det[a 1,..., A i,..., A j,..., A n ] + det[a 1,..., ka j,..., A j,..., A n ] Dowód Udowodniliśmy, że: det[a 1,..., A i + ka j,..., A j,...

Podobne dokumenty
Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

Wyznaczniki 3.1 Wyznaczniki stopni 2 i 3

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych

1 Macierze i wyznaczniki

15. Macierze. Definicja Macierzy. Definicja Delty Kroneckera. Definicja Macierzy Kwadratowej. Definicja Macierzy Jednostkowej

Macierze i Wyznaczniki

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ...

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm

MACIERZE I WYZNACZNIKI

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

Wyk lad 5 W lasności wyznaczników. Macierz odwrotna

Własności wyznacznika

Macierz o wymiarach m n. a 21. a 22. A =

Ekoenergetyka Matematyka 1. Wykład 3.

Wyk lad 3 Wyznaczniki

Treść wykładu. Układy równań i ich macierze. Rząd macierzy. Twierdzenie Kroneckera-Capellego.

RACHUNEK MACIERZOWY. METODY OBLICZENIOWE Budownictwo, studia I stopnia, semestr 6. Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018

Wprowadzenie do metod numerycznych Wykład 3 Metody algebry liniowej I Wektory i macierze

Definicja macierzy Typy i właściwości macierzy Działania na macierzach Wyznacznik macierzy Macierz odwrotna Normy macierzy RACHUNEK MACIERZOWY

Wykład 7 Macierze i wyznaczniki

, A T = A + B = [a ij + b ij ].

"Bieda przeczy matematyce; gdy się ją podzieli na więcej ludzi, nie staje się mniejsza." Gabriel Laub

Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera

1 Zbiory i działania na zbiorach.

Zestaw 12- Macierz odwrotna, układy równań liniowych

PODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.

Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania

Układy równań liniowych

Wykład 5. Metoda eliminacji Gaussa

Metoda eliminacji Gaussa. Autorzy: Michał Góra

5 Wyznaczniki. 5.1 Definicja i podstawowe własności. MIMUW 5. Wyznaczniki 25

Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łanc Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn

13 Układy równań liniowych

Wyznaczniki. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 6. Wykład z algebry liniowej Warszawa, listopad 2013

ALGEBRA LINIOWA. Wykład 2. Analityka gospodarcza, sem. 1. Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska

2. Układy równań liniowych

Układy równań liniowych

Zaawansowane metody numeryczne

Zestaw 12- Macierz odwrotna, układy równań liniowych

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego

Treści programowe. Matematyka. Efekty kształcenia. Literatura. Terminy wykładów i ćwiczeń. Warunki zaliczenia. tnij.org/ktrabka

Zastosowania wyznaczników

Macierze. 1 Podstawowe denicje. 2 Rodzaje macierzy. Denicja

; B = Wykonaj poniższe obliczenia: Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję wyniki. Mam nadzieję, że umiesz mnożyć macierze...

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Układy równań i nierówności liniowych

Zaawansowane metody numeryczne

Układy równań liniowych. Krzysztof Patan

Algebra liniowa. 1. Macierze.

= Zapiszemy poniższy układ w postaci macierzy. 8+$+ 2&=4 " 5 3$ 7&=0 5$+7&=4

Wykład 6. Metoda eliminacji Gaussa: Eliminacja z wyborem częściowym Eliminacja z wyborem pełnym

MATEMATYKA I SEMESTR ALK (PwZ) 1. Sumy i sumy podwójne : Σ i ΣΣ

det A := a 11, ( 1) 1+j a 1j det A 1j, a 11 a 12 a 21 a 22 Wn. 1 (Wyznacznik macierzy stopnia 2:). = a 11a 22 a 33 +a 12 a 23 a 31 +a 13 a 21 a 32

2 Rachunek macierzowy, metoda eliminacji Gaussa-Jordana Wprowadzenie teoretyczne Zadania... 9

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH

Wektory i wartości własne

Macierze. Układy równań.

