- •1.Понятие множества. Операции производимые над множествами.
- •2. Числа. Числовые множества. Числовая ось. Окрестности точки.
- •3. Отображения между множествами. Функции и их опредиления.
- •4. Элементарные функции. Их свойства и графики.
- •5. Числовые последовательности. Предел числовой последовательности.
- •6. Непрерывность функции в точке. Предел функции в точке.
- •7. Производная функции. Геометрический и физический её смысл.
- •Определение производной функции через предел
- •1) Физический смысл производной.
- •2) Геометрический смысл производной.
- •8. Производные от элементарных функций. Таблица производных.
- •9. Дифференциал функций и его применение для приближённых вычислений..
- •10. Экстремум функции. Необходимые и достаточные условия его существования.
- •11. Точки перегиба функций, выпуклость и вогнутость функции.
- •12. Типовое исследование непрерывных и дифференцируемых функций.
- •13. Функции многих переменных и их непрерывность.
- •14. Производные и дифференциалы функций многих переменных.
- •15. Первообразная и непосредственный интеграл от функции.
- •Непосредственное интегрирование
- •16. Методы вычисления непосредственных интегралов.
- •18. Производные высших порядков. Методы их вычисления.
- •17. Определённый интеграл и способы его вычисления.
- •Вычисление определённых интегралов методом интегрирования по частям и методом замены переменной
- •19. Ряды Маклорана и Тейлора дифференцируемых функций.
- •20. Общее понятие о линейных векторных пространствах. Их определение.
- •21. Базисы в лвп. Их преобразования. Координатное представление векторов.
- •22. Основные операции производимые над векторами.
- •23. Линейные отображение в лвп. Предоставление линейных преобразований матрицами..
- •24. Определение матриц. Основные операции, осуществляемые над матрицами.
- •25. Системы векторов. Ранг системы векторов. Ранг матрицы.
- •Ранг матрицы
- •26. Определители матриц. Правила и методы их вычисления.
- •27. Системы линейных уравнений и методы их решений.
24. Определение матриц. Основные операции, осуществляемые над матрицами.
Ма́трица — математический объект, записываемый в виде прямоугольной таблицы элементов кольца или поля (например, целых или комплексных чисел), которая представляет собой совокупность строк и столбцов, на пересечении которых находятся её элементы. Количество строк и столбцов матрицы задают размер матрицы. Хотя исторически рассматривались, например, треугольные матрицы, в настоящее время говорят исключительно о матрицах прямоугольной формы, так как они являются наиболее удобными и общими.
Матрицы широко применяются в математике для компактной записи систем линейных алгебраических или дифференциальных уравнений. В этом случае, количество строк матрицы соответствует числу уравнений, а количество столбцов — количеству неизвестных. В результате, решение систем линейных уравнений сводится к операциям над матрицами.
Матрицы допускают следующие алгебраические операции:
сложение матриц, имеющих один и тот же размер;
умножение матриц подходящего размера (матрицу, имеющую n столбцов, можно умножить справа на матрицу, имеющую n строк);
умножение матрицы на элемент основного кольца или поля (т. н. скаляр).
Относительно сложения матрицы образуют абелеву группу; если же рассматривать ещё и умножение на скаляр, то матрицы образуют модуль над соответствующим кольцом (векторное пространство над полем). Множество квадратных матриц замкнуто относительно матричного умножения, поэтому квадратные матрицы одного размера образуют ассоциативное кольцо с единицей относительно матричного сложения и матричного умножения.
Матрица представляет собой матрицу некоторого линейного оператора: свойства матрицы соответствуют свойствам линейного оператора. В частности, собственные числа матрицы — это собственные числа оператора, отвечающие соответствующим собственным векторам.
В математике рассматривается множество различных типов и видов матриц. Таковы, например, единичная, симметричная, кососимметричная, верхнетреугольная (нижнетреугольная) и т. п. матрицы.
Особое значение в теории матриц занимают всевозможные нормальные формы, то есть канонический вид, к которому можно привести матрицу заменой координат. Наиболее важной (в теоретическом значении) и проработанной является теория жордановых нормальных форм. На практике, однако, используются такие нормальные формы, которые обладают дополнительными свойствами, например, устойчивостью.
Пусть и , где , — два конечных множества.
Назовём матрицей размера (читается m на n) с элементами из некоторого кольца или поля отображение вида
.
Если индекс i пробегает множество M, а j пробегает множество N, то элемент A(i,j) оказывается элементом матрицы, находящемся на пересечении i-той строки и j-ого столбца:
i-ая строка матрицы состоит из элементов вида A(i,j), где j пробегает всё множество N;
j-ый столбец матрицы состоит из элементов вида A(i,j), где i пробегает всё множество M.
Таким образом, матрица размера состоит в точности из
m строк (по n элементов в каждом)
и n столбцов (по m элементов в каждом).
В соответствии с этим
каждую строку матрицы можно интерпретировать как вектор в n-мерном координатном пространстве ;
каждый столбец матрицы — как вектор в m-мерном координатном пространстве .
Сама матрица естественным образом интерпретируется как вектор в пространстве имеющим размерность mn. Это позволяет ввести покомпонентное сложение матриц и умножение матрицы на число (см. ниже); то что касается матричного умножения, то оно существенным образом опирается на прямоугольную структуру матрицы.
Если у матрицы количество строк m совпадает с количеством столбцов n, то такая матрица называется квадратной, а число m = n называется размером квадратной матрицы или её порядком.
Умножение матрицы на число
Умножение матрицы A на число λ (обозначение: λA) заключается в построении матрицы B, элементы которой получены путём умножения каждого элемента матрицы A на это число, то есть каждый элемент матрицы B равен
Сложение матриц A + B есть операция нахождения матрицы C, все элементы которой равны попарной сумме всех соответствующих элементов матриц A и B, то есть каждый элемент матрицы C равен
Умножение матриц
Умножение матриц (обозначение: AB, реже со знаком умножения ) — есть операция вычисления матрицы C, элементы которой равны сумме произведений элементов в соответствующей строке первого множителя и столбце второго.
Количество столбцов в матрице A должно совпадать с количеством строк в матрице B. Если матрица A имеет размерность , B — , то размерность их произведения AB = C есть .
Комплексное сопряжение
Если элементами матрицы A = (aij) являются комплексные числа, то комплексно сопряжённая (не путать с эрмитово сопряжённой! см. далее) матрица равна . Здесь — число, комплексно сопряжённое к a.
Транспонирование и эрмитово сопряжение
Транспонирование уже обсуждалось выше: если A = (aij), то AT = (aji). Для комплексных матриц более употребительно эрмитово сопряжение: . С точки зрения операторного взгляда на матрицы, транспонированная и эрмитово сопряжённая матрица — это матрицы оператора, сопряжённого относительно скалярного или эрмитова произведения, соответственно.