Как сделать транспонированную матрицу
Пусть — произвольные матрицы, для которых определены операции умножения и сложения, записанные в левых частях следующих равенств. Тогда определены операции, указанные в правых частях, и справедливы равенства:
Пример 1.18. Найти транспонированные матрицы , если
Решение. Согласно определению, при транспонировании первая строка матрицы Аналогично находим
Так как — симметрическая.
Пример 1.19. Продемонстрировать справедливость свойств 1, 2, 3, 4, если
Решение. Продемонстрируем свойство 1: . Вычисляя левую и правую части, получаем равные матрицы
Продемонстрируем свойство 2: . Вычисляя левую и правую части, получаем равные матрицы
Продемонстрируем свойство 3: . Вычисляя левую и правую части, получаем равные матрицы:
Продемонстрируем свойство 4: . Вычисляя левую часть, получаем правую:
Пример 1.20. Пусть — симметрические, а матрица — кососимметрическая.
Решение. По свойствам 3,4 получаем:
Сопряжение матриц
Пусть ( комплексная матрица ). Сопряженной матрицей , получаемая из матрицы эрмитовой , если Пример 1.21. Даны матрицы и . Найти сопряженные матрицы .
Решение. Найдем транспонированные матрицы:
Заменим все элементы сопряженными:
Заметим, что матрица — эрмитова, так как .
Свойства операции сопряжения матриц
где — произвольные матрицы, для которых определены соответствующие операции, — любое комплексное число, — сопряженное к Пример 1.22. Продемонстрировать справедливость свойств 1, 2, 3, 4, если
Решение. 1. Вычисляем и сравниваем левую и правую части равенства 1:
2. Вычисляем и сравниваем левую и правую части равенства 2:
3. Вычисляем и сравниваем левую и правую части равенства
4. Вычисляем левую часть равенства 4 и сравниваем ее с правой частью:
1. Если все элементы матрицы действительная матрица ), то сопряженная матрица совпадает с транспонированной, т.е. .
2. Всякую комплексную матрицу (с элементами ) можно представить в виде , где действительная и мнимая части матрицы (с элементами и соответственно). При этом сопряженную матрицу можно представить в виде 3. Всякую эрмитову матрицу можно представить в виде , где , а . В самом деле, из равенства , учитывая пункт 2, следует, что . Равенство действительных частей дает
Пример 1.23. Пусть — эрмитовы m-го и n-го порядков соответственно.
Решение. Используя свойства 3, 4, получаем:
что и требовалось доказать.
1. Эрмитова матрица с действительными элементами является симметрической.
2. Элементы эрмитовой матрицы, стоящие на главной диагонали, действительны (например, матрица в примере 1.21).
След матрицы
Следом квадратной матрицы называется сумма ее элементов, стоящих на главной диагонали. След квадратной матрицы
Для любых квадратных матриц n-го порядка и столбцов размеров справедливы следующие свойства:
Замечание 1.6. След матрицы также обозначается .
Пример 1.24. Даны квадратные матрицы и столбцы . Продемонстрировать справедливость свойств 1, 2, 3, 4, 5, 7.
Кроме сложения, вычитания и умножения матриц существует еще операция над матрицами, которая называется транспонированием матрицы. Полученная в результате данной операции матрица называется транспонированной и обозначается $A^ $.
Транспонированная матрица -- это матрица, которая получается из исходной матрицы А путем перестановки строк и столбцов.
Исходя из определения можно записать следующее: пусть дана матрица $A=\left(a_ \right)_ $, тогда транспонированная матрица будет иметь вид $A^ =\left(a_ \right)_ $.
Другими словами, чтобы получить транспонированную матрицу, необходимо взять каждую строчку по очереди и переписать ее в виде столбца, не меняя порядка следования.
