Лінійна алгебра. Матриці та вектори

Матриця називається квадратною, якщо кількість її рядків співпадає із кількістю стовпців. Нульова матриця. Основні властивості матриць. Додавання та множення матриць. Вектор є частковим випадком матриці. Трансформація матриць, їх практичне використання.

Рубрика Математика
Вид реферат
Язык украинский
Дата добавления 18.12.2008
Размер файла 44,4 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Реферат на тему:

Лінійна алгебра. Матриці та вектори.

Означення. Матрицею розміром n?m називається прямокутна таблиця чисел

Означення. Матриці A=(aij) та B=(bij) називаються рівними (однаковими), якщо вони мають однакову кількість рядків та стовпців і всі їхні елементи, розташовані на однакових місцях, є рівними (тобто aij=bij для всіх значень i та j).

Означення. Сумою двох матриць A=(aij) та B=(bij) з однаковою кількістю рядків та стовпців називається матриця C=A+B, де

cij=aij+bij (i=1,…,m; j=1,…,n). (1.1)

Означення. Добутком матриці A=(aij) на число k називається матриця B=kA вигляду B=kA=(kaij).

Матриця називається квадратною, якщо кількість її рядків співпадає із кількістю стовпців (n=m).

Означення. Квадратна матриця E=(eij) називається одиничною, якщо

,

тобто ця матриця має вигляд

.

Означення. Матриця O називається нульовою, якщо всі її елементи є нулями: .

Означення. Добутком матриці на матрицю називається матриця , елементи якої обчислюються за формулою

(1.2)

Приклади.

1. Нехай та .

Тоді , , .

2. Нехай, крім того,

та .

Тоді ,

DC - не має сенсу,

Зазначимо, що в останньому прикладі АВ ВА .

Виконуються такі властивості додавання та множення матриць:

ЕА = АЕ = А (властивість множення на одиничну матрицю);

ОА = АО = О (властивість множення на нульову матрицю);

kO = Ok = O A+O = O+A =A;

(A) = ()A; (A) = A();

A+B = B+A (комутативна властивість додавання);

A+(B+C)=(A+B)+C (асоціативна властивість додавання);

(+)A = A+A;

(AB) =(A)B;

(A+B)C = AC+BC ; C(A+B) = CA+CB.

Означення. Матрицею AT, транспонованою до матриці , називається матриця .

Виконуються такі властивості:

(AB)T = BTAT;

(A+B)T = AT+BT;

(AT)T = A.

Частковим випадком матриці є вектор (упорядкована послідовність чисел). Розрізняють вектор-рядок (матрицю-рядок) та вектор- стовпець (матрицю-стовпець) .

Добуток матриці на вектор обчислюється за загальним означенням множення матриць:

,

.

Приклад. Для виготовлення виробів W1 та W2 потрібні вузли v1 та v2. Для виготовлення цих вузлів, в свою чергу, відповідно, потрібні деталі d1, d2 та d3 у кількостях, що наведені у таблицях:

Вироби

Кількість вузлів

Вузли

Кількість деталей

v1

v2

d1

d2

d3

W1

2

3

v1

2

1

0

W2

1

4

v2

1

0

3

Обчислити кількість деталей, що потрібні для виготовлення кожного із виробів W1 та W2.

На основі аналізу цих таблиць бачимо, що шукана кількість деталей облислюється як добуток матриць

.

Отриманий результат такий:

Вироби

Кількість деталей

d1

d2

d3

W1

7

2

9

W2

6

1

12

Зокрема, для виготовлення виробу W2 потрібно 12 деталей d3.

Приклад. Нарахувати заробітну плату, яку потрібно виплатити на кожне замовлення, якщо вхідна інформація задана у таблицях:

Таблиця A

Виріб

Затрати робочого часу на робочих місцях, год.

1

2

3

4

W1

0,8

2,1

1,2

3,0

W2

1,3

0,5

2,8

0,2

W3

1,1

1,0

2,5

1,8

Таблиця B

Замовлення

Кількість виробів

W1

W2

W3

Z1

5

7

3

Z2

4

0

2

Z3

6

2

1

Таблиця C

Робоче місце

Погодинна заробітна плата, грн.

1

1,30

2

1,25

3

1,40

4

1.45

Помноживши матрицю B на матрицю A, отримуємо затрати часу на робочих місцях щодо кожного замовлення:

Замовлення

Затрати робочого часу на робочих місцях, год.

1

2

3

4

Z1

16,4

17

33,1

21,8

Z2

5,4

10,4

9,8

15,6

Z3

8,5

14,6

15,3

20,2

Справді, .

Перемноживши отриману матрицю на вектор (матрицю-стовпець) C, обчислимо витрати на зарплату щодо кожного із замовлень:

Замовлення

Витрати на зарплату

Z1

120,52

Z2

56,36

Z3

80,01

Отже, витрати на зарплату обчислюються як добуток матриць:

.

Приклад. Входження деталей та комплектуючих у деякий виріб показане на рисунку 1.1 :

Виріб

4 3 10 15

Комплектуюча Комплектуюча Деталь Деталь

K1 K2 D1 D2

2 3 4 5

D1 D2 D1 D2

Рис. 1.1.

Визначити загальне входження кожної з деталей D1 та D2 у виробі.