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ

Wektory i wartości własne

Lista. Algebra z Geometrią Analityczną. Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami:

Algebra. macierzy brzegowych z zastosowaniami. Micha Kolupa Zbigniew Âleszyƒski

Zadania z algebry liniowej - sem. I Przestrzenie liniowe, bazy, rząd macierzy

Algebra liniowa II. Lista 1. 1 u w 0 1 v 0 0 1

Wykład 4. Informatyka Stosowana. Magdalena Alama-Bućko. 25 marca Magdalena Alama-Bućko Wykład 4 25 marca / 25

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

Układy równań liniowych

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

Algebra liniowa. Macierze i układy równań liniowych

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH - Metody dokładne

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +

Wyk lad 7 Metoda eliminacji Gaussa. Wzory Cramera

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

1 Układy równań liniowych

Algebra liniowa z geometria

Wyznaczniki, macierz odwrotna, równania macierzowe

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH -Metody dokładne

1 Podobieństwo macierzy

Laboratorium Techniki Obliczeniowej i Symulacyjnej

DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018

Algebra z Geometrią Analityczną. { x + 2y = 5 x y = 9. 4x + 5y 3z = 9, 2x + 4y 3z = 1. { 2x + 3y + z = 5 4x + 5y 3z = 9 7 1,

Rozwiązywanie układów równań liniowych

Metoda eliminacji Gaussa

Algebra liniowa i geometria analityczna. Autorzy: Agnieszka Kowalik Michał Góra

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

Wyk lad 11 Przekszta lcenia liniowe a macierze

3. Wykład Układy równań liniowych.

Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach. Określenie wyznacznika

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 14. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2011

NUMERYCZNE METODY ROZWIĄZYWANIA ROWNAŃ LINIOWYCH. PRZYGOTOWAŁA: ANNA BANAŚ KoMBo, WILiŚ

D1. Algebra macierzy. D1.1. Definicje

1 Działania na macierzach

Obliczenia naukowe Wykład nr 8

= i Ponieważ pierwiastkami stopnia 3 z 1 są (jak łatwo wyliczyć) liczby 1, 1+i 3

Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0}

1 Elementy logiki i teorii mnogości

Transkrypt:

Wykład 14 Wyznacznik macierzy cd Twierdzenie 1 Niech A będzie macierzą kwadratową i niech A i, A j będą dwiema różnymi jej kolumnami, wtedy dla dowolnego k K: det[a 1,, A i,, A j,, A n ] det[a 1,, A i + ka j,, A j,, A n ] Dowód Udowodniliśmy, że: det[a 1,, A i + ka j,, A j,, A n ] det[a 1,, A i,, A j,, A n ] + det[a 1,, ka j,, A j,, A n ] Ponadto det[a 1,, ka j,, A j,, A n ] 0 Twierdzenie 2 Jeśli macierz A [a ij ] n n jest macierzą trójkątną to: det A a 22 a nn Dowód Jeśli σ i to w wyrażeniu a 1σ(1) a 2σ(2) a nσ(n) występuje przynajmniej jedno zero Zatem det(a) a nn Zadanie Obliczyć wyznacznik macierzy: 2 1 2 1 1 1 1 Rozwiązanie W Twierdzeniu 1 udowodniliśmy, że wyznacznik macierzy nie zmienia się gdy do pewnego wiersza macierzy dodamy inny pomnożony przez stałą Możemy więc do drugiego wiersza dodać pierwszy pomnożony przez 2: 2 1 2 1 1 1 1 0 1 2 5 0 2 5 10 0 0 1 0 0 0 1 r 2 2r 1 1 1 1 1 r r 2 r 4 2r 2 r 4 +r 0 0 1 0 0 5 2 0 0 1 0 0 0 0 1 r r 1 1 0 1 2 5 r 4 2r r 4 r 1 0 0 1 0 0 1 0 r 4 r 1

