Matice

Z Wikipedie, otevřené encyklopedie

Tento článek pojednává o matematice. Další významy jsou uvedeny v článku Matice (rozcestník).

Matice (anglicky matrix) je v matematice obdélníková tabulka čísel nebo nějakých matematických objektů - prvků matice (též elementů matice). Obsahuje obecně m řádků a n sloupců. Hovoříme pak o matici typu $m \times n$ .

Část matematiky, která využívá matice, je označována jako maticový počet.

Matice se často využívají pro vyjádření obecné rotace vektorů, transformace vektorů od jedné báze k bázi jiné, k výpočtu soustav lineárních rovnic, či k vyjádření operátorů v kvantové mechanice.

[editovat] Označení prvků matice

Prvky matice jsou označeny indexy udávajícími řádek a sloupec, v nichž se prvek nalézá. Prvek v i-tém řádku a j-tém sloupci matice A se obvykle značí $a i j$ . Potom $i$ -tý řádek matice obsahuje vodorovnou n-tici prvků $(a_{i1}, a_{i2}, ..., a_{in})\,$ , kde $i = 1,2,..., m$ a $j$ -tý sloupec matice obsahuje svislou $m$ -tici čísel $(a_{1j}, a_{2j}, ..., a_{mj})\,$ , kde $j = 1,2,..., n$ .

Např. a₅₃ leží v pátém řádku a třetím sloupci. Indexy se píší buďto oba dole jako a₅₃, nebo první nahoře a druhý dole jako a⁵₃, což má význam jakmile je potřeba rozlišovat kovariantní a kontravariantní indexy, zejména operujeme-li s maticemi jako s tenzory. Indexy se v české notaci (na rozdíl např. od notace anglické) neoddělují čárkou. Tedy matici m krát n zapíšeme jako:

$\mathbf{A}=\begin{pmatrix} {a^1}_1 & {a^1}_2 & \dots & {a^1}_n\\ {a^2}_1 & \dots & \dots & \dots \\ \dots & \dots & \dots & {a^{m-1}}_n \\ {a^m}_1 & \dots & {a^m}_{n-1} & {a^m}_n \end{pmatrix},\mathrm{nebo} \begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & \dots & a_{1n}\\ a_{21} & \dots & \dots & \dots \\ \dots & \dots & \dots & a_{(m-1)n} \\ a_{m1} & \dots & a_{m(n-1)} & a_{mn} \end{pmatrix}.$

Pro zjednodušení se také používá zápisu

$\mathbf{A} = (a_{ij})$ .

Potřebujeme-li zdůraznit počet řádků a sloupců, lze také použít zápis

$\mathbf{A} = {(a_{ij})}_{m,n}$ .

[editovat] Příklad

Matice

$\begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 1 & 2 & 7 \\ 4 & 9 & 2 \\ 6 & 1 & 5 \end{pmatrix}$

je obdélníková matice velikosti 4×3. Prvek matice a₂₃ nebo a²₃ je 7.

[editovat] Použití

[editovat] Matice jako zápis lineárního zobrazení

Matice představují nejjednodušší nástroj, jak popsat v souřadnicích linární zobrazení z prostorů V do prostoru W, pokud máme na prostoru V zvolenou bázi $v j$ a na prostoru W bázi $w j$ . Matice zobrazení vytvoříme tak, že i její i-tý sloupec bude zápis souřadnic obrazu vektora $v i$ zapsaného v bázi $w j$ .

[editovat] Matice přechodu

Matice jsou užitečný nástroj na spočtení souřadnic vektoru v nějaké bázi, pokud známe jeho souřadnice v jiné bázi. Pokud $\{e_1,\ldots,e_n\}$ a $\{e_1',\ldots,e_n'\}$ jsou dvě báze, pro které platí $e_j'=\sum_{i}e_i a^i_{\,\,j},$ , neboli

$(e_1',\ldots,e_n')=(e_1,\ldots,e_n)A,$

pak matice $\mathbf{A}=(a^i_{\,\,j})$ se nazývá matice přechodu od báze ${e i} i$ k bázi ${e i'} i$ . Pro souřadnice pak platí

$\mathbf{A}^{-1} \left( \begin{array}{c} x^1\\ \ldots\\ x^n \end{array} \right)_{\{e_i\}_i}= \left( \begin{array}{c} x'^{1}\\ \ldots\\ x'^{n} \end{array} \right)_{\{e_i'\}_i},$

kde $x i$ jsou souřadnice libovolného vektora v bázi ${e i} i$ a $x' i$ jsou jeho souřadnice v bázi ${e i} i$ .

