Элементарные преобразования матрицы. Элементарные матрицы Что такое элементарные преобразования матрицы
Элементарные преобразования матриц
Элементарные преобразования матрицы находят широкое применение в различных математических задачах. Например, они составляют основу известного метода Гаусса (метода исключения неизвестных) для решения системы линейных уравнений .
К элементарным преобразованиям относятся:
1) перестановка двух строк (столбцов);
2) умножение всех элементов строки (столбца) матрицы на некоторое число, не равное нулю;
3) сложение двух строк (столбцов) матрицы, умноженных на одно и то же число, отличное от нуля.
Две матрицы называются эквивалентными , если одна из них может быть получена из другой после конечного числа элементарных преобразований. В общем случае эквивалентные матрицы равными не являются, но имеют один и тот же ранг.
Вычисление определителей с помощью элементарных преобразований
С помощью элементарных преобразований легко вычислить определитель матрицы. Например, требуется вычислить определитель матрицы:
где ≠ 0.
Тогда можно вынести множитель :
теперь, вычитая из элементов j - го столбцасоответствующие элементы первого столбца, умноженные на, получим определитель:
который равен: где
Затем повторяем те же действия для и, если все элементы 
то тогда окончательно получим:
Если для какого-нибудь промежуточного определителя окажется, что его левый верхний элемент , то необходимо переставить строки или столбцы втак, чтобы новый левый верхний элемент был не равен нулю. Если Δ ≠ 0, то это всегда можно сделать. При этом следует учитывать, что знак определителя меняется в зависимости от того, какой элемент является главным (то есть, когда матрица преобразована так, что). Тогда знак соответствующего определителя равен.
П р и м е р. С помощью элементарных преобразований привести матрицу
Матрица, виды матриц, действия над матрицами.
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 a ij =0 , если i≠j . Например
6. Единичная матрица : m=n и
7. Нулевая матрица : a ij =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 a ij =a ji (т.е. на симметричных относительно главной диагонали местах стоят равные элементы), а следовательноA"=A
Например,
10. Кососимметрическая матрица : m=n и a ij =-a ji (т.е. на симметричных относительно главной диагонали местах стоят противоположные элементы). Следовательно, на главной диагонали стоят нули (т.к. при i=j имеем a ii =-a ii )
Действия над матрицами:
1. Сложение
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)
A mk *B kn =C mn причем каждый элемент с ij матрицы C mn 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. Транспонирование матрицы А. Транспонированную матрицу обозначают A T или A"
,например 
Строки и столбцы поменялись местами
Свойства операций над матрицами:
(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
(λA)"=λ(A)"
(A+B)"=A"+B"
(AB)"=B"A"
2. Определители второго и третьего порядка (основные понятия, св-ва, вычисления)
Свойство 1. Определитель не изменяется при транспонировании, т.е.
Доказательство.
Замечание. Следующие свойства определителей будут формулироваться только для строк. При этом из свойства 1 следует, что теми же свойствами будут обладать и столбцы.
Свойство 2 . При умножении элементов строки определителя на некоторое число весь определитель умножается на это число, т.е.
.
Доказательство.
Свойство 3. Определитель, имеющий нулевую строку, равен 0.
Доказательство этого свойства следует из свойства 2 при k = 0.
Свойство 4. Определитель, имеющий две равные строки, равен 0.
Доказательство.
Свойство 5 . Определитель, две строки которого пропорциональны, равен 0.
Доказательство следует из свойств 2 и 4.
Свойство 6 . При перестановке двух строк определителя он умножается на –1.
Доказательство.
Свойство 7.
Доказательство этого свойства можно провести самостоятельно, сравнив значения левой и правой частей равенства, найденные с помощью определения 1.5.
Свойство 8. Величина определителя не изменится, если к элементам одной строки прибавить соответствующие элементы другой строки, умноженные на одно и то же число.
Минор. Алгебраическое дополнение. Теорема Лапласа.
