов первого
множителя А должно совпадать с
числом строк второго множителя
В (иначе произведение АВ
не определено).
Тогда произведением матриц А
и В является матрица С,
число строк которой совпадает с числом
строк первого множителя (матрицы
А), а число столбцов – с
числом столбцов второго множителя
(матрицы В): С=АВ;
С: m
n;
,
и элементы которой
определяются по формуле:
Пример: Пусть
тогда:
.
Заметим, что
.
Мы показали, что, вообще говоря,
,
т.е. произведение матриц не коммутативно.
5.3 Ассоциативность произведения матриц
Пусть матрица А=
имеет размер
;
пусть матрица В=
имеет размер
.
Тогда произведением матриц
,
где
(5.4) — матрица размера
.
Чтобы произведение
было определено, матрица
С=
должна быть размером
,
при этом матрица F имеет
размер
,
и
.
(5.5)
Тогда определено и произведение
,
и матрица G имеет размер
,
и
.
(5.6)
Поэтому определена и матрица
=
,
которая имеет размер
,
т.е. F и H –
матрицы одного порядка и
(5.7)
(5.5) (5.4) (5.3),(5.1) (5.3) (5.6) (5.7)
Итак,
произведение матриц ассоциативно:
.
5.4 Правая и Левая дистрибутивность умножения матриц относительно сложения
Пусть А=
– матрица размерности
;
В=
– матрица размерности
.
Тогда А+В=D=
– матрица размерами
и
.
(5.8)
Чтобы произведение
было определено, матрица С=
должна быть размерности
и
=
– матрица размера
и
.
(5.9)
В этом случае определены и произведения=
– матрица размерности
и
.
(5.10)
=
– матрица размера
и
.
(5.11)
Из (5.10) и (5.11) следует, что матрицы F
и H одного размера, и тогда
определена матрица
=
,
являющаяся
матрицей размера
и
.
Тогда (5.10),(5.11)
, т.е. Q=G, или
,
т.е. справедлива левая дистрибутивность
умножения матриц относительно сложения.
Равенство
(правая дистрибутивность) будет показана
в п. 5.5.
5.5 Транспонирование произведения
Справедлива следующая теорема:
транспонирование произведения матриц
равно произведению транспонированных
матриц, взятых в обратном порядке, т.е.
.
(5.12)
Доказательство формулы (5.12):
Пусть
– матрица размерами
.
Чтобы
было
определено, матрица
должна быть размером
,
и их произведение
является матрицей размером
,
и
.
(5.13)
Тогда
–
матрица размерами
;
–
матрица размерами
;
Тогда определена матрица
, являющаяся матрицей размером
(т.е. число столбцов матрицы D
равно числу строк матрицы С и равно
числу столбцов матрицы
,
а число строк матрицы D
равно числу столбцов матрицы С и равно
числу строк матрицы
,
т.е. матрицы D и
–
одного размера), и
.
(5.14)
Тогда из (5.14) имеем:
,
для любых i и j,
т.е. D=
.
Теорема доказана.
Докажем теперь правую дистрибутивность:
т.е.
правая дистрибутивность доказана.