RIDUZIONE E RANGO , C = 2 5 1

Похожие документы
MATRICI. 1. Esercizi

SISTEMI LINEARI MATRICI E SISTEMI 1

MATRICI E VETTORI APPROFONDIMENTO PER IL CORSO DI LABORATORIO DI INFORMATICA SARA POLTRONIERI

SOTTOSPAZI E OPERAZIONI IN SPAZI DIVERSI DA R n

a + 2b + c 3d = 0, a + c d = 0 c d

Geometria BIAR Esercizi 2

Corso di Matematica e Statistica 3 Algebra delle matrici. Una tabella rettangolare: la matrice. Una tabella rettangolare: la matrice

Esercizi svolti. risolvere, se possibile, l equazione xa + B = O, essendo x un incognita reale

= elemento che compare nella seconda riga e quinta colonna = -4 In generale una matrice A di m righe e n colonne si denota con

Corso di Matematica B - Ingegneria Informatica Testi di Esercizi

Esercizi svolti sui sistemi lineari

SISTEMI LINEARI: APPROFONDIMENTI ED ESEMPI

SISTEMI LINEARI. x 2y 2z = 0. Svolgimento. Procediamo con operazioni elementari di riga sulla matrice del primo sistema: R 2 R 2 3R

Giuseppe Accascina. Note del corso di Geometria e Algebra

Richiami di algebra delle matrici

CONICHE. Esercizi Esercizio 1. Nel piano con riferimento cartesiano ortogonale Oxy sia data la conica C di equazione

Anno 4 Matrice inversa

SPAZI VETTORIALI. Esercizi Esercizio 1. Sia V := R 3. Stabilire quale dei seguenti sottoinsiemi di V sono suoi sottospazi:

Metodo di Gauss-Jordan 1

Matematica II,

TEMPUS PECUNIA EST COLLANA DI MATEMATICA PER LE SCIENZE ECONOMICHE FINANZIARIE E AZIENDALI

Vettori e matrici. Lorenzo Pareschi. Dipartimento di Matematica & Facoltá di Architettura Universitá di Ferrara

Metodi per la risoluzione di sistemi lineari

Esercizi sui sistemi di equazioni lineari.

IV-2 Forme quadratiche

Esercitazione di Matematica su matrici e sistemi lineari

2x 5y +4z = 3 x 2y + z =5 x 4y +6z = A =

I. Foglio di esercizi su vettori linearmente dipendenti e linearmente indipendenti. , v 2 = α v 1 + β v 2 + γ v 3. α v 1 + β v 2 + γ v 3 = 0. + γ.

LEZIONE Equazioni matriciali. Negli Esempi e si sono studiati più sistemi diversi AX 1 = B 1, AX 2 = R m,n, B = (b i,h ) 1 i m

1 Forme quadratiche 1. 2 Segno di una forma quadratica Il metodo dei minori principali Soluzioni degli esercizi 7.

FONDAMENTI DI ALGEBRA LINEARE E GEOMETRIA

Riassumiamo le proprietà dei numeri reali da noi utilizzate nel corso di Geometria.

Il programma OCTAVE per l insegnamento dell algebra lineare nella Scuola Secondaria p. 1

Esercizi svolti sui sistemi lineari

Esercizi per Geometria II Geometria euclidea e proiettiva

4 0 = 4 2 = 4 4 = 4 6 = 0.

Esercizi di Matematica di Base Scienze biologiche e Scienze e Tecnologie dell Ambiente

ESERCIZI PROPOSTI. Capitolo 5 MCD(15,5) = 15 5 =3. un unico sottogruppo di ordine d, cioè x 20/d = C d. , x 20/10 = x 2 = C 10. , x 20/4 = x 5 = C 4

Corso di Matematica per la Chimica

CLASSIFICAZIONE DELLE CONICHE AFFINI

SISTEMI LINEARI, METODO DI GAUSS

RETTE E PIANI. ove h R. Determinare i valori di h per cui (1) r h e α sono incidenti ed, in tal caso, determinare l angolo ϑ h da essi formato;

QUADERNI DI DIDATTICA

Sapienza Università di Roma Corso di laurea in Ingegneria Energetica Geometria A.A ESERCIZI DA CONSEGNARE prof.

