Как изменить размер матрицы математика

Изменение размера матрицы

Можно
изменять размер матрицы, вставляя и
удаляя строки и столбцы.  Для этого
необходимо выполнить следующее:

• Щёлкните
  на одном из элементов матрицы, чтобы
  заключить его в выделяющую рамку.
  Mathcad будет начинать вставку или удаление
  с этого элемента.

• Выберите
  Матрицы
  из
  меню Математика.
  Появляется  диалоговое окно.

• Напечатайте
  число строк и-или столбцов, которые
  нужно вставить или удалить. Затем
  нажмите на “Вставить” или на “Удалить”.
  Например, чтобы удалить столбец, который
  содержит выбранный элемент, напечайте
  1 в поле “Столбцов”, 0 в поле “Строк”,
  и нажмите на “Удалить”.

Вот
как Mathcad будет удалять или вставлять
строки или столбцы, в зависимости от
того, что впечатывается в диалоговое
окно:

• Если
  вставляются строки, Mathcad создает строки
  пустых полей ниже выбранного элемента.
  Если вставляются столбцы, Mathcad создает
  столбцы пустых полей справа от выбранного
  элемента.

• Чтобы
  вставить строку выше верхней строки
  или столбец слева от первого столбца,
  сначала заключите матрицу целиком в
  выделяющую рамку, щёлкнув внутри и
  нажав [­]
  несколько раз. Затем выберите
  Матрицы
  и продолжите, как обычно.

• Когда
  строки или столбцы удаляются, Mathcad
  начинает со строки или столбца, занятых
  выбранным элементом. Mathcad удаляет строки
  вниз от этого элемента и столбцы —
  направо от этого элемента.

• Если
  напечатать 0 в поле “Строк”, Mathcad ни
  вставит, ни удалит строки. Если напечатать
  0 в поле “Столбцов”, Mathcad ни вставит,
  ни удалит столбцы.

Обратите
внимание, что при удалении строк или
столбцов Mathcad выбрасывает содержащуюся
в них информацию.

Чтобы
удалить всю матрицу или вектор, заключите
их в выделяющую рамку и выберите Вырезать
из меню Правка.

Переменные
могут представлять массивы так же, как
скаляры. Определение переменной как
массива во многом схоже с определением
скаляра. Сначала напечатайте имя
переменной и двоеточие, как и в случае
с любым другим определением. Затем
создайте массив (вектор или матрицу) с
другой стороны знака равенства.

Например,
чтобы определить вектор v,
необходимо выполнить следующее:

• Щёлкните
  в свободном месте и напечатайте букву
  v,
  сопровождаемую двоеточием (:).

• Выберите
  Матрицы
  из меню Математика,
  чтобы открыть диалоговое окно. Напечатайте
  3 в поле Строк и 1 в поле Столбцов.

• Нажмите
  “Создать” и внесите элементы.

Можно
теперь использовать имя
v вместо самого вектора
в любом выражении. Рисунок 1   показывает,
что имя v
и сам вектор взаимозаменимы. Как только
вектор определён, можно определять
через него другие векторы точно так же,
как на бумаге.

Не
используйте одно имя для скалярной
переменной и векторной переменной. Это
будет просто переопределение переменной.

Рисунок
1: Определение и использование векторной
переменной.

Рисунок
2: Определение элементов вектора.

Можно
обращаться к отдельным элементам
массива, используя нижние индексы. Можно
также обращаться к отдельному столбцу
массива, используя верхний индекс. Чтобы
напечатать нижний индекс, используйте
клавишу левой скобки [ и поместите в
поле целое число или пару целых чисел.
Чтобы вставить оператор верхнего
индекса, нажмите [Ctrl]6 и поместите в поле
целое число.

Вектор
и элементы матрицы обычно нумеруются,
начиная с нулевой строки и нулевого
столбца. Чтобы изменить этот порядок,
замените значение встроенной переменной
ORIGIN.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

Содержание:

Определение: Матрицей называется таблица чисел (выражений), имеющая m строк и n столбцов:

В дальнейшем будем писать матрицу в сокращенном виде

Определение: Если матрица содержит 1 строку и n столбцов, то она называется матрицей-строкой

Определение: Если матрица содержит m строк и 1 столбец, то она называется матрицей-столбцом

Пример:

Следующие таблицы являются матрицами

Определение: Матрица, у которой совпадает количество столбцов с количеством строк, называется квадратной.

Всякой квадратной матрице соответствует определитель, составленный из тех же матричных элементов, который в теории матриц называется детерминантом матрицы

Определение: Транспонированной к исходной квадратной матрице называется такая матрица, строки которой заменены на соответствующие столбцы, а столбцы — на соответствующие строки.

Замечание: Согласно свойству 1. для определителей (см. Лекцию № 1) для квадратных матриц детерминант исходной матрицы равен детерминанту транспонированной матрицы.

Определение: Матрицу, у которой все элементы, стоящие под главной диагональю равны нулю, будем называть треугольной

Определение: Матрица, все элементы которой равны нулю, за исключением элементов, стоящих на главной диагонали, называется диагональной

Определение: Единичной матрицей называется диагональная матрица, у которой на главной диагонали все элементы равны единице, а остальные элементы равны нулю:

Действия над матрицами

1. Суммой (разностью) двух матриц и одинаковой структуры называется матрица той же размерности элементы которой вычисляются по формуле:

Пример:

Найти сумму (разность) матриц

Решение:

Из приведенных матриц складывать (вычитать) можно только матрицы А и С, которые имеют одинаковую структуру. Найдем сумму:

и разность этих матриц:

2. При умножении вещественного числа k на матрицу все элементы матрицы умножаются на это число.

Пример:

Умножить (-2) на матрицу

Решение:

Результат умножения имеет вид

3. Произведением матриц и называется матрица элементы которой вычисляются по формуле:

Замечание: Перемножать можно лишь те матрицы, для которых количество столбцов первой перемножаемой матрицы совпадает с количеством строк второй перемножаемой матрицы. Матрица, получаемая в результате перемножения, имеет количество строк равное количеству строк первой матрицы и количество столбцов равное количеству столбцов второй матрицы.

Пример:

Найти (возможные) произведения матриц

Решение:

Матрица А имеет структуру 2×3, матрица В — 2×2, матрица С — 3×2. Согласно определению можно найти произведения Не существуют произведения Вычислим произведение Прежде всего, определим структуру результирующей матрицы: имеем размерности и убирая подчеркнутые цифры, получим структуру результирующей матрицы 2×3. Вычислим ее элементы. Для того чтобы найти элементы возможных произведений, надо просуммировать произведения элементов строки первой матрицы на соответствующие элементы столбца второй матрицы:

Остальные возможные произведения найти самостоятельно.

Замечание: Из приведенного примера видно, что в общем случае произведение матриц некоммутативно (неперестановочно), т. е.

Определение: Обратной матрицей к исходной квадратной матрице называется матрица той же структуры, произведение которой с матрицей А коммутативно и равно единичной матрице, то есть

Рассмотрим схему построения обратной матрицы

Замечание: Обращаем внимание на то, что матрица алгебраических дополнений записана в транспонированном виде.

Пример:

Найти обратную матрицу к матрице

Решение:

Вычислим детерминант данной матрицы раскроем этот определитель по элементам первой строки:

Вычислим алгебраические дополнения всех элементов определителя: Запишем обратную матрицу

Проверим правильность нахождения обратной матрицы, для чего воспользуемся ее определением. Умножим найденную матрицу на исходную матрицу, вычислим элементы результирующей матрицы

Таким образом, т.е. найдена верно.

Основные сведения о матрицах

Понятие матрицы и основанный на нем раздел математики — матричная алгебра — имеют чрезвычайно важное значение для экономистов. Объясняется это тем, что значительная часть математических моделей экономических объектов и процессов записывается в достаточно простой, а главное — компактной матричной форме.

Матрицей размера называется прямоугольная таблица чисел, содержащая m строк и n столбцов. Числа, составляющие матрицу, называются элементами матрицы.

Матрицы обозначаются прописными (заглавными) буквами латинского алфавита, например, А, В, С, …, а для обозначения элементов матрицы используются строчные буквы с двойной индексацией: , где — номер строки, — номер столбца.

Например, матрица

или, в сокращенной записи,

Например, Наряду с круглыми скобками используются и другие обозначения матрицы:

Две матрицы А и В одного размера называются равными, если они совпадают поэлементно, т.е. для любых

С помощью матриц удобно записывать некоторые экономические зависимости. Например, таблица распределения ресурсов по отдельным отраслям экономики (усл. ед.)

может быть записана в компактной форме в виде матрицы распределения ресурсов по отраслям:

В этой записи, например, матричный элемент показывает, сколько электроэнергии потребляет промышленность, а элемент — сколько трудовых ресурсов потребляет сельское хозяйство.

Виды матриц

Матрица, состоящая из одной строки, называется матрицей (вектором)-строкой, а из одного столбца — матрицей (вектором)-столбцом: — матрица-строка;

— матрица-столбец.

Матрица называется квадратной -го порядка, если число ее строк равно числу столбцов и равно .

Например, — квадратная матрица третьего порядка.

Элементы матрицы , у которых номер столбца равен номеру строки , называются диагональными и образуют главную диагональ матрицы. Для квадратной матрицы главную диагональ образуют элементы

Если все недиагональные элементы квадратной матрицы равны нулю, то матрица называется диагональной. Например,

—диагональная матрица третьего порядка.

Если у диагональной матрицы -го порядка все диагональные элементы равны единице, то матрица называется единичной матрицей -го порядка, она обозначается буквой Е.

Например,— единичная матрица третьего порядка.

Матрица любого размера называется нулевой, или нуль-матрицей, если все ее элементы равны нулю:

Операции над матрицами

Над матрицами, как и над числами, можно производить ряд операций, причем некоторые из них аналогичны операциям над числами, а некоторые — специфические.

Умножение матрицы на число

Произведением матрицы А на число называется матрица элементы которой для

Например, если , то

Следствие. Общий множитель всех элементов матрицы можно выносить за знак матрицы.

Например,

В частности, произведение матрицы А на число 0 есть нулевая матрица, т.е.

Сложение матриц

Суммой двух матриц А и В одинакового размера называется матрица , элементы которой для (т.е. матрицы складываются поэлементно).

Например,

В частном случае A + 0 = A.

Вычитание матриц

Разность двух матриц одинакового размера определяется через предыдущие операции:

Умножение матриц

Умножение матрицы А на матрицу В определено, когда число столбцов первой матрицы равно числу строк второй. Тогда произведением матриц называется такая матрица, каждый элемент которой равен сумме произведений элементов -й строки матрицы А на соответствующие элементы -го столбца матрицы В:

Пример №1

Вычислить произведение матриц , где

Решение:

1. Найдем размер матрицы-произведения (если умножение матриц возможно):

2. Вычислим элементы матрицы-произведения С, умножая элементы каждой строки матрицы А на соответствующие элементы столбцов матрицы В следующим образом:

Получаем ►

Многие свойства, присущие операциям над числами, справедливы и для операций над матрицами (что следует из определений этих операций):

этом случае матрица А называется согласованной с матрицей В.

Однако имеются и специфические свойства матриц. Так, операция умножения матриц имеет некоторые отличия от умножения чисел:

а)Если произведение матриц существует, то после перестановки сомножителей местами произведения матриц может и не существовать. Действительно, в примере 1.1 получили произведение матриц , а произведения не существует, так как число столбцов первой матрицы не совпадает с числом строк второй матрицы.

б)Если даже произведения и существуют, то они могут быть матрицами разных размеров.

Пример №2

Найти произведения матриц и :

Решение:

► в) В случае, когда оба произведения и существуют и оба — матрицы одинакового размера (это возможно только при умножении квадратных матриц А и В одного порядка), коммутативный (переместительный) закон умножения, вообще говоря, не выполняется, т.е.

Пример №3

Найти произведения матриц и , где

Решение:

В частном случае коммутативным законом обладает произведение любой квадратной матрицы А -гo порядка на единичную матрицу Е того же порядка, причем это произведение равно А:

Таким образом, единичная матрица играет при умножении матриц ту же роль, что и число 1 при умножении чисел.

г) Произведение двух ненулевых матриц может равняться нулевой матрице, т.е. из того, что , не следует, что или,. Например,

Возведение в степень

Целой положительной степенью квадратной матрицы называется произведение матриц, равных , т.е.

Заметим, что операция возведения в степень определяется только для квадратных матриц.

По определению полагают Нетрудно показать, что

Пример №4

Найти , где

Решение:

Обращаем внимание на то, что из равенства еще не следует, что матрица ►

Транспонирование матрицы

Транспонирование матрицы — переход от матрицы к матрице , в которой строки и столбцы поменялись местами с сохранением порядка. Матрица называется транспонированной относительно матрицы : Из определения следует, что если матрица имеет размер , то транспонированная матрица имеет размер .

Например,

В литературе встречаются и другие обозначения транспонированной матрицы, например, .

Свойства операции транспонирования:

Рекомендуем читателю доказать их самостоятельно. Рассмотренные выше операции над матрицами позволяют упростить решения некоторых экономических задач.

Пример №5

Предприятие выпускает продукцию трех видов: и использует сырье двух типов: . Нормы расхода сырья характеризуются матрицей

где каждый элемент показывает, сколько единиц сырья

-го типа расходуется на производство единицы продукции -го вида. План выпуска продукции задан матрицей-строкой , стоимость единицы каждого типа сырья (ден. ед.) — матрицей-столбцом

Определить затраты сырья, необходимые для планового выпуска продукции, и общую стоимость сырья.

Решение:

Затраты 1-го сырья составляют ед. и 2-го — ед., поэтому матрица-строка затрат сырья может быть записана как произведение

Тогда общая стоимость сырья ден. ед. может быть записана в матричном виде Общую стоимость сырья можно вычислить и в другом порядке: вначале вычислим матрицу стоимостей затрат сырья на единицу продукции, т.е. матрицу

а затем общую стоимость сырья

На данном примере мы убедились в выполнении свойства 7 (см. с. 13) — ассоциативного закона произведения матриц:

Определители квадратных матриц

Необходимость введения определителя — числа, характеризующего квадратную матрицу , — тесно связана с решением систем линейных уравнений (см. гл. 2). Определитель матрицы обозначается или

Определителем матрицы первого порядка , или определителем первого порядка, называется элемент :

Например, пусть тогда

Определителем матрицы второго порядка , или определителем второго порядка, называется число, которое вычисляется по формуле:

Произведения а и называются членами определителя второго порядка. Например, пусть тогда

Пусть дана квадратная матрица третьего порядка: Определителем матрицы третьего порядка , или определителем третьего порядка, называется число, которое вычисляется по формуле:

Это число представляет алгебраическую сумму, состоящую из 6 слагаемых, или 6 членов определителя. В каждое слагаемое входит ровно по одному элементу из каждой строки и каждого столбца матрицы. Знаки, с которыми члены определителя входят в формулу (1.4), легко запомнить, пользуясь схемой (рис. 1.1), которая называется правилом треугольников или правилом Сарруса.

Пример №6

Вычислить определитель третьего порядка

Решение:

►

Для того чтобы ввести понятие определителя более высокого порядка, потребуются некоторые дополнительные понятия. Рассмотрим квадратную матрицу -гo порядка:

Из общего числа элементов этой матрицы выберем набор, содержащий элементов, таким образом, чтобы в него входило по одному элементу из каждой строки и каждого столбца. Например, набор элементов или соответственно главной и побочной диагоналей матрицы.

Любой такой набор можно упорядочить, записав сначала элемент из 1-й строки, затем из 2-й и т.д., т.е.

Номера столбцов образуют при этом перестановку из чисел: Всего существует различных перестановок из натуральных чисел.

Введем понятие беспорядка, или инверсии, в перестановке Это наличие пары чисел, в которой большее число предшествует меньшему. Например, в перестановке из трех чисел имеется одна инверсия (2; 1), а в перестановке — три: (3; 2), (3; 1), (2; 1). Обозначим через количество инверсий в перестановке

Возвращаясь к наборам (1.5) из элементов матрицы мы можем каждому такому набору поставить в соответствие произведение его элементов:

и число , равное количеству инверсий в перестановке из номеров соответствующих столбцов.

Определение. Определителем квадратной матрицы -го порядка, или определителем -го порядка, называется число, равное алгебраической сумме членов, каждый из которых является произведением элементов матрицы, взятых по одному из каждой строки и каждого столбца, причем знак каждого члена определяется как , где — число инверсий в перестановке из номеров столбцов элементов матрицы, ест при этом номера строк записаны в порядке возрастания:

где сумма берется по всем перестановкам Проверим, например, что при мы получаем введенный ранее определитель третьего порядка (1.4):

то же число, что и по формуле (1.4).

Заметим, что с ростом резко увеличивается число членов определителя поэтому даже для использование формулы (1.7) весьма трудоемко (получим 24 слагаемых!).

На практике при вычислении определителей высоких порядков используют другие формулы. Для их рассмотрения необходимо ввести новые понятия.

Пусть дана квадратная матрица -го порядка.

Минором элемента матрицы -го порядка называется

определитель матрицы -го порядка, полученной из матрицы вычеркиванием -й строки и го столбца.

Например, минором элемента матрицы третьего порядка будет: Каждая матрица -го порядка имеет миноров -го порядка.

Алгебраическим дополнением элемента матрицы -го порядка называется его минор, взятый со знаком

т.е. алгебраическое дополнение совпадает с минором, когда сумма номеров строки и столбца — четное число, и отличается от минора знаком, когда — нечетное число.

Например,

Пример №7

Найти алгебраические дополнения всех элементов матрицы (из примера 1.6):

Решение:

Важное значение для вычисления определителей имеет следующая теорема.

Теорема Лапласа. Определитель квадратной матрицы равен сумме произведений элементов любой строки (столбца) на их алгебраические дополнения:

(разложение по элементам -й строки; );

(разложение по элементам -го столбца; ).

Убедимся в справедливости теоремы Лапласа на примере определителя матрицы третьего порядка. Разложим его вначале по элементам первой строки:

Точнее данная теорема является частным случаем теоремы Лапласа.

После преобразований (представляем их сделать читателю) нетрудно убедиться в том, что полученное выражение совпадает с определением (1.4). Аналогичный результат получаем разложением определителя матрицы по любой строке или столбцу.

Пример №8

Вычислить определитель треугольной матрицы:

Решение:

Раскладывая по первому столбцу, получаем:

На частном примере мы убедились в том, что определитель треугольной (и, очевидно, диагональной) матрицы равен произведению элементов главной диагонали.

Значение теоремы Лапласа состоит в том, что позволяет свести вычисление определителей -го порядка к вычислению более простых определителей -го порядка.

Свойства определителей

1. Если какая-либо строка (столбец) матрицы состоит из одних нулей, то ее определитель равен 0.

2. Если все элементы какой-либо строки (столбца) матрицы умножить на число , то ее определитель умножится на это число .

