Základy teorie matic

Podobné dokumenty
Základy teorie matic

Základy teorie matic

Determinanty a matice v theorii a praxi

Základy teorie grupoidů a grup

Základy teorie matic

O dynamickém programování

Kongruence. 1. kapitola. Opakování základních pojmů o dělitelnosti

O dělitelnosti čísel celých

Základy teorie grupoidů a grup

Základy teorie grupoidů a grup

Determinanty a matice v theorii a praxi

Základy teorie grupoidů a grup

Funkcionální rovnice

O dynamickém programování

Neurčité rovnice. In: Jan Vyšín (author): Neurčité rovnice. (Czech). Praha: Jednota československých matematiků a fyziků, pp

Základy teorie matic

Polynomy v moderní algebře

Základy teorie grupoidů a grup

Symetrické funkce. In: Alois Kufner (author): Symetrické funkce. (Czech). Praha: Mladá fronta, pp

O dělitelnosti čísel celých

Kongruence. 5. kapitola. Soustavy kongruencí o jedné neznámé s několika moduly

Časopis pro pěstování matematiky

Základy teorie grupoidů a grup

Nerovnosti v trojúhelníku

Polynomy v moderní algebře

Základy teorie grupoidů a grup

Co víme o přirozených číslech

O nerovnostech a nerovnicích

Aritmetické hry a zábavy

Booleova algebra. 1. kapitola. Množiny a Vennovy diagramy

Konvexní útvary. Kapitola 4. Opěrné roviny konvexního útvaru v prostoru

O rovnicích s parametry

Úvod do neeukleidovské geometrie

Základy teorie matic

Aplikace matematiky. Josef Čermák Algoritmy. 27. PSQRT. Řešení soustavy rovnic se symetrickou pozitivně definitní

Co víme o přirozených číslech

Faktoriály a kombinační čísla

O dynamickém programování

Neurčité rovnice. In: Jan Vyšín (author): Neurčité rovnice. (Czech). Praha: Jednota československých matematiků a fyziků, pp

Časopis pro pěstování mathematiky a fysiky

Kongruence. 4. kapitola. Kongruence o jedné neznámé. Lineární kongruence

Zlatý řez nejen v matematice

Úvod do filosofie matematiky

O mnohoúhelnících a mnohostěnech

Časopis pro pěstování mathematiky a fysiky

Faktoriály a kombinační čísla

PANM 16. List of participants. Terms of use:

Plochy stavebně-inženýrské praxe

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

Časopis pro pěstování mathematiky a fysiky

1 Determinanty a inverzní matice

Kongruence. 2. kapitola. Kongruence a jejich základní vlastnosti

Aplikace matematiky. Terms of use: Aplikace matematiky, Vol. 3 (1958), No. 5, Persistent URL:

O dělitelnosti čísel celých

VI. Maticový počet. VI.1. Základní operace s maticemi. Definice. Tabulku

Komplexní čísla a funkce

Časopis pro pěstování mathematiky a fysiky

Časopis pro pěstování matematiky a fysiky

Pokroky matematiky, fyziky a astronomie

Staroegyptská matematika. Hieratické matematické texty

Základy teorie grupoidů a grup

Nerovnosti a odhady. In: Alois Kufner (author): Nerovnosti a odhady. (Czech). Praha: Mladá fronta, pp

Faktoriály a kombinační čísla

Jaká je logická výstavba matematiky?

a + b + c = 2 b + c = 1 a b = a 1 2a 1 + a a 3 + a 5 + 2a 2 + a 2 + a

Jubilejní almanach Jednoty čs. matematiků a fyziků

Několik úloh z geometrie jednoduchých těles

Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru:

Matematicko-fyzikálny časopis

3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost

Operace s maticemi

Malý výlet do moderní matematiky

Staroegyptská matematika. Hieratické matematické texty

Faktoriály a kombinační čísla

Časopis pro pěstování matematiky a fysiky

Úlohy o maximech a minimech funkcí

Časopis pro pěstování mathematiky a fysiky

Jan Sobotka ( )

Neurčité rovnice. In: Jan Vyšín (author): Neurčité rovnice. (Czech). Praha: Jednota československých matematiků a fyziků, pp

Úvod do teorie grup. In: Otakar Borůvka (author): Úvod do teorie grup. (Czech). Praha: Královská česká společnost nauk, pp

Nástin dějin vyučování v matematice (a také školy) v českých zemích do roku 1918

Komplexní čísla a funkce

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru

Vlastní čísla a vlastní vektory

Plochy stavebně-inženýrské praxe

Analytická geometrie a nerovnosti

Časopis pro pěstování matematiky a fysiky

Aritmetické hry a zábavy

Časopis pro pěstování mathematiky a fysiky

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)

Determinanty a matice v theorii a praxi

Pokroky matematiky, fyziky a astronomie

Goniometrické funkce

Vektorový prostor. Př.1. R 2 ; R 3 ; R n Dvě operace v R n : u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ), V (E 3 )...množina vektorů v E 3,

Soustava m lineárních rovnic o n neznámých je systém

Topologické prostory. S dodatky: J. Novák, Konstrukce některých význačných topologických prostorů; M. Katětov, Plně normální prostory

Pokroky matematiky, fyziky a astronomie

Kolik existuje různých stromů na pevně dané n-prvkové množině vrcholů?

Operace s maticemi. 19. února 2018

Časopis pro pěstování mathematiky a fysiky

Transkript:

Základy teorie matic 16. Hodnost a nulita matice In: Otakar Borůvka (author): Základy teorie matic. (Czech). Praha: Academia, 1971. pp. 106--115. Persistent URL: http://dml.cz/dmlcz/401345 Terms of use: Akademie věd ČR Institute of Mathematics of the Academy of Sciences of the Czech Republic provides access to digitized documents strictly for personal use. Each copy of any part of this document must contain these Terms of use. This paper has been digitized, optimized for electronic delivery and stamped with digital signature within the project DML-CZ: The Czech Digital Mathematics Library http://project.dml.cz

16. HODNOST A NULITA MATICE Pojem hodnosti matice, známý z nauky o determinantech, jsme uvedli v poznámce 1.6. S pojmem hodnosti matice úzce souvisí pojem nulity čtvercové matice. 16.1. Definice nulity matice. Je-lí A čtvercová matice stupně ii a je-li a její hodnost, pak nulitou matice A rozumíme číslo značíme je symbolem nul A. a = n a ; 16.2. Poznámka. Z předešlé definice nulity matice plyne, že když má matice A nulitu a, existuje v matici A aspoň jeden nenulový determinant stupně a = n a > 0, kdežto všechny determinanty řádu n a + 1, pokud existují, jsou rovny nule. 16.3. Poznámka. Výrok, že matice A stupně n má nulitu a = n, znamená, že všechny prvky matice A jsou nuly. Naproti tomu výrok, že matice A stupně n má nulitu a = 0, značí, že A je regulární. Uveďme ještě následující dvě věty 16.4 a 16.6, které se dokazují v teorii lineárních rovnic. 16.4. Věta. 1. Nechť matice A = \\a ik \\ je čtvercová stupně n a má nulitu a. Pak existuje a nezávislých řešení soustavy n homogenních rovnic 106 a n x í + a í2 x 2 +... + a ln x n = 0, 0«i*_ + a m*2 +... + a M x H = 0. (61)

2. Když naopak existuje k nezávislých řešení soustavy (61), pak pro nulitu a matice A platí a k. 16.5. Poznámky. 1. Každý systém nezávislých řešení v počtu a soustavy (61) tvoří fundamentální systém řešení v tom smyslu, že každé řešení soustavy rovnic (61) je lineární kombinací jednotlivých řešení fundamentálního systému. Přitom se fundamentální systém řešení soustavy (61) nalezne, když se např. Frobeniovou metodou určí fundamentální systém řešení soustavy redukované ze soustavy (61), tj. soustavy skládající se z nezávislých rovnic v počtu a = n a vybraných ze soustavy (61). Srov, poznámku 6.3. 2. Soustava (61) určuje zřejmě takové vektory x v?i-rozměrném prostoru, jejichž transformované vektory. x* = Ax vzniklé lineární transformací o matici A jsou nulové. Podle věty 16.4. je nul A rovna největšímu počtu lineárně nezávislých vektorů, které se lineární substitucí o matici A transformují na nulový vektor. 16.6. Věta. Libovolná matice A a matice A x vzniklá z A rozšířením o sloupec, který je lineární kombinací sloupců matice A, mají stejnou hodnost. Podobně je tomu, je-li matice A x rozšířena o řádek, který je lineární kombinací řádků dané matice A. Důkaz přenecháváme čtenáři. V dalším výkladu se obeznámíme s několika jinými důležitými větami o hodnosti, popř. nulitě matic. 16.7. Věta o hodnosti součinu dvou matic. Jsou-li A, B čtvercové matice stupně n a jsou-li a, b jejich hodnosti, pak pro hodnost c matice C = AB platí vztah c S a, cíb. (62) 107

Důkaz: Nechť A = a ilc, B = \\b jk \l AB = \\c jk \\ podle věty 16.6 mají stejnou hodnost matice A a matice Pak a ti... a in a íl b íí +... + a ln b ní a nl...a m a ní b n 4-... + a m b ní a it... a lfl c n U fj j... a,,.. C f Podobně mají stejnou hodnost matice A a matice a n...a ln,. c Iл = [A! Aß] a tlt... д и Protože matice AB = \\c jk \\ o hodnosti c je částí matice A, máme c S a. Podle věty 16.4 existuje n - b lineárně nezávislých řešení rovnice Bx = 0. Každé takové řešení vyhovuje rovnicím neboť je (AB) x = 0, (Aß) x = A(ßx) = AO = 0. Avšak nezávislých řešení soustavy (AB) x = 0 je nanejvýš» c. Proto n c ^ n b neboli c S b., 16.8. Věta o nulitě součinu dvou matic. Nechť A, B jsou čtvercové matice stupně n a nechť a, /i jsou jejich nulity, Je-li 7 nulita matice C = AB, pak platí vztah y < oe + /i. (63) To znamená, že nulita součinu dvou čtvercových stupně n je nanejvýš rovna součtu nulit obou matic. matic téhož 108

Důkaz: Podle definice nulity existují lineárně nezávislé vektory a) á i9..., a a (v počtu a) 9 přičemž AQJ = 0, b) b h... 5^(v počtu fi), přičemž Bb k = 0, c) Cj,..., c, (v počtu y) 9 přičemž Cc h = 0, kde j = 1, 2,..., a; plyne takže je k = 1, 2,..., /?; h = 1, 2,..., y. Ze vztahu Bfa, = 0, 0 = A0 = A(Bb,) = (AB) b, = Cb k, y 2; /i. i) Je-li y = /?, je zřejmě y ^ a l /?. ii) Buď >' > /I. Pak za vektory c 4, c 2,..., c y můžeme zvolit vektory b,,..., b fi9 c /i+1,..., c,. Označme pro i = /i -f 1, /i + 2,..., y: Pak je Yi = Bc f. (64) Ay, = AiBc,} = (AB) c ř = Cc, = 0. Tvrdíme, že vektory y /i+ i,..., y y jsou nezávislé. Kdyby totiž byly závislé, existoval by nenulový vektor a o y fí složkách takový, že [y /l+1,..., y y ]a = 0, kde [y^+t,.-m y ; ] značí maticí, jejíž jednotlivé sloupce představují vektory Yp+\i -i Yy Ze vztahu (64) dostáváme takže [Bc, + 1,..., Bc y ]a = 0, B[c, + l,...,c y ]a = 0 109

neboli B([c^+1,...,c },]o) = 0. Vektor r = [c^+1,..., c? ] a není nulový, neboť jinak by vektory byly závislé, což je proti předpokladu. Protože vektor r se transformuje maticí B v nulový vektor, je závislý jia vektorech b u..., b fi. Vzhledem k tomu jsou vektory &1,? fr^j C /í+l5 '5 C y závislé. To však je proti předpokladu. Proto vektory y fi+u... y 7 jsou nezávislé, jak jsme tvrdili. Podle předpokladu však existuje nejvýše a nezávislých vektorů takových, že se maticí A transformují v nulový vektor. Proto a odtud y - fi S a y g a + p. Tím je věta dokázána. Ve zvláštních případech (viz věty 16.9 a 16.10) je nulita součinu dvou matic právě rovna součtu nulit obou matic. 16.9. Věta. Nechť A je čtvercová matice stupně n. Nechť f(a), g(x) jsou libovolné nesoudělné polynomy. Pak je nul [f(a). g(a)] = nulf(a) + nul g(a). označme po Důkaz: Nulity matic f(a), g(a), f(a).g(a) stupně symboly a, /?, y. Podle věty 16.8 platí y S a + p. Stačí proto dokázat, že y ^ a + p. Protože f(a), g(x) jsou nesoudělné polynomy, existují polynomy F(X), G(fy takové, že 110 f(a) F(X) + g(x) G(X) = 1.

Pak je f(á)f(á) + g(á)g(á)~e. (65) Protože a = nulf(a), p = nul g(á), existují nezávislé vektory a) x u..., x a takové, že pro j = 1, 2,...,oe platíf(a) x s = 0, b) yi,..., Y takové, že pro k = 1, 2,..., p platí g(á) y k = 0. Tvrdíme, že vektory jsou nezávislé. *!,..., *«, y l9...,yfi (66) Jsou-lí totiž závislé, existuje vektor i o a +? složkách takový, že aspoň jedna z jeho prvních a a posledních p souřadnic je nenulová, a platí lx lf...,x a9 y x,... 9 y fi ]z = 0. (67) Násobíme-li tuto rovnici maticí (65), obdržíme vzhledem k vztahům vztah g(a) G(Á) Yk = G(A) [g(a) Yk] = G(A) 0 = 0 [Ex..., Ex,J(Á) F(A) y...j(a)f(a) Yp]z = 0 neboli [x..., x a J(A)F(Á) Yl,...,f(A)F(A) Yp]z = 0. (68) Z rovnice (67) násobením maticí C = f(a) F(A) dostaneme [Cx,,..., Cx a, Cy l9..., Cy fi ]z = 0. Protože pak Cx, = /(A) F(A) x, = F(A)f(A) x, = F(A) 0 = 0, z předešlé rovnice plyne [0,..., 0, f(a) F(A) y..., f(á) F(A) Ye]z = 0. Odečtením této rovnice od rovnice (68) obdržíme [x...,x a,0,...,0]z = 0. (69) 111

Protože aspoň jedna z prvních a souřadnic vektoru z je nenulová, plyne z rovnice (69), že vektory, x i9..., x a jsou závislé. To však je proti předpokladu. Tím je ukázáno, že vektory (66) jsou nezávislé. Každý z vektorů (66) vyhovuje relaci f(a) g (A) Xj = 0, f(a)g(a)y k = 0, neboť matice f(a), g(a) jsou zaměnitelné. Proto y 2: a -f /?, čímž je věta dokázána. 16.10. Věta. Nechť A je libovolná matice o nulitě a, kdežto B je regulární matice téhož stupně n, takže nul B = [} = 0. Pak je nul AB = nul A 4- nul B = nul A, nul BA = nul B -f nul A = nul A. Důkaz: Podle vět 16.7 a 16.8 je např. takže a tedy a = max (a, (i) <í nul AB a-f~ /i = a, a ^ nul AB <í a, nul AB = a = a + /?. 16.11. Poznámka. Nechť A je libovolná čtvercová matice stupně n. Nechť Q je regulární čtvercová matice téhož stupně n. Pak podle věťy 16.10 má matice AQ, a tedy i matice # touž nulitu jako matice A. B = Q! AQ, (70) 16.12. Věta. Nechť A je matice stupně «a B = Q"" 1 AQ % kde Q je libovolná regulární matice téhož stupně n. Pak platí tato dvě tvrzení: 112 1. A-AE = B-;jE, (71)

takže matice A a matice B mají stejný charakteristický polynom. 2. Pro libovolné přirozené k platí Důkaz: 1. Protože B* = Q- 1 A t Q. (72) B- AE = Q~ l AQ-AQ^EQ^ Q"! (A» AE)Q, máme B - AE = IQ 1 ) (A - AE Q = \A - AEJ. 2. Úplnou indukcí. Pro íc = 1 vztah (72) je správný. Buď k > 1 a předpokládejme, že vzorec platí pro exponent k 1. Pak je B k = B^B = (Q-iA^tQJiQ-^Q) = = Q 1 A^^QQ 1 ) AQ = Q-^A*" 1 A) Q = Q ^ Q. 16.13. Věta. Nechť y (l ^ y < n) značí nulitu čtvercové matice A stupně». Pak existuje regulární matice Q taková, že matice B = Q"~*AQ je tvaru OK в (73) "OTL kde K je určitá matice typu y(n y), kdežto L je čtvercová matice stupně n y. Důkaz: Protože y(g 1) je nulita matice A, existují nezávislé vektory x-,..., x y takové, že se lineární substitucí o maticí A transformují v nulový vektor. Nechť x y+ j,..., x n značí další vektory takové, že všechny vektory jsou nezávislé. Pak matice Xj,..., x n Q = [Xi,..., xj je regulární a matice AQ má v prvních sloupcích v počtu y samé nuly. Totéž platí o matici B = Q"~* AQ, Tím je tvrzení dokázáno. 113

16.14. Věta. Mezi maticemi A a L, o nichž je řeč v předešlé větě 16.13, platí tyto vztahy: 1. \A - XE\ = (~~X) n \L ~~ XE\; 2. nul A k = y t + nul L fe ~* pro k = 1, 2,..., 3. nul L <: y t. Přitom je y t = nul A. Důkaz: 1. Podle (71) je \A - XE\ = B - A. Z tvaru matice (73) plyne odkud plyne tvrzení L B-AE = (-^ L-AE f 2. Podle odst. 16.11 a věty 16.12.2 platí pro k = 1,2,... vztah nul A k = nul B*. Proto stačí ukázat, že je nulb* = y t + null^1. (74) Pro k = 1 je vztah zřejmě správný. Proto předpokládejme, že k > 1. Je zřejmé, že k-l в* в. в к, L Уl Я~Уi yi n-yi Ш K* i}' kde K fc^l5 K fe značí vhodné matice. Protože nulita matice B je y t a její hodnost n y u jsou poslední sloupce v počtu n y t v matici B lineárně nezávislé. Poslední sloupce v počtu n y % v poslední matici B k jsou lineárními kombinacemi oněch sloupců v matici B, přičemž koeficienty v těchto lineárních kombinacích jsou souřadnicemi vektorů v (n y,)-rozměrném prostoru. Tyto vektory jsou sloupce matice L k " x. Označíme-li tedy písmeny X, Y libovolné stejnolehlé matice řádu n - y,, utvořené z posledních n y % sloupců matic B, B fe, máme vztah 114 Y= XV k-1

Hodnost matice B* je rovna hodnosti takové matice Y 9 která má největší možnou hodnost, a tedy nejmenší nulitou. Protože podle vět 16.7 a 16.8 je nul L*- 1 S nul Y S nul X + nul L*"* 1, (75) vidíme, že nejmenší nulitu má taková matice Y, jejíž stejnolehlá matice X má nulitu 0. Taková matice X existuje, neboť poslední sloupce v počtu n y t v matici B jsou lineárně nezávislé. Zvolíme-li tedy za X uvažovanou matici, podle (75) obdržíme vztah Odtud máme nul Y = nul L*"" 1. nul B k = n hodnost B k = n hodnost Y = s- _ 4. y 4. il y = yj + nul F = ^ + nul n w t nl L*"*1. Tím je dokázáno tvrzení 2. 3. Podle předešlého tvrzení pro k = 2 máme nul L = y 2 -, yi kde y t = nul A, y 2 = nul A 2, Proton matice L je řádu n y l9 její hodnost je «- 7i - (Ti ~~ Ti) = «- Ti Proto obsahuje právě n y 2 nezávislých řádků. Odtud plyne, že v posledních n y t řádcích matice B je právě n y 2 nezávislých řádků. Tedy hodnost matice B je nanejvýš rovna číslu n y 2 + y ly takže "* y, = nul B2> rt - (n - y 2 + y t ) = y 2 - y, čímž je dokázáno i tvrzení 3. 16.15. Poznámka. Všimněme si, že výsledek 16.14.3 můžeme zapsat ve tvaru kde y fc = nul A k, pro íc = 0, 1, 2. Ti - Jo Ti - 7i» (76) 115