Автор: Татьяна Осипенко

Теорема об аддитивной группе матриц

Теорема. Пусть $ M_{m\times n} \left ( P\right )$ — множество матриц размеров $m\times n$ над полем $P,$ «$+$» — операция сложения матриц. Тогда пара $\left ( M_{m\times n} \left ( P \right ),\,+\right )$ — абелева группа.

Для доказательства теоремы необходимо проверить аксиомы группы и коммутативность операции сложения матриц.

Для записи аксиом и свойств в общем виде будем использовать следующие обозначения:

Ассоциативность

В общем виде аксиома ассоциативности группы выглядит так: $$\forall g_{1},\,g_{2},\,g_{3}\in G\;\left (g_{1}\ast g_{2}\right )\ast g_{3}=g_{1}\ast \left (g_{2}\ast g_{3}\right ).$$ Запишем ее для множества матриц размеров $m\times n:$ $$\forall A,B,C\in M_{m\times n}\left ( P \right )\;\left ( A+B \right )+C=A+\left ( B+C \right ).$$

Пусть $$A=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right),\; B=\left(\begin{matrix}b_{11}&b_{12} & \cdots &b_{1n} \\b_{21}&b_{22} & \cdots &b_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\b_{m1}&b_{m2}&\cdots &b_{mn} \end{matrix}\right),$$ $$C=\left(\begin{matrix}c_{11}&c_{12} & \cdots &c_{1n} \\c_{21}&c_{22} & \cdots &c_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\c_{m1}&c_{m2}&\cdots &c_{mn} \end{matrix}\right);$$ $$\left (A+B\right )+C=\left( \left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)+\left(\begin{matrix}b_{11}&b_{12} & \cdots &b_{1n} \\b_{21}&b_{22} & \cdots &b_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\b_{m1}&b_{m2}&\cdots &b_{mn} \end{matrix}\right) \right) +$$ $$+\left(\begin{matrix}c_{11}&c_{12} & \cdots &c_{1n} \\c_{21}&c_{22} & \cdots &c_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\c_{m1}&c_{m2}&\cdots &c_{mn}\end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix}a_{11}+b_{11}&a_{12}+b_{12} & \cdots &a_{1n}+b_{1n} \\a_{21}+b_{21}&a_{22}+b_{22} & \cdots &a_{2n}+b_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}+b_{m1}&a_{m2}+b_{m2}&\cdots &a_{mn}+b_{mn}\end{matrix}\right)+$$ $$+\left(\begin{matrix}c_{11}&c_{12} & \cdots &c_{1n} \\c_{21}&c_{22} & \cdots &c_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\c_{m1}&c_{m2}&\cdots &c_{mn} &\end{matrix}\right)=$$ $$=\left(\begin{matrix}a_{11}+b_{11}+c_{11}&a_{12}+b_{12}+c_{12} & \cdots &a_{1n}+b_{1n}+c_{1n} \\a_{21}+b_{21}+c_{21}&a_{22}+b_{22}+c_{22} & \cdots &a_{2n}+b_{2n}+c_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}+b_{m1}+c_{m1}&a_{m2}+b_{m2}+c_{m2}&\cdots &a_{mn}+b_{mn}+c_{mn} \end{matrix}\right);$$ $$A+\left ( B+C \right )=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)+$$ $$+\left(\left(\begin{matrix}b_{11}&b_{12} & \cdots &b_{1n} \\b_{21}&b_{22} & \cdots &b_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\b_{m1}&b_{m2}&\cdots &b_{mn} \end{matrix}\right)+\left(\begin{matrix}c_{11}&c_{12} & \cdots &c_{1n} \\c_{21}&c_{22} & \cdots &c_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\c_{m1}&c_{m2}&\cdots &c_{mn} \end{matrix}\right) \right)=$$ $$=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)+\left(\begin{matrix}b_{11}+c_{11}&b_{12}+c_{12} & \cdots &b_{1n}+c_{1n} \\b_{21}+c_{21}&b_{22}+c_{22} & \cdots &b_{2n}+c_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\b_{m1}+c_{m1}&b_{m2}+c_{m2}&\cdots &b_{mn}+c_{mn} \end{matrix}\right)=$$ $$=\left(\begin{matrix}a_{11}+b_{11}+c_{11}&a_{12}+b_{12}+c_{12} & \cdots &a_{1n}+b_{1n}+c_{1n} \\a_{21}+b_{21}+c_{21}&a_{22}+b_{22}+c_{22} & \cdots &a_{2n}+b_{2n}+c_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot\\a_{m1}+b_{m1}+c_{m1}&a_{m2}+b_{m2}+c_{m2}&\cdots &a_{mn}+b_{mn}+c_{mn} \end{matrix}\right).$$

$\left ( A+B \right )+C=A+\left ( B+C \right )\Rightarrow $ операция ассоциативна.

