ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 07.09.2024

Просмотров: 176

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

рицей n го порядка. Матрицу A2 можно умножить на матрицу A, и тогда по

лучится матрица A3 = A2A = AAA n×n

того же порядка. Вообще, k й степе

нью квадратной матрицы A n×n называется матрица

Ak = AA

A n×n .

k раз

 

По определению считается, что если A O , то

A0 =En

(точно так же, как и нулевая степень ненулевого числа равна единице: если a ≠0 , то a0 =1).

ПРИМЕР 1.2.6. Вычислить A3 −2A2 +2A1 −4A0 , где матрица A задана в приме ре 1.2.4.

Решение. Имеем:

A0 = E2

1

0

1

2

1

2 1

2

 

7 10

=

,

A1 = A =

,

A2 = AA =

 

 

=

,

 

0

1

3

4

3

4 3

4

 

15 22

 

 

A3 = A2A

7

10 1

2

=

37

54

 

A3 −2A2 +3A1 −4A0 =

 

 

 

=

 

 

 

 

 

118

,

 

 

 

 

 

15

22 3

4

 

81

 

 

 

 

 

 

 

 

37

54

 

7 10

1 2

 

1 0

 

 

 

37 54

 

14 20

3

6

 

4 0

 

22 40

=

 

−2

 

+

 

−4

 

=

 

 

+

 

 

=

.

81

118

 

15 22

3 4

 

0 1

 

 

 

81 118

 

30 44

9

12

 

0 4

 

60 82

В экономике и управлении матрицы очень важны. Рассмотрим одну из ти пичных задач — задачу планирования производства.

Предприятие может выпускать n видов продукции, используя для этого m видов ресурсов. Известна технологическая матрица

a11

a12

a1n

 

a

a

a

 

,

A = 21

22

2n

 

 

 

 

 

am1

am2

amn

 

затрат ресурсов на производство единицы каждого вида продукции [элемент aij этой матрицы равен количеству ресурса i го вида (i = 1, 2, …, m), которое необходимо затратить в процессе производства единицы продукции j го вида (j = 1, 2, …, n)]. Каждый из столбцов технологической матрицы описывает не которую технологию, т. е. процесс превращения ресурсов в конечный продукт.

Известен также вектор

b1 b = b2bm

имеющихся в распоряжении предприятия объемов ресурсов и вектор

22


c =(c1 c2

cn )

удельной прибыли предприятия (т. е. cj — это прибыль, которую предприятие получает от реализации единицы продукции j го вида).

Требуется составить производственную программу, обеспечивающую пред приятию наибольшую прибыль с учетом ограниченности запасов ресурсов.

Если обозначить через xj план производства продукции j го вида, то произ водственная программа предприятия будет задаваться вектором

x

 

 

x1

 

(1.2.1)

x = 2

.

 

 

 

 

 

 

xm

 

Суммарный расход первого ресурса на производство всей продукции (всех видов), равный

a11x1 +a12x2 + +a1n xn ,

не может быть больше запаса первого ресурса b1:

a11x1 + a12x2 + + a1n xn - b1.

Аналогичные требования должны выполняться и для расходов других ре сурсов:

a21x1 + a22x2

+

+ a2n xn -b2,

am1x1 +am2x2 +

+amn xn -bm .

Прибыль предприятия от реализации всей произведенной продукции равна

c1x1 + c2x2 + + cn xn .

Цель состоит в том, чтобы отыскать такой план производства (1.2.1), кото рый обеспечит предприятию наибольшую прибыль:

n

 

z =cj xj →max

(1.2.2)

j=1

 

при ограничениях по ресурсам

 

n

 

aij xj -bi , i =1, 2,…, m ,

(1.2.3)

j=1

 

где по смыслу задачи

 

xj .0, j =1,2,…,n .

(1.2.4)

Задачу (1.2.2)—( 1.2.4) удобно записать в матричном виде:

23


z =cx →max,

Ax -b, xj .0.

Люди научились решать подобные задачи (которые называются задачами л и н е й н о г о п р о г р а м м и р о в а н и я) только в середине XX в., за разра ботку метода решения задач линейного программирования академик Л. В. Канторович получил Нобелевскую премию в области экономики. После освоения дисциплины «Математика» Вы сможете решать и такие задачи, и более сложные. Но для этого необходимо овладеть математическим языком и правилами его использования для описания экономических процессов. Этому и посвящен первый семестр изучения математики.

В о п р о с ы д л я с а м о п р о в е р к и

1.Что такое числовая матрица?

2.Могут ли все элементы матрицы быть равными нулю?

3.Какие матрицы называются равными?

 

4.

Равны ли матрицы 1

0

и 0

1

 

?

 

 

 

 

 

 

 

0

1

1

0

 

 

 

5.

Что

такое единичная матрица? Являются ли единичными матрицы

1

1

1

0

0

1

1

0

0

 

 

 

 

 

 

,

,

 

,

 

1

?

 

 

 

1

1

0

1

1

0

0

0

 

 

 

 

6.Как сложить две матрицы?

7.Можно ли сложить матрицу A 2×3 с матрицей B 3×2 ?

8.Какими свойствами обладает операция сложения матриц?

9.Какая матрица называется транспонированной к данной матрице?

10.Для любой ли матрицы существует транспонированная?

11.Может ли выполняться равенство AT = A?

12.Для каких матриц A и B определено их произведение AB?

13.Как вычисляются элементы матрицы AB?

14.Каковы размеры матрицы A, если известно, что (1 2 3)A = (2 8)?

15. Что получится, если умножить матрицу A n на матрицу B n×1 ?

