Лінійна алгебра. 
Визначники (реферат)

Реферат на тему:

Лінійна алгебра. Визначники Означення. Визначником (детермінантом) матриці другого порядку.

$$A=\left(\begin{array}{cc}{a}_{\text{11}}& a_{\text{12}}\\ a_{\text{21}}& a_{\text{22}}\end{array}\right)$$ називається число $$D(A)=\text{det}(A)=(A)=|\begin{array}{cc}{a}_{\text{11}}& a_{\text{12}}\\ a_{\text{21}}& a_{\text{22}}\end{array}|=a_{\text{11}}{a}_{\text{22}}-a_{\text{12}}{a}_{\text{21}}$$ .

Означення. Визначником (детермінантом) матриці третього порядку.

$$A=\left(\begin{array}{ccc}{a}_1& b_1& c_1\\ a_2& b_2& c_2\\ a_3& b_3& c_3\end{array}\right)$$ називається число D (A)= $$(A)=$$ $$=|\begin{array}{ccc}{a}_1& b_1& c_1\\ a_2& b_2& c_2\\ a_3& b_3& c_3\end{array}|=a_1{b}_2{c}_3-a_1{b}_3{c}_2+a_3{b}_1{c}_2-a_2{b}_1{c}_3+a_2{b}_3{c}_1-a_3{b}_2{c}_1\text{.}$$.

Приклади:

$$|\begin{array}{cc}1& 2\\ 3& 4\end{array}|=14-23=-2$$ ;

$$|\begin{array}{ccc}1& 1& 1\\ 2& -2& 0\\ 3& 1& 0\end{array}|=1(-2)0+211+103-3(-2)1-101-121=8$$ .

Означення. Визначником квадратної матриці A розміру nxn називається число.

$$D(A)=(A)=|\begin{array}{ccc}{a}_{\text{11}}& \text{.}\text{.}\text{.}& a_{1n}\\ \text{.}\text{.}\text{.}& \text{.}\text{.}\text{.}& \text{.}\text{.}\text{.}\\ a_{n1}& \text{.}\text{.}\text{.}& a_{\text{nn}}\end{array}|=(-1{)}^{\text{inv}(i_1,\text{.}\text{.}\text{.},i_n)}{a}_{1i_1}\text{.}\text{.}\text{.}{a}_{{\text{ni}}_n}$$ (1.4).

Сума обчислюється за всіма перестановками (i1,…, in). Величина inv (i1,…, in) ­ це кількість інверсій перестановки (i1,…, in), тобто кількість пар (ik, im) таких, що ik>im, проте ik розташоване лівіше від im .

Легко перевірити, що означення визначника другого та третього порядку задовольняє загальне означення.

Множина визначників задовольняє такі властивості:

1. 1.У разі транспонування матриці значення визначника не змінюється:

$$|\begin{array}{cc}{a}_{\text{11}}& a_{\text{12}}\\ a_{\text{21}}& a_{\text{22}}\end{array}|=|\begin{array}{cc}{a}_{\text{11}}& a_{\text{21}}\\ a_{\text{12}}& a_{\text{22}}\end{array}|$$ .

1. 2.У випадку перестановки двох довільних рядків (або двох довільних стовпців) знак визначника змінюється на протилежний:

$$|\begin{array}{ccc}2& 1& 5\\ 3& 6& 0\\ -4& 2& 1\end{array}|=-|\begin{array}{ccc}5& 1& 2\\ 0& 6& 3\\ 1& 2& -4\end{array}|$$ .

1. 3.Якщо всі елементи одного рядка (стовпця) матриці є пропорційними до елементів другого рядка (стовпця) цієї матриці, то її визначник дорівнює нулю:

$$\text{det}\left(\begin{array}{ccc}1& 2& 3\\ 5& 4& 6\\ 2& 4& 6\end{array}\right)=|\begin{array}{ccc}1& 2& 3\\ 5& 4& 6\\ 2& 4& 6\end{array}|=0$$, оскільки елементи третього рядка.

є вдвічі більшими від елементів першого.

1. 4.Якщо всі елементи рядка (стовпця) помножити на якесь число, то визначник теж помножиться на це ж число:

$$|\begin{array}{ccc}{\text{ka}}_1& {\text{ka}}_2& {\text{ka}}_3\\ b_1& b_2& b_3\\ c_1& c_2& c_3\end{array}|=k|\begin{array}{ccc}{a}_1& a_2& a_3\\ b_1& b_2& b_3\\ c_1& c_2& c_3\end{array}|$$ .