Universita degli Studi di Ancona - Facolta di Ingegneria Laurea in Ing. Elettronica (VO) Ing. Informatica e Automatica - Ing. delle Telecomunicazioni

ha come obiettivo quello di costruire a partire da A una matrice U, m n, che abbia il

Le matrici. A cura di Benedetta Noris, 17 aprile Cos è una matrice. 2 Rappresentazione di una matrice generica 2

POTENZE DI MATRICI QUADRATE

Esercizi su algebra lineare, fattorizzazione LU e risoluzione di sistemi lineari

Sistemi lineari. Lorenzo Pareschi. Dipartimento di Matematica & Facoltá di Architettura Universitá di Ferrara

Applicazioni lineari e diagonalizzazione. Esercizi svolti

Si consideri il sistema a coefficienti reali di m equazioni lineari in n incognite

Sistemi di equazioni lineari

Tempo a disposizione: 150 minuti. 1 È dato l endomorfismo f : R 3 R 3 definito dalle relazioni

ii 1.20 Rango di una matrice Studio dei sistemi lineari Teoremi di Cramer e Rouché-Capelli......

La riduzione a gradini e i sistemi lineari (senza il concetto di rango)

Argomento 13 Sistemi lineari

Parte 1. Sistemi lineari, algoritmo di Gauss, matrici

LEZIONE 23. ax 2 + bxy + cy 2 + dx + ey + f

Parte 2. Determinante e matrice inversa

ESERCIZI DI ALGEBRA LINEARE E COMPLEMENTI DI GEOMETRIA

Prodotti scalari e matrici

Sistemi differenziali 2 2: esercizi svolti. 1 Sistemi lineari Stabilità nei sistemi lineari

3. Vettori, Spazi Vettoriali e Matrici

1) Quali dei seguenti sottoinsiemi del campo dei numeri reali ℝ sono sottospazi vettoriali?

Metodi e Modelli per l Ottimizzazione Combinatoria Ripasso sulla Programmazione Lineare e il metodo del Simplesso (parte I)

Prodotto scalare e prodotto vettoriale. Elisabetta Colombo

LEZIONE 3. Typeset by AMS-TEX

UNIVERSITA DEGLI STUDI LA SAPIENZA DI ROMA POLO DI RIETI FACOLTA DI INGEGNERIA CORSO DI LAUREA IN INGEGNERIA DELL AMBIENTE E DEL TERRITORIO

Algoritmi per operazioni con le matrici

LEZIONE 4. { x + y + z = 1 x y + 2z = 3

Informatica B

2. Risolvere con il metodo di eliminazione di Gauss con pivoting parziale il seguente sistema lineare:

Somma diretta di sottospazi vettoriali

1 Definizione di sistema lineare omogeneo.

Esercitazioni di Geometria A: curve algebriche

Chi non risolve esercizi non impara la matematica.

Prima di risolverli, è necessario prevedere se ci saranno soluzioni e, eventualmente, quante saranno.

UNIVERSITÀ di ROMA TOR VERGATA

Matematica B - a.a 2006/07 p. 1

Sistemi lineari. 2x 1 + x 2 x 3 = 2 x 1 x 2 + x 3 = 1 x 1 + 3x 2 2x 3 = 0. x 1 x 2 x 3

Esercizi di MATEMATICA PER RCHITETTURA prima parte: Algebra Lineare e Geometria

04 - Logica delle dimostrazioni

C.L. Informatica, M-Z Bari, 12 Gennaio 2016 Traccia: 1

ESERCITAZIONE N.8. Il calcolatore ad orologio di Gauss. L aritmetica dell orologio di Gauss. Operazioni e calcoli in Z n

Quadriche Maurizio Cornalba 7/6/2016

I numeri sulla Mole Antonelliana.

Capitolo IV SPAZI VETTORIALI EUCLIDEI

Транскрипт:

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 righe la matrice 5 6 7 8. 9 0 Esercizio Ridurre le seguenti matrici: 4 0 0 0 A = 3 4, B = 0, C = 5 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 k 0 dove k è un parametro reale. 5 9 0 Esercizio 3 Calcolare il rango delle matrici A = e B = 6 0 3 7. 0 4 8 Esercizio 4 Calcolare il rango delle seguenti matrici, al variare del parametro k reale: 3 k k k 0 A = k 4, B = k, C = 0. 4 3 7 k 0 k 3 5 Esercizio 5 Calcolare l inversa della matrice A = 0 7. 0 0 Esercizio 6 Siano date le matrici A = ( ) 0 3 3 e B = 3. 0 Stabilire quali tra le seguenti affermazioni sono vere e quali false: (i) det(a) = 0; (ii) non è possibile effettuare ilprodotto AB; (iii) il rango di A è ; ( ) 4 (iv) AB =.

MATRICI E SISTEMI - Riduzione e rango Esercizio 7 Data la matrice A = e quali false: (i) rang A = per ogni valore di h R; (ii) rang A = per ogni valore di h C; (iii) deta = 4 per h = 0; (iv) rang A = 4 perché A non è la matrice nulla. ( ) h, stabilire quali delle seguenti affermazioni sono vere h Esercizio 8 Data una matrice quadrata A di ordine, stabilire quali delle seguenti affermazioni sono vere e quali false: (i) A + A t è una matrice simmetrica; (ii) se A ha rango massimo, anche A + A t ha rango massimo; (iii) se deta =, allora det(a) = ; (iv) se det A =, allora det(ab) = detb per ogni matrice B quadrata di ordine.

MATRICI E SISTEMI - Riduzione e rango 3 SVOLGIMENTI Svolgimento Esercizio Evidenzieremo in grassetto gli elementi scelti come speciali. Usiamo a = per annullare a e a 3 : 3 4 R R 5R 3 4 3 4 R A = 5 6 7 8 3 R 3 9R 0 6 0 7 5 8 0 = 0 4 8. 9 0 0 0 8 7 36 0 8 6 4 Usiamo a = 4 per annullare a 3 : 3 4 3 4 A 0 4 8 R 3 R 3 R 0 4 8 0 8 6 4 0 0 0 0 (ma uno qualsiasi tra 4, 8, può essere scelto come elemento speciale). Ogni riga non nulla ha almeno un elemento speciale e quindi la riduzione è conclusa. Svolgimento Esercizio Evidenzieremo in grassetto gli elementi scelti come speciali. Poiché la prima riga di A ha già un elemento nullo, conviene ridurre per colonne. Usiamo a = per annullare a : 0 A = 3 4 5 C C +C 0 0 3 7. 7 Usiamo ora a = 7 per annullare a 3 : 0 0 0 0 A 3 7 C 3 C 3 7 C 3 7 0 7 7 0 (ma anche a 3 = 7 può essere scelto come elemento speciale). Ogni colonna non nulla ha almeno un elemento speciale e quindi la riduzione è conclusa. La matrice B è già ridotta per righe (su ogni riga non nulla c è almeno un elemento speciale): B = 4 0 0 0 0 0 0. 0 0 0 Riduciamo per righe la matrice C. Guardando l ultima colonna, si vede che lo scambio R R 3 fa già apparire un elemento speciale sulla prima riga, dopodiché procediamo come al solito: 0 3 0 k 0 C = 0 R R 3 0 k 0 0 3 0 Ogni riga non nulla ha almeno un elemento speciale e quindi la riduzione è conclusa.

MATRICI E SISTEMI - Riduzione e rango 4 Svolgimento Esercizio 3 Evidenzieremo in grassetto gli elementi scelti come speciali. Poiché le trasformazioni elementari non cambiano il rango di una matrice, procediamo alla riduzione in modo da leggere poi facilmente il rango sulla matrice ridotta. Siccome le matrici hanno più righe che colonne, conviene ridurre per colonne. Circa la matrice A, si ha 0 A = 0 C C 0 0 dove la seconda matrice è ridotta per colonne (ogni colonna non nulla ha almeno un elemento speciale), quindi il suo rango è immediatamente dato dal numero di colonne non nulle, cioè. Dunque rang A =. Per la matrice B, si ottiene 5 9 B = 6 0 3 7 4 8 C C 5C C 3 C 3 9C 0 0 4 8 3 8 6 4 4 C 3 C 3 C 0 0 4 0 3 8 0, 4 0 dove tutte le matrici scritte hanno lo stesso rango e la matrice finale è ridotta per colonne con colonne non nulle. Dunque rang B = Svolgimento Esercizio 4 La matrici contengono un parametro k da discutere, quindi, volendo procedere tramite riduzione, conviene che gli elementi contenenti k siano coinvolti nel processo il più tardi possibile. Si tenga anche presente che, per matrici quadrate, il rango è massimo se e solo se il determinante non si annulla; imponendo tale condizione si trovano quindi i valori del parametro per cui il rango è pari all ordine della matrice, dopodiché restano da considerare solo i valori di k del per cui il rango non è massimo, che tipicamente sono in numero finito e possono essere studiati direttamente. Si ha 3 A = k 4 R R 3 4 3 7 3 4 3 7 k 4 R R 3 R R 3 R 3 R 3 5/ 0 5/ k / 0 5/ R 3 R 3 R 3 4 0 5/ k 3 0 0 dove l ultima matrice è ridotta per righe ed ha oppure 3 righe non nulle a seconda che sia k = 3 oppure k 3, rispettivamente. Dunque { se k = 3 rang A = 3 se k 3. Nel caso della matrice B, che presenta tanti elementi contenenti il parametro, ricorriamo al determinante. Si ha k detb = k k = k k k k + k = k ( k ) k + = k (k ) (k + ) (k ) = (k ) ( k + k ) = (k ) (k + )

MATRICI E SISTEMI - Riduzione e rango 5 e dunque det B = 0 k =,. Ciò significa che rang B = 3 per ogni k,. Studiamo ora i casi restanti. Se k =, allora si ha R R R B = R 3 R 3 R 0 0 0 0 0 0 e dunque rang B =. Se k =, allora si ha R R R B = R 3 R 3 +R 3 3 0 R 3 R 3 +R 3 3 0 3 3 0 0 0 0 e dunque rang B =. In definitiva se k = rang B = se k = 3 altrimenti. Per la matrice C, si ottiene k k 0 C = 0 R 3 R 3 R 0 k k k 0 k k 0 0 R 3 R 3 +kr 0 k + k k 0 0 k 0 0 (si ricordi che la trasformazione R i R i + λr j è ammessa anche se λ = 0) e dunque { se k = rang C = 3 se k. Svolgimento Esercizio 5 Procediamo al calcolo di A (che esisite perché det A = 0, come si vede subito moltiplicando tra loro gli elementi della diagonale di A, che è triangolare) sia mediante l algoritmo di Gauss-Jordan che tramite matrice aggiunta. Mediante algoritmo di Gauss-Jordan (particolarmente semplice perché A è già triangolare), si ottiene 3 5 0 0 R R 5R 3 3 0 (A I) = 0 7 0 0 R R 7R 3 0 5 0 0 0 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 R R 3R 3 6 0 0 0 7 = ( I A ) 0 0 0 0 e dunque 3 6 A = 0 7. 0 0 Procedendo tramite matrice aggiunta, si tratta di calcolare il complemento algebrico A ij di ciascun elemento a ij di A e scrivere la matrice aggiunta di A, cioè adj A = (A ij ) T ; dopodiché A = deta adja.

MATRICI E SISTEMI - Riduzione e rango 6 Si ha A = ( ) + 7 0 =, A = ( ) + 0 7 0 = 0, A 3 = ( ) +3 0 0 0 = 0, A = ( ) + 3 5 0 = 3, A = ( ) + 5 0 =, A 3 = ( ) +3 3 0 0 = 0, A 3 = ( ) 3+ 3 5 7 = 6, A 3 = ( ) 3+ 5 0 7 = 7, A 33 = ( ) 3+3 3 0 = e quindi 3 6 adja = (A ij ) T = 0 7. 0 0 Essendo det A =, si ottiene finalmente 3 6 A = adja = 0 7. 0 0 Svolgimento Esercizio 6 La (i) è falsa, o meglio non ha senso, perché A non è quadrata. La (ii) è falsa, perché A è di tipo m n e B è di tipo n p, per cui il prodotto AB esiste (ed è di tipo m p). La (iii) è vera, ad esempio perché A possiede il minore non nullo 0 =, che ha ordine. La (iv) è senz altro falsa, perché A è di tipo 3 e B è di tipo 3, per cui AB deve essere di tipo. Svolgimento Esercizio 7 Si ha rang A = det A 0 (perché A è quadrata di ordine ) e risulta det A = h h = h + 4. Quindi la (i) è vera, perché h +4 0 per ogni h R, mentre la (ii) e la (iii) sono false, perché h + 4 = 0 per h = ±i e det A = 4 se h = 0. La (iv) è falsa, perché il rango di una matrice non può superare nessuna delle sue dimensioni e quindi deve essere rang A in ogni caso. Svolgimento Esercizio 8 (i) Vera. Infatti risulta ( ) a b A = c d A + A T = ( ) a b + c d ( ) a c = b d ( ) a b + c c + b d dove b + c = c + b (il risultato è vero anche per matrici quadrate di ordine maggiore; infatti, se A = (a ij ) allora A T = (a ji ) ed A + A T = (a ij + a ji ), dove b ij = a ij + a ji è tale che b ij = a ij + a ji = a ji + a ij = b ji, essendo la somma a ij + a ji commutativa).

MATRICI E SISTEMI - Riduzione e rango 7 (ii) Falsa. Ad esempio ( ) / A = 0 / A + A T = ( ) ( ) / / 0 + = 0 / / ( ) dove risulta det ( A + A T) = 0 pur essendo deta = /4 0. (iii) Falsa. Infatti, se deta =, allora risulta det(a) = deta = 4 (si ricordi che per ogni matrice A K n,n e per ogni λ K risulta det(λa) = λ n deta). (iv) Vera. Infatti, per ogni B K,, il prodotto AB è ben definito e risulta det (AB) = det A det B (teorema di Binet).