Пусть определитель исходной матрицы равен . Для определенности первую строку матрицы умножим на , получим новый определитель , который разложим по элементам первой строки:

Замечание. За знак определителя можно выносить общий множитель элементов любой строки или столбца в отличие от матрицы, за знак которой можно выносить общий множитель лишь всех ее элементов. Например, , но

3. При транспонировании матрицы ее определитель не изменяется:

4. При перестановке двух строк (столбцов) матрицы ее определитель меняет знак на противоположный.

□ Предположим вначале, что переставлены две соседние строки матрицы: Разложим определитель исходной матрицы по элементам -й строки, а определитель новой матрицы (с переставленными строками) — по элементам -й строки. Разложения будут отличаться только знаком, так как в формуле (1.9) для каждое алгебраическое дополнение будет иметь противоположный знак (множители сменятся на множители , поэтому

Если переставить не соседние строки, а, скажем, -ю и -ю, то такую перестановку можно представить как последовательное смещение -й строки на строк вниз (при этом каждый раз знак определителя меняется), -й строки на вверх, что тоже сопровождается изменением знака, т.е. знак поменяется нечетное число раз: .

Доказательство для столбцов аналогично.

Квадратная матрица называется треугольной, если все ее элементы, расположенные ниже (или выше) главной диагонали, равны нулю.

5. Если квадратная матрица содержит две одинаковые строки {столбца), то ее определитель равен 0.

□Действительно, переставим эти строки (столбцы). С одной стороны, определитель не изменится, но, с другой стороны, по свойству 4 поменяет знак, т.е. , откуда

6. Если элементы двух строк (столбцов) матрицы пропорциональны, то ее определитель равен 0.

□ Пусть для определенности пропорциональны первая и вторая строки. Тогда, вынося коэффициент пропорциональности , получаем по свойству , где имеет две одинаковые строки и по свойству 5 равен 0.

7. Сумма произведений элементов какой-либо строки (столбца) матрицы на алгебраические дополнения элементов другой строки (столбца) этой матрицы равна 0, т.е.

Рассмотрим квадратную матрицу и вспомогательную матрицу , полученную из матрицы заменой -й строки на -ю:

т.е. матрица имеет две одинаковые строки, поэтому согласно свойству 5 ее определитель равен 0. Вычисляя его разложением по элементам -й строки, получаем:

Замечание. Объединяя результат теоремы Лапласа и свойство 7, получаем:

8. Определитель матрицы не изменится, если к элементам какой-либо строки (столбца) матрицы прибавить элементы другой строки (столбца), предварительно умноженные на одно и то же число.

Пусть для определенности к элементам -Й строки матрицы прибавим элементы -й строки, умноженные на Тогда первая строка матрицы имеет вид: Определитель полученной матрицы вычислим разложением по элементам -й строки:

где — алгебраические дополнения элементов -й строки исходной матрицы Раскроем скобки и получим после преобразования:

Используя формулу (1.12), получаем, что первая сумма равна определителю исходной матрицы, а вторая — 0, т.е.

9. Сумма произведений произвольных чисел на алгебраические дополнения элементов любой строки (столбца) равна определителю матрицы, полученной из данной заменой элементов этой строки (столбца) на числа .

Свойство вытекает непосредственно из теоремы Лапласа.

10. Определитель произведения двух квадратных матриц равен произведению их определителей: где —матрицы -го порядка.

Замечание. Из свойства 10 следует, что даже если то

Перечисленные свойства определителей позволяют существенно упростить их вычисление, особенно для определителей высоких порядков. При вычислении определителей целесообразно так преобразовать исходную матрицу с помощью свойств 1—9, чтобы преобразованная матрица имела строку (или столбец), содержащую как можно больше нулей, а потом найти определитель разложением по этой строке (столбцу).

Пример №9

Вычислить определитель четвертого порядка:

Решение:

Преобразуем матрицу так, чтобы в 3-й строке все элементы, кроме одного, обращались в 0. Для этого умножим, например, элементы 3-го столбца на (-4) и на 2 и прибавим их соответственно к элементам 1-го и 2-го столбцов. Раскладывая полученный определитель по элементам третьей строки, найдем Полученный определитель третьего порядка можно вычислить по правилу треугольников или с помощью теоремы Лапласа, однако можно продолжить упрощение матрицы. «Обнулим» в матрице третьего порядка элементы 2-й строки (кроме одного). Для этого элементы 3-го столбца матрицы, предварительно умножив на (—13) и на 4, сложим с элементами 1-го и 2-го столбцов соответственно:

Раскладывая по элементам множители, получаем:

Обратная матрица

Для каждого числа существует обратное число такое, что произведение Для квадратных матриц тоже вводится аналогичное понятие.

Определение. Матрица называется обратной по отношению к квадратной матрице , если при умножении этой матрицы на данную как справа, так и слева получается единичная матрица:

Из определения следует, что только квадратная матрица имеет обратную; в этом случае и обратная матрица является квадратной того же порядка.

Однако не каждая квадратная матрица имеет обратную. Если является необходимым и достаточным условием существования числа то для существования матрицы таким условием является требование

Если определитель матрицы отличен от нуля то такая квадратная матрица называется невырожденной, или неособенной; в противном случае (при )— вырожденной, или особенной.

Теорема (необходимое и достаточное условие существования обратной матрицы). Обратная матрица существует (и единственна) тогда и только тогда, когда исходная матрица невырожденная.

Необходимость. Пусть матрица имеет обратную , т.е . По свойству 10 определителей имеем

Достаточность. Пусть Рассмотрим квадратную матрицу -го порядка, называемую присоединенной*, элементы которой являются алгебраическими дополнениями элементов матрицы , транспонированной к Тогда элементы произведения матриц определяются по правилу умножения матриц: Поэтому матрица является диагональной, элементы ее главной диагонали равны определителю исходной матрицы:

Аналогично доказывается, что произведение на равно той же матрице Отсюда следует, что если в качестве обратной матрицы взять матрицу.

то произведения и равны единичной матрице -го порядка:

Докажем единственность обратной матрицы. Предположим, что существуют еще матрицы такие, что и , где матрица получена по формуле (1.14), и выполняются равенства: и . Тогда, умножая наслева первое из них, получаем: , откуда , т.е. . Аналогично, умножая второе равенство на справа, получаем . Единственность доказана.

Алгоритм вычисления обратной матрицы:

Пример №10

Найти матрицу, обратную к данной:

Решение:

1°. Определитель матрицы (см. пример 1.6), т.е. матрица — невырожденная и обратная матрица существует.

2°. Находим матрицу , транспонированную к :

3°. Находим алгебраические дополнения элементов матрицы и составляем из них присоединенную матрицу , учитывая, что

4° . Вычисляем обратную матрицу

5°. Проверяем правильность вычисления обратной матрицы по формулам:

(рекомендуем в этом убедиться самому читателю). ►

Для невырожденных матриц выполняются следующие свойства:

Ранг матрицы

Для решения и исследования ряда математических и прикладных задач важное значение имеет понятие ранга матрицы.

В матрице размера вычеркиванием каких-либо строк и столбцов можно вычленить квадратные подматрицы -то порядка, где . Определители таких подматриц называются минорами -го порядка матрицы .

Например, из матрицы можно получить подматрицы первого, второго и третьего порядков.

Определение. Рангом матрицы называется наивысший порядок отличных от нуля миноров этой матрицы.

Ранг матрицы обозначается или

Из определения следует: а) ранг матрицы не превосходит меньшего из ее размеров, т.е. ;

б) тогда и только тогда, когда все элементы матрицы равны нулю, т.е. ;

в) для квадратной матрицы -го порядка тогда и только тогда, когда матрица — невырожденная.

Пример №11

Вычислить ранг матрицы

Решение:

Матрица имеет четвертый порядок, поэтому Однако так как матрица содержит нулевой столбец, поэтому Все подматрицы третьего порядка тоже содержат нулевой столбец и поэтому имеют нулевые определители, значит Все подматрицы второго порядка либо имеют нулевой столбец (второй или четвертый), либо имеют пропорциональные столбцы (первый и третий), поэтому тоже имеют нулевые определители; таким образом Поскольку матрица содержит ненулевые элементы, т.е. невырожденные подматрицы первого порядка, то . ►

Пример №12

Вычислить ранг матрицы

Решение:

Для матрицы .

Проверим, равен ли ранг 3-м, для этого вычислим все миноры третьего порядка, т.е. определители всех подматриц третьего порядка (их всего 4, они получаются при вычеркивании одного из столбцов матрицы):

Поскольку все миноры третьего порядка нулевые, Так как существует ненулевой минор второго порядка, например,

►

В общем случае определение ранга матрицы перебором всех миноров достаточно трудоемко. Для облегчения этой задачи используются преобразования, сохраняющие ранг матрицы.

Назовем элементарными преобразованиями матрицы следующие:

1. Отбрасывание нулевой строки (столбца).
2. Умножение всех элементов строки (столбца) матрицы на число, не равное нулю.
3. Изменение порядка строк (столбцов) матрицы.
4. Прибавление к каждому элементу одной строки (столбца) соответствующих элементов другой строки (столбца), умноженных на любое число.
5. Транспонирование матрицы.

Теорема. Ранг матрицы не изменяется при элементарных преобразованиях матрицы.

При изучении свойств определителей было показано, что при преобразованиях квадратных матриц их определители либо сохраняются, либо умножаются на число, не равное нулю. В результате сохраняется наивысший порядок отличных от нуля миноров исходной матрицы, т.е. ее ранг не изменяется.

С помощью элементарных преобразований можно привести матрицу к так называемому ступенчатому виду, когда вычисление ее ранга не представляет труда.

Матрица называется ступенчатой, если она имеет вид: где .

Замечание. Условие всегда может быть достигнуто транспонированием матрицы.

Очевидно, что ранг ступенчатой матрицы равен , так как имеется минор -го порядка, не равный нулю:

Покажем на примере алгоритм вычисления ранга матрицы с помощью элементарных преобразований.

Пример №13

Найти ранг матрицы

Решение:

1°. Если , то при перестановке строк или столбцов добиваемся того, что . В данном примере поменяем местами, например, 1-ю и 2-ю строки матрицы (см. ниже).

2°. Если , то умножая элементы 2-й, 3-й и 4-й строк на подходящие числа (именно на ) и прибавляя полученные числа соответственно к элементам 2-й1, 3-й и 4-й строк, добьемся того, чтобы все элементы 1-го столбца (кроме ) равнялись нулю:

3°. Если в полученной матрице (у нас ), то умножая элементы 3-й и 4-й строк на подходящие числа (а именно, на ), добьемся того, чтобы все элементы 2-го столбца (кроме ) равнялись нулю. Если в процессе преобразований получаются строки (или столбцы), целиком состоящие из нулей (как в данном примере), то отбрасываем эти строки (или столбцы):

Последняя матрица имеет ступенчатый вид и содержит миноры второго порядка, не равные нулю, например,

Поэтому ранг полученной ступенчатой, а следовательно, и данной матрицы равен 2. ►

Для рангов матриц справедливы следующие соотношения:

5) если — квадратная матрица и

6) где — число столбцов матрицы или строк матрицы .

Понятие ранга матрицы тесно связано с понятием линейной зависимости (независимости) ее строк или столбцов.

матрице обозначим ее строки следующим образом:

Две строки матрицы называются равными, если равны их соответствующие элементы: , если

Арифметические операции над строками матрицы (умножение строки на число, сложение строк) вводятся как операции, проводимые поэлементно:

Строка е называется линейной комбинацией строк матрицы, если она равна сумме произведений этих строк на произвольные действительные числа:

где — любые числа.

Строки матрицы называются линейно зависимыми, если существуют такие числа .т, не равные одновременно нулю, что линейная комбинация строк матрицы равна нулевой строке:

где 0 = (0 0…0).

Линейная зависимость строк матрицы означает, что хотя бы одна строка матрицы является линейной комбинацией остальных.

Действительно, пусть для определенности в формуле (1.17) , тогда

где

Таким образом, строкаявляется линейной комбинацией остальных строк.

Если линейная комбинация строк (1.17) равна нулю тогда и только тогда, когда все коэффициенты равны нулю, т.е. , то строки называются линейно независимыми.

Теорема о ранге матрицы. Ранг матрицы равен максимальному числу ее линейно независимых строк или столбцов, через которые линейно выражаются все остальные ее строки {столбцы).

Пусть матрица размера имеет

Это означает, что существует отличный от нуля минор -го порядка. Всякий ненулевой минор -го порядка будем называть базисным минором. Пусть для определенности это минор

Тогда строки матрицы линейно независимы. Действительно, предположим противное, т.е. одна из этих строк, например , является линейной комбинацией остальных:

Вычтем из элементов -й строки элементы 1-й строки, умноженные на , элементы 2-й строки, умноженные на , и т.д., наконец, элементы -й строки, умноженные на . На основании свойства 8 (см. § 1.4) при таких преобразованиях матрицы ее определитель не изменится, но так как теперь г-я строка будет состоять из одних нулей, то — противоречие, и наше предположение о том, что строки матрицы линейно зависимы, неверно.

Строки назовем базисными.

Покажем, что любые строк матрицы линейно зависимы, т.е. любая строка выражается через базисные.

Рассмотрим минор -го порядка, который получается

при дополнении рассматриваемого минора элементами еще одной строки и столбца

Этот минор равен нулю, так как ранг матрицы равен , поэтому любой минор более высокого порядка равен нулю.

Раскладывая его по элементам последнего (добавленного) столбца, получаем , где последнее алгебраическое дополнение совпадает с базисным минором и поэтому отлично от нуля, т.е. .

Разделив последнее равенство на , можем выразить элемент как линейную комбинацию:

где

Фиксируем значение и получаем, что для любого элементы -й строки линейно выражаются через элементы строк т.е. -я строка есть линейная комбинация базисных:

Теорема о ранге матрицы играет принципиальную роль в матричном анализе, в частности при исследовании систем линейных уравнений.

Матрицы в линейной алгебре

Прямоугольная таблица:

(9.1)

состоящая из m строк и n столбцов, называется матрицей размера m х n или (n,m)-матрицей.

Матрицу (9.1) будем обозначать А или . Числа называются элементами матрицы, индекс i обозначает номер строки, а индекс j — номер столбца, на пересечении которых расположен элемент.

Если m = n, то матрица (9.1) называется квадратной матрицей порядка n.

В квадратной матрице n-го порядка диагональ, состоящая из элементов называется главной диагональю, состоящая из элементов а,п, — побочной диагональю.

Квадратная матрица:

называется диагональной. Если в диагональной матрице все диагональные элементы равны, т.е. , то такая матрица называется скалярной. Скалярная матрица, у которой называется единичной и обозначается буквой Е. Например, единичная матрица третьего порядка:

Матрица, все элементы которой равны нулю, называется нулевой матрицей и обозначается через 0.

Матрицы А и В называются равными, если их размеры одинаковы и элементы этих матриц, стоящие на одинаковых местах, равны.

Операции над матрицами

Суммой двух матриц одинакового размера называется матрица того же размера с элементами, равными суммам соответствующих элементов слагаемых матриц, т.е.

Сложение матриц обладает следующими свойствами:

1. Коммутативность, т.е. А + В = В + А.
2. Ассоциативность, т.е. (А + B)+ С = А + (В + С).
3. Для любых двух матриц А и В одинакового размера существует единственная матрица X такая, что А + X = В. Матрица X обозначается X = В-А и называется разностью матриц В и А. Урав-=нение А + Х = 0 имеет решение Х = 0-А, получающаяся при этом матрица называется противоположной А и обозначается — А.

Произведением матрицы на число называется матрица, все элементы которой равны соответствующим элементам матрицы А, умноженным на число .

Умножение матрицы на действительное число обладает следующими свойствами:

Матрица А называется согласованной с матрицей В, если число столбцов матрицы А равно числу строк матрицы В. В этом случае произведением матрицы на матрицу называется матрица

т.е. элемент, стоящий в n -той строке и j-том столбце матрицы произведения равен сумме произведений элементов n’-той строки матрицы А на соответствующие элементы j -го столбца матрицы В.

Свойства умножения:

1. Если матрица А согласована с матрицей В, а матрица В согласована с матрицей С, то А • В• С = (А В)- С = А (В С) — ассоциативность умножения;
2. (А + ВС = АС + ВС, А-(В + С)= АВ + АС — свойство дистрибутивности;
3. Умножение матриц не коммутативно, т.е., как правило,

Транспонированием матрицы А называется операция замены местами строк и столбцов с сохранением порядка их следования, т.е. i-я строка матрицы А становится i -тым столбцом транспонированной матрицы. Матрица, транспонированная к матрице А обозначается .

Свойства транспонирования:

Определитель матрицы

Далее будем рассматривать только квадратные матрицы. Каждой квадратной матрице ставится в соответствие действительное число, называемое определителем матрицы и вычисляемое по определенному правилу.

Определитель матрицы естественно возникает при решении систем линейных уравнений, или в свернутой форме , или в свернутой форме

Предыдущая формула получается разложением определителя по первой строке.

Возьмем теперь квадратную матрицу n -го порядка

Для записи определителя n-го порядка матрицы А будем применять обозначения . При n = 1 матрица A состоит из одного элемента и ее определитель равен этому элементу. При n = 2 получаем определитель

Минором элемента матрицы A называют определитель матрицы (n-1)-го порядка, получаемого из матрицы Л вычеркиванием i-той строки и j-го столбца.

Пример №14

Найти минор матрицы:

По определению, минор элемента есть определитель матрицы, получаемой из матрицы А вычеркиванием первой строки и второго столбца. Следовательно,

Алгебраическим дополнением элемента матрицы А называется минор взятый со знаком Алгебраическое дополнение элемента обозначается следовательно,

Пример №15

Найти алгебраическое дополнение элемента , матрицы А из примера 7.

Определителем квадратной матрицы А n-го порядка называется число:

где аи — элементы первой строки матрицы (9.2), а их алгебраические дополнения .

Запись по формуле (9.3) называется разложением определителя но первой строке.

Рассмотрим свойства определителей.

Свойство 1. При транспонировании матрицы ее определитель не меняется.

Это свойство устанавливает равноправность строк и столбцов определителя, поэтому определение определителя можно сформулировать так:

Определителем квадратной матрицы А n-го порядка называется число:

(9.4)

где — элементы первого столбца матрицы (9.2), а их алгебраические дополнения.

Свойство 2. Если поменять местами две строки или два столбца матрицы А, то ее определитель изменит знак на противоположный.

Свойства 1 и 2 позволяют обобщить формулы (9.3) и (9.4) следующим образом:

Определитель квадратной матрицы n-го порядка (будем в дальнейшем говорить определитель n-го порядка) равен сумме попарных произведений любой строки (столбца) на их алгебраические дополнения.

Свойство 3. Определитель, y которого две строки или два столбца одинаковы, равен нулю.

