
- •Оглавление
- •Раздел I. Элементы теории множеств и математической логики 6
- •Раздел II. Основы линейной алгебры 11
- •Раздел III. Векторная алгебра и аналитическая геометрия 56
- •Предисловие
- •Раздел I. Элементы теории множеств и математической логики
- •Основные понятия теории множеств
- •О перации над множествами
- •Основные понятия математической логики
- •Операции над высказываниями (сложные высказывания)
- •Структура теорем (утверждений)
- •Раздел II. Основы линейной алгебры Матрицы
- •Операции с матрицами
- •Определители матриц
- •Свойства определителей
- •Обратная матрица
- •Системы линейных алгебраических уравнений (слау)
- •Формулы Крамера
- •Элементарные преобразования матриц. Ранг матрицы
- •Исследование общих систем линейных уравнений. Теорема Кронекера-Капелли.
- •Эквивалентные системы
- •Решение систем линейных уравнений методом Гаусса
- •Решение систем линейных уравнений методом Жордана-Гаусса
- •Однородные системы
- •Собственные значения и собственные векторы квадратных матриц
- •Раздел III. Векторная алгебра и аналитическая геометрия Векторы
- •Операции над векторами
- •Координаты вектора
- •Свойства координат вектора
- •Скалярное произведение векторов
- •Векторное произведение векторов
- •Уравнение линии на плоскости
- •Уравнение прямой линии на плоскости
- •Кривые второго порядка
- •Окружность
- •Гипербола
- •Парабола
- •Уравнение поверхности в пространстве
- •Уравнение плоскости
- •Уравнение линии в пространстве
- •Уравнение прямой линии в пространстве
- •Взаимное расположение прямой и плоскости в пространстве
- •Элементы теории поверхностей второго порядка
Операции с матрицами
1. Сумма матриц: А + В.
Складывать можно только матрицы одного размера. При сложении двух матриц одного размера получается матрица того же размера, элементы которой равны сумме элементов слагаемых матриц, стоящих на соответствующих местах.
Пример.
Пусть
,
.
Тогда
=
+
=
Аналогично определяется вычитание матриц:
=
–
=
.
2. Умножение числа на матрицу.
При умножении числа на матрицу каждый ее элемент умножается на это число.
Пример.
,
тогда
.
Матричные уравнения
Это уравнения, в которых неизвестной является матрица.
Пример. Даны
матрицы
и
.
Найти матрицу
,
удовлетворяющую следующему матричному
уравнению
.
Решение.
Сначала рассматриваем это уравнение
как обычное числовое и находим формулу
для
.
Затем действия, предписываемые этой
формулой, выполняем по правилам действий
с матрицами. Решая обычным способом
уравнение
,
получаем
.
По правилу умножения числа на матрицу
,
по правилу вычитания матриц
.
Наконец, по правилу умножения числа на
матрицу неизвестная матрица
.
3. Умножение
матриц :
Далеко не все
матрицы можно перемножать. Матрицы A
и B (порядок следования важен!)
называются согласованными, если
число столбцов матрицы A равно числу
строк матрицы B. Таким образом, если
порядок матрицы A равен m × p
, то порядок согласованной с ней матрицы
B должен быть равен p
× n. Перемножать
можно только согласованные матрицы
(отметим, что квадратные матрицы одного
порядка всегда согласованы).
Произведением
двух согласованных матриц A (размера
m × p) и B (размера
p × n
) называется матрица C (размера m
× n) , элементы которой
вычисляются по правилу: элемент
матрицы
С равен сумме попарных произведений
элементов i-ой строки
матрицы А и j-го
столбца матрицы В:
Например, если
требуется получить элемент
,
то нужно вторую строку матрицы
"умножить" на первый столбец
матрицы
.
Рассмотрим
конкретные матрицы
,
.
Число столбцов матрицы
и
число строк матрицы
равны 2, значит, A и B согласованы,
причем матрица
будет размера
. Тогда по определению произведение
этих матриц
вычисляется следующим образом:
Найти в этом
случае произведение
невозможно, т.к. матрицы B и A не
согласованы. Отсюда следует, что если
две матрицы можно перемножить в одном
порядке, то это не означает, что их можно
перемножать в другом порядке. Можно
показать, что в общем случае, даже когда
произведения
и
определены, они далеко не всегда дают
одну и ту же матрицу (даже размерности
матриц
и
могут быть разными).
Пример. Пусть
,
.
Тогда
,
а
(проверьте!). Таким
образом
.
Это не значит, что вообще не существует
двух таких матриц А и В, для
которых
.
Если для пары матриц А и В это
свойство все же выполняется, то такие
матрицы называются перестановочными
(или коммутативными). Например,
коммутативными будут матрицы А =
и В =
.
Легко перемножением в том и обратном
порядке убедиться, что
.
Отметим, что квадратные матрицы
можно перемножать только если они
одного порядка. Можно указать одну
особенную матрицу, которая
перестановочна с любой квадратной
матрицей (соответствующего порядка).
Это введенная выше единичная матрица.
Легко в общем виде показать, что для
любой квадратной матрицы А имеет
место:
А·Е = Е·А = А .
Пример (практический, использующий умножение матриц). В таблице указано количество единиц продукции, отгружаемой ежедневно на молокозаводах 1 и 2 в магазины М1, М2 и М3, причем доставка единицы продукции с каждого молокозавода в магазин М1 стоит 50 денежных единиц, в магазин М2 − 70, а в М3 − 130 денежных единиц. Требуется найти ежедневные транспортные расходы каждого завода.
Молокозавод |
Магазин |
||
|
М 1 |
М 2 |
М 3 |
1 |
20 |
35 |
10 |
2 |
15 |
27 |
8 |
Решение.
Обозначим через А
матрицу, составленную в соответствии
с данной таблицей, а через В
− матрицу-столбец, характеризующую
стоимость доставки единицы продукции
в магазины, т.е.,
,
.
Построим (пока чисто формально)
произведение этих матриц − матрицу
А·В:
.
По смыслу выполненных только что
действий легко понять, что в данном
случае произведение матриц А·В
представляет собой матрицу затрат на
перевозки. Итак, первый завод ежедневно
тратит на перевозки 4750 денежных единиц,
второй 3680 денежных единиц.
Пример.
Даны матрицы
и
.
Найти матрицу
.
Решение.
Найдем сначала матрицу
.
По определению умножения матриц
.
Далее,
.
По определению умножения числа на
матрицу:
.
Окончательно, по определению разности
матриц:
.