Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

A_G_2014

.pdf
Скачиваний:
43
Добавлен:
10.02.2015
Размер:
2.75 Mб
Скачать

§ 4. Примеры вычисления определителей

81

для определителей (n−1)-го порядка она уже доказана, и рассмотрим определитель

| |

 

 

a11

a12

a13

. . .

 

 

a22

a23

 

 

 

 

0

. . .

A

=

 

0

0

a33

. . .

 

 

 

 

 

. . .

. . .

. . .

 

 

. . .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

0

0

. . .

 

 

 

a1n a2n a3n

. . .

ann

.

Разлагая определитель |A|

 

 

a22

A = a11

 

0

 

0

| |

 

 

. . .

 

 

 

 

 

 

по первому столбцу, получим

a23

. . .

a2n

 

a33

. . .

a3n

.

. . .

. . .

. . .

 

 

 

 

 

 

0

. . .

ann

 

 

К определителю, стоящему в правой части, применимо предположение индукции, т. е. он равен произведению a22a33 . . . ann, поэтому

|A| = a11a22a33 . . . ann.

2. Определитель Вандермонда1). Так называют определитель ви-

да

 

 

2

 

1

2

 

1

2

 

. . .

2

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

1

 

 

 

a1

 

a2

 

a3

 

. . . an

 

 

 

 

 

 

 

.

d =

a1

 

a2

 

a3

 

. . . an

 

 

 

 

 

 

. . .

. . .

. . . . . .

 

 

. . .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

1

n

 

1

n

 

1

 

n

1

 

 

 

 

 

 

 

a1

 

a2

 

a3

 

. . . an

 

 

Покажем, что при любом n > 2 определитель Вандермонда равен произведению всевозможных разностей ai − aj, где 1 6 j < i 6 n:

d =

(ai − aj).

 

16j<i6n

Доказываемая формула, очевидно, справедлива при n = 2. Воспользуемся методом математической индукции. Предположим, что для определителей (n − 1)-го порядка формула уже доказана, т. е.

 

 

1

 

 

1

 

. . .

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

a2

 

a3

 

. . . an

 

=

(a

i

 

a

).

. . . . . .

. . . . . .

 

 

 

j

 

 

a

n

2

a

n

2

. . .

a

n

2

 

26j<i6n

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

3

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1)Александр Теофил Вандермонд (Alexandre-Theophile Vandermonde; 1735 — 1796) — французский музыкант и математик.

82 Глава 5. Системы линейных уравнений, матрицы, определители

Рассмотрим определитель d. Умножим предпоследнюю строку на a1 и вычтем из последней. Затем вычтем из (n−1)-й строки строку с номером (n − 2), умноженную на a1, и так далее. Наконец, умножим первую строку на a1 и вычтем из второй. В результате такой

последовательности преобразований получим

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

1

 

 

 

1

 

 

 

. . .

1

 

 

 

 

 

 

0

a

2

a

 

a

3

a

 

. . .

a

 

 

a

 

d =

2

 

1

2

 

1

. . .

2 n

 

1

 

0

a2

a1a2

a3

a1a3

an

a1an

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

. . .

 

 

 

 

 

 

. . .

 

. . .

 

 

 

. . .

 

 

 

. . .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0 an21 − a1an22 an31 − a1an32 . . . ann1 − a1ann2

Разлагая определитель d тель (n − 1)-го порядка:

 

 

 

a2

 

a1

 

 

d =

 

a22

 

a1a2

 

 

 

 

 

 

 

. . .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

1

 

 

n

2

 

 

 

 

 

 

a

 

a1a

 

 

 

2

 

 

2

 

 

по первому столбцу, получим определи-

a3 − a1

a23 − a1a3

. . .

an31 − a1an32

. . .

an

 

a1

.

. . .

an2

 

a1an

 

 

. . .