Duální báze k ${e i}$ a ${e i'}$ (pokud je píšeme do sloupců) se transformují stejně jako souřadnice a souřadnice duálních vektorů v duálních bazích (pokud je píšeme do řádků) stejně jako původní bázové vektory.

[editovat] Matice jako zápis bilineární formy

Matice představují jednoduchý nástroj, jak popsat v souřadnicích bilineární zobazení (například skalární součin) $V\times V\to K$ (obvykle $K=\mathbb{R}$ nebo $\mathbb{C}$ ), pokud máme na prostoru V zvolenou bázi $v j$ a na prostoru W bázi $w j$ . Matice zobrazení A vytvoříme tak, že $a i j : = (v i, w j)$ , kde (.) je příslušná bilineární forma. Pak v souřadnicích platí $({x i},{y j}) = {x i} T A {y j}$ .

[editovat] Systémy lineárních rovnic

Podrobnější informace naleznete v článku Soustava lineárních rovnic.

Systém m rovnic o n neznámých

∑	a_ijx_j = b_i
j

se dá zapsat elegantně do matice jako

$\left( \begin{array}{cccc|c} a_{11} & a_{12} & \dots & a_{1n} & b_1\\ a_{21} & \dots & \dots & \dots & b_2\\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots\\ a_{m1} & \dots & a_{m(n-1)} & a_{mn} & b_m \end{array} \right).$

Řešení se nezmění, pokud budeme provádět následující úpravy:

Výměna dvou řádků
Vynásobení řádku nenulovým číslem
Přičtení násobku nějakého řádku k jinému řádku

Takovými operacemi je možno systém značně zjednodušit (viz Gaussova eliminace).

[editovat] Zkoumání lineární nezávislosti vektorů

Pokud mám nějakou sadu vektorů zapsanou v souřadnicích, můžu tyto vektory (resp. jejich souřadnicové vyjádření) zapsat jako řádky pod sebe a vznikne matice. Lineární obal řádků matice se nezmění, pokud budu dělat následující úpravy:

Výměna dvou řádků
Vynásobení řádku nenulovým číslem
Přičtení násobku nějakého řádku k jinému řádku

Pokud vhodnými úpravami dokážu udělat někde nulový řádek, původní vektory jsou lineárně závislé (viz též Gaussova eliminace).

[editovat] Řešení obyčejných diferenciálních rovnic

Obyčejná diferenciální rovnice s konstantními koeficienty, anebo systém rovnic s konstantními koeficienty, se dá přepsat na maticovou rovnici $\dot{x}=\mathbf{A}x$ , kde $x = x (t)$ je vektor neznámých a A je matice. Řešení je pak vektorový prostor generován sloupci matice $exp(\mathbf{A}t).$

[editovat] Další použití

V matematice a fyzice:

Jacobiho matice
Hessova matice
Wronského matice

Ve statistice:

Matice dat (zcela obecná tabulka popisující závislost jedné veličiny na druhé)
Korelační matice
Stochastická matice
kontingenční tabulky

V kvantové mechanice:

Zápis operátorů do matic
Matice hustoty (popis smíšeného stavu systému)
Pauliho matice

[editovat] Operace s maticemi

Operace s maticemi se v některých bodech odlišují od operací s čísly.

O dvou maticích $\mathbf{A}, \mathbf{B}$ prohlásíme, že jsou si rovny, pokud mají stejný počet řádků i sloupců a každý prvek $a i j$ matice $\mathbf{A}$ je roven odpovídajícímu prvku $b i j$ matice $\mathbf{B}$ . Rovnost matic $\mathbf{A}, \mathbf{B}$ zapíšeme

$\mathbf{A} = \mathbf{B}$

Vynásobíme-li matici $\mathbf{A}$ komplexním číslem $λ$ , získáme novou matici $\mathbf{B}$ , jejíž prvky jsou $λ$ násobky prvků matice $\mathbf{A}$ , tzn.

$b_{ij} = \lambda (a_{ij}) = (\lambda a_{ij}) \,$

Výsledná matice $\mathbf{B}$ je tedy stejného typu jako původní matice $\mathbf{A}$ .

Mějme dvě matice $\mathbf{A}, \mathbf{B}$ typu $m \times n$ . Jako součet těchto matic označíme matici $\mathbf{S}$ typu $m \times n$

$\mathbf{S} = \mathbf{A} + \mathbf{B}$

Prvky matice $\mathbf{S}$ jsou určeny vztahem

$s_{ij} = a_{ij} + b_{ij} \,$

Součet matic má smysl pouze pro matice stejného typu.

Rozdíl dvou matic $\mathbf{A}, \mathbf{B}$ (stejného typu $m \times n$ ) je nová matice $\mathbf{R}$ typu $m \times n$

$\mathbf{R} = \mathbf{A} - \mathbf{B}$

Prvky matice $\mathbf{R}$ jsou určeny vztahem

$r_{ij} = a_{ij} - b_{ij} \,$

Rozdíl matic $\mathbf{A}$ a $\mathbf{B}$ lze také chápat jako součet matice A a matice B vynásobené číslem -1. Rozdíl má tedy opět smysl pouze pro matice stejného typu.

Obecně lze pro matice $\mathbf{A}, \mathbf{B}, ...$ , které jsou stejného typu, definovat lineární kombinaci matic

$\mathbf{L} = \lambda \mathbf{A} + \mu \mathbf{B} + ...$ ,

kde prvky matice $\mathbf{L}$ určuje výraz

l i j = λ a i j + μ b i j + ...

Máme-li matici A typu m×s a matici B typu s×n pak, jejich součinem je matice C typu m×n, který značíme

$\mathbf{C}=\mathbf{A}\cdot\mathbf{B}$ ,

přičemž prvky matice C jsou určeny jako

$c_{ij} = \sum_{k=1}^{s} a_{ik} b_{kj}$

nebo

${c^i}_j = \sum_{k=1}^{s} {a^i}_k {b^k}_j$ .

Násobení matic je také označováno jako maticové násobení.

Opakovaným násobením matice $\mathbf{A}$ sama sebou lze vytvářet mocniny matic $\mathbf{A}^k$ . Tyto mocniny lze poté využít při zápisu polynomu

$P(\mathbf{A}) = c_0 + c_1 \mathbf{A} + c_2 \mathbf{A}^2 + ... + c_n \mathbf{A}^n$

[editovat] Vlastnosti a základní pojmy

[editovat] Algebraické vlastnosti prostorů matic

Obvykle se předpokládá, že prvky matice jsou z nějakého okruhu nebo tělesa. Označme jej K (obvykle $K=\mathbb{R}$ nebo $\mathbb{C}$ ). Množina všech čtvercových matic $n\times n$ tvoří asociativní algebru, která se nazývá maticová algebra, značí se $M (n, K), M a t (n, K)$ , nebo $M n, n$ a pod. Pro n>1 je nekomutativní a její centrum je izomorfní K (je tvořeno násobky jedničkové matice). Je jednoduchá, t.j. nemá žádné netriviální oboustranné ideály. Navíc každá konečně rozměrná jednoduchá asociativní algebra (nad nějakým tělesem) je izomorfní maticové algebře. Každá volba báze n-dimenzionálního prostoru V nám dává izomorfizmus $Mat(n)\simeq End(V)$ . Jediná irreducibilní reprezentace této asociativní algebry je její definující reprezentace na V.

Matice je invertovatelná právě když její determinant je nenulový (toto má smysl, i kdyby byly prvky matice z obecného komutativního okruhu, a analogické tvrzení lze zformulovat i v kvaternionových maticích).

Množina všech regulárních (t.j. invertovatelných) matic tvoří grupu, která se označuje $G L (n, K)$ . Pro $K=\mathbb{C}, \mathbb{R}$ je reduktivní. Její jednoduchá podgrupa je grupa matic s jedničkovým determinantem $S L (n, K)$ .

[editovat] Hodnost matice

Podrobnější informace naleznete v článku Hodnost matice.

Hodnost matice se dá definovat jako počet lineárně nezávislých řádků (předpokládáme, že prvky matice jsou prvky nějakého tělesa). Platí, že počet lineárně nezávislých sloupců matice je stejný jako počet lineárně nezávislých řádků.

[editovat] Diagonála matice

Prvky $a 11, a 22, a 33,...$ , leží na tzv. hlavní diagonále matice. Hlavní diagonála je tedy tvořena všemi prvky $a i j$ , kde $i = j$ .

Prvky $a 1 n, a 2, n - 1, a 3, n - 2,...$ , leží na tzv. vedlejší diagonále. Vedlejší diagonála je tedy tvořena všemi prvky $a i j$ , kde $j = n - i + 1$ .

Pokud se hovoří o diagonále matice, je tím obvykle myšlena hlavní diagonála.

[editovat] Důvod dvojího značení

Matice se obvykle používají k zápisu lineárních zobrazení mezi vektorovými prostory. Předpokládejme, že matice $A=(a^i_{\,\,j})$ přiradí vektorů v, který má souřadnice (v nějaké bazi) $v i$ vektor, který má (v nějaké bazi cílového prostoru) souřadnice $w^i=\sum_{j} a^i_{\,\,j} v^j$ (symbolicky Av=w).

Užíváme-li matice k operaci s vektory v Euklidovském prostoru, nebo kdykoliv se příslušný skalární součin chová stejně jako v Euklidovském prostoru a předpokládáme, že jediné změny souřednicových systémů, které uvažujeme, jsou rotace a zrcadlení, pak není potřeba rozlišovat polohu indexů a řádkové a sloupcové vektory lze mezi sebou libovolně zaměňovat. Jakmile se však skalární součin chová jinak (např. Diracova notace v kvantové mechanice), anebo uvažujeme i jiné transformace souřadnic než rotace a zrcadlení, pak se při přechodů do jiných souřadnic typicky jinak transformují vektory jako duální vektory. Sloupce matice se chovají jako vektory, kdežto řádky matice jako duální vektory, neboli lineární formy. Ve fyzice se pak obvykle souřednice vektorů píšou nahoru a souřadnice duálních vektorů dolů.

Tento koncept lze matematicky formalizovat, pokud řekneme, že matice je prvek prostoru $E n d (V, W)$ zapsán v nějakých bazích $v i, w j$ prostorů $V, W$ . Protože ale $End(V,W)\simeq V^*\otimes W$ , můžme chápat matici jako tensor typu (1,1) a u tensorů se píšou kovariantní složky dolu a kontravariantní nahoru. Pak se matice bude při přechodu k novým souřadnicím v prostorech V a W transformovat „správně“.

Matice ale nereprezentují jen lineární zobrazení mezi vektorovými prostory. Do matice se taky dá zapsat bilinární forma, která dvěma vektorům přiradí číslo. Pak to odpovídá tensoru typu (0,2) a při přechodu do jiných souřadnic se transformuje jako tensor typu (0,2). V tomto případě by jsme prvky matice značili ( $a i, j$ ) (oba indexy dolů).

Pokud však matice reprezentuje něco jiního (třeba systém lineárních rovnic, na který se nemusím dívat jako na maticovou rovnici a nepotřebuji vědet, jak se transformuje při změně souřadnic), pak nemá smysl horní a dolní indexy rozlišovat.

[editovat] Druhy matic

Matice typu $1 \times n$ je tvořena jedním řádkem a bývá označována jako řádková matice.
Matice typu $n \times 1$ je tvořena jedním sloupcem a bývá označována jako sloupcová matice.
Je-li $n = m$ , pak matici označujeme jako čtvercovou matici $n$ -tého řádu (stupně). Pro $n \neq m$ bývá matice označována jako obdélníková.
Pokud jsou všechny prvky matice nulové, tzn. $a i j = 0$ pro všechna $i, j$ , označujeme matici jako nulovou.
Matici, která má nenulové prvky pouze na hlavní diagonále, tzn. $a i j = 0$ pro $i \neq j$ a $a_{ij} \neq 0$ pro $i = j$ , nazýváme diagonální maticí. Prvky diagonální matice $\mathbf{D}$ lze vyjádřit pomocí Kroneckerova symbolu

$d_{ij} = \lambda_i \delta_{ij} \,$ ,

kde $\lambda_i = d_{ii}\,$ jsou diagonální prvky matice. Pokud pro všechny diagonální prvky $λ i$ diagonální matice platí $\lambda_i = 1 \,$ , jedná se o jednotkovou matici $\mathbf{E}$ , pro jejíž prvky platí

e i j = δ i j

Matici, která má všechny prvky pod hlavní diagonálou nulové, označujeme jako horní trojúhelníkovou matici. Taková matice má tvar

$\begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ 0 & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ 0 & 0 & \cdots & a_{nn} \end{pmatrix}$

Podobně označujeme jako dolní trojúhelníkovou matici takovou matici, která má všechny prvky nad diagonálou nulové.

Jsou-li $m$ i $n$ konečná čísla, označujeme matici jako konečnou.
Matici, která vznikne z matice $\mathbf{A}$ vzájemnou výměnou řádků a sloupců, označujeme jako transponovanou matici a značíme $\mathbf{A}^T$ . Pro jednotlivé prvky transponované matice platí

$a_{ij}^T = a_{ji} \,$

Pokud je transponovaná matice shodná s původní maticí, tzn. $\mathbf{A}^T = \mathbf{A}$ , pak matici $\mathbf{A}$ označujeme jako symetrickou. Pro prvky symetrické matice platí

$a_{ij} = a_{ji} \,$ .

Matici $\mathbf{A}$ označujeme jako antisymetrickou, platí-li pro všechny prvky této matice vztah

$a_{ij} = -a_{ji} \,$ .

Pokud každý prvek $a i j$ matice $\mathbf{A}$ nahradíme prvkem k němu komplexně sdruženým, pak získáme matici $\mathbf{A}^*$ , kterou označujeme jako komplexně sdruženou matici.
Pokud je matice komplexně sdružená rovna původní matici, tzn. $\mathbf{A}^* = \mathbf{A}$ , pak matici $\mathbf{A}$ nazýváme reálnou maticí.
Provedeme-li na matici $\mathbf{A}$ transpozici a komplexní sdružení, získáme matici hermiteovsky sdruženou. Hermiteovsky sdruženou matici zapisujeme jako

$\mathbf{A}^+ = {(\mathbf{A}^T)}^*$

Pokud je hermiteovsky sdružená matice rovna původní matici, tzn. $\mathbf{A}^+ = \mathbf{A}$ , říkáme, že matice $\mathbf{A}$ je hermiteovská (též samosdružená nebo samoadjungovaná).
Matice $\mathbf{B}$ je inverzní maticí k matici $\mathbf{A}$ , pokud platí

$\mathbf{A} \cdot \mathbf{B} = \mathbf{B} \cdot \mathbf{A} = \mathbf{1}$ ,

kde $\mathbf{1}$ je jednotková matice.

Matici $\mathbf{A}$ , ke které existuje inverzní matice, označujeme jako regulární matici. Není-li matice regulární, pak ji označujeme jako singulární.
Matici $\mathbf{A}$ označujeme jako unitární, jestliže inverzní matice $\mathbf{A}^{-1}$ je rovna matici hermiteovsky sdružené $\mathbf{A}^+$ , tzn.

$\mathbf{A}^{-1} = \mathbf{A}^+$

Adjungovaná matice k matici A je transponovaná matice algebraických doplňků matice A.

[editovat] Související články

Kategorie: Lineární algebra

See also ebooksgratis.com: no banners, no cookies, totally FREE.

Matice

Z Wikipedie, otevřené encyklopedie

Obsah

[editovat] Označení prvků matice

[editovat] Příklad

[editovat] Použití

[editovat] Matice jako zápis lineárního zobrazení

[editovat] Matice přechodu

[editovat] Matice jako zápis bilineární formy

[editovat] Systémy lineárních rovnic

[editovat] Zkoumání lineární nezávislosti vektorů

[editovat] Řešení obyčejných diferenciálních rovnic

[editovat] Další použití

[editovat] Operace s maticemi

[editovat] Vlastnosti a základní pojmy

[editovat] Algebraické vlastnosti prostorů matic

[editovat] Hodnost matice

[editovat] Diagonála matice

[editovat] Důvod dvojího značení

[editovat] Druhy matic

[editovat] Související články

Views

Navigace

Hledání

V jiných jazycích