Калькулятор матриц

Добавить на сайт Метаинформация

Другие инструменты

Сложение, вычитание, умножение матриц

Сложение, вычитание, умножение матриц

В математике для компактной записи систем линейных уравнений часто используют матрицы, записываемые в виде прямоугольных таблиц. В этих таблицах число строк соответствует количеству уравнений, а число колонок — количеству неизвестных. Существуют также матрицы в виде колец и полей: для записи комплексных и действительных чисел.

С помощью матричных таблиц можно решать алгебраические и дифференциальные уравнения, сводя вычисления к операциям над матрицами, что значительно ускоряет процесс. Кроме того, это упрощает систематизацию больших массивов данных, в том числе — в электронно-вычислительных устройствах.

История возникновения

Историки приписывают изобретение первых матриц древним китайцам. Более 4000 лет назад, во времена правления императора Юя Великого (大禹), эти математические объекты назывались магическими квадратами, и позволяли проводить сложные вычисления в несколько простых действий.

Согласно древнекитайской легенде, первый магический квадрат с иероглифами был обнаружен на панцире священной черепахи, всплывшей из «Жёлтой реки» (Хуанхэ) в 2200 году до нашей эры. Матрица нашла применение в торговле и инженерии, и впоследствии распространилась во многих странах Древнего Востока. Во времена раннего Средневековья о ней узнали в арабских странах, в XI веке — в Индии, а в XV–XVI веках — в Японии.

В Европе о магическом квадрате узнали только на рубеже XV–XVI веков — благодаря византийскому писателю Мануилу Мосхопулу (Manuel Moschopulus), описавшему его в своих трудах. В 1514 году немецкий живописец Альбрехт Дюрер (Albrecht Dürer) включил магический квадрат в свою гравюру «Меланхолия» (Melencolia). На ней, помимо прочих объектов, изображён квадрат, в центральные клетки которого вписана дата создания гравюры.

В XVI веке числовые матрицы получили распространение среди прорицателей и астрологов, придающих магическому квадрату мистические и целебные свойства. Его часто можно встретить на миниатюрных серебряных гравюрах того времени, которые, якобы, защищали своих владельцев от чумы. Тогда же, в XVI веке, для матриц в Европе нашлось практическое применение. Немецкий философ Корнелий Генрих Агриппа (Heinrich Cornelius Agrippa von Nettesheim) использовал их для описания движения 7 планет, построив квадраты от 3-го до 9-го порядка.

В XVII–XVIII веках исследования продолжились, и в 1751 году швейцарский математик Габриэль Крамер (Gabriel Cramer) опубликовал новый способ решения алгебраических уравнений с помощью матриц с нулевым главным определителем, над которым он работал несколько десятилетий.

Примерно в то же время был опубликован метод Гаусса (Gaußsches Eliminationsverfahren) для решения системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ). Хотя сегодня его название неразрывно ассоциируют с именем немецкого математика, авторство, по мнению историков, принадлежит не ему. Так, этот метод вычисления матриц был известен ещё за 2000 лет до жизни Карла Фридриха Гаусса (Carl Friedrich Gauß), и был представлен в древнекитайской «Математике в девяти книгах» (九章算術) во II веке до нашей эры.

По мере развития алгебры и операционного исчисления, интерес к матрицам вспыхнул с новой силой в XIX–XX веках. Их исследованием занимались выдающиеся учёные своего времени: Уильям Гамильтон (William Rowan Hamilton), Артур Кэли (Arthur Cayley) и Джеймс Джозеф Сильвестр (James Joseph Sylvester).

К середине XIX века ими были окончательно сформулированы правила сложения и умножения матричных таблиц, а к началу XX века теоретическая база была расширена исследованиями Карла Вейерштрасса (Karl Theodor Wilhelm Weierstraß) и Фердинанда Георга Фробениуса (Ferdinand Georg Frobenius). Примечательно, что своё современное название и обозначение матрица получила только в 1841 году — благодаря английскому математику Артуру Кэли.

Разновидности матриц

Стандартная прямоугольная матрица представляет собой числовой ряд с m количеством строк и n количеством столбцов. Все элементы в ней нумеруются слева направо и сверху вниз. Верхняя строка может быть представлена в виде (a₁ a₂ a₃ ... aₙ), а нижняя — в виде (aₘ₁ aₘ₂ aₘ₃ ... aₘₙ). Размер матрицы указывается как m × n, где m и n — натуральные числа.

Соответственно, чтобы узнать суммарное количество элементов в таблице, достаточно умножить m на n: количество строк на количество столбцов. Какие ещё существуют матрицы, кроме прямоугольной?

  • Квадратные. В них одинаковое количество строк и столбцов, то есть — m = n.
  • В виде вектора-столбца. У такой матрицы n = 1, а размер указывается как «m × 1». Все числа в ней нумеруются сверху вниз: colon (a₁ a₂ a₃ ... aₘ).
  • В виде вектора-строки. Матрица, аналогичная предыдущей, но с m = 1 и размером «1 × n». Числа в ней нумеруются слева-направо: row (a₁ a₂ a₃ ... aₙ).

Столбцы и строки обозначаются прописными буквами (m, n), но в общем виде каждую матрицу можно представить как К = M × N, даже если одно из значений равно единице.

Различают также транспонированные, диагональные, единичные и нулевые матрицы. В единичной все элементы — единицы, при умножении на неё любая матрица остаётся неизменной. В нулевой все строки и столбцы состоят из нулей, каждая матрица остаётся неизменной при сложении с ней.

Решение матриц онлайн

Решение матриц онлайн

Как и с большинством других математических объектов, с матрицами можно проводить операции сложения и вычитания, умножения и деления. Для этого существуют свои правила и формулы, выведенные учёными ещё в XVII–XIX веках.

Операции над матрицами

Операции сложения

Любую матрицу с m строк и n столбцов можно представить в виде K = m × n. Если в операции задействовано сразу несколько матриц, им присваивают заглавные буквенные обозначения по алфавиту: A, B, C и т. д. Чтобы сложить между собой матричные таблицы A и B одного порядка, нужно поочерёдно сложить все их элементы в строках m и столбцах n. То есть, в итоговой матрице C каждый элемент будет равен:

  • сₘₙ = aₘₙ + bₘₙ.

Так как при сложении используются аксиомы линейного пространства, становится действительной теорема, согласно которой множество всех матриц одинаковых размеров с элементами из поля P образует линейное пространство над полем P. Иными словами, каждая такая матрица является направленным вектором этого пространства (P). Проводя операции сложения, нужно учитывать два главных свойства матриц:

  • Коммутативность — A + B = B + A.
  • Ассоциативность — (A + B) + C = A + (B + C).

Если сложить обычную матрицу с нулевой (в которой все элементы — нули), получим выражение: A + Ø = Ø + A = A. А при её сложении с противоположной матрицей получаем нулевую: A + (−A) = Ø.

Умножение на числа

Матрицу можно умножить на число и на другую матрицу. В первом случае на число поочерёдно умножается каждый элемент из строк m и столбцов n. Если обозначить число буквой λ, а матрицу — буквой A, получим выражение:

  • A × λ = λ × aₘₙ.

При умножении учитываются следующие свойства матриц:

  • Ассоциативность — λ × β × А = λ × (β × А).
  • Числовая дистрибутивность — (λ + β) × А = λ × А + β × А.
  • Матричная дистрибутивность — λ × (А + В) = λ × А + λ × В.

При умножении на единицу все элементы таблицы остаются неизменными, а при умножении на ноль — превращаются в нули.

Перемножение матриц между собой

Второй вариант умножения — одной матрицы на другую, например — A × B. В полученной после их умножения матрице C каждый элемент будет равен сумме произведений элементов в соответствующей строке первого множителя и столбце второго. Это правило действительно только в том случае, если A и B — соразмерны, то есть — имеют одинаковое количество строк m и столбцов n. Если же перемножаются матрицы типа m × n и n × k, размерность итоговой матрицы C составит m × k. Как и в случае с числами, при умножении нужно учитывать свойства матриц:

  • Ассоциативность — (A × B) × C = A × (B × C).
  • Некоммутативность — A × B ≠ B × A;
  • Дистрибутивность — (A + B) × C = A × C + B × C.

Коммутативность сохраняется только при умножении на единичную матрицу I: A × I = I × A = A. А при умножении на число λ сохраняется тождество: (λ × A) × B = A × (λ × B) = λ × (A × B). Прямоугольную/квадратную матрицу также можно умножить на вектор-строку и вектор-столбец. Первый записывается слева от неё, а второй — справа: с последующим перемножением элементов.

Где применяются матрицы

Самый наглядный пример применения матриц в математике (и в повседневной жизни) — это таблица умножения. Она представляет собой не что иное, как произведение векторных матриц с элементами от 1 до 9. Этот принцип заложен в работу всех вычислительных устройств, работающих с плоскими и объёмными фигурами.

Матрица жидкокристаллического монитора является таковой в буквальном смысле, и каждый элемент в ней — это пиксель с числовым значением, от которого зависит его оттенок и яркость. Матрицы также широко применяются:

  • В физике — как средство записи данных и их преобразований.
  • В программировании — для описания и систематизации массивов данных.
  • В психологии — для написания тестов по совместимости психологических объектов.

Сегодня матричные таблицы используют даже в экономике и маркетинге, а также в химии и биологии. Для проведения операций с матрицами высокого порядка нужна большая вычислительная мощность. В уме или на бумаге проводить такие расчёты слишком сложно и долго, поэтому были разработаны удобные и простые в применении онлайн-калькуляторы.

Они позволят проводить все основные операции онлайн: умножение, нахождение определителей, транспонирование, возведение в степень, нахождение рангов, нахождение обратных матриц и т. д. Достаточно ввести значения в пустые поля таблицы, нажать нужную кнопку и расчёт будет проведён за доли секунды.