Matematica II,
|
|
|
- Graziano Ferrara
- 9 anni fa
- Просмотров:
Транскрипт
1 Matematica II, Diamo qui la nozione di determinante di una matrice quadrata, le sue prime proprieta, e ne deriviamo una caratterizzazione delle matrici non singolari e una formula per l inversa di una matrice non singolare. In realta tutti i problemi finora trattati facendo uso dell algoritmo di Gauss -dal decidere se un sistema lineare e o meno consistente, e in caso affermativo risolverlo, al determinare una base per un insieme di vettori, al determinare il rango di una matrice, al decidere se una matrice quadrata e invertibile, e in caso affermativo determinarne l inversa- si possono affrontare facendo uso dei determinanti. Il determinante di una matrice quadrata A e un numero reale, indicato con (A), che viene qui descritto come una espressione negli elementi di A. Per una matrice quadrata di ordine, il determinante e l unico suo elemento: (a) = a. Per introdurre la definizione di determinante di una matrice quadrata di ordine, partiamo dal problema di decidere se vettori in R sono o meno linearmente indipendenti. In R abbiamo visto che due vettori a = a a, b = b b sono linearmente indipendenti se e solo se a b b a 0. Si dimostra che l espressione a b b a ha il seguente significato geometrico: e la misura, con segno, dell area del parallelogramma individuato dai vettori a e b, rispetto all unita di misura data dall area del quadrato individuato dai vettori e e e dellase canonica di R. Il segno viene preso positivo o negativo secondoche la rotazione che porta a in b abbia lo stesso verso o verso opposto alla rotazione che porta e in e. Esempio. Per i vettori a =, b = 4 si ha 4 =.
2 Cio significa che il parallelogramma individuato da a e b ha area doppia dell area del quadrato individuato da e e e, e che la rotazione che porta a in b ha verso opposto alla rotazione che porta e in e. Definiamo il determinante di una matrice quadrata di ordine A = come il numero reale (A) = ad bc. Dunque il determinante di una matrice A quadrata di ordine ha come significato geometrico la misura segnata dell area del parallelogramma individuato dalle due colonne di A. Riportiamo alcune proprieta del determinante delle matrici quadrate del secondo ordine. Ciascuna di queste proprieta continuera a valere per matrici quadrate di qualsiasi ordine. linearita rispetto ad una colonna, fissate le altre; per esempio, se si fissa la seconda: a + a b a b c + c = + d c d α α = α cambiamento di segno derivante dallo scambio di colonne: b a = ; d c invarianza per trasposizione: a c = b d valore sulla matrice unita : 0 0 =.
3 Definiamo il determinante di una matrice quadrata di ordine A = a b c a b c a b c come il numero reale (A) = a b c a c b b c + c a c a b ottenuto moltiplicando ciascun elemento della prima riga di A per il determinante della matrice quadrata di ordine ottenuta da A sopprimendo la prima riga e la colonna cui quell elemento appartiene, e poi sommando con segni alterni i prodotti. Sviluppando quest espressione si ottiene (A) = a b c a c b b a c + b c a + c a b c b a ; possiamo dunque dire che il determinante di una matrice quadrata di ordine e una certa funzione polinomiale omogenea di terzo grado negli elementi della matrice, e che in essa compaiono 6 monomi. Si verifica che il determinante (A) della matrice A e fornito da ciascuna delle seguenti espressioni b c a a c b b c + c a c, a b b c a a c + b b c c a c, a b b c a a c b b c + c a c, a b che vengono dette sviluppi di Laplace del determinante di A rispetto alla prima, seconda e terza riga. Si dimostra che il determinante di una matrice A quadrata di ordine ha come significato geometrico la misura, presa con un segno che non ci interessa qui specificare, del volume del parallelepipedo individuato dalle tre colonne di A, rispetto all unita di misura data dal volume del cubo individuato dai tre vettori dellase canonica di R. Esempio Il determinante della matrice 4 7 A =