Twierdzenie Jeśli macierz kwadratowa A stopnia n ma postać: [ ] B C A 0 D gdzie B i D są macierzami kwadratowymi stopni k i n k, a 0 jest macierzą zerową wymiaru (n k) k, to: det A (det B) (det D) Zadanie Na podstawie powyższego twierdzenia wyznacznik: 5 2 1 1 0 1 2 1 2 1 0 0 0 4 1 0 0 0 2 2 jest równy: 1 2 2 1 1 2 1 4 1 2 2 Twierdzenie 4 (Cauchy) Niech A i B będą macierzami kwadratowymi stopnia n wtedy: det(a B) det(a) det(b) Zadanie Udowodnić, że jeśli A jest macierzą odwracalną to det A 0 i det(a 1 ) 1 det A Rozwiązanie Ponieważ A A 1 I to mamy det(a A 1 ) det I 1 Z twierdzenia Cauchy ego mamy: 1 det(a A 1 ) det(a) det(a 1 ) zatem det A 0 i otrzymujemy det(a 1 ) 1 det A Rozwinięcie wyznacznika względem kolumny (wiersza) macierzy Niech A [a ij ] n n będzie macierzą kwadratową, wtedy przez A ij oznaczać będziemy macierz wymiaru (n 1) (n 1) powstałą z macierzy A przez wykreślenie i-tego wiersza i j-tej kolumny Twierdzenie 5 (Laplace) Niech A będzie macierzą stopnia n wtedy: det A a 1j ( 1) 1+j det A 1j + a 2j ( 1) 2+j det A 2j + + a nj ( 1) n+j det A nj, det A a i1 ( 1) i+1 det A i1 + a i2 ( 1) i+2 det A i2 + + a in ( 1) i+n det A in 2

Pierwszy z powyższych wzorów nazywamy rozwinięciem wyznacznika względem j-tej kolumny, a drugi względem i-tego wiersza Zadanie Obliczyć wyznacznik: 2 4 1 2 5 5 4 Rozwiązanie Rozwiniemy ten wyznacznik względem drugiego wiersza: 2 4 1 2 5 5 4 1( 1) 2+1 4 5 4 + 2( 1)2+2 2 4 4 + 5( 1)2+ 2 5 Często wyznaczniki oblicza się łącząc różne metody Jeśli korzystamy z rozwinięcia wyznacznika dobrze jest czasem wyzerować niektóre elementy w wierszu Zadanie Obliczyć wyznacznik: 1 1 2 4 5 1 2 4 1 0 1 4 2 1 Rozwiązanie Możemy najpierw wyzerować elementy w pierwszej kolumnie pod pierwszym wierszem, a następnie rozwinąć względem pierwszej kolumny: 1 1 2 4 5 1 2 4 1 0 1 4 2 1 w 2 w 1 w 2w 1 w 4 + w 1 1 1 2 0 5 2 5 0 2 1 4 0 7 1( 1) 1+1 5 2 5 2 1 4 7 Niech A [a ij ] n n będzie macierzą kwadratową, wtedy dopełnieniem algebraicznym elementu a ij nazywać będziemy element b ij ( 1) i+j det A ij, a macierz: b 11 b 12 b 1n A D b 21 b 22 b 2n b n1 b n2 b nn Obliczmy następujący iloczyn A (A D ) T :

1 Iloczyn i-tego wiersza i i-tej kolumny wynosi: [a i1, a i2,, a in ] b i1 b i2 b in a i1b i1 + a i2 b i2 + + a in b in a i1 ( 1) i+1 det A i1 + a i2 ( 1) i+2 det A i2 + + a in ( 1) i+n det A in det A 2 Iloczyn i-tego wiersza i j-tej kolumny dla i j wynosi: [a i1, a i2,, a in ] b j1 b j2 b jn a i1b j1 + a i2 b j2 + + a in b jn a i1 ( 1) j+1 det A j1 + a j2 ( 1) j+2 det A j2 + + a in ( 1) j+n det A jn 0 ostatnia równość wynika z faktu, że a i1 ( 1) j+1 det A j1 + a j2 ( 1) j+2 det A j2 + + a in ( 1) j+n det A jn jest wyznacznikiem macierzy, która powstała z macierzy A przez zastąpienie j-tego wiersza wierszem i-tym, więc wyznacznik ten jest równy 0 Zatem mamy: A (A D ) T det A 0 0 0 0 0 det A 0 0 0 0 0 det A 0 0 0 0 0 0 det A co oznacza, że jeśli det A 0 to macierz A jest odwracalna Udowodniliśmy, następujące twierdzenie: Twierdzenie 6 Macierz kwadratowa A jest odwracalne wtedy i tylko wtedy gdy det A 0 Konstrukcja macierzy odwrotnej Powtórzmy jeszcze raz konstrukcję macierzy odwrotnej Jeśli A [a ij ] n n jest macierzą kwadratową stopnia n to mamy: A 1 1 det A (AD ) T gdzie A D [b ij ] n n, b ij ( 1) i+j det A ij, macierz A ij jest macierzą kwadratową stopnia n 1, która powstała z macierzy A przez wykreślanie i-tego wiersza i j-tej kolumny 4

