Matrice. Determinanti. Sisteme liniare

Σχετικά έγγραφα
Lucian Maticiuc CURS I II. 1 Matrice şi determinanţi. Sisteme de ecuaţii liniare. 1.1 Matrice şi determinanţi

, m ecuańii, n necunoscute;

Spatii liniare. Exemple Subspaţiu liniar Acoperire (înfăşurătoare) liniară. Mulţime infinită liniar independentă

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1

2 Transformări liniare între spaţii finit dimensionale

1. Sisteme de ecuaţii liniare Definiţia 1.1. Fie K un corp comutativ. 1) Prin sistem de m ecuaţii liniare cu n necunoscute X 1,...

Adriana-Ioana Lefter DIFERENŢIALE) Anul I, Facultatea de Chimie Note de curs

Activitatea A5. Introducerea unor module specifice de pregătire a studenţilor în vederea asigurării de şanse egale

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare

Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii.

Cursul de recuperare Algebra. v n. daca in schimb exista coecienti λ 1, λ 2,..., λ n nu toti nuli care satisfac relatia (1), de exemplu λ i 0 = A =

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale.

1.4 Schimbarea bazei unui spaţiu vectorial

Integrala nedefinită (primitive)

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate.

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1

Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor

Curs 1 Şiruri de numere reale

Ariadna Lucia Pletea Adrian Corduneanu Mircea Lupan LECŢII DE ALGEBRĂ LINIARĂ

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii

Nicolae Cotfas ELEMENTE DE EDITURA UNIVERSITĂŢII DIN BUCUREŞTI

Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi"

elemente de geometrie euclidiană

SERII NUMERICE. Definiţia 3.1. Fie (a n ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0

COLEGIUL NATIONAL CONSTANTIN CARABELLA TARGOVISTE. CONCURSUL JUDETEAN DE MATEMATICA CEZAR IVANESCU Editia a VI-a 26 februarie 2005.

Matrici şi sisteme de ecuaţii liniare

Curs 2 Şiruri de numere reale

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă.

Vectori liberi Produs scalar Produs vectorial Produsul mixt. 1 Vectori liberi. 2 Produs scalar. 3 Produs vectorial. 4 Produsul mixt.

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile

Curs 4 Serii de numere reale

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a.

Subiecte Clasa a VII-a

CURS 5 Spaţii liniare. Spaţiul liniar R n

5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE.

Subiecte Clasa a VIII-a

Toate subiectele sunt obligatorii. Timpul de lucru efectiv este de 3 ore. Se acordă din oficiu 10 puncte. SUBIECTUL I.

CURS XI XII SINTEZĂ. 1 Algebra vectorială a vectorilor liberi

Seminar Algebra. det(a λi 3 ) = 0

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro

Ecuaţia generală Probleme de tangenţă Sfera prin 4 puncte necoplanare. Elipsoidul Hiperboloizi Paraboloizi Conul Cilindrul. 1 Sfera.

Conice. Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea. U.T. Cluj-Napoca

2.9 Forme biafine Forme pătratice afine. Aducerea la forma canonică Centre de simetrie Varietăţi pătratice...

Algebră liniară CAPITOLUL 1

Sisteme liniare - metode directe

Gheorghe PROCOPIUC PROBLEME DE ALGEBRĂ LINIARĂ GEOMETRIE

1.3 Baza a unui spaţiu vectorial. Dimensiune

Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal

Functii Breviar teoretic 8 ianuarie ianuarie 2011

Lucrare. Varianta aprilie I 1 Definiţi noţiunile de număr prim şi număr ireductibil. Soluţie. Vezi Curs 6 Definiţiile 1 şi 2. sau p b.

Spaţii vectoriale. Definiţia 1.1. Fie (K, +, ) un corp şi (V, +) un grup abelian.

1 Preliminarii. M 3, (a b) c = a (b c) (notăm a b c, obţinând astfel şi x 1 x 2... x n

Concurs MATE-INFO UBB, 1 aprilie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ

Progresii aritmetice si geometrice. Progresia aritmetica.

Profesor Blaga Mirela-Gabriela DREAPTA

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006

CONCURSUL DE MATEMATICĂ APLICATĂ ADOLF HAIMOVICI, 2017 ETAPA LOCALĂ, HUNEDOARA Clasa a IX-a profil științe ale naturii, tehnologic, servicii

BARAJ DE JUNIORI,,Euclid Cipru, 28 mai 2012 (barajul 3)

Lectia VI Structura de spatiu an E 3. Dreapta si planul ca subspatii ane

Seminariile Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reziduurilor

MARCAREA REZISTOARELOR

VARIANTE PENTRU BACALAUREAT, M1-1, 2007

Contract POSDRU/86/1.2/S/ POSDRU ID * Bucureşti 2012

Sala: Octombrie 2014 SEMINAR 1: ALGEBRĂ. este un Q-spaţiu vectorial, faţă de operaţiile uzuale de adunare şi înmulţire cu un număr raţional.

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

MODELE DE TESTE GRILĂ PENTRU ADMITEREA DISCIPLINA: ALGEBRĂ (cls. a IX-a, a X-a, a XI-a)

T R A I A N ( ) Trigonometrie. \ kπ; k. este periodică (perioada principală T * =π ), impară, nemărginită.

SEMINAR 14. Funcţii de mai multe variabile (continuare) ( = 1 z(x,y) x = 0. x = f. x + f. y = f. = x. = 1 y. y = x ( y = = 0

Conice - Câteva proprietǎţi elementare

III. Reprezentarea informaţiei în sistemele de calcul

Sisteme de ecuaţii diferenţiale

Laborator 11. Mulţimi Julia. Temă

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE

CURS 11: ALGEBRĂ Spaţii liniare euclidiene. Produs scalar real. Spaţiu euclidian. Produs scalar complex. Spaţiu unitar. Noţiunea de normă.

Curs 7. Definiţia II Un grup G este o mulţime, împreună cu o operaţie binară

Principiul Inductiei Matematice.

1. Mulţimi. Definiţia mulţimii.

Capitolul 4. Integrale improprii Integrale cu limite de integrare infinite

DEFINITIVAT 1993 PROFESORI I. sinx. 0, dacă x = 0

Criptosisteme cu cheie publică III

Să se arate că n este număr par. Dan Nedeianu

Teste admitere Facultatea de Automatică şi Calculatoare Domeniul Calculatoare şi Tehnologia Informaţiei

MATRICE. DETERMINAN I.

Criterii de comutativitate a grupurilor

SEMINAR TRANSFORMAREA FOURIER. 1. Probleme

Subiecte Clasa a V-a

Capitolul 4 PROPRIETĂŢI TOPOLOGICE ŞI DE NUMĂRARE ALE LUI R. 4.1 Proprietăţi topologice ale lui R Puncte de acumulare

Orice izometrie f : (X, d 1 ) (Y, d 2 ) este un homeomorfism. (Y = f(x)).

riptografie şi Securitate

Olimpiada Naţională de Matematică Etapa locală Clasa a IX-a M 1

Examen AG. Student:... Grupa:... ianuarie 2011

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate

CAPITOLUL 4 FUNCŢIONALE LINIARE, BILINIARE ŞI PĂTRATICE

Ecuatii trigonometrice

GEOMETRIE PLANĂ TEOREME IMPORTANTE ARII. bh lh 2. abc. abc. formula înălţimii

z a + c 0 + c 1 (z a)

2.1 Sfera. (EGS) ecuaţie care poartă denumirea de ecuaţia generală asferei. (EGS) reprezintă osferă cu centrul în punctul. 2 + p 2

Transcript:

Matrice 1 Matrice Adunarea matricelor Înmulţirea cu scalar. Produsul 2 Proprietăţi ale determinanţilor Rangul unei matrice 3 neomogene omogene Metoda lui Gauss (Metoda eliminării)

Notiunea de matrice Matrice Adunarea matricelor Înmulţirea cu scalar. Produsul Fie Γ corpul comutativ al numerelor reale Γ = R sau complexe Γ = C. Definiţie Numim matrice cu elemente din Γ cu m linii şi n, coloane (m, n N) tabelul A = a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a m1 a m2 a mn = (a ij), i = 1, m j = 1, n. Notăm mulţimea matricelor cu M m,n (Γ). Dacă m = n notăm M n (Γ)

Matrice particulare Matrice Adunarea matricelor Înmulţirea cu scalar. Produsul Matrice linie Vom nota A M 1,n (Γ). Matrice coloană. Vom nota A M m,1 (Γ). A = ( a 11 a 12 a 1n ). A = a 11 a 21 a m1.

Matrice Adunarea matricelor Înmulţirea cu scalar. Produsul A M n (Γ) este diagonală dacă are forma: A = a 11 0 0 0 a 22 0 0 0 a nn = diag (a 11, a 22,, a nn ). A M n (Γ) este triunghiulară inferior sau superior dacă are forma: a 11 0 0 a 11 a 12 a 1n A = a 21 a 22 0 A = 0 a 22 a 21 a n1 a n1 a nn 0 0 a nn

Matrice Egalitate şi suma de matrice Adunarea matricelor Înmulţirea cu scalar. Produsul Definiţie Matricele A = (a ij ), B = (b ij ) M mn (Γ), i = 1, m j = 1, n se numesc egale dacă a ij = b ij, i = 1, m j = 1, n Definiţie Date matricele A = (a ij ), B = (b ij ) M mn (Γ), i = 1, m j = 1, n numim suma, matricea A + B M mn (Γ) de forma A + B = (a ij + b ij ), i = 1, m j = 1, n

Grupul M mn (Γ) Matrice Adunarea matricelor Înmulţirea cu scalar. Produsul Mulţimea M mn (Γ) formează grup comutativ fată de adunare, adică satisface axiomele 1 A, B M mn (Γ), A + B M mn (Γ) 2 A, B, C M mn (Γ), (A + B) + C = A + (B + C) 3 O mn M mn (Γ) astfel ca A + O mn = O mn + A = A, A M mn (Γ) 4 A M mn (Γ), A M mn (Γ) astfel ca A + ( A) = ( A) + A = O mn 5 A, B M mn (Γ), A + B = B + A

Matrice Înmulţirea cu scalar. Produsul. Adunarea matricelor Înmulţirea cu scalar. Produsul Definiţie Dacă A = (a ij ), i = 1, m j = 1, n este o matrice şi α Γ, matricea α A M mn (Γ) este prin definiţie α A = (α a ij ), i = 1, m j = 1, n. Definiţie Dacă A M mn (Γ), B M np (Γ) atunci prin definiţie produsul este matricea A B M mp A B = ( n a ik b kj ), i = 1, m, j = 1, p. k=1

Structura de inel Matrice Adunarea matricelor Înmulţirea cu scalar. Produsul Mulţimea matricelor pătratice M n (Γ), n 2 formează inel cu unitate necomutativ, adică 1 M n (Γ) este grup aditiv comutativ 2 A, B, C M n (Γ), (A B) C = A (B C) 3 înmulţirea este distributivă faţă de adunare A (B + C) = A B + A C (A + B) C = A C + B C 4 există I n element faţă de înmulţire

Element neutru Matrice Adunarea matricelor Înmulţirea cu scalar. Produsul Definiţie Elementul I n M n (Γ) se numeşte element neutru fată de înmulţire dacă A M n (Γ) are loc Elementul neutru are forma I n = A I n = I n A = A. 1 0 0 0 1 0 0 0 1.

Inversa unei matrice Matrice Adunarea matricelor Înmulţirea cu scalar. Produsul Definiţie Matricea A M n (Γ), se numeşte inversabilă dacă există A 1 M n (Γ) astfel ca A A 1 = A 1 A = I n

Matrice Transpusa unei matrice Adunarea matricelor Înmulţirea cu scalar. Produsul Definiţie Fie A = (a ij ), i = 1, m j = 1, n o matrice. Numim transpusa matricei A A t = (a ji ), i = 1, m j = 1, n Obervăm că dacă A M mn (Γ) atunci A t M nm (Γ) Au loc 1 (A + B) t = A t + B t 2 (AB) t = B t A t 3 (A t ) t = A

Definiţia generală Matrice Proprietăţi ale determinanţilor Rangul unei matrice Fie A M n (Γ). Definiţie Numim determinant al matricei A numărul a 11 a 1n a n1 a nn = ( 1) Inv(σ) a 1σ(1) a 2σ(2) a nσ(n) σ P n unde P n este grupul permutărilor unei mulţimi cu n elemente, iar Inv(σ) este numărul inversiunilor permutării σ.

Cazuri particulare Matrice Proprietăţi ale determinanţilor Rangul unei matrice Determinant de ordin 2 a 11 a 12 a 21 a 22 = a 11a 22 a 12 a 21 Determinant de ordin 3 a 11 a 12 a 13 a 21 a 22 a 23 a 31 a 32 a 33 = = a 11 a 22 a 33 +a 13 a 21 a 32 +a 12 a 23 a 31 a 13 a 22 a 31 a 11 a 23 a 32 a 12 a 21 a 33.

Matrice Proprietăţi ale determinanţilor Proprietăţi ale determinanţilor Rangul unei matrice 1 det(αa) = α n det(a), A M n (Γ), α Γ 2 det(a B) = det(a)det(b), A, B M n (Γ) 3 dacă schimbăm două linii sau două coloane între ele, atunci determinantul îşi schimbă semnul 4 dacă la o linie (coloană) adunăm o altă linie (coloană) înmulţită cu un scalar valoarea determinantului nu se schimbă 5 det(a) = det(a t )

Minori Matrice Proprietăţi ale determinanţilor Rangul unei matrice Fie A M n (Γ) o matrice şi 1 p n, un număr natural. Definiţie Numim minor de ordinul p al matricei A determinantul matricei de ordinul p format cu elementele situate la intersecţia a p linii şi p coloane ale matricei A. Definiţie Numim minor complementar al minorului M de ordin p al matricei A determinantul M c de ordinul n p al matricei extrase din A prin suprimarea celor p linii şi p coloane corespunzătoare lui M.

Matrice Proprietăţi ale determinanţilor Rangul unei matrice Definiţie Numim complement algebric al minorului M al matricei A elementul din Γ definit de C = ( 1) s M c, unde s = (i 1 + i 2 +... + i p ) + ( j 1 + j 2 +... + j p ), adică suma indicilor liniilor şi coloanelor matricei A utilizate în M. Teoremă (Teorema lui Laplace) Determinantul matricei A este egal cu suma produselor minorilor de ordinul p ce se pot construi cu elementele a p linii (coloane) fixate ale matricei A prin complemenţii lor algebrici.

Matrice Calculul inversei unei matrice Proprietăţi ale determinanţilor Rangul unei matrice Teoremă Matricea A M n (Γ) este inversabilă dacă şi numai dacă det(a) 0. Teoremă Inversa matricei A este A 1 = unde A este matricea adjunctă. 1 det(a) A Matricea adjunctă A se obţine înlocuind elementele matricei A t prin complemenţii algebrici.

Rangul unei matrice Matrice Proprietăţi ale determinanţilor Rangul unei matrice Definiţie Matricea nenulă A M m,n (Γ) are rangul r dacă există în A cel puţin un minor de ordinul r diferit de zero şi toţi minorii de ordin mai mare decât r, dacă există, sunt egali cu zero. Notăm rang(a) = r. Pentru matricea nulă, convenim ca rang(0 m,n ) = 0. rang A min(m, n). Teoremă Rangul produsului a două matrice este mai mic sau egal decât rangul fiecărei matrice.

Matrice neomogene neomogene omogene Metoda lui Gauss (Metoda eliminării) Forma generală este A = a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = b 2 a m1 x 1 + a m2 x 2 + + a mn x n = b m a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a m1 a m2 a mn, X = x 1 x 2 x n B = b 1 b 2 b m Sistemul se scrie AX = B.

Matrice neomogene omogene Metoda lui Gauss (Metoda eliminării) Matricea A = a 11 a 12 a 1n b 1 a 21 a 22 a 2n b 2 a m1 a m2 a mn b m se numeşte matrice lărgită (extinsă). Teoremă (Teorema Kronecker -Capelli) Sistemul este compatibil dacă şi numai dacă rang A = rang A

Consecinţe Matrice neomogene omogene Metoda lui Gauss (Metoda eliminării) 1. Sistemul este compatibil unic determinat dacă şi numai dacă rangul matricei coincide cu rangul matricei lărgite şi cu numărul de necunoscute, adică rang A = rang A = n 2. Dacă rang A = rang A < n sistemul este compatibil nedeterminat.

Matrice neomogene omogene Metoda lui Gauss (Metoda eliminării) Presupunem că matricea A are rangul r şi fie 0 un minor de ordin r. Definiţie Numim determinant caracteristic, un determinant obţinut prin bordarea lui cu coloana termenilor liberi şi cu una dintre liniile rămase. Teoremă (Teorema lui Rouche) Sistemul este compatibil dacă şi numai dacă toţi determinanţii caracteristici sunt nuli.

Regula lui Cramer Matrice neomogene omogene Metoda lui Gauss (Metoda eliminării) Dacă m = n şi rang A = rang A = n necunoscutele se pot determina cu formulele x i = i unde este determinantul sistemului, iar i determinantul obţinut prin înlocuirea coloanei i cu coloana termenilor liberi.

Matrice omogene neomogene omogene Metoda lui Gauss (Metoda eliminării) Dacă b i = 0, i = 1, n sistemul se numeşte omogen. Deci forma generală este a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = 0 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = 0 a m1 x 1 + a m2 x 2 + + a mn x n = 0 Un sistem omogen este totdeauna compatibil.

Consecinţe Matrice neomogene omogene Metoda lui Gauss (Metoda eliminării) 1. Sistemul omogen este compatibil unic determinat dacă şi numai dacă rangul matricei coincide cu numărul de necunoscute, adică rang A = n 2. Dacă rang A < n sistemul este compatibil nedeterminat. 3. Dacă m = n obţinem: i. Sistemul este compatibil unic determinat dacă şi numai dacă det(a) 0 ii. Sistemul este compatibil nedeterminat dacă şi numai dacă det(a) = 0

Metoda lui Gauss Matrice neomogene omogene Metoda lui Gauss (Metoda eliminării) Consideăm sistemul liniar a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = b 2 a m1 x 1 + a m2 x 2 + + a mn x n = b m Pas I. Dacă toţi a ij = 0 analizăm b 1, b m. I.1 Dacă b 1 = = b m = 0 sistemul este compatibil nedeterminat I.2. Dacă există b i 0 sistemul este incompatibil

Matrice neomogene omogene Metoda lui Gauss (Metoda eliminării) Pas II Dacă există a ij 0 Pas II.1 Alegem max a ij. Aducem elementul pe linia i=1,m;j=1,n 1 şi coloana 1 Pas II.2 Înmulţim linia 1 cu a k1 a 11 şi adunăm la linia k = 2,, m. Sistemul devine a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 22 x 2 + + a 2n x n = b 2 a m2 x 2 + + a mnx n = b m Pas II.3 Reluam pasul I pentru sistemul a 22 x 2 + + a 2n x n = b 2 a m2 x 2 + + a mnx n = b m

Matrice neomogene omogene Metoda lui Gauss (Metoda eliminării) După un numar finit de paşi se ajunge la un sistem de forma a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 22 x 2 + + a 2n x n = b 2 a rr x r + + a rnx n = b r 0 = b r+1 0 = b m I Dacă cel puţin unul dintre b r+1,, b m 0 sistemul este incompatibil II. Dacă toţi b r+1 = = b m = 0 sistemul este compatibil. II.1 Dacă r = n sistemul este unic determinat II.2 Dacă r < n sistemul este compatibil nedeterminat