Определение. Пусть задана матрица $A.$ Тогда замена строк на столбцы, а столбцов — на строки называется транспонированием по отношению к $A.$ Так, если $$A = \begin
a_ & a_ & \cdots & a_\\
a_ & a_ & \cdots & a_\\
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
a_ & a_ & \cdots & a_
\end,$$ то транспонированная матрица будет выглядеть: $$A^ = \begin
a_ & a_ & \cdots & a_\\
a_ & a_ & \cdots & a_\\
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
a_ & a_ & \cdots & a_
\end.$$
Свойства транспонирования матриц
Пусть задана матрица $$A = \begin
a_ & a_ & \cdots & a_\\
a_ & a_ & \cdots & a_\\
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
a_ & a_ & \cdots & a_
\end.$$
Проведём транспонирование матрицы $A:$
$$A^ = \begin
a_ & a_ & \cdots & a_\\
a_ & a_ & \cdots & a_\\
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
a_ & a_ & \cdots & a_
\end.$$
Проведём повторное транспонирование матрицы $A^$ и получаем: $$\left ( A^ \right )^ = \begin
a_ & a_ & \cdots & a_\\
a_ & a_ & \cdots & a_\\
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
a_ & a_ & \cdots & a_
\end. $$
Следовательно, $ \left ( A^ \right )^ = A,$ что и требовалось доказать.
Пусть задана матрица $$A = \begin
a_ & a_ & \cdots & a_\\
a_ & a_ & \cdots & a_\\
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
a_ & a_ & \cdots & a_
\end.$$
Проведём транспонирование матрицы $A:$
$$A^ = \begin
a_ & a_ & \cdots & a_\\
a_ & a_ & \cdots & a_\\
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
a_ & a_ & \cdots & a_
\end.$$
Докажем, что $ \left ( \lambda \cdot A \right )^ = \lambda \cdot A^.$ Найдём $\left ( \lambda \cdot A \right )^$ $$ \lambda \cdot \begin
a_\cdot & a_ & \cdots & a_\\
a_ & a_ & \cdots & a_\\
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
a_ & a_ & \cdots & a_
\end = \begin
a_\cdot \lambda & a_\cdot \lambda & \cdots & a_\cdot \lambda\\
a_\cdot \lambda & a_\cdot \lambda & \cdots & a_\cdot \lambda\\
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
a_\cdot \lambda & a_\cdot \lambda & \cdots & a_\cdot \lambda
\end.$$
Проведём транспонирование и получаем: $$\left ( \lambda \cdot A \right )^ = \begin
a_\cdot \lambda & a_\cdot \lambda & \cdots & a_\cdot \lambda\\
a_\cdot \lambda & a_\cdot \lambda & \cdots & a_\cdot \lambda\\
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
a_\cdot \lambda & a_\cdot \lambda & \cdots & a_\cdot \lambda
\end. $$
Найдём $\lambda \cdot A^:$ $$ \lambda \cdot A^ = \begin
a_\cdot \lambda & a_\cdot \lambda & \cdots & a_\cdot \lambda\\
a_\cdot \lambda & a_\cdot \lambda & \cdots & a_\cdot \lambda\\
\ldots & \cdots & \cdots & \cdots\\
a_\cdot \lambda & a_\cdot \lambda & \cdots & a_\cdot \lambda
\end.$$
Следовательно, $\left ( \lambda \cdot A \right )^ = \lambda \cdot A^,$ что и требовалось доказать.
Примеры решения задач
Пример 1
Дана матрица $ A = \begin
5 & 2 & 6 \\
1 & 4 & 9 \\
8 & 3 & 10
\end.$ Составить матрицу $A^.$
В этой теме будут рассмотрены такие операции, как сложение и вычитание матриц, умножение матрицы на число, умножение матрицы на матрицу, транспонирование матрицы. Все обозначения, которые используются на данной странице, взяты из предыдущей темы "Матрицы. Виды матриц. Основные термины".
Сложение и вычитание матриц.
Аналогичное определение вводят и для разности матриц:
Запись "$i=\overline$" означает, что параметр $i$ изменяется от 1 до m. Например, запись $i=\overline$ говорит о том, что параметр $i$ принимает значения 1, 2, 3, 4, 5.
Стоит обратить внимание, что операции сложения и вычитания определены только для матриц одинакового размера. Вообще, сложение и вычитание матриц – операции, ясные интуитивно, ибо означают они, по сути, всего лишь суммирование или вычитание соответствующих элементов.
Заданы три матрицы:
Можно ли найти матрицу $A+F$? Найти матрицы $C$ и $D$, если $C=A+B$ и $D=A-B$.
Матрица $A$ содержит 2 строки и 3 столбца (иными словами – размер матрицы $A$ равен $2\times 3$), а матрица $F$ содержит 2 строки и 2 столбца. Размеры матрицы $A$ и $F$ не совпадают, поэтому сложить их мы не можем, т.е. операция $A+F$ для данных матриц не определена.