 

. . .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

. . . an−1

 

 

a1an−2

 

 

n

n

 

Заметим, что общим множителем всех элементов первого столбца является a2 − a1, общим множителем всех элементов второго столбца является a3 − a1 и т. д. Поэтому

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

1

 

. . .

1

 

 

 

 

d = (a

2

 

a

) (a

3

 

a

) . . . (a

n

 

a

)

a2

 

a3

 

. . . an

 

,

 

 

1

 

1

 

1

 

. . . . . .

. . . . . .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a

n

2

a

n

2

. . . a

n

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

3

 

n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Вандермонда

 

(n

 

 

1)

где последний множитель — определитель

 

 

 

 

 

 

-го

порядка. Следовательно,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

d = (a2 − a1) (a3 − a1) . . . (an − a1)

j<i

 

(ai − aj) =

1

j<i

 

 

(ai − aj).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

26

 

 

 

 

 

 

 

 

 

66

 

 

 

 

 

 

§5. Крамеровские системы линейных уравнений

1.В этом параграфе будем рассматривать системы линейных уравнений, у которых количество неизвестных равно числу уравне-

ний:

a11x1 + a12x2 + · · · + a1nxn = b1,

 

a21x1 + a22x2 + · · · + a2nxn = b2,

(5.1)

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

 

an1x1 + an2x2 + · · · + annxn = bn.

§ 5. Крамеровские системы линейных уравнений

83

Матрица

 

a11

a12

A =

a21

a22

 

 

a. n. 2.

 

a. n. 1.

. . . a1n

. . . a2n

. . . . . .

. . . ann

 

,

(5.2)

 

 

 

 

составленная из коэффициентов уравнений, называется матрицей системы (5.1). Будем предполагать, что |A| ≠ 0. В этом случае систему уравнений (5.1) называют крамеровской. Набор чисел b1, b2, . . . , bn

называют столбцом правой части (или просто правой частью) системы (5.1). Если правая часть системы нулевая, т. е. bi = 0 для всех i = 1, 2, . . . , n, то система называется однородной. Однородная система уравнений всегда имеет решение. Например, можно положить x1, x2, . . . , xn = 0. Такое решение называют тривиальным.

1.1. Теорема. Однородная крамеровская система уравнений может иметь только тривиальное решение.

Доказательство. Предположим противное. Тогда для некоторого набора чисел x1, x2, . . . , xn, среди которых по крайней мере одно не равно нулю, справедливы равенства

a11x1 + a12x2 + . . .

+ a1nxn = 0,

 

a21x1 + a22x2 + . . .

+ a2nxn = 0,

(5.3)

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

 

an1x1 + an2x2 + . . .

+ annxn = 0.

 

Это показывает, что столбцы матрицы A линейно зависимы, т. е. ее

определитель равен нулю, но по условию теоремы определитель |A| не равен нулю. Значит, предположение о наличии нетривиального решения у однородной крамеровской системы уравнений неверно.

1.2.Для того, чтобы система (5.3) имела нетривиальное решение, необходимо и достаточно, чтобы определитель матрицы A был равен нулю. Справедливость этого утверждения непосредственно вытекает из замечания на с. 80.

1.3.Теорема. При любой правой части крамеровская система уравнений не может иметь двух различных решений.

Доказательство. Предположим противное и пусть

x11, x12, . . . , x1n

и

x21, x22, . . . , x2n

84

Глава 5. Системы линейных уравнений, матрицы, определители

представляют собой два различных решения системы (5.1), т. е.

a11x11 + a12x12 + . . . + a1nx1n = b1, a21x11 + a22x12 + . . . + a2nx1n = b2,

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

an1x11 + an2x12 + . . . + annx1n = bn

и

a11x21 + a12x22 + . . . + a1nx2n = b1, a21x21 + a22x22 + . . . + a2nx2n = b2,

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

an1x21 + an2x22 + . . . + annx2n = bn.

