- Элементарные преобразования матриц
- Примеры элементарных преобразований матриц
- Метод элементарных преобразований (методы Гаусса и Гаусса-Жордана для нахождения обратных матриц).
- Метод Гаусса
- Прямой ход метода Гаусса
- Обратный ход метода Гаусса
- Метод Гаусса-Жордана
- Метод Гаусса
- Прямой ход метода Гаусса
- Обратный ход метода Гаусса
- Метод Гаусса-Жордана
- Метод Гаусса
- Метод Гаусса-Жордана
Элементарные преобразования матриц
К элементарным преобразованиям над строками матриц относятся следующие преобразования:
- перестановка местами двух строк;
- умножение каждого элемента строки на одно и тоже, отличное от нуля, число;
- добавление к элементам строки соответствующих элементы другой строки, умноженные на некоторое ненулевое число.
Если матрица получена в результате элементарных преобразований строк матрицы
, то матрицы
и
называются эквивалентными и обозначают
.
Примеры элементарных преобразований матриц
Продемонстрируем элементарные преобразования строк на примере матрицы
1. Переставим местами первую и третью строки, при этом получится эквивалентная матрица, поэтому между ними ставим знак эквивалентности
2. Умножим первую строку последней матрицы на :
3. Прибавим к первой строке третью, умноженную на 4
Элементарные преобразования строк используются при нахождении ранга матрицы и лежат в основе метода Гаусса.
Источник
Метод элементарных преобразований (методы Гаусса и Гаусса-Жордана для нахождения обратных матриц).
В первой части был рассмотрен способ нахождения обратной матрицы с помощью алгебраических дополнений. Здесь же мы опишем иной метод нахождения обратных матриц: с использованием элементарных преобразований.
Пусть нам задана квадратная матрица $A_
- Смена мест двух строк.
- Умножение всех элементов строки на некоторое число, не равное нулю.
- Прибавление к элементам одной строки соответствующих элементов другой строки, умноженных на любой множитель.
Конечная цель указанных выше преобразований: привести матрицу $\left(A|E\right)$ к такому виду: $\left(E|A^<-1>\right)$. Т.е. нужно сделать так, чтобы матрица до черты стала единичной, тогда после черты будет записана обратная матрица $A^<-1>$.
Добиться этой цели можно, выполняя над исходной матрицей $\left(A|E\right)$ преобразования метода Гаусса или Гаусса-Жордана. Перед тем, как перейти к описанию этих методов, оговорим, что изначально матрица $A_
Строки матрицы станем обозначать буквами $r$ (от слова «row»): $r_1$ – первая строка, $r_2$ – вторая строка и так далее.
Метод Гаусса
Этот метод делят на два этапа, которые называют прямым ходом и обратным.
Прямой ход метода Гаусса
В процессе выполнения прямого хода мы последовательно используем строки матрицы. На первом шаге работаем с первой строкой, на втором шаге – со второй и так далее. Если в ходе решения в матрице до черты возникла нулевая строка, то прекращаем преобразования, так как обратная матрица $A^<-1>$ не существует.
На первом шаге прямого хода обратимся к первой строке $r_1$. Если первый элемент $a_1$ первой строки не равен нулю, то выполняем обнуление всех ненулевых элементов первого столбца, лежащих под первой строкой. Если же $a_1=0$, то меняем местами первую строку с одной из тех нижележащих строк, у которых первый элемент отличен от нуля, а затем уже производим обнуление.
На втором шаге прямого хода обратимся к второй строке $r_2$. Если второй элемент $a_2$ второй строки не равен нулю, то выполняем обнуление всех ненулевых элементов второго столбца, лежащих под второй строкой. Если же $a_2=0$, то меняем местами вторую строку с одной из тех нижележащих строк, у которых второй элемент отличен от нуля, а затем уже производим обнуление. В случае, когда второй элемент равен нулю как у второй строки, так и у всех нижележащих строк, прекращаем решение, так как обратная матрица $A^<-1>$ не существует.
Полагаю, логика прямого хода ясна. На некоем k-м шаге мы работаем с строкой $r_k$. Если k-й элемент $a_k$ этой строки не равен нулю, то выполняем обнуление всех ненулевых элементов k-го столбца, лежащих под строкой $r_k$. Если же $a_k=0$, то меняем местами строку $r_k$ с одной из тех нижележащих строк, у которых k-й элемент отличен от нуля, а затем уже производим обнуление. В случае, когда k-й элемент равен нулю как у строки $r_k$, так и у всех нижележащих строк, прекращаем решение, так как обратная матрица $A^<-1>$ не существует.
Когда мы придём к последней строке, матрица до черты станет верхней треугольной, т.е. все элементы под главной диагональю будут равны нулю. Это будет означать конец прямого хода метода Гаусса.
Обратный ход метода Гаусса
На этом этапе мы поднимаемся по матрице «снизу вверх». Сначала используем последнюю строку $r_n$, затем предпоследнюю $r_
Пусть, например, речь идёт о некоей k-й строке. Матрица, расположенная до черты, содержит в строке $r_k$ диагональный элемент $a_
Как только мы дойдём до первой строки, матрица до черты станет единичной, и алгоритм завершится.
Метод Гаусса-Жордана
Последовательно используем строки матрицы. На первом шаге работаем с первой строкой, на втором шаге – со второй и так далее. Если в ходе решения в матрице до черты возникла нулевая строка, то прекращаем преобразования, так как обратная матрица $A^<-1>$ не существует.
На первом шаге прямого хода обратимся к первой строке $r_1$. Первый элемент этой строки обозначим как $a_1$. Если $a_1=0$, то меняем местами первую строку с одной из тех нижележащих строк, у которых первый элемент отличен от нуля. Затем, если $a_1\neq<1>$, умножаем строку $r_1$ на $\frac<1>
На втором шаге прямого хода работаем с второй строкой $r_2$. Второй элемент этой строки обозначим как $a_2$. Если $a_2=0$, то меняем местами вторую строку с одной из тех нижележащих строк, у которых второй элемент отличен от нуля. Если таких строк нет, т.е. у всех нижележащих строк второй элемент равен нулю, то прекращаем решение, так как обратная матрица $A^<-1>$ не существует. Затем, если $a_2\neq<1>$, умножаем строку $r_2$ на $\frac<1>
Полагаю, логика данного метода ясна. На k-м шаге работаем с k-й строкой $r_k$, k-й элемент которой обозначим как $a_k$. Если $a_k=0$, то меняем местами строку $r_k$ с одной из тех нижележащих строк, у которых k-й элемент отличен от нуля. Если таких строк нет, т.е. у всех нижележащих строк k-й элемент равен нулю, то прекращаем решение, так как обратная матрица $A^<-1>$ не существует. Затем, если $a_k\neq<1>$, умножаем строку $r_k$ на $\frac<1>
Когда мы обработаем последнюю строку, матрица до черты станет единичной, и алгоритм завершится.
Перед тем, как переходить к примерам, я введу один дополнительный термин: ведущий элемент. Ведущим элементом ненулевой строки называется её первый (считая слева направо) отличный от нуля элемент. Например, в строке $(0;0;5;-9;0)$ ведущим будет третий элемент (он равен 5).
Найти матрицу $A^<-1>$, если $A=\left(\begin
Заданная нам матрица не имеет нулевых строк или столбцов, поэтому можем приступать к нахождению $A^<-1>$. Поставленную задачу решим двумя способами: как преобразованиями метода Гаусса, так и метода Гаусса-Жордана. Для начала запишем матрицу $(A|E)$, которая в нашем случае будет иметь такой вид:
$$ \left(\begin
Наша цель: привести матрицу $(A|E)$ к виду $\left(E|A^<-1>\right)$.
Метод Гаусса
Прямой ход метода Гаусса
На первом шаге прямого хода мы работаем с первой строкой. Первый элемент этой строки (число -5) не равен нулю, поэтому можем приступать к обнулению ненулевых элементов первого столбца, расположенных под первой строкой. Однако для тех преобразований, которые мы станем делать для обнуления элементов, удобно, когда ведущий элемент используемой строки равен 1 или -1. Почему это так, станет ясно из дальнейших действий. Чтобы ведущий элемент текущей строки стал равен -1, поменяем местами первую строку с одной из нижележащих строк – с второй строкой:
$$ \left(\begin
Теперь ведущий элемент первой строки стал равен -1 (я выделил этот элемент красным цветом). Приступим к обнулению ненулевых элементов первого столбца, лежащих под первой строкой (они выделены синим цветом). Для этого над строками матрицы нужно выполнить такие действия:
Запись $r_2-5r_1$ означает, что от элементов второй строки вычли соответствующие элементы первой строки, умноженные на пять. Результат записывают на место второй строки в новую матрицу. Если с устным выполнением такой операции возникают сложности, то это действие можно выполнить отдельно:
Действие $r_3+9r_1$ выполняется аналогично. Первую строку мы не трогали, поэтому в новую матрицу она перейдёт без изменений:
$$ \left(\begin
На этом первый шаг закончен. Нулевых строк в матрице до черты не возникло, поэтому продолжаем решение. Кстати, теперь, я полагаю, ясно, зачем надо было менять местами строки. Если бы не смена мест строк, нам пришлось бы выполнять действия $r_2-\frac<1><5>\cdot
На втором шаге прямого хода мы работаем с второй строкой. Второй элемент этой строки (число 3) не равен нулю, поэтому можем приступать к обнулению ненулевых элементов второго столбца, расположенных под второй строкой:
$$ \left(\begin
Матрица до черты стала верхней треугольной, поэтому прямой ход метода Гаусса окончен.
Пару слов насчёт действий со строками, которые мы выполняли на втором шаге. На первом шаге мы меняли местами строки, чтобы ведущий элемент первой строки стал равен -1. Здесь такая смена строк ничего не даст, так как доступна к обмену лишь третья строка, а у неё ведущий элемент тоже не равен ни 1, ни -1. В этом случае можно выполнить дополнительное преобразование со второй строкой: $r_2+r_3$:
$$ \left(\begin
После этого текущий шаг прямого хода будет продолжен без дробей. Можно было сделать и такое действие: $3r_3+4r_2$, тогда и необходимый элемент третьего столбца был бы обнулён, и дробей бы не появилось. Выполнять такие действия или нет – надо смотреть по ситуации. Если работы с дробями предвидится немного, то особого смысла в попытках их избежать нет. Если же нас ожидают ещё несколько шагов прямого хода, то, возможно, лучше упростить себе расчёты и выполнить вспомогательное действие, чтобы потом не работать с дробями. К слову, если есть необходимость избавиться от дробей в некоей строке, то можно просто домножить данную строку на соответствующий коэффициент. Например, строку $\left(\frac<1><3>;\;-\frac<4><5>;\;2;0\right)$ можно домножить на число 15, тогда дроби исчезнут, и строка станет такой: $\left(5;\;-12;\;30;0\right)$.
Обратный ход метода Гаусса
На первом шаге обратного хода мы работаем с последней, т.е. третьей строкой матрицы. Посмотрим на диагональный элемент в третьей строке: он равен $-\frac<2><3>$. Сделаем этот элемент единицей, домножив третью строку на $-\frac<3><2>$, а затем с помощью третьей строки обнулим ненулевые элементы третьего столбца, расположенные над третьей строкой:
$$ \left(\begin
На втором шаге обратного хода мы работаем с предпоследней, т.е. второй строкой матрицы. Посмотрим на диагональный элемент во второй строке: он равен 3. Сделаем этот элемент единицей, домножив вторую строку на $\frac<1><3>$, а затем с помощью второй строки обнулим ненулевой элемент второго столбца, расположенный над второй строкой:
$$ \left(\begin
Работаем с первой строкой. Сделаем диагональный элемент в первой строке (число -1) равным единице, домножив первую строку на -1:
$$ \left(\begin
Матрица до черты стала единичной, преобразования завершены. Обратная матрица будет такой:
$$ A^ <-1>=\left(\begin
Если пропустить все пояснения, то решение будет таким:
$$ \left(\begin
Теперь решим этот же пример методом Гаусса-Жордана.
Метод Гаусса-Жордана
На первом шаге мы работаем с первой строкой. Первый элемент этой строки (число -5) не равен нулю, поэтому можем следовать стандартному алгоритму: домножить первую строку на $-\frac<1><5>$, чтобы первый элемент стал равен единице, а затем обнулить все иные ненулевые элементы первого столбца. Однако, как и при решении методом Гаусса, удобно, когда ведущий элемент используемой строки равен 1 или -1. Поэтому как и на первом шаге метода Гаусса, поменяем местами первую строку с второй строкой:
$$ \left(\begin
Теперь первый элемент первой строки стал равен -1. Чтобы этот элемент стал равен 1, домножим первую строку на -1, а потом обнулим все остальные ненулевые элементы первого столбца (они выделены в матрице выше синим цветом):
$$ \left(\begin
На этом первый шаг закончен. Нулевых строк в матрице до черты не возникло, поэтому продолжаем решение.
На втором шаге мы работаем с второй строкой. Второй элемент этой строки (число 3) не равен нулю, поэтому домножаем вторую строку на $\frac<1><3>$, чтобы второй элемент стал равен единице, а затем обнуляем все иные ненулевые элементы второго столбца.
$$ \left(\begin
Замечание относительно облегчения работы с дробями, сделанное после второго шага прямого хода метода Гаусса, остаётся в силе и здесь.
На третьем шаге мы работаем с третьей строкой. Третий элемент этой строки (число -2/3) не равен нулю, поэтому домножаем третью строку на $-\frac<3><2>$, чтобы третий элемент стал равен единице, а затем обнуляем все иные ненулевые элементы третьего столбца.
$$ \left(\begin
Матрица до черты стала единичной, преобразования завершены. Обратная матрица будет такой:
$$ A^ <-1>=\left(\begin
Если пропустить все пояснения, то решение будет таким:
$$ \left(\begin
Ответ: $A^ <-1>=\left(\begin
Найти матрицу $A^<-1>$, если $A=\left(\begin
В предыдущем примере были даны подробные пояснения каждого шага как метода Гаусса, так и метода Гаусса-Жордана. В этом примере я стану комментировать лишь некие нюансы, которые возникнут в ходе решения.
Метод Гаусса
Пора переходить ко второму шагу прямого хода метода Гаусса. На этом шаге должна использоваться вторая строка, однако второй элемент данной строки равен нулю. Согласно алгоритму, нужно поменять местами вторую строку с одной из нижележащих строк, у которых второй элемент отличен от нуля. Поменяем местами вторую и четвёртую строки, а потом продолжим преобразования:
$$ \left(\begin
Из последней матрицы получаем ответ:
$$ A^ <-1>=\left(\begin
Метод Гаусса-Жордана
Пора переходить ко второму шагу метода Гаусса-Жордана. На этом шаге должна использоваться вторая строка, однако второй элемент данной строки равен нулю. Согласно алгоритму, нужно поменять местами вторую строку с одной из нижележащих строк, у которых второй элемент отличен от нуля. Поменяем местами вторую и четвёртую строки, а потом продолжим преобразования:
$$ \left(\begin
Из последней матрицы получаем ответ:
$$ A^ <-1>=\left(\begin
Ответ: $ A^ <-1>=\left(\begin
Найти матрицу $A^<-1>$, если $A=\left(\begin
В данном примере применим метод Гаусса.
$$ \left(\begin
В матрице до черты появилась нулевая строка. Это означает, что обратная матрица $A^<-1>$ не существует.
Ответ: обратной матрицы не существует.
Источник