Аксиома нейтрального элемента

В общем виде аксиома нейтрального элемента группы выглядит так: $$\exists e\in G:\;\forall g\in G\;g\ast e=e\ast g=g.$$ Запишем ее для множества матриц размеров $m\times n:$ $$\exists O\in M_{m\times n}\left ( P \right ):\;\forall A\in M_{m\times n}\left ( P \right )\;A+O=O+A=A.$$ В нашем случае нейтральным элементом является нулевая матрица $O\in M_{m\times n}\left ( P \right ).$

Пусть $$A=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right),\; O =\left(\begin{matrix}0&0 & \cdots &0 \\0&0 & \cdots &0\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\0&0&\cdots &0 \end{matrix}\right).$$$$A+O=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)+\left(\begin{matrix}0&0 & \cdots &0 \\0&0 & \cdots &0\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\0&0&\cdots &0 \end{matrix}\right)=$$ $$=\left(\begin{matrix}a_{11}+0&a_{12}+0 & \cdots &a_{1n}+0 \\a_{21}+0&a_{22}+0 & \cdots &a_{2n}+0\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}+0&a_{m2}+0&\cdots &a_{mn}+0 \end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)=A.$$ $$O+A=\left(\begin{matrix}0&0 & \cdots &0 \\0&0 & \cdots &0\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\0&0&\cdots &0 \end{matrix}\right)+\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)=$$ $$=\left(\begin{matrix}0+a_{11}&0+a_{12} & \cdots &0+a_{1n} \\0+a_{21}&0+a_{22} & \cdots &0+a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\0+a_{m1}&0+a_{m2}&\cdots &0+a_{mn} \end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)=A.$$

$A+O=O+A=A\Rightarrow $ $O$ — нейтральный элемент.

Аксиома симметричных элементов

В общем виде аксиома симметричных элементов группы выглядит так: $$\forall g\in G\;\exists{g}’\in G:\;g\ast{g}’={g}’\ast g=e.$$ Запишем ее для множества матриц размеров $m\times n:$ $$\forall A\in M_{m\times n}\left ( P \right )\;\exists\left ( -A \right )\in M_{m\times n}\left ( P \right ):\;A+\left ( -A \right )=-A+A=O.$$

Пусть $$A=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right);$$ $$-A=-\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix}-a_{11}&-a_{12} & \cdots &-a_{1n} \\-a_{21}&-a_{22} & \cdots &-a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\-a_{m1}&-a_{m2}&\cdots &-a_{mn} \end{matrix}\right).$$ $$A+\left ( -A \right )=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)+\left(\begin{matrix}-a_{11}&-a_{12} & \cdots &-a_{1n} \\-a_{21}&-a_{22} & \cdots &-a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\-a_{m1}&-a_{m2}&\cdots &-a_{mn} \end{matrix}\right)=$$ $$=\left(\begin{matrix}a_{11}-a_{11}&a_{12}-a_{12} & \cdots &a_{1n}-a_{1n} \\a_{21}-a_{21}&a_{22}-a_{22} & \cdots &a_{2n}-a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}-a_{m1}&a_{m2}-a_{m2}&\cdots &a_{mn}-a_{mn} \end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix}0&0 & \cdots &0 \\0&0 & \cdots &0\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\0&0&\cdots &0 \end{matrix}\right)=O;$$$$-A+A=\left(\begin{matrix}-a_{11}&-a_{12} & \cdots &-a_{1n} \\-a_{21}&-a_{22} & \cdots &-a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\-a_{m1}&-a_{m2}&\cdots &-a_{mn} \end{matrix}\right)+\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)=$$ $$=\left(\begin{matrix} -a_{11}+a_{11}&-a_{12}+a_{12} & \cdots &-a_{1n}+a_{1n} \\-a_{21}+a_{21}&-a_{22}+a_{22} & \cdots &-a_{2n}+a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\-a_{m1}+a_{m1}& -a_{m2}+a_{m2}&\cdots &-a_{mn}+a_{mn} \end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix}0&0 & \cdots &0 \\0&0 & \cdots &0\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\0&0&\cdots &0 \end{matrix}\right)=O.$$

$A+\left ( -A \right )=-A+A=O \Rightarrow$ $A$ и $-A$ — симметричные элементы.

Коммутативность

Проверив все аксиомы, мы доказали, что $\left ( M_{m\times n} \left ( P \right ),\,+\right )$ — группа. Чтобы доказать, что она абелева, проверим коммутативность опреации.

Общий вид: $$\forall g_{1},g_{2}\in G\;g_{1}\ast g_{2}=g_{2}\ast g_{1}.$$ Для множества матриц размеров $m\times n:$ $$\forall A,B\in M_{m\times n}\left ( P \right )\;A+B=B+A.$$

Пусть $$A=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right),\; B=\left(\begin{matrix}b_{11}&b_{12} & \cdots &b_{1n} \\b_{21}&b_{22} & \cdots &b_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\b_{m1}&b_{m2}&\cdots &b_{mn} \end{matrix}\right);$$ $$A+B=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\ \cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)+\left(\begin{matrix}b_{11}&b_{12} & \cdots &b_{1n} \\b_{21}&b_{22} & \cdots &b_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\b_{m1}&b_{m2}&\cdots &b_{mn} \end{matrix}\right)=$$ $$=\left(\begin{matrix}a_{11}+b_{11}&a_{12}+b_{12} & \cdots &a_{1n}+b_{1n} \\a_{21}+b_{21}&a_{22}+b_{22} & \cdots &a_{2n}+b_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}+b_{m1}&a_{m2}+b_{m2}&\cdots &a_{mn}+b_{mn}\end{matrix}\right);$$ $$B+A=\left(\begin{matrix}b_{11}&b_{12} & \cdots &b_{1n} \\b_{21}&b_{22} & \cdots &b_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\b_{m1}&b_{m2}&\cdots &b_{mn} \end{matrix}\right)+\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)=$$ $$=\left(\begin{matrix}b_{11}+a_{11}&b_{12}+a_{12} & \cdots &b_{1n}+a_{1n} \\b_{21}+a_{21}&b_{22}+a_{22} & \cdots &b_{2n}+a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\b_{m1}+a_{m1}&b_{m2}+a_{m2}&\cdots &b_{mn}+a_{mn} \end{matrix}\right)=$$ $$=\left(\begin{matrix}a_{11}+b_{11}&a_{12}+b_{12} & \cdots &a_{1n}+b_{1n} \\a_{21}+b_{21}&a_{22}+b_{22} & \cdots &a_{2n}+b_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}+b_{m1}&a_{m2}+b_{m2}&\cdots &a_{mn}+b_{mn}\end{matrix}\right).$$

$A+B=B+A\Rightarrow$ операция коммутативна.

Доказав три аксиомы группы и коммутативность, мы доказали теорему об аддитивной группе матриц.

Литература

  1. Белозеров Г.С. Конспект лекций по линейной алгебре.
  2. Воеводин В.В. Линейная алгебра. М.: Наука, 1980.-400 с., стр. 23-26
  3. Фадеев Д.К. Лекции по алгебре. М.: Наука, 1984.-416 с., стр. 242-244

Матрицы. Виды матриц. Равенство матриц. Операции над матрицами

Матрицы. Виды матриц

Определение. Прямоугольная таблица, на пересечении строк и столбцов которой находятся элементы поля, называется матрицей.

Нагляднее всего использование подобных таблиц демонстрируется в решении систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ), поскольку решение зависит именно от матриц системы. Например, исходная система имеет вид:
$$ \left.\begin{matrix}a_{11}x_{1}+&\ldots& +a_{1n}x_{n} & = &b_{1}\\ \cdot & \cdot &\cdot & \cdot &\cdot\\a_{m1}x_{1}+ &\ldots& +a_{mn}x_{n} & = & b_{m}\end{matrix}\right\}.$$ Как видим, в системе $m$ — количество уравнений, а $n$ — количество неизвестных. Матрицы этой системы выглядят так: $$A=\left(\begin{matrix}a_{11} & \cdots & a_{1n} \\\cdot & \cdot & \cdot\\ a_{m1} & \cdots & a_{mn} \end{matrix}\right),\,B=\left(\begin{matrix}b_{1} \\\vdots \\ b_{m} \end{matrix}\right).$$
Матрица системы вида:
$$A\mid B=\left(\left.\begin{matrix}a_{11} & \cdots & a_{1n} \\\cdot & \cdot & \cdot \\a_{m1} & \cdots &a_{mn}\end{matrix}\right|\begin{matrix}b_{1}\\ \cdot \\ b_{m}\end{matrix}\right),$$
считается расширенной матрицей системы.

Определение. Элементы поля расположенные на пересечении строк и столбцов матрицы называются ее элементами.

Что касается индексации элементов матрицы, сперва записывается номер строки, в которой стоит элемент, а следом номер столбца. Нумерация строк и столбцов матрицы происходит вполне логичным образом: строки нумеруются сверху вниз, а столбцы — слева направо.

Определение. Количество строк и столбцов матрицы называют размерами матрицы.

Множество матриц над полем $P$ размеров $m\times n$ обозначим $M_{m\times n}\left ( P\right ),$ а в случае $m=n$ — $M_{n}\left ( P \right ).$ Традиционно матрицы обозначают большими латинскими буквами. Если надо указать, из каких элементов состоит матрица, то пишут $A=\left (a_{ij}\right )\in M_{m\times n}\left ( P \right ).$

Определение. Матрица, у которой одинаковое количество строк и столбцов, называется квадратной. Размер такой матрицы называют порядком.

Пример$$A=\left(\begin{array}{rrr}2 & -5 & 4 \\3 & 1 & 0 \\ 12 & 7 & 0 \end{array}\right),$$ $A$ — квадратная матрица третьего порядка.

Определение. Совокупность элементов квадратной матрицы, расположенных вдоль диагонали, идущей из левого верхнего угла в правый нижний, называется главной диагональю матрицы, а вторая диагональ — побочной (см. рис.1).

Рис. 1

Определение. Матрица $A=\left(
a_{ij}\right )\in M_{n}\left ( P \right )$ называется верхней (нижней) треугольной, если $a_{ij}=0$ для $i>j$ $(i<j).$ Иными словами, верхняя (нижняя) треугольная матрица — это матрица, у которой все элементы, расположенные ниже (выше) главной диагонали, равны нулю.

Пример$$A=\left(\begin{matrix}1 & 8 & 1 \\0 & 4 & 7 \\ 0 & 0 & 2 \end{matrix}\right),\;B=\left(\begin{matrix}1 & 0 & 0 \\8 & 4 & 0 \\ 1 & 7 & 2 \end{matrix}\right),$$

$A$ — верхняя треугольная матрица третьего порядка, $B$ — нижняя треугольная матрица третьего порядка.

Определение. Если квадратная матрица является как нижней, так и верхней треугольной, то она называется диагональной. Иными словами, диагональная матрица — это матрица, у которой все элементы вне главной диагонали равны нулю.

Пример$$A=\left(\begin{matrix}1 & 0 & 0 \\0 & 2 & 0 \\ 0 & 0 & 3 \end{matrix}\right),$$

$A$ — диагональная матрица третьего порядка.

Определение. Диагональная матрица, у которой все элементы главной диагонали равны между собой, называется скалярной.

Пример$$A=\left(\begin{matrix}8 & 0 & 0 \\0 & 8 & 0 \\ 0 & 0 & 8 \end{matrix}\right),$$

$A$ — скалярная матрица третьего порядка.

Определение. Скалярная матрица, у которой диагональные элементы равны единице поля, называется единичной.

Пример$$A=\left(\begin{matrix}1 & 0 & 0 \\0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{matrix}\right),$$

$A$ — единичная матрица третьего порядка.

Определение. Матрица, все элементы которой равны нулю, называется нулевой.

Пример$$A=\left(\begin{matrix}0 & 0 & 0 \\0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{matrix}\right),$$

$A$ — нулевая матрица третьего порядка.

Определение. Матрица вида $$A=\left(\begin{matrix}A_{1}&& 0 \\ &\ddots & \\ 0 & &A_{s} \end{matrix}\right),$$ где $A_{1}…A_{s}$ — квадратные матрицы (блоки) произвольных порядков, расположенные таким образом, что их главные диагонали составляют главную диагональ матрицы $A,$ а остальные элементы, не входящие в блоки равны нулю, называется клеточнодиагональной или квазидиагональной.

Пример$$A=\left(\begin{matrix}2&5&0&0&0&0\\6&3&0&0&0&0\\0&0&1&4&5&0\\0&0&2&2&3&0\\0&0&9&1&7&0\\0&0&0&0&0&4\end{matrix}\right),$$

$A$ — клеточнодиагональная (квазидиагональная) матрица шестого порядка.

Равенство матриц. Операции над матрицами

Равенство матриц

Определение. Две матрицы одинаковых размеров называются равными, если совпадают их элементы с одинаковыми индексами.

Замечание. Для матриц $A=\left (a_{ij}\right ),$ $B=\left (b_{ij}\right )\in M_{m\times n}\left ( P \right )$ равенство $A=B,$ т.е. $\left (a_{ij}\right )=\left (b_{ij}\right )$ означает $a_{ij}=b_{ij}$ для всех $i=\overline{1,\,m}$ и $j=\overline{1,\,n}.$

Пример$$A=\left(\begin{matrix}2&3\\0&1\end{matrix}\right),\;B=\left(\begin{matrix}2&3\\0&1\end{matrix}\right).$$ Порядок матрицы $A$ совпадает с порядком матрицы $B,$ и элементы матриц с соотвествующими индексами равны, поэтому $A=B$.

Сложение матриц

Определение. Пусть заданы матрицы $A=\left(a_{ij}\right ),$ $B=\left(b_{ij}\right )\in M_{m\times n}\left ( P \right ).$ Их суммой называется матрица $C=\left (c_{ij}
\right ) = A+B=\left (a_{ij}\right )+\left (b_{ij}\right )=\left(a_{ij}+b_{ij}\right )\in M_{m\times n}\left ( P \right ).$

Таким образом, можно складывать матрицы одинаковых размеров. При этом получается матрица тех же размеров.

Пример$$A=\left(\begin{array}{rrr}5&-8\\2&0\\1&4\end{array}\right),\,B=\left(\begin{array}{rrr}1&9\\4&3\\-1&-5\end{array}\right),\;A+B-?$$

Решение

$$A+B=\left(\begin{array}{rrr}5&-8\\2&0\\1&4\end{array}\right)+\left(\begin{array}{rrr}1&9\\4&3\\-1&-5\end{array}\right)=$$ $$=\left(\begin{array}{rrr}5+1&-8+9\\2+4&0+3\\1-1&4-5\end{array}\right)=\left(\begin{array}{rrr}6&1\\6&3\\0&-1\end{array}\right).$$

[свернуть]

Умножение на элемент поля

Определение. Пусть задана матрица $A=\left (a_{ij}
\right )\in M_{m\times n}\left ( P \right )$ и элемент поля $\lambda \in P.$ Тогда произведением матрицы $A$ на элемент $\lambda$ называется матрица $$B=\left (b_{ij}\right )=\lambda \cdot A=\lambda \cdot \left (a_{ij}\right )=\left (\lambda \cdot a_{ij}\right )\in M_{m\times n}\left (P \right ).$$

Умножая матрицу произвольных размеров на элемент поля, в результате получаем матрицу тех же размеров, каждый элемент которой равен произведению соответствующего элемента исходной матрицы на элемент поля.

Пример$$A=\left(\begin{array}{rrr}0 & -1 & 8 \\4 & 1/2 & 2 \\ -6 & 0 & 3 \end{array}\right),\;-\frac{1}{2}\cdot A-?$$

Решение

$$-\frac{1}{2}\cdot A=-\frac{1}{2}\cdot \left(\begin{array}{rrr}0 & -1 & 8 \\4 & 1/2 & 2 \\ -6 & 0 & 3 \end{array}\right)=$$ $$=\left(\begin{array}{rrr}-1/2\cdot 0 & -1/2\cdot \left (-1\right ) & -1/2\cdot 8 \\-1/2\cdot 4 & -1/2\cdot 1/2 & -1/2\cdot 2 \\ -1/2\cdot \left (-6\right ) & -1/2\cdot 0 & -1/2\cdot 3 \end{array}\right)=$$ $$=\left(\begin{array}{rrr}0 & 1/2 & -4 \\-2 & -1/4 & -1 \\ 3 & 0 & -3/2 \end{array}\right).$$

[свернуть]

Отметим простейшие свойства операции умножения на элемент поля. Именно:

  1. $1\cdot A=A,\;$ $\forall A\in M_{m\times n}\left ( P \right );$
  2. $\lambda \cdot \left ( \mu \cdot A \right )=\left ( \lambda \mu \right )\cdot A=\left ( \mu \lambda \right ) \cdot A,\;$ $\forall \lambda ,\mu \in P,$ $\forall A\in M_{m\times n}\left ( P\right );$
  3. $\left ( \lambda +\mu \right )\cdot A=\lambda \cdot A+\mu \cdot A,$ $\forall \lambda ,\mu \in P,\;$ $\forall A\in M_{m\times n}\left ( P\right );$
  4. $\lambda \cdot \left ( A+B \right )=\lambda \cdot A+\lambda \cdot B,$ $\forall \lambda \in P,\,$ $\forall A,B\in M_{m\times n}\left ( P \right ).$

Умножение матриц

Определение. Пусть заданы матрицы $A=\left (a_{ij}\right )\in M_{m\times n}\left ( P \right ),$ $B=\left (b_{ij}\right )\in M_{n\times s}\left ( P \right ).$ Произведением матрицы $А$ на матрицу $В$ называется матрица $C=A\cdot B,\,$ $C=\left (c_{ij}\right )\in M_{m\times s}\left ( P \right )$ такая, что $c_{ij}=\sum\limits_{k=1}^{n}a_{ik}\cdot b_{kj}$ для всех $i=\overline{1,\,m}$ и $j=\overline{1,\,s}.$

Из операций над матрицами умножение считается самой трудной. Рассмотрим эту операцию подробнее. На рис.2 используем вторую строку первой матрицы и третий столбец второй матрицы. $$1\cdot 2+2\cdot 2+0\cdot 5=6.$$ Получившийся элемент стоит в строке и столбце с теми же номерами (вторая строка, третий столбец).

Рис. 2

Аналогично находятся другие элементы. На рис.3 используем первую строку матрицы слева и четвертый столбец матрицы справа.$$2\cdot 3+3\cdot 2+4\cdot 1=16.$$ Как видим, получившийся элемент стоит в строке и столбце с соответствующими номерами.

Рис. 3

Пример$$A=\left(\begin{matrix}1 & 4 & 7 \\2 & 0 & 2\end{matrix}\right),\;B=\left(\begin{matrix}6 & 1 & 1\\7 & 3 & 2\\1&5&4\end{matrix}\right),\;A\cdot B-?$$

Решение

Количество стoлбцов матрицы $A$ совпадает с количеством строк матрицы $B$, поэтому существует произведение $A\cdot B.$

$$A\cdot B=\left(\begin{matrix}1 & 4 & 7 \\2 & 0 & 2\end{matrix}\right)\cdot \left(\begin{matrix}6 & 1 & 1\\7 & 3 & 2\\1&5&4\end{matrix}\right)=$$ $$=\left(\begin{matrix}1\cdot 6+4\cdot 7+7\cdot 1 & 1\cdot 1+4\cdot 3+7\cdot 5 & 1\cdot 1+4\cdot 2+ 7\cdot 4\\2\cdot 6+0\cdot 7+2\cdot 1 & 2\cdot 1+0\cdot 3+2\cdot 5& 2\cdot 1+0\cdot 2+2\cdot 4\end{matrix}\right)=$$ $$=\left(\begin{matrix}41 & 48 & 37\\14 & 12 & 10\end{matrix}\right).$$

[свернуть]

Легко заметить, что не любые матрицы можно перемножить. Требуется, чтобы число столбцов матрицы слева совпадало с количеством строк матрицы справа. Кроме того, если существуют оба произведения $A\cdot B$ и $B\cdot A,$ то, произведение $A\cdot B,$ вообще говоря, не равно произведению $B\cdot A,$ то есть операция умножения матриц не является коммутативной. Это объясняется несимметричностью использования строк и столбцов левого и правого сомножителей. Однако умножение матриц обладает свойством ассоциативности.

Пример

$$A=\left(\begin{matrix}3 & 6 \\4 & 10\\2&8\end{matrix}\right),\;B=\left(\begin{matrix}1 & 5&3\\7 &2&0\end{matrix}\right).$$ $$A\cdot B=\left(\begin{matrix}3 & 6 \\4 & 10\\2&8\end{matrix}\right)\cdot \left(\begin{matrix}1 & 5&3\\7 &2&0\end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix}45 & 27&9 \\74 & 40&12\\58&26&6\end{matrix}\right);$$ $$B\cdot A=\left(\begin{matrix}1 & 5&3\\7 &2&0\end{matrix}\right)\cdot \left(\begin{matrix}3 & 6 \\4 & 10\\2&8\end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix}29 & 80 \\29 & 62\end{matrix}\right).$$ $$\left(\begin{matrix}45 & 27&9 \\74 & 40&12\\58&26&6\end{matrix}\right)\neq \left(\begin{matrix}29 & 80 \\29 & 62\end{matrix}\right)\Rightarrow A\cdot B\neq B\cdot A.$$

[свернуть]

Примеры задач

Пример 1. Даны матрицы $A$, $B$ и $C$. Найти матрицу $D=-2\cdot A\cdot B\cdot E+C,\;$ $E$ — единичная матрица соответствующего порядка. $$A=\left(\begin{matrix}-2 & -3 & -5 \\-1 & -2 & -8\\ -4& -6 & -1\end{matrix}\right),\;B=\left(\begin{matrix}2 & 1 & 10\\7 & 3 & 3\\1&5&4\end{matrix}\right),\;C=\left(\begin{matrix}21 & 42 & 4\\-6 & 12 & 9\\14&10&1\end{matrix}\right).$$

Решение

Первое действие — умножение элемента поля на матрицу $A.$$$-2\cdot A=-2\cdot \left(\begin{matrix}-2 & -3 & -5 \\-1 & -2 & -8\\ -4& -6 & -1\end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix}4 & 6 & 10 \\2 & 4 & 16\\ 8& 12 & 2\end{matrix}\right).$$

Второе действие — умножение полученной матрицы на матрицу $B.$ $$\left(\begin{matrix}4 & 6 & 10 \\2 & 4 & 16\\ 8& 12 & 2\end{matrix}\right)\cdot B=\left(\begin{matrix}4 & 6 & 10 \\2 & 4 & 16\\ 8& 12 & 2\end{matrix}\right)\cdot \left(\begin{matrix}2 & 1 & 10\\7 & 3 & 3\\1&5&4\end{matrix}\right)=$$ $$=\left(\begin{matrix}60 & 72 & 98 \\48 & 94 & 96\\ 102& 54 & 124\end{matrix}\right).$$

Третье действие — умножение полученной матрицы на единичную матрцу соответствующего порядка. Логично, что реультат умножения на единичную матрицу будет равен исходой матрице. $$\left(\begin{matrix}60 & 72 & 98 \\48 & 94 & 96\\ 102& 54 & 124\end{matrix}\right)\cdot \left(\begin{matrix}1 & 0 & 0 \\0 & 1 & 0\\ 0& 0 & 1\end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix}60 & 72 & 98 \\48 & 94 & 96\\ 102& 54 & 124\end{matrix}\right).$$

И последнее — складывание полученной матрицы и матрицы $C.$ $$\left(\begin{matrix}60 & 72 & 98 \\48 & 94 & 96\\ 102& 54 & 124\end{matrix}\right)+\left(\begin{matrix}21 & 42 & 4\\-6 & 12 & 9\\14&10&1\end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix}81 & 114 & 102 \\42 & 106 & 105\\ 116& 64 & 125\end{matrix}\right).$$ $$D=\left(\begin{matrix}81 & 114 & 102 \\42 & 106 & 105\\ 116& 64 & 125\end{matrix}\right).$$

[свернуть]

Пример 2. Дана матрица $A$. Найти $A^{3},$ $$A=\left(\begin{matrix}2 & 3 & 7 \\1 & 1 & 13\\ 0& 4 & 8\end{matrix}\right).$$

Решение

По определению возведение числа в степень $n$ — умножение числа на себя $n$ раз. Возведение матриц в степень происходит похожим образом. То есть $A^{3}=A\cdot A^{2} = A\cdot A\cdot A.$

Найдем $A^{2}.$ $$A^{2}=A\cdot A=\left(\begin{matrix}2 & 3 & 7 \\1 & 1 & 13\\ 0& 4 & 8\end{matrix}\right)\cdot \left(\begin{matrix}2 & 3 & 7 \\1 & 1 & 13\\ 0& 4 & 8\end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix}7 & 37 & 109 \\3 & 56 & 124\\ 4& 36 & 116\end{matrix}\right);$$

Теперь найдем $A^{3}.$ $$A^{3}=A\cdot A^{2}=\left(\begin{matrix}2 & 3 & 7 \\1 & 1 & 13\\ 0& 4 & 8\end{matrix}\right)\cdot \left(\begin{matrix}7 & 37 & 109 \\3 & 56 & 124\\ 4& 36 & 116\end{matrix}\right) =\left(\begin{matrix}51 & 494 & 1402 \\62 & 561 & 1741\\ 44& 512 & 1424\end{matrix}\right).$$

$$A^{3}=\left(\begin{matrix}51 & 494 & 1402 \\62 & 561 & 1741\\ 44& 512 & 1424\end{matrix}\right).$$

[свернуть]

Матрицы. Виды матриц. Равенство матриц. Операции над матрицами

Для закрепления материала предлагается тест:

Литература

  1. Белозеров Г.С. Конспект лекций по линейной алгебре.
  2. Воеводин В.В. Линейная алгебра. М.: Наука, 1980.-400 с., стр. 194-197
  3. Фадеев Д.К. Лекции по алгебре. М.: Наука, 1984.-416 с., стр. 72-80
  4. Проскуряков И.В. Сборник задач по линейной алгебре. М.: Наука, 1984.-384 с., стр. 112-115

M2260. Наибольшее значение суммы

Задача из журнала «Квант» (2012 год, 4 выпуск)

Условие

Сто неотрицательных чисел $x_{1},x_{2},\ldots,x_{100}$ расставлены по кругу так, что сумма любых трех подряд идущих чисел не превосходит $1$ (т. е. $x_{1}+x_{2}+x_{3}\leqslant 1,x_{2}+x_{3}+x_{4}\leqslant 1,\ldots,x_{100}+x_{1}+x_{2}\leqslant 1$). Найдите наибольшее значение суммы $$S=x_{1}x_{3}+x_{2}x_{4}+x_{3}x_{5}+x_{4}x_{6}+\ldots+x_{99}x_{1}+x_{100}x_{2}.$$

Ответ:$\frac{25}{2}.$

Решение

Положим $x_{2i}=0$, $x_{2i-1}=\frac{1}{2}$ для всех $i=1,\ldots,50.$ Тогда $S=50\cdot\left(\frac{1}{2}\right )^{2}=\frac{25}{2}$. Итак, остается доказать, что $S\leqslant\frac{25}{2}$ для всех значений $x_{i},$ удовлетворяющих условию.

При любом $i$ от $1$ до $50$ имеем $x_{2i-1}\leqslant 1-x_{2i}-x_{2i+1}$,$x_{2i+2}\leqslant 1-x_{2i}-x_{2i+1}.$ По неравенству о средних,
\begin{multline*}
x_{2i-1}x_{2i+1}+x_{2i}x_{2i+2}\leqslant \\ \leqslant\left(1-x_{2i}-x_{2i+1}\right)x_{2i+1}+x_{2i}\left(1-x_{2i}-x_{2i+1}\right )=\\ =\left ( x_{2i}+x_{2i+1} \right )\left(1-x_{2i}-x_{2i+1}\right)\leqslant \\ \leqslant\left ( \frac{\left ( x_{2i}+x_{2i+1} \right )+\left( 1-x_{2i}-x_{2i+1} \right)}{2}\right )^{2}=\frac{1}{4}.\end{multline*}
Складывая получившиеся неравенства для $i=1,2,\ldots,50$, приходим к нужному неравенству $$\sum\limits_{i=1}^{50}\left(x_{2i-1}x_{2i+1}+x_{2i}x_{2i+2}\right)\leqslant 50\cdot\frac{1}{4}=\frac{25}{2}.$$

Замечание. Предложенное решение показывает, что верен следующий несколько более общий факт. Пусть $2n$ неотрицательных чисел $x_{1},\ldots,x_{2n}$ записаны в ряд, и пусть $x_{i}+x_{i+1}+x_{i+2}\leqslant 1$ для всех $i=1,2,\ldots,2n-2.$ Тогда $$\sum\limits_{i=1}^{2n-2}x_{i}x_{i+2}\leqslant\frac{n-1}{4}.$$Исходное неравенство получается как частный случай для ряда из чисел $x_{1}, x_{2},\ldots,x_{100},x_{1},x_{2}.$

И. Богданов

М1322. О правильном треугольнике

Задача из журнала «Квант» (1992 год, 7 выпуск)

Условие

Три отрезка, выходящие из разных вершин треугольника $ABC$ и пересекающиеся в одной точке $M$, делят его на шесть треугольников. В каждый из них вписана окружность. Оказалось, что четыре из этих окружностей равны. Следует ли отсюда, что треугольник $ABC$ — правильный, если $M$ — точка пересечения а)медиан, б)высот, в)биссектрис, г)$M$ — произвольная точка внутри треугольника?

Решение

Ответ: а), б), в) да; г) нет.

Назовем треугольники, в которые вписаны окружности равных радиусов, отмеченными. Заметим, что какие-то два из отмеченных треугольников примыкают к одной из сторон треугольника $ABC$. Пусть, для определенности, это будут треугольники $BMD$ и $DMC$.

  1. Рис. 1

    Поскольку равны площади и радиусы вписанных окружностей отмеченных треугольников, равны и их периметры. Поэтому (рис.$1$) $BM = MC$, и, следовательно, $AB = AC$. Пусть $AD = m$, $BE = CF = n$, $AB = AC = l$, $BC = a$, а треугольник $BMF$ — отмеченный. Тогда из равенства периметров треугольника $BMF$ и $BMD$ получаем $$\frac{1}{2}+\frac{n}{3}+\frac{2n}{3}=\frac{a}{2}+\frac{2n}{3}+\frac{m}{3},$$
    т. е. $$\frac{1}{2}+\frac{n}{3}=\frac{a}{2}+\frac{m}{3}. \tag{*}$$
    Пусть $X$ и $Y$ — точки касания вписанных окружностей (см. рис.$1$) со сторонами $BD$ и $BF$, $DX = x$, $FY = y$. Из свойств отрезков касательной следует, что $$BM = \frac{1}{2}-y+\frac{n}{3}-y=\frac{a}{2}-x+\frac{m}{3}-x,$$ и с учетом $\left(*\right)$ получаем $$x=y.$$ Поскольку $\angle ADB$ — прямой, $\angle CFB$ — тоже прямой, т. е. медиана $CF$ является высотой, и треугольник $ABC$ — правильный.

    Если отмечен треугольник $AME$, то, как и раньше, получаем из равенства периметров $$\frac{l}{2}+\frac{2m}{3}+\frac{n}{3}=\frac{a}{2}+\frac{2n}{3}+\frac{m}{3},$$ т. е. $$\frac{l-a}{2}=\frac{n-m}{3}.\tag{**}$$

    Однако во всяком треугольнике большей стороне соответствует меньшая медиана. Поэтому, если $l>a$, то $n<m$, наоборот, при $l<a$ будет $n>m$, так что равенство (**) возможно лишь при $a=l$. Итак, и в этом случае утверждение доказано.

    Остальные ситуации совпадают с разобранными с точностью до обозначений.

  2. Рис. 2

    И в этом случае треугольники $BMD$ и $CMD$ равны (рис.$2$), поскольку $\angle BMD = \angle CMD$ (эти углы равны, так как окружности одинаковых радиусов касаются отрезка $MD$ в одной точке). Значит, $BD=DC$, $AB=AC$, $MF=ME$, $BF=EC$, так что равны треугольники $MBF$ и $MEC$. Если они отмеченные, то равны и треугольники $MBF$ и $MBD$ (у них общая гипотенуза $BM$ и равные радиусы вписанных окружностей, при этом $\angle FBM=\angle MBD$ — в противном случае, фигура $MFBD$ окажется прямоугольником).

    Если отмечены равные треугольники $AMF$ и $AME$, то равны и треугольники $AME$ и $BMD$ (они подобны и имеют одинаковые радиусы вписанных окружностей). Но тогда $AD=BE$, что и завершает доказательство.

  3. Рис. 3

    Мы можем считать отмеченными треугольники $AMF$ и $AME$ (рис.$3$). Но тогда окружности, вписанные в эти треугольники, касаются отрезка $AM$ в общей точке. Отсюда следует, что $\angle AME=\angle AMF$ и $\angle ABE = \angle ACF$, т. е. $\angle B=\angle C$ и $AB=AC$. Если отмечен треугольник $BMF$, то, пользуясь формулой для площади $S=rp$ применительно к треугольникам $AMF$ и $FMB$, получаем $$\frac{AM+MF+AF}{AF}=\frac{MF+BF+BM}{BF}.\tag{***}$$ Применяя к этим треугольникам теорему синусов, перепишем (***) так:$$\frac{\sin\alpha +\sin(2\alpha +\beta )}{\cos\beta }= \frac{\sin\beta +\sin(2\alpha +\beta )}{\cos2\beta },$$ откуда получаем после преобразований (пользуясь тем, что $\alpha +2\beta =\frac{\pi}{2}$), что $$\sin3\beta =1, т. е. \beta =\frac{\pi}{6},$$ т. е. $ABC$ — правильный треугольник.

    Если отмечены треугольники $BMD$ и $CMD$, то , так как точка $M$ — центр вписанной в треугольник $ABC$ окружности, получаем $$\frac{S_{AME}}{AE}=\frac{S_{CMD}}{CD},$$ что дает (формула $S=rp$) $$\frac{AE+EM+MA}{AE}=\frac{CM+MD+DC}{CD},$$ после чего, рассуждая как и раньше, приходим к равенству $$\cos2\beta +\sin3\beta =1+\sin\beta ,$$ из которого находим без труда $\beta =\frac{\pi}{6}$. И в этом случае $ABC$ — правильный треугольник.

  4. Рис. 4

    Треугольник $ABC$ может и не быть равносторонним. Для его построения (рис.$4$) проведем прямую, перпендикулярную $AF$, и выберем на ней точку $M$ так, что $\frac{\pi }{2}>\angle MAF>\frac{\pi }{3}$. В построенные на рисунке 4 углы впишем равные окружности с центрами $O_{1}$ и $O_{2}$, затем из точки $A$ проведем касательную к окружности $O_{2}$. Эта касательная пересечет прямую $MF$, в некоторой точке $C$. Симметрично отразив картинку относительно прямой $MF$, получим неправильный равнобедренный треугольник $ABC$ $\left(AC=BC\right)$, удовлетворяющий условию задачи.

В. Сендеров