Положим

(5.4)

(5.5)

x1 = x11 − x21, x2 = x12 − x22, . . . , xn = x1n − x2n

и вычтем почленно одноименные уравнения систем (5.4), (5.5). В результате получим, что x1, x2, . . . , xn — решение однородной системы (5.3). Но тогда по теореме 1.1 имеем, что x1 = x2 = . . . = xn = 0, т. е. предположение о наличии двух различных решений системы (5.1) неверно.

1.4. Теорема. Крамеровская система уравнений при любой правой части имеет решение.

Доказательство. Фактически, мы сконструируем решение системы (5.1), опираясь на формулу (3.1), с. 77. Будем разыскивать решение системы (5.1) в виде

xi = ci1b1 + ci2b2 + · · · + cinbn, i = 1, 2, . . . , n,

(5.6)

где коэффициенты cik, i, k = 1, 2, . . . , n, подлежат определению. Подставляя выражения (5.6) в уравнения системы (5.1) и собирая в левых частях этих уравнений коэффициенты при одинаковых bi, получим

b1(ai1c11 + ai2c21 + · · · + aincn1)+

+b2(ai1c12 + ai2c22 + · · · + aincn2) + · · ·

·· · + bi(ai1c1i + ai2c2i + · · · + aincni) + · · ·

· · · + bn(ai1c1n + ai2c2n + · · · + aincnn) = bi (5.7)

для i = 1, 2, . . . , n. Понятно, что если выбрать коэффициенты cik так, чтобы выполнялись условия

ai1c1k + ai2c2k + · · · + aincnk = δik,

(5.8)

§ 5. Крамеровские системы линейных уравнений

85

где i, k = 1, 2, . . . , n, δik — символ Кронекера, то формулы (5.6) будут давать решение системы (5.1). Сравнивая соотношения (5.8) с формулами (3.1), с. 77, нетрудно заметить, что если положить

cik =

Aki

, i, k = 1, 2, . . . , n,

(5.9)

|A|

 

 

 

то условия (5.8) будут выполнены. Подставляя найденные выражения для cik в (5.6), получим следующие формулы для решения системы (5.1):

xi = (A1ib1 + A2ib2 + · · · + Anibn)/|A|, i = 1, 2, . . . , n. (5.10)

Используя разложение определителя по столбцу, соотношения (5.10) можно переписать в более компактном виде:

xi =

i

, i = 1, 2, . . . , n.

(5.11)

 

 

 

Здесь ∆ = |A|, ∆i — определитель, который получается заменой i-го столбца определителя ∆ правой частью системы (5.1).

Формулы (5.11) называют формулами Крамера.

Пример. Решим при помощи формул Крамера систему уравнений

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x1 + x2 + x3 = 2,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x1 + 3x2 2x4 = 4,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2x1 + x3 − x4 = 1,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2x2 − x3 3x4 = 3.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Подсчитаем соответствующие определители:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

1

 

1

 

0

 

 

 

 

1

 

1

1

0

 

 

 

 

 

 

1

 

 

3

 

 

2

 

 

 

 

 

 

1

 

4

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

∆ =

 

3

0

 

 

=

 

 

 

 

 

 

 

=

 

1

 

3

 

3

=

 

1 4

 

 

 

2

=

4

 

 

 

= 4,

1

 

2

1 3 0

2

 

 

1 1

 

1

 

 

 

1 0

 

0

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

0

2

 

1

 

 

3

 

 

1

 

 

 

3 0

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

− −

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

0

 

1

 

 

1

 

 

 

 

1

 

 

 

1 0

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

2 1

 

1

 

 

0

 

 

 

 

2

 

 

1 1

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

1

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1 0

 

1

 

1

 

 

 

 

 

 

1

 

1 0

 

1

 

 

 

 

5

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3 2

 

1

 

 

 

 

 

 

 

5

 

3 0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8

 

 

 

 

1 =

 

 

 

 

 

 

3

=

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

=

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=

 