Действительно, поменяем в определителе две одинаковые сроки местами. Тогда, по свойству 2 получим определитель , но с другой стороны, определитель не изменится, т.е.. Отсюда.

Свойство 4. Если все элементы какой-нибудь строки (столбца) определителя умножить на число , то определитель умножится на .

Умножим элементы i-той строки на . Тогда получим определитель:

Следствие 1. Если все элементы какой-нибудь строки (столбца) имеют общий множитель, то его можно вынести за знак определителя.

Следствие 2. Если все элементы какой-нибудь строки (столбца) равны нулю, то определитель равен нулю.

Свойство 5. Определитель, у которого две строки (два столбца) пронорциональныу равен нулю.

Пусть i-я строка пропорциональна j-ой строке. Вынося коэффициент пропорциональности за знак определителя, получим определитель с двумя одинаковыми строками, который по свойству 3 равен нулю.

Свойство 6. Если каждый элемент строки (столбца) определителя есть сумма двух слагаемых, то определитель равен сумме двух определителей: у одного из них i-той строкой (столбцом) служат первые слагаемые, а у другого — вторые.

Разложив определитель по i -той строке получим:

Свойство 7. Определитель не изменится, если к элементам какой-нибудь строки (столбца) прибавить соответствующие элементы другой строки (столбца), умноженные на одно и то же число.

Прибавив к элементам i-той строки определителя соответствующие элементы j-ой строки, умноженные на число , получим определитель Определитель равен сумме двух определителей: первый есть, а второй равен нулю, так как у него i-тая и j-тая строки пропорциональны.

Свойство 8. Определитель диагональной матрицы равен произведению элементов, стоящих на главной диагонали, т.е.:

Свойство 9. Сумма произведений элементов какой-нибудь строки (столбца) определителя на алгебраические дополнения элементов другой строки (столбца) равна нулю.

Рассмотрим вспомогательный определитель , который получается из данного определителя заменой j-той строки i-той строкой. Определитель равен нулю, так как у него две одинаковые строки. Разложив его по j-той строке получим:

Большое значение имеет следующий критерий равенства определителя нулю. Определитель квадратной матрицы равен нулю тогда и только тогда когда его строки (столбцы) линейно зависимы.

Строки (столбцы) матрицы называются линейно зависимыми, если одна (один) из них является линейной комбинацией с действительными коэффициентами остальных.

Теорема об определителе произведения двух квадратных матриц. Определитель произведения двух квадратных матриц равен произведению определителей этих квадратных матриц, т.е. .

Ранг матрицы

Рангом матрицы называется наибольший порядок ее миноров, отличных от нуля. Ранг матрицы А обозначают rankA или rА.

Если все миноры порядка к данной матрицы равны нулю, то все миноры более высокого порядка данной матрицы также равны нулю. Это следует из определения определителя. Отсюда вытекает алгоритм нахождения ранга матрицы.

Если все миноры первого порядка (элементы матрицы А) равны нулю, то rankA = 0. Если хотя бы один из миноров первого порядка отличен от нуля, а все миноры второго порядка равны нулю, то rankA = 1. Причем, достаточно просмотреть только те миноры второго порядка, которые окаймляют ненулевой минор первого порядка. Если найдется минор второго порядка отличный от нуля, исследуют миноры третьего порядка, окаймляющие ненулевой минор второго порядка. Так продолжают до тех пор, пока не придут к одному из двух случаев: либо все миноры порядка к, окаймляющие ненулевой минор (A-l)-ro порядка равны нулю, либо таких миноров нет. Тогда rankA = к -1.

Пример №16

Вычислить ранг матрицы

Минор первого порядка (элемент ) отличен от нуля. Окаймляющий его минор тоже не равен нулю.

Далее рассмотрим миноры, окаймляющие минор М :

Все эти миноры равны нулю, значит rankA = 2. Приведенный алгоритм нахождения ранга матрицы не всегда удобен, поскольку связан с вычислением большого числа определителей. Наиболее удобно пользоваться при вычислении ранга матрицы элементарными преобразованиями, при помощи которых матрица приводится к столь простому виду, что очевидно, чему равен ее ранг.

Элементарными преобразованиями матрицы называют следующие преобразования:

• > умножение какой-нибудь строки (столбца) матрица на число, отличное от нуля;
• > прибавление к одной строке (столбцу) другой строки (столбца), умноженной на произвольное число.

Полужордановым преобразованием строк матрицы:

с разрешающим элементом называется следующая совокупность преобразований со строками матрицы:

• > k первой строке прибавить k-ю, умноженную на число и т.д.;

> k последней строке прибавить k — го, умноженную на число После выполнения этих преобразований получается матрица:

Полужордановым преобразованием столбцов матрицы с разрешающим элементом называется следующая совокупность преобразований со столбцами матрицы:

После выполнения этих преобразований получается матрица:

Полужорданово преобразование строк или столбцов квадратной матрицы не изменяет ее определителя. Элементарные преобразования матрицы не изменяют ее ранга. Покажем на пример, как вычислить ранг матрицы, пользуясь элементарными преобразованиями.

Пример №17

Вычислить ранг матрицы

Применим к матрице А элементарные преобразования: первую строку матрицы, умноженную на (-3) прибавим ко второй и третьей и ее же вычтем из последней.

Вычитая далее вторую строку из третьей и последней, имеем:

Последняя матрица содержит отличный от нуля минор третьего порядка, определитель же самой матрицы А равен нулю. Следовательно,

Отметим два важных свойства ранга матрицы:

• Ранг матрицы не меняется при ее транспонировании;
• Если ранг матрицы равен г, то любые ее г + 1 строк (столбцов) линейно зависимы.

Обратная матрица

Пусть А — квадратная матрица порядка n. Матрица В называется обратной матрицей к матрице А, если выполняются равенства А-В = В■ А = Е, где Е — единичная матрица порядка n.

Теорема 1. Если для данной матрицы существует обратная матрица, то она единственная.

Пусть — матрицы, обратные к матрице А. Тогда с другой стороны,

Откуда . Обратную матрицу к матрице А обозначают .

Теорема 2. Матрица А имеет обратную матрицу тогда и только тогда, когда .

Пусть А имеет обратную матрицу. Тогда и, применяя теорему об умножении определителей, получаем или

Следовательно, .

Пусть . Укажем явное выражение матрицы через элементы матрицы А, а именно: если , то:

здесь — алгебраическое дополнение к элементу . Матрица (9.5) получается из матрицы А следующим образом. Сначала вместо каждого элемента пишется его алгебраическое дополнение, затем полученная матрица транспонируется и получается т.н. присоединенная матрица. Для получения обратной матрицы присоединенная матрица умножается на величину, обратную

Непосредственное умножение А на матрицу (9.5) слева и справа дает единичную матрицу, что подтверждает, что (9.5) — матрица, обратная к А.

Пример №18

Найти обратную матрицу к матрице

Так как , то существует. Вычислим алгебраические дополнения элементов матрицы А:

Матрицу находим в два приема, согласно формуле (9.5). Сначала запишем матрицу В, состоящую из алгебраических дополнений элементов Затем матрица В транспонируется и умножается на число обратное , в данном случае — на (-1). Окончательно получаем:

Матрица называется неособенной или невырожденной, если ее определитель не равен нулю. Отметим свойства обратных матриц. Если А и В — невырожденные матрицы одинакового порядка, то:

Матрицы и определители

Определение и типы матриц

Определение 3.1.1. Прямоугольная таблица (3.1.1) состоящая из m строк и n столбцов, называется матрицей размером .

Числа называются элементами матрицы. Каждый элемент матрицы имеет два индекса, первый индекс i обозначает номер строки, второй индекс j — номер столбца.

Матрицы удобно обозначать в виде , при . Фигурные (круглые) скобки, двойные прямые вертикальные линии показывают, что — типовой элемент матрицы А, в котором индексы i и j последовательно принимают все значения от 1 до указанных конечных величин.

Превратим в матрице (3.1.1) строки в столбцы, а столбцы в строки, получим матрицу которая называется транспонированной по отношению к А. Если размер А , то размерности . Повторное транспонирование приводит к исходной матрице: .

Пример №19

Рассмотрим матрицу

элементы которой характеризуют зависимость средних розничных цен на автомобили от срока их службы в 1998, 1999 и 2000 гг. Строки матрицы соответствуют продолжительности эксплуатации автомобиля, а столбцы — годам. Содержательное значение каждого элемента матрицы определяется его местом в данном массиве чисел. Например, число 3100 во второй строке и втором столбце, элемент с/22> представляет среднюю розничную цену автомобиля прослужившего два года в 1999 г. Следовательно, числа, записанные в строку, характеризуют цены автомобилей, прослуживших один и гот же срок службы в разные годы 1998-2000 гг., а числа в столбце — цены автомобилей различного срока службы в данном году.

В той мере, в какой это связано с характеристикой цен па автомобили, такой выбор строк матрицы полностью произволен, и мы могли бы сразу же поменять местами строки и столбцы без какой-либо потери информации, получив строки для отдельных лет и столбцы для сроков службы, т.е. получили бы транспонированную матрицу по отношению к матрице Р:

Хотя элементы матрицы те же, что и матрицы Р, обе матрицы не одинаковые. Взаимосвязь этих матриц проявляется в том, что строки матрицы Р являются столбцами матрицы .

Если, элементы матрицы А неотрицательные (положительные) действительные числа , то матрица А называется неотрицательной (положительной) и записывается .

Матрица Р в примере 3.1.1 является положительной матрицей, так как её элементы положительные действительные числа.

Матрица, состоящая из одной строки , называется матрицей-строкой. Матрица, состоящая из одного столбца

называется матрицей-столбцом. Транспонированием переводят матрицу-строку в матрицу-столбец, и наоборот.

Если m=n, то матрица называется квадратной, при этом число строк (столбцов) называется порядком квадратной матрицы.

Рассмотрим некоторые виды квадратных матриц.

Квадратная матрица, у которой все элементы, не стоящие на главной диагонали, равны нулю, называется диагональной. Она обозначается символом:

Если в диагональной матрице то она называется скалярной. Скалярная матрица, у которой диагональные элементы равны 1, называется единичной:

Квадратная матрица, у которой все элементы, стоящие ниже главной диагонали, равны нулю, называется верхнетреугольной («матрица А). Аналогично, если в квадратной матрице нулю равны все элементы, стоящие выше главной диагонали, то она называется нижнетреугольной (матрица В).

Например,

Матрица A — верхнеугольная, а В — нижнетреугольная. Квадратная матрица называется ленточной, если все её элементы, не стоящие на главной диагонали и в соседних с ней косых строках, равны нулю. Например,

В ленточной матрице не равные нулю элементы заполняют «ленту», осью которой служит главная диагональ. Ленточная матрица называется модулированной, если в каждой косой строке стоят одинаковые элементы:

Квадратная матрица называется симметрической, если её элементы, расположенные симметрично относительно главной диагонали, одинаковы: ; если же, то матрица А называется кососимметрической. Симметрическая матрица совпадает с транспонированной матрицей, т.е. .

Например, матрица, характеризующая влияние факторов на инвестиции и запасы, является симметрической матрицей вида:

Элемент =0,29, характеризующий зависимость использования мощностей и изменения объёмов запасов, совпадает с элементом =0,29, характеризующим зависимость между изменением объёмов запасов и использованием мощностей; элемент =0,15, характеризующий зависимость между изменением общей величины хозяйственных запасов и суммой совокупного оборота с поправкой на сезонность, совпадает с элементом =0,15, характеризующим зависимость между суммой совокупного оборота с поправкой на сезонность и изменением общей величины хозяйственных запасов; элемент =0,71, характеризующий зависимость между степенью использования производственных мощностей и суммой совокупного оборота с поправкой на сезонность, совпадает с элементом =0,71, характеризующим зависимость между суммой совокупного оборота с поправкой на сезонность и степенью использования производственных мощностей.

Очевидно, что транспонированная симметричная матрица равна самой матрице.

Квадратная матрица, у которой на главной диагонали стоит одно и го же число и все элементы одного ряда выше диагонали равны единице, а все другие элементы равны нулю, называется клеткой Жордана:

Матрица, у которой на главной диагонали стоят любые клетки Жордана, а все элементы вне этих клеток равны нулю, называется Жордаповой матрицей. Например, матрица является Жордановой.

Она содержит четыре клетки Жордана: две клетки второго порядка с числом 3 на диагонали, одну клетку третьего порядка с числом нуль на диагонали и одну клетку первого порядка с числом нуль на диагонали.

Из приведенных примеров следует, что понятие матрицы широко используется в экономике. Кроме того, можно подчеркнуть, что планирование производства должно основываться на надлежащим образом упорядоченной системе информации, записанной в виде матрицы, с помощью которой просто и сжато описываются зависимости, имеющие место в материальном производстве. Так, например, планирование на предприятии основывают, пользуясь нормами как системой информации. Если на предприятии производится четыре продукта и для их производства используются материалы , то система норм материальных затрат, которая представляет собой основу плана снабжения, может быть представлена в виде таблицы (матрицы):

где есть норма расхода i-го материала на производство единицы j-го продукта. Так норма расхода материала на производство единицы продукта соответственно равна и т.д.

Можно привести следующий пример использования матриц: два предприятия передают свою продукцию на три оптовых склада, причём расходы на перевозку единицы продукции с предприятия 1 на отдельные склады соответственно равняются 2,3,4; а с предприятия 2 они составляют 1,5,2. Тогда матрица

есть матрица удельных транспортных расходов.

Следует отметить использование матриц в межотраслевом балансе производства (матрица технологических коэффициентов производства), в определении совокупных затрат труда (матрица коэффициентов материальных затрат) и т.д.

Пример №20

Продавец мороженого решает вопрос о том, сколько пакетов мороженого ему следует закупить. К покупке пакетов мороженого он может прибегнуть один раз. Каждый пакет стоит 10 ден.ед. и может быть продан за 12 ден.ед. Пакеты мороженого, оставшиеся не распроданными, никакой стоимости не представляют. Известно, что количество пакетов мороженого, которое он сможет продать, колеблется от 1 до 5. Составим матрицу денежных сумм, выручаемых в зависимости от его решения и от результатов продажи. По строкам расположим результаты того или иного решения продавца мороженого, а по столбцам — возможный исход продаж.

Решение:

Предположим, что продавец мороженого закупает один пакет. Тогда он его продаст и получает прибыль в 2 ден.ед.

Следовательно, первая строка матрицы будет иметь вид: 2 2 2 2 2. Сели он закупит 2 пакета, то продав один, он потеряет 8 ден.ед.; продав 2 пакета, он получит прибыль 4 ден.ед. Следовательно, вторая строка примет вид: -8 4 4 4 4. Рассуждая аналогичным образом, получаем матрицу:

Арифметические операции над матрицами

Матрицы А и В считаются равными, если они одинаковой размерности и всс элементы матрицы А совпадают с соответствующими элементами матрицы В, т.е. выполняются скалярные равенства , которые равносильны равенству А=В.

Определение 3.2.1. Суммой матриц А а В размерности называется матрица S=A+B той же размерности, элементы которой Sik равны суммам соответствующих элементов матриц А и В:

Из определения следует, что складывают матрицы с одинаковыми размерами, при этом сумма будет матрицей с теми же размерами.

Например,

Определение 3.2.2. Произведением матрицы А на скаляр называется матрица той же размерности, что и А, элементы которой получены из элементов матрицы А умножением на . Например,

Матрица (-1)A записывается -А и называется матрицей, противоположной матрице А. Если все элементы матрицы равны нулю, го она называется нуль-матрицей и обозначается 0.

Введенные операции сложения матриц и умножения матрицы на скаляр обладают свойствами:

1. А + В = В + А — (перемсстительный) коммутативный закон.
2. (А + В) + С = А + (B + C);
3. .
4. .
5. .
6. .

Определение 3.2.3. Разностью матриц одинаковой размерности называется матрица той же размерности: , её элементы равны разностям соответствующих элементов матриц А и В: .

Например,

Как и при операции сложения, можно вычитать друг из друга только те матрицы, которые имеют одинаковую размерность.

Прежде чем вводить произведение матриц, рассмотрим произведение векторов. И для пояснения общего метода воспользуемся числовыми примерами.

Предположим, что объем различных продаж за месяц некоторого товара некоторой компании «а» составил 58, 26, 12, 25 единиц за первую, вторую, третью и четвертую недели соответственно, и что цена этого товара по неделям соответственно равна 3, 5, 10, 4 ден.ед. Следовательно, общий доход за месяц от продажи товара равен 58-3 + 26-5+ 12-10 + 25-4 = 524ден.ед. Представим данные

о продажах при помощи матрицы-строки:

а соответствующие цены с помощью матрицы-столбца:

Тогда общий доход от продажи товара, равный 524 ден.ед., представляет собой сумму произведений элементов матрицы-строки A (количество проданного товара по неделям) на соответствующие элементы матрицы-столбца В (цены по неделям на товар):

Приведенный пример помогает уяснить общую методику вычисления произведения матрицы-строки на матрицу-столбец: для этого каждый элемент матрицы-строки А нужно умножить на соответствующий элемент матрицы-столбца В и сложить полученные произведения.

Предположим теперь, что компания «а» имеет отделения в трёх различных регионах. Данные о количестве проданного товара по регионам запишем в виде матрицы С:

Цена по неделям за месяц была такой же. Доход от розничной продажи в первом регионе был вычислен; аналогичные расчёты могут быть произведены и по двум другим регионам:

Представим итоговые данные по выручке в виде матрицы-столбца:

Взглянув на вычисления, можно убедиться в том, что элементы этой матрицы-столбца получаются так же, как и описанное ранее произведение матрицы-строки А на матрицу-столбец В, причем в качестве матрицы-строки А в каждом случае взята последующая строка матрицы С. Полученный результат представляет произведение СВ:

В общем случае произведение матрицы С на матрицу-столбец В, это вектор-столбец,i-Й элемент которого представляет сумму произведений каждого из элементов i-й строки матрицы С на соответствующие элементы вектора-столбца В.

Из этого примера следует, что произведение существует только в том случае, когда число элементов в строках матрицы С (т.е. число столбцов) равно числу элементов, составляющих вектор-столбец В (т.е. числу строк). При соблюдении этого равенства, произведение образует вектор-столбец, содержащий столько элементов, сколько строк насчитывается в матрице С. Следовательно, если в матрице С содержится т строк и q столбцов и порядок матрицы-столбца В равен q, тогда произведение представляет собой матрицу-столбец порядка т, причем i-й элемент этого вектора равен

Аналогичным образом определяется произведение матрицы-строки на матрицу Р. Оно существует в том случае,

если число элементов матрицы-строки D равно числу элементов в столбцах матрицы Р (т.е. равно числу строк этой матрицы). В этом случае произведении образует матрицу-строку, содержащую столько же элементов, сколько столбцов насчитывается в матрице Р. При этом произведение равно , произведение может к не существовать, несмотря на то что, существует произведение , и наоборот.

