Основные операции над матрицами.

· Равенство матриц.

, если для всех i и j .

· Сумма матриц и разность матриц.

если для всех i и j ,

если для всех i и j .

· Умножение матрицы на скаляр.

если для всех i и j .

· Умножение матриц.

Выполняется путем вычисления каждого элемента матрицы по следующему правилу:

Следует обратить внимание, что эта операция возможна только в том случаe, когда число столбцов первой матрицы равно числу строк второй, то есть когда

.

Процесс вычисления элемента матрицы , лежащего на пересечении i-й строки и j-го столбца (то есть элемента ) можно пояснить схемой:

Характерно, что , за исключением специальных случаев.

Могут не совпадать даже размерности получаемых матриц. Так, при перемножении матрицы-строки на матрицу-столбец результатом будет скаляр (матрица размером 1 x 1), а при перемножении матрицы-столбца на матрицу-строку результатом будет прямоугольная матрица.

Один из частных случаев, когда умножение матриц коммутативно, – умножение на единичную матрицу. Легко показать, что .

Интересно отметить также, что произведение может быть равно нулю, даже если сомножители не являются нулевыми матрицами.

Например, .

· Обратные матрицы.

Обратная матрица есть такая матрица, для которой выполняется равенство

.

Не всякая матрица имеет обратную. Если матрица имеет обратную, то говорят, что она невырожденная. Матрицы, не имеющие обратной матрицы, называются вырожденными или особенными. Определитель вырожденной матрицы равен нулю, то есть

.

Следующие высказывания означают одно и то же:

§ матрица - невырожденная,

§ обратная матрица существует,

§ столбцы матрицы линейно независимы,

§ строки матрицы линейно независимы.

Можно показать, что обратная матрица произведения нескольких матриц определяется по правилу:

.

· Транспонирование матриц.

.

Транспонированная матрица получается путем замены в исходной матрице строк столбцами. В частности, транспонирование матрицы-столбца дает матрицу-строку и наоборот.

Транспонирование произведения нескольких матриц выполняется по правилу:

.

· Дифференцирование и интегрирование матриц.

Если элементами матрицы являются функции , то можно условно определить производную от нее следующим образом:

, если для всех элементов матрицы .

Частные производные и интегралы от матрицы можно понимать аналогично.

· Нахождение собственных чисел (значений) и собственных векторов квадратной матрицы.

Если в выражении матрицы-столбцы рассматривать как вектора, то матрица будет представлять собой линейный оператор, преобразующий вектор в вектор , имеющий в общем случае (см. рис. 2.2) иную длину и иное направление, нежели вектор . Более того, если матрица не является квадратной, исходный вектор и полученный вектор могут принадлежать пространствам с разным числом измерений, то есть иметь различное число компонент. Преобразование же вида изменяет лишь длину вектора, но не изменяет его направления.

Рис. 2.2

Рис. 2.3

Если удается установить равенство вида , то это означает, что линейный оператор в данном частном случае также изменяет лишь длину вектора, не меняя его направления.

Собственные значения (собственные числа) матрицы - это такие числа , для которых выполняется равенство для некоторого ненулевого столбца (вектора) . Вектор в этом случае называется собственным вектором матрицы ( рис. 2.3).

Квадратная матрица порядка n имеет n собственных чисел и, как правило, (не всегда) n собственных векторов.