Метод приведения к треугольному виду заключается в таком преобразовании данного определителя, когда все элементы его, лежащие по одну сторону одной из его диагоналей, становятся равными нулю.
Пример 8. Вычислить определитель
приведением к треугольному виду.
Решение. Вычтем первую строку определителя из остальных его строк. Тогда получим
.
Этот определитель равен произведению элементов главной диагонали. Таким образом, имеем
Замечание. Всё рассмотренное выше можно обобщить для определителей n-го порядка.
Приведение матрицы к ступенчатому виду. Элементарные преобразования строк и столбцов.
Элементарными преобразованиями матрицы называются следующие ее преобразования:
I. Перестановка двух столбцов (строк) матрицы.
II. Умножение всех элементов одного столбца (строки) матрицы на одно и то же число, отличное от нуля.
III. Прибавление к элементам одного столбца (строки) соответствующих элементов другого столбца (строки), умноженных на одно и то же число.
Матрица , полученная из исходной матрицы конечным числом элементарных преобразований, называется эквивалентной . Это обозначается .
Элементарные преобразования применяются для упрощения матриц, что будет в дальнейшем использоваться для решения разных задач.
Чтобы привести матрицу к ступенчатому виду (рис. 1.4), нужно выполнить следующие действия.
1. В первом столбце выбрать элемент, отличный от нуля (ведущий элемент ). Строку с ведущим элементом (ведущая строка ), если она не первая, переставить на место первой строки (преобразование I типа). Если в первом столбце нет ведущего (все элементы равны нулю), то исключаем этот столбец, и продолжаем поиск ведущего элемента в оставшейся части матрицы. Преобразования заканчиваются, если исключены все столбцы или в оставшейся части матрицы все элементы нулевые.
2. Разделить все элементы ведущей строки на ведущий элемент (преобразование II типа). Если ведущая строка последняя, то на этом преобразования следует закончить.
3. К каждой строке, расположенной ниже ведущей, прибавить ведущую строку, умноженную соответственно на такое число, чтобы элементы, стоящие под ведущим оказались равными нулю (преобразование III типа).
4. Исключив из рассмотрения строку и столбец, на пересечении которых стоит ведущий элемент, перейти к пункту 1, в котором все описанные действия применяются к оставшейся части матрицы.
Пример 1.29. Привести к ступенчатому виду матрицы
Определение 5.8. Элементарными преобразованиями строк матрицы называют следующие преобразования:
1) умножение строки матрицы на ненулевое действительное число;
2) прибавление к одной строке матрицы другой её строки, умноженной на произвольное действительное число.
Лемма 5.1. С помощью элементарных преобразований строк матрицы можно поменять местами любые две строки.
Доказательство.
А= 
. 
.
Ступенчатая матрица. Ранг матрицы
Определение 5.9. Ступенчатой будем называть матрицу, которая обладает следующими свойствами:
1) если i -я строка нулевая, то (i + 1)-я строка также нулевая,
2) если первые ненулевые элементы i -й и (i + 1)-й строк расположены в столбцах с номерами k и R , соответственно, то k < R .
Условие 2) требует обязательного увеличения нулей слева при переходе от i -й строки к (i + 1)-й строке. Например, матрицы
А
1 = 
, А
2 = 
, А
3 =
являются ступенчатыми, а матрицы
В
1 = 
, В
2 = 
, В
3 = 
ступенчатыми не являются.
Теорема 5.1. Любую матрицу можно привести к ступенчатой с помощью элементарных преобразований строк.
Проиллюстрируем эту теорему на примере.
А
= 
.
Получившаяся матрица – ступенчатая.
Определение 5.10. Рангом матрицы будем называть число ненулевых строк в ступенчатом виде этой матрицы.
Например, ранг матрицы А в предыдущем примере равен 3.
Вопросы для самоконтроля
1. Что называется матрицей?
2. Как производится сложение и вычитание матриц; умножение матрицы на число?
