Определитель произведения матриц.
Теорема. Пусть А и В — две квадратные матрицы порядка n. Тогда определитель их произведения равен произведению определителей, т.е.
| AB | = | A| | B |.
< Пусть A = (aij) (n x n), B = (bij) (n x n). Рассмотрим определитель (d) (2n) порядка 2n
A
||
(d) (2n) =
||
B
(d) (2n) = | A | | B | (-1)(^1+...+n+1+...+n) = | A | | B |.
Если мы покажем, что определитель (d) (2n) равен определителю матрицы С=АВ, то теорема будет доказана.
В (d) (2n) проделаем следующие преобразования: к 1 строке прибавим (n+1) строку, умноженную на а11; (n+2) строку, умноженную на а12 и т.д. (2n) строку, умноженную на (а) (1n) . В полученном определителе первые n элементов первой строки будут нулями, а n других элементов станут такими:
a11* b11 + a12 * b21 + ... + (а) (1n) * (d) (1n) = c11;
a11* b12 + a12 * b21 + ... + (а) (1n) * (d) (2n) = c12;
...
a11* (d) (1n) + a12 * (d) (2n) + ... + (а) (1n) * (d) (nn) = (c) (1n).
Аналогично получаем нули во 2, …, n строках определителя (d) (2n) , причем последние n элементов в каждой из этих строк станут соответствующими элементами матрицы С. В результате, определитель (d) (2n) преобразуется в равный ему определитель:
(d) (2n) = | C | (-1) )(^1+...+n+...+2n) = |AB|. >
Следствие. Определитель произведения конечного числа квадратных матриц равен произведению их определителей.
< Доказательство проводится индукцией: | A1 ... (A) (j+1) | = | A1... Aj | | (A) (j+1) | = ... = | A1| ... | Ai+1 | . Эта цепочка равенств верна по теореме.>
ОБРАТНАЯ МАТРИЦА.
Пусть A = (aij) (n x n) квадратная матрица над полем Р.
Определение 1. Матрицу А будем называть вырожденной, если ее определитель равен 0. Матрицу А будем называть невырожденной в противном случае.
Определение 2. Пусть А Î Pn. Матрицу В Î Pn будем называть обратной к А, если АВ = ВА=Е.
Теорема (критерий обратимости матрицы).Матрица А обратима тогда и только тогда, когда она невырожденная.
< Пусть А имеет обратную матрицу. Тогда АА(^-1) = Е и, применяя теорему об умножении определителей, получаем | A | | A(^-1) | = | E | или | A | | A(^-1) | = 1. Следовательно, | A | ¹ 0.
Пусть, обратно, | A | ¹ 0. Надо показать, что существует матрица В такая, что АВ = ВА = Е. В качестве В возьмем такую матрицу:
В = ,
где Аij — алгебраическое дополнение к элементу аij . Тогда
АВ =
Следует заметить, что в результате получится единичная матрица (достаточно воспользоваться следствиями 1 и 2 из теоремы Лапласа), т.е. АВ = Е. Аналогично показывается, что ВА = Е. >
Пример. Для матрицы А найти обратную матрицу, или доказать, что ее нет.
А =
det A = -3 Þ обратная матрица существует. Теперь считаем алгебраические дополнения.
А11 = -3 А21 = 0 А31 = 6
А12 = 0 А22 = 0 А32=-3
А13 = 1 А23 = -1 А33 = -1
Итак, обратная матрица имеет вид: В = =
Алгоритм нахождения обратной матрицы для матрицы
1. Вычисляем det A.
2. Если он равен 0, то обратной матрицы не существует. Если det A не равен
0, считаем алгебраические дополнения .
3. Ставим алгебраические дополнения на соответствующие места.
4. Все элементы получившейся матрицы делим на det A.
СИСТЕМЫ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ.
Определение 1. Уравнение вида a1x1+ ....+an xn=b , где a, ... ,an — числа; x1, ... ,xn — неизвестные, называется линейным уравнением с n неизвестными.
s уравнений с n неизвестными называется системой s линейных уравнений с n неизвестными, т.е.
(1)
Матрица А, составленная из коэффициентов при неизвестных системы (1), называется матрицей системы (1). .
Если к матрице А добавить столбец свободных членов, то получим расширенную матрицу системы (1).
X = — столбец неизвестных. — столбец свободных членов.
В матричном виде система имеет вид: AX=B (2).
Решением системы (1) называют упорядоченный набор n чисел (α1 ,…, αn) таких, что если сделаем подстановку в (1) x1 = α1, x2 = α2 ,…, xn = αn , то мы получим числовые тождества.
Определение 2. Систему (1) называют совместной, если она имеет решения, и несовместной в противном случае.
Определение 3. Две системы называют эквивалентными, если множества их решений совпадают.
Существует универсальный способ решения системы (1) — метод Гаусса (метод последовательного исключения неизвестных)
Рассмотрим более подробно случай, когда s = n. Существует метод Крамера решения таких систем.
Пусть d = det ,
dj — определитель d, в котором j–тый столбец заменен столбцом свободных членов.
ПРАВИЛО КРАМЕРА
Теорема (правило Крамера). Если определитель системы d ¹ 0, тогда система имеет единственное решение, получающееся по формулам:
x1 = d1 / d …xn = dn / d
<Идея доказательства заключается в том, чтобы переписать систему (1) в форме матричного уравнения. Положим
X = , B =
и рассмотрим уравнение AX = B (2) с неизвестной матрицей-столбцом X. Так как A, X, B — матрицы размеров n x n, n x 1, n x 1 соответственно, то произведение прямоугольных матриц АХ определено и имеет те же размеры, что и матрица В. Таким образом, уравнение (2) имеет смысл.
Связь между системой (1) и уравнением (2) заключается в том, что является решением данной системы тогда и только тогда, когда
столбец есть решение уравнения (2).
Действительно, это утверждение означает выполнение равенства
=
= .
Последнее равенство, как равенство матриц, равносильно системе равенств
которое означает, что — решение системы (1).
Итак, решение системы (1) сводится к решению матричного уравнения (2). Так как определитель d матрицы А отличен от нуля, она имеет обратную матрицу А-1. Тогда АХ = В Þ А(^-1)(АХ) = А(^-1)В Þ (А(^-1)А)Х = А(^-1)В Þ ЕХ = А(^-1)В Þ Х = А(^-1)В (3). Следовательно, если уравнение (2) имеет решение, то оно задается формулой (3). С другой стороны, А(А(^-1)В) = (А А(^-1))В = ЕВ = В.
Поэтому Х = А(^-1)В есть единственное решение уравнения (2).
Так как ,
где Аij — алгебраическое дополнение элемента aij в определителе d, то
= ,
откуда (4).
В равенстве (4) в скобках написано разложение по элементам j-го столбца определителя dj, который получается из определителя d после замены в нем
j-го столбца столбцом свободных членов. Поэтому, xj = dj/ d. >
Следствие. Если однородная система n линейных уравнений от n неизвестных имеет ненулевое решение, то определитель этой системы равен нулю.