Z Skrypty dla studentów Ekonofizyki UPGOW
(→Macierze) |
(→Zadania) |
||
| Linia 384: | Linia 384: | ||
\end{pmatrix} | \end{pmatrix} | ||
</math> | </math> | ||
| - | #Znajdź wyznacznik macierzy | + | #Znajdź wyznacznik macierzy |
| - | <math> A = \begin{pmatrix}\frac{2}{5}&\frac{2}{3}\\ \\ \frac{3}{2}& \frac{5}{2}\end{pmatrix}</math>. Używając wyznacznika macierzy A, zdecyduj czy jest unikatowe | + | <math>A = \begin{pmatrix}\frac{2}{5}&\frac{2}{3}\\ \\ \frac{3}{2}& \frac{5}{2}\end{pmatrix}</math>. Używając wyznacznika macierzy A, zdecyduj czy jest unikatowe rozwiązanie następujących równań |
<math> | <math> | ||
\begin{matrix} | \begin{matrix} | ||
\frac{2}{5}x + \frac{2}{3}y = 0\\ | \frac{2}{5}x + \frac{2}{3}y = 0\\ | ||
\frac{3}{2}x + \frac{5}{2}y = 0 | \frac{3}{2}x + \frac{5}{2}y = 0 | ||
| - | \end{matrix} | + | \end{matrix}</math> |
| + | #Zakładając <math>C = AB</math> pokaż, że <math>\det{C} = \det{A}\det{B}</math> dla macierzy 2 × 2. | ||
| + | #Pokaż, że jeżeli zamienisz rządy w macierzy <math>A</math> i dostaniesz <math>A'</math>, wtedy <math>\det{A} = -\det{A'}</math> | ||
| + | #Udowodnij, że jeżeli <math>A = P^{-1}BP</math> to <math>\det{A} = \det{B}</math> | ||
| + | #Udowodnij, że jeżeli <math>A^k = 0</math> dla jakieś liczby całkowitej dodatniej ''k'', to <math>\det{A} = 0</math>. | ||
| + | #Oblicz <math>A^5</math> ( pomóż ''A'' przez siebie 5 razy) <math>A = | ||
| + | \begin{pmatrix} | ||
| + | -1&6\\ | ||
| + | -1&4\\ | ||
| + | \end{pmatrix} | ||
| + | </math> | ||
| + | #Znajdź odwrotność ''P'' gdzie <math> | ||
| + | P = \begin{pmatrix} | ||
| + | 1&-2\\ | ||
| + | -1&3\\ | ||
| + | \end{pmatrix} | ||
| + | </math> | ||
| + | #Pokaż, że <math>A = | ||
| + | P^{-1} | ||
| + | \begin{pmatrix} | ||
| + | 1&0\\ | ||
| + | 0&2\\ | ||
| + | \end{pmatrix} | ||
| + | P | ||
</math> | </math> | ||
| - | |||
| - | |||
Wersja z 14:19, 19 gru 2013
Spis treści |
Macierze, wyznaczniki, układy równań liniowych
W jednym z poprzednich wykładów zajmowaliśmy się układami dwóch i trzech równań liniowych. Teraz uogólnimy nasze rozważania na przypadek układu \(n\) równań linowych, przy czym ograniczymy się do przypadku w którym liczba niewiadomych \(n\) jest równa liczbie równań. Aby takie uogólnienie było możliwe musimy wprowadzić pojęcie wektora, macierzy i wyznacznika. Rozdział ten zakończymy równaniem charakterystycznym macierzy i dyskusją problemu własnego macierzy. Układy równań liniowych znajdują szerokie zastosowanie w naukach przyrodniczych, technicznych i w ekonomii, co wynika m.in z tego, że zależności liniowe pomimo tego, że najprostsze opisują wiele zjawisk.
