Первый слайд презентации: Обратная матрица
Слайд 2
Матрица A -1 называется обратной к матрице А, если А A -1 = A -1 А=Е где Е – единичная матрица
Слайд 3
Алгоритм нахождения обратной матрицы 1 Определяем, квадратная ли матрица. Если нет, то обратной матрицы для нее не существует.
Слайд 4
2 Находим определитель матрицы. Если он равен нулю, то обратной матрицы не существует.
Слайд 7
5 Каждый элемент полученной матрицы делим на определитель исходной матрицы. Получаем матрицу, обратную к данной.
Слайд 8
6 Делаем проверку. Для этого перемножаем полученную и исходную матрицы. Должна получиться единичная матрица.
Слайд 10
Применяем алгоритм нахождения обратной матрицы. Решение: Находим определитель: Матрица квадратная, следовательно обратная матрица для нее существует. 1 2
Слайд 11
Находим алгебраические дополнения каждого элемента матрицы: 3 Составляем из полученных значений матрицу:
Слайд 12
Транспонируем ее: Каждый элемент матрицы делим на определитель Δ =1 и получаем обратную матрицу: 4 5
Слайд 15
Применяем алгоритм нахождения обратной матрицы. Решение: Находим определитель: Матрица квадратная, следовательно обратная матрица для нее существует. 1 2
Слайд 19
Каждый элемент матрицы делим на определитель Δ =-49 и получаем обратную матрицу: 5
Слайд 22: Элементарные преобразования матриц
Слайд 23: Элементарными преобразованиями матриц являются:
Перестановка местами двух параллельных рядов матрицы; Умножение всех элементов ряда матрицы на число, отличное от нуля; Прибавление ко всем элементам ряда матрицы соответствующих элементов параллельного ряда, умноженных на одно и то же число.
Слайд 24
Две матрицы называются эквивалентными, если одна из них получается из другой с помощью элементарных преобразований. Записывается: А ~ В. При помощи элементарных преобразований любую матрицу можно привести к матрице, у которой в начале стоят подряд несколько единиц, а все остальные элементы матрицы равны нулю. Такую матрицу называют канонической.
Слайд 26: Пример:
Привести матрицу к каноническому виду: ~ Поменяем местами первый и третий столбцы ~ ~ Прибавим ко второй строке первую и результат запишем на место второй строки
Слайд 27
~ ~ Умножим первую строку на -5 и прибавим к третьей строке, результат запишем на место третьей строки ~ -3 -2 -2 ~ ~ :5 :2 :3
Слайд 29: Ранг матрицы
Рассмотрим матрицу А размером m x n : Выделим в ней k- строк и k- столбцов.
Слайд 30
Из элементов, состоящих на пересечении выделенных строк и столбцов, составим определитель k -го порядка. Все такие определители называются минорами этой матрицы.
Слайд 31
Количество подобных миноров определяется по формуле где - число сочетаний из n элементов по k :
Слайд 32: Например:
Определим число миноров 3-его порядка для матрицы размером 4 х 7: k=3; m=4; n=7
Слайд 33: Ранг матрицы –
наибольший из порядков миноров данной матрицы, отличных от нуля. Обозначается r, r(A) или rang(A). Минор, порядок которого определяет ранг матрицы, называется базисным.
Слайд 35
Решение: Все миноры третьего порядка равны нулю. Есть минор второго порядка, отличный от нуля: Значит, r(A)=2. Базисный минор стоит на пересечении второй и третьей строки с первым и третьим столбцами.
Слайд 36: Свойства ранга матрицы:
При транспонировании ранг матрицы не меняется. Если вычеркнуть из матрицы нулевой ряд, то ранг матрицы не изменится. Ранг матрицы не изменяется при элементарных преобразованиях матрицы.
Слайд 37: Теорема
Ранг канонической матрицы равен числу единиц на главной диагонали. Это один из способов определения ранга матрицы.
Слайд 40
… самостоятельно! В результате получим матрицу канонического вида: Таким образом, ранг матрицы равен 3.
Слайд 41: Свойства рангов матрицы:
n – число столбцов матрицы А или строк матрицы В
Слайд 42
В матрице А обозначим ее строки следующим образом: Две строки матрицы называются равными, если равны их соответствующие элементы: если
Слайд 43
Строка е называется линейной комбинацией строк e 1, e 2, …, e s матрицы, если она равна сумме произведений этих строк на произвольные действительные числа: e= λ 1 e 1 + λ 2 e 2 +…+ λ s e s где λ i - любые числа.
Слайд 44
Строки матрицы e 1, e 2, …, e т называются линейно зависимыми, если существуют такие числа λ 1, λ 2,… λ т,не равные нулю одновременно, что линейная комбинация строк матрицы равна нулевой строке: λ 1 e 1 + λ 2 e 2 +…+ λ т e т = 0, где 0 =(0 0 … 0).
Слайд 45
Линейная зависимость строк матрицы означает, что хотя бы одна строка матрицы является линейной комбинацией остальных. Пусть λ т 0, тогда e т = ( - λ 1 / λ т ) e 1 + (- λ 2 / λ т ) e 2 +…+(- λ т -1 / λ т )e m-1
Последний слайд презентации: Обратная матрица: Теорема о ранге матрицы
Ранг матрицы равен максимальному числу ее линейно независимых строк или столбцов, через которые линейно выражаются все остальные ее строки (столбцы). Эта теорема играет принципиальную роль в матричном анализе, в частности при исследовании систем линейных уравнений.