Транспонирование матриц

Транспонированием матрицы называется замена строк матрицы на ее столбцы с сохранением их порядка (или, что то же самое, замена столбцов матрицы на ее строки).

Пусть дана исходная матрица А:

Тогда согласно определению транспонированная матрица А" имеет вид:

Сокращенная форма записи операции транспонирования матрицы: Транспонированную матрицу часто обозначают

Пример 3. Пусть даны матрицы А и В:

Тогда соответствующие транспонированные матрицы имеют вид:

Нетрудно заметить две закономерности операции транспонирования матриц.

1. Дважды транспонированная матрица равна исходной матрице:

2. При транспонировании квадратных матриц элементы, находящиеся на главной диагонали, не меняют своих позиций, т.е. главная диагональ квадратной матрицы не меняется при транспонировании.

Умножение матриц

Умножение матриц - это специфическая операция, составляющая основу алгебры матриц. Строки и столбцы матриц можно рассматривать как векторы- строки и векторы-столбцы соответствующих размерностей; иными словами, любую матрицу можно интерпретировать как совокупность векторов-строк или векторов-столбцов.

Пусть даны две матрицы: А - размера т х п и В - размера п х к. Будем рассматривать матрицу А как совокупность т векторов-строк а) размерности п каждый, а матрицу В - как совокупность к векторов-столбцов b Jt содержащих по п координат каждый:

Векторы-строки матрицы А и векторы-столбцы матрицы В показаны в записи этих матриц (2.7). Длина строки матрицы А равна высоте столбца матрицы В , и потому скалярное произведение этих векторов имеет смысл.

Определение 3. Произведением матриц А и В называется матрица С, элементы которой Су равны скалярным произведениям векторов-строк а ( матрицы А на векторы-столбцы bj матрицы В:

Произведение матриц А и В - матрица С - имеет размер т х к , поскольку длина л векторов-строк и векторов-столбцов исчезает при суммировании произведений координат этих векторов в их скалярных произведениях, как показано в формулах (2.8). Таким образом, для вычисления элементов первой строки матрицы С необходимо последовательно получить скалярные произведения первой строки матрицы А на все столбцы матрицы В вторая строка матрицы С получается как скалярные произведения второй вектор-строки матрицы А на все векторы-столбцы матрицы В , и так далее. Для удобства запоминания размера произведения матриц нужно поделить произведения размеров матриц-сомножителей: - , тогда остающиеся в отношении числа дают размер произвела к

дсния, т.с. размер матрицы С равен т х к.

В операции умножения матриц есть характерная особенность: произведение матриц А и В имеет смысл, если число столбцов в А равно числу строк в В. Тогда, если А и В - прямоугольные матрицы, то произведение В и А уже не будет иметь смысла, так как в скалярных произведениях, формирующих элементы соответствующей матрицы, должны участвовать векторы с одинаковым числом координат.

Если матрицы А и В квадратные, размера л х л, имеет смысл как произведение матриц АВ, так и произведение матриц ВА, причем размер этих матриц такой же, как и у исходных сомножителей. При этом в общем случае перемножения матриц правило перестановочности (коммутативности) нс соблюдается, т.е. АВ * ВА.

Рассмотрим примеры на умножение матриц.

Поскольку число столбцов матрицы А равно числу строк матрицы В, произведение матриц АВ имеет смысл. По формулам (2.8) получаем в произведении матрицу размера 3x2:

Произведение ВА нс имеет смысла, так как число столбцов матрицы В не совпадает с числом строк матрицы А.

Здесь мы найдем произведения матриц АВ и ВА:

Как видно из результатов, матрица произведения зависит от порядка матриц в произведении. В обоих случаях произведения матриц имеют тот же размер, что и у исходных сомножителей: 2x2.