Пример №21

Пусть матрица

характеризует переход подписчика от одной газеты к другой в зависимости от продолжительности подписки. В этой матрице перехода данные сгруппированы по строкам и столбцам в соответствии с продолжительностью подписки: до одного года, от одного года до двух лет, более двух лет и, наконец, аннулирование подписки. Элементы первой строки характеризуют состояние подписчиков газет с продолжительностью подписки до одного года; второй строки — с продолжительностью подписки от одного года до двух лет; третья строка — с продолжительностью подписки более двух лет; элементы четвертой строки характеризуют аннулирование подписки. Элементы первого столбца характеризуют возможность остаться в категории подписчиков до одного года; элементы второго столбца — возможность продолжить подписку от одного до двух лет, если подписчик имеет продолжительность подписки до одного года; элементы третьего столбца- возможность продолжить подписку более двух лет: элементы четвертого столбца — возможность аннулировать подписку.

Предположим, что известно распределение 5000 подписчиков по продолжительности подписки на газеты: 3000 имеют продолжительность подписки до одного года (категория 1), 800 — имеют продолжительность подписки от одного до двух лет (категория 2), 1200 подписчиков имеют, продолжительность подписки более двух лет (категория 3). Представим эти данные в виде матрицы-строки Q =.

Для того чтобы определить возможное количество подписчиков в каждой из этих категорий через год, умножим матрицу-строку Q на матрицу Р:

Матрица-строка, полученная в результате умножения, показывает, что из I категории через год возможно 2100 подписчиков будут принадлежать к категории II, 1720- к категории III, и 1180 возможно аннулируют подписку.

Учитывая введенные операции, умножение двух матриц А и В можно представить как многократное умножение матрицы А на матрицы-столбцы, рассматривая вторую матрицу В как набор мат-риц-столбцов. При этом произведение матриц А и В может иметь смысл только в том случае, когда j-й столбец матрицы В (а, следовательно, и все ее столбцы) насчитывают тоже число элементов, что и i-я строка матрицы А (а, следовательно, и все ее строки). Поскольку количество элементов в столбце матрицы равно числу строк в ней (а количество элементов в строке равно количеству столбцов) это означает, что в матрице В должно быть столько же строк, сколько столбцов содержит матрица А.

Таким образом, произведение матрицы определено, когда число столбцов в А равно числу строк в В. Тогда произведение содержит то же количество строк, что и матрица А, и то же количество столбцов, что и матрица В.

Если число столбцов в А равно числу строк в В, то матрицы называются согласованными для умножения А на В. При этом если А размерности т * п, а В размерность , то произведение является матрицей размерности , т. е.:

Определение 3.2.4. Произведением матрицы А размерности на матрицу В размерности называется матрица Р размерности , элементы которой определяется формулами:

, при , т.е. элемент равен сумме произведений элементов i-й строки матрицы А на соответствующие элементы j-ого столбца матрицы В.

• Заказать решение задач по высшей математике

Пример №22

Пусть Матрица А содержит три столбца, а В содержит три строки. Следовательно, матрицы А и В согласованные для умножения. Тогда

Произведение матриц, вообще говоря, не коммутативно, т.е. А В не всегда равно . Например,

Из приведенного примера следует, что, перемножая матрицы А и В, можно получить два произведения к . Если размеры матрицы A равны , то оба произведения существуют только в том случае, когда размеры матрицы В равны . Тогда произведение образует квадратную матрицу порядка m, а произведение — квадратную матрицу n. Поэтому размеры АВ могут быть равны ВА в том случае, когда m = n, т.е. когда обе матрицы квадратные и имеют один и тот же порядок равный m. При этом указанные произведения матриц могут не иметь ни одного одинакового элемента, полученного в результате суммирования произведений соотвстствующих элементов исходных матриц. Поэтому, если даже существуют оба произведения АВ и ВА и оба они имеют одинаковый порядок, вообще говоря, они не обязательно должны быть равны между собой, что и показывает приведенный выше пример.

Из сказанного не следует, что АВ и ВА всегда должны различаться между собой, в отдельных случаях они могут быть равны. Например,

В двух случаях, имеющих особо важное значение, произведение матриц обладает свойством коммутативности:

1) в случае умножения на нулевую матрицу: если представляет собой квадратную матрицу п-ого порядка, а — аналогичную матрицу, все элементы которой составляют нули, тогда

Нулевая матрица выполняет роль нуля в матричной алгебре;

2) в случае умножения на единичную матрицу: если представляет собой квадратную матрицу n-ого порядка, а — аналогичную единичную матрицу, то

Единичная матрица того же порядка служит единицей в матричной алгебре. Например,

Отметим, что произведение матрицы на скалярную величину так же коммутативно:

Матрицу А можно умножить саму на себя тогда и только тогда, когда она квадратная. Если n — натуральное число, больше единицы, то есть произведение n матриц равных А. Для действий со степенями матриц справедливы следующие правила: ,если АВ = ВА.

Значением многочлена

с числовыми коэффициентами от матрицы А или значением многочлена при х = А называется матрица

где Е- единичная матрица.

Многочленной матрицей называется прямоугольная (в частности квадратная) матрица А, элементы которой являются многочленами от одной переменной х с числовыми коэффициентами. Матричным многочленом называется выражение вида

где х- переменное и — квадратные матрицы с числовыми элементами одного и того же порядка n. Число n называется порядком многочлена F(x). Если , то число m называется степенью матричного многочлена F{x). Если матрица не вырождена, т.е. , то матричный многочлен F(x) называется регулярным.

Два матричных многочлена одинакового порядка можно складывать, вычитать и умножать аналогично обычным многочленам с числовыми коэффициентами, с той разницей, что умножение числовых матриц, а потому и матричных многочленов не обязательно коммутативно.

Операцию умножения для матриц можно ввести иначе. Пусть задана матрица размерности :

Обозначим столбцы матрицы А следующим образом:

их называют векторами-столбцами; а строки:

которые называют векторами-строками.

Пример №23

Пусть число трёх типов игрушек, которые нужно изготовить, равно соответственно 20, 30, 40. Определим число деталей каждого вида, необходимых для сборки игрушек при полном удовлетворении заказа на них.

Решение:

Составим матрицу А, в которой по строкам укажем число деталей одного вида, необходимых для производства трёх типов игрушек, а по столбцам — число деталей трех видов, необходимых для производства одной игрушки трёх типов:

Число деталей каждого вида, необходимых для сборки игрушек при полном удовлетворении заказа определим умножением матрицы А на матрицу-столбец, характеризующую число игрушек:

Зная количество деталей, необходимых для производства одной игрушки, можно определить потребность в сырье для производства одной игрушки, если известны нормы расхода сырья для производства одной детали, которые приведены в таблице 3.2.2.

Эти потребности в сырье определяются умножением матриц

Умножив результат произведения матриц на количество игрушек, определим потребности в сырье для выполнения заказа

Приведенный пример иллюстрирует простоту решения задачи при помощи умножения матриц.

Пример №24

Предположим, что затраты рабочего времени в часах на каждом рабочем месте и на каждое изделие заданы в таблице 3.2.3. Количество изделий (в штуках) в каждом заказе задано в таблице 3.2.4. Часовая заработная плата (в рублях) на каждом рабочем месте задана в таблице 3.2.5

Решение:

Рассчитаем заработную плату, приходящуюся при производстве различных изделий на каждый заказ.

Решение. Введем в рассмотрение следующие матрицы:

где А — матрица затрат, В — матрица спроса, С — матрица почасовой зарплаты.

Так как матрица С задает зависимость между величиной заработной платы и затратами рабочего времени на каждом рабочем месте, а матрица А — между затратами времени на каждом рабочем месте и выпуском изделий, то произведение АС задает линейную зависимость между выпуском одного изделия и величиной заработной платы. Поскольку матрица В определяет количество изделий в каждом заказе, то произведение В(АС) определяет выполнение каждого заказа. Поэтому, вычислив произведение В (АС):

находим заработную плату, приходящуюся на заказ равную 23920 руб., на заказ — 23640 руб. и на заказ — 24850 руб.

Блочные матрицы и действия над ними

Для упрощения действий над матрицами больших размеров выполняют переход к матрицам меньших размеров путём разбиения их на клетки горизонтальными и вертикальными прямыми, пересекающими всю матрицу.

Например, проведём в матрице А две горизонтальные и две вертикальные прямые:

Получим 9 клеток, каждая из которых будет некоторой матрицей. Введём для них обозначения:

Тогда матрицу А можно записать в виде:

Полученную матрицу называют блочной, или клеточной. Любую матрицу множеством способов можно представить в блочной форме. Особый интерес представляют блочные матрицы, имеющие квадратные диагональные клетки. Например,

В матрице В клетки — квадратные матрицы третьего, второго и первого порядка соответственно.

Если у блочных матриц число диагональных клеток одинаково, причём соответственные диагональные клетки имеют один и тот же порядок, то такие матрицы называются конформными.

Блочная матрица, у которой все клетки, кроме стоящих на главной диагонали, являются нуль-матрицами, называется квазидиагональной. Примером квазидиагональной матрицы является матрица

вида: Квазидиагональная матрица обозначается , где

— её диагональные квадратные клетки.

Если к квадратной матрице а добавить снизу матрицу-строку, справа — матрицу-столбец и в правом нижнем углу добавить элемент, то полученная блочная матрица называется окаймлённой.

Арифметические операции над блочными матрицами выражаются через операции над клетками матриц. Такое выражение возможно для конформных матриц.

1) Сложение блочных матриц производится аналогично правилу сложения обычных матриц: Подчеркнем, что можно складывать только конформные матрицы. В противном случае равенство не имеет смысла.

2) При умножении блочной матрицы на скаляр все клетки блочной матрицы умножаются на этот скаляр:

3) Произведение конформных блочных матриц формально совпадает с правилом умножения обычных матриц:

При умножении матриц соответственные диагональные клетки умножаемых матриц должны иметь одинаковый порядок. В противном случае блочные матрицы не будут конформными и их умножать нельзя.

Произведением конформных квазидиагональных матриц является квазидиагональная матрица с той же структурой, причём каждая диагональная клетка произведения является произведением соответствующих диагональных клеток сомножителей:

При транспонировании квазидиагональной матрицы получаем квазидиагональную матрицу, диагональные клетки которой являются транспонированными матрицами:

Матрица А, которую одновременной перестановкой строк и столбцов можно привести к блочному виду

где — квадратные блоки, включающие ненулевые элементы; О — блок, состоящий только из нулей; В — блок, элементы которого могут принимать любые значения, называется разложимой матрицей.

Матрица неразложима если для неё не существует таких одновременных перестановок строк и столбцов, которые приводили бы сё к разложимой форме.

Оператор суммирования и его свойства

В экономических исследованиях часто употребляются переменные, определенные на дискретных множествах

или и рассматриваются их суммы. Символом операции

суммирования служит заглавная греческая буква (сигма). Тогда,

например, сумму можно записать в видех . Числа сточщие под знаком и над ним, называются пределами суммирования и указывают наибольшие и наименьшие значения индекса суммирования, между которыми расположены его промежуточные значения.

Для оператора суммирования справедливы следующие тождества:

Существует также способ записи операции умножения с помощью прописной греческой буквы «пи» — П : Так, например, произ-ведение пяти множителей можно сокращенно записать:

Перестановки

Рассмотрим n целых чисел (элементов) . Их можно располагать в различном порядке. Всевозможные расположения этих чисел называются перестановками. Перестановка , в которой числа идут в порядке возрастания, называется натуральной. Например, из трех чисел можно составить 6 перестановок: (123), (132), (213), (231), (312), (321). Справедливо следующее утверждение: «Из n чисел можно составить n! перестановок». Символ n! читается юн факториал» и обозначает произведение последовательных натуральных чисел: 0!=1; 1!=1; ; ; … .

Назовем беспорядком (или инверсией) в перестановке тот факт, что большее число стоит перед меньшим. Если перестановка имеет четное число инверсий, то она называется четной, в противном случае — нечетной. Обмен местами двух элементов в перестановке называется транспозицией. Например:

Транспозиция переводит одну перестановку в другую и меняет четность перестановки.

Определение определителя

Рассмотрим квадратную матрицу размерности п и составим из ее элементов таблицу вида

или более компактно: . Каждый элемент имеет два индекса, первый из которых указывает, какой строке принадлежит элемент, а второй — какому столбцу.

Этой таблице соотнесем число, называемое определителем, вычисляемое по правилу, сформулированному в следующем определении.

Определение 3.6.1. Определителем n-го порядка называется алгебраическая сумма n! членов, каждый из которых представляет собой произведение n элементов , взятых по одному из каждой

строки и каждого столбца; при этом член определителя берется со знаком «+», если вторые индексы его элементов образуют чётную перестановку, и со знаком «—», если эта перестановка нечетная, а первые индексы образуют натуральную перестановку.

Определитель n-то порядка обозначается в виде таблицы (3.6.1), где горизонтали — строки, а вертикали — столбцы.

Введем величину:

Тогда в силу определения 3.6.1 определитель n-то порядка запишется в виде:

Суммирование распространяется на все перестановки из n чисел 1,2,…,n, что условно обозначили символом n!

В частности, определителем второго порядканазывается алгебраическая сумма двух слагаемых , каждое из которых равно произведению двух элементов. Согласно определению 3.6.1, первое слагаемое имеет знак «+», а второе — знак «-». Следовательно, для нахождения определителя второго порядка, нужно из произведения элементов, стоящих на главной диагонали вычесть произведение элементов стоящих на побочной диагонали:

Таким образом, каждой квадратной матрице А можно поставить в соответствие некоторое число, называемое определителем матрицы и обозначаемое .

Свойства определителя n-го порядка

Свойствами, сформулированными ниже, обладают определители любого порядка, в частности второго и третьего порядков.

. Величина определителя при его транспонировании (т. е. при замене его строк соответствующими столбцами) не меняется.

Доказательство. Рассмотрим определитель . Протранспонируем его; получим определитель , т. е. элементы строки и i-го столбца определителя совпадают с элементами из i-й строки и k-го столбца определителя D. Тогда по определению

В каждом слагаемом формулы (4.1) переставим сомножители таким образом, чтобы их первые индексы составили натуральную перестановку; вторые индексы образуют произвольную перестановку:

Перестановки и разные, но обладают одинаковой четностью, так как одним и тем же числом транспозиций перестановка переводится в натуральную, а перестановку получаем из натуральной. Поэтому , и равенство (3.7.1) принимает вид:

Так как то чтo и требовалось доказать.

Из свойства вытекает, что строки и столбцы определителя равноправны. Поэтому любое свойство доказанное для строк, справедливо и для столбцов.

. Если в определителе поменять местами две строки (столбца), то у него изменится только знак, а абсолютная величина останется прежней.

Доказательство. Рассмотрим определитель , в котором переставим l-ую и m-ую строки. При этом считаем, что . Получим определитель , элементы которого связаны с элементами определителя соотношениями

В силу равенств (3.7.2) преобразуем определитель

к виду

Выполним в перестановке одну транспозицию , в результате четность перестановки изменится на противоположную:

Затем поменяем местами сомножители и в произведении . Произведение при этом не изменится, а равенство (3.7.3) примет вид

В равенстве (3.7.4) первые индексы элементов образуют натуральную перестановку , т. к. , а перестановка из

вторых индексов такая же, как и в выражении . Поэтому сумма правой части формулы (3.7.4) равна определителю , т. е. . что и требовалось доказать.

. Определитель с двумя одинаковыми строками (столбцами) равен нулю.

Доказательство. Так как по условию две строки одинаковы, то их перестановка не меняет величины определителя. С другой стороны, по свойству в результате перестановки знак определителя изменится, т. с. . Следовательно, .

. Если все элементы строки (столбца) содержат общий множитель, то его можно вынести за знак определителя.

Доказательство. Пусть в определителе l-тая строка содержит общий множитель, тогда по определению его можно записать в виде:

Из (3.7.5) следует, что каждое слагаемое содержит множителем число , его можно вынести за знак суммы, т. с. преобразовать

Из свойства вытекает:

Следствие 3.7.1. Определитель с двумя пропорциональными строками (столбцами) равен нулю.

Действительно, по свойству общий множитель у одной из строк, пропорциональной другой, можно вынести за знак определителя. Получим определитель с двумя одинаковыми строками, а в силу свойства он равен нулю.

. Если все элементы строки (столбца) являются суммами из одинакового числа слагаемых, то определитель равен сумме определителей, у которых элементами этой строки (столбца) служат отдельные слагаемые.

Доказательство. Пусть все элементы i-той строки определителя являются суммами из одинакового числа слагаемых: . Тогда определитель имеет вид:

В силу определения его можно записать:

но так как

то

что и требовалось доказать.

Следствие 3.7.2. Величина определителя не изменится, если /с элементам любой его строки (столбца) прибавить соответствующие элементы другой строки (столбца), умножив их предварительно на один и тот же множитель.

Действительно, если мы рассмотрим определитель

полученный из прибавляем к элементам l строки соответствующие элементы m строки, то в силу свойства его можно представить в виде суммы двух определителей, т. е.

так как второе слагаемое равно 0 как определитель с двумя пропорциональными строками.

Миноры и алгебраические дополнения

Определение 3.8.1. Если в определителе n-го порядка вычеркнем i-ую строку и k-ый столбец, на пересечении которых находится элемент , то полученный определитель (n-1)-го порядка называется минором исходного определителя , соответствующего элементу , и обозначается . Например, если

Определение 3.8.1. Минор с определенным знаком, зависящим от четности суммы i+k номеров строки и столбца, на пересечении которых находится элемент называется алгебраическим дополнением элемента в определителе и обозначается

.

С помощью алгебраических дополнений определитель порядка п может быть выражен через определители порядка n-1. Этот факт справедлив для определителей имеющих специальную структуру, т. е. имеют место

Лемма 3.8.1. Если в определителе порядка n все элементы последней строки (столбца), кроме элемента, стоящего в правом нижнем углу, равны нулю, то определитель равен произведению этого элемента на соответствующий ему минор.

Лемма 3.8.2. Если в определителе порядка n все элементы какой-либо строки (столбца), кроме одного, равны нулю, то определитель равен произведению этого элемента на его алгебраическое дополнение.

Из сформулированных лемм вытекают следующие теоремы:

Теорема 3.8.1. (теорема разложения). Определитель порядка п равен сумме парных произведений элементов любой строки (столбца) на их алгебраические дополнения: .

Доказательство. Так как строки и столбцы равносильны, то достаточно проверить справедливость равенства:

Представим каждый элемент i-й строки определителя в виде суммы n слагаемых, из которых n-1 слагаемое равно нулю

тогда его можно представить в виде суммы определителей (по свойству ):

Определитель по лемме 2 равен произведению элемента на его алгебраическое дополнение в этом определителе. Но так как определитель отличается от лишь элементами i-й строки, го это алгебраическое дополнение совпадает с алгебраическим дополнением элемента , определителя , так как эта строка и столбец будут вычеркнуты, а все остальные элементы определителя , и совпадают.