16.Какими свойствами обладает операция умножения матриц?

17.Верно ли, что для любых матриц A и B справедливо равенство AB = BA?

18.Чему равна матрица (AB)T?

З а д а ч и д л я с а м о с т о я т е л ь н о г о р е ш е н и я

1.

Даны матрицы A, B, c, d, E. Найдите AB, cd,

dc, BE AT , если

 

 

4

−1

−3

 

2

8

 

 

3

 

 

 

 

 

 

2

−1

5

 

 

1

 

 

1 1

0 −1

 

 

−4

 

d =(5

 

A =

 

 

−2

,

B = 3

,

c =

 

,

2 3 1), E =

.

 

 

3

0

 

 

0

 

 

5

 

 

2 0

−2 1

 

 

 

7

1

 

1

 

 

−2

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.

Найдите AB BA и CD DC, если

 

 

 

 

24


2 5

 

2

8

 

3

2 −2

 

5

0

0

 

4

1 0

 

 

0

5

0

 

A =

,

B =

,

C =

,

D =

.

1 0

 

3

−4

 

−1

 

 

 

0

0

 

 

 

 

 

 

 

5 2

 

5

§ 1.3. ОСНОВНЫЕ ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ КВАДРАТНЫХ МАТРИЦ

Пусть

a11

a12

a1n

 

 

a

a

a

 

(1.3.1)

A = 21

22

2n

 

 

 

 

 

 

 

an2

 

 

 

 

an1

ann

 

 

квадратная матрица n го порядка. Определителем этой матрицы называется число, которое обозначается

 

 

 

 

 

a11

a12

a1n

det

 

A

 

=det

a21

a22

a2n

 

 

 

 

 

 

 

an1

an2

ann

ивычисляется при помощи следующих трех правил.

1.Определитель диагональной матрицы равен произведению диагональ ных элементов:

 

a11

0

0

 

det

0

a22

0

=a11a22 ann .

 

 

 

 

0

0

ann

 

2. Общий множитель элементов любой строки (или столбца) можно выне сти за знак определителя:

 

 

 

a11

a12

a1n

 

 

 

a11

a12

a1n

 

 

 

 

 

 

 

a21

a22

a2n

 

 

 

a21

a22

a2n

 

 

 

 

 

 

det

αai1

αai2

αain

=αdet

ai1

ai2

ain

.

 

 

 

 

 

 

an1

an2

ann

 

 

 

an1

an2

ann

 

 

 

 

 

a11

a12

βa1j

a1n

 

 

 

 

a11

a12

a1j

a1n

 

 

 

 

 

 

det

a21

a22

βa2j

a2n

 

 

=βdet

 

a21

a22

a2j

a2n

 

.

 

an1

an2

βanj

ann

 

 

 

 

an1

an2

anj

ann

 

 

25


3. Если к одной из строк матрицы прибавить другую строку этой же мат рицы (или к одному из столбцов прибавить другой столбец), то определитель не изменится:

 

 

 

 

a11

a12

a1n

 

 

 

a11

a12

a1n

 

 

 

 

 

 

 

 

a21

a22

a2n

 

 

 

a21

a22

a2n

 

 

 

 

 

 

 

det

ai1 +ak1

ai2 +ak2

ain +akn

=det

ai1

ai2

ain

,

 

 

 

 

 

 

 

ak1

ak2

akn

 

 

 

ak1

ak2

akn

 

 

 

 

 

 

 

 

an1

an2

ann

 

 

 

an1

an2

ann

 

 

 

 

 

a11

a12

 

a1j +a1l

a1l

a1n

 

 

 

 

a11

a12

a1j

 

a1l

a1n

 

 

 

 

 

 

 

 

det

a21

a22

 

a2j +a2l

a2l

a2n

 

=det

 

a21

a22

a2j

 

a2l

a2n

 

.

 

an1

an2

 

anj +anl

anl

ann

 

 

 

 

an1

an2

anj

 

anl

ann

 

 

ТЕОРЕМА 1.3.1. Если все элементы некоторой строки (или некоторого столбца) матрицы равны нулю, то определитель этой матрицы равен нулю.

Доказательство. Доказательство сводится к применению второго правила вычис ления определителей: достаточно вынести за знак определителя общий множитель элементов данной строки (или столбца): нуль.

ТЕОРЕМА 1.3.2. Если ко всем элементам строки матрицы прибавить соответ ствующие элементы другой строки этой же матрицы (или ко всем элементам столбца прибавить соответствующие элементы другого столбца), умножен ные на одно и то же число, то определитель не изменится:

 

 

 

 

a11

a12

 

 

a1n

 

 

 

a11

a12

a1n

 

 

 

 

 

 

 

 

a21

a22

 

 

a2n

 

 

 

a21

a22

a2n

 

 

 

 

 

 

 

det

ai1 ak1

ai2 ak2

ain akn

 

=det

ai1

ai2

ain

,

 

 

 

 

 

 

 

ak1

ak2

 

 

akn

 

 

 

ak1

ak2

akn

 

 

 

 

 

 

 

 

an1

an2

 

 

ann

 

 

 

an1

an2

ann

 

 

 

 

 

a11

a12

 

a1j a1l

a1l

a1n

 

 

 

a11

a12

a1j

a1l

a1n

 

 

 

 

 

 

 

det

a21

a22

 

a2j a2l

a2l

a2n

 

=det

 

a21

a22

a2j

a2l

a2n

 

. .

 

an1

an2

 

anj anl

anl

ann

 

 

 

an1

an2

anj

anl

ann

 

 

Доказательство. Если α =0 , то утверждение теоремы очевидно. Если же α ≠0 , то

26