 

 

 

 

 

 

 

 

= 4,

4 3 0

 

2

4 3 0

 

2

 

 

1 1

 

 

1

 

 

 

 

1

 

 

0

 

0

 

 

 

 

− −

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2

 

1

 

 

 

0

 

 

1

 

 

2 1

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

1

 

 

5

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

1

 

1

 

1

 

 

 

 

1

 

 

 

1 0

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2 =

1

4 0

 

2

=

1 4 0

 

2

=

 

1

1

 

1

 

=

 

 

1

 

0

 

0

 

=

 

 

 

4,

 

 

 

 

0

3

1

 

3

 

 

1

 

 

5 0

 

 

3

 

 

 

 

 

− −

 

 

 

 

 

 

 

 

 

− −

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

1

 

2

 

 

0

 

 

 

 

 

1

 

 

 

0

 

0

 

 

0

 

 

 

 

 

 

2

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

0

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

0

 

1

 

 

 

2

 

2

 

3

 

 

1

 

 

 

2

 

3

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3 =

 

 

3

 

 

 

 

=

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

=

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

= 8,

1

 

4

 

2

1 2 2

 

2

 

2

3

 

 

1

 

 

 

2 1 3

 

 

0

2

 

3

 

 

3

 

 

0

 

 

 

2

 

3

 

 

3

 

 

 

 

 

 

− −

 

 

 

 

 

 

 

 

 

− −

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

− −

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

− −

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

86

 

 

 

 

 

Глава 5. Системы линейных уравнений, матрицы, определители

 

 

2 0

1

 

1

 

1

1

0

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

1

1

 

2

 

 

 

1

1

1

 

2

 

 

 

1

 

3

 

4

 

 

 

1

3

 

4

 

 

4

=

1 3 0

4

=

1 3 0

4

=

 

1 1

1

 

=

 

0 4

5

 

= 4.

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

1

 

3

5

 

0

0

1

 

 

 

0 2

 

3

 

1

3

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

− −

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

По формулам

Крамера

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x1 = ∆1/∆ = 1, x2 = ∆2/∆ = 1, x3 = ∆3/∆ = 2, x4 = ∆4/∆ = 1.

Замечание. В вычислительной практике формулы Крамера используются очень редко. Чаще для решения систем линейных алгебраических уравнений применяются различные варианты метода исключения неизвестных (метода Гаусса) или итерационные методы. Подробнее по этому поводу см. с. 99, с. 303.

2. В качестве примера применения теории крамеровских систем построим так называемую интерполяционную формулу Лагранжа.

2.1. Теорема. Пусть z0, z1, . . . , zn — попарно различные числа, h0, h1, . . . , hn — произвольные числа. Тогда существует, и при

том только один, полином Pn(z) = a0 + a1z + a2z2 + · · · + anzn такой, что

Pn(zj) = hj, j = 0, 1, . . . , n.

(5.12)

Доказательство. Условия (5.12) представляют собой систему линейных уравнений относительно коэффициентов полинома Pn. Определитель этой системы — определитель Вандермонда (см. с. 81). Он, очевидно, не равен нулю, поэтому система уравнений (5.12) имеет единственное решение при любой правой части.

2.2.Теперь ясно, что если полином степени n всюду (на самом деле, по крайней мере в n + 1 различных точках) равен нулю, то все его коэффициенты — нули.

2.3.Нетрудно построить в явном виде полином, удовлетворяющий условиям (5.12), а именно, решение задачи дает интерполяци-

онная формула Лагранжа1)

Pn(z) = h0Φ0(z) + h1Φ1(z) + · · · + hnΦn(z),

(5.13)

где Φj — полином степени n, удовлетворяющий условиям

 

Φj(zk) = 0, k = 0, 1, . . . , j − 1, j + 1, . . . , n,

(5.14)

Φj(zj) = 1,

(5.15)

1)Жозеф Луи Лагранж (Joseph Louis Lagrange; 1736 — 1813) — французский математик, астроном и механик итальянского происхождения.