1. 5.Якщо до елементів деякого рядка (стовпця) додати елементи іншого рядка (стовпця), помножені на довільне число, то значення визначника не зміниться:

$$|\begin{array}{ccc}{a}_1+{\text{ka}}_3& a_2& a_3\\ b_1+{\text{kb}}_3& b_2& b_3\\ c_1+{\text{kc}}_3& c_2& c_3\end{array}|=|\begin{array}{ccc}{a}_1& a_2& a_3\\ b_1& b_2& b_3\\ c_1& c_2& c_3\end{array}|$$ .

Означення. Мінором Mij елемента aij визначника $$|\begin{array}{ccc}{a}_{\text{11}}& \text{.}\text{.}\text{.}& a_{1n}\\ \text{.}\text{.}\text{.}& \text{.}\text{.}\text{.}& \text{.}\text{.}\text{.}\\ a_{n1}& \text{.}\text{.}\text{.}& a_{\text{nn}}\end{array}|$$ називається визначник розміру (n-1)x (n-1), який утворюється з визначника $$|\begin{array}{ccc}{a}_{\text{11}}& \text{.}\text{.}\text{.}& a_{1n}\\ \text{.}\text{.}\text{.}& \text{.}\text{.}\text{.}& \text{.}\text{.}\text{.}\\ a_{n1}& \text{.}\text{.}\text{.}& a_{\text{nn}}\end{array}|$$ викреслюванням i-го рядка та j-го стовпця.

Приклад. У визначнику $$|\begin{array}{ccc}{a}_1& a_2& a_3\\ b_1& b_2& b_3\\ c_1& c_2& c_3\end{array}|$$ визначники другого порядку $$|\begin{array}{cc}{b}_2& b_3\\ c_2& c_3\end{array}|,|\begin{array}{cc}{a}_2& a_2\\ c_2& c_3\end{array}|,|\begin{array}{cc}{a}_2& a_3\\ b_2& b_3\end{array}|$$ є відповідно мінорами елементів a1, b1 та c1.

Означення. Алгебраїчним доповненням Aij елемента aij називається його мінор, узятий зі знаком (+) або (-) так:

якщо сума (i+j) номерів рядка i та стовпця j є парною, то потрібно взяти знак (+), якщо ж ця сума непарна — то знак (-).

Для визначника довільного порядку виконується така Теорема. Визначник дорівнює сумі добутків елементів довільного рядка (стовпця) на алгебраїчні доповнення цих елементів.

Зокрема,.

$$|\begin{array}{ccc}{a}_{\text{11}}& \text{.}\text{.}\text{.}& a_{1n}\\ \text{.}\text{.}\text{.}& \text{.}\text{.}\text{.}& \text{.}\text{.}\text{.}\\ a_{n1}& \text{.}\text{.}\text{.}& a_{\text{nn}}\end{array}|$$ = a11A11+a12A12+…+a1nA1n. (1.5).

Приклад. Обчислити визначник $$=|\begin{array}{ccc}2& 5& -2\\ 3& 8& 0\\ 1& 3& 5\end{array}|$$ .

Згідно з означенням)-1)-5.

За теоремою (розкладаємо визначник за елементами другого рядка) отримуємо той самий результат:

a21A21+a22A22+a23A23 = a21(-M21)+a22M22+a23(-M23) =.

= $$(-3)|\begin{array}{cc}5& -2\\ 3& 5\end{array}|+8|\begin{array}{cc}2& -2\\ 1& 5\end{array}|+(-0)|\begin{array}{cc}2& 5\\ 1& 3\end{array}|$$ =(-3)8(-0) 3.

Таким способом обчислення визначників високих порядків можна послідовно зводити до відшукання визначників щораз менших порядків.

Зазначимо також, що функція MDETERM системи EXCEL дає змогу автоматизувати обчислення визначників досить високих порядків.

Розглянемо довільну (не обов’язково квадратну) матрицю A. Рангом r (A) цієї матриці називається найвищий порядок її мінора, що не дорівнює нулю.