4 pu essere sviluppato secondo la prima riga: ( ) 4 ( 7 8 ) + 7 ( 6 5 ) = + 40 = 6; secondo la seconda riga ( ) + 5 ( 7 7 ) 8 ( 6 4 ) = = 6; oppure secondo la terza riga... Dunque il volume del parallelepipedo individuato dalle tre colonne di A e sei volte il volume del cubo individuato dai tre vettori dellase canonica di R ; ne segue, in particolare, che le tre colonne di A sono linearmente indipendenti. Esempio c 0 d e 0 0 f = f 0 d = fda. Supposto di avere definito il determinante per le matrici quadrate di ordine n, definiamo ora il determinante per una matrice A = a ij i,j=,,...,n quadrata di ordine n. Per ogni elemento a ij della matrice A, sopprimendo la i ma riga e la j ma colonna di A, si ottiene una matrice quadrata di ordine n ; il suo determinante, moltiplicato per ( ) i+j viene detto complemento algebrico dell elemento a ij, e viene indicato con A ij. Definiamo il determinante della matrice A come il numero reale (A) = a A + a A + + a n A n, ottenuto moltiplicando ciascun elemento della prima riga di A per il suo complemento algebrico e poi sommando i prodotti. Sviluppando quest espressione si ottiene una certa funzione polinomiale omogenea di grado n negli elementi della matrice; in essa compaiono n! = n(n )(n ) monomi. Esempio = 4
5 = = 5. Si dimostra che il determinante (A) della matrice A e fornito da ciascuna delle seguenti espressioni a A + a A + + a n A n, a A + a A + + a n A n,... a n A n + a n A n + + a nn A nn che vengono dette sviluppi di Laplace di (A) secondo la prima, la seconda,..., la n ma riga di A. Si dimostra che la somma dei prodotti degli elementi di una riga per i complementi algebrici degli elementi corrispondenti in un altra riga e sempre nulla: a i A j + a i A j + + a in A jn = 0, i =,,..., n, i j. Osserviamo che le relazioni finora stabilite sono in sostanza le relazioni a i A j + a i A j + + a in A jn = δ ij (A), i =,,..., n, che si possono sintetizzare nell unica uguaglianza a a... a n A A... A n a a... a n A A... A n.. a n a n... a nn A n A n... A nn = A A A che a sua volta si puo esprimere nella forma AA = (A) I n. La matrice A contiene nelle varie colonne i complementi algebrici degli elementi delle varie righe di A. 5
6 Prop. Sia A una matrice quadrata di ordine n. Se A 0, allora A e invertibile e A = A A. Infatti, sotto la condizione A 0, si ha AA = (A) I n A A A = I n A, e A = A A. Esempio. Sia A = Se A = ad bc 0, allora A e invertibile e la sua inversa e data da A d b = ad bc c a. Segnaliamo che il determinante si comportene rispetto al prodotto di matrici: Th.(di Binet) Il determinante del prodotto di due matrici e il prodotto dei loro determinanti: (AB) = (A)(B). Questo teorema ci permentte di completare la caratterizzazione delle matrici invertibili. Prop. Sia A una matrice quadrata di ordine n. Se A e invertibile, allora A 0. Inoltre, il determinante della sua inversa e l inverso del suo determinante: (A ) = (A). Infatti, dall esistenza della matrice inversa di A si deduce la relazione (A)(A ) = (AA ) = (I n ) =, da cui segue che A 0, e che (A ) = (A). Le principali proprieta dei determinanti, dalle quali ogni altra proprieta puo essere dedotta, sono espresse dal seguente 6
7 Th. Il determinante, riguardato come funzione delle n colonne di una matrice quadrata di ordine n, gode delle seguenti proprieta e lineare in ciascuna argomento, una volta fissati gli altri, cioe... C j + C j... =... C j C j...;... αc j... = α... C j...; si annulla se due argomenti sono uguali:... C... C... = 0; cambia di segno se si scambiano due argomenti: (I n ) =.... C... C... =... C... C...; Inoltre, il determinante e invariante rispetto alla trasposizione: (A) = (A T ). Da cio segue che il determinante, riguardato come funzione delle n righe di una matrice quadrata di ordine n, gode di proprieta analogne a quelle sopra riportate. Inoltre, i determinanti si possono sviluppare anche per colonne. 7
Il determinante. Calcolo del determinante di matrici particolari. matrici di ordine 2: sia. a11 a A = allora
Calcolo del determinante di matrici particolari matrici di ordine 2: sia allora Esempio. [ ] a11 a A = 12, a 21 a 22 det A = a 11 a 22 a 21 a 12. Calcolare il determinante di [ ] 1 2 A =. 3 4 matrici di
= elemento che compare nella seconda riga e quinta colonna = -4 In generale una matrice A di m righe e n colonne si denota con
Definizione di matrice Una matrice (di numeri reali) è una tabella di m x n numeri disposti su m righe e n colonne. I numeri che compaiono nella tabella si dicono elementi della matrice. La loro individuazione
Determinanti. Definizione ed esempi. Definizione ed esempi. Proprietà dei determinanti Rango di matrici
Introduzione S S S Rango di matrici Si dice sottomatrice d'una matrice data la matrice ottenuta selezionando un certo numero di righe e di colonne della matrice iniziale. Lezione 24.wpd 08/01/2011 XXIV
Esercitazione 6 - Soluzione
Anno Accademico 28-29 Corso di Algebra Lineare e Calcolo Numerico per Ingegneria Meccanica Esercitazione 6 - Soluzione Immagine, nucleo. Teorema di Rouché-Capelli. Esercizio Sia L : R 3 R 3 l applicazione
Sui determinanti e l indipendenza lineare di vettori
Sui determinanti e l indipendenza lineare di vettori 1 Si dice che m vettori v 1, v 2,,v m di R n sono linearmente indipendenti, se una loro combinazione lineare può dare il vettore nullo solo se i coefficienti
4. Sottospazi vettoriali Piani e rette in E 3 O
Indice Prefazione i Capitolo 0. Preliminari 1 1. Insiemistica e logica 1 1.1. Insiemi 1 1.2. Insiemi numerici 2 1.3. Logica matematica elementare 5 1.4. Ancora sugli insiemi 7 1.5. Funzioni 10 1.6. Composizione
Corso di Matematica Generale M-Z Dipartimento di Economia Universitá degli Studi di Foggia ALGEBRA LINEARE. Giovanni Villani
Corso di Matematica Generale M-Z Dipartimento di Economia Universitá degli Studi di Foggia ALGEBRA LINEARE Giovanni Villani Matrici Definizione 1 Si definisce matrice di tipo m n una funzione che associa
Corso di Geometria BIAR, BSIR Esercizi 2: soluzioni
Corso di Geometria 2- BIAR, BSIR Esercizi 2: soluzioni Esercizio Calcolare il determinante della matrice 2 3 : 3 2 a) con lo sviluppo lungo la prima riga, b) con lo sviluppo lungo la terza colonna, c)
LeLing12: Ancora sui determinanti.
LeLing2: Ancora sui determinanti. Ārgomenti svolti: Sviluppi di Laplace. Prodotto vettoriale e generalizzazioni. Rango e determinante: i minori. Il polinomio caratteristico. Ēsercizi consigliati: Geoling
( ) TEORIA DELLE MATRICI. A. Scimone a.s pag 1
. Scimone a.s 1997 98 pag 1 TEORI DELLE MTRICI Dato un campo K, definiamo matrice ad elementi in K di tipo (m, n) un insieme di numeri ordinati secondo righe e colonne in una tabella rettangolare del tipo
MATRICI E VETTORI APPROFONDIMENTO PER IL CORSO DI LABORATORIO DI INFORMATICA SARA POLTRONIERI
MATRICI E VETTORI APPROFONDIMENTO PER IL CORSO DI LABORATORIO DI INFORMATICA SARA POLTRONIERI LE MATRICI DEFINIZIONE: Una matrice è un insieme di numeri disposti su righe e colonne. 1 3 7 M = 2 5 1 M è
Corso di Matematica e Statistica 3 Algebra delle matrici. Una tabella rettangolare: la matrice. Una tabella rettangolare: la matrice
Pordenone Corso di Matematica e Statistica 3 Algebra delle UNIVERSITAS STUDIORUM UTINENSIS Giorgio T. Bagni Facoltà di Scienze della Formazione Dipartimento di Matematica e Informatica Università di Udine
Lezione 4 - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico
Trasformazioni elementari sulle matrici Data una matrice A K m,n definiamo su A le seguenti tre trasformazioni elementari: T : scambiare tra loro due righe (o due colonne) di A; T : sommare ad una riga
Matrici. Prof. Walter Pugliese
Matrici Prof. Walter Pugliese Le matrici Una matrice è un insieme di numeri reali organizzati in righe e colonne. Se n è il numero delle righe e m e il numero delle colonne si dice che la matrice è di
ALGEBRA LINEARE PARTE II
DIEM sez. Matematica Finanziaria Marina Resta Università degli studi di Genova Dicembre 005 Indice PREMESSA INVERSA DI UNA MATRICE DETERMINANTE. DETERMINANTE DI MATRICI ELEMENTARI................. MATRICI
Anno 4 Matrice inversa
Anno 4 Matrice inversa 1 Introduzione In questa lezione parleremo della matrice inversa di una matrice quadrata: definizione metodo per individuarla Al termine della lezione sarai in grado di: descrivere
2 Sistemi lineari. Metodo di riduzione a scala.
Sistemi lineari. Metodo di riduzione a scala. Esercizio.1 Utilizzando il metodo di eliminazione di Gauss, risolvere i seguenti sistemi lineari: 1. 3. x 1 x + 3x 3 = 1 x 1 x x 3 = x 1 + x + 3x 3 = 5 x 1
Prodotti Notevoli. 1. Prodotto della somma di due monomi per la loro differenza
Prodotti Notevoli I prodotti notevoli sono particolari prodotti o potenze di polinomi, che si sviluppano secondo formule facilmente memorizzabili. Questi consentono di effettuare i calcoli in maniera più
ALGEBRA LINEARE PARTE III
DIEM sez Matematica Finanziaria Università degli studi di Genova Dicembre 200 Indice PREMESSA 2 GENERALITA 2 RAPPRESENTAZIONE DI UN SISTEMA LINEARE IN FORMA MATRI- CIALE 2 3 SOLUZIONE DI SISTEMI LINEARI
A.A. 2014/2015 Corso di Algebra Lineare
A.A. 2014/2015 Corso di Algebra Lineare Stampato integrale delle lezioni Massimo Gobbino Indice Lezione 01: Vettori geometrici nel piano cartesiano. Operazioni tra vettori: somma, prodotto per un numero,
Richiami di algebra delle matrici a valori reali
Richiami di algebra delle matrici a valori reali Vettore v n = v 1 v 2. v n Vettore trasposto v n = (v 1, v 2,..., v n ) v n = (v 1, v 2,..., v n ) A. Pollice - Statistica Multivariata Vettore nullo o
RIDUZIONE E RANGO , C = 2 5 1
MATRICI E SISTEMI RIDUZIONE E RANGO Riduzione di matrici (definizioni, trasformazioni elementari). Calcolo del rango e dell inversa (metodo di Gauss, metodo di Gauss-Jordan). 3 4 Esercizio Ridurre per
Esercizi svolti. delle matrici
Esercizi svolti. astratti. Si dica se l insieme delle coppie reali (x, y) soddisfacenti alla relazione x + y è un sottospazio vettoriale di R La risposta è sì, perchè l unica coppia reale che soddisfa
Autovalori e autovettori, matrici simmetriche e forme quadratiche (cenni) (prof. M. Salvetti)
Autovalori e autovettori, matrici simmetriche e forme quadratiche (cenni) (prof. M. Salvetti) April 14, 2011 (alcune note non complete sugli argomenti trattati: eventuali completamenti saranno aggiunti)
Inversa di una matrice
Geometria Lingotto. LeLing: La matrice inversa. Ārgomenti svolti: Inversa di una matrice. Unicita e calcolo della inversa. La inversa di una matrice. Il gruppo delle matrici invertibili. Ēsercizi consigliati:
SPAZI VETTORIALI. Esercizi Esercizio 1. Sia V := R 3. Stabilire quale dei seguenti sottoinsiemi di V sono suoi sottospazi:
SPAZI VETTORIALI Esercizi Esercizio. Sia V := R 3. Stabilire quale dei seguenti sottoinsiemi di V sono suoi sottospazi: V := { (a, a, a) V a R }, V 2 := { (a, b, a) V a, b R }, V 3 := { (a, 2a, a + b)
Fondamenti di Matematica del discreto
Fondamenti di Matematica del discreto M1 - Insiemi numerici 25 gennaio 2013 - Laurea on line Esercizio 1. Dire, motivando la risposta, se è possibile scrivere 3 come combinazione lineare di 507 e 2010,
determinante della sottomatrice ottenuta da A cancellando la i-esima riga e la j-esima colonna
Data una matrice quadrata A di ordine n si definisce minore complementare m ij dell elemento generico a ij della matrice A il determinante della sottomatrice ottenuta da A cancellando la i-esima riga e
MATRICI E SISTEMI LINEARI
1 Rappresentazione di dati strutturati MATRICI E SISTEMI LINEARI Gli elementi di una matrice, detti coefficienti, possono essere qualsiasi e non devono necessariamente essere omogenei tra loro; di solito
ossia può anche essere localizzato univocamente sul piano complesso con la sua forma polare.
ALGEBRA COMPLESSA Nel corso dei secoli gli insiemi dei numeri sono andati man mano allargandosi per rispondere all esigenza di dare soluzione a equazioni e problemi sempre nuovi I numeri complessi sono
Corso di Geometria BIAR, BSIR Esercizi 4: soluzioni
Corso di Geometria - BIAR, BSIR Esercizi : soluzioni Esercizio. Sono dati i seguenti sistemi lineari omogenei nelle incognite x, y, z: { x + y z = x + y z = x + y z = S : x y + z =, S :, S 3 : x 3y =,
