Навигация
4. Матрицы и определители
Упорядоченный набор коэффициентов из системы линейных алгебраических уравнений используется для получения числовой характеристики, величина которой инвариантна по отношению к эквивалентным преобразованиям системы. Речь идет об определителе матрицы. Важное свойство определителей матрицы обнаруживается в связи с вычислением произведения матриц:
Учитывая это свойство и зная, что определитель единичной матрицы det(E)=1, можно найти матрицу B и ее определитель из уравнения:
откуда следует, что 
и 
.
Из свойств определителей нелишне помнить и такие:
где 
– транспонированная матрица A,
n – размер квадратной матрицы A,
– матрица перестановки строк или столбцов,
s, c=0,1,…, n – число выполненных перестановок строк и / или столбцов.
Если обратная матрица исходной системы уравнений определена, то, используя эквивалентные преобразования их векторно-матричной записи, решение уравнений можно представить в следующем виде:
Умножив вектор правых частей на обратную матрицу, получим вектор решения.
Классический способ вычисления обратной матрицы использует определители и осуществляется по формуле:
,
где 
– алгебраическое дополнение, а 
– минор матрицы A, получаемый вычислением определителя матрицы A, в которой вычеркнуты j-тая строка и i-тый столбец.
Такой способ вычисления определителя представляет в основном теоретический интерес, так как требует выполнения неоправданно большого числа операций.
Очень просто вычисляется определитель, если матрица диагональная или треугольная. В этом случае определитель равен произведению диагональных элементов. Кстати и решения уравнений, имеющих такие матрицы коэффициентов, получаются тривиально. Поэтому основные усилия разработчиков методов решения алгебраических уравнений направлены на поиск и обоснование эквивалентных преобразований матрицы с сохранением всех ее числовых характеристик, но имеющих в конце преобразований диагональную или треугольную форму.
5. Собственные значения и собственные векторы
Рассмотрим теоретические основы и методы, позволяющие выполнять эквивалентные матричные преобразования.
Найдем вектор, который под воздействием матрицы A изменяет только свою величину, но не направление. Для системы уравнений это означает, что вектор решения должен быть пропорционален с некоторым коэффициентом вектору правой части:
В результате несложных преобразований получены однородные векторно-матричные уравнения в столбцовой и в строчной формах с некоторым числовым параметром 
и неизвестным вектором-столбцом x и вектором-строкой 
, представляющих собственное состояние системы. Однородная система может иметь отличное от нуля решение лишь в том случае, когда определитель ее равен нулю. Это следует из формул получения решения методом определителей (Крамера), в которых и определитель знаменателя, и определитель числителя оказываются равными нулю.
Полагая, что решение все же существует, т.е. 
и 
, удовлетворить уравнению можно только за счет приравнивания нулю определителя однородной системы:
Раскрыв определитель и сгруппировав слагаемые при одинаковых степенях неизвестного параметра, получим алгебраическое уравнение степени n относительно 
:
Это уравнение называется характеристическим уравнением матрицы и имеет в общем случае n корней, возможно комплексных, которые называются собственными значениями матрицы и в совокупности составляют спектр матрицы. Относительно n корней различают два случая: все корни различные или некоторые корни кратные.
Важным свойством характеристического уравнения матрицы A является то, что согласно теореме Гамильтона-Кели, матрица A удовлетворяет ему:
где 
– k-тая степень матрицы.
Подставляя каждое 
в однородную систему, получим векторно-матричные уравнения для нахождения векторов 
или векторов-строк 
. Эти векторы называются соответственно правыми собственными векторами и левыми собственными векторами матрицы.
Решение однородных уравнений имеет некоторую специфику. Если 
(как в равной мере и 
) является решением, то, будучи умноженным на произвольную константу, оно тоже будет являться решением. Поэтому в качестве собственных векторов берут такие векторы, которые имеют норму, равную единице, и тогда:
Если все собственные числа различны, то собственные векторы матрицы A образуют систему n линейно независимых векторов таких, что
Похожие работы
в первом столбце. Матрице соответствует множество решений системы линейных уравнений Ответ: получили решение: Задача 2 Даны координаты вершин треугольника АВС Найти: 1) длину стороны АВ; 2) уравнения сторон АВ и ВС и их угловые коэффициенты; 3) внутренний угол при вершине В в радианах с точностью до 0,01 4) уравнение медианы АЕ; 5) уравнение и длину высоты CD; 6) ...
... решение линейного интегрального уравнения составим алгоритм. Представим алгоритм в виде блок-схемы. y[i]=B[i,m]; Используя данную блок-схему, напишем соответствующую функцию. Функция решения линейных интегральных уравнений будет реализована на С++. bool solvefredholm2(const double& a, const double& b, const int& n, ap::real_1d_array& y, ...
... шаг интегрирования ; tp – время интегрирования трех точечным методом прогноза и коррекции , ta – время интегрирования по методу Адамса-Башфорта , NU – массив начальных условий . Данная процедура способна производить решения систем линейных дифференциальных уравнений произвольного размера , на произвольном промежутке времени интегрирования . Вычисленные данные записываются в файлы prandcom*.df . ...
... понятия собственного числа линейного оператора А. 120. Определите, каким является базис а=(1/, 1/,1/), b=(1/, -1/, 0), с =(1/, 1/,-2/). Зав. кафедрой -------------------------------------------------- Экзаменационный билет по предмету ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА Билет № 26 121. Приведение матрицы к ступенчатому виду методом Гаусса. Пример. 122. ...
0 комментариев