Zadanie Wyznaczyć macierz odwrotną do: 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 Przekształcenia elementarne wierszy macierzy Niech A będzie dowolną macierzą o wymiarze m n o współczynnikach z pewnego ciała K i niech A [a ij ] m n Przekształceniem elementarnym wierszy macierzy A nazywamy jedno z poniższych przekształceń: (1) zamiana dwóch wybranych wierszy macierzy, (2) dodanie do wiersza A i wiersza ka j (dla i j) () pomnożenie wybranego wiersza przez pewien element niezerowy element ciała K Można również mówić o przekształceniach elementarnych kolumn macierzy Wniosek 1 Jeśli macierz A jest kwadratowa to pierwsze z przekształceń elementarnych zmienia tylko znak wyznacznika, a drugie nie zmienia wyznacznika macierzy A Macierz A [a ij ] m n nazywamy macierzą trapezową jeśli: A a 12 a 1 a 1n 0 a 22 a 2 a 2n 0 0 a a n 0 0 a kk a kn 0 0 0 0 0 0 przy czym wiersze od pierwszego do k-tego są niezerowe Twierdzenie 7 Niech A będzie macierzą wymiaru m n, wtedy przy pomocy przekształceń elementarnych można macierz A sprowadzić do pewnej macierzy trapezowej Dowód W dowodzie wykorzystujemy tzw Algorytm Gaussa Niech A [a ij ] m n będzie dowolną macierzą Jeśli 0 to można przy pomocy tego elementu wyzerować wszystkie elementy leżące pod nim w pierwszej kolumnie w następujący sposób: 5

od wiersza i-tego [a i1, a i2,, a in ] odejmujemy wiersz pierwszy pomnożony przez współczynnik (jest to przekształcenie (2)) a i1 czyli a i1 [, a 12,, a 1n ] otrzymując: [0, a i2 a i1 a 12,, a in a i1 a 1n ] W ten sposób pod elementem pierwszym w pierwszej kolumnie pojawią się zera Jeśli element 0 to możemy zastosować przekształcenie (1), sprawdzamy który z elementów a i1 jest niezerowy i przestawiamy wiersze Po dokonaniu tych przekształceń otrzymujemy macierz: a 11 a 12 a 1 a 1n 0 a 22 a 2 a 2n 0 a 2 a a n 0 a m2 a m a mn Dalej postępujemy tak samo dla macierzy (m 1) (n 1): a 22 a 2 a 2n a 2 a a n a m2 a m a mn Zadanie Sprowadzić do postaci trapezowej macierz: oraz macierz: 5 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 2 4 5 Rzędem macierzy A wymiaru m n nazywamy ilość niezerowych wierszy postaci trapezowej macierzy A i oznaczamy go przez r(a) Uwaga 1 Jeśli macierz A ma wymiar m n to r(a) min(m, n) Uwaga 2 r(a) r(a T ) Uwaga Rząd macierzy kwadratowej A stopnia n wynosi dokładnie n wtedy i tylko wtedy gdy det A 0 6

Zadanie Wyznaczyć rząd macierzy w zależności od parametru a: a 1 1 1 1 a 1 1 1 1 a 1 1 1 1 a Inne podejście Niech A będzie macierzą m n wtedy minorem stopnia k min(m, n) tej macierzy nazywamy wyznacznik macierzy kwadratowej powstałej z A przez skreślenie m k wierszy i n k kolumn Przykład Minorami stopnia 2 macierzy: 1 1 2 4 5 1 1 4 2 1 [ ] 1 są na przykład det (wykreślono ostatni wiersz oraz trzecią i czwartą 4 [ ] 1 1 kolumnę), lub det (wykreślono drugi wiersz oraz drugą i czwartą 1 2 kolumnę) Twierdzenie 8 Rząd macierzy A jest równy stopniowi maksymalnego niezerowego minora zawartego w macierzy A 7