2.2 Разность матриц
Так же, как и сумма, определяется разность двух матриц
Операция нахождения разности двух матриц называется вычитанием матриц. Проверкой можно убедиться, что операция сложения матриц удовлетворяет следующим свойствам:
А + В = В + А; (коммутативность)
А + (В + С) = (А + В) + С; (ассоциативность)
А + О = А.
Здесь А, В, С – произвольные матрицы одинаковых размеров; О – нулевая матрица того же размера.
2.3 Умножение матрицы на число λ
Произведением матрицы А = [аij] на число λ называется матрица, элементы которой получаются из соответствующих элементов матрицы А умножением их на число λ. Произведение обозначим λА. Таким образом от умножения матрицы (1) на число, получим:
, то
Проверкой можно убедиться, что операция умножения матрицы на число удовлетворяет следующим свойствам:
1) А = А;
2) (λ + μ)А = λА + μΑ;
3) λ(А + В) = λΑ+ λВ;
4) λ( μА) = (λμ)А;
5) А + (-А) = О.
Здесь А, В – произвольные матрицы; μ, λ - произвольные числа; О – нулевая матрица.
2.4 Умножение матриц
Произведение АВ матрицы А на матрицу В определяется только в том случае, когда число столбцов матрицы А равно числу строк матрицы В. Пусть матрицы А и В такие, что число столбцов матрицы А равно числу строк матрицы В:
В этом случае произведением матрицы А на матрицу В, которые заданы в определенном порядке (А – 1ая, В – 2ая), является матрица С, элемент которой сij определяется по следующему правилу:
cij = ai1b1j + ai2b2j + … + ainbnj = ∑ n α = 1 aiαbαj,
где i = 1,2, …, m; j = 1, 2, …, k.
Для получения элемента сij матрицы произведения С = АВ нужно элементы i-й строки матрицы А умножить на соответствующие элементы j-го столбца матрицы В и полученные произведения сложить.
Число строк матрицы С = АВ равно числу строк матрицы А, а число столбцов – числу столбцов матрицы В.
Умножение матриц некоммутативно, т.е.
АВ ≠ ВА.
Проверкой можно показать, что умножение матриц удовлетворяет следующим свойствам:
1) А(ВС) = (АВ)С; (ассоциативность);
2) λ(АВ) = (λА)В = А(λВ);
3) А(В + С) = АВ + АС. (дистрибутивность).
Здесь А, В, С – матрицы соответствующих определению умножения матриц размеров; λ - произвольное число.
Операция умножения двух прямоугольных матриц распространяется на случай, когда число столбцов в 1ом множителе равно числу строк во 2ом, в остальных случаях произведение не определяется. А также, если матрицы А и В – квадратные одного и того же порядка, то умножение матриц всегда выполнимо при любом порядке следования сомножителей.
2.5 Транспонирование матрицы
Транспонированием матрицы называется такое преобразование матрицы, при котором строки и столбцы меняются ролями при сохранении номеров. Транспонированная матрица обозначается АТ.
.
Для квадратной матрицы это преобразование эквивалентно симметричному отображению относительно главной диагонали.
3 Функциональные модели и блок-схемы решения задачи
Функциональные модели и блок-схемы решения задачи представлены на рисунках 1 – 7.
Условные обозначения:
MATRIX1 – первая матрица;
MATRIX2 – вторая матрица;
ROW1, R1 – количество строк в первой матрице;
ROW2, R2 – количество строк во второй матрице;
COL1, C1 – количество столбцов в первой матрице;
COL2, C2 – количество столбцов во второй матрице;
RES_MATRIX – результирующая матрица;
OUTPUT_STREAM – выходной поток;
I, J P – рабочие переменные.
Рисунок 1 – Функциональная модель решения задачи для функции MODUL1
Рисунок 2 – Функциональная модель решения задачи для функции MODUL2
Рисунок 3 – Блок-схема решения задачи для функции SUM_MATRIX
Рисунок 4 – Блок-схема решения задачи для функции SUBTR_MATRIX
Рисунок 5 – Блок-схема решения задачи для функции MULT_NUMBER
Рисунок 6 – Блок-схема решения задачи для функции MULT_MATRIX
Рисунок 7 – Блок-схема решения задачи для функции FLIP
... . В частности: (8) Из (7) и (8) следует, что в M нет двух неравных натуральных чисел. Доказательство закончено. 3.2 Рекурсия Особое место для систем функционального программирования приобретает рекурсия, поскольку она позволяет учитывать значения функции на предыдущих шагах. С теоретической точки зрения рекурсивные определения являются теоретической основой всей современной ...
... курсовой работы является реализация вычисления определителя методом исключения Гаусса. 1. Постановка задачи Пусть дана квадратная матрица A размером NxN. Требуется вычислить её определитель. Вычисление определителя матрицы заключается в выполнении над матрицей алгоритма Гаусса для решения систем линейных алгебраических уравнений. В результате выполнения алгоритма получаем диагональную ...
... 2.2 Понятия языка Лисп ________________________________ 2.2.1 Атомы и списки _____________________________ 2.2.2 Внутреннее представление списка _____________ 2.2.3 Написание программы на Лиспе _______________ 2.2.4 Определение функций _______________________ 2.2.5 Рекурсия и итерация _________________________ 2.2.6 Функции интерпретации выражений ____________ 2.2.7 Макросредства ...
... вашего мышления и работы. Язык АвтоЛИСП - наиболее мощное условие для расширения возможностей АвтоКАДа. Эти, обеспеченныеАвтоКАДом благоприятные условия - реализация языка программирования ЛИСП, в сочетании с АвтоКАДом. Составляя программу на АвтоЛИСПе, вы можете добавить команды для АвтоКАДа и иметь больше мощности для модифицирования АвтоКАДа (что и имеют наши разработчики программного ...
0 комментариев