§ 6. Матрицы. Операции над матрицами

87

для j = 0, 1, 2 . . . , n.

Как показано в п. 3, с. 24, полином своими корнями определяется с точностью до постоянного множителя, следовательно,

Φj(z) = Aj(z − z0)(z − z1) · · · (z − zj−1)(z − zj+1) · · · (z − zn).

Используя (5.15), найдем значение постоянной:

Aj =

 

1

,

 

 

 

(zj − z0)(zj − z1) · · · (zj − zj−1)(zj − zj+1) · · · (zj − zn)

 

т. е.

 

 

 

Φj(z) =

(z − z0)(z − z1) · · · (z − zj−1)(z − zj+1) · · · (z − zn)

,

 

 

(zj − z0)(zj − z1) · · · (zj − zj−1)(zj − zj+1) · · · (zj − zn)

 

где j = 0, 1, 2, . . . , n.

§6. Матрицы. Операции над матрицами

1.Выше было введено понятие квадратной матрицы. Прямоугольной матрицей A размера m ×n называется таблица, состоящая из m строк и n столбцов:

 

a11

a12

. . .

a1n

 

 

A =

a. .m.1. . a. .m.2. .

.. .... . .a.mn. .

(6.1)

a21

a22

. . .

a2n

.

 

 

 

 

 

 

 

Элементами таблицы служат числа aij (вообще говоря, комплексные). Иногда будем явно указывать размеры матрицы A и обозначать ее через A(m, n).

Отметим некоторые частные случаи. При m = n получаем квадратную матрицу. Ее размер (говорят также порядок) будем обозначать одной буквой n.

Если m = 1, а n произвольно, получаем матрицу-строку (или,

просто, строку)

(6.2)

x = (x1, x2, . . . , xn).

Говорят, что эта строка имеет длину n.

Если n = 1, а m произвольно, получаем матрицу-столбец (или,

просто, столбец)

 

 

 

 

x1

 

 

 

x...

 

x =

x2

.

(6.3)

 

m

 

 

 

 

 

88

Глава 5. Системы линейных уравнений, матрицы, определители

Говорят, что этот столбец имеет длину m. Подчеркнем, что при записи строк и столбцов второй индекс обычно не пишут. Столбцы или строки часто будем называть векторами.

Матрица называется нулевой, если все ее элементы — нули. Нулевая матрица обозначается символом 0.

2. Опишем некоторые специальные виды квадратных матриц.

2.1. Говорят, что элементы a11, a22, . . . , ann образуют главную диагональ квадратной матрицы A. Квадратная матрица D называется диагональной, если dij = 0 при i ≠ j, или, подробнее,

 

 

d11

0

. . .

0

 

 

D =

.0. . .

.d.22. .

....... .

.0. .

(6.4)

 

.

 

 

0

0

. . . dnn

 

 

 

 

 

 

Для диагональной матрицы будем использовать также обозначение

D = diag(d11, d22, . . . , dnn).

Диагональная матрица называется единичной, если dii = 1 для всех i = 1, . . . , n. Единичную матрицу будем обозначать буквой I:

 

 

1

0 . . .

0

.

 

I =

0

1 . . .

0

(6.5)

 

 

 

 

 

 

 

 

. . . . . . . . . . .

 

 

00 . . . 1

2.2.Матрица Pik называется матрицей перестановки, если она получена из единичной матрицы перестановкой строк с номерами i, k. Например, матрицами перестановок третьего порядка являются матрицы

0

1

0

0

0

1

1

0

0

0

0

1

1

0

0

0

1

0

P12 = 1

0

0 ,

P13 = 0

1

0 ,

P23 = 0

0

1 .

2.3. Напомним, что квадратная матрица L называется нижней треугольной, если все ее элементы, стоящие выше главной диагонали,

равны нулю:

l11

0

. . .

0

 

 

 

 

 

 

L =

l21

l22

. . .

0

,

(6.6)

 

l.n.1. . l.n.2. .

.. .. .. . .lnn. .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

§ 6. Матрицы. Операции над матрицами

89

квадратная матрица U называется верхней треугольной, если все ее элементы, стоящие ниже главной диагонали, равны нулю:

 

 

u11

u12

. . .

u1n

 

 

U =

.0. . .

.u.22. .

....... .

u.2.n.

(6.7)

 

.

 

 

 

 

 

 

 

 

00 . . . unn

2.4.Квадратная матрица

 

1. . .·.·.·. .

. . 0. . . .

.0. .

.·.· .· .

.0.

 

Lk =

 

0. . .

·.·.·. . .

.lk,k. . . . .

0. . .

·.· .· . .

0.

 

(6.8)

0

lk+1,k

1

0

 

 

 

· · ·

 

 

· · ·

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

· · ·

ln,k

0

· · ·

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

называется элементарной нижней треугольной. Поясним, что эта матрица отличается от единичной матрицы лишь элементами k-го столбца.

3. Умножение матрицы на число, сложение матриц. Произведением матрицы A и числа α называется матрица

 

 

αa11

αa12

. . .

αa1n

 

αA =

αa21

αa22

. . .

αa2n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

αa. . .m.

1. .

.αa. .m. .2.

....... .

αa. . .mn. .

(все элементы матрицы A умножаются на число α).

Суммой двух матриц A, B одинаковых размеров называется матрица C того же размера с элементами cij = aij+bij. Пишут: C = A+B.

Упражнение. Убедиться, что введенные операции обладают следующим свойствами:

1)A + 0 = A,

2)(A + B) + C = A + (B + C),

3)A + B = B + A,

4)(α + β)A = αA + βA.

Отметим, что сумма двух нижних (верхних) треугольных матриц — нижняя (верхняя) треугольная матрица.

90

Глава 5. Системы линейных уравнений, матрицы, определители

4. Умножение строки на столбец. По определению произведение

строки x и столбца y одинаковой длины n есть число

 

 

 

 

 

 

 

y1

=

 

 

 

 

 

 

 

(x1, x2, . . . , xn) y.2

 

n

xkyk.

 

(6.9)

 

 

 

 

 

 

 

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

.

 

k=1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

y

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

Пример.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

 

1 3 1

2

= 5 ( 1) + ( 1) ( 2) + 3 3 + 1 4 = 10.

(

)

 

3

 

· −

 

− · −

 

·

·

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5. Умножение матрицы на вектор. Произведением матрицы A размера m × n и вектора x длины n называется вектор y длины m с

элементами

n

yi = aijxj, i = 1, . . . , m.

j=1

Символически это записывают так:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

y = Ax.

 

 

 

 

Иногда будем применять более подробную запись:

 

 

.

 

 

 

 

.

.

 

y1

 

 

a11 a12 . . . a1n

 

 

x1

y2

=

 

a21 a22 . . . a2n

 

x2

m

 

 

n

 

 

 

 

 

a. .m.1. . a. .m.2. . .. .... . .a.mn. .

 

 

 

 

y..

 

 

 

 

x..

 

Поясним, что умножение матрицы на вектор выполняется следующим образом: столбец x последовательно накладывается на строки матрицы A, соответствующие элементы попарно перемножаются, а затем полученные n величин суммируются. В результате получаются элементы вектора y.

Пример.

 

 

 

 

 

=

 

 

0

3

1

3

8

 

2

1

5 2

14 .

 

4

0

2

2 16

Непосредственно из определения вытекает, что для любых чисел α, β и для любых векторов x, y (подходящей длины) справедливо равенство

A(αx + βy) = αAx + βAy.

(6.10)

Говорят поэтому, что операция умножения матрицы на вектор линейна.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]