Следовательно,.

Аналогично и поэтому (т. к.

Теорема 3.8.2. (теорема аннулирования). Сумма парных произведений элементов любой строки (столбца) определителя на алгебраические дополнения параллельной строки (столбца) равна нулю:

, где i, j — строки определителя .

Вычисление определителей

Укажем некоторые способы вычисления определителей.

1) По теореме 3.8.1 определитель любого порядка п выражается через n определителей (n-1)-го порядка. Применяя эту теорему несколько раз, можно преобразовать исходный определитель к некоторому числу определителей третьего порядка, вычисление которых не представляет труда. Однако для упрощения вычислений целесообразно предварительно преобразовать определитель так, чтобы в одном из его рядов все элементы, кроме одного, обратились в нуль. Тогда данный определитель сведется к определителю более низкого порядка, и т. д.

2) Пользуясь свойствами определителя, приводят его к треугольному виду, когда все элементы, стоящие по одну сторону от главной диагонали, равны нулю. Полученный определитель треугольного вида равен произведению элементов главной диагонали, т. е.

Если удобнее получить нули по одну сторону от побочной диагонали, то где приведен уже к треугольному виду.

3) Если определитель порядка n после разложения по строке или столбцу и после преобразования, выражается через определители того же вида, но более низких порядков, то полученное равенство называется рекуррентным. Вычисляют столько определителей данного вида начальных порядков, сколько их входит в правую часть рекуррентного соотношения. Далее вычисляют определители высших порядков, используя рекуррентные соотношения, до тех пор, пока не удастся заметить общую закономерность для получаемых выражений. Для общего случая доказывают индукцией по п эту закономерность.

Определитель квазидиагональной матрицы равен произведению определителей её диагональных клеток:

.

Определитель второго порядка, согласно определению 3.6.1 равен произведению диагональных элементов минус произведение элементов побочной диагонали. Например,

.

Определитель третьего порядка по определению 3.6.1. равен алгебраической сумме шести слагаемых. Построение этой суммы можно выполнить по правилу Саррюса. Со знаком «+» и рассматривая произведение элементов определителя, обозначенных на схеме точками

Hстример,

Определители выше третьего порядков вычисляются либо сведением к треугольному виду, либо используя теорему разложения или используя рекуррентную формулу. Например,

(последовательно умножим первую строку на 2; 4; 3 и вычтем получающиеся при этом строки из второй, третьей и четвертой строк)

(умножим третью строку на 20/34 и вычтем из четвертой строки; сомножитель четвертой строки 1/34 вынесем за знак определителя; в результате получим определитель верхнетреуголыюго вида, который равен произведению элементов, стоящих на главной диагонали) .

Матрицы и операции над матрицами

Матрицей размера называется прямоугольная таблица чисел вида состоящая из m строк и n столбцов. Числа называются элементами матрицы, где i — индекс строки, j — индекс столбца. Обозначение:

Например, элемент (читается «а три пять») в таблице будет расположен в третьей строке и пятом столбце.

Суммой двух матриц одинакового размера называется матрица того же порядка, каждый элемент которой равен сумме соответствующих элементов матриц и

Например,

Произведением матрицы на действительное число . называется такая матрица что

Например,

Если количество столбцов первой матрицы (множимой) равно количеству строк второй матрица (множителя), то матрицы называются согласованными.

Внимание! Умножаются только согласованные матрицы.

Произведением матрицы А размера (n столбцов) на матрицу В размера (n строк) называется матрица С размера каждый элемент которой равен сумме произведений элементов i-й строки матрицы А на соответствующие элементы j-ro столбца матрицы В, т.е. («i-ю строку первой матрицы умножаем на j-й столбец второй матрицы»). Число строк матрицы произведения С равно числу строк матрицы А, а число столбцов матрицы С равно числу столбцов матрицы В.

Пример:

Даны матрицы

Найти то из произведений АВ, В А, которое существует.

Решение:

Найдем произведение матриц АВ. Оно существует, т.к. количество столбцов матрицы А равно количеству строк матрицы В и равно двум.

Например, элемент произведения матриц с индексом 12 равен по определению сумме произведений элементов 1-й строки матрицы А на соответствующие элементы 2-го столбца матрицы В:

Тогда

Рассмотрим произведение матриц ВА. Число столбцов матрицы В (n=3) не совпадает с числом строк матрицы А (m=2). Произведение матриц ВА не существует.

Вывод. В общем случае произведение матриц не коммутативно, т.е. не всегда АВ=ВА.

Если АВ=ВА, то матрицы А и В называются перестановочными.

Матрица, полученная из данной заменой каждой ее строки столбцом с тем же номером, называется матрицей, транспонированной к данной. Обозначение: или

Например,

1-й курс, высшая математика, изучаем матрицы и основные действия над ними. Здесь мы систематизируем основные операции, которые можно проводить с матрицами. С чего начать знакомство с матрицами? Конечно, с самого простого — определений, основных понятий и простейших операций. Заверяем, матрицы поймут все, кто уделит им хотя бы немного времени!

Определение матрицы

Матрица – это прямоугольная таблица элементов. Ну а если простым языком – таблица чисел.

Обычно матрицы обозначаются прописными латинскими буквами. Например, матрица A, матрица B и так далее. Матрицы могут быть разного размера: прямоугольные, квадратные, также есть матрицы-строки и матрицы-столбцы, называемые векторами. Размер матрицы определяется количеством строк и столбцов. Например, запишем прямоугольную матрицу размера m на n, где m – количество строк, а n – количество столбцов.

Элементы, для которых i=j (a11, a22, .. ) образуют главную диагональ матрицы, и называются диагональными.

Что можно делать с матрицами? Складывать/вычитать, умножать на число, умножать между собой, транспонировать. Теперь обо всех этих основных операциях над матрицами по порядку.

Операции сложения и вычитания матриц

Сразу предупредим, что можно складывать только матрицы одинакового размера. В результате получится матрица того же размера. Складывать (или вычитать) матрицы просто – достаточно только сложить их соответствующие элементы. Приведем пример. Выполним сложение двух матриц A и В размером два на два.

Вычитание выполняется по аналогии, только с противоположным знаком.

Умножение матрицы на число

На произвольное число можно умножить любую матрицу. Чтобы сделать это, нужно умножить на это число каждый ее элемент. Например, умножим матрицу A из первого примера на число 5:

Операция умножения матриц

Перемножить между собой удастся не все матрицы. Например, у нас есть две матрицы — A и B. Их можно умножить друг на друга только в том случае, если число столбцов матрицы А равно числу строк матрицы В.  При этом каждый элемент получившейся матрицы, стоящий в i-ой строке и j-м столбце, будет равен сумме произведений соответствующих элементов в i-й строке первого множителя и j-м столбце второго. Чтобы понять этот алгоритм, запишем, как умножаются две квадратные матрицы:

И пример с реальными числами. Умножим матрицы:

Операция транспонирования матрицы

Транспонирование матрицы – это операция, когда соответствующие строки и столбцы меняются местами. Например, транспонируем матрицу A из первого примера:

Определитель матрицы

Определитель, о же детерминант – одно из основных понятий линейной алгебры. Когда-то люди придумали линейные уравнения, а за ними пришлось выдумать и определитель. В итоге, разбираться со всем этим предстоит вам, так что, последний рывок!

Определитель – это численная характеристика квадратной матрицы, которая нужна для решения многих задач. 
Чтобы посчитать определитель самой простой квадратной матрицы, нужно вычислить разность произведений элементов главной и побочной диагоналей.

Определитель матрицы первого порядка, то есть состоящей из одного элемента, равен этому элементу. 

А если матрица три на три? Тут уже посложнее, но справиться можно.

Для такой матрицы значение определителя равно сумме произведений элементов главной диагонали и произведений элементов лежащих на треугольниках с гранью параллельной главной диагонали, от которой вычитается произведение элементов побочной диагонали и произведение элементов лежащих на треугольниках с гранью параллельной побочной диагонали.

К счастью, вычислять определители матриц больших размеров на практике приходится редко.

Здесь мы рассмотрели основные операции над матрицами. Конечно, в реальной жизни можно ни разу так и не встретить даже намека на матричную систему уравнений или же наоборот — столкнуться с гораздо более сложными случаями, когда придется действительно поломать голову. Именно для таких случаев и существует профессиональный студенческий сервис. Обращайтесь за помощью, получайте качественное и подробное решение, наслаждайтесь успехами в учебе и свободным временем.

Нами были рассмотрены действия сложения, вычитания и умножения матриц на число. Еще одним действием над ними является умножение. Выполняется оно сложнее, а само правило может показаться немного странным. При его выполнении важно уметь определять размер матриц. Это понятие было рассмотрено в теме «Что такое матрица».

Онлайн-калькулятор

Как умножать матрицы

Приступим к рассмотрению умножения матриц.

Нам известно, что складывать и вычитать можно матрицы, которые имеют одинаковый размер. С умножением дела обстоят немного сложнее.

Какие матрицы можно умножать

Матрицу P можно умножить на матрицу K только в том случае, если число столбцов матрицы P равняется числу строк матрицы K. Матрицы, для которых данное условие не выполняется, умножать нельзя.

Пример 1

Определим, можно ли умножить матрицу

K=(15271810)K=begin{pmatrix}15&27\18&10end{pmatrix} на матрицу L=(3516)L=begin{pmatrix}35\16end{pmatrix}.

Матрица KK состоит из 2 строк и 2 столбцов, а матрица LL — из 2 строк и 1 столбца. Число столбцов матрицы KK равно числу строк матрицы LL, значит, матрицу KK можно умножить на матрицу LL.

Пример 2

Переставим матрицы местами и определим, можно ли умножить матрицу

F=(3516)F=begin{pmatrix}35\16end{pmatrix} на матрицу C=(15271810)C=begin{pmatrix}15&27\18&10end{pmatrix}.

Матрица FF состоит из 2 строк и 1 столбца, а матрица CC — из 2 строк и 2 столбцов. Число столбцов матрицы FF не равно числу строк матрицы CC, значит, матрицу FF нельзя умножить на матрицу CC.

Правило умножения матриц

Произведение матрицы AA размера m×nmtimes n и матрицы BB размера n×kntimes k — это матрица CC размера m×kmtimes k, в которой элемент cijc_{ij} равен сумме произведений элементов ii строки матрицы AA на соответствующие элементы jj столбца матрицы B:cij=ai1b1j+ai2b2j+…+ainbnjB: c_{ij}=a_{i1}b_{1j}+a_{i2}b_{2j}+…+a_{in}b_{nj}.

Умножение матриц осуществляется путем умножения строки на столбец. Находятся произведения первого элемента строки и первого элемента столбца, второго элемента строки и второго элемента столбца и т.д. Затем полученные произведения суммируются.

Алгоритм нахождения произведения матриц

1. определить размеры матриц;
2. если число столбцов первой матрицы совпадает с числом строк второй матрицы, то выполнять умножение.

Рассмотрим пример умножения матрицы

A=(a11a12a21a22a31a32a41a42)A=begin{pmatrix}a_{11}&a_{12}\a_{21}&a_{22}\a_{31}&a_{32}\a_{41}&a_{42}end{pmatrix}

на матрицу

B=(b11b12b13b21b22b23)B=begin{pmatrix}b_{11}&b_{12}&b_{13}\b_{21}&b_{22}&b_{23}end{pmatrix}.

Матрица AA состоит из 4 строк и 2 столбцов, а матрица BB — из 2 строк и 3 столбцов. Число столбцов матрицы AA равно числу строк матрицы BB, значит, можно найти произведение C=A⋅BC=Acdot B. Причем матрица CC будет иметь размер 4×34times 3. Найдем элементы c12c_{12} (выделен красными стрелками) и c33c_{33} (выделен синими стрелками):

Для того чтобы найти элемент c12c_{12} нужно перемножать соответствующие элементы 1 строки матрицы AA и 2 столбца матрицы B:c12=a11⋅b12+a12⋅b22B: c_{12}=a_{11}cdot b_{12}+a_{12}cdot b_{22}. Для того чтобы найти элемент c33c_{33} нужно перемножать соответствующие элементы 3 строки матрицы AA и 3 столбца матрицы BB: c33=a31⋅b13+a32⋅b23c_{33}=a_{31}cdot b_{13}+a_{32}cdot b_{23}. Так находят все элементы.

Таким образом, матрица CC может быть найдена следующим образом:

A⋅B=(a11a12a21a22a31a32a41a42)⋅(b11b12b13b21b22b23)=Acdot B=begin{pmatrix}a_{11}&a_{12}\a_{21}&a_{22}\a_{31}&a_{32}\a_{41}&a_{42}end{pmatrix}cdot begin{pmatrix}b_{11}&b_{12}&b_{13}\b_{21}&b_{22}&b_{23}end{pmatrix}=

=(a11⋅b11+a12⋅b21a11⋅b12+a12⋅b22a11⋅b13+a12⋅b23a21⋅b11+a22⋅b21a21⋅b12+a22⋅b22a21⋅b13+a22⋅b23a31⋅b11+a32⋅b21a31⋅b12+a32⋅b22a31⋅b13+a32⋅b23a41⋅b11+a42⋅b21a41⋅b12+a42⋅b22a41⋅b13+a42⋅b23)=begin{pmatrix}a_{11}cdot b_{11}+a_{12}cdot b_{21}&a_{11}cdot b_{12}+a_{12}cdot b_{22}&a_{11}cdot b_{13}+a_{12}cdot b_{23}\a_{21}cdot b_{11}+a_{22}cdot b_{21}&a_{21}cdot b_{12}+a_{22}cdot b_{22}&a_{21}cdot b_{13}+a_{22}cdot b_{23}\a_{31}cdot b_{11}+a_{32}cdot b_{21}&a_{31}cdot b_{12}+a_{32}cdot b_{22}&a_{31}cdot b_{13}+a_{32}cdot b_{23}\a_{41}cdot b_{11}+a_{42}cdot b_{21}&a_{41}cdot b_{12}+a_{42}cdot b_{22}&a_{41}cdot b_{13}+a_{42}cdot b_{23}end{pmatrix}

Произведение B⋅ABcdot A нельзя найти, поскольку число столбцов матрицы BB неравно числу строк матрицы AA.

Пример 1

Найти произведение матрицы C=(15271810)C=begin{pmatrix}15&27\18&10end{pmatrix} на матрицу F=(3516)F=begin{pmatrix}35\16end{pmatrix}.

Матрица CC имеет размер 2×22times 2, матрица FF имеет размер 2×12times 1, значит, размер матрицы произведения будет 2×12times 1.

C⋅F=(15271810)⋅(3516)=(15⋅35+27⋅1618⋅35+10⋅16)=(957790)Ccdot F=begin{pmatrix}15&27\18&10end{pmatrix}cdot begin{pmatrix}35\16end{pmatrix}=begin{pmatrix}15cdot 35+27cdot 16\18cdot 35+10cdot 16end{pmatrix}=begin{pmatrix}957\790end{pmatrix}.

Как отмечалось выше, произведение матриц F⋅CFcdot C невозможно.

Пример 2

Найти произведение матриц K⋅LKcdot L и L⋅KLcdot K, если K=(12171314)K=begin{pmatrix}12&17\13&14end{pmatrix} на матрицу L=(18111210)L=begin{pmatrix}18&11\12&10end{pmatrix}.

Матрица KK имеет размер 2×22times 2, матрица LL имеет размер 2×22times 2, значит, размер матрицы произведения будет 2×22times 2.

K⋅L=(12171314)⋅(18111210)=(12⋅18+17⋅1212⋅11+17⋅1013⋅18+14⋅1213⋅11+14⋅10)=(420302402283)Kcdot L=begin{pmatrix}12&17\13&14end{pmatrix}cdot begin{pmatrix}18&11\12&10end{pmatrix}=begin{pmatrix}12cdot 18+17cdot 12&12cdot 11+17cdot 10\13cdot 18+14cdot 12&13cdot 11+14cdot 10end{pmatrix}=begin{pmatrix}420&302\402&283end{pmatrix}

Произведение L⋅KLcdot K существует и его размер — 2×22times 2.

L⋅K=(18111210)⋅(12171314)=(18⋅12+11⋅1318⋅17+11⋅1412⋅12+10⋅1312⋅17+10⋅14)=(359460274344)Lcdot K=begin{pmatrix}18&11\12&10end{pmatrix}cdot begin{pmatrix}12&17\13&14end{pmatrix}=begin{pmatrix}18cdot 12+11cdot 13&18cdot 17+11cdot 14\12cdot 12+10cdot 13&12cdot 17+10cdot 14end{pmatrix}=begin{pmatrix}359&460\274&344end{pmatrix}

Произведение двух матриц в общем случае зависит от порядка сомножителей, т.е. оно некоммутативно: A⋅B≠B⋅AAcdot Bneq Bcdot A.

Так, для матриц K=(12171314)K=begin{pmatrix}12&17\13&14end{pmatrix} и L=(18111210)L=begin{pmatrix}18&11\12&10end{pmatrix} из рассмотренного примера K⋅L≠L⋅KKcdot L neq Lcdot K.

Перестановочные матрицы

Перестановочные, или коммутирующие, матрицы – матрицы, для которых выполняется равенство A⋅B=B⋅AAcdot B=Bcdot A. Они обязательно квадратные.

Пример 1

Проверить, являются ли перестановочными матрицы CC и DD, если C=(2342)C=begin{pmatrix}2&3\4&2end{pmatrix}, D=(3343)D=begin{pmatrix}3&3\4&3end{pmatrix}.

Найдем произведения этих матриц C⋅DCcdot D и D⋅CDcdot C.

C⋅D=(2342)⋅(3343)=(2⋅3+3⋅42⋅3+3⋅34⋅3+2⋅44⋅3+2⋅3)=(18152018)Ccdot D=begin{pmatrix}2&3\4&2end{pmatrix}cdot begin{pmatrix}3&3\4&3end{pmatrix}=begin{pmatrix}2cdot 3+3cdot 4&2cdot 3+3cdot 3\4cdot 3+2cdot 4&4cdot 3+2cdot 3end{pmatrix}=begin{pmatrix}18&15\20&18end{pmatrix},

D⋅C=(3343)⋅(2342)=(3⋅2+3⋅43⋅3+3⋅24⋅2+3⋅44⋅3+3⋅2)=(18152018)Dcdot C=begin{pmatrix}3&3\4&3end{pmatrix}cdot begin{pmatrix}2&3\4&2end{pmatrix}=begin{pmatrix}3cdot 2+3cdot 4&3cdot 3+3cdot 2\4cdot 2+3cdot 4&4cdot 3+3cdot 2end{pmatrix}=begin{pmatrix}18&15\20&18end{pmatrix}.