Побудуємо відповідні матриці.

Матриця входжень деталей у комплектуючих: . Тут рядки відповідають деталям, а стовпці - комплектуючим.

Безпосереднє входження деталей у виробі - це вектор , а входження комплектуючих у виробі - вектор .

Тоді загальну кількість деталей D1 та D2 у виробі обчислюють за формулою

.

Отже, для виготовлення одного виробу потрібно 30 деталей D1 та 42 деталі D2 .

Означення. Нехай A=(aij)i=1,…,n;j=1,…,n _ квадратна матриця. Оберненою до неї матрицею A-1 називається матриця, для якої має місце

AA-1=A-1A=E .

Якщо обернена до A матриця існує, то (A-1)-1=A.

Приклад.

Нехай . Тоді .

Справді,

,

.

За допомогою оберненої матриці можна розв'язувати системи лінійних рівнянь, оскільки запис

є рівнозначний до запису

, де

Розв'язок системи знаходиться при допомозі множення зліва обидвох частин на обернену матрицю A-1 :

,

, (1.3)

.

Відшукання оберненої матриці - досить складна математична задача. Проте дії над матрицями реалізовані у багатьох комп'ютерних системах. Зокрема, в системі EXCEL обчислення оберненої матриці реалізується за допомогою так званої функції масиву MINVERSE, а множення матриць -за допомогою функції масиву MMULT (зазначимо, що функція масиву, на відміну від звичайної функції, вводиться одночасним натисканням трьох клавіш - Shift, Ctrl та Enter).

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

Барковський В., Барковська Н. Математика для економіста. - К., 1997._ Т.1_3.

Бугір М. Математика для економістів. - Тернопіль, 1998.

Михайленко В., Федоренко Н. Математичний аналіз для економістів. - К., 1999.

Нікбахт Е., Гроппелі А. Фінанси. _ К., 1993.

Nicholson R.N. Mathematics for Business and Economics. _ 1986.

Завада О. Методичні вказівки до виконання контрольних робіт з курсу Математика для економіста”. - Львів, 2000.


Подобные документы

  • Розгляд поняття матриці, видів (нульова, блочна, квадратна) та дій над нею. Аналіз способів знаходження власних векторів і власних значень матриць згідно методів Данілевського, Крилова, Леверрьє, невизначених коефіцієнтів та скалярних добутків.

    курсовая работа [445,1 K], добавлен 03.04.2010

  • Теорія обернених матриць та їх знаходження за формулою. Оберненні матриці на основі яких складається написання програми обчислення оберненої матриці до заданої. Побудова матриць та їх характеристика. Приклади проведення розрахунків при обчисленні матриць.

    курсовая работа [96,8 K], добавлен 06.12.2008

  • Вироджена (особлива) або не вироджена (не особлива) квадратна матриця та вироджене або не вироджене лінійне перетворення невідомих. Добуток матриці, асоціативності множення матриць. Опис програми Matrtest, містить початкову матрицю та її розмірність.

    курсовая работа [95,0 K], добавлен 16.03.2009

  • Класифікація та типи чисельних методів розв’язування систем лінійних рівнянь і обернення звернення матриць точні, ітераційні та комбіновані. Їх порівняльна характеристика та умови використання в окремих випадках. Вектори та операції над ними, норми.

    презентация [85,6 K], добавлен 06.02.2014

  • Поняття лінійного оператора, алгебраїчні операції над ним та базові властивості. Лінійні перетворення (оператори) із простору V в W. Матриця лінійного оператора. Перетворення матриці оператора при заміні базису. власні значення і власні вектори.

    курсовая работа [452,3 K], добавлен 25.03.2011

  • Вектори як направлені відрізки, що мають довжину, напрям і положення в таких просторах і розглядаються як вектори-стовпці. Характеристика головних операцій над векторами, їх базис та норми. Дії над матрицями та їх власні значення, принципи нормування.

    презентация [50,1 K], добавлен 06.02.2014

  • Розв'язання системи рівнянь методом Гауса і за формулами Крамера. Знаходження власних значень і векторів матриці, косинуса кута між векторами. Визначення з якої кількості товару більш вигідним становиться продаж у магазині. Диференціювання функцій.

    контрольная работа [104,7 K], добавлен 06.03.2013

  • Основні поняття чисельних методів розв’язання систем лінійних алгебраїчних рівнянь. Алгоритм Гаусса зведення системи до східчастого виду послідовним застосуванням елементарних перетворень. Зворотній хід методу Жордана-Гаусса. Метод оберненої матриці.

    курсовая работа [165,1 K], добавлен 18.06.2015

  • Визначення системи лінійних рівнянь та її розв’язання. Поняття рангу матриці, правило Крамера та види перетворень з матрицею. Способи знайдення оберненої матриці А–1 до невиродженої матриці А. Контрольні запитання та приклади розв’язування задач.

    задача [73,5 K], добавлен 25.03.2011

  • Важливість ролі власних векторів. Векторний простір і лінійний оператор в ортогональному проектуванні його на площину. Роль одновимірних інваріантних підпросторів. Вигляд матриці оператора в базисі, що складається з власних векторів цього оператора.

    лекция [120,9 K], добавлен 19.06.2011

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.