Приклад. Матриця $$A=\left(\begin{array}{cccc}1& 2& 3& 4\\ 1& 2& 4& 3\\ 1& 2& 4& 3\end{array}\right)$$ має три мінори третього поряду (всі з яких дорівнюють нулю), дев’ять мінорів другого порядку (з яких деякі дорівнюють нулю, а деякі - ні) та 12 мінорів першого порядку. Отже, для цієї матриці ранг r (A)=2.

Розглянемо систему векторів $$\left\{\stackrel{}{a_1},\stackrel{}{a_2},\text{.}\text{.}\text{.},\stackrel{}{a_m}\right\}$$ у n-вимірному просторі. Ця система називається лінійно залежною, якщо існують такі числа k1,…km (не всі з яких одночасно дорівнюють нулю: k12+k22+…+km2>0), що.

$$k_1\stackrel{}{a_1}+k_2\stackrel{}{a_2}+\text{.}\text{.}\text{.}+k_m\stackrel{}{a_m}=\stackrel{}{0}$$ .

Якщо ж із рівності $$k_1\stackrel{}{a_1}+k_2\stackrel{}{a_2}+\text{.}\text{.}\text{.}+k_m\stackrel{}{a_m}=\stackrel{}{0}$$ випливає той факт, що k1=k2=…=km=0, то система називається лінійно незалежною.

Приклад. Система векторів $$\stackrel{}{a_1}=(1-3-3),\stackrel{}{a_2}=(2-2-2),\stackrel{}{a_3}=(-2--4--4)$$ є лінійно залежною, бо існують числа k1=1, k2=½, k3=1 такі, що k12+k22+…+km2 = 1+¼+1 > 0 і одночасно $$k_1\stackrel{}{a_1}+k_2\stackrel{}{a_2}+\text{.}\text{.}\text{.}+k_m\stackrel{}{a_m}=$$.

$$=1(1-3-3)+(1/2)(2-2-2)+1(-2--4--4)=(0-0-0)=\stackrel{}{0}$$ .

Приклад. Система векторів $$\stackrel{}{a}=(1-2)$$ та $$\stackrel{}{b}=(3-4)$$ є лінійно незалежною, бо рівність $$k_1\stackrel{}{a}+k_2\stackrel{}{b}=\stackrel{}{0}$$, тобто.

$$\{\begin{array}{c}{k}_{1}1+k_{2}3=0\\ k_{1}2+k_{2}4=0\end{array}$$ ,.

виконується тільки при k1 = k2 = 0 .

Легко бачити, що при m > n система векторів завжди є лінійно залежною.

Приклад. Нехай $$\stackrel{}{a}=(2-1)$$ та $$\stackrel{}{b}=(1-3)$$. Тоді для довільного вектора $$\stackrel{}{c}=(c_1-c_2)$$ завжди знайдуться числа k1 та k2 такі, що $$\stackrel{}{c}=k_1\stackrel{}{a}+k_2\stackrel{}{b}$$ (рис. 1.2):

y.

$$k\stackrel{}{b}$$ $$\stackrel{}{c}$$.

$$\stackrel{}{b}$$.

$$\stackrel{}{a}$$ $$k\stackrel{}{a}$$.

x.

Рис. 1.2.

Пропорційні вектори завжди лінійно залежні.

Приклад. Нехай $$\stackrel{}{a}=(1-2-3),\stackrel{}{b}=(3-6-9)$$. Тоді при k1=3 та k2= -1.

$$3(1-2-3)+(-1)(3-6-9)=(0-0-0)=\stackrel{}{0}$$ .

Нехай задана деяка система векторів $$\{\stackrel{}{a_1},\text{.}\text{.}\text{.},\stackrel{}{a_m}\}$$. Підсистема $$\begin{array}{c}|k<=m\\ \stackrel{}{a_{i_1}},\text{.}\text{.}\text{.},\stackrel{}{a_{i_k}}\\ \\ \\ \end{array}$$ цієї системи називається базою (базисом), якщо.

• -.ця підсистема лінійно незалежна;

• -.кількість елементів k цієї підсистеми є максимально можливою.

Приклад. Базисом системи $$\{\stackrel{}{a_1}=(1-2),\stackrel{}{a_2}=(5-7),\stackrel{}{a_3}=(\text{10},\text{14})\}$$ є, наприклад, підсистема $$\{\stackrel{}{a_2}=(5-7),\stackrel{}{a_3}=(\text{10}-\text{14})\}$$ .

