Добавил:
anrakhmanowa@yandex.ru Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

1 сем / Lecture_alg._3матричные уравнения

.pdf
Скачиваний:
5
Добавлен:
16.06.2023
Размер:
366.04 Кб
Скачать

ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА

ЛЕКЦИЯ № 3

Содержание:

Теорема об обратной матрице Решение матричных уравнений Ранг матрицы

Теорема об обратной матрице

 

 

 

 

 

 

 

 

называется

Пусть

A

- квадратная матрица. Напомним, что обратной к

A

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

матрица

A

1

, удовлетворяющая условиям

AA

1

A

1

A E

, где

E

 

- единичная

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

матрица.

 

 

 

 

называется невырожденной,

если ее определитель не равен

Матрица

A

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

нулю.

Теорема.

Для того, чтобы квадратная матрица имела обратную, необходимо и достаточно, чтобы она была невырожденной.

Доказательство.

1. Необходимость.

Пусть матрица

A

имеет обратную

A

1

. По определению

AA

1

E

. По

 

 

 

 

 

 

 

 

свойству 8 определителей A A 1 A A 1 E 1. Следовательно,

A

1

0

 

 

 

 

 

 

 

.

 

 

2. Достаточность.

A 0

и

Пусть

A 0

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A

 

 

A ...

A

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

11

 

 

 

21

 

 

n1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A

 

A

 

 

A ...

A

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

~

 

 

12

 

 

 

22

 

 

n 2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

... ... ... ...

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A

 

 

A ...

A

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Построим матрицу

 

 

 

 

 

 

 

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1n

 

 

 

2 n

 

 

nn

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Матрицу

~

называют присоединенной к матрице A .

 

 

 

 

 

 

A

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

~

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A является обратной к матрице

Покажем, что матрица

 

 

A

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

~

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

~

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

выполняются условия

A

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A A = A

 

 

 

A = E . Действительно,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a

a ...

 

 

 

a

 

 

A

 

A

...

 

A

 

 

 

 

 

A

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

11

 

 

12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

11

21

 

 

n1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a

a ...

 

 

 

a

 

 

A

 

A

...

 

A

 

 

 

 

0

 

 

A

 

 

 

 

 

 

 

 

21

 

 

22

 

 

 

 

 

 

 

2n

 

12

22

 

 

n2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

1

... ... ...

 

 

 

...

... ...

...

 

...

 

1

 

0

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A

 

 

~

A

a

a

 

 

...

 

 

 

a

 

 

A

 

A

...

 

A

 

A

 

 

0

0

 

A

 

 

 

A =

 

 

n1

 

 

n2

 

 

 

 

 

 

 

nn

 

 

1n

2n

 

 

nn

=

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A ,i j

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ai1 Aj1 ai 2 Aj 2

... ain Ajn

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,i

 

j .

так как по теореме Лапласа

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A

,

 

0 0 A 0

т.е.

0 0 0 A

для нее

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=

E

,

 

 

 

1

ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

~

А Е

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A

А

 

 

 

 

Аналогично доказывается, что

 

 

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Решение матричных уравнений

 

 

 

 

 

 

 

Рассмотрим уравнения

 

 

 

 

 

 

 

 

1) AX B

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2) XA B

 

 

В данных уравнениях A - квадратная матрица, X и B - матрицы, имеющие

размеры, при которых возможны операции

AX

или XA . Считается, что A и B -

известные матрицы, а элементы матрицы X надо найти. Для этого умножим обе

части уравнения на

 

A

1

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1) A

1

AX

= A

1

B

 

 

 

 

2) XA A

1

=

BA

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

EX A 1 B ;

 

X A 1 B

 

 

 

XE BA 1 ;

Х BA 1

То есть для решения матричного уравнения надо найти обратную матрицу, а затем умножить её на матрицу, стоящую в правой части уравнения.

Пример. Найти матрицу, обратную к матрице

 

2

1

1

 

A 0

1

1 6 3 3 2 2

1.

3

1

3

 

 

 

 

2

1

1

 

 

 

 

 

 

A

0

1

1

 

3

1

3

 

 

 

A11

 

1

 

1

4;

A

0

 

1

3;

A

 

 

0

 

1

3;

2.

 

1

 

3

 

 

 

12

 

 

3

 

3

 

 

 

13

 

 

3

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A

 

1

1

2;

A

 

2

1

3;

A

 

2

 

1

1;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

21

 

 

1

3

 

 

 

22

 

3

3

 

 

 

23

 

 

3

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A

 

1

 

1

2;

A

 

2

 

1

 

2;

A

 

2

1

2.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

31

 

1

 

1

 

 

 

32

 

 

0

 

1

 

 

33

 

 

0

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

2

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

~

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A

 

3

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

1

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

2

2

 

 

 

2

1

 

1

 

 

 

1

 

1

 

~

1

 

3

3

 

 

2

 

 

 

1.5

1.5

 

 

 

 

 

 

 

 

A

 

.A

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1 .

 

 

 

 

A

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

1

 

 

2

 

 

 

1.5

0.5

 

 

 

1

 

 

 

 

3.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ранг матрицы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Пусть

A

- матрица размера m n. Выделим в этой матрице любые

и k столбцов.

k

строк

2

ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА

Минором

M

k

 

k

- го порядка матрицы

A

называют определитель,

составленный из элементов, стоящих на пересечении

k

строк и

k

столбцов этой

 

 

матрицы.

 

 

 

 

 

Рангом матрицы называют число, равное наибольшему порядку миноров

этой матрицы, отличных от нуля.

 

 

 

 

Обозначим ранг матрицы A rang ( A) или r( A).

 

 

 

 

Из определения следует, что

 

 

 

 

1.

r( A) min( m, n)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.

r( A) 0 A

0.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.Ранг квадратной матрицы размера n n равен n только если матрица невырожденная.

4.Ранг диагональной матрицы равен числу её ненулевых элементов.

 

 

 

 

 

 

 

0

1

0

 

 

 

 

 

 

 

0

2

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

3

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

4

0

Пример. Определить ранг матрицы

 

 

 

 

 

Решение.

 

 

 

 

 

 

 

 

1.

r( A) 4

, но т.к.

A 0

, то

r( A) 4

r( A) 3.

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

4

 

 

6

 

 

 

8

 

 

.

2.Все миноры третьего порядка равны нулю, т.к. содержат нулевые ряды. Следовательно r( A) 3 r( A) 2.

3.Все миноры второго порядка равны нулю, т.к. содержат или нулевые ряды или пропорциональные ряды. Следовательно r( A) 2 r( A) 1.

4.Матрица имеет ненулевые элементы. Значит, r( A) 1.

Вычисление ранга матрицы на основе определения является очень трудоёмкой задачей. Более эффективным является способ вычислений с помощью элементарных преобразований.

Элементарными называют следующие преобразования матрицы.

1.Перестановка рядов матрицы.

2.Умножение всех элементов ряда на одно и то же число, неравное нулю.

3.Удаление из матрицы или приписывание к ней ряда, состоящего из нулей.

4.Транспонирование матрицы.

5.Прибавление к каждому элементу ряда матрицы соответствующих элементов параллельного ряда, умноженных на одно и то же число.

Теорема. Элементарные преобразования не изменяют ранга матрицы. Способ вычисления ранга матрицы основан на том, чтобы с помощью

элементарных преобразований превратить матрицу в диагональную.

3

ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА

 

 

1

2

3

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

r

2

1

4

3

 

 

 

1

2

3

1

 

Пример. Вычислить

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Решение

Умножим элементы первой строки на (-2) и прибавим к соответствующим элементам второй строки, а также элементы первой строки прибавим к

соответствующим

 

 

 

 

 

 

 

элементам

третьей

 

 

 

1

2

3

4

 

1

2

3

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

r

 

 

3

2

 

 

 

 

r

 

2

1

4

3

 

 

0

5 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2

3

1

 

 

 

0

4

6

5

 

 

строки

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Прибавляя поочерёдно элементы первого столбца ко второму, третьему и четвёртому столбцу, предварительно умножая на (–2), (–3) и (–4) соответственно, получим…

 

1

2

3

4

 

 

 

 

3

2

5

 

 

r

0

 

 

0

4

6

5

 

 

 

 

 

Разделим элементы

 

1

0

0

0

 

 

 

 

3

2

5

 

 

r

0

 

 

 

0

4

6

5

 

 

 

 

.

 

 

 

 

 

 

2-го столбца на 2, а элементы 3-го столбца на 5:

 

1

0

0

0

 

 

1

0

0

0

 

 

 

3

2

5

 

r

 

 

3

1

 

 

r

 

0

 

 

0

1 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

4

6

5

 

 

 

0

4

3

1

 

 

 

 

 

 

 

Прибавим элементы третьей строки к элементам второй строки:

 

1

0

0

0

 

1

0

0

0

r

 

0

3

1

1

 

r

 

0

1

 

 

 

 

 

 

2

0 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

4

3

1

 

 

 

0

4

3

1

 

 

 

 

 

 

 

Прибавляя поочерёдно элементы четвёртого столбца к третьему и второму столбцу, предварительно умножая на (–3) и (–4) соответственно, получим…

1

0

0

0

1

0

0

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

r

0

1

2

0

 

r

0

1

2

0

 

 

0

4

3

1

 

 

0

0

0

1

 

 

 

 

 

Прибавив элементы 2-го столбца, умноженные на (–2) к элементам третьего столбца, а затем удалив нулевой столбец, получим…

1

0

0

0

1

0

0

0

1

0

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

r

0

1

2

0

 

r

0

1

0

0

 

r

0

1

0

 

3.

 

0

0

0

1

 

 

0

0

0

1

 

 

0

0

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ответ. r( A) 3.

4

Соседние файлы в папке 1 сем