Размеры матриц $A$ и $B$ совпадают, т.е. данные матрицы содержат равное количество строк и столбцов, поэтому к ним применима операция сложения.
$$ C=A+B=\left(\begin -1 & -2 & 1 \\ 5 & 9 & -8 \end \right)+ \left(\begin 10 & -25 & 98 \\ 3 & 0 & -14 \end \right)=\\= \left(\begin -1+10 & -2+(-25) & 1+98 \\ 5+3 & 9+0 & -8+(-14) \end \right)= \left(\begin 9 & -27 & 99 \\ 8 & 9 & -22 \end \right) $$
Найдем матрицу $D=A-B$:
Ответ: $C=\left(\begin 9 & -27 & 99 \\ 8 & 9 & -22 \end \right)$, $D=\left(\begin -11 & 23 & -97 \\ 2 & 9 & 6 \end \right)$.
Умножение матрицы на число.
Произведением матрицы $A_=(a_)$ на число $\alpha$ называется матрица $B_=(b_)$, где $b_=\alpha\cdot a_$ для всех $i=\overline$ и $j=\overline$.
Попросту говоря, умножить матрицу на некое число – означает умножить каждый элемент заданной матрицы на это число.
Задана матрица: $ A=\left(\begin -1 & -2 & 7 \\ 4 & 9 & 0 \end \right)$. Найти матрицы $3\cdot A$, $-5\cdot A$ и $-A$.
$$ 3\cdot A=3\cdot \left(\begin -1 & -2 & 7 \\ 4 & 9 & 0 \end \right) =\left(\begin 3\cdot(-1) & 3\cdot(-2) & 3\cdot 7 \\ 3\cdot 4 & 3\cdot 9 & 3\cdot 0 \end \right)= \left(\begin -3 & -6 & 21 \\ 12& 27 & 0 \end \right).\\ -5\cdot A=-5\cdot \left(\begin -1 & -2 & 7 \\ 4 & 9 & 0 \end \right) =\left(\begin -5\cdot(-1) & -5\cdot(-2) & -5\cdot 7 \\ -5\cdot 4 & -5\cdot 9 & -5\cdot 0 \end \right)= \left(\begin 5 & 10 & -35 \\ -20 & -45 & 0 \end \right). $$
Запись $-A$ есть сокращенная запись для $-1\cdot A$. Т.е., чтобы найти $-A$ нужно все элементы матрицы $A$ умножить на (-1). По сути, это означает, что знак всех элементов матрицы $A$ изменится на противоположный:
$$ -A=-1\cdot A=-1\cdot \left(\begin -1 & -2 & 7 \\ 4 & 9 & 0 \end \right)= \left(\begin 1 & 2 & -7 \\ -4 & -9 & 0 \end \right) $$
Произведение двух матриц.
Определение этой операции громоздко и, на первый взгляд, непонятно. Поэтому сначала укажу общее определение, а потом подробно разберем, что оно означает и как с ним работать.
Произведением матрицы $A_=(a_)$ на матрицу $B_=(b_)$ называется матрица $C_=(c_)$, для которой каждый элемент $c_$ равен сумме произведений соответствующих элементов i-й строки матрицы $A$ на элементы j-го столбца матрицы $B$: $$c_=\sum\limits_^a_b_, \;\; i=\overline, j=\overline.$$
Пошагово умножение матриц разберем на примере. Однако сразу стоит обратить внимание, что перемножать можно не все матрицы. Если мы хотим умножить матрицу $A$ на матрицу $B$, то сперва нужно убедиться, что количество столбцов матрицы $A$ равно количеству строк матрицы $B$ (такие матрицы часто называют согласованными). Например, матрицу $A_$ (матрица содержит 5 строк и 4 столбца), нельзя умножать на матрицу $F_$ (9 строк и 8 столбцов), так как количество столбцов матрицы $A$ не равно количеству строк матрицы $F$, т.е. $4\neq 9$. А вот умножить матрицу $A_$ на матрицу $B_$ можно, так как количество столбцов матрицы $A$ равно количеству строк матрицы $B$. При этом результатом умножения матриц $A_$ и $B_$ будет матрица $C_$, содержащая 5 строк и 9 столбцов:
Заданы матрицы: $ A=\left(\begin -1 & 2 & -3 & 0 \\ 5 & 4 & -2 & 1 \\ -8 & 11 & -10 & -5 \end \right)$ и $ B=\left(\begin -9 & 3 \\ 6 & 20 \\ 7 & 0 \\ 12 & -4 \end \right)$. Найти матрицу $C=A\cdot B$.
