- •Розділ 1. Векторні простори та системи лінійних рівнянь. §1. Вектори. Дії над векторами.
- •§2. Поняття системи лінійних рівнянь і її розвязків.
- •§3. Елементарні перетворення.
- •§4. Векторні простори.Арифметичний n-мірний векторний простір.
- •§5. Лінійна залежність векторів.
- •§6. Базис і ранг скінченної системи векторів векторного простору.
- •§7. Однорідні системи лінійних рівнянь. Фундаментальна система розв’язків однорідної системи.
- •§8. Зв’язок між розв’язками неоднорідних і однорідних систем.
- •§9. Лінійний многовид.
- •Розділ 2. Матриці та дії над матрицями. §1. Матриці.
- •§2. Дії з матрицями.
- •§3. Частинні випадки множення матриць.
- •§4. Обернена матриця.
- •§5. Ранг матриці.
- •§ 6. Матрична форма системи лінійних рівнянь.
- •Розділ 3. Визначники. §1. Детермінант (визначник) квадратної матриці. Детермінант другого порядку.
- •§2. Алгебраїчне доповнення елемента.
- •§3. Детермінант n-го порядку.
- •§4. Деякі застосування визначників. Обчислення рангу матриці.
- •§5. Обчислення оберненої матриці.
- •Розділ 4. Підпростори векторних просторів. §1. Лінійна оболонка системи векторів.
- •§2. Переріз і сума підпросторів.
- •§3. Пряма сума підпросторів.
- •Розділ 5. Евклідові простори. §1. Скалярний добуток та евклідові простори.
- •§2. Довжина вектора. Кут між векторами.
- •§3. Ортогональний базис.
- •§4. Ортонормований базис.
- •§5. Ортогональне доповнення підпростору.
- •Розділ 6. Лінійні оператори векторного простору. §1. Лінійні оператори і їх матриці.
- •§2. Способи задання лінійного оператора.
- •§3. Зв’язок між матрицями лінійного оператора в різних базисах.
- •§4. Операції над лінійними операторами.
- •§5. Область значень і ядро лінійного оператора. Ранг і дефект лінійного оператора.
- •§6. Інваріантні підпростори. Власні вектори і власні значення лінійного оператора.
- •§7. Характеристичне рівняння лінійного оператора.
- •§8. Лінійний оператор з простим спектром.
- •Розділ 7. Цікаві розклади матриць та їх застосування для розв’язування систем лінійних рівнянь §1. Трикутний розклад і зміна рядків
- •§2. Зміна рядків. Перестановочна матриця
- •§3. Прямокутні матриці з ортонормованими стовпцями. Процес Грамма-Шмідта
- •§5. Інші цікаві розклади матриць
- •§6. Задачі
- •Бібліотека термінів
Розділ 7. Цікаві розклади матриць та їх застосування для розв’язування систем лінійних рівнянь §1. Трикутний розклад і зміна рядків
Нехай дана матриця Виконаємо елементарні перетворення векторів-рядків даної матриці: .
В результаті одержали матрицю U= .
Покажемо інший спосіб отримання матриці U. Матриця Е= - це матриця для першого кроку елементарних перетворень, яка містить одиниці на головній діагоналі і елемент =-2, решта елементів матриці нулі. В результаті множення матриць ЕА отримаємо нуль на (2,1) місці. Матриця для другого кроку елементарних перетворень F= з елементом =-3, одиницями на головній, решта елементів нулі. Добуток FEA приведе до появи нуля на (3,1) місці. Аналогічно матриця G= для третього кроку елементарних перетворень з елементом =-2, одиницями на головній діагоналі, решта елементів нулі. В результаті отримаємо, що
GFEA=U (1)
Оберненими до матриць G, F, E будуть відповідно матриці:
З рівності (1) слідує, що E-1F-1G-1U=A. Знайдемо матрицю L= E-1F-1G-1.
Отримані в результаті таких дій матриці L і U утворюють розклад матриці А=LU, де L – нижня трикутна матриця з одиницями на головній діагоналі і елементами , взятих з елементарних перетворень, U – верхня трикутна матриця, яка з’являється в результаті елементарних перетворень матриці А.
Розклад А=LU є дуже важливий в курсі лінійної алгебри. Це більше, ніж просто запис кроків елементарних перетворень. Він дає можливість простішого розв’язання системи лінійних рівнянь Ах = b. Фактично матриця А може бути відновлена, якщо відомі L і U. В термінах матриць цей розклад розділяє систему лінійних рівнянь Ах = b на дві трикутні системи Lc = b і Ux = c, які тотожні Аx = b.
Помноживши друге рівняння на L одержимо LUx = Lc, що і є Ах = b. Кожну трикутну систему можна швидко розв’язати. Такий розклад зменшує кількість кроків при розв’язанні системи Ах = b з до кроків для будь-якої правої частини.
Приклад. Розв’язати систему лінійних рівнянь Ах = b, де
Розклад A=LU вже знайдений.
В результаті одержимо дві трикутні системи
Розв’язавши їх знайдемо розв’язок початкової системи лінійних рівнянь.
Зауваження. Форма LU є несиметричною: U має деякі елементи на головній діагоналі, тоді як L завжди має одиниці на головній діагоналі. Це можна легко скоректувати, розклавши матрицю U на дві матриці:
В нашому випадку
Трикутний розклад записують A=LDU, де L і U з одиницями на головній діагоналі, а D – діагональна матриця.
§2. Зміна рядків. Перестановочна матриця
Розв’язати систему лінійних рівнянь Ах = b, де
В такому випадку розкласти матрицю А=LU неможливо. Існують спеціальні матриці, при множенні на які можна переставити рядки.
Матриця переставляє 1 і 2 рядки.
Матриця переставляє 2 і 3 рядки.
Матриця РА вже трикутна. Розв’яжемо систему лінійних рівнянь РАх = Рb.
Даний розв’язок і буде розв’язком системи лінійних рівнянь Ах = b.
В загальному випадку перестановочна матриця Р переставляє рядки матриці А, уникаючи нулів на головній діагоналі. В цьому випадку РА може бути розкладена на LU, тобто РА = LU.
Приклад. Знайти розклад РА=LDU для матриці А=