Приклад. Базисом тривимірного простору R3 є система векторів {(1−0-0-), (0−1-0), (0−0-1)} .

Означення. Нехай $$A=\left(\begin{array}{ccc}{a}_{\text{11}}& \text{.}\text{.}\text{.}& a_{1n}\\ \text{.}\text{.}\text{.}& \text{.}\text{.}\text{.}& \text{.}\text{.}\text{.}\\ a_{n1}& \text{.}\text{.}\text{.}& a_{\text{nn}}\end{array}\right)$$ — квадратна матриця. Власними значеннями (власними числами, характеристичними числами) цієї матриці називаються такі значення параметра які задовольняють рівняння |A-E| =0, тобто рівняння.

$$|\begin{array}{cccc}{a}_{\text{11}}-& a_{\text{12}}& \text{.}\text{.}\text{.}& a_{1n}\\ a_{\text{21}}& a_{\text{22}}-& \text{.}\text{.}\text{.}& a_{2n}\\ \text{.}\text{.}\text{.}& \text{.}\text{.}\text{.}& \text{.}\text{.}\text{.}& \text{.}\text{.}\text{.}\\ a_{n1}& a_{n2}& \text{.}\text{.}\text{.}& a_{\text{nn}}-\end{array}|=0$$ (1.6).

Приклад. Обчислити власні значення матриці $$A=\left(\begin{array}{cc}1& 2\\ -1& 4\end{array}\right)$$ .

Будуємо рівняння для відшукання власних чисел: $$|\begin{array}{cc}1-& 2\\ -1& 4-\end{array}|=0$$ .

Розв’язуємо це рівняння:

(1—1) 0;

50;

2- 3.

Означення. Квадратна матриця називається додатно визначеною, якщо всі її власні числа є додатними.

Теорема. Квадратна матриця $$A=\left(\begin{array}{ccc}{a}_{\text{11}}& \text{.}\text{.}\text{.}& a_{1n}\\ \text{.}\text{.}\text{.}& \text{.}\text{.}\text{.}& \text{.}\text{.}\text{.}\\ a_{n1}& \text{.}\text{.}\text{.}& a_{\text{nn}}\end{array}\right)$$ є додатньо визначеною тоді і тільки тоді, коли кожен з її діагональних мінорів є додатнім:

a11 > 0;

$$|\begin{array}{cc}{a}_{\text{11}}& a_{\text{12}}\\ a{}_{\text{21}}& a_{\text{22}}\end{array}|>0$$ ;

.. .. .. .. .

$$|\begin{array}{ccc}{a}_{\text{11}}& \text{.}\text{.}\text{.}& a_{1n}\\ \text{.}\text{.}\text{.}& \text{.}\text{.}\text{.}& \text{.}\text{.}\text{.}\\ a_{n1}& \text{.}\text{.}\text{.}& a_{\text{nn}}\end{array}|>0$$ .

Приклад. Матриця $$A=\left(\begin{array}{cc}1& 2\\ -1& 4\end{array}\right)$$ є додатно визначеною, оскільки обидва її власні значення 2 та 3 є додатними. Додатну визначеність цієї матриці можна з’ясуватити також за допомогою обчислення мінорів:

a11 = 1 > 0;

$$|\begin{array}{cc}1& 2\\ -1& 4\end{array}|=6>0$$ .

Означення. Власним (характеристичним) вектором матриці A називається вектор $$\stackrel{}{x}$$ такий, що Aath xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block" >x = $$\stackrel{}{x}$$, де власне число матриці A.

Приклад. Вектори $$\stackrel{}{x_1}=\left(\begin{array}{c}2\\ 1\end{array}\right)$$ та $$\stackrel{}{x_2}=\left(\begin{array}{c}1\\ 1\end{array}\right)$$ є власними векторами (що відповідають власним числам 2 та 3) матриці $$A=\left(\begin{array}{cc}1& 2\\ -1& 4\end{array}\right)$$, оскільки.

$$\left(\begin{array}{cc}1& 2\\ -1& 4\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}2\\ 1\end{array}\right)=2\left(\begin{array}{c}2\\ 1\end{array}\right)$$ та $$A=\left(\begin{array}{cc}1& 2\\ -1& 4\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}1\\ 1\end{array}\right)=3\left(\begin{array}{c}1\\ 1\end{array}\right)$$ .