Таким образом, для заданных матриц выполняется равенство C⋅DCcdot D и D⋅CDcdot C, поэтому они являются перестановочными.

Пример 2

Проверить, являются ли перестановочными матрицы FF и HH, если F=(3421)F=begin{pmatrix}3&4\2&1end{pmatrix}, H=(0593)H=begin{pmatrix}0&5\9&3end{pmatrix}.

Найдем произведения этих матриц F⋅HFcdot H и H⋅FHcdot F.

F⋅H=(3421)⋅(0593)=(3⋅0+4⋅93⋅5+4⋅32⋅0+1⋅92⋅5+1⋅3)=(3627913)Fcdot H=begin{pmatrix}3&4\2&1end{pmatrix}cdot begin{pmatrix}0&5\9&3end{pmatrix}=begin{pmatrix}3cdot 0+4cdot 9&3cdot 5+4cdot 3\2cdot 0+1cdot 9&2cdot 5+1cdot 3end{pmatrix}=begin{pmatrix}36&27\9&13end{pmatrix},

H⋅F=(0593)⋅(3421)=(0⋅3+5⋅20⋅4+5⋅19⋅3+3⋅29⋅4+3⋅1)=(1053339)Hcdot F=begin{pmatrix}0&5\9&3end{pmatrix}cdot begin{pmatrix}3&4\2&1end{pmatrix}=begin{pmatrix}0cdot 3+5cdot 2&0cdot 4+5cdot 1\9cdot 3+3cdot 2&9cdot 4+3cdot 1end{pmatrix}=begin{pmatrix}10&5\33&39end{pmatrix}.

Таким образом, для заданных матриц не выполняется равенство F⋅HFcdot H и H⋅FHcdot F, поэтому они не являются перестановочными.

Контрольные работы на заказ онлайн от практикующих исполнителей!

Содержание:

1. Матрицы — основные определения
2. Действия над матрицами
3. Транспонирование матриц
4. Матрица и её определение
5. Обратная матрица
6. Ранг матрицы
7. Матрицы и общие сведения о матрицах
8. Перемножение матриц и его свойства
9. Матрицы, действия над матрицами
10. Определители
11. Ранг матрицы и способы его вычисления 
12. Обратная матрица
13. Линейная алгебра
14. Числовые матрицы и действия над ними
15. Определение матриц и некоторые их разновидности
16. Действия над матрицами
17. Системы линейных алгебраических уравнений. Основные определения

Матрицы — основные определения

Понятие матрицы впервые появилось в середине прошлого столетия в работах английских математиков У. Гамильтона (1805-1865) и А. Келли (1821-1895). В современной прикладной математике матрицы и связанные с ними понятия используются очень широко при решении самых разнообразных задач. В частности, использование матриц значительно упрощает решение сложных систем уравнений.

Матрицей называют прямоугольную таблицу с m строчек и n столбцов, составленную из чисел или любых объектов.

Ограничимся рассмотрением только действительных матриц, то есть матриц составленных из действительных чисел:

Числа  называют элементами матрицы. Первый индекс i означает номер строчки, второй j — номер столбца. Количество строчек и столбцов важно для матрицы, поэтому часто говорят, что матрица имеет тип  или что матрица имеет размер . Строчки и столбцы ещё называют рядами матрицы.

Матрицы обозначают:

— круглыми скобками или двойными вертикальными черточками:

— большими буквами А, В, С:

— через сокращённую запись:

В зависимости от чисел  вида и расположения элементов выделяют следующие типы матриц:

— если  то матрицу называют квадратной;

— если  то матрицу называют прямоугольной;

— если  (матрица типа ), то её называют строчечной или вектором-строчки;

— если n=1 (матрица типа ), то её называют столбцовой, или вектором-столбца;

— матрица типа  скаляр (число);

(если рассмотреть следующие матрицы 

то видим, что матрица А — квадратная, матрицы В, С — прямоугольные, матрица D — вектор-строчки, матрица М — вектор-столбец, матрица К — скаляр);

— если все элементы квадратной матрицы, кроме  при  равны 0, то матрицу называют диагональной

— если все ненулевые элементы диагональной матрицы равны 1, то её          называют единичной матрицей и обозначают Е:

(если ввести символ Кронекера

тогда единичную матрицу можно записать в сокращённом виде );

— если все элементы матрицы — нули, то её называют нулевой матрицей 

— матрицы вида:

называют треугольными (нижняя треугольная и верхняя треугольная).

Действия над матрицами

Над матрицами можно выполнять определённые действия, которые, по аналогии с числами, называют сложением, вычитанием, умножением. Также существуют действия, которые определены только для матриц. Введём правила действий над матрицами.

1. Матрицы считают равными, если они одного и того же типа, то есть имеют одинаковое количество строчек и столбцов, и соответствующие элементы равны, то есть матрицы  равны , если .

2. Суммой двух матриц  и  одинакового типа называют матрицей  того же типа, элементы которой равны сумме соответствующих элементов матриц А и В, то есть  

Свойства действий сложения матриц:

Пример.

а) Найти сумму матриц А и В.

Пусть

Тогда

б) Записать матрицу А как сумму матриц:

3. Аналогично вычисляют разность матриц:

4. Произведением матрицы  (или произведением числа на матрицу) называют матрицу, элементы которой получены умножением элементов матрицы А на число k:

 

Свойства действий умножения матрицы на число:

4. Матрица (-1)А=-А называется противоположной для А.

(Если матрицы отрицаются только знаками своих элементов, то их называют противоположными).

Пример.

5. Умножение матриц.

Если количество столбцов матрицы  равно числу строк матрицы , то для них определена матрица , которую называют их произведением.

Элементы матрицы С находят по следующим правилам:

элемент  равный сумме попарных произведений элементов i-ой строчке матрицы А и j-ого столбца матрицы B.

Пример. Найти произведение матриц А и В, если 

Решения. Согласно приведённого правила, что бы найти  элементы первого ряда матрицы А почленно умножаем на элементы первого столбца матрицы В; с₁₂ — элементы первого ряда матрицы А на элементы второго столбца матрицы В; с₂₁ — элементы второго ряда матрицы А на элементы первого столбца матрицы В; с₂₂— элементы второго ряда  матрицы А на элементы второго столбца матрицы В. Получим:

Свойства действий умножения матриц:

Внимание! 

Если АВ=ВА, то матрицы называют коммутативными. Единичная матрица Е коммутативная с любой другой, то есть  АЕ=ЕА=А и играет роль единицы при умножении.

Пример.

а) Найти произведение матриц АВ и ВА если:

Как видим, 

б) Проверить существуют ли произведения АВ и ВА, если

Решение. Количество столбцов матрицы А совпадает с количеством строчек матрицы В, следовательно можно найти произведение матриц АВ:

Найти произведение матриц ВА невозможно, поскольку количество столбцов матрицы В не совпадает с количеством строчек матрицы А.

Транспонирование матриц

Если в матрице  типа  заменить строчки столбцами, то получим так называемую транспонированную матрицу  типа .

Пример.

Свойства действий транспонирования матриц:

— дважды транспонированная матрица равна начальной

— транспонированная матрица суммы равна сумме транспонированных матриц слагаемых

— транспонированная матрица произведения равна произведению транспонированных матриц сомножителей, взятому в обратном порядке

7. Матрица называется симметричной, если она совпадает со своей транспонированной матрицей, то есть если 

Очевидно, что

— симметричная матрица обязательно квадратная;

— элементы, симметричные относительно основной диагонали равны;

— произведение  является симметричной матрицей.

Пример.

8. Две матрицы называют эквивалентными, если одна получена из другой с помощью элементарных преобразований.

Элементарными преобразованиями матриц называют следующие операции:

а) перестановка двух строк или столбцов матрицы;

б) умножение всех элементов любой строки (столбца) на одно и тоже число, отличное от нуля;

в) прибавление к элементам любой строки (столбца) соответствующих элементов другой строки (столбца), умножение на одно и тоже число.

Пример. Рассмотрим матрицы:

Матрицы А, В, С, D эквивалентны, поскольку: матрица В получена из матрицы А перестановкой первой и второй строки; матрица С получена из матрицы А через умножение всех элементов второй строки на число 5; матрица D получена из матрицы А с помощью замены третьей строки суммой удвоенных элементов первой строки с элементами третьей.

Матрица и её определение

Матрицей называется прямоугольная таблица из m × n чисел, содержащая m строк и n столбцов, взятая в квадратные или круглые скобки.                           (1.2)

Или коротко [ а_ij ]  (i = 1, 2, …, m;   j = 1, 2, …, n).
В этом случае считают, что матрица имеет размерность m × n. Матрицы обозначают большими латинскими буквами А, В, С, Е, … 

Числа a_ij называются элементами матрицы, где первый индекс i означает номер строки, а второй j — номер столбца. Если количество строк не равно количеству столбцов, то есть m ≠ n, то матрица называется прямоугольной, размерности m × n, а если m = n — квадратной. В этом случае число m = n называется порядком матрицы. Элементы квадратной матрицы, в которых i = j , образуют главную диагональ.

Квадратная матрица называется диагональной, если все ее элементы, кроме элементов главной диагонали, равны нулю, то есть

А = 
Здесь отдельные элементы главной диагонали могут быть нулевыми.

Если в диагональной матрицы все элементы главной диагонали равны единице, то ее называют единичной матрицей. Она обозначается буквой Е  и имеет вид:

Е = 

Две матрицы А и В называются равными, если они имеют равное количество строк и столбцов и соответствующие элементы которых совпадают.

Матрица, в которой все элементы равны нулю, называется нуль-матрицей или нулевой. Ее обозначают буквой О.

Если матрица состоит только из одной строки, то она называется матрицей-строкой.

Матрица, состоящая из одного столбца, называется матрицей-столбцом.

Если в матрице А поменять строки на столбцы, а столбцы — на соответствующие строки, то полученную матрицу называют транспонированной и обозначают А^T.

Если определитель квадратной матрицы равен нулю , то матрица А называется вырожденной (или особенной) и при   — невырожденной (или неособенной).
матрица вида
А = 
а матрица
А = 

Матрицу
A = 

называют матрицей трапецеидального вида, если одновременно a₁₁, a₂₂, …, a_jj отличные от нуля.

Пример 1. Заданs матрицы:
1)    2)   3) 
4)     5)      6)  
Здесь:
1) A — прямоугольная матрица размерности 2 × 3,
2) A^T — транспонированная матрица к матрице A;
3) B — матрица-столбец;
4) C — матрица-строка;
5) D — диагональная матрица четвертого порядка;
6) О — нулевая матрица второго порядка.

Пример 2. Для изготовления пяти видов елочных украшений на фабрике тратится определенное количество материала. Конкретные цифровые данные указаны в таблице:
Охарактеризовать содержание строк и столбцов этой таблицы.

Решение. Указанные 15 чисел можно записать в виде прямоугольной матрицы размерности 3 × 5.

Каждые строка и столбец этой матрицы имеют определенный экономический смысл. Так, элементы первой строки указывают количество израсходованного стекла (в кг) на изготовление каждого из пяти видов елочных украшений. Числа второй строки указывают на потребности в количестве железных прищепок, необходимых для изготовления этих изделий. Элементы третьей строки характеризуют потребности в краске (в кг), которая используется при изготовлении соответствующего вида продукции.

Столбцы матрицы указывают на конкретное количество стекла, железных прищепок и краски, которые нужны на изготовление каждого из пяти видов елочных украшений. Так, например, элементы третьего столбца означают, что на изготовления украшений третьего вида нужно 2,8 кг стекла, 185 шт. железных прищепок и 1,4 кг краски.

Пример 3. Цены на некоторые виды товара характеризуются в гривнах, долларах США (USD), евро (EUR), английских фунтах (GBR) и рублях России (RUR).

Охарактеризовать содержание отдельных элементов таблицы.
Решение. Числовые данные этой таблицы можно записать в виде прямоугольной матрицы:

Каждый элемент имеет определенный экономический смысл. Например, элемент a₂₁ значит, что женская кофта стоит 120 гр., элемент a₃₂ означает, что спортивный костюм стоит 60,4 долларов США, а элемент a₄₄  указывает на цену сапог в 52,4 английских фунтов. Элементы, например, первой строки определяют цены мужской куртки в различных денежных единицах: 1230 грн.; 232,1 долларов США; 238,8 евро; 155,3 английских фунтов; 7318,5 российских рублей.

Действия над матрицами

Пусть заданы две матрицы одной размерности m × n:

Определение. Суммой (разностью) двух матриц А и В называется такая матрица С размерности m × n, элементы которой с_ij  равны алгебраической сумме (разности) соответствующих элементов a_ij и  b_ij матриц А и В, то есть:

Из этого определения вытекают свойства:
1. A + B = B + A (коммутативность)
2. A + (B + C) = (A + B) + C (ассоциативность)
3. A ± 0 = 0 ± A = A (нейтральность)
4. (A ± B) ^T = A^T ± B^T (транспонированность).

Пример 1. Найти сумму и разность матриц.

Решение.

Пример 2. Три магазина «Продтовары» продают продукты в течение рабочего дня. Данные о торговле двух смен характеризуются таблицами:
I смена:

II смена

Найти данные о совокупной однодневной продаже товара каждым магазином.

Решение. Содержание этих таблиц можно записать в виде двух прямоугольных таблиц:

Сумма этих двух матриц характеризует данные о совокупную однодневную продажу каждого из видов продукции:

Определение. Произведением матрицы A на число k (или числa k на матрицу A) называется матрица, элементами которой являются произведения элементов матрицы A на число k:

A ⋅ k = k ⋅ A = k ⋅
Из определения произведения матрицы на число (или числа на матрицу) вытекает, что
1. k (mA) = (km) A;
2. (k + m) A = A (k + m) = kA + mA = Ak + Am;
3. λ (A + B) = λA + λB;
4. λA = 0, если λ = 0;
5. λA = 0, если A = 0.

Пример 5. Предприятие производит три вида продукции А, В, С. Нормы затрат ресурсов на единицу продукции заданы в таблице:

Найти затраты ресурсов на изготовление 6 комплектов продукции.

Решение. Затраты ресурсов на производство единицы продукции можно представить в виде матрицы:

A = 

Каждый элемент матрицы имеет определенный экономический смысл. Например, a₂₁ = 2 означает, что на изготовление единицы вида продукции A расходуется 2 кг сырья Y;  элемент a₁₂  = 4 означает, что для изготовления единицы вида продукции B нужно потратить 4 шт. единиц сырья X.
Очевидно, что для нахождения затрат на изготовление 6 комплектов продукции, нужно вычислить матрицу 6 A, то есть
6A = 6 
Замечание. Умножение матрицы на число отличается от умножения определителя на число. Матрицу умножают на число k, умножив все ее элементы на это число. Если определитель умножается на число k, то умножают на него все элементы одной какой-нибудь строки (или столбца).

Пусть матрица A содержит m строк и p столбцов, а матрица B имеет p строк и n столбцов.

Определение. Произведением матриц А и В называется матрица С, элементы с_ij которой равны сумме произведений элементов i-й строки матрицы A на соответствующие элементы j-го столбца матрицы B, то есть c_ij = a_i1 b_1j + a_i2 b_2j + … + a_ip b_pj (i = 1, 2, …, m; j = 1, 2, …, n).

Произведение матрицы A на матрицу B обозначают АВ (A × B). Умножение матрицы A на матрицу B выполняется по следующей схеме:

Здесь элемент c_ij находят как скалярное произведение элементов i-й строки матрицы A на соответствующие элементы j-го столбца матрицы B.

Произведение матриц характеризуется свойствами:
1. AE = EA = A;
2. A⋅ 0 = 0 ⋅ A = 0;
3. AB ≠ BA (некоммутативность)
4. (AB) C = A (BC) (ассоциативность)
5.  C (A+B) = CA + CB ,     (A+B) C= AC + BC   (дистрибутивность)
6. (A ⋅ B)^T = B^T ⋅ A^T.
Это свойство имеет место для произвольного числа множителей

7. Определитель произведения двух квадратных матриц равен произведению их определителей.

Пример 6. Найти произведения AB и BA, если

и убедиться, что AB ≠ BA.

Решение.
AB = 
аналогично
BA = 
Отсюда следует, что AB ≠ BA.

Пример 7. Найти произведение AB, если

Решение.
AB = 
(Здесь произведение BA неопределенный, так как количество столбцов первой матрицы не равно количеству строк второй матрицы).

Пример 9. Найти произведение AB, если

Решение. Произведение этих матриц возможен, поскольку количество столбцов матрицы A равно числу строк матрицы B.
Получим
AB = 
Пример 10. Дана матрица:
A =    Найти А².
Решение. 
А² = A ⋅ A = 

= 

Замечание 1. Произведение двух матриц может быть нулевой матрицей и тогда, когда каждая из матриц сомножителей не является нулевой.

Пример 11. Найти произведение матриц:
A ⋅ B = 

Пример 13. Торгово-строительная компания заключила договор на строительство 6 жилых домов, 3 офисных зданий и 4 домов отдыха. Цены на отдельные виды материалов следующие: кирпич — 32 у.е./тыс. шт., цемент — 300 у.е./т., лес круглый — 44 у.е./м³, оцинкованное железо — 6 у.е./м², стекло — 5 у.е./м².

Информация о количестве материалов на каждый вид строительства представлена ​​в таблице:

Необходимо найти:
1) общее количество материалов;
2) цену материалов для каждого вида строения;
3) общую стоимость материалов.

Решение. 1) Запишем в виде матрицы А данные, которые характеризуют количество материалов на каждый вид строения, а данные об их ценах — в виде матрицы-столбца С.

Обозначим данные о договоре, заключенном на строительство сооружений через
Чтобы найти общее количество материалов для строительства, нужно перемножить матрицы В и А и найти произведение BA, то есть

BА = 

Таким образом, для выполнения договора на строительство 6 жилых, 3 офисных и 4 домов отдыха компания должна приобрести 960 тыс. шт. кирпича; 116 т цемента; 506 м³ круглого леса; 2580 м² оцинкованного железа и 1780 м² стекла.
2) Чтобы найти общую стоимость материалов для каждого вида строительства, нужно перемножить матрицу А на матрицу-столбец С, составленную из чисел, характеризующих цены на соответствующие материалы:

Стоимость материалов для строительства жилого дома составляет 8860 у.е., для строительства офиса — 9348 у.е. и для строительства дома отдыха — 7740 у.е.

3) Для того, чтобы найти общую стоимость строительства согласно договора 6 жилых, 3 офисных и 4 домов отдыха нужно найти произведение матриц

Это же число можно получить еще так:

Таким образом, общая стоимость всего здания составляет 112 164 у.е.

Обратная матрица

Определение 1. Квадратная матрица А n-го порядка называется невырожденной (или неособенной), если ее определитель не равен нулю.

Определение 2. Квадратная матрица А n-го порядка называется вырожденной (или особенной), если ее определитель  равен нулю.

