2.2. Вычисление определителей
Определение: Определителем n-го порядка, соответствующим квадратной матрице
называется алгебраическая сумма n!1 членов, каждый из которых есть произведение n элементов матрицы, взятых по одному из каждой строки и из каждого столбца, причем член берется со знаком плюс, если его индексы составляют четную перестановку, и со знаком минус — в противном случае:
где суммирование распространяется на всевозможные перестановки из n чисел 1,2,....,n.
Несмотря на громоздкость определения, в первую очередь следует запомнить, что определитель — это число, характеризующее квадратную матрицу.
Вычисление определителей n-го порядка производится на основании свойств определителей и следующей теоремы Лапласа.
Перечислим основные свойства определителей, опуская доказательства:
Если какая-либо строка (столбец) матрицы состоит из одних нулей, то её определитель равен нулю.
Если все элементы какой-либо строки (столбца) матрицы умножить на число , то её определитель умножится на это число.
При транспонировании матрицы её определитель не изменяется:
При перестановке двух строк (столбцов) матрицы её определитель меняет знак на противоположный.
Если квадратная матрица содержит две одинаковые строки (столбца), то её определитель равен нулю.
Если элементы двух строк (столбцов) матрицы пропорциональны, то её определитель равен нулю.
Определитель матрицы не изменится, если к элементам какой-либо строки (столбца) матрицы прибавить элементы другой строки (столбца), предварительно умноженные на одно и то же число.
Минором элемента матрицы n-го порядка называется определитель матрицы (n-1)-го порядка, полученный из матрицы A вычёркиванием i-й строки и j-го столбца.
Алгебраическим дополнением элемента матрицы n-го порядка называется его минор, взятый со знаком
т.е. алгебраическое дополнение совпадает с минором, когда сумма номеров строки и столбца (i+j) — чётное число, и отличается от минора знаком, когда (i+j) — нечётное число.
Теорема Лапласа. Определитель квадратной матрицы равен сумме произведений элементов любой строки (столбца) на их алгебраические дополнения:
(разложение по элементам i-ой строки; i=1,2,…,n).
Пример 2.6. Вычислить определитель второго порядка матрицы A:
Решение. Определитель второго порядка непосредственно вычисляется по формуле:
Пример 2.7. Вычислить определитель третьего порядка матрицы B:
Решение. Определитель третьего порядка вычисляется по формуле:
Пример 2.8. Вычислить определитель:
Решение. В каком-либо столбце (строке) определителя получим единицу. Для этого осуществим следующее преобразование: из элементов второго столбца вычтем соответствующие элементы первого столбца. На основании свойств определителя величина определителя при этом не изменится:
Второй столбец преобразуем так, чтобы все элементы его, за исключением элемента а12 = 1, были равны нулю. Для этого прибавим первую строку ко второй и четвертой, а из третьей строки вычтем первую. Получим:
Разложим определитель по элементам второго столбца:
В результате получим определитель третьего порядка. Преобразуем данный определитель, получая единицу с нулями во второй строке:
Разложим определитель по элементам второй строки:
.
Квадратная матрица А порядка n называется невырожденной (неособенной), если ее определитель1 отличен от нуля. В противном случае матрица А называется особенной (вырожденной).
Теорема 2.1. Для всякой невырожденной матрицы А=(аij)m,n существует единственная обратная матрица, равная,
где А* — присоединенная матрица, каждый элемент которой есть алгебраическое дополнение1 элемента аij матрицы А, т.е.
Пример 2.4. Вычислить обратную матрицу для матрицы А:
Решение. Вычислим определитель матрицы: .
Определитель матрицы А отличен от нуля, следовательно, для матрицы А существует единственная обратная матрица. Вычислим присоединенную матрицу А*:
Проверкой убеждаемся, что АА-1 = Е.
- Учебное пособие
- Оглавление
- 2. Элементы линейной алгебры 21
- 3. Линейное программирование 48
- 4. Теория двойственности в линейном программировании 98
- 5. Целочисленные модели исследования операций 137
- 6. Экономические задачи, сводящиеся к транспортной модели 160
- Введение в исследование операций
- 1.1 Основные определения
- Этапы исследования операций
- Домашнее задание №1
- 2. Элементы линейной алгебры
- 2.1. Алгебра матриц
- 2.1.1. Виды матриц
- 2.1.2. Действия над матрицами
- Домашнее задание №2
- 2.2. Вычисление определителей
- Домашнее задание №3
- 2.3. Решение систем алгебраических уравнений
- 2.3.1. Основные понятия и определения
- 2.3.2. Формулы крамера и метод обратной матрицы
- 2.3.3. Метод жордана-гаусса
- Домашнее задание №5
- 2.4. Векторное пространство
- 2.4.2. Размерность и базис векторного пространства
- Домашнее задание №6
- 2.5. Решение задач линейной алгебры с помощью ms excel
- 3. Линейное программирование
- 3.1. Постановки задачи линейного программирования
- 3.1.1. Общая постановка задачи линейного программирования
- 3.1.2. Основная задача линейного программирования
- 3.1.3. Каноническая задача линейного программирования
- 3.2. Графический метод решения злп
- Домашнее задание №7
- Домашнее задание №8
- 3.3. Анализ решения (модели) на чувствительность
- Домашнее задание №9
- 3.4. Решение линейных моделей симплекс-методом.
- Переход от одной к-матрицы злп к другой к-матрице
- Алгоритм симплекс-метода
- Домашнее задание №10
- 3.4. Двойственный симплекс-метод (р-метод)
- Определение р-матрицы злп
- Условия перехода от одной р-матрицы злп к другой
- Алгоритм р-метода
- Решение задач р-методом
- Домашнее задание №11
- Домашнее задание №12
- 3.5. Решение злп двухэтапным симплекс-методом
- Первый этап - решение вспомогательной задачи
- Второй этап - решение исходной задачи
- Домашнее задание №13
- 4. Теория двойственности в линейном программировании
- 4.1. Определение и экономический смысл двойственной злп
- 4.2. Основные положения теории двойственности
- Получение оптимального плана двойственной задачи на основании теоремы 4
- На первой итерации получен оптимальный план злп (4.24).
- 4.3. Решение злп с помощью Ms Excel
- 4.4. Анализ решения злп на основе отчетов ms excel
- 5. Целочисленные модели исследования операций
- 5.1. Метод ветвей и границ решения целочисленных задач линейного программирования (цзлп)
- X1, х2 0, целые.
- Подробное описание метода
- 5.2. Задача коммивояжера
- Применение метода ветвей и границ для решения задачи коммивояжера
- Ветвление
- Построение редуцированных матриц и и вычисление оценок снизу
- Формирование списка кандидатов на ветвление
- 6. Экономические задачи, сводящиеся к транспортной модели
- 6.1.Транспортная задача линейного программирования
- Методы составления первоначальных опорных планов
- Метод потенциалов решения транспортной задачи
- Проверка выполнения условия оптимальности для незанятых клеток
- Выбор клетки, в которую необходимо поместить перевозку
- Построение цикла и определение величины перераспределения груза
- Проверка нового плана на оптимальность
- Определение оптимального плана транспортных задач, имеющих некоторые усложнения в их постановке
- 6.2.Экономические задачи, сводящиеся к транспортной модели
- Оптимальное распределение оборудования
- Формирование оптимального штата фирмы
- Задача календарного планирования производства
- Модель без дефицита
- Модель с дефицитом
- 6.3.Задача о назначениях
- Венгерский алгоритм
- Оптимальное исследование рынка
- Оптимальное использование торговых агентов