Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Lineáris egyenletrendszerek, leképezések, mátrixok.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Lineáris egyenletrendszerek, leképezések, mátrixok."— Előadás másolata:

1 Lineáris egyenletrendszerek, leképezések, mátrixok

2 Az n ismeretlenes k egyenletből álló lineáris egyenletrendszer felírható mátrix-egyenelet alakban.

3 A az együttható mátrix, x az ismeretlenekből álló (oszlop)vektor, b pedig a jobboldali konstansokból álló oszlopvektor. Ekkor az egyenletrendszer Ax=b alakban írható. Tekintsük T n és T k vektortereket, és rögzítsünk egy-egy bázist. Ekkor az A mátrix egy A : T n  T k lineáris leképezés mátrixa lesz. Az Ax=b egyenlet megoldható akkor és csak akkor, ha b T k -beli vektor valamely x T n -beli vektor képeként írható, azaz b  ImA.

4 Legyen e 1,e 2,...,e n a T n tér rögzített bázisa. Ekkor az Ae 1, Ae 2,..., Ae n vektorok az ImA tér egy generátorrendszerét alkotják. Ezek pont az A mátrix oszlopvektorai. ImA az {a i : i=1,…,n} vektorok által generált altér. b pontosan akkor eleme ennek az altérnek, ha az {a i : i=1,…,n,b} rendszer is ImA-t generálja. Ez azt jelenti,hogy és alterek dimenziója ugyanaz, azaz a két vektor rendszerből kiválasztható maximális lineárisan független rendszer elemszáma ugyanaz.

5 Mátrix rangja Háromféle rang fogalmat definiálunk, majd belátjuk, hogy ugyanazok. Az első az előző észrevételeken alapul. O. Definíció Egy A mátrix oszloprangja r, ha A oszlopvektorai között található r lineárisan független, de r-nél több nem. S. Definíció Egy A mátrix sorrangja r, ha A sorvektorai között található r lineárisan független, de r-nél több nem.

6 Példa Az mátrix oszloprangja 2. Az első két oszlop lineárisan független. Ugyanakkor és

7 sorrangja 2. Az első két sor lineárisan független. A harmadik kifejezhető velük. A nullmátrix oszloprangja 0. Az n x n –es E egységmátrix sor- és oszloprangja n. Egy k x n-es mátrix oszloprangja legfeljebb n (nincs több oszlop), másrészt a vektorok T k -ból valók, így legfeljebb k lineárisan független lehet köztük, hiszen T k dimenziója k.

8 Aldetermináns (nem előjeles!): egy négyzetes részmátrix determinánsa. Tetszőleges h oszlop és h sormetszeteiben álló h 2 elem által alkotott h x h-as mátrix determinánsa. D. Definíció Egy A mátrix determinánsrangja r, ha van olyan r x r-es aldeterminánsa ami nem nulla, de bármely r-nél nagyobb rendű aldeterminánsa már nulla.

9 determináns rangja 2. Ugyanis Azonban akármelyik harmadrendű aldeterminánsra igaz, hogy a harmadik sorához hozzáadva az elsőt, majd ebből kivonva a második kétszeresét csupa 0 sort kapunk. Eközben viszont a determináns értéke nem változott. Mátrix transzponáltja: Egy k x n-es A mátrix transzponáltja az az n x k-as A T mátrix, melynek ij-ik eleme megegyezik A ji-ik elemével. A és A T determináns rangja megegyezik.

10 Tétel Egy mátrix oszloprangja, sorrangja és determinánsrangja megegyezik. Ezt a közös értéket nevezzük a mátrix rangjának, jele r(A). Bizonyítás Legyen A sor-, oszlop- és determinánsrangja rendre s(A), o(A), illetve d(A). 1. Elég belátni, hogy o(A)=d(A) minden A mátrixra. Ugyanis s(A)=o(A T )=d(A T )=d(A) következik. 2. Az oszlop- és determinánsrangra belátjuk, hogy elemi sorekvivalens átalakítások során nem változnak, valamint hogy a kapott RLA-ban mindkettő a vezéregyesek száma.

11 3. Legyenek az A mátrix oszlopvektorai a 1,a 2,…,a n. Ekkor a i1,a i2,…,a ir pontosan akkor lineárisan függetlenek, ha az x 1 a i1 +x 2 a i2 +…+x r a ir =0 homogén lineáris egyenletrendszernek csak triviális megoldása van. Ez elemi sorekvivalens átalakításokkal nem változik. 4. Determinánsrangra elég látni, hogy nem nő elemi sorekvivalens átalakításkor. Ugyanis ha A-ból B-et kaptuk, akkor B-ből A az átalakítás inverzével kapható. Eközben d(A)  d(B)  d(A). Azaz, elég látni, hogy ha A-ban minden h x h-as aldetermináns 0, akkor B-ben is. M1: Egy sor nemnulla skalárral való szorzása. Ha a B-beli aldetermináns tartalmazza ezt a sort, akkor az értéke a skalárszorosa egy A-belinek, ami 0. Ha pedig nem tartalmazza, akkor megegyezik egy A-beli aldeterminánssal, tehát 0.