3. Дайте определение умножению матриц.
4. Какая матрица называется транспонированной?
5. Какие преобразования строк матрицы называются элементарными?
6. Дайте определение ступенчатой матрицы.
7. Что называют рангом матрицы?
Определители
Вычисление определителей
Определители второго порядка
Рассмотрим квадратную матрицу второго порядка
Определение 6.1. Определителем второго порядка, соответствующим матрице A,называется число, вычисляемое по формуле
│А │= = .
Элементы a ij называются элементами определителя │A │, элементы а 11 , а 22 образуют главную диагональ , а элементы а 12 , а 21 – побочную.
Пример. = –28 + 6 = –22.
Определители третьего порядка
Рассмотрим квадратную матрицу третьего порядка
А
= 
.
Определение 6.2. Определителем третьего порядка, соответствующим матрице А , называется число, вычисляемое по формуле
│А │= = .
Чтобы запомнить, какие произведения в правой части равенства следует брать со знаком «плюс», а какие ─ со знаком «минус», полезно запомнить правило, называемое правилом треугольника:
Пример.
1) 
= –4 + 0 + 4 – 0 + 2 + 6 = 8.
2) = 1, т. е. │Е 3 │= 1.
Рассмотрим ещё один способ вычисления определителя третьего порядка.
Определение 6.3. Минором M ij элемента a ij определителя называется определитель, полученный из данного вычёркиванием i -й строки и j -го столбца. Алгебраическим дополнением A ij элемента a ij определителя называется его минор M ij , взятый со знаком (–1) i + j .
Пример. Вычислим минор М 23 и алгебраическое дополнение А 23 элемента а 23 в матрице
Вычислим минор М 23:
М
23 = 
= = –6 + 4 = –2.
Тогда А 23 = (–1) 2+3 М 23 = 2.
Теорема 6.1. Определитель третьего порядка равен сумме произведений элементов какой-либо строки (столбца) на их алгебраические дополнения.
Доказательство. По определению
= . (6.1)
Выберем, например, вторую строку и найдём алгебраически дополнения А 21 , А 22 , А 23:
А
21 = (–1) 2+1 = –(
) = 
,
А
22 = (–1) 2+2 = 
,
А
23 = (–1) 2+3 = –(
) = 
.
Преобразуем теперь формулу (6.1)
│А
│= () + () + () =
= А 21 + А 22 + А 23.
Формула А │= А 21 + А 22 + А 23 . называется разложением определителя │А │ по элементам второй строки. Аналогично разложение можно получить по элементам других строк и любого столбца
Пример.
= (по элементам второго столбца) = 1× (–1) 1+2 + 2 × (–1) 2+2 +
+ (–1)(–1) 3+2 = –(0 + 15) + 2(–2 +20) + (–6 +0) = –15 +36 – 6 = 15.
6.1.3 Определители n-го порядка (n N )
Определение 6.4. Определителем n -го порядка, соответствующим матрице n -го порядка
А = 
называется число, равное сумме произведений элементов какой-либо строки (столбца) на их алгебраические дополнения, т. е.
│A │= А i1 + A i2 + … + A in = А 1j + A 2j + … + A nj .
Нетрудно заметить, что при n = 2 получается формула для вычисления определителя второго порядка. Если n = 1, то по определению будем считать |A | = |a | = a .
Пример.
= (по элементам 4-й строки) = 3×(–1) 4+2 +
2×(–1) 4+4 = 3(–6 + 20 –2 –32) +2(– 6 +16 +60 +2) = 3(–20) +2×72 = –60 +144 = 84.
Заметим, что если в определителе все элементы какой-либо строки (столбца), кроме одного, равны нулю, то при вычислении определителя его удобно разложить по элементам этой строки (столбца).
Пример.
│Е n │= = 1 × │E n - 1 │ = … = │E 3 │= 1.
Свойство определителей
Определение 6.5. Матрицу вида
или 
будем называть треугольной матрицей.
Свойство 6.1. Определитель треугольной матрицы равен произведению элементов главной диагонали, т. е.
= 
= 
.
Свойство 6.2. Определитель матрицы с нулевой строкой или нулевым столбцом равен нулю.
Свойство 6.3. При транспонировании матрицы определитель не изменяется, т. е.
│А │= │А t │.
Свойство 6.4. Если матрица В получается из матрицы А умножением каждого элемента некоторой строки на число k , то
│В │= k │А │.
Свойство 6.5.
= 
+ 
.
Свойство 6.6. Если матрица В получается из матрицы А перестановкой двух строк, то│В │= −│А │.
Свойство 6.7. Определитель матрицы с пропорциональными строками равен нулю, в частности, нулю равен определитель матрицы с двумя одинаковыми строками.
Свойство 6.8. Определитель матрицы не изменяется, если к элементам одной строки прибавить элементы другой строки матрицы, умноженные на некоторое число.
Замечание. 6.1. Так, как по свойству 6.3 определитель матрицы не меняется при транспонировании, то все свойства о строках матрицы верны и для столбцов.
Свойство 6.9. Если А и В – квадратные матрицы порядка n , то │АВ │=│А ││В │.
Обратная матрица
Определение 6.6. Квадратная матрица А порядка n называется обратимой, если существует матрица В такая, что АВ = ВА = Е n . В этом случае матрица В называется обратной к матрице А и обозначается А –1 .
Теорема 6.2. Справедливы следующие утверждения:
1) если матрица А обратима, то существует точно одна ей обратная матрица;
2) обратимая матрица имеет определитель, отличный от нуля;
3) если А и В – обратимые матрицы порядка n , то матрица АВ обратима, причём (АВ ) –1 = В –1 ×А –1 .
Доказательство.
1. Пусть В и С – матрицы, обратные к матрице А , т. е. АВ = ВА = Е n и АС = СА = Е n . Тогда В = ВЕ n = В (АС ) = (ВА )С = Е n С = С .
2. Пусть матрица А обратима. Тогда существует матрица А –1 , ей обратная, причём
АА –1 = Е n .
По свойству 6.9 определителя │АА –1 │=│А ││А –1 │. Тогда │А ││А –1 │=│Е n │, откуда │А ││А –1 │= 1. Следовательно, │А │¹ 0.
3. Действительно,
(АВ )(В –1 А –1) = (А (ВВ –1))А –1 = (АЕ n )А –1 = АА –1 = Е n .
(В –1 А –1)(АВ ) = (В –1 (А –1 А 21 = –1, А 22 = 2. Тогда А –1 = .
Вопросы для самоконтроля
1. Что называется определителем?
2. Каковы его основные свойства?
3. Что называется минором и алгебраическим дополнением?
4. Каковы способы вычисления определителей (второго, третьего и n -го порядков)?
5. Какая матрица называется квадратной?
Похожая информация.
Введем понятие элементарной матрицы.
ОПРЕДЕЛЕНИЕ. Квадратная матрица, получающаяся из единичной матрицы в результате неособенного элементарного преобразования над строками (столбцами), называется элементарной матрицей, соответствующей этому преобразованию.
Так, например, элементарными матрицами второго порядка являются матрицы
где А - любой ненулевой скаляр.
Элементарная матрица получается из единичной матрицы Е в результате одного из следующих неособенных преобразований:
1) умножение строки (столбца) матрицы Е на отличный от нуля скаляр;
2) прибавление (или вычитание) к какой-либо строке (столбцу) матрицы Е другой строки (столбца), умноженной на скаляр.
Обозначим через матрицу, получающуюся из матрицы Е в результате умножения строки на ненулевой скаляр А:
Обозначим через матрицу, получающуюся из матрицы Е в результате прибавления (вычитания) к строке строки, умноженной на А;
Через будем обозначать матрицу, получающуюся из единичной матрицы Е в результате применения элементарного преобразования над строками; таким образом, есть матрица, соответствующая преобразованию
Рассмотрим некоторые свойства элементарных матриц.
СВОЙСТВО 2.1. Любая элементарная матрица обратима. Матрица, обратная к элементарной, является элементарной.
Доказательство. Непосредственная проверка показывает, что для любого отличного от нуля скаляра А. и произвольных выполняются равенства
На основании этих равенств заключаем, что имеет место свойство 2.1.
СВОЙСТВО 2.2. Произведение элементарных матриц является обратимой матрицей.
Это свойство непосредственно следует из свойства 2.1 и следствия 2.3.
СВОЙСТВО 2.3. Если неособенное строчечное элементарное преобразование переводит -матрицу А в матрицу В, то . Верно и обрсипное утверждение.
Доказательство. Если есть умножение строки на ненулевой скаляр А, то
Если же , то
Легко проверить, что верно также обратное утверждение.
СВОЙСТВО 2.4. Если матрица С получается из матрицы А при помощи цепочки неособенных строчечных элементарных преобразований , то . Верно и обратное утверждение.
Доказательство. По свойству 2.3, преобразование переводит матрицу А в матрицу переводит матрицу в матрицу и т. д. Наконец, переводит матрицу в матрицу Следовательно, .
Легко проверить, что верно и обратное утверждение. Условия обратимости матрицы. Для доказательства теоремы 2.8 необходимы следующие три леммы.
ЛЕММА 2.4. Квадратная матрица с нулевой строкой (столбцом) необратима.
Доказательство. Пусть А - квадратная матрица с нулевой строкой, В - любая матрица, . Пусть - нулевая строка матрицы А; тогда
т. е. i-я строка матрицы АВ является нулевой. Следовательно, матрица А необратима.
ЛЕММА 2.5. Если строки квадратной матрицы линейно зависимы, то матрица необратима.
Доказательство. Пусть А - квадратная матрица с линейно зависимыми строками. Тогда существует цепочка неособенных строчечных элементарных преобразований, переводящих А в ступенчатую матрицу; пусть такая цепочка. По свойству 2.4 элементарных матриц, имеет место равенство
где С - матрица с нулевой строкой.
Следовательно, по лемме 2.4 матрица С необратима. С другой стороны, если бы матрица А была обратимой, то произведение слева в равенстве (1) было бы обратимой матрицей, как произведение обратимых матриц (см. следствие 2.3), что невозможно. Следовательно, матрица А необратима.
К элементарным преобразованиям матрицы относятся:
1. Изменение порядка строк (столбцов).
2. Отбрасывание нулевых строк (столбцов).
3. Умножение элементов любой строки (столбца) на одно число.
4. Прибавление к элементам любой строки (столбца) элементов другой строки (столбца), умноженных на одно число.
Системы линейных алгебраических уравнений слу (Основные понятия и определения).
1. Системой m линейных уравнений с n неизвестными называется система уравнений вида:
2. Решением системы уравнений (1) называется совокупность чисел x 1 , x 2 , … , x n , обращающая каждое уравнение системы в тождество.
3. Система уравнений (1) называется совместной , если она имеет хотя бы одно решение; если система не имеет решений, она называется несовместной .
4. Система уравнений (1) называется определенной , если она имеет только одно решение, и неопределенной , если у нее более одного решения.
5. В результате элементарных преобразований система (1) преобразуется к равносильной ей системе (т.е. имеющей то же множество решений).
К элементарным преобразованиям систем линейных уравнений относятся:
1. Отбрасывание нулевых строк.
2. Изменение порядка строк.
3. Прибавление к элементам любой строки элементов другой строки, умноженных на одно число.
Методы решения систем линейных уравнений.
1) Метод обратной матрицы (матричный метод) решения систем n линейных уравнений с n неизвестными.
Системой n линейных уравнений с n неизвестными называется система уравнений вида:
Запишем систему (2) в матричном виде, для этого введем обозначения.
Матрица коэффициентов перед переменными:
X = ‒ матрица переменных.
В = ‒ матрица свободных членов.
Тогда система (2) примет вид:
A ×X = B ‒ матричное уравнение.
Решив уравнение, получим:
X = A -1 ×B
Пример:
;
;
1) │А│= 15 + 8 ‒18 ‒9 ‒12 + 20 = 4 0 матрицаА -1 существует.
3)
Ã
=
4)
А -1
=
× Ã =
;
Х
= А -1
×
B
Ответ:
2) Правило Крамера решения систем n – линейных уравнений с n – неизвестными.
Рассмотрим систему 2 ‒ х линейных уравнений с 2 ‒ мя неизвестными:
Решим эту систему методом подстановки:
Из первого уравнения следует:
Подставив во второе уравнение, получим:
Подставляем значение в формулу для, получим:
Определитель Δ - определитель матрицы системы;
Δ x 1 - определитель переменной x 1 ;
Δ x 2 - определитель переменной x 2 ;
Формулы:
x 1 =;x 2 =;…,x n = ;Δ 0;
‒ называются формулами Крамера.
При нахождении определителей неизвестных х 1 , х 2 ,…, х n заменяется столбец коэффициентов при той переменной, определитель которой находят, на столбец свободных членов.
Пример: Решить систему уравнений методом Крамера
Решение:
Составим и вычислим сначала главный определитель этой системы:
Так как Δ ≠ 0, то система имеет единственное решение, которое можно найти по правилу Крамера:
где Δ 1 , Δ 2 , Δ 3 получаются из определителя Δ путем замены 1‒ го, 2 ‒ го или 3 ‒ го столбца, соответственно, на столбец свободных членов.
Таким образом:
Метод Гаусса решения систем линейных уравнений.
Рассмотрим систему:
Расширенной матрицей системы (1) называется матрица вида:
Метод Гаусса – это метод последовательного исключения неизвестных из уравнений системы, начиная со второго уравнения по m – тое уравнение.
При этом путем элементарных преобразований матрица системы приводится к треугольной (если m = n и определитель системы ≠ 0) или ступенчатой (если m < n ) форме.
Затем, начиная с последнего по номеру уравнения, находятся все неизвестные.
Алгоритм метода Гаусса:
1) Составить расширенную матрицу системы, включающую столбец свободных членов.
2) Если а 11 0, то первую строку делим на а 11 и умножаем на (– a 21) и прибавляем вторую строку. Аналогично дойти до m –той строки:
I стр. делим на а 11 и умножаем на (– а m 1) и прибавляем m – тую стр.
При этом из уравнений, начиная со второго по m – тое, исключится переменная x 1 .
3) На 3 ‒ м шаге вторая строка используется для аналогичных элементарных преобразований строк с 3 ‒ й по m – тую. При этом исключится переменная x 2 , начиная с 3 ‒ й строки по m – тую, и т. д.
В результате этих преобразований система приведется к треугольной или ступенчатой форме (в случае треугольной формы под главной диагональю нули).
Приведение системы к треугольной или ступенчатой форме называется прямым ходом метода Гаусса , а нахождение неизвестных из полученной системы называется обратным ходом .
Пример:
Прямой ход. Приведём расширенную матрицу системы
с помощью элементарных преобразований к ступенчатому виду. Переставим первую и вторую строки матрицыA b , получим матрицу:
Сложим вторую строку полученной матрицы с первой, умноженной на (‒2), а её третью строку – с первой строкой, умноженной на (‒7). Получим матрицу
К третьей строке полученной матрицы прибавим вторую строку, умноженную на (‒3), в результате чего получим ступенчатую матрицу
Таким образом, мы привели данную систему уравнений к ступенчатому виду:
,
Обратный ход. Начиная с последнего уравнения полученной ступенчатой системы уравнений, последовательно найдём значения неизвестных:
