SOUČIN MATIC A m n B n p = C m p, přičemž: a i1 b 1j +a i2 b 2j + +a in b nj = c ij, i=1 m, j=1 p. Např: (-2) = -3

Podobné dokumenty
Determinanty. Obsah. Aplikovaná matematika I. Pierre Simon de Laplace. Definice determinantu. Laplaceův rozvoj Vlastnosti determinantu.

Matematika 2 pro PEF PaE

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)

Determinanty. Determinanty. Přednáška MATEMATIKA č. 3. Jiří Neubauer

Operace s maticemi. 19. února 2018

Matematika B101MA1, B101MA2

Matematika 1 MA1. 2 Determinant. 3 Adjungovaná matice. 4 Cramerovo pravidlo. 11. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 29

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:

[1] Determinant. det A = 0 pro singulární matici, det A 0 pro regulární matici

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

12. Determinanty. 12. Determinanty p. 1/25

Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost

ČTVERCOVÉ MATICE. Čtvercová matice je taková matice, kde počet řádků je roven počtu jejích sloupců. det(a) značíme determinant čtvercové matice A

Kapitola 11: Vektory a matice 1/19

P 1 = P 1 1 = P 1, P 1 2 =

1 Vektorové prostory.

Soustava m lineárních rovnic o n neznámých je systém

Čtvercové matice. Čtvercová matice je taková matice, jejíž počet řádků je roven počtu jejích sloupců

Číselné vektory, matice, determinanty

Lineární algebra. Matice, operace s maticemi

Determinant. Definice determinantu. Permutace. Permutace, vlastnosti. Definice: Necht A = (a i,j ) R n,n je čtvercová matice.

10. DETERMINANTY " # $!

Kapitola 11: Vektory a matice:

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 7.

Operace s maticemi

8 Matice a determinanty

3. Matice a determinanty

Determinant matice řádu 5 budeme počítat opakovaným použitím rozvoje determinantu podle vybraného řádku nebo sloupce. Aby byl náš výpočet

1 Determinanty a inverzní matice

Soustavy lineárních rovnic a determinanty

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

KATEDRA INFORMATIKY UNIVERZITA PALACKÉHO DAGMAR SKALSKÁ VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN

Matice. Předpokládejme, že A = (a ij ) je matice typu m n: diagonálou jsou rovny nule.

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

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice

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

Numerické metody a programování

4. Trojúhelníkový rozklad p. 1/20

Soustavy. Terminologie. Dva pohledy na soustavu lin. rovnic. Definice: Necht A = (a i,j ) R m,n je matice, b R m,1 je jednosloupcová.

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo

Soustavy lineárních rovnic

0.1 Úvod do lineární algebry

Soustavy linea rnı ch rovnic

0.1 Úvod do lineární algebry

1 Zobrazení 1 ZOBRAZENÍ 1. Zobrazení a algebraické struktury. (a) Ukažte, že zobrazení f : x

Matice. Modifikace matic eliminační metodou. α A = α a 2,1, α a 2,2,..., α a 2,n α a m,1, α a m,2,..., α a m,n

2.6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC

p, q dvě permutace na množině X, pak složené zobrazení, tj. permutaci, q p : X X nazýváme složení permutací p a q (v tomto pořadí).

Regulární matice. Věnujeme dále pozornost zejména čtvercovým maticím.

Numerické metody a programování. Lekce 4

D 11 D D n1. D 12 D D n2. D 1n D 2n... D nn

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic

Algebraické struktury s jednou binární operací

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi

5. Maticová algebra, typy matic, inverzní matice, determinant.

Soustavy lineárních rovnic

ALGEBRA. Téma 1: Matice a determinanty

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

2. Lineární algebra 2A. Matice a maticové operace. 2. Lineární algebra

Základy matematiky pro FEK

1/10. Kapitola 12: Soustavy lineárních algebraických rovnic

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Vlastní čísla a vlastní hodnoty. študenti MFF 15. augusta 2008

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

Uspořádanou n-tici reálných čísel nazveme aritmetický vektor (vektor), ā = (a 1, a 2,..., a n ). Čísla a 1, a 2,..., a n se nazývají složky vektoru

Všechno, co jste kdy chtěli vědět o maticích, ale báli jste se zeptat

Matice. Přednáška MATEMATIKA č. 2. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel

1 Řešení soustav lineárních rovnic

α 1 α 2 + α 3 = 0 2α 1 + α 2 + α 3 = 0

7. Lineární vektorové prostory

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,

Matice. a m1 a m2... a mn

Matematika I pracovní listy

Řešení. Hledaná dimenze je (podle definice) rovna hodnosti matice. a a 2 2 1

(2) [B] Nechť G je konečná grupa tvořena celočíselnými maticemi roměru 2 2 s operací násobení. Nalezněte všechny takové grupy až na izomorfizmus.

15 Maticový a vektorový počet II

Skalár- veličina určená jedním číselným údajem čas, hmotnost (porovnej životní úroveň, hospodaření firmy, naše poloha podle GPS )

MATEMATIKA PRO PŘÍRODNÍ VĚDY LINEÁRNÍ ALGEBRA, DIFERENCIÁLNÍ POČET MPV, LADP TUL, ZS 2009/10

Symetrické a kvadratické formy

3. Grafy a matice. Definice 3.2. Čtvercová matice A se nazývá rozložitelná, lze-li ji napsat ve tvaru A =

NALG 001 Lineární algebra a geometrie 1, zimní semestr MFF UK Doba řešení: 3 hodiny

Soustavy lineárních rovnic

2.6. Vlastní čísla a vlastní vektory matice

Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe.

Jedná se o soustavy ve tvaru A X = B, kde A je daná matice typu m n,

VEKTORY. Obrázek 1: Jediný vektor. Souřadnice vektoru jsou jeho průměty do souřadných os x a y u dvojrozměrného vektoru, AB = B A

VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést

Lineární algebra. Soustavy lineárních rovnic

DRN: Soustavy linárních rovnic numericky, norma

1 0 0 u 22 u 23 l 31. l u11

AVDAT Vektory a matice

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague

[1] LU rozklad A = L U

2. ZÁKLADY MATICOVÉ ALGEGRY 2.1. ZÁKLADNÍ POJMY

Transkript:

SOUČIN MATIC A m n B n p = C m p, přičemž: a i1 b 1j +a i2 b 2j + +a in b nj = c ij, i=1 m, j=1 p Např: 2 2 + (-2) 4 + 0 0 + 1 1 = -3

INVERZNÍ MATICE Pro čtvercovou matici B může (ale nemusí) existovat inverzní matice B -1 taková, že: B B -1 = B -1 B = I Čtvercová matice je regulární matice k ní inverzní. Jinak se nazývá singulární. Regulární matici lze poznat tak, že její hodnost = její řád (tj. h(b)=n).

INVERZNÍ MATICE - vlastnosti Pro regulární matice téhož řádu je (1) (A -1 ) -1 = A (2) (A T ) -1 = (A -1 ) T (3) (AB) -1 = B -1 A -1 Důkaz (3): Pro inverzní matice musí platit (AB) (AB) -1 = I. Ověřme, zda je to pravda i po dosazení pravé strany z tvrzení (3): (AB) (B -1 A -1 )=A B B -1 A -1 =A (B B -1 ) A -1 = = A I A -1 = A A -1 = I. (Quod Erat Demonstrandum)

INVERZNÍ MATICE postup určení a) Vytvoříme pomocnou matici B* = B I b) Úpravami (viz stupňový tvar) převedeme B* na tvar I X c) Matice X je hledanou inverzí (X=B -1 ) Příklad: B= 0,1 2 B 1 = -18 4 0,7 9 1,4-0,2

DETERMINANT ČTVERCOVÉ MATICE Jde o číslo vyjadřující, jaké prvky a na jakých pozicích se v dané matici vyskytují. k=k(1),,k(n) permutace čísel 1,,n Příklad: n=3, čísla jsou 1,2,3 a jejich permutacemi je např. (po přehození 1 a 2) k=2,1,3 nebo (po dalším přehození, 1 a 3) k*=2,3,1, atd. Je-li počet přehození lichý (např. u k), jde o lichou permutaci a sgn(k)= -1; je-li tento počet sudý (viz k*), jde o sudou permutaci a sgn(k*)=1.

DETERMINANT ČTVERCOVÉ MATICE Pro n prvků n! permutací (včetně tzv. identické k=1,2,,n, jejíž sgn(k)=1). Pro libovolnou permutaci k vypočteme z matice A=[a ij ] řádu n hodnotu sgn(k) a 1 k(1) a 2 k(2) a n k(n) Příklad: Mějme tuto matici řádu n=3: Pro permutaci k=2,1,3 dostaneme dosazením: sgn(k) a 12 a 21 a 33 = (-1) 1 (-1) 4 = 4 (viz hodnoty v šedě zvýrazněných polích).

DEFINICE Determinant čtvercové matice det(a) je definován jako součet výrazů: sgn(k) a 1,k(1) a 2,k(2) a n,k(n) pro všechny permutace (včetně identické). Příklad (pokračování): Pro každou matici řádu n=3 existuje 3!=6 různých permutací: (+) 1,2,3 ( ) 1,3,2 (+) 2,3,1 ( ) 2,1,3 (+) 3,1,2 ( ) 3,2,1 Platí tedy vždy, že: det(a) = a 11 a 22 a 33 a 11 a 23 a 32 + a 12 a 23 a 31 a 12 a 21 a 33 + a 13 a 21 a 32 a 13 a 22 a 31

DETERMINANT ČTVERCOVÉ MATICE Příklad (dokončení): Pro tuto matici tedy bude mít její determinant hodnotu det(a) = a 11 a 22 a 33 a 11 a 23 a 32 + a 12 a 23 a 31 a 12 a 21 a 33 + a 13 a 21 a 32 a 13 a 22 a 31 = = 7 1 4 7 3 1 + 1 3 0 1 (-1) 4 +(-2) (-1) 1 (-2) 1 0 = = 28 21 + 0 + 4 + 2 + 0 = 13

DETERMINANT - křížová pravidla Vzorec na výpočet si lze zapamatovat díky tzv. křížovému (Sarrusovu) pravidlu. Pravidlo pro determinant (matice) řádu n=2: det(a) = a 11 a 22 a 12 a 21 (zkusit sami odvodit z definice) Pravidlo pro determinant (matice) řádu n=3:

DETERMINANT trojúhelníkové matice Pro n>3 bohužel křížové pravidlo ne (!) Jelikož výpočet det(a) podle definice by byl pro n>3 složitý, ukažme si jiné způsoby. a) Nechť A je trojúhelníková matice (horní nebo dolní), pak: det(a)=a 11 a nn Det(A) lze tedy určit tak, že zadanou matici převedeme na 3-ový tvar, přičemž povolené jsou tyto úpravy: (i) k danému řádku přičíst libovolný násobek řádku jiného; (ii) záměna dvou řádků, jeden mění znaménko.

DETERMINANT trojúhelníkové matice Příklad: Převodem na 3-ový tvar určíme det(a) pro matici: Tudíž: det(a) = 7 (8/7) (13/8) = 13 (již vyšlo)

DETERMINANT - algebraický doplněk b) Označme jako A matici, která zbude ze rs čtvercové matice A po vynechání r-tého řádku a s-tého sloupce (např. A 32 je na obrázku žlutě zvýrazněna) Pro prvek a (na obrázku je rs prvek a 32 vyznačen bodem) je jeho algebraickým doplňkem hodnota d = (-1) rs r+s det(a ) rs

DETERMINANT - algebraický doplněk Příklad: Pro všechny prvky dané matice určíme jejich algebraické doplňky d 11 = (-1) 1+1 det(a 11) = 1 1 = 1 d 12 = (-1) 1+2 det(a 12) = (-1) (-4) = 4 d 33 = (-1) 3+3 det(a 33) = 1 8 = 8

DETERMINANT - algebraický doplněk Příklad (pokračování): Přehledně zapišme všechny nalezené hodnoty algebraických doplňků do matice [d] = Její transpozice [d] T =A* je tzv. matice adjungovaná k matici A a platí: (deta) -1 A* = A -1 Hodnoty d ale hlavně slouží při rozvoji :

DETERMINANT - algebraický doplněk Věta Laplaceova o rozvoji: Budiž d rs algebraický doplněk prvku a rs. Pak deta=a r1 d r1 + +a r n d r n (rozvoj dle r. řádku) deta=a 1s d 1s + +a ns d ns (rozvoj dle s. sloupce) Poznámka: V praxi volíme tu řadu, která obsahuje co nejvíce nulových prvků a rs (pro ně není potřeba znát algebraický doplněk).

DETERMINANT - algebraický doplněk Příklad výpočet determinantu rozvojem: Již víme, že k matici A (vpravo) má matice jejích algebraických doplňků [d] tvar (vpravo). Rozvojem např. podle 1.sloupce dostaneme: deta = 7 1+(-1) (-6)+0 5 = 7+6+0 = 13. Podobně rozvojem podle 3.řádku bude: deta = 0 5+1 (-19)+4 8 = 0-19+32 =13.