Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Аналитическая геометрия-все.doc
Скачиваний:
30
Добавлен:
19.11.2019
Размер:
2.95 Mб
Скачать

Элементарные преобразования матриц.

К элементарным преобразованиям матриц относятся следующие преобразования:

1. Умножение строки на число, отличное от нуля.

2. Прибавление к одной строке другой строки.

3. Перестановка строк.

4. Те же преобразования столбцов.

Элементарные преобразования не меняют ранга матрицы (базисный минор сохраняется в виде, отличном от нуля).

Задачи на тему “Матрицы”.

  1. Найти матрицу С=3А-2В, где

А= , B= .

1. Найдем транспонированную матрицу А. Для этого в матрице А поменяем местами строки и столбцы:

А= .

2. Все элементы матрицы А умножим на 3, а элементы матрицы В на 2, получим:

3A= , 2B= .

3. Матрица С есть результат вычитания от элементов матрицы 3А соответствующих элементов матрицы 2В:

C= .

  1. Найти произведение матриц АВ:

      1. A= , B= ;

      2. A= , B= ;

      3. A= , B= ;

      4. A= , B= .

Заметим, что во всех случаях рассматриваемой задачи, для матриц АВ выполнено условие согласования, то есть, количество столбцов матрицы А совпадает с количеством строк матрицы В, следовательно, АВ определена.

  1. Так как А(2 3), В(3 2), то АВ(2 2) и

АВ= = = = .

  1. Так как А(2 3), В(3 1), то АВ(2 1) и

АВ= = = .

  1. Так как А(1 3), В(3 2), то АВ(1 2) и

АВ= = =(15 11).

  1. Так как А(2 3), В(3 3), то АВ(2 3) и

АВ= .= = EMBED Equation.3 .

  1. Найти А3, если А= .

Возведение в третью степень матрицы А означает умножение ее трижды на саму себя, то есть А3=ААА.

Вначале найдем А2:

AA= = .

Теперь А32А= = .

  1. Найти АВС, если

А= , B= , C= .

В силу свойства ассоциативности матриц: АВС=(АВ)С=А(ВС).

Выбор последовательности умножения матриц зависит от простоты вычислений. Так, если вначале умножать матрицу А(4 3) на В(3 2), то образуется матрица АВ размера (4 2), а если перемножать В (3 2) и С(2 1), то получится матрица ВС размера (3 1) и содержащая меньше искомых элементов, чем АВ.

Находим ВС:

BC= = .

Теперь АВС=А(ВС)=

= = .

  1. Дана матрица А:

A= .

Найти обратную матрицу .

Вычислим определитель матрицы А, разложив его по второй строке:

det(A)= =-3 -2 =-4.

Так как det(A)0, то по теореме об обратной матрице, определена.

Найдем алгебраические дополнения соответствующих элементов определителя det(A):

A11= =4

A21=- =-8

A31= =4

A12=- =-7

A22= =9

A32=- =-5

A13= =-6

A23=- =10

A33= =-6

Строим союзную матрицу :

= .

Следовательно, = = .

  1. Найти ранг и базисные миноры матрицы А:

      1. A= ,

      2. A= .

1. Вычеркнув из матрицы А нулевые второй, третий столбец и вторую строку, получим матрицу, эквивалентную заданной:

A~ . Так как =260, то ранг исходной матрицы равен 2.

Базисными минорами исходной матрицы являются миноры второго порядка, отличные от нуля:

, , .

2. Производя последовательно элементарные преобразования, будем иметь:

A~C3+C2 ~C1-C3 ~ .

Вычеркнем нулевые первую строку и второй столбец и продолжим преобразования:

A~ ~C2-5C1 .

Ранг последней матрицы равен 2, так как, например, =30.

Следовательно, ранг исходной матрицы равен 2, а базисные миноры имеют второй порядок:

, , , , , , , , , , , , , , .

  1. Выяснить, является ли система арифметических векторов линейно зависимой или линейно независимой.

1. {-3 1 5 2}, {-6 2 10 4},

2. {2 –3 1}, {3 –1 5}, {1 –4 3},

3. {0 1 1 -1}, {1 2 0 1}, {2 3 –1 3}, {-1 0 2 –3}.

1. Замечаем, что =2 . Отсюда имеем, что линейная комбинация 1 +2 =0, если 1=2, 2=-1. Следовательно, вектора и линейно зависимы по определению.

Случаи 2. и 3. не являются тривиальными, и для их изучения будем использовать критерий линейной зависимости (независимости) векторов: Система векторов линейно зависима (независима) тогда и только тогда, когда ранг матрицы А, составленной из элементов данной системы векторов, меньше (соответственно равен) числа векторов системы.

2. Составим матрицу А, элементарными преобразованиями приведем ее к ступенчатому виду и подсчитаем ранг:

A= ~C2+C1 ~C3+C2 ~C1+2C2 ~C1C2 ~ .

Ранг матрицы А равен трем, поскольку минор =35 0. Число векторов системы совпадает с рангом, следовательно, исходная система линейно независима.

3. Аналогично предыдущему, составим и преобразуем матрицу А:

A= ~C1-C4 , C3-C2 ~C2-C1, C4+C1 ~ ~C3+C2 ~C4-0,5C2 ~C3+2C4 ~ ~ ~ .

Ранг матрицы А равен 3, так как, например, минор

=-40.

Число векторов системы равно 4 и не совпадает с рангом, следовательно, исходная система линейно зависима.