Для начала сразу определим размер матрицы $C$. Так как матрица $A$ имеет размер $3\times 4$, а матрица $B$ имеет размер $4\times 2$, то размер матрицы $C$ таков: $3\times 2$:
Итак, в результате произведения матриц $A$ и $B$ мы должны получить матрицу $C$, состоящую из трёх строк и двух столбцов: $ C=\left(\begin c_ & c_ \\ c_ & c_ \\ c_ & c_ \end \right)$. Если обозначения элементов вызывают вопросы, то можно глянуть предыдущую тему: "Матрицы. Виды матриц. Основные термины", в начале которой поясняется обозначение элементов матрицы. Наша цель: найти значения всех элементов матрицы $C$.
Начнем с элемента $c_$. Чтобы получить элемент $c_$ нужно найти сумму произведений элементов первой строки матрицы $A$ и первого столбца матрицы $B$:
Чтобы найти сам элемент $c_$ нужно перемножить элементы первой строки матрицы $A$ на соответствующие элементы первого столбца матрицы $B$, т.е. первый элемент на первый, второй на второй, третий на третий, четвертый на четвертый. Полученные результаты суммируем:
$$ c_=-1\cdot (-9)+2\cdot 6+(-3)\cdot 7 + 0\cdot 12=0. $$
Продолжим решение и найдем $c_$. Для этого придётся перемножить элементы первой строки матрицы $A$ и второго столбца матрицы $B$:
Аналогично предыдущему, имеем:
$$ c_=-1\cdot 3+2\cdot 20+(-3)\cdot 0 + 0\cdot (-4)=37. $$
Все элементы первой строки матрицы $C$ найдены. Переходим ко второй строке, которую начинает элемент $c_$. Чтобы его найти придётся перемножить элементы второй строки матрицы $A$ и первого столбца матрицы $B$:
Следующий элемент $c_$ находим, перемножая элементы второй строки матрицы $A$ на соответствующие элементы второго столбца матрицы $B$:
$$ c_=5\cdot 3+4\cdot 20+(-2)\cdot 0 + 1\cdot (-4)=91. $$
Чтобы найти $c_$ перемножим элементы третьей строки матрицы $A$ на элементы первого столбца матрицы $B$:
$$ c_=-8\cdot (-9)+11\cdot 6+(-10)\cdot 7 + (-5)\cdot 12=8. $$
И, наконец, для нахождения элемента $c_$ придется перемножить элементы третьей строки матрицы $A$ на соответствующие элементы второго столбца матрицы $B$:
$$ c_=-8\cdot 3+11\cdot 20+(-10)\cdot 0 + (-5)\cdot (-4)=216. $$
Все элементы матрицы $C$ найдены, осталось лишь записать, что $C=\left(\begin 0 & 37 \\ -23 & 91 \\ 8 & 216 \end \right)$. Или, если уж писать полностью:
$$ C=A\cdot B =\left(\begin -1 & 2 & -3 & 0 \\ 5 & 4 & -2 & 1 \\ -8 & 11 & -10 & -5 \end \right)\cdot \left(\begin -9 & 3 \\ 6 & 20 \\ 7 & 0 \\ 12 & -4 \end \right)=\left(\begin 0 & 37 \\ -23 & 91 \\ 8 & 216 \end \right). $$
Ответ: $C=\left(\begin 0 & 37 \\ -23 & 91 \\ 8 & 216 \end \right)$.
Кстати сказать, зачастую нет резона расписывать подробно нахождение каждого элемента матрицы-результата. Для матриц, размер которых невелик, можно поступать и так:
$$ \left(\begin 6 & 3 \\ -17 & -2 \end\right)\cdot \left(\begin 4 & 9 \\ -6 & 90 \end \right) =\left(\begin 6\cdot+3\cdot(-6) & 6\cdot+3\cdot \\ -17\cdot+(-2)\cdot(-6) & -17\cdot+(-2)\cdot \end \right) =\left(\begin 6 & 324 \\ -56 & -333 \end \right) $$
Стоит также обратить внимание, что умножение матриц некоммутативно. Это означает, что в общем случае $A\cdot B\neq B\cdot A$. Лишь для некоторых типов матриц, которые именуют перестановочными (или коммутирующими), верно равенство $A\cdot B=B\cdot A$. Именно исходя из некоммутативности умножения, требуется указывать как именно мы домножаем выражение на ту или иную матрицу: справа или слева. Например, фраза "домножим обе части равенства $3E-F=Y$ на матрицу $A$ справа" означает, что требуется получить такое равенство: $(3E-F)\cdot A=Y\cdot A$.