Определение 3. Матрица А^-1 называется обратной матрицей для квадратной невырожденной матрицы А, если выполняются равенства AA^-1 = A^-1A = E.

ТЕОРЕМА. Если матрица А n-го порядка невырожденная, то для нее существует обратная матрица А^-1.

Доказательство. Пусть задана квадратная невырожденная матрица А, то есть ее определитель ≠ 0.
A = 
Рассмотрим другую матрицу
В = 
где A_ij — алгебраические дополнения элементов a_ij матрицы A.
Найдем произведение АВ:
АВ =  = C .

Каждый элемент c_ij  матрицы С равен
c_ij = a_i1 A_j1 + a_i2 A_j2 + … + a_in A_jn.

Если i ≠ j, то есть выражение, которое является суммой произведений элементов i-й строки на алгебраические дополнения элементов другой строки определителя матрицы А. По теореме аннулирования эта сумма равна нулю.

Если i = j, то выражение c_ii = a_i1A_i1 + a_i2A_i2 + … + a_inA_in представляет собой сумму произведений элементов произвольной строки на соответствующие алгебраические дополнения этой строки определителя матрицы А. По теореме Лапласа такая величина равна определителю матрицы .

То есть матрица С имеет вид

С = 

Если каждый элемент этой матрицы С разделить на (т.е. умножить ее на ), то получим единичную матрицу Е, то есть

Это доказывает теорему.

Итак, обратная матрица имеет вид:

Дадим схему нахождения обратной матрицы для заданной квадратной невырожденной матрицы.
1. Вычислим определитель матрицы .
2. Транспонирует матрицу A, то есть получаем матрицу:

3. Находим алгебраические дополнения каждого элемента транспонированной матрицы А^Т и запишем их в виде матрицы А^П:

4. Делим каждый элемент матрицы А^П на определитель матрицы A, то есть умножим число
на матрицу А^П. Полученная матрица будет обратной:

Матрица А^П, которая составлена ​​из алгебраических дополнений элементов транспонированной матрицы, называется присоединенной (или союзной) к матрице A.

Замечание 1. Присоединенная матрица будет иметь такой же вид A^П, если транспонировать матрицу, составленную из алгебраических дополнений элементов матрицы A.

Пример 1. Найти обратную матрицу для матрицы
A = 
и показать, что AA^-1 = A^-1A = E.

Решение. Определитель этой матрицы

Транспонированная матрица A^Т имеет вид

Найдем алгебраические дополнения каждого элемента этой матрицы

Присоединена матрица будет такой:

Обратная матрица А^-1 для заданной матрицы А имеет вид

Легко проверить, что

Пример 2. Найти обратную матрицу для матрицы
A = 

Решение. Вычислим определитель этой матрицы:

Поскольку , то есть матрица A вырождена, то обратной для нее не существует.
Замечание 2. Квадратная невырожденная матрица второго порядка   имеет обратную A^-1 , и она находится по формуле:

Пример 3. Найти обратную матрицу к матрице
A = 
Решение. Заданная квадратная матрица второго порядка невырожденная, поскольку ее определитель

поэтому обратная к матрице A существует, и ее можно найти по предыдущей формуле:

Ранг матрицы

Рассмотрим прямоугольную матрицу размерности m × n                              (1.2).

Определение. Рангом матрицы называется самый высокий порядок отличных от нуля миноров. Его обозначают через r (или rang (A)).

Из определения вытекают следующие свойства ранга матрицы.

1. Ранг матрицы равен нулю только тогда, когда матрица нулевая. В других случаях ранг матрицы равен некоторому положительному числу.

2. Ранг прямоугольной матрицы не превышает меньшего из двух чисел m и n, то есть 0 ≤ r ≤ min (m, n).

3. Для квадратной матрицы n-го порядка r = n только тогда, когда матрица невырожденная.

4. Если r <n то определитель матрицы равен нулю.

Рассмотрим два метода нахождения ранга матрицы.
Первый метод — метод окантовки — заключается в следующем. Если все миноры 1-го порядка, то есть элементы матрицы, равны нулю, то r = 0.

Если хотя бы один из миноров 1-го порядка не равен нулю, а все миноры 2-го порядка равны нулю, то r = 1. Аналогично, если минор 2-го порядка отличен от нуля, то исследуем миноры 3-го порядка. Таким способом находят минор k-го порядка и проверяют, не равны ли нулю миноры (k + 1)-го порядка. Если все миноры (k + 1)-го порядка равны нулю, то ранг матрицы A равен числу k. Такие миноры (k + 1)-го порядка, как правило, находят путем «окантовки» минора k-го порядка.

Пример 1. Найти ранг матрицы:
A = .

Решение. Все миноры 2-го порядка

равны нулю. Значит, ранг матрицы A равен единице: r (A) = 1.

Пример 2. Найти ранг матрицы:
A = .
Решение. Поскольку в матрице A есть миноры 1-го порядка, отличные от нуля, то ее ранг может быть равен единице. Минор 2-го порядка

но, например, минор

отличен от нуля. Окантовывая минор М₂ , получим минор 3-го порядка (в матрице A показано пунктиром)

Рассмотрим миноры 4-го порядка, которые окантовывают данный минор М₃

Все они равны нулю, потому, что первая и четвертая строки пропорциональны. Значит ранг матрицы A равен 3 (r = 3).

Рассмотрен способ нахождения ранга матрицы не всегда удобный, поскольку нужно вычислять большое количество миноров.

Второй метод определения ранга матрицы заключается в применении элементарных преобразований матрицы при сведении ее в диагональному виду.

Элементарными преобразованиями матрицы называются такие операции:
1) перестановка местами любых двух строк (или столбцов);
2) умножение каждого элемента произвольной строки (или столбца) на отличное от нуля число;
3) вычеркивания строки (или столбца), которая содержит все нулевые элементы;
4) прибавление к элементам произвольной строки (или столбца) соответствующих элементов другой строки (или столбца), умноженных на одно и тоже отличное от нуля число.

При таких элементарных преобразованиях ранг матрица не изменяется.

Две матрицы называются эквивалентными, если одна из них получается из второй с помощью конечного числа элементарных преобразований. Эквивалентные матрицы не равны между собой, зато они имеют одинаковые ранги.

Если матрицы A и B эквивалентны, то это записывают так: ⇔.

С помощью элементарных преобразований матрицу можно свести к диагональному виду. Ранг такой матрицы равен числу отличных от нуля диагональных элементов.

Пример 3. Найти ранг матрицы
A = 

Решение.
1-й шаг. В заданной матрице переставим первую и вторую строки. На месте элемента а₁₁ имеем элемент, равный 1.
2-й шаг. Добавим к элементам второй и третьей строк соответствующие элементы первой строки, умноженные на «–3», а к элементам четвертой строки — соответствующие элементы первой, помноженные на «–5».
3-й шаг. В первой строке можно автоматически записать все нули, кроме первого элемента «1». Этого можно добиться, если к элементам 2-го, 3-го, 4-го и 5-го столбцов прибавить соответствующие элементы первого столбца, умноженные соответственно на числа: «–3», «–3», «–2», «–5».
4-й шаг. Добавим к элементам третьей и четвертой строк соответствующие элементы второй строки, умноженные на число «–2».
5-й шаг. Во второй строке на месте элементов «–7», «–3», «–11» запишем нули (аналогично как на третьем шаге).
Рассмотренные шаги приведения матрицы A к диагональному виду покажем схематически так:

В последний матрице вычеркнем третью строчку и третий и четвертый столбцы, которые содержат все нулевые элементы:
A  ⇔
Ранг этой матрицы равен трем, а значит и ранг матрицы A тоже равен 3, то есть r = 3.

Пример 4. Найти ранг матрицы:
A = 
Решение.
1-й шаг. Из элементов второй строки вычтем соответствующие элементы первой и поменяем их местами.
2-й шаг. К элементам второй и третьей строк добавим соответствующие элементы первой, умноженные соответственно на «–3» и «–5».
3-й шаг. Запишем в первой строке все нули, кроме первого элемента «1».
4-й шаг. Вычтем соответствующие элементы второй и третьей строк.
5-й шаг. Подобно тому, как на 3-м шаге, получим во второй строке нули на месте элементов «9» и «–7». Покажем рассмотрены шаги схематично.

Ранг последней матрицы равен двум, а значит и ранг матрицы A равен 2, то есть r = 2.

Матрицы и общие сведения о матрицах

Многие экономические задачи связаны с обработкой информации, которая представлена таблицами данных. Поэтому исключительно важную роль играет понятие матрицы.

Определение 1. Матрицей называется прямоугольная таблица, составленная из чисел. Размерностью (или размером) матрицы называется пара чисел , где — число строк, — число столбцов в таблице.

Матрицы обозначают обычно большими латинскими буквами и записывают следующим образом:

Здесь — произвольный элемент матрицы, стоящий в i-й строке и j -м столбце. Кроме круглых скобок для обозначения матриц используют и квадратные.

Пример №22

Три завода выпускают пять различных видов продукции. Отчет о производстве за год в тыс. ед. представлен матрицей:

Где, например, = 4 (тыс. ед.) — количество продукции 3-го вида, выпущенное 2-м заводом в течение этого года. Размерность этой матрицы 3×5.

Если число строк в матрице равно числу столбцов, т.е. размерность матрицы , то матрица называется квадратной порядка . Элементы образуют главную диагональ квадратной матрицы. Матрица, состоящая из одной строки (одного столбца) называется вектор-строкой (). Действительно, вектор-строка размерности — это фактически вектор из , а вектор-столбец размерности — вектор из . Например,

.

Если все элементы матрицы равны нулю, то матрица называется нулевой. Две матрицы одинаковой размерности равны, если равны их соответствующие элементы. Транспонированной матрицей к матрице А называют матрицу , которая получается, если в матрице А меняют местами соответствующие строки и столбцы. Для матрицы (1) получим

Размерность этой матрицы 5 x 3.

Над матрицами можно производить ряд операций. Матрицы одинаковой размерности можно складывать. Сложить две матрицы означает сложить их элементы, стоящие на одинаковых местах.

Матрицы можно умножать на число. Это означает, что все элементы матрицы надо умножить на данное число.

Пример №23

Если ассортимент продукции заводов из примера 1 не изменился в течение следующего года, то отчет о производстве за второй год тоже имеет вид матрицы:

Если же в течение третьего года производство каждого вида продукции на каждом заводе увеличилось на 20% по сравнению со вторым годом, то отчет за третий год будет таким:

Отчет же за три года будет выглядеть следующим образом:

Перемножение матриц и его свойства

Важнейшей операцией линейной алгебры является операция умножения матриц.

Пусть даны две матрицы: А — размерности и В — размерности . Т.к. количество столбцов первой матрицы равно количеству строк второй матрицы, то можно умножить матрицу А на матрицу В. Результатом умножения будет матрица С — размерности (правило для запоминания: ). Элемент полученной матрицы равен скалярному произведение двух векторов: i-й строки матрицы А и j-го столбца матрицы В, т.е.

Пример №24

Даны матрицы:

Произведение матрицы А на матрицу В равно

Произведение АВ оказалось возможным, т.к. число столбцов первой матрицы совпадает с числом строк второй и равно 3. В то же время, произведение ВА невозможно, т.к. теперь число столбцов первой матрицы равно 3, а число строк второй — 2 .

Приведем основные свойства умножения матриц.

1. Как известно, для любых чисел а и b выполняется свойство: ab = ba. Для матриц, в общем случае, АВ ВА. Например,

2. Единичной матрицей Е называется квадратная матрица, у которой все элементы главной диагонали равны единице, а остальные нули. Особенности умножения на эту матрицу такие: АЕ = ЕА = А.

3. Произведение матриц подчиняется сочетательному закону: (АВ)С = А(ВС).

4. При перемножении матриц и транспонировании имеет место свойство: .

Пример №25

Предприятие выпускает три вида продукции , используя два вида сырья . Нормы расхода сырья характеризуются матрицей

Например, = 3 означает, что на выпуск единицы продукции расходуется 3 единицы сырья .

1) Требуется определить затраты сырья, необходимые для выполнения плана выпуска продукции: — 100 ед., — 50 ед., — 80 ед. 2) Стоимость единицы сырья составляет: — 15 грн., — 22 грн. Рассчитать общие расходы на приобретение сырья, необходимые для выполнения плана 1).

Решение:

1) Введем вектор-столбец плана выпуска продукции:

Рассчитаем затраты сырья, необходимые для выполнения этого плана:

2) Введем вектор-строку стоимостей единиц сырья: = (15 22).

Общие расходы на приобретения сырья, необходимые для выполнения плана:

Решая подобные задачи в дальнейшем, можно без рассуждений использовать формулу: .

Эта лекция взята из раздела о предмете высшая математика, там вы найдёте другие лекци по всем темам высшей математики:

Другие темы которые вам помогут понять высшую математику:

Матрицы, действия над матрицами

Матрицей   размера  называется таблица, что складывается из  рядов и  столбцов. 

Иногда матрица  обозначается не круглыми скобками, а двойными вертикальными отрезками:  или квадратными скобками: 

Матрица размерности  называется квадратной матрицей  — ого порядка. Элементы  в этом случае образуют главную диагональ матрицы.  

Определитель, сложенный из элементов квадратной матрицы, называется определителем (детерминантом) матрицы и обозначают так: 

Квадратная матрица, в которой на главной диагонали стоят единицы, а другие элементы равны нулю, называется единичной и обозначается 

Если все элементы матрицы равны нулю, то такую матрицу называют нулевой и обозначают 

Две матрицы   и  называют равными , если они одинакового размера и равны их элементы, что стоят на одинаковых местах. 

Произведением числа  на матрицу   по определениям является матрица 

 

Таким образом, чтобы умножить матрицу  на число , нужно каждый элемент матрицы умножить на это число. 

Суммой матриц  и  одинакового размера  называется матрица  размера , элементы которой находят так: 

 для всех  и 

Следует, складывание матриц приводится к складыванию соответственных элементов этих матриц. 

Отнимание матриц обозначаются через действия, которые уже рассматривали: 

то есть отнимание двух матриц приводится к отниманию их соответственных элементов. Очевидно, что отнимать можно только матрицы одинакового размера. 

Произведением матрицы  и  называется матрица  элемент  которой равен сумме произведений — го ряда матрицы  на соответственные элементы  — ного столбца матрицы  то есть 

Для произведения матриц в общем случае справедливы соотношения:

(если же, обычно, существует каждый из слагаемых). 

Операции складывания матриц имеют свойства: 

4. Если  тогда  — противоположная к  матрица. 

Операции умножения матриц имеют такие свойства: 

Квадратная матрица  результат умножения этой матрицы на саму себя. Аналогично вводится понятие  — нной степени матрицы , то есть 

Если в матрице   поменять местами ряды и столбцы, то получим матрицу   которую называют транспонированной к матрице  

Решение примеров и задач:

Пример 1.1.

Для матриц: 

найти матрицы 

Решение.

Отметим, что 

Матрицы дают возможность укоротить записи и использовать одинаковые соображения для разных объектов. 

Задача 1.2 

Предприятие выпускает продукцию двух видов, используя при этом сырье трех типов. Затраты сырья на производстве продукции задаются матрицей  где   — количество единиц сырья  — ого типа, что используется для производства единицы продукции  — ого вида. План ежедневного выпуска продукции превышает 90 единиц продукции первого вида и 120 единиц продукции второго вида. Стоимость единицы каждого типа сырья соответственно равны 8, 5 и 10 рублей. Обозначить общие затраты сырья  необходимой для ежедневного выпуска продукции, а также общую стоимость  этого сырья.

 Решение . Запишем план выпуска продукции в виде матрицы  Тогда общие затраты сырья планового выпуска продукции можно найти как произведение матрицы  и   то есть 

Следует, для ежедневного выпуска продукции используется 930, 390 и 540 единиц сырья первого, второго и третьего типов соответственно. 

Зададим стоимость единицы каждого типа сырья матрицы  Тогда общая стоимость сырья: 

Заметим, что использование матриц а этой задаче привело к наглядности, упрощения и компактности вычислений. 

Определители

Число  называется определителем (детерминантом) второго порядка и обозначается так: 

Числа  — элементы определителя, причем первая цифра индекса в записи числа указывает на номер порядка, в котором стоит этот элемент, а вторая цифра интекса — на номер столбца. Диагональ, на которой размещены элементы  и  называется главной диагональю, а диагональ, на которой находится  и  называется побочной. Следует, определитель второго порядка равен разнице произведений элементов главной и побочной диагоналей. 

Аналогично, определителем третьего порядка называется число, что образуется из девяти чисел по такому правилу: 

Эта сумма складывается из шести произведений. В каждое произведение входит по одному числу из каждого порядка и в то же время до одного элемента из каждого столбца. Знаки произведений легко запомнить воспользовавшись схемами: 

Напомним основные свойства определителей третьего порядка

1. Величина определителя не изменяется, если его ряды заменить столбцами, причем каждый ряд заменяют столбиком с тем же самым номером.
2. Если в определителе поменять местами только два ряда (или два столбика), то определитель изменяет знак на противоположный, сохраняя абсолютное значение. 
3. Если определитель имеет два одинаковых столбца или два одинаковых ряда. то он равен нулю.
4. Если определитель содержит два пропорциональных ряда (столбца), то значение его равно нулю. Если элементы некоторого ряда (столбца) равны нулю, то и сам определитель равен нулю.
5. Если все элементы некоторого ряда (столбца) умножить на одно и то же число, то значение определителя так же умножиться на то же число. Это подразумевает, что общий множитель всех элементов ряда (столбца) можно вынести за знак определителя. 
6. Если каждый элемент некоторого ряда (столбца) является сумма двух слагаемых, то определитель можно предоставить в виде суммы двух определителей: в первом из них на месте каждой суммы остается только первое слагаемое, а во втором — только второе слагаемое (другие элементы определителя сохраняются). 
7. Значение определителя не изменяется, если к элементами некоторого ряда (столбца) прибавить соответственные элементы другого параллельного ряда (столбца), умножив их поочередно на одно и то же число. 

Если в определителе  вычеркнуть   — нный порядок и  — нный столбец, на пересечении которых размещен элемент   то получим определитель второго порядка, который называется минором  элемента  Алгебраическими дополнениями  элемента  определителя  называется соответственный ему минор со знаком, который вычисляется по такому правилу: 

Еще одно свойство определителя. 

8. Определитель равен сумме произведений элементов некоторого ряда (столбца) на соответственные их алгебраические дополнения. 

Если по этому правилу раскрыть определитель  по первому порядку, то получим: 

Решение примеров:

Пример 1.11.

Вычислить определитель 

Решение. Сделаем этого двумя способами: 

а) Вычислим определитель раскладывая его по элементам третьего порядка (используем свойство 8). 

б) В этом случае, образуем нули во втором порядке (или в нем есть единица или же выбирается тот ряд ( или столбец), в котором пропорциональные элементы). Для этого к элементам второго столбца прибавим элементы первого, предварительно умножив их в уме на 2, потом к элементам третьего столбца прибавим элементы первого столбца, умноженные перед этим на — 3. Значение определителя при этом, согласно со свойствами 7, не измениться. 

Пример 1.12

Вычислить определитель третьего порядка

Решение. Преобразуем определитель таким образом, чтобы ниже главной диагонали все элементы его  стали нулями.  Тогда из определитель равен произведению диагональных элементов. 

Найдем разницу первого и второго рядов, а потом умножим первый порядок на 2 и отнимем от третьего порядка. Получим определитель 

Отняв второй порядок от третьего, получим: 

Пример 1.13

Вычислить определитель четвертого порядка

Решение. Сложим первый ряд к второму и четвертому, получим определитель

Переставим первый и третий столбцы: 

Сложим второй порядок к третьему и четвертому ряду и вынесем общий множитель элементов третьего и четвертого ряда: 

Отняв третий ряд от четвертого, получим: 

Ранг матрицы и способы его вычисления 

Матрица имеет ранг  если среди ее миноров существует хотя бы один минор порядка  отличный от нуля, а все миноры порядка   и высшего равен нулю, или не существуют. 

Пример 1.29 

Найти ранг матрицы 

Решение. Эта матрица третьего порядка, следует, ее ранг не может быть больше трех. Определитель третьего порядка равен нулю: 

но существует минор второго порядка  Ранг матрицы  равен двум, 

Пример 1.30  

Найти ранг матрицы 

Решение. Эта матрица имеет размер  потому ее ранг не больше 3. Существует определитель третьего порядка  Следует, 

Элементарными преобразованиями матрицы называют такие ее преобразования: 

1. Транспортировка, то есть замена каждого ряда столбцом с тем же номером и наоборот. 
2. Перестановка двух рядов или двух столбиков.
3. Умножение всех элементов ряда или столбца на любое число не равное нулю. 
4. Складывание всех элементов ряда или столбца соответственных элементов параллельного ряда, умножено на одно и то же число. 

Матрицы полученные одна из другой элементарными преобразованиями, называются эквивалентными. Эквиваленты матрицы не равны одна другой, но при элементарных преобразований матриц ее ранг не изменяется. 

Пример 1.31. 

Найти ранг матрицы 

Решение. Разделим элементы первого ряда на 2, получим эквивалентную матрицу ( ранг этой матрицы равен рангу исходной):

Отнимем от третьего ряда второй, умноженный на 3.

При нахождении ранга матрицы, как правило, нужно вычислить большое количество определителей. Чтобы облегчить этот процесс, используют специальные способы. Ранг можно вычислить, например, так: над матрицей последовательно выполняют элементарные преобразования до тех пор, пока в каждом ряде и каждом столбце стоит не более одного ненулевого элемента. Тогда ранг матрицы будет равен числу этих ненулевых элементов. 

Пример 1.32  

Найти ранг матрицы 

Решение. Преобразуем в нули все элементы первого ряда, кроме первого элемента, для чего первый и второй столбец оставим без изменения, вместо третьего столбца запишем разницу между первым и третьим столбцом, а вместо четвертого — сумму четвертого и первого, умноженного на (-2).

  

Далее без изменения оставим первый и третий столбцы, вместо второго запишем разницу между третьим и вторым столбцами, а вместо четвертого — сумму четвертого столбца и третьего, умноженного на -4. 

И наконец, остаточный столбик преобразуем на нули. Вместо него запишем разницу между вторым и четвертым столбцами. 

Полученная матрица содержит три ненулевых элемента, то есть 

Обратная матрица

Матрица  называется обратной к матрице  если 

Отсюда вытекает. что обратную матрицу могут иметь только квадратные матрицы. 

То есть обратная матрица складывается из алгебраических дополнений к элементам рядов, которые записываются в столбцы с соответственными номерами, а потом каждое алгебраическое дополнение делится на детерминант матрицы. 

Обратную матрицу можно использовать при решение системы линейных алгебраических уравнений матричным способом: матрицу — столбец  находят как произведение матрицы  обратной к матрице системы, и матрице — столбца свободных членов  то есть 

Решение примеров:

Пример 1.45 

Найти матрицу  обратную к матрице 

Решение. Вычислим определитель матрицы  и алгебраические дополнения всех элементов

Обратная матрица имеет  вид: 

Матрица   найдена правильно, потому что: 

Пример 1.46 

Найти матрицу  обратную к матрице 

Решение. Поскольку определитель матрицы 

то для матрицы  существует обратная матрица  Найдем алгебраические дополнения элементов матрицы . 

тогда 

Легко можно определить, что  то есть 

 Задача 1.47 

В цеху предприятия изготовляют две модели женской одежды. На изготовление первой модели тратят 2 м ткани, для изготовления второй — 3 м. При этом на изготовление этих моделей тратится 4 и 5 часов соответственно. Известно, что месячный запас ткани 100 м, а рабочее время ограниченно — 190 часов. Сложить такой план месячного изготовления этих моделей одежды, при котором полностью используются ресурсы (ткань и время).

Решение. Обозначим через  и  количество единиц месячного выпуска первой и второй моделей соответственно. По условию задачи сложим систему линейных уравнений: 

Решим эту систему матричным способом. Запишем ее в матричном виде: 

где 

Для матрицы  найдем обратную матрицу  Поскольку: 

Тогда 

Решением системы является 

Следует, для использования ресурсов еженедельно нужно изготовить 25 единиц первой и 10 единиц второй модели одежды.

 Заметим, что при решении экономических задач удобно использовать матричный способ. Вычислив один раз обратную матрицу и изменив ограничения на ресурсы (ежедневные, ежемесячные, ежегодные и так далее), получим план для выпуска продукции. 

Линейная алгебра

Линейная алгебра как самостоятельная математическая дисциплина начала формироваться в XVIII веке, когда в работах немецкого математика Г.Ф.Лейбница и швейцарского математика Г. Крамера впервые было введено понятие определителя (детерминанта) и приведены общие формулы для определения решений систем линейных уравнений. Позже английскими математиками А. Келли и Дж. Сильвестром было введено понятие матрицы и заложены основы матричного исчисления, что является аппаратом для компактной записи и анализа систем уравнений. Именно эти понятия линейной алгебры широко используются в прикладных задачах экономики. Так, для характеристики параметров производственных или бизнес-процессов выходные данные предоставляются в виде матрицы размером 

Методы линейной алгебры также применяются для обоснования управленческих решений, при обработке результатов наблюдений и тому подобное. Например, решение задач оптимизации планов работы предприятия, изучение спроса, планирование транспортных артерий можно свести к решению систем линейных уравнений с неизвестными.

После изучения данной темы вы сможете:

• использовать числовые матрицы для формирования и анализа таблиц исходных данных в экономике;
• использование систем линейных уравнений при разработке линейных экономико-математических моделей;
• применять понятие линейных векторных пространств с целью геометрической интерпретации экономических задач;
• иметь представление о собственных числа и собственные векторы квадратных матриц в аналитических задачах экономики;
• использовать собственные числа и собственные векторы квадратных матриц при разработке экономико-математических моделей;
• применять модель межотраслевого баланса (многоотраслевой экономики) для решения реальных задач экономики;
• строить линейную модель обмена (модель международной торговли) при решении конкретных задач.

Числовые матрицы и действия над ними

Для чего нужны матрицы? Например для решения задачи об использовании сырья:

Рассмотрим реальную задачу планирования выпуска промышленной продукции на примере отдельного предприятия, производящего электродвигатели как общего, так и специального назначения. Кроме электродвигателей, завод производит сложные изделия бытового и сельскохозяйственного назначения. Сформулируем задачу о распределении материальных ресурсов при изготовлении четырех основных видов продукции электродвигателей AИP 80, AИP 90, АИР 100 и электрических насосов БЦ 1,1-20.

Основными факторами производства являются сырье, полуфабрикаты, которые доставляются на предприятие, топливо и транспорт. Однако их объемы имеют определенные ограничения. Удельные затраты (затраты на изготовление единицы изделия каждого вида) и общие объемы имеющихся ресурсов (в соответствующих единицах) приведены в таблице 1.1.                                                                                     

Удельные затраты материальных ресурсов и объемы их имеющихся запасов     Таблица 1.1

 Задача состоит в построении такого плана производства основных видов продукции, который бы обеспечил полное использование материальных ресурсов, которые имеет в наличии предприятие.                                                                                                                         Составим математическую модель задачи, то есть опишем поставленную задачу с помощью математической символики. Введем обозначения величин, которые являются числовыми характеристиками плана производства. Пусть,  — количество двигателей AИP 80, которое соответствует полному использованию имеющихся ресурсов; — количество двигателей AИP 90; — количество двигателей AИP 100; — количество электрических насосов БЦ 1,1-20.  Согласно условию задачи и с данными табл. 1.1 должны выполняться следующие равенства:

       

Мы получили систему линейных уравнений — уравнений первой степени относительно неизвестных, — которая и является математической моделью задачи о полном использовании материальных ресурсов. Такие системы известны со школьного курса математики, но методы иx решения и, тем более, исследования для произвольного конечного числа уравнений и неизвестных в школьном курсе не изучаются (методы решения этой системы будут приведены позднее).

В общем случае задача о полном использовании ресурсов формулируется так: пусть предприятие выпускает продукцию наименований, для производства которой используются видов ресурсов. Потребности в ресурсах определенного вида для изготовления единицы продукции каждого типа, общее количество ресурсов каждого вида представлены в виде таблицы 1.2.

Задача о полном использовании ресурсов                                                                  Таблица 1.2

Необходимо определить количество продукции каждого из наименований, которое надо выработать предприятию, чтобы имеющиеся ресурсы были полностью использованы.

Составим математическую модель задачи. Пусть  — количества продукции соответствующего наименования, которую производит предприятие. Тогда по данным таблицы 1.2 должны выполняться равенства: 

Таким образом, нахождение решения задачи о полном использовании сырья сведено к решению системы линейных уравнений с неизвестными. Для исследования и решения таких систем применяются понятия матриц и определителей, которые являются основным математическим аппаратом для изучения систем линейных уравнений.

Определение матриц и некоторые их разновидности

Числовой матрицей размером  на называется прямоугольная таблица чисел, которая имеет  строк и столбцов. Числа, которые составляют матрицу, называют ее элементами.

Матрицы обозначают большими буквами латинского алфавита и другими, а иx элементы — соответствующими строчными буквами с двойными индексами где индекс и соответствует номеру строки матрицы а — номеру ее столбца . К примеру, 

Каждый элемент матрицы находится на пересечении -й строки и -гo столбца. При изображении матриц множество элементов берут в круглые (или в квадратные) скобки.

В общем случае элементами матрицы могут быть другие объекты: векторы, функции, иx производные и т. д.

В теоретических исследованиях при ссылке на матрицу определенного размера обычно применяют обозначения 

Матрица  в которой количество строк равно числу столбцов и равно , называется квадратной матрицей порядка (или -го порядка) в противном случае матрицу называют прямоугольной.

Матрицей-строкой называется матрица размера , то есть состоящая из одной строки.

Матрицей-столбцом называется матрица размера , которая имеет один столбец.

Если рассматривается матрица-строка (или матрица-столбец), то для ее элементов номер строки (или, соответственно, номер столбца) указывать не надо.

Матрица может состоять даже из одного элемента.

Нулевой матрицей называют матрицу, все элементы которой равны нулю. Она обозначается буквой .

Главной диагональю квадратной матрицы называется совокупность ее элементов, имеющих одинаковые индексы , то есть это элементы  а совокупность элементов называют побочной диагональю квадратной матрицы.

Симметричной называется квадратная матрица, в которой все элементы, расположенные симметрично относительно главной диагонали, есть попарно равными между собой. То есть для произвольных ее элементов при выполняется соотношение: 

Если элементы каждой строки матрицы записать в столбец, не нарушая порядка их расположения, то получим матрицу , которая называется транспонированной к матрице :

а сама операция перехода от матрицы к матрице называется транспонирование матрицы. Понятно, что дважды транспонированная матрица дает исходную матрицу: , а симметричная матрица совпадает со своей транспонированной.

Верхней (нижней) треугольной матрицей называется ненулевая квадратная матрица, все элементы которой, расположенные ниже (выше) главной диагонали, равны нулю.

Диагональной матрицей называется квадратная матрица, в которой все элементы, кроме, возможно, элементов главной диагонали, равны нулю. Такую матрицу целесообразно задавать перечнем ее диагональных элементов, указывая только один индекс: 

Единичной матрицей называется диагональная матрица, все элементы главной диагонали которой равны единице:

Обозначения единичной матрицы удобно сопровождать индексом, который указывает на ее порядок, следовательно, единичная матрица размера обозначается .

Символические определения основных типов матриц и их примеры приведены в таблице 1.3.

Основные разновидности матриц                                                                          Таблица 1.3

Действия над матрицами

Элементы двух матриц одинакового размера, которые стоят на пересечении одних и тех же (по номеру) строк и столбцов называются соответствующими.

Матрицы  и  одинакового размера называются равными, если их соответствующие элементы равны между собой:

Над матрицами определены следующие действия (операции): умножение матрицы на скаляр, добавление матриц, умножение матриц. Рассмотрим определение и свойства этих операций.

1. Произведением матрицы со скаляром называется матрица соответствующие элементы которой являются произведением элементов матрицы  с постоянным множителем :

Если , то получаем матрицу, которая называется противоположною (к) матрице : 

2. Суммой матриц  и одинакового размера называют матрицу того же размера, каждый элемент которой является суммой соответствующих элементов исходных матриц:

Согласно с определением нулевой матрицы имеем: 

Последствие: разницу двух матриц можно рассматривать как сумму матриц, если к матрице добавить матрицу, которая противоположна матрице :

Найдем матрицу , если

Поскольку заданные матрицы имеют одинаковый размер, то указанные действия можно выполнить. Следовательно, 

Операции сложения матриц и умножения матрицы на скаляр называются линейными операциями над матрицами. Эти операции сводятся к соответствующим арифметических действий над числами и имеют те же свойства, что и операции над числами. Приведем эти свойства: 

коммутативность (переставной закон);

 — ассоциативность (соединительный закон);

 — дистрибутивность (распределительный закон).

Произведением матрицы  размера на матрицу размера называется матрица размера , элементы которой вычисляются по формуле: · Соответственно:

С (1.5) следует правило, называют правилом строка на столбец:

чтобы вычислить элемент произведения матриц , надо элементы й строки матрицы умножить на соответствующие по номеру элементы столбца матрицы и найти сумму полученных произведений.

Найдем за этим правилом произведение , где 

Количество столбцов матрицы равно числу строк матрицы (), следовательно, матрицу можно умножить на матрицу . Поскольку матрица имеет две строки, а матрица — один столбец, то их произведением будет матрица-столбец с двумя строками:

Понятно, что для приведенных матриц не существует произведение матрицы на матрицу , поскольку матрица имеет один столбец, а матрица — две строки.

Из определения произведения матриц вытекают следующие свойства операций умножения матриц.

1. Для того, чтобы две матрицы и можно было умножить, необходимо и достаточно, чтобы количество столбцов первой матрицы (множимого ) равно количеству строк второй матрицы (множителя ); соответственно, произведением матрицы размера на матрицу размера будет матрица размера .
2. Если матрицы и являются квадратными матрицами одинакового размера, то существуют и произведение , и произведение , но может быть, что , то есть для произведения матриц в общем случае не выполняется переставной закон. Однако произведения единичной матрицы с матрицей (того же размера) слева и справа равны между собой и равны матрицы
3. Для произведения матриц выполняется ассоциативный закон, а именно:

Приведем свойства, присущие действиям над матрицами, в виде таблицы:

Свойства операций над матрицами                                                                         Таблица 1.4

Системы линейных алгебраических уравнений. Основные определения

Построение математических моделей процессов и явлений во всех сферах деятельности человека требует разработок соответствующего математичноrо аппарата, и системы линейных алгебраических уравнений является его важной составляющей. Эти уравнения играют важную роль и при построении математических моделей экономических процессов.

Системой линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) называется совокупность уравнений первой степени, то есть линейных уравнений, относительно неизвестных , которые в каждом уравнении являются числовыми характеристиками одного и того же процесса. Ее можно предоставить в развернутом виде :

где  — неизвестные характеристики, в отношении которых построена математическая модель задачи;

 — коэффициенты при неизвестных (параметры модели), где индексы и указывают, соответственно, на номера уравнения и неизвестного;

 — свободные члены (правые части уравнений), которые тоже являются параметрами математической модели.

Краткая запись системы уравнений (1.6) можно получить с помощью символа , который означает почленное суммирование: 

Вернемся. к примеру, в котором рассматривалась математическая модель задачи об использовании. ресурсов. Если записать удельные затраты ресурсов как матрицу , запасы ресурсов — как матрицу-столбец , и неизвестные компоненты плана производства представить также как матрицу-столбец  то по определению произведения матриц систему линейных алгебраических уравнений (1.6) можно представить в виде матричного уравнения (матричная форма системы)

Приведем еще один способ представления системы уравнений с помощью матриц. Пусть матрица-столбец описывает расходы производства на изготовление. единицы й продукции по всем видам ресурсов. Каждая из этих матриц состоит из элементов соответствующего столбца. матрицы . Итак, все матрицы имеют одинаковый размер .

Расходы ресурсов на изготовление й продукции в объеме  определяются как произведение матрицы со скаляром . Тогда общие затраты ресурсов на изготовление всех видов продукции равны их общим запасам, которые описываются матрицей-столбцом , если производство является сбалансированным, то есть запасы ресурсов в полном объеме расходуются на изготовление продукции. Следовательно, имеем еще одну форму представления СЛАУ:

Матрицу , которая составлена из коэффициентов при неизвестных системы уравнений (1.6), называют основной матрицей системы. Присоединяя справа (через вертикальную черту) к матрице матрицу-столбец свободных членов получаем матрицу , которую называют расширенной матрицей системы:

Понятно, что операции над строками расширенно и матрицы являются операциями над соответствующими уравнениями системы.

Решением системы уравнений называется такой набор чисел , который при его подстановке вместо неизвестных в каждое уравнение системы превращает эти уравнения в числовые тождества.

Система линейных алгебраических уравнений называется совместной, если она имеет по крайней мере одно решение, и несовместимой, если она не имеет никакого решения. Совместимую систему уравнений называют определенной, если она имеет единственное решение, и неопределенной, если количество решений более одного.

Система линейных уравнений называется неоднородной, если хотя бы один элемент матрицы-столбца свободных членов отличается от нуля. Если все элементы равны нулю, то такая система линейных уравнений называется однородной. Однородная система уравнений имеет вид:

где  основная матрица системы;

 матрица-столбец неизвестных;

 матрица-столбец свободных членов, которая содержит только нули.