Tài liệu Chương 1: Ma trận, định thức và hệ phương trình - Đại số tuyến tính | Trường Đại học Phenika

Tài liệu Chương 1: Ma trận, định thức và hệ phương trình - Đại số tuyến tính | Trường Đại học Phenika được sưu tầm và soạn thảo dưới dạng file PDF để gửi tới các bạn sinh viên cùng tham khảo, ôn tập đầy đủ kiến thức, chuẩn bị cho các buổi học thật tốt. Mời bạn đọc đón xem!

24 12 lượt tải Tải xuống
Chia sẻ Báo cáo tài liệu

Môn: Đại số tuyến tính (BS11011)

Trường: Đại học Phenika

Thông tin:

33 trang 2 tháng trước

Tác giả:

Profile Mai Nguyệt
Lecture Notes: Đại số tuyến tính
Chương 1: Ma trận, định thức và hệ phương trình
tuyến tính
Biên soạn: Phan Quang Sáng- Bộ môn Toán, Đại học Phenikaa
Ngày 3 tháng 10 năm 2023
Mục lục
1 Nhắc lại về trường số thực, phức 3
1.1 Trường số thực . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2 Trường số phức . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2 Ma trận và các phép toán 5
2.1 Định nghĩa ma trận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.2 Các phép toán cơ bản với ma trận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2.1 Chuyển vị . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2.2 Phép cộng ma trận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2.3 Nhân vô hướng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.2.4 Phép nhân ma trận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.3 Một số ứng dụng của các phép toán ma trận . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.3.1 Sản xuất máy tính: ứng dụng phép nhân ma trận . . . . . . . . . 11
2.3.2 Mật mã . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3 Định thức của ma trận 12
3.1 Định nghĩa định thức ma trận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3.2 Các tính chất chung về định thức . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
4 Hạng của ma trận 16
5 Ma trận nghịch đảo 20
6 Hệ phương trình tuyến tính 23
6.1 Hệ Cramer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
6.2 Phương pháp khử Gauss . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
1
6.3 Tìm ma trận nghịch đảo bằng phương pháp Gauss- Jordan . . . . . . . . 30
6.4 Một số ứng dụng của hệ phương trình tuyến tính . . . . . . . . . . . . . 32
7 Giới thiệu phần mềm tính toán 32
2
1 Nhắc lại về trường số thực, phức
1.1 Trường số thực
Tập hợp số đã được mở rộng từ tập hợp các số tự nhiên đến tập hợp các số thực
N ⊂ Z ⊂ Q ⊂ R.
1.2 Trường số phức
Ký hiệu là tập hợpR
2
R R R
2
= {(a,b) : a ∈ , b∈ }.
Trên R
2
chúng ta trang bị hai phép toán:
Phép cộng, ký hiệu (+): (a
1
,b
1
) + (a a a
2
,b
2
) = (
1
+
2
,b
1
+ b
2
)
Phép nhân, ký hiêu ( )· : (a
1
,b
1
) · (a
2
,b
2
) = ( )a a a
1 2
− b b b
1 2
,a
1 2
−
2
b
1
Khi đó chúng ta có thể kiểm tra hai phép toán trên là giao hoán và thỏa mãn
tính chất kết hợp, phép nhân có tính phân phối đối với phép cộng; phần tử (0 0),
là phần tử không (trung hòa) đối với phép cộng và mọi phần tử đều có đối xứng
qua phần tử không; phần tử là đơn vị của phép nhân và mọi phần tử khác(1, 0)
không đều có nghịch đảo đối với phép nhân:
nếu
(a,b) = (o,0) thì (a,b)
−1
= (
a
a
2
+ b
2
,
−b
a
2
+ b
2
).
Người ta nói rằng như trên là một trường số phức, ký hiệu . Mỗi số(R
2
, ,+ ·) C
thực x ∈ R lúc này có thể đồng nhất với , do đó có thể coi là trường(x,0) ∈ C R
số con của trường số phức .C
Bên cạnh đó chúng ta có thể thấy:
(0 (0 1 0), 1) · , 1) = (− , .
Ký hiệu số phức , được gọi là đơn vị ảo. Nó thỏa mãn , cái(0, 1) = i i
2
= (−1, 0)
được đồng nhất với số thực -1, và do đó .i
2
= −1
Khi đó mỗi số phức có thể được biểu diễn như sauz = (a,b) ∈ C
z = (a,b) = (a, bi,0) + b(0, 1) = a +
3
và được goi là dạng đại số của số phức. Người ta cũng ký hiệu ℜz = a, Imz b=
và tương ứng gọi là phần thực và phần ảo của . Như vậy mọi số phức cóz z ∈ C
dạng đại số là
z = a + ib,
trong đó ký hiệu đơn vị ảo.i
Biểu diễn hình học của số phức: mỗi số phức z = a + ibtương ứng với một
điểm duy nhất trên mặt phẳng tọa độ.M(a,b)
Dạng lượng giác của số phức: mỗi số phức có thể viết dưới dạngz = a + ib
z = r(cos φ + i sin φ ,)
trong đó
r = |z| =
√
a
2
+ b
2
và được goi là mô đun của z, φ là góc giữa
−−→
OMvới
trục thực và được gọi là argument của z, ký hiệu .φ = Arg(z)
Dạng mũ của số phức: với mỗi số thực nếu chúng ta đặtφ
e φ,
iφ
= cos φ + i sin
thì số phức có thể viết dướiz dạng mũ như sau
z
= re .
iφ
4
2 Ma trận và các phép toán
2.1 Định nghĩa ma trận
Người ta có thể sắp xếp và ghi dữ liệu dưới dạng các bảng hình chữ được gọi là
ma trận và thường sử dụng các chữ cái in hoa, như , để ký hiệu.A,B,C...
Ví dụ: Doanh thu bán hàng của một cửa hàng cho ba sản phẩm I, II, III vào
các ngày trong tuần từ Thứ hai đến Chủ nhật cho mỗi tuần có thể được sắp xếp
trong một ma trận như sau:
Thứ Hai Ba Tư Năm Sáu Bẩy CN
A=
40 33 81 0 21 47 33
0 12 78 50 50 96 90
10 0 0 27 43 78 56
.
I
II
III
Nếu công ty có 10 cửa hàng, chúng ta có thể thiết lập 10 ma trận như vậy, mỗi
ma trận cho một cửa hàng. Khi đó, nếu cộng các phần tử tương ứng của các ma
trận này, chúng ta có thể nhận được một ma trận hiển thị tổng doanh thu của
từng sản phẩm trong mỗi ngày.
Định nghĩa 2.1. Mộtmatrậnlàmộtbảnghìnhchữnhậtchứacácsố(thựchoặc
phức) hoặc hàm số được sắp xếp theo hàng và cộtvà đượcđặt trongdấungoặc
vuông(hoặctròn).
A
=
a a a
11 12
· · ·
1n
a a a
21 22
· · ·
2n
· · · · · · · · · · · ·
a
m1
a
m2
· · · a
mn
Matrận gồm hàng và cột nhưtrên đượcgọi làcó cấp .Cácsố(hoặcm n m × n
hàmsố)a
ij
đượcgọilàcácphầntửcủamatrận.
KýhiệuA = [a
ij
]
m×n
,hoặcđơngiản .A = [a
ij
]
Nếu tất cả các phần tử của ma trận là các số thực (hoặc số phức) thì maa
ij
trận được gọi là ma trận thực (hoặc ma trận phức).
Ví dụ:
A
=
"
2 1 0
− −
1 3 2
#
là một ma trận cấp .2 × 3
5
Định nghĩa 2.2. Hai matrận đượcgọilà bằng nhaunếuA = [a
ij
] và B = [b
ij
]
chúngcócùngcấpvàcócácphầntửtươngứngbằngnhau:a
ij
= b
ij
vớimọi .i,j
Một số dạng ma trận đặc biệt:
- Ma trận không, ký hiệu : là ma trận có tất cả các phần tử bằng không.θ
- Ma trận vuông: nếu , ma trận còn được gọi là ma trận vuông cấp .m = n n
Khi đó các phần tử tạo thành đường chéo gọi là đường chéo chính.a
ii
- Ma trận tam giác trên: là ma trận vuông mà tất cả các phần tử nằm bên dưới
đường chéo chính đều bằng không, a
ij
= 0 với mọi i < j. Các phần tử nằm trên
đường chéo có thể bằng không hoặc khác không. Ma trận tam giác dưới được
định nghĩa tương tự.
Ví dụ: một số ma trận tam giác
"
−5 2
0 1
#
,
3 3 1
0 −1 3
0 0 5
(tam giác trên)
"
−5 0
3 1
#
,
1 0 0
−2 3 0
5 0 2−
(tam giác dưới)
- Ma trận đường chéo: là ma trận vuông mà tất cả các phần tử nằm ngoài
đường chéo chính đều bằng không: với mọi .a
ij
= 0 i = j
Ví dụ:
2 0 0
0 −5 0
0 0 0
- Ma trận đơn vị cấp : là ma trận chéo mà mọi phần tử nằm trênn, ký hiệu I
n
đường chéo chính đều bằng 1.
Ví dụ: ma trận đơn vị cấp 2
I
2
=
"
1 0
0 1
#
, I
3
=
1 0 0
0 1 0
0 0 1
Véc tơ: là trường hợp đặc biệt ma trận với chỉ một hàng (gọi là véc tơ hàng)
hoặc một cột (gọi là véc tơ cột). Các phần tử của nó được gọi là các thành phần
của véc tơ. Véc tơ được ký hiệu bằng các chữ cái thường, như a,b,c...
6
Ví dụ:
a
=
1
−2
3
,
b
=
h
2 −1 3 5
i
.
2.2 Các phép toán cơ bản với ma trận
2.2.1 Chuyển vị
Định nghĩa 2.3. ChuyểnvịcủamatrậnA cấpm × n làmatrậncấp ,kýn × m
hiệuA
T
,cóđươctừ bằngcáchchuyểnhàngthànhcộtvàngượclại.A
NếuA = [a
ij
]
m×n
thìA
T
= [a
ji
]
n×m
Ví dụ:
"
2 1 0
− −
1 3 2
#
T
=
2 −1
1 3
0 −2
,
1
−2
3
=
h
1 −2 3
i
T
.
Tính chất: ( )A
T T
= A.
2.2.2 Phép cộng ma trận
Phép cộng các ma trận cùng cấp
Ví dụ: Cho các ma trận sau
A
=
"
2 1 0
− −
1 3 2
#
, B =
"
−1 0 2
2 1 1
#
.
Dự đoán là gì?A + B
A
+ B =
"
1 1 2
1 4
−1
#
7
Định nghĩa 2.4. Giảsử làhaimatrậncấp .KhiđóA = [a
ij
] vàB = [b
ij
] m × n
A + B = [a
ij
+ b
ij
]
m×n
.
Ví dụ:
1 −1 2
0 2 1−
4 −3 3
+
4 5 2−
6 −5 5
2 1 7
=
5 4 0
6 −3 4
6 −2 10
Một số tính chất:
A + B = B + A
A + θ = θ + A = A
(A + +B) + + (C = A B C)
(
A + +B)
T
= A
T
B
T
2.2.3 Nhân vô hướng
Ví dụ: hãy dự đoán là gì, với
2C C =
"
4 2 2−
1 1 1
#
.
Định nghĩa 2.5. ChoA = [a
ij
]
m×n
.Khiđóvớimỗisốthực ,tađịnhnghĩak
kA= [ka .
ij
]
m×n
Ví dụ:
2
"
5 3
2 6
#
=
"
10 6
4 12
#
2
1 −1 2
0 2 1−
4 −3 3
=
2 −2 4
0 4 2−
8 −6 6
Chúng ta dễ dàng kiểm tra được một số tính chất sau với mọi ma trận A,B và
các số .k,l
k(A + B) = kA+ kB
( )k + l A = kA+ lA
k(lA kA lkA) = l( ) =
( )
kA
T
= kA
T
8
2.2.4 Phép nhân ma trận
Phép nhân hai véc tơ:
Ví dụ: tích của hai véc tơ cùng độ dài
u =
h
2 −1 3 5
i
và ,v =
h
3 2 −2 4
i
thì u × v là giá trị cho tổng của tích các phần tử tương ứng của hai véc tơ:
u × v = 2 × 3 + (−1) × × ×2 + 2 3 + 3 (−2) + 5 × 4 = 18
Tổng quát
: nếu u =
h
u
1
u
2
· · · u
n
i
và v =
h
v
1
v
2
· · · v
n
i
thì tích vô
hướng của u và v, ký hiệu là ) được định nghĩa làu × v (hoặc u.v, uv
uv= u
1
× v u v u .
1
+
2
×
2
+ · · ·
n
× v
n
Chú ý người ta còn coi tích vô hướng của u và v như là tích của véc tơ dòng u
và véc tơ cột :v
T
uv
= u × v
T
=
h
u
1
u
2
· · · u
n
i
.
v
1
v
2
.
.
.
v
n
= u v
1
×
1
+ u v
2
×
2
+ · · · u
n
× v
n
.
Phép nhân hai ma trận:
Tích vô hướng của hai véc tơ có thể được mở rộng sang tích của hai ma trận A
và B bằng cách lấy tích vô hướng của từng véc tơ dòng của với mỗi véc tơ cộtA
của B. Ở đây chúng ta cần điều kiện số hàng của ma trận phải bằng số cộtB
của ma trận và chúng ta sẽ biểu diễn các tích vô hướng nhận được thành mộtA
ma trận.
Ví dụ:
"
2 1 3
−
1 3 −2
#
×
1 −1
−2 3
3 −1
=
"
9 −2
−
13 12
#
.
Một cách tổng quát:
Định nghĩa 2.6. ChoA = [a
ij
]
m×n
vàB = [b
ij
]
n×k
.Khiđótíchcủahaimatrận
A vàB làmộtmatrận,kýhiệulà cócấp ,vớicácphầnC = AB= [c
ij
]
m×k
m × k
tử
c
ij
=
n
X
ℓ=1
a
iℓ
b
ℓj
, i= 1,...,n ,...,k.; j = 1
9
1 0 4
−1 2 −3
2 −1 3
3 1
4 −5
2 1
=
11 5
− −1 14
8 10
Chú ý: phần tử c
ij
của C là tích của véc tơ hàng thứ của ma trậni A và véc
tơ cột thứ j của ma trận :B
c
ij
= a
i
b
j
=
h
a
i1
a
i2
· · · a
in
i
.
b
1j
b
2j
.
.
.
b
nj
= a
i1
b
1j
+ +a
i2
b
2j
· · ·+ a
in
b
nj
.
Chú ý: Aθ= θ, θA= θ, AI I
n
=
n
A = A nếu A vuông cấp , phép nhân ma trậnn
không có tính chất giao hoán.
Tính chất 2.7. Phépnhânmatrậncócáctínhchấtsau
(1) ( )A + B C = AC+ BC, A(B + C) = AB+ AC.(Tínhchấtphânphối)
(2) ( ( )kA)B = k AB) = A(kB ,vàđượcviếtlà .kAB
(3) ( ) ( )AB C = A BC ,vàđượcviếtlà .(Tínhchấtkếthợp)ABC
(4) .( )AB
T
= B
T
A
T
Chú ý (xử lý song song của tích trên máy tính): một cách biểu diễn khác của
tích ma trận thường được sử dụng bởi các thuật toán tiêu chuẩn, ở đó người ta
có thể coi tích như là tích của với từng véc tơ cột của :AB A B
AB
= A
h
b
1
b
2
· · · b
k
i
=
h
Ab
1
Ab
2
· · · Ab
k
i
Ví dụ: ma trận tích
AB
=
"
4 1
−
5 2
# "
3 0 7
−
1 4 6
#
=
"
11 4 34
−
17 8 23
#
,
có các cột được tạo thành bởi
"
4 1
−
5 2
# "
3
−
1
#
=
"
11
−
17
#
,
"
4 1
−
5 2
# "
0
4
#
=
"
4
8
#
,
"
4 1
−
5 2
# "
7
6
#
=
"
34
23
#
.
10
| 1/33
| | Tải xuống

Có thể bạn quan tâm:

Preview text:

Lecture Notes: Đại số tuyến tính
Chương 1: Ma trận, định thức và hệ phương trình tuyến tính
Biên soạn: Phan Quang Sáng- Bộ môn Toán, Đại học Phenikaa Ngày 3 tháng 10 năm 2023 Mục lục
1 Nhắc lại về trường số thực, phức 3
1.1 Trường số thực . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2 Trường số phức . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2 Ma trận và các phép toán 5
2.1 Định nghĩa ma trận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.2 Các phép toán cơ bản với ma trận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2.1 Chuyển vị . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2.2 Phép cộng ma trận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2.3 Nhân vô hướng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.2.4 Phép nhân ma trận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.3 Một số ứng dụng của các phép toán ma trận . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.3.1 Sản xuất máy tính: ứng dụng phép nhân ma trận . . . . . . . . . 11
2.3.2 Mật mã . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3 Định thức của ma trận 12
3.1 Định nghĩa định thức ma trận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3.2 Các tính chất chung về định thức . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 4 Hạng của ma trận 16 5 Ma trận nghịch đảo 20
6 Hệ phương trình tuyến tính 23
6.1 Hệ Cramer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
6.2 Phương pháp khử Gauss . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 1
6.3 Tìm ma trận nghịch đảo bằng phương pháp Gauss- Jordan . . . . . . . . 30
6.4 Một số ứng dụng của hệ phương trình tuyến tính . . . . . . . . . . . . . 32
7 Giới thiệu phần mềm tính toán 32 2 1
Nhắc lại về trường số thực, phức 1.1 Trường số thực
Tập hợp số đã được mở rộng từ tập hợp các số tự nhiên đến tập hợp các số thực N ⊂ Z ⊂ Q ⊂ R. 1.2 Trường số phức Ký hiệu R2 là tập hợp
R2 = {(a,b) : a ∈ R, b∈ R}.
Trên R2 chúng ta trang bị hai phép toán:
Phép cộng, ký hiệu (+): (a1,b1) + (a2,b2) = (a1 + a2,b1 + b2)
Phép nhân, ký hiêu (·): (a1,b1) · (a2,b2) = (a1a2 − b1b2,a1b2 − a2b1)
Khi đó chúng ta có thể kiểm tra hai phép toán trên là giao hoán và thỏa mãn
tính chất kết hợp, phép nhân có tính phân phối đối với phép cộng; phần tử (0, 0)
là phần tử không (trung hòa) đối với phép cộng và mọi phần tử đều có đối xứng
qua phần tử không; phần tử (1, 0) là đơn vị của phép nhân và mọi phần tử khác
không đều có nghịch đảo đối với phép nhân: nếu a
(a,b) = (o,0) thì (a,b)−1 = ( −b , ). a2 + b2 a2 + b2
Người ta nói rằng (R2, +, ·) như trên là một trường số phức, ký hiệu C. Mỗi số
thực x ∈ R lúc này có thể đồng nhất với (x,0) ∈ C, do đó R có thể coi là trường
số con của trường số phức C.
Bên cạnh đó chúng ta có thể thấy: (0, 1) · (0, 1) = (−1, 0).
Ký hiệu số phức (0, 1) = i, được gọi là đơn vị ảo. Nó thỏa mãn i2 = (−1, 0), cái
được đồng nhất với số thực -1, và do đó i2 = −1.
Khi đó mỗi số phức z = (a,b) ∈ C có thể được biểu diễn như sau
z = (a,b) = (a,0) + b(0, 1) = a + bi, 3
và được goi là dạng đại số của số phức. Người ta cũng ký hiệu ℜz = a, Imz= b
và tương ứng gọi là phần thực và phần ảo của z. Như vậy mọi số phức z ∈ C có dạng đại số là z = a + ib,
trong đó i ký hiệu đơn vị ảo.
Biểu diễn hình học của số phức: mỗi số phức z = a + ibtương ứng với một
điểm duy nhất M(a,b) trên mặt phẳng tọa độ.
Dạng lượng giác của số phức: mỗi số phức z = a + ibcó thể viết dưới dạng z = r(cos φ + i sin φ), √
trong đó r = |z| = a2 + b2 và được goi là mô đun của z, φ là góc giữa −→OMvới
trục thực và được gọi là argument của z, ký hiệu φ = Arg(z).
Dạng mũ của số phức: với mỗi số thực φ nếu chúng ta đặt eiφ = cos φ + i sin φ,
thì số phức z có thể viết dưới dạng mũ như sau z = reiφ. 4 2 Ma trận và các phép toán 2.1 Định nghĩa ma trận
Người ta có thể sắp xếp và ghi dữ liệu dưới dạng các bảng hình chữ được gọi là
ma trận và thường sử dụng các chữ cái in hoa, như A,B,C..., để ký hiệu.
Ví dụ: Doanh thu bán hàng của một cửa hàng cho ba sản phẩm I, II, III vào
các ngày trong tuần từ Thứ hai đến Chủ nhật cho mỗi tuần có thể được sắp xếp
trong một ma trận như sau: Thứ Hai Ba Tư Năm Sáu Bẩy CN 40 33 81 0 21 47 33 I 0 12 78 50 50 96 90 II A= 10 0 0 27 43 78 56 . III
Nếu công ty có 10 cửa hàng, chúng ta có thể thiết lập 10 ma trận như vậy, mỗi
ma trận cho một cửa hàng. Khi đó, nếu cộng các phần tử tương ứng của các ma
trận này, chúng ta có thể nhận được một ma trận hiển thị tổng doanh thu của
từng sản phẩm trong mỗi ngày.
Định nghĩa 2.1. Mộtmatrậnlàmộtbảnghìnhchữnhậtchứacácsố(thựchoặc
phức) hoặc hàm số được sắp xếp theo hàng và cột và được đặt trong dấu ngoặc vuông(hoặctròn). a11 a12 · · · a1n a21 a22 · · · a2n · · · · · · · · · · · · A = am1 am2 · · · amn
Ma trận gồm m hàng và n cột như trên được gọi là có cấp m × n. Các số (hoặc
hàmsố)aij đượcgọilàcácphầntửcủamatrận.
KýhiệuA = [aij]m×n,hoặcđơngiảnA = [aij].
Nếu tất cả các phần tử aij của ma trận là các số thực (hoặc số phức) thì ma
trận được gọi là ma trận thực (hoặc ma trận phức). Ví dụ: " # 2 1 0 A =
là một ma trận cấp 2 × 3. −1 3 −2 5
Định nghĩa 2.2. Hai ma trận A = [aij] và B = [bij] được gọi là bằng nhau nếu
chúngcócùngcấpvàcócácphầntửtươngứngbằngnhau:aij = bij vớimọii,j.
Một số dạng ma trận đặc biệt:
- Ma trận không, ký hiệu θ: là ma trận có tất cả các phần tử bằng không.
- Ma trận vuông: nếu m = n, ma trận còn được gọi là ma trận vuông cấp n.
Khi đó các phần tử aii tạo thành đường chéo gọi là đường chéo chính.
- Ma trận tam giác trên: là ma trận vuông mà tất cả các phần tử nằm bên dưới
đường chéo chính đều bằng không, aij = 0 với mọi i < j. Các phần tử nằm trên
đường chéo có thể bằng không hoặc khác không. Ma trận tam giác dưới được định nghĩa tương tự.
Ví dụ: một số ma trận tam giác 3 3 1 " # 0 −1 3 −5 2 (tam giác trên) , 0 0 5 0 1 1 0 0 " # −2 3 0 −5 0 (tam giác dưới) , 5 0 −2 3 1
- Ma trận đường chéo: là ma trận vuông mà tất cả các phần tử nằm ngoài
đường chéo chính đều bằng không: aij = 0 với mọi i = j. Ví dụ: 2 0 0 0 −5 0 0 0 0
- Ma trận đơn vị cấp n, ký hiệu In: là ma trận chéo mà mọi phần tử nằm trên
đường chéo chính đều bằng 1.
Ví dụ: ma trận đơn vị cấp 2 1 0 0 " # 0 1 0 1 0 I 0 0 1 2 = , I3 = 0 1
Véc tơ: là trường hợp đặc biệt ma trận với chỉ một hàng (gọi là véc tơ hàng)
hoặc một cột (gọi là véc tơ cột). Các phần tử của nó được gọi là các thành phần
của véc tơ. Véc tơ được ký hiệu bằng các chữ cái thường, như a,b,c... 6 Ví dụ: 1 −2 a = 3 , h i b = 2 −1 3 5 . 2.2
Các phép toán cơ bản với ma trận 2.2.1 Chuyển vị
Định nghĩa 2.3. ChuyểnvịcủamatrậnA cấpm × n làmatrậncấpn × m,ký
hiệuAT ,cóđươctừA bằngcáchchuyểnhàngthànhcộtvàngượclại.
NếuA = [aij]m×n thìAT = [aji]n×m Ví dụ: 2 −1 " #T 1 3 2 1 0 , −1 3 −2 = 0 −2 1 −2 h i . T 3 = 1 −2 3 Tính chất: (AT )T = A. 2.2.2 Phép cộng ma trận
Phép cộng các ma trận cùng cấp
Ví dụ: Cho các ma trận sau " # " # 2 1 0 −1 0 2 A = , B = . Dự đo − á 1n A 3+ B−2là gì? 2 1 1 " # 1 1 2 A + B = 1 4 −1 7
Định nghĩa 2.4. GiảsửA = [aij] vàB = [bij] làhaimatrậncấpm × n.Khiđó A + B = [aij + bij]m×n. Ví dụ: 1 −1 2 4 5 −2 5 4 0 0 2 −1 6 −5 5 6 −3 4 4 −3 3 + 2 1 7 = 6 −2 10 Một số tính chất: A + B = B + A A + θ = θ + A = A (A + B) + C = A + (B + C) (A + B)T = AT + BT 2.2.3 Nhân vô hướng " # Ví dụ: hãy dự đoán 4 2 −2 2C là gì, với C = . Định nghĩa 2.5. ChoA = [a 1 1 1
ij ]m×n. Khi đó với mỗi số thực k, ta định nghĩa kA= [kaij]m×n. Ví dụ: " # " # 5 3 10 6 2 = 2 6 4 12 1 −1 2 2 −2 4 0 2 −1 0 4 −2 2 4 −3 3 = 8 −6 6
Chúng ta dễ dàng kiểm tra được một số tính chất sau với mọi ma trận A,B và các số k,l. k(A + B) = kA+ kB (k + l)A = kA+ lA k(lA) = l(kA) = lkA (kA)T = kAT 8 2.2.4 Phép nhân ma trận Phép nhân hai véc tơ: h i h i V t í hìdụ: u × tíc v h là của giá ha trị i v c éc ho tơ ổ cùng ng c độ ủa t dà ích ic u á = c 2 phần −t1 ử t 3 ươ 5 ng và ứng vc = ủa 3 hai 2 véc − t 2 ơ: 4 ,
u × v = 2 × 3 + (−1) × 2 + 2 × 3 + 3 × (−2) + 5 × 4 = 18 h i h i Tổng hướng qcuá ủa t: u nế và uv, uk = ý u hiệ 1 u u là 2u · × ·v ·(un hoặ v c àu. v v, = uv) v1 đượ v c 2 · · định · vn ng t hĩa hì là tích vô
uv= u1 × v1 + u2 × v2 + · · · un × vn.
Chú ý người ta còn coi tích vô hướng của u và v như là tích của véc tơ dòng u và véc tơ cột vT : v1 v2 h i
... = u1 × v1 + u2 × v2 + ···un × vn. uv= u × vT = u1 u2 · · · un . vn Phép nhân hai ma trận:
Tích vô hướng của hai véc tơ có thể được mở rộng sang tích của hai ma trận A
và B bằng cách lấy tích vô hướng của từng véc tơ dòng của A với mỗi véc tơ cột
của B. Ở đây chúng ta cần điều kiện số hàng của ma trận B phải bằng số cột
của ma trận A và chúng ta sẽ biểu diễn các tích vô hướng nhận được thành một ma trận. Ví dụ: 1 −1 " # −2 3 " # 2 1 3 9 −2 × 3 −1 = . −1 3 −2 −13 12 Một cách tổng quát:
Định nghĩa 2.6. ChoA = [aij]m×n vàB = [bij]n×k.Khiđótíchcủahaimatrận
A vàB làmộtmatrận,kýhiệulàC = AB= [cij]m×k cócấpm × k,vớicácphần tử n cij = a ; j = 1 X iℓbℓj , i= 1,...,n ,...,k. ℓ=1 9 1 0 4 3 1 11 5 −1 2 −3 4 −5 −1 −14 2 −1 3 2 1 = 8 10
Chú ý: phần tử cij của C là tích của véc tơ hàng thứ i của ma trận A và véc
tơ cột thứ j của ma trận B: b1j b2j h i
... = ai1b1j + ai2b2j + ···+ ainbnj. cij = aibj = ai1 ai2 · · · ain . bnj
Chú ý: Aθ= θ, θA= θ, AIn = InA = A nếu A vuông cấp n, phép nhân ma trận
không có tính chất giao hoán.
Tính chất 2.7. Phépnhânmatrậncócáctínhchấtsau
(1) (A + B)C = AC+ BC, A(B + C) = AB+ AC.(Tínhchấtphânphối)
(2) (kA)B = k(AB) = A(kB),vàđượcviếtlàkAB.
(3) (AB)C = A(BC),vàđượcviếtlàABC.(Tínhchấtkếthợp) (4) (AB)T = BT AT .
Chú ý (xử lý song song của tích trên máy tính): một cách biểu diễn khác của
tích ma trận thường được sử dụng bởi các thuật toán tiêu chuẩn, ở đó người ta
có thể coi tích ABnhư là tích của A với từng véc tơ cột của B: h i h i AB= A b1 b2 · · · bk = Ab1 Ab2 · · · Abk Ví dụ: ma trận tích " # " # " # 4 1 3 0 7 11 4 34 AB= = , −5 2 −1 4 6 −17 8 23
có các cột được tạo thành bởi " # " # " # " # " # " # " # " # " # 4 1 3 11 4 1 0 4 4 1 7 34 = , = , = . −5 2 −1 −17 −5 2 4 8 −5 2 6 23 10