Транспонированная матрица.
Транспонированной по отношению к матрице $A_=(a_)$ называется матрица $A_^=(a_^)$, для элементов которой $a_^=a_$.
Попросту говоря, для того, чтобы получить транспонированную матрицу $A^T$, нужно в исходной матрице $A$ заменить столбцы соответствующими строками по такому принципу: была первая строка – станет первый столбец; была вторая строка – станет второй столбец; была третья строка – станет третий столбец и так далее. Например, найдем транспонированную матрицу к матрице $A_$:
Соответственно, если исходная матрица имела размер $3\times 5$, то транспонированная матрица имеет размер $5\times 3$.
Некоторые свойства операций над матрицами.
Здесь предполагается, что $\alpha$, $\beta$ – некоторые числа, а $A$, $B$, $C$ – матрицы. Для первых четырех свойств я указал названия, остальные можно назвать по аналогии с первыми четырьмя.
- $A+B=B+A$ (коммутативность сложения)
- $A+(B+C)=(A+B)+C$ (ассоциативность сложения)
- $(\alpha+\beta)\cdot A=\alpha A+\beta A$ (дистрибутивность умножения на матрицу относительно сложения чисел)
- $\alpha\cdot(A+B)=\alpha A+\alpha B$ (дистрибутивность умножения на число относительно сложения матриц)
- $A(BC)=(AB)C$
- $(\alpha\beta)A=\alpha(\beta A)$
- $A\cdot (B+C)=AB+AC$, $(B+C)\cdot A=BA+CA$.
- $A\cdot E=A$, $E\cdot A=A$, где $E$ – единичная матрица соответствующего порядка.
- $A\cdot O=O$, $O\cdot A=O$, где $O$ – нулевая матрица соответствующего размера.
- $\left(A^T \right)^T=A$
- $(A+B)^T=A^T+B^T$
- $(AB)^T=B^T\cdot A^T$
- $\left(\alpha A \right)^T=\alpha A^T$
В следующей части будет рассмотрена операция возведения матрицы в целую неотрицательную степень, а также решены примеры, в которых потребуется выполнение нескольких операций над матрицами.
Заметили ошибку, опечатку, или некорректно отобразилась формула? Отпишите, пожалуйста, об этом в данной теме на форуме (регистрация не требуется).
Линейная алгебра
Определение равенства двух матриц
.
Таким образом, матрицы
равны, если =b_" width="69" height="15" />
, =b_" width="70" height="15" />
, =b_" width="70" height="15" />
, =b_" width="70" height="15" />
, =b_" width="69" height="15" />
, =b_" width="70" height="15" />
, =b_" width="70" height="15" />
, =b_" width="70" height="15" />
, =b_" width="69" height="15" />
, =b_" width="70" height="15" />
, =b_" width="70" height="15" />
, =b_" width="70" height="15" />
, =b_" width="69" height="15" />
, =b_" width="70" height="15" />
, =b_" width="70" height="15" />
, =b_" width="70" height="15" />
.
.
Транспонирование матриц
Если в матрице типа , имеющей вид
переставить строки со столбцами, получим матрицу, типа , которая является транспонированной матрицей:
Если матрица состоит из одной строки (матрица-строка), то при транспонировании такая матрица становится матрицей-столбцом.
Свойства транспонирования матриц
Перечислим свойства транспонирования матриц, немного забежим вперед:
- Если матрицу транспонировать дважды, то получится исходная матрица.
- Транспонирование суммы матриц равно сумме транспонированных матриц.
- Можно умножить исходную матрицу на число или уже транспонированную матрицу умножить на число, порядок умножения не важен. Таким образом, транспонированное произведение матрицы и числа равно произведению этого же числа на транспонированную матрицу.
- Транспонированное произведение матриц равно произведению транспонированных матриц в обратном порядке
Свойства транспонирования матриц
Транспонирование векторов
При транспонировании векторов матрица-столбец становится матрицей-строкой, а матрица-строка становится матрицей-столбцом. Так, например, матрица-строка
Читайте также: