Все действия с матрицами. Сложение и вычитание матриц

Основные операции над матрицами (сложение, умножение, транспонирование) и их свойства.

В этой теме будут рассмотрены такие операции, как сложение и вычитание матриц, умножение матрицы на число, умножение матрицы на матрицу, транспонирование матрицы. Все обозначения, которые используются на данной странице, взяты из предыдущей темы «Матрицы. Виды матриц. Основные термины».

Сложение и вычитание матриц.

Аналогичное определение вводят и для разности матриц:

Запись «$i=overline<1,m>$» означает, что параметр $i$ изменяется от 1 до m. Например, запись $i=overline<1,5>$ говорит о том, что параметр $i$ принимает значения 1, 2, 3, 4, 5.

Стоит обратить внимание, что операции сложения и вычитания определены только для матриц одинакового размера. Вообще, сложение и вычитание матриц – операции, ясные интуитивно, ибо означают они, по сути, всего лишь суммирование или вычитание соответствующих элементов.

Заданы три матрицы:

Можно ли найти матрицу $A+F$? Найти матрицы $C$ и $D$, если $C=A+B$ и $D=A-B$.

Матрица $A$ содержит 2 строки и 3 столбца (иными словами – размер матрицы $A$ равен $2times 3$), а матрица $F$ содержит 2 строки и 2 столбца. Размеры матрицы $A$ и $F$ не совпадают, поэтому сложить их мы не можем, т.е. операция $A+F$ для данных матриц не определена.

Размеры матриц $A$ и $B$ совпадают, т.е. данные матрицы содержат равное количество строк и столбцов, поэтому к ним применима операция сложения.

$$ C=A+B=left(begin -1 & -2 & 1 \ 5 & 9 & -8 end right)+ left(begin 10 & -25 & 98 \ 3 & 0 & -14 end right)=\= left(begin -1+10 & -2+(-25) & 1+98 \ 5+3 & 9+0 & -8+(-14) end right)= left(begin 9 & -27 & 99 \ 8 & 9 & -22 end right) $$

Найдем матрицу $D=A-B$:

$$ D=A-B=left(begin -1 & -2 & 1 \ 5 & 9 & -8 end right)- left(begin 10 & -25 & 98 \ 3 & 0 & -14 end right)=\= left(begin -1-10 & -2-(-25) & 1-98 \ 5-3 & 9-0 & -8-(-14) end right)= left(begin -11 & 23 & -97 \ 2 & 9 & 6 end right) $$

Ответ: $C=left(begin 9 & -27 & 99 \ 8 & 9 & -22 end right)$, $D=left(begin -11 & 23 & -97 \ 2 & 9 & 6 end right)$.

Умножение матрицы на число.

Попросту говоря, умножить матрицу на некое число – означает умножить каждый элемент заданной матрицы на это число.

Задана матрица: $ A=left(begin -1 & -2 & 7 \ 4 & 9 & 0 end right)$. Найти матрицы $3cdot A$, $-5cdot A$ и $-A$.

$$ 3cdot A=3cdot left(begin -1 & -2 & 7 \ 4 & 9 & 0 end right) =left(begin 3cdot(-1) & 3cdot(-2) & 3cdot 7 \ 3cdot 4 & 3cdot 9 & 3cdot 0 end right)= left(begin -3 & -6 & 21 \ 12& 27 & 0 end right).\ -5cdot A=-5cdot left(begin -1 & -2 & 7 \ 4 & 9 & 0 end right) =left(begin -5cdot(-1) & -5cdot(-2) & -5cdot 7 \ -5cdot 4 & -5cdot 9 & -5cdot 0 end right)= left(begin 5 & 10 & -35 \ -20 & -45 & 0 end right). $$

Запись $-A$ есть сокращенная запись для $-1cdot A$. Т.е., чтобы найти $-A$ нужно все элементы матрицы $A$ умножить на (-1). По сути, это означает, что знак всех элементов матрицы $A$ изменится на противоположный:

$$ -A=-1cdot A=-1cdot left(begin -1 & -2 & 7 \ 4 & 9 & 0 end right)= left(begin 1 & 2 & -7 \ -4 & -9 & 0 end right) $$

Произведение двух матриц.

Определение этой операции громоздко и, на первый взгляд, непонятно. Поэтому сначала укажу общее определение, а потом подробно разберем, что оно означает и как с ним работать.

Читать еще:  Памятки для родителей по здоровью. Памятка для родителей: Правила здоровья

Пошагово умножение матриц разберем на примере. Однако сразу стоит обратить внимание, что перемножать можно не все матрицы. Если мы хотим умножить матрицу $A$ на матрицу $B$, то сперва нужно убедиться, что количество столбцов матрицы $A$ равно количеству строк матрицы $B$ (такие матрицы часто называют согласованными). Например, матрицу $A_<5times 4>$ (матрица содержит 5 строк и 4 столбца), нельзя умножать на матрицу $F_<9times 8>$ (9 строк и 8 столбцов), так как количество столбцов матрицы $A$ не равно количеству строк матрицы $F$, т.е. $4neq 9$. А вот умножить матрицу $A_<5times 4>$ на матрицу $B_<4times 9>$ можно, так как количество столбцов матрицы $A$ равно количеству строк матрицы $B$. При этом результатом умножения матриц $A_<5times 4>$ и $B_<4times 9>$ будет матрица $C_<5times 9>$, содержащая 5 строк и 9 столбцов:

Заданы матрицы: $ A=left(begin -1 & 2 & -3 & 0 \ 5 & 4 & -2 & 1 \ -8 & 11 & -10 & -5 end right)$ и $ B=left(begin -9 & 3 \ 6 & 20 \ 7 & 0 \ 12 & -4 end right)$. Найти матрицу $C=Acdot B$.

Для начала сразу определим размер матрицы $C$. Так как матрица $A$ имеет размер $3times 4$, а матрица $B$ имеет размер $4times 2$, то размер матрицы $C$ таков: $3times 2$:

Итак, в результате произведения матриц $A$ и $B$ мы должны получить матрицу $C$, состоящую из трёх строк и двух столбцов: $ C=left(begin c_ <11>& c_ <12>\ c_ <21>& c_ <22>\ c_ <31>& c_ <32>end right)$. Если обозначения элементов вызывают вопросы, то можно глянуть предыдущую тему: «Матрицы. Виды матриц. Основные термины», в начале которой поясняется обозначение элементов матрицы. Наша цель: найти значения всех элементов матрицы $C$.

Начнем с элемента $c_<11>$. Чтобы получить элемент $c_<11>$ нужно найти сумму произведений элементов первой строки матрицы $A$ и первого столбца матрицы $B$:

Чтобы найти сам элемент $c_<11>$ нужно перемножить элементы первой строки матрицы $A$ на соответствующие элементы первого столбца матрицы $B$, т.е. первый элемент на первый, второй на второй, третий на третий, четвертый на четвертый. Полученные результаты суммируем:

$$ c_<11>=-1cdot (-9)+2cdot 6+(-3)cdot 7 + 0cdot 12=0. $$

Продолжим решение и найдем $c_<12>$. Для этого придётся перемножить элементы первой строки матрицы $A$ и второго столбца матрицы $B$:

Аналогично предыдущему, имеем:

$$ c_<12>=-1cdot 3+2cdot 20+(-3)cdot 0 + 0cdot (-4)=37. $$

Все элементы первой строки матрицы $C$ найдены. Переходим ко второй строке, которую начинает элемент $c_<21>$. Чтобы его найти придётся перемножить элементы второй строки матрицы $A$ и первого столбца матрицы $B$:

Следующий элемент $c_<22>$ находим, перемножая элементы второй строки матрицы $A$ на соответствующие элементы второго столбца матрицы $B$:

$$ c_<22>=5cdot 3+4cdot 20+(-2)cdot 0 + 1cdot (-4)=91. $$

Чтобы найти $c_<31>$ перемножим элементы третьей строки матрицы $A$ на элементы первого столбца матрицы $B$:

$$ c_<31>=-8cdot (-9)+11cdot 6+(-10)cdot 7 + (-5)cdot 12=8. $$

И, наконец, для нахождения элемента $c_<32>$ придется перемножить элементы третьей строки матрицы $A$ на соответствующие элементы второго столбца матрицы $B$:

$$ c_<32>=-8cdot 3+11cdot 20+(-10)cdot 0 + (-5)cdot (-4)=216. $$

Все элементы матрицы $C$ найдены, осталось лишь записать, что $C=left(begin 0 & 37 \ -23 & 91 \ 8 & 216 end right)$. Или, если уж писать полностью:

$$ C=Acdot B =left(begin -1 & 2 & -3 & 0 \ 5 & 4 & -2 & 1 \ -8 & 11 & -10 & -5 end right)cdot left(begin -9 & 3 \ 6 & 20 \ 7 & 0 \ 12 & -4 end right)=left(begin 0 & 37 \ -23 & 91 \ 8 & 216 end right). $$

Ответ: $C=left(begin 0 & 37 \ -23 & 91 \ 8 & 216 end right)$.

Кстати сказать, зачастую нет резона расписывать подробно нахождение каждого элемента матрицы-результата. Для матриц, размер которых невелик, можно поступать и так:

$$ left(begin 6 & 3 \ -17 & -2 endright)cdot left(begin 4 & 9 \ -6 & 90 end right) =left(begin 6cdot<4>+3cdot(-6) & 6cdot<9>+3cdot <90>\ -17cdot<4>+(-2)cdot(-6) & -17cdot<9>+(-2)cdot <90>end right) =left(begin 6 & 324 \ -56 & -333 end right) $$

Стоит также обратить внимание, что умножение матриц некоммутативно. Это означает, что в общем случае $Acdot Bneq Bcdot A$. Лишь для некоторых типов матриц, которые именуют перестановочными (или коммутирующими), верно равенство $Acdot B=Bcdot A$. Именно исходя из некоммутативности умножения, требуется указывать как именно мы домножаем выражение на ту или иную матрицу: справа или слева. Например, фраза «домножим обе части равенства $3E-F=Y$ на матрицу $A$ справа» означает, что требуется получить такое равенство: $(3E-F)cdot A=Ycdot A$.

Читать еще:  Сонник к чему снится укус крысы. Какие перемены предсказывает сон о крысах

Транспонированная матрица.

Попросту говоря, для того, чтобы получить транспонированную матрицу $A^T$, нужно в исходной матрице $A$ заменить столбцы соответствующими строками по такому принципу: была первая строка – станет первый столбец; была вторая строка – станет второй столбец; была третья строка – станет третий столбец и так далее. Например, найдем транспонированную матрицу к матрице $A_<3times 5>$:

Соответственно, если исходная матрица имела размер $3times 5$, то транспонированная матрица имеет размер $5times 3$.

Некоторые свойства операций над матрицами.

Здесь предполагается, что $alpha$, $beta$ – некоторые числа, а $A$, $B$, $C$ – матрицы. Для первых четырех свойств я указал названия, остальные можно назвать по аналогии с первыми четырьмя.

  1. $A+B=B+A$ (коммутативность сложения)
  2. $A+(B+C)=(A+B)+C$ (ассоциативность сложения)
  3. $(alpha+beta)cdot A=alpha A+beta A$ (дистрибутивность умножения на матрицу относительно сложения чисел)
  4. $alphacdot(A+B)=alpha A+alpha B$ (дистрибутивность умножения на число относительно сложения матриц)
  5. $A(BC)=(AB)C$
  6. $(alphabeta)A=alpha(beta A)$
  7. $Acdot (B+C)=AB+AC$, $(B+C)cdot A=BA+CA$.
  8. $Acdot E=A$, $Ecdot A=A$, где $E$ – единичная матрица соответствующего порядка.
  9. $Acdot O=O$, $Ocdot A=O$, где $O$ – нулевая матрица соответствующего размера.
  10. $left(A^T right)^T=A$
  11. $(A+B)^T=A^T+B^T$
  12. $(AB)^T=B^Tcdot A^T$
  13. $left(alpha A right)^T=alpha A^T$

В следующей части будет рассмотрена операция возведения матрицы в целую неотрицательную степень, а также решены примеры, в которых потребуется выполнение нескольких операций над матрицами.

Матрицы. Действия над матрицами. Свойства операций над матрицами. Виды матриц.

Матрицы. Действия над матрицами. Свойства операций над матрицами. Виды матриц.

Матрицы (и соответственно математический раздел — матричная алгебра) имеют важное значение в прикладной математике, так как позволяют записать в достаточно простой форме значительную часть математических моделей объектов и процессов. Термин «матрица» появился в 1850 году. Впервые упоминались матрицы еще в древнем Китае, позднее у арабских математиков.

Матрицей A=Amn порядка m*n называется прямоугольная таблица чисел, содержащая m — строк и n — столбцов.

Элементы матрицы aij, у которых i=j, называются диагональными и образуют главную диагональ.

Для квадратной матрицы (m=n) главную диагональ образуют элементы a11, a22. ann .

Равенство матриц.

A=B, если порядки матриц A и B одинаковы и aij=bij (i=1,2. m; j=1,2. n)

Действия над матрицами.

1. Сложение матриц — поэлементная операция

2. Вычитание матриц — поэлементная операция

3. Произведение матрицы на число — поэлементная операция

4. Умножение A*B матриц по правилу строка на столбец (число столбцов матрицы А должно быть равно числу строк матрицы B)

Amk*Bkn=Cmn причем каждый элемент сij матрицы Cmn равен сумме произведений элементов i-ой строки матрицы А на соответствующие элемеенты j-го столбца матрицы B , т.е.

Покажем операцию умножения матриц на примере

5. Возведение в степень

m>1 целое положительное число. А — квадратная матрица (m=n) т.е. актуально только для квадратных матриц

6. Транспонирование матрицы А. Транспонированную матрицу обозначают A T или A’

Строки и столбцы поменялись местами

Пример

Свойства опрераций над матрицами

A+B=B+A

(A+B)+C=A+(B+C)

λ(A+B)=λA+λB

A(B+C)=AB+AC

(A+B)C=AC+BC

λ(AB)=(λA)B=A(λB)

A(BC)=(AB)C

(A’)’=A

(λA)’=λ(A)’

(A+B)’=A’+B’

(AB)’=B’A’

Виды матриц

1. Прямоугольные: m и n — произвольные положительные целые числа

2. Квадратные: m=n

3. Матрица строка: m=1. Например, (1 3 5 7 ) — во многих практических задачах такая матрица называется вектором

4. Матрица столбец: n=1. Например

5. Диагональная матрица: m=n и aij=0, если i≠j. Например

6. Единичная матрица: m=n и

7. Нулевая матрица: aij=0, i=1,2. m

j=1,2. n

8. Треугольная матрица: все элементы ниже главной диагонали равны 0.

9. Симметрическая матрица: m=n и aij=aji (т.е. на симметричных относительно главной диагонали местах стоят равные элементы), а следовательно A’=A

10. Кососимметрическая матрица: m=n и aij=-aji (т.е. на симметричных относительно главной диагонали местах стоят противоположные элементы). Следовательно, на главной диагонали стоят нули (т.к. при i=j имеем aii=-aii)

Читать еще:  Василий чапаев. Переплыл ли василий чапаев реку урал на самом деле

Ясно, A’=-A

11. Эрмитова матрица: m=n и aii=-ãii (ãji — комплексно — сопряженное к aji, т.е. если A=3+2i, то комплексно — сопряженное Ã=3-2i)

Математика для чайников. Матрицы и основные действия над ними

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.

Источники:

http://math1.ru/education/matrix/matrixop.html

http://tehtab.ru/guide/guidemathematics/linearalgebra/matrixandmatrixform/

http://zaochnik-com.ru/blog/matricy-i-osnovnye-dejstviya-nad-nimi/

Ссылка на основную публикацию
Статьи на тему:

Adblock
detector
×
×