- •Введение
- •1.3 Первые 10 свойств определителя
- •2) При замене строк или столбцов местами определитель меняет знак:
- •4) Постоянный множитель элементов строки/столбца можно вынести за знак определителя:
- •§2. Миноры и дополнения
- •§3. Определитель n-го порядка
- •3.1 Метод математической индукции
- •3.2 Вычисление определителя n-го порядка по минорам и ад
- •3.3 Верхне треугольный определитель
- •Глава 2. Матрицы и системы линейных уравнений §4. Определение матрицы, равенство, операции над матрицами
- •4.1 Определение матрицы
- •4.2 Сложение матриц
- •§5. Произведение матриц
- •5.1 Свойства операции суммы
- •5.2 Определение произведения матриц и его некоммутативность
- •5.3 Ассоциативность произведения матриц
- •5.4 Правая и Левая дистрибутивность умножения матриц относительно сложения
- •5.5 Транспонирование произведения
- •5.6 Определитель произведения
- •5.7 Вырожденная и невырожденная квадратная матрица
- •5.8 Единичная матрица и её свойства
- •5.9.Определение обратной матрицы; отсутствие обратной матрицы у вырожденной
- •5.10 Теорема о существовании обратной матрицы и алгоритм её нахождения
- •§6. Системы линейных уравнений
- •6.1 Определенность системы линейных уравнений. Совместность, несовместность
- •6.2 Матричная форма записи m линейных уравнений с n неизвестными
- •§7. Системы n линейных уравнений с n неизвестными их решение с помощью обратной матрицы
- •§8. Формула Крамера
- •§9. Элементарное преобразование матриц
- •9.1 Понятие элементарного преобразования
- •9.2 Эквивалентные матрицы и системы
- •9.3 Ступенчатые матрицы; сведение матрицы к ступенчатой
- •9.4 Диагональные матрицы
- •§10. (Метод Гаусса) Решение произвольной системы линейных уравнений
- •§11. Определение ранга матрицы
- •11.1 Понятие ранга матрицы
- •11.2 Инвариантность ранга при элементарных преобразованиях
- •Глава 3. Векторная алгебра §14.Векторы, равенство векторов , коллиниарность и компланарность векторов, разность , умножение векторов. Свойства этих операций.
- •14.1 Сложение векторов
- •14.2 Умножение вектора на число
- •14.3 Свойства линейного пространства
- •2) Ассоциативность
- •§15. Линейно – зависимые векторы и их свойства
- •§17. Базис, координаты вектора, разложение вектора по базису
- •Эта система линейно независима;
- •Любой вектор можно выразить через , причём это выражение единственно.
- •§18. Линейное пространство и линейные операторы
- •Шаг индукции
- •Линейное подпространство
- •Линейный оператор
- •§19. Исследование систем линейных уравнений
- •19.1. Однородные системы
- •19.2 Решение неоднородных систем
- •19.3 Доказательство достаточности теоремы Кронеккер-Капелли
- •19.4 Доказательство критерия определённости системы
- •§20. Ортонормированный базис
- •§21. Прямоугольная декартова система координат. Координаты точки. Определение координат вектора по координатам его начала и конца. Расстояние между двумя точками
- •§22. Деление отрезка в заданном отношении
- •25.2 Свойства векторного произведения .(антикоммутативность, линейность и однородность)
- •Доказательство Леммы 25.1:
- •27.3 Свойства смешанного произведения
- •27.4Необходимое и достаточное условие компланарности трех векторов
- •§28 Смешанное произведение векторов в координатной форме
§5. Произведение матриц
5.1 Свойства операции суммы
По определению, обозначим за и . Справедливы следующие три свойства:
1) (5.1)
Доказательство:
2) (5.2)
Доказательство: 3) (5.3)
Доказательство:
5.2 Определение произведения матриц и его некоммутативность
Положим: ; А: m .
Отметим, что число столбцов первого множителя А должно совпадать с числом строк второго множителя В (иначе произведение АВ не определено).
Тогда произведением матриц А и В является матрица С, число строк которой совпадает с числом строк первого множителя (матрицы А), а число столбцов – с числом столбцов второго множителя (матрицы В): С=АВ; С: mn; , и элементы которой определяются по формуле:
Пример: Пусть
тогда: .
Заметим, что . Мы показали, что, вообще говоря, , т.е. произведение матриц не коммутативно.
5.3 Ассоциативность произведения матриц
Пусть матрица А= имеет размер ;
пусть матрица В= имеет размер .
Тогда произведением матриц , где (5.4) — матрица размера .
Чтобы произведение было определено, матрица
С= должна быть размером , при этом матрица F имеет размер , и . (5.5)
Тогда определено и произведение , и матрица G имеет размер , и . (5.6)
Поэтому определена и матрица = , которая имеет размер , т.е. F и H – матрицы одного порядка и (5.7)
(5.5) (5.4) (5.3),(5.1) (5.3) (5.6) (5.7)
Итак, произведение матриц ассоциативно: .
5.4 Правая и Левая дистрибутивность умножения матриц относительно сложения
Пусть А= – матрица размерности ; В= – матрица размерности . Тогда А+В=D= – матрица размерами и . (5.8)
Чтобы произведение было определено, матрица С= должна быть размерности и = – матрица размера и . (5.9)
В этом случае определены и произведения= – матрица размерности и . (5.10)
= – матрица размера и . (5.11)
Из (5.10) и (5.11) следует, что матрицы F и H одного размера, и тогда определена матрица =, являющаяся матрицей размера и .
Тогда (5.10),(5.11)
, т.е. Q=G, или , т.е. справедлива левая дистрибутивность умножения матриц относительно сложения.
Равенство (правая дистрибутивность) будет показана в п. 5.5.
5.5 Транспонирование произведения
Справедлива следующая теорема: транспонирование произведения матриц равно произведению транспонированных матриц, взятых в обратном порядке, т.е. . (5.12)
Доказательство формулы (5.12):
Пусть – матрица размерами . Чтобы было определено, матрица должна быть размером , и их произведение является матрицей размером , и . (5.13)
Тогда – матрица размерами ;
– матрица размерами ;
Тогда определена матрица , являющаяся матрицей размером (т.е. число столбцов матрицы D равно числу строк матрицы С и равно числу столбцов матрицы , а число строк матрицы D равно числу столбцов матрицы С и равно числу строк матрицы , т.е. матрицы D и – одного размера), и . (5.14)
Тогда из (5.14) имеем: , для любых i и j, т.е. D=. Теорема доказана.
Докажем теперь правую дистрибутивность:
т.е. правая дистрибутивность доказана.