12 M3: Két sort felcserélünk. M4: Csupa 0 sort elhagyunk Ekkor minden B-beli aldetermináns valamely A-belivel egyezik meg. M2: Valamelyik sorhoz egy másik skalárszorosát hozzáadjuk. Legyen D a B egy h x h-as aldeterminánsa. Ha D-ben nem szerepel a megváltoztatott sor, akkor megegyezik A egy aldeterminánsával, azaz 0. Ha D-ben szerepel a megváltoztatott sor, meg az is, amelynek a skalárszorosát hozzáadtuk, akkor A egy aldeterminánsából annak egy sorának skalárszorosát egy másik sorához adva kaptuk, azaz az értéke ugyanaz, 0. A megváltoztatott sor szerepel D-ben, de aminek skalárszorosát hozzáadtuk, nem. A kényelem kedvéért: az 1. sor -szorosát adtuk a 3. sorhoz, D az 1,2,…,h oszlopok és a 2,3,…,h+1 sorok metszete.

13 Itt D 1 az A mátrix egy h-rendű aldeterminánsa, azaz 0. D 2 pedig sorcserékkel alakítható azzá, azaz szintén 0.

14 5. Tekintsük az A mátrix RLA-ját, amelyben r darab vezéregyes van. Azonosan nulla sorok törlése után a sorok száma is r. Tehát sem az oszloprang, sem a determinánsrang nem lehet r-nél több. A vezéregyest tartalmazó oszlopok az r x r-es egységmátrixot alkotják, melynek oszlopai lineárisan függetlenek és a determinánsa 1. Tehát mindkét rang tényleg r.

15 Tétel Az Ax=b egyenletrendszer akkor és csak akkor oldható meg, ha r(A)=r(A|b), azaz az együtthatómátrix rangja megegyezik a kibővített mátrix rangjával. A megoldás akkor és csak akkor egyértelmű, ha a (közös) rang megegyezik az ismeretlenek számával. Bizonyítás Az egyenletrendszert x 1 a 1 +x 2 a 2 +…+ x n a n =b alakban írjuk. I. Legyen először r(A)=r(A|b), és legyen a 1,a 2,…,a r r- elemű független rendszer. Az a 1,a 2,…,a r,b rendszer lineárisan összefüggőr(A|b)=r miatt. Ekkor b kifejezhető az a 1,a 2,…,a r vektorok lineáris kombinációjaként. A többi oszlopvektort 0 együtthatóval hozzávesszük.

16 II. Ha az egyenletrendszer megoldható, akkor vannak  1,  2,…,  n számok, hogy b az a j oszlopvektorok lineáris kombinációja b=  1 a 1 +  2 a  n a n (*) Legyen r(A)=r. Tekintsük A|b r+1 oszlopvektorát. (i) Ha ezek közt b nem szerepel, akkor r(A)=r miatt lineárisan összefüggőek. (ii) Ha az r+1 vektor közül az r darab A-beli összefügg, akkor az r+1 vektor is. (iii) Ha az r darab A-beli lineárisan független, mondjuk a 1,a 2,…,a r, akkor bármelyik másik a j kifejezhető a lineáris kombinációjukként. Ezeket a kifejezéseket (*)-ba behelyettesítve kapjuk, hogy b is előáll a 1,a 2,…,a r lineáris kombinációjaként, azaz az r+1 vektor lineárisan összefügg. Tehát r=r(A)  r(A|b)  r

17 III. Megoldás pontosan akkor egyértelmű, ha b egyértelműen áll elő A oszlopvektorainak lineáris kombinációjaként.  Az A oszlopvektorai lineárisan függetlenek, azaz r(A)=oszlopok száma=ismeretlenek száma

18 Példa Egy k x n-es A mátrix rangja 1 akkor és csak akkor, ha egy nem nulla oszlopvektor (k x 1-es mátrix) és egy nem nulla sorvektor (1 x n)-es mátrix szorzata. Tegyük fel, hogy r(A)=1. Ekkor az oszlopvektorai közül bármely kettő összefügg, azaz a j =  j a 1 (feltehetjük, hogy a 1 nem 0). Tehát

19 Legyen A=u·v T egy oszlop és egy sorvektor szorzata. Ekkor akármelyik oszlopvektora az u egy skalárszorosa, azaz egymással összefüggőek.

20 Mátrix inverze Közönséges számok esetén az ax=b egyenletet 1/a-val való beszorzással oldjuk meg. Lehet-e hasonlót tenni az Ax=b egyenlettel is? 1/a a szorzásra vonatkozó inverze a-nak: a(1/a)=(1/a)a=1. 1/a =a -1. Analógia: AA -1 =A -1 A=E az egységmátrix. Ha mindkét szorzás értelmes, akkor A szükségképpen négyzetes. Tehát innentől egy darabig minden mátrixról feltesszük, hogy négyzetes.

21 Definíció B az A mátrix balinverze, ha BA=E. J az A mátrix jobbinverze, ha AJ=E. K az A mátrix inverze, ha AK=KA=E, azaz ha bal- és jobbinverz is.Állítás Ha az A mátrixnak létezik balinverze és jobbinverze is, akkor ezek egyenlőek. Bizonyítás Legyen B balinverz, J jobbinverz. Ekkor (BA)J=EJ=J, valamint (BA)J=B(AJ)=BE=B.

22 Tétel I. Ha detA  0, akkor A-nak létezik kétoldali inverze. II. Ha A-nak létezik bal- vagy jobbinverze, akkor detA  0.Következmény Az egyik oldali inverz létezése maga után vonja a másik oldali létezését, és a két inverz egyenlő. Bizonyítás(a tételé) I. Legyen  az a mátrix, amelyik i-ik sora és j-ik eleme A ji az  ji elemhez tartozó előjeles aldetermináns. Ekkor Nem ij!

23 Az A mátrix i-ik sorának j-ik eleme az A mátrix i-ik sorának és az  mátrix j-ik oszlopának szorzata:  i1 A j1 +  i2 A j2 +…+  in A jn ami i=j esetén a Kifejtési Tétel szerint pont detA, i  j esetén pedig a Ferde Kifejtési Tétel szerint 0. Az ÂA szorzat hasonló, a Kifejtési Tételt oszlopokra kell használni. Jelölje A -1 az A mátrix kétoldali inverzét. Azt kaptuk

24 II bizonyításához használjuk a Determinánsok Szorzattételét: Tétel (Determinánsok Szorzattétele) det(AB)=detA·detB Bizonyítás Igazán csak ellenőrizni kell, hogy az egyenlőség két oldalán milyen összegek szorzatai állnak, és azok hogyan fejthetők ki a disztributivitási szabályok alapján.

25 Ez utóbbi összeg olyan determinánsok szorzatainak összege,melyeknek van azonos oszlopaik,illetve soraik, azaz nullák.

26 Mivel tudjuk, hogyan kell egy szorzat előjelét felírni, ha nem a sorok szerint rendezve írjuk. Ez utóbbi összeg pedig megegyezik a baloldal nem nulla részével. Ezek után, ha egy A mátrixnak van balinverze (jobbinverze) B (J), akkor 1=detE=det(BA)=detBdetA, azaz egyik determináns sem lehet 0. Itt  az a permutáció,amelyik i-hez  (  (i))-t rendeli.

27 Reguláris és szinguláris mátrixok Definíció Egy négyzetes mátrixot szingulárisnak nevezünk, ha a determinánsa 0, egyébként reguláris.

28 Tétel (összefoglaló) Az alábbiak ekvivalensek:  detA nem nulla  A-nak létezik kétoldali inverze  A-nak létezik jobbinverze  A-nak létezik balinverze  az Ax=0 homogén lineáris egyenletrendszernek csak triviális megoldása van  van olyan b(  T n ), melyre az Ax=b egyenletrendszernek pontosan egy megoldása van  bármely b(  T n ),-re az Ax=b egyenletrendszernek pontosan egy megoldása van  r(A)=n  A oszlopai lineárisan függetlenek  A sorai lineárisan függetlenek.

29 Az A jobbinverze az AX=E mátrixegyenlet megoldása.Legyenek X oszlopai x 1,x 2,...,x n az E oszlopai e 1,e 2,...,e n. AX=E  Ax i =e i minden i-re. Azaz A -1 meghatározáshoz ezt az n egyenletrendszert kell megoldani. Ha detA nem 0, akkor mindegyik egyenletrendszer egyértelműen megoldható, azaz van inverz. Ha detA=0, akkor legalább az egyik Ax i =e i egyenletrendszer nem oldható meg. Ugyanis a Gauss eliminációval kapott RLA determinánsa is 0, azaz van csupa 0 sora. Ekkor van b, hogy az Ax=b nem oldható meg. Viszont ha minden Ax i =e i megoldható lenne, akkor a megoldásaikból „kikombinálható”lenne az Ax=b megoldása is.

30 Mátrix inverz számítása gyakorlatban Az Ax 1 =e 1,Ax 2 =e 2,...,Ax n =e n egyenletrendszerek egyszerre kezelhetőek. Írjuk le A-t,majd a vonal mellé e 1,e 2,...,e n -et, azaz E-t: A|E. Gauss eliminációt alkalmazunk. Ha detA  0, akkor az A-ból kapott RLA az egységmátrix, és akkora jobboldalakból pont A -1 lesz. Ha viszont detA=0, akkor az RLA utolsó sora csupa 0, és ez valamelyik egyenletrendszernél tilos sort ad, azaz nincs inverz. Azt hogy detA=0, vagy nem, nem kellett kiszámolni előre, a Gauss eliminációból kiderült.

31 Tétel Az A  T n x n mátrix mellé írjuk le az n x n-es E egységmátrixot: A|E. A-nak akkor és csak akkor létezik inverze, ha A|E-ből Gauss eliminációval E|B alakú mátrixhoz jutunk, és ekkor A -1 =B.Példa

32 A -1


Letölteni ppt "Lineáris egyenletrendszerek, leképezések, mátrixok."

Hasonló előadás


Google Hirdetések