Алгебра матриц

Posted by admin on 23 Июль 2010 | Subscribe
in Лекции по алгебре
as , , , ,

Линейное пространство Mm,n(K) прямоугольных матриц размера mxn

Через Mm,n(K) обозначим совокупность всех прямоугольных матриц над полем K фиксированного размера  m\times n (для краткости обозначения, Mn(K)=Mn,n(K) — совокупность всех квадратных  (n\times n)-матриц). Как для пространства строк Kn=M1,n(K) и для пространства столбцов  \hat K^n=M_{n,1}(K), так и для Mm,n(K) определены операции сложения матриц C=A+B ( cij=aij+bij для каждого места (i,j)) и умножения матрицы на число  c\in K D=cA ( dij=caij для каждого места (i,j)). Как и для совокупности строк Kn=M1,n(K), так и для Mm,n(K) непосредственно проверяется выполнение всех аксиом линейного пространства (в частности, нейтральным элементом в Mm,n(K) будет нулевая матрица 0 с нулями на всех местах, -A=(-1)A).

Произведение матриц

Если

 A=(a_{ij})\in M_{r,m}(K),\quad B=(b_{ij})\in M_{m,n}(K)

то мы определили их произведение

 AB=U=(u_{ij})\in M_{r,n}(K),

полагая

 u_{il}=\sum_{k=1}^{m}a_{ik}b_{kl}

(т. е. элемент матрицы AB, стоящий на пересечении i -й строки и j -го столбца получается «умножением» i -й строки (длины m) матрицы A на j -й столбец (длины m) матрицы B). Таким образом, условие возможности перемножить две прямоугольные матрицы A и B заключается в том, что длина строк левого множителя A совпадает с длиной столбцов правого множителя B .

Примеры вычисления произведения AB

Пример 8.2.1.

 \begin{pmatrix} 1 & m\\ 0 & 1 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1 & n\\ 0 & 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & m+n\\ 0 & 1 \end{pmatrix},\quad m,n\in Z.

Пример 8.2.2.

 \begin{pmatrix} k_1 & ... & k_n \end{pmatrix} \begin{pmatrix} l_1\\ \vdots\\ l_n \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} k_1l_1+... k_nl_n \end{pmatrix} \in M_{1}(K)=K.

Пример 8.2.3.

\begin{gathe} \begin{pmatrix} \phm 2 & -1\\ \phm 1 & \phm 0\\ -3 & \phm 4 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1 & -5 & -2\\ 3 & \phm 0 & \phm 4 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} -1 & -10 & -8\\ \phm 1 & -5 & -2\\ \phm 9 & \phm 15 & \phm 22 \end{pmatrix};\\ \begin{pmatrix} 1 & -5 & -2\\ 3 & \phm 0 & \phm 4 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} \phm 2 & -1\\ \phm 1 & \phm 0\\ -3 & \phm 4 \end{pmatrix}= \begin{pmatrix} \phm 3 & -9\\ -6 & \phm 13 \end{pmatrix}. \end{gathe}

Пример 8.2.4. Пусть

 E_r = \begin{pmatrix} 1 & 0 & ... & 0\\ 0 & 1 & ... & 0\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\ 0 & 0 & ... & 1 \end{pmatrix} \in M_r(K)

(единичная матрица размера  r\times r),  A\in M_{r,m}(K), тогда ErA=A, AEm=A. В частности, если E=En,  A\in M_n(K), то EA=A=AE.

Матричные единицы Eij

Обозначим через Eij матрицу, в которой на пересечении i-й строки и j-го столбца стоит 1, а на всех остальных местах стоит 0. Тогда в Mn(K) имеем

 E_{ij}E_{kl} = \begin{cases} E_{il}, & \text{если } j=k,\\ 0 \text{ (нулевая матрица)}, & \text{если } j\neq k \end{cases}

(или  E_{ij}E_{kl}=\delta_{jk}E_{il}, где

 \delta_{jk} = \begin{cases} 1, & \text{если } j=k,\\ 0, & \text{если } j\neq k \end{cases} \text{  -}

символ Кронекера).

Важные следствия умножения матричных единиц

Следствие 8.3.1. Так как в Mn(K) при  n \geq 2

 E_{11}E_{12}=E_{12}\neq 0 = E_{12}E_{11},

то:

а) умножение матриц некоммутативно;

б) имеются делители нуля (ненулевые элементы, произведение которых равно нулю).

Задача 8.3.2. Найти в Mn(K) все делители нуля. Точнее, доказать, что для  A\in M_n(K) следующие условия равносильны:

  1. AX=0 для некоторой матрицы  0\neq X\in M_n(K) ;
  2. YA=0 для некоторой матрицы  0\neq Y\in M_n(K) ;
  3. |A|=0.

Матрицы элементарных преобразований

Следствие 8.3.3. Пусть  c\in K,  i\neq j, и

e_{ij}^c=E+cE_{ij}\in M_m(K)

(в этой матрице в отличие от единичной матрицы на месте (i,j) вне диагонали стоит c). Ясно, что  |e_{ij}^c|=1

.

а) Если  i\neq j,  e_{ij}^c\in M_m(K) и  A\in M_{m,n}(K), то матрица  A'=e_{ij}^cA получается из матрицы A элементарным преобразованием строк 1-го типа: A’i=Ai+cAj.

б) Если  i\neq j,  e_{ij}^c\in M_n(K) и  A\in M_{m,n}(K), то матрица  A'=Ae_{ij}^c получается из матрицы A элементарным преобразованием столбцов 1-го типа:  \hat A'_j=\hat A_j+c\hat A_i.

Следствие 8.3.4. Пусть  i\neq j и tij — матрица, полученная из единичной матрицы  E_m\in M_m(K) перестановкой i-й и j-й строк (или, что то же самое, перестановкой i-го и j-го столбцов). Ясно, что |tij|=-1.

а) Если  t_{ij}\in M_m(K) и  A\in M_{m,n}(K), то матрица A’=tijA получается из матрицы A элементарным преобразованием строк 2-го типа: A’i=Aj, A’j=Ai.

б) Если  t_{ij}\in M_n(K) и  A\in M_{m,n}(K), то матрица A’=Atij получается из матрицы A элементарным преобразованием столбцов 2-го типа:  \hat A'_i=\hat A_j,  \hat A'_j=\hat A_i.

Следствие 8.3.5. Пусть  \lambda_1,...,\lambda_m\in K,

 d(\lambda_1,...,\lambda_m)= \begin{pmatrix} \lambda_1 & 0 & ... & 0\\ 0 & \lambda_2 & ... & 0\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\ 0 & 0 & ... & \lambda_m \end{pmatrix} \in M_{m}(K) \text{  -}

диагональная матрица с элементами  \lambda_1,\lambda_2,...,\lambda_m\in K на диагонали. Ясно, что  |d(\lambda_1,...,\lambda_m)|= \lambda_1\cdot\lambda_2\cdot...\cdot \lambda