В данном случае матрица В представляет собой вектор-столбец, т.е. матрицу, у которой три строки и один столбец. Вообще, векторы - это частные случаи матриц: вектор-строка длины п представляет собой матрицу с одной строкой и п столбцами, а вектор-столбец высоты п - матрицу с п строками и одним столбцом. Размеры приведенных матриц соответственно 2 х 3 и 3 х I, так что произведение этих матриц определено. Имеем

В произведении получена матрица размера 2 х 1 или вектор-столбец высоты 2.

Путем последовательного умножения матриц находим:

Свойства произведения матриц. Пусть А, В и С - матрицы соответствующих размеров (чтобы произведения матриц были определены), а а - действительное число. Тогда имеют место следующие свойства произведения матриц:

• 1) (АВ)С = А{ВС);
• 2) СА + В)С = АС + ВС
• 3) А (В + С) = АВ + АС;
• 4) а (АВ) = (аА)В = А(аВ).

Понятие единичной матрицы Е было введено в п. 2.1.1. Нетрудно убедиться, что в алгебре матриц она играет роль единицы, т.е. можно отметить еще два свойства, связанные с умножением на эту матрицу слева и справа:

• 5 )АЕ=А;
• 6) ЕА = А.

Иными словами, произведение любой матрицы на единичную матрицу, если оно имеет смысл, нс меняет исходную матрицу.

Эти операции над матрицами не относятся к числу линейных.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ . Транспонированной матрицей для матрицыразмера
называется матрица размера
, полученная иззаменой всех ее строк столбцами с теми же порядковыми номерами.

То есть, если =
, то
,=1,2,…,
,=1,2,…,.

ПРИМЕР .

=

; ==

3х2 2х3 3х3 3х3

ОПРЕДЕЛЕНИЕ . Если =, то матрицаА называется симметрической .

Все диагональные матрицы симметрические, так как равны их элементы, симметричные относительно главной диагонали.

Очевидно, справедливы следующие свойства операции транспонирования:

ОПРЕДЕЛЕНИЕ . Пусть =
– матрица размера
,=
– матрица размера
. Произведение этих матриц
– матрица=
размера
, элементы которой вычисляются по формуле:

, =1,2,…,
,=1,2,…,,

то есть элемент -й строки и-го столбца матрицыравен сумме произведений соответствующих элементов-й строки матрицыи-го столбца матрицы.

ПРИМЕР .

=
, =

2х3 3х1 2х3 3х1 2х1

Произведение
– не существует.

CВОЙСТВА ОПЕРАЦИИ УМНОЖЕНИЯ МАТРИЦ

1.
, даже если оба произведения определены.

ПРИМЕР .
,

, хотя

ОПРЕДЕЛЕНИЕ . Матрицы иназываютсяперестановочными , если
, в противном случаеиназываютсянеперестановочными.

Из определения следует, что перестановочными могут быть лишь квадратные матрицы одного размера.

ПРИМЕР .

матрицы иперестановочные.

То есть
,

значит, и– перестановочные матрицы.

Вообще единичная матрица перестановочна с любой квадратной матрицей того же порядка, и для любой матрицы
. Это свойство матрицыобъясняет, почему именно она называется единичной: при умножении чисел таким свойством обладает число 1.

Если соответствующие произведения определены, то:

5.

ПРИМЕР .

,

2х2 2х1 2х1 1х2

ЗАМЕЧАНИЕ . Элементами матрицы могут быть не только числа, но и функции. Такая матрица называется функциональной.

ПРИМЕР .

Определители и их свойства

Каждой квадратной матрице можно по определенным правилам поставить в соответствие некоторое число, которое называется ее определителем.

Рассмотрим квадратную матрицу второго порядка:

Её определителем называется число, которое записывается и вычисляется так:

(1.1)

Такой определитель называется определителем второго порядка и может

обозначаться по-другому:
или
.

Определителем третьего порядка называется число, соответствующее квадратной матрице
, которое вычисляется по правилу:

Это правило вычисления определителя третьего порядка называется правилом треугольников и схематически его можно представить так:

ПРИМЕР .
;

Если справа от определителя приписать первый, а затем второй столбец, то правило треугольников можно модифицировать:

Сначала умножаются числа на главной диагонали и двух ей параллельных диагоналях, затем – числа на другой (побочной) диагонали и ей параллельных. Из суммы первых трех произведений вычитается сумма остальных.

Группируя слагаемые в (1.2) и используя (1.1), заметим, что

(1.3)

То есть при вычислении определителя третьего порядка используются определители второго порядка, причем
– определитель матрицы, полученный извычеркиванием элемента(точнее, первой строки и первого столбца, на пересечении которых стоит),
– вычеркиванием элемента,
– элемента.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ . Дополнительным минором
элементаквадратной матрицыназывается определитель матрицы, получаемой извычеркиванием-ой строки и-го столбца.

ПРИМЕР .

ОПРЕДЕЛЕНИЕ . Алгебраическим дополнением элемента квадратной матрицыназывается число
.

ПРИМЕР .

Для матрицы :

Для матрицы :
и так далее.

Итак, с учетом сформулированных определений (1.3) можно переписать в виде: .

Перейдем теперь к общему случаю.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ . Определителем квадратной матрицы порядканазывается число, которое записывается и вычисляется следующим образом:

(1.4)

Равенство (1.4) называется разложением определителя по элементам первой строки . В этой формуле алгебраические дополнения вычисляются как определители
-го порядка. Таким образом, при вычислении определителя 4-го порядка по формуле (1.4) надо, вообще говоря, вычислить 4 определителя 3-го порядка; при вычислении определителя 5-го порядка – 5 определителей 4-го порядка и т.д. Однако если, к примеру, в определителе 4-го порядка первая строка содержит 3 нулевых элемента, то в формуле (1.4) останется лишь одно ненулевое слагаемое.

ПРИМЕР .

Рассмотрим (без доказательства) свойства определителей :

Определитель можно разложить по элементам первого столбца:

ПРИМЕР .

ЗАМЕЧАНИЕ . Рассмотренные примеры позволяют сделать вывод: определитель треугольной матрицы равен произведению элементов главной диагонали .

Отсюда следует, что строки и столбцы определителя равноправны.

Отсюда, в частности, следует, что общий множитель любой строки (столбца) можно выносить за знак определителя . Кроме того, определитель, имеющий нулевую строку или нулевой столбец, равен нулю.

Равенство (1.6) называется -й строки.

Равенство (1.7) называется разложением определителя по элементам -го столбца.

Сумма произведений всех элементов некоторой строки (столбца) на

алгебраические дополнения соответствующих элементов другой строки

(столбца) равна нулю, то есть при
и
при
.

ПРИМЕР .
, так как элементы первой и второй строк этого определителя соответственно пропорциональны (свойство 6).

Особенно часто при вычислении определителей используется свойство 9, так как оно позволяет в любом определителе получать строку или столбец, где все элементы, кроме одного, равны нулю.

ПРИМЕР .

При работе с матрицами иногда нужно их транспонировать, то есть, говоря простыми словами, перевернуть. Конечно, можно перебить данные вручную, но Эксель предлагает несколько способов сделать это проще и быстрее. Давайте разберем их подробно.

Транспонирование матрицы – это процесс смены столбцов и строк местами. В программе Excel имеется две возможности проведения транспонирования: используя функцию ТРАНСП и при помощи инструмента специальной вставки. Рассмотрим каждый из этих вариантов более подробно.

Способ 1: оператор ТРАНСП

Функция ТРАНСП относится к категории операторов «Ссылки и массивы» . Особенностью является то, что у неё, как и у других функций, работающих с массивами, результатом выдачи является не содержимое ячейки, а целый массив данных. Синтаксис функции довольно простой и выглядит следующим образом:

ТРАНСП(массив)

То есть, единственным аргументом данного оператора является ссылка на массив, в нашем случае матрицу, который следует преобразовать.

Посмотрим, как эту функцию можно применить на примере с реальной матрицей.

1. Выделяем незаполненную ячейку на листе, планируемую сделать крайней верхней левой ячейкой преобразованной матрицы. Далее жмем на значок «Вставить функцию» , который расположен вблизи строки формул.



2. Производится запуск Мастера функций . Открываем в нем категорию «Ссылки и массивы» или «Полный алфавитный перечень» . После того, как отыскали наименование «ТРАНСП» , производим его выделение и жмем на кнопку «OK» .



3. Происходит запуск окна аргументов функции ТРАНСП . Единственному аргументу данного оператора соответствует поле «Массив» . В него нужно внести координаты матрицы, которую следует перевернуть. Для этого устанавливаем курсор в поле и, зажав левую кнопку мыши, выделяем весь диапазон матрицы на листе. После того, как адрес области отобразился в окне аргументов, щелкаем по кнопке «OK» .



4. Но, как видим, в ячейке, которая предназначена для вывода результата, отображается некорректное значение в виде ошибки «#ЗНАЧ!» . Это связано с особенностями работы операторов массивов. Чтобы исправить эту ошибку, выделяем диапазон ячеек, в котором число строк должно быть равным количеству столбцов первоначальной матрицы, а число столбцов – количеству строк. Подобное соответствие очень важно для того, чтобы результат отобразился корректно. При этом, ячейка, в которой содержится выражение «#ЗНАЧ!» должна быть верхней левой ячейкой выделяемого массива и именно с неё следует начинать процедуру выделения, зажав левую кнопку мыши. После того, как вы провели выделение, установите курсор в строку формул сразу же после выражения оператора ТРАНСП , которое должно отобразиться в ней. После этого, чтобы произвести вычисление, нужно нажать не на кнопку Enter , как принято в обычных формулах, а набрать комбинацию Ctrl+Shift+Enter .



5. После этих действий матрица отобразилась так, как нам надо, то есть, в транспонированном виде. Но существует ещё одна проблема. Дело в том, что теперь новая матрица представляет собой связанный формулой массив, который нельзя изменять. При попытке произвести любое изменение с содержимым матрицы будет выскакивать ошибка. Некоторых пользователей такое положение вещей вполне удовлетворяет, так как они не собираются производить изменения в массиве, а вот другим нужна матрица, с которой полноценно можно работать.

   Чтобы решить данную проблему, выделяем весь транспонированный диапазон. Переместившись во вкладку «Главная» щелкаем по пиктограмме «Копировать» , которая расположена на ленте в группе «Буфер обмена» . Вместо указанного действия можно после выделения произвести набор стандартного сочетания клавиш для копирования Ctrl+C .



6. Затем, не снимая выделения с транспонированного диапазона, производим клик по нему правой кнопкой мыши. В контекстном меню в группе «Параметры вставки» щелкаем по иконке «Значения» , которая имеет вид пиктограммы с изображением чисел.

   

   Вслед за этим формула массива ТРАНСП будет удалена, а в ячейках останутся только одни значения, с которыми можно работать так же, как и с исходной матрицей.

Способ 2: транспонирование матрицы с помощью специальной вставки

Кроме того, матрицу можно транспонировать с помощью одного элемента контекстного меню, который носит название «Специальная вставка» .

После указанных действий на листе останется только преобразованная матрица.

Этими же двумя способами, о которых шла речь выше, можно транспонировать в Excel не только матрицы, но и полноценные таблицы. Процедура при этом будет практически идентичной.

Итак, мы выяснили, что в программе Excel матрицу можно транспонировать, то есть, перевернуть, поменяв столбцы и строчки местами, двумя способами. Первый вариант предполагает использование функции ТРАНСП , а второй – инструменты специальной вставки. По большому счету конечный результат, который получается при использовании обоих этих способов, ничем не отличается. Оба метода работают практически в любой ситуации. Так что при выборе варианта преобразования, на первый план выходят личные предпочтения конкретного пользователя. То есть, какой из данных способов для вас лично удобнее, тот и используйте.

Чтобы транспонировать матрицу, надо строки матрицы записать в столбцы.

Если , то транспонированная матрица

Если , то

Задание 1. Найти

1. Определители квадратных матриц.

Для квадратных матриц вводится число, которое называется определителем.

Для матриц второго порядка (размерность ) определитель задается формулой:

Например, для матрицы ее определитель

Пример. Вычислить определители матриц.

Для квадратных матриц третьего порядка (размерность ) существует правило «треугольника»: на рисунке пунктирная линия означает – умножить числа, через которые проходит пунктирная линия. Первые три числа надо сложить, следующие три числа надо вычитать.

Пример . Вычислить определитель.

Чтобы дать общее определение определителя, надо ввести понятие минора и алгебраического дополнения.

Минором элемента матрицы называется определитель, полученный вычеркиванием - той строки и - того столбца.

Пример. Найдем некоторые миноры матрицы А.

Алгебраическим дополнением элемента называется число .

Значит, если сумма индексов и четная, то и ничем не отличаются. Если же сумма индексов и нечетная, то и отличаются только знаком.

Для предыдущего примера .

Определителем матрицы называется сумма произведений элементов некоторой строки

(столбца) на их алгебраические дополнения. Рассмотрим это определение на матрице третьего порядка.

Первая запись называется разложением определителя по первой строке, вторая - разложение по второму столбцу, последняя – разложение по третьей строке. Всего таких разложений можно записать шесть раз.

Пример . Вычислить определитель по правилу «треугольника» и разложив его по первой строке, затем по третьему столбцу, затем по второй строке.

Разложим определитель по первой строке:

Разложим определитель по третьему столбцу:

Разложим определитель по второй строке:

Заметим, что чем больше нулей, тем проще вычисления. Например, раскладывая по первому столбцу, получим

Среди свойств определителей есть свойство, позволяющее получать нули, а именно:

Если к элементам некоторой строки (столбца) прибавить элементы другой строки (столбца), умноженные на ненулевое число, то определитель не изменится.

Возьмем этот же определитель и получим нули, например, в первой строке.

Определители более высоких порядков вычисляются таким же образом.

Задание 2. Вычислить определитель четвертого порядка:

1) разложив по любой строке или любому столбцу

2) получив предварительно нули

Получим дополнительный ноль, например, во втором столбце. Для этого элементы второй строки умножим на -1 и прибавим к четвертой строке:

1. Решение систем линейных алгебраических уравнений методом Крамера.

Покажем решение системы линейных алгебраических уравнений методом Крамера.

Задание 2. Решить систему уравнений.

Надо вычислить четыре определителя. Первый называется основным и состоит из коэффициентов при неизвестных:

Заметим, что если , систему методом Крамера решить нельзя.

Три остальных определителя обозначаются , , и получаются заменой соответствующего столбца на столбец правых частей.

Находим . Для этого первый столбец в основном определителе меняем на столбец правых частей:

Находим . Для этого второй столбец в основном определителе меняем на столбец правых частей:

Находим . Для этого третий столбец в основном определителе меняем на столбец правых частей:

Решение системы находим по формулам Крамера: , ,

Таким образом решение системы , ,

Сделаем проверку, для этого найденное решение подставим во все уравнения системы.

1. Решение систем линейных алгебраических уравнений матричным методом.

Если у квадратной матрицы определитель не равен нулю, существует обратная матрица , такая что . Матрица называется единичной и имеет вид

Обратная матрица находится по формуле:

Пример . Найти обратную матрицу к матрице

Сначала вычисляем определитель.

Находим алгебраические дополнения:

Записываем обратную матрицу:

Чтобы проверить вычисления, надо убедиться, что .

Пусть дана система линейных уравнений:

Обозначим

Тогда система уравнений может быть записана в матричной форме как , а отсюда . Полученная формула называется матричным способом решения системы.

Задание 3. Решить систему матричным способом.

Надо выписать матрицу системы, найти к ней обратную и затем умножить на столбец правых частей.

Обратная матрица у нас уже найдена в предыдущем примере, значит можно находить решение:

1. Решение систем линейных алгебраических уравнений методом Гаусса.

Метод Крамера и матричный метод применяется только для квадратных систем (число уравнений равно числу неизвестных), причем определитель должен быть не равен нулю. Если число уравнений не равно числу неизвестных, или определитель системы равен нулю, применяется метод Гаусса. Метод Гаусса можно применять для решения любых систем.

И подставим в первое уравнение:

Задание 5. Решить систему уравнений методом Гаусса.

По полученной матрице восстанавливаем систему:

Находим решение:

В высшей математике изучается такое понятие, как транспонированная матрица. Следует заметить: многим кажется, что это довольно сложная тема, которую невозможно освоить. Однако это не так. Для того чтобы понимать, как именно осуществляется настолько легкая операция, необходимо лишь немного ознакомиться с основным понятием - матрицей. Тему сможет понять любой студент, если уделит время на ее изучение.

Что же такое матрица?

Матрицы в математике довольно распространены. Следует заметить, что они также встречаются в информатике. Благодаря им и с их помощью легко программировать и создавать программное обеспечение.

Что же такое матрица? Это таблица, в которую помещены элементы. Она обязательно имеет прямоугольный вид. Если говорить простейшим языком, то матрица является таблицей чисел. Обозначается она при помощи каких-либо заглавных латинских букв. Она может быть прямоугольной или квадратной. Есть также отдельно строки и столбцы, которые названы векторами. Такие матрицы получают лишь одну линию чисел. Для того чтобы понять, какой размер имеет таблица, необходимо обратить внимание на количество строк и столбцов. Первое обозначаются буквой m, а второе - n.

Следует обязательно понимать, что такое диагональ матрицы. Есть побочная и главная. Второй является та полоса чисел, которая идет слева направо от первого к последнему элементу. В таком случае побочной будет линия справа налево.

С матрицами можно делать практически все простейшие арифметические действия, то есть складывать, вычитать, умножать между собой и отдельно на число. Также их можно транспонировать.

Процесс транспонирования

Транспонированная матрица - это матрица, в которой строки и столбцы поменяны местами. Делается это максимально легко. Обозначается как А с верхним индексом Т (A T). В принципе, следует сказать, что в высшей математике это одна из самых простых операций над матрицами. Размер таблицы сохраняется. Такую матрицу называют транспонированной.

Свойства транспонированных матриц

Для того чтобы правильно делать процесс транспонирования, необходимо понимать, какие свойства этой операции существуют.

• Обязательно существует исходная матрица к любой транспонированной таблице. Их определители должны быть равны между собой.
• Если имеется скалярная единица, то при совершении данной операции ее можно вынести.
• При двойном транспонировании матрицы она будет равна первоначальной.
• Если сравнить две сложенные таблицы с поменянными столбцами и строками, с суммой элементов, над которыми была произведена данная операция, то они будут одинаковы.
• Последнее свойство заключается в том, что если транспонировать умноженные между собой таблицы, то значение должно быть равно результатам, полученным в ходе умножения между собой транспонированных матриц в обратном порядке.

Для чего транспонировать?

Матрица в математике необходима для того, чтобы решать с ней определенные задачи. В некоторых из них требуется вычислить обратную таблицу. Для этого следует найти определитель. Далее рассчитываются элементы будущей матрицы, затем они транспонируются. Осталось найти лишь непосредственно обратную таблицу. Можно сказать, что в таких задачах требуется найти Х, и сделать это довольно легко при помощи базовых знаний теории уравнений.

Итоги

В данной статье было рассмотрено, что представляет собой транспонированная матрица. Эта тема пригодится будущим инженерам, которым нужно уметь правильно рассчитывать сложные конструкции. Иногда матрицу не так уж и просто решить, придется поломать голову. Однако в курсе студенческой математики данная операция осуществляется максимально легко и без каких-либо усилий.