Macierze
W wielu przypadkach wygodnie jest użycie tablic liczb, w których poszczególne pozycje w tablicy są określone przez dwa wskaźniki (indeksy), które jednoznacznie definiują położenie danego elementu w tablicy. Takie tablice nazywamy macierzami. Poniższa macierz \(\mathbf{A}\) ma \(n\) wierszy i \(m\) kolumn
\[\mathbf{A} = \left( \begin{array}{cccccc} a_{11} & a_{12} & \ldots & a_{1j} & \ldots & a_{1m} \\ a_{21} & a_{22} & \ldots & a_{2j} & \ldots & a_{2m} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{i1} & a_{i2} & \ldots & a_{ij} & \ldots & a_{im} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{n1} & a_{n2} & \ldots & a_{nj} & \ldots & a_{nm} \end{array} \right)\]
Macierz \(\mathbf{A}\) ma \(n \times m\) elementów, a każdy z nich \(a_{ij}\) jest opisywany przez dwa wskaźniki, z których pierwszy podaje numer wiersza, a drugi numer kolumny. Co oznacza, że element \(a_{ij}\) leży na przecięciu \(i-tego\) wiersza i \(j-tej\) kolumny. Jeżeli \(n = m\) to wtedy macierz \(\mathbf{A}\) jest macierzą kwadratową (równa liczba wierszy o kolumn), a jeżeli \(n \neq m\) to jest macierzą prostokątną.
Wektor jest szczególnym przypadkiem macierzy jednokolumnowej lub jednowierszowej. Wektor jednokolumnowy \(\mathbf{X}\)
\[\mathbf{x} = \left( \begin{array}{c} x_{1} \\ x_{2} \\ \vdots \\ x_{i} \\ \vdots \\ x_{n} \end{array} \right)\]
ma \(n\) składowych.
Inną ważną macierzą jest macierz jednostkowa \(\mathbf{I}\), która jest macierzą kwadratową zawierającą na głównej przekątnej \(jedynki\), a poza główną przekątną \(zera\)
\[\mathbf{I} = \left( \begin{array}{cccccc} 1 & 0 & \ldots & 0 & \ldots & 0 \\ 0 & 1 & \ldots & 0 & \ldots & 0 \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ 0 & 0 & \ldots & 1 & \ldots & 0 \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ 0 & 0 & \ldots & 0 & \ldots & 1 \end{array} \right)\]
Macierz jednostkowa może być także zapisana przy pomocy delty Kroneckera \(\delta_{ij}\), która jest definiowana w następujący sposób
\[\delta_{ij}= \begin{cases} 1 & \qquad \textrm{dla i}=\textrm{j} \\ 0 & \qquad \textrm{dla i} \neq \textrm{j} \end{cases}\]
Niektóre działania algebraiczne mogą być wykonywane na macierzach, a ponadto definiuje się działania na macierzach, które nie mają odpowiedników w działaniach na liczbach. Omówimy je teraz pokrótce.
Dodawanie/odejmowanie macierzy
Aby można wykonać dodawanie/odejmowanie dwóch macierzy \(\mathbf{A}\) i \(\mathbf{B}\) muszą one mieć takie same wymiary \(n \times m\), a elementy macierzy \(\mathbf{C} = \mathbf{A} \pm \mathbf{B}\) są równe
\[\begin{aligned} c_{ij} = a_{ij} \pm b_{ij}, \qquad i = 1,\ldots,n, \quad j = 1,\ldots,m. \nonumber\end{aligned}\]
Mnożenie macierzy przez liczbę \(k\)
Polega na mnożeniu każdego elementu macierzy \(\mathbf{A}\) przez liczbę \(k\). I dlatego element \(ij\) macierzy \(k\mathbf{A}\) jest równy
\[\begin{aligned} k a_{ij}, \qquad i = 1,\ldots,n, \quad j = 1,\ldots,m. \nonumber\end{aligned}\]
Mnożenie macierzy
Ta operacja dla macierzy różni się od mnożenia liczb. Po pierwsze nie każde dwie macierze można pomnożyć. Mnożenie macierzy \(\mathbf{A} \cdot \mathbf{B}\) można wykonać jedynie wtedy gdy liczba kolumn macierzy \(\mathbf{A}\) jest równa liczbie wierszy macierzy \(\mathbf{B}\). A po drugie elementy macierzy \(\mathbf{C} = \mathbf{A} \cdot \mathbf{B}\) nie są prostym iloczynem elementów mnożonych macierzy. I tak w wyniku mnożenia macierzy \(\mathbf{A}\) o wymiarach \(n \times m\) przez macierz \(\mathbf{B}\) o wymiarach \(m \times l\) otrzymujemy macierz \(\mathbf{C}\) o wymiarze \(n \times l\), której element \(c_{ik}\) wyraża się przez następującą sumę
\[\begin{aligned} c_{ik} = \sum_{j=1}^{m} a_{ij} b_{jk}. \nonumber\end{aligned}\]
Widzimy, że element \(c_{ik}\) powstaje przez pomnożenie wiersza \(i\) macierzy \(\mathbf{A}\) przez kolumnę \(k\) macierzy \(\mathbf{B}\), przy czym \(pomnożenie\) oznacza sumowanie iloczynów odpowiednich elementów.
przykład z wykładu,
Transpozycja macierzy
Operacja ta, nie mająca odpowiednika w działanaich na liczbach, polega na zamianie miejscami wierszy i kolumn macierzy. I tak macierz transponowana \(\mathbf{A^T}\) do macierzy \(\mathbf{A}\), która ma \(n\) wierszy i \(m\) kolumn, będzie miała \(n\) kolumn i \(m\) wierszy, przy czym
\[\begin{aligned} a_{ij}^T = a_{ji}. \nonumber\end{aligned}\]
przykład z wykładu
Wyznacznik macierzy
Wyznacznik macierzy kwadratowej jest to liczba przyporządkowana tej macierzy. Wyznaczniki oblicza się jedynie dla macierzy kwadratowych. Stosuje się następujące oznaczenia wyznacznika macierzy \(\mathbf{A}\):
\[\begin{aligned} det\mathbf{A} = \mid \mathbf{A} \mid. \nonumber\end{aligned}\]
Metodą rozwinięcia Laplace’a (rozwinięcia względem wiersza lub kolumny) można obliczyć wyznacznik macierzy o dowolnym wymiarze. Metoda ta zostanie omówiona później. Teraz zajmiemy się obliczaniem wyznaczników macierzy kwadratowych o liczbie wierszy/kolumn \(n \leq 3\). I tak dla \(n = 1\) (macierz ma wtedy tylko jeden element \(a_{11}\))
\[\left| \mathbf{A} \right| = a_{11}\]
Dla \(n = 2\)
\[\left| \begin{array}{cc} a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22} \\ \end{array} \right| = a_{11}a_{22} - a_{12}a_{21}\]
A dla \(n = 3\) stosujemy metodę Sarrusa
\[\left| \begin{array}{ccc} a_{11} & a_{12} & a_{13}\\ a_{21} & a_{22} & a_{23}\\ a_{31} & a_{32} & a_{33}\\ \end{array} \right| = a_{11}a_{22}a_{33} + a_{21}a_{32}a_{13} + a_{31}a_{12}a_{23}- a_{13}a_{22}a_{31} - a_{23}a_{32}a_{11} - a_{33}a_{12}a_{21}\]
Aby wprowadzić metodę rozwinięcia Laplace’a obliczania wyznacznika macierzy \(\mathbf{A}\) o wymiarze \(n \times n\) musimy wprowadzić dwa pojęcia: minor \(M_{ij}\), czyli podwyznacznik oraz dopełnienie algebraiczne macierzy \(A_{ij}\). Minorem \(M_{ij}\) nazywamy wyznacznik macierzy, która powstaje z macierzy \(\mathbf{A}\) po wykreśleniu \(i-tego\) wiersza i \(j-tej\) kolumny (oczywiście otrzymamy wtedy macierz o wymiarach \(n-1 \times n-1\)):
\[M_{ij} = \left| \begin{array}{cccccc} a_{11} & \ldots & a_{1j-1} & a_{1j+1} & \ldots & a_{1n} \\ a_{21} & \ldots & a_{2j-1} & a_{2j+1} & \ldots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{i-11} & \ldots & a_{i-1j-1} & a_{i-1j+1} & \ldots & a_{i-1n} \\ a_{i+11} & \ldots & a_{i+1j-1} & a_{i+1j+1} & \ldots & a_{i+1n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{n1} & \ldots & a_{nj-1} & a_{nj+1} & \ldots & a_{nn} \\ \end{array} \right|\]
Natomiast dopełnienie algebraiczne \(A_{ij}\) to minor \(M_{ij}\) pomnożony przez czynnik \((-1)^{i+j}\), czyli
\[\begin{aligned} A_{ij} = (-1)^{i+j} M_{ij} \nonumber\end{aligned}\]
I podobnie jak minor dopełnienie algebraiczne jest liczbą. Mając dopełnienie algebraiczne możemy obliczyć wyznacznik macierzy \(\mathbf{A}\):
\(\begin{aligned} |\mathbf{A}| = \sum_{j=1}^{n} a_{ij} A_{ij} = \sum_{i=1}^{n} a_{ij} A_{ij}. \nonumber\end{aligned}\)
Można pokazać, że wartość takiego wyrażenia (czyli wartość wyznacznika) nie zależy od tego względem którego wiersza/kolumny dokonamy rozwinięcia. Jak widać wyznacznik otrzymujemy sumując iloczyny elementów macierzy \(a_{ij}\) i dopełnień algebraicznych \(A_{ij}\). Jako przykład podamy obliczanie wyznacznika macierzy \(4 \times 4\) przez rozwinięcie względem pierwszego wiersza
\[\left| \begin{array}{cccc} a_{11} & a_{12} & a_{13} & a_{14}\\ a_{21} & a_{22} & a_{23} & a_{24}\\ a_{31} & a_{32} & a_{33} & a_{34}\\ a_{41} & a_{42} & a_{43} & a_{44},\\ \end{array} \right| = a_{11}A_{22} + a_{12}A_{12} + a_{13}A_{13} + a_{14}A_{14}\]
gdzie np. dopełnienie algebraiczne \(A_{11}\), którego minor \(M_{11}\) powstał z wykreślenia pierwszego wiersza i pierwszej kolumny macierzy \(\mathbf{A}\)
\[A_{11} = \left| \begin{array}{ccc} a_{22} & a_{23} & a_{24}\\ a_{32} & a_{33} & a_{34}\\ a_{42} & a_{43} & a_{44}\\ \end{array} \right| (-1)^{1+1}\]
można obliczyć stosując metodę Sarrusa.
Wyznaczniki mają wiele pożytecznych własności, z których najważniejsze to:
- wartość wyznacznika się nie zmienia gdy elementy dowolnego wiersza/kolumny dodamy bądź odejmiemy od elementów innego wiersza/kolumny,
- wartość wyznacznika się nie zmieni gdy dowolny wiersz/kolumnę pomnożymy przez liczbę różną od zero,
- wartość wyznacznika jest równa zero gdy jego dwa wiersze, bądź dwie kolumny są identyczne,
- wartość wyznacznika jest równa zero jeżeli jeden jego wiersz (lub jedna kolumna) zawiera same zera,
- przestawienie dwóch wierszy/kolumn wyznacznika powoduje pomnożenie jego wartości przez -1.
Wykorzystamy teraz wyznaczniki do rozwiązywania układów równań liniowych, przy czym będziemy rozważali układy w których liczba równań jest równa liczbie niewiadomych.
Układ \(n\) równań liniowych z \(n\) niewiadomymi
Jest to układ równań w którym \(n\) niewiadomych tworzących wektor niewiadomych \(\mathbf{X}\)
\[\mathbf{X} = \left( \begin{array}{c} x_{1} \\ x_{2} \\ \vdots \\ x_{i} \\ \vdots \\ x_{n} \end{array} \right)\]
pomnożony przez macierz \(\mathbf{A}\) znanych współczynników
\[\mathbf{A} = \left( \begin{array}{cccccc} a_{11} & a_{12} & \ldots & a_{1j} & \ldots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \ldots & a_{2j} & \ldots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{i1} & a_{i2} & \ldots & a_{ij} & \ldots & a_{in} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{n1} & a_{n2} & \ldots & a_{nj} & \ldots & a_{nn} \end{array} \right)\]
jest równy znanemu wektorowi \(\mathbf{b}\) tzw. wyrazów wolnych
\[\mathbf{b} = \left( \begin{array}{c} b_{1} \\ b_{2} \\ \vdots \\ b_{i} \\ \vdots \\ b_{n} \end{array} \right)\]
W zapisie skróconym otrzymujemy
\[\begin{aligned} \mathbf{A} \mathbf{X} = \mathbf{b} \nonumber\end{aligned}\]
a w zapisie nieskróconym
\[\left( \begin{array}{cccccc} a_{11} & a_{12} & \ldots & a_{1j} & \ldots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \ldots & a_{2j} & \ldots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{i1} & a_{i2} & \ldots & a_{ij} & \ldots & a_{in} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{n1} & a_{n2} & \ldots & a_{nj} & \ldots & a_{nn} \end{array} \right) \left( \begin{array}{c} x_{1} \\ x_{2} \\ \vdots \\ x_{i} \\ \vdots \\ x_{n} \end{array} \right) = \left( \begin{array}{c} b_{1} \\ b_{2} \\ \vdots \\ b_{i} \\ \vdots \\ b_{n} \end{array} \right)\]
Powyższe mnożenie macierzy (pamiętamy, że wektor jest szczególnym przypadkiem macierzy) i przyrównanie do siebie wektorów odpowiada następującemu układowi równań liniowych
\[\begin{array}{ccccccccc} a_{11}x_1 & + & a_{12}x_2 & + & \ldots & + & a_{1n}x_n & = & b_1 \\ a_{21}x_1 & + & a_{22}x_2 & + & \ldots & + & a_{2n}x_n & = & b_2 \\ \vdots & + & \vdots & + & \vdots & + & \vdots & = & \vdots \\ a_{n1}x_1 & + & a_{n2}x_2 & + & \ldots & + & a_{nn}x_n & = & b_n \\ \end{array}\]
Aby rozwiązać powyższy układ \(n\) równań liniowych należy obliczyć wyznacznik główny \(W\), który zawiera współczynniki układu równań
\[W = \left| \begin{array}{cccccc} a_{11} & a_{12} & \ldots & a_{1j} & \ldots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \ldots & a_{2j} & \ldots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{i1} & a_{i2} & \ldots & a_{ij} & \ldots & a_{in} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{n1} & a_{n2} & \ldots & a_{nj} & \ldots & a_{nn} \end{array} \right|\]
a także \(n\) wyznaczników \(W_i, i = 1,2,...,n\), w których wektor wyrazów wolnych \(\mathbf{b}\) zastępuje \(i-ta\) kolumnę w wyznaczniku \(W\)
\[W_i = \left| \begin{array}{cccccccc} a_{11} & a_{12} & \ldots & a_{1i-1} & b_1 & a_{1i+1} & \ldots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \ldots & a_{2i-1} & b_2 & a_{2i+2} & \ldots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots\\ a_{n1} & a_{n2} & \ldots & a_{ni-1} & b_n & a_{ni+1} & \ldots & a_{nn} \end{array} \right|\]
W zależności od wartości wyznacznika głównego \(W\) i wyznaczników \(W_i\) rozważany układ równań liniowych posiada bądź nie posiada rozwiązania. Możliwe są trzy przypadki:
-
\(W \neq 0\). Wtedy układ równań liniowych jest układem oznaczonym i posiada dokładnie jedno rozwiązanie dane przez wzory Cramera:
\(\begin{aligned} x_1 = \frac{W_1}{W}, \quad x_2 = \frac{W_2}{W}, \quad \ldots, \quad x_n = \frac{W_n}{W}. \nonumber\end{aligned}\)
-
\(W = 0\) i przynajmniej jeden z wyznaczników \(W_i \neq 0\). Wtedy układ równań jest układem sprzecznym i nie posiada rozwiązania.
-
\(W = W_1 = W_2 = \ldots = W_n = 0\). Wtedy przynajmniej jedno z równań wynika z pozostałych, czyli jest mniej równań niż niewiadomych, a układ równań liniowych jest układem nieoznaczonym lub sprzecznym.
Równanie charakterystyczne (wiekowe) macierzy
Jeżeli od elementów diagonalnych macierzy kwadratowej \(\mathbf{A}\)
\[\mathbf{A} = \left( \begin{array}{cccccc} a_{11} & a_{12} & \ldots & a_{1j} & \ldots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \ldots & a_{2j} & \ldots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{i1} & a_{i2} & \ldots & a_{ij} & \ldots & a_{in} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{n1} & a_{n2} & \ldots & a_{nj} & \ldots & a_{nn} \end{array} \right)\]
odejmiemy tę samą zmienną \(\lambda\) to otrzymamy nastepującą macierz kwadratową
\[\left( \begin{array}{cccccc} a_{11} - \lambda & a_{12} & \ldots & a_{1j} & \ldots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} - \lambda & \ldots & a_{2j} & \ldots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{i1} & a_{i2} & \ldots & a_{ii} - \lambda & \ldots & a_{in} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{n1} & a_{n2} & \ldots & a_{nj} & \ldots & a_{nn} - \lambda \end{array} \right)\]
Przyrównując do zera wyznacznik tej macierzy
\[\left| \begin{array}{cccccc} a_{11} - \lambda & a_{12} & \ldots & a_{1j} & \ldots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} - \lambda & \ldots & a_{2j} & \ldots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{i1} & a_{i2} & \ldots & a_{ii} - \lambda & \ldots & a_{in} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{n1} & a_{n2} & \ldots & a_{nj} & \ldots & a_{nn} - \lambda \end{array} \right| = 0\]
otrzymamy równanie stopnia \(n\) ze względu na \(\lambda\). Jest to równanie charakterystyczne, albo wiekowe macierzy \(\mathbf{A}\). Równanie to można rozwiązać, a jego pierwiastki czyli wartości \(\lambda_i, i=1,2,\ldots,n\) nazywamy wartościami własnymi macierzy \(\mathbf{A}\). Mając wartości własne \(\lambda_i\) można znaleźć odpowiadające im wektory własne \(|\psi_i>\) spełniające następujące równania
\[\begin{aligned} (\mathbf{A} - \lambda_i\mathbf{I})|\psi_i> = 0, \nonumber\end{aligned}\]
gdzie \(\mathbf{I}\) jest macierzą jednostkową o wymiarze takim jak wymiar macierzy \(\mathbf{A}\). Znajdowanie wartości własnych i wektorów własnych jest centralnym zagadnieniem mechaniki kwantowej, która z powodzeniem opisuje mikroświat - atomy, cząsteczki, ...
Zadania
- Mnożenie macierzy:
- \(\begin{pmatrix}1&2\end{pmatrix}\begin{pmatrix}1\\2\end{pmatrix}\)
- \(\begin{pmatrix}1\\2\end{pmatrix}\begin{pmatrix}1&2\end{pmatrix}\)
- \(\begin{pmatrix}\frac{1}{8}&9\end{pmatrix}\begin{pmatrix}16\\2\end{pmatrix}\)
- \(\begin{pmatrix}a&b\end{pmatrix}\begin{pmatrix}d\\e\end{pmatrix}\)
- \(\begin{pmatrix}6 + 6b&3 - b\end{pmatrix}\begin{pmatrix}0\\0\end{pmatrix}\)
- \(\begin{pmatrix}0&abc\end{pmatrix}\begin{pmatrix}a\\0\end{pmatrix}\)
- Wyznacz "wymiar" macierzy C
- C = An×pBp×m
- \(C = \begin{pmatrix} 10^{10}&20\\ 5000&0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1&2&3&4\\ 2&5&6&6 \end{pmatrix} \)
- Oblicz. Pamiętaj (AB)C = A(BC)
- \( \begin{pmatrix} 1&1\\ 0&1\\ \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1&1\\ 0&1\\ \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1&1\\ 0&1\\ \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1\\ 1\\ \end{pmatrix}\)
- \( \begin{pmatrix} 3&1\\ 2&8\\ \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1&1\\ 0&2\\ \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1&1\\ 0&1\\ \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1\\ 1\\ \end{pmatrix}\)
- Oblicz
- \( C = \begin{pmatrix} 1&2\\ 4&5 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1&0\\ 0&1\\ \end{pmatrix}\)
- \( D = \begin{pmatrix} 1&0\\ 0&1 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1&2\\ 4&5\\ \end{pmatrix} \)
- Znajdź wyznacznik macierzy
\(A = \begin{pmatrix}\frac{2}{5}&\frac{2}{3}\\ \\ \frac{3}{2}& \frac{5}{2}\end{pmatrix}\). Używając wyznacznika macierzy A, zdecyduj czy jest unikatowe rozwiązanie następujących równań \( \begin{matrix} \frac{2}{5}x + \frac{2}{3}y = 0\\ \frac{3}{2}x + \frac{5}{2}y = 0 \end{matrix}\)
- Zakładając \(C = AB\) pokaż, że \(\det{C} = \det{A}\det{B}\) dla macierzy 2 × 2.
- Pokaż, że jeżeli zamienisz rządy w macierzy \(A\) i dostaniesz \(A'\), wtedy \(\det{A} = -\det{A'}\)
- Udowodnij, że jeżeli \(A = P^{-1}BP\) to \(\det{A} = \det{B}\)
- Udowodnij, że jeżeli \(A^k = 0\) dla jakieś liczby całkowitej dodatniej k, to \(\det{A} = 0\).
- Oblicz \(A^5\) ( pomóż A przez siebie 5 razy) \(A = \begin{pmatrix} -1&6\\ -1&4\\ \end{pmatrix} \)
- Znajdź odwrotność P gdzie \( P = \begin{pmatrix} 1&-2\\ -1&3\\ \end{pmatrix} \)
- Pokaż, że \(A = P^{-1} \begin{pmatrix} 1&0\\ 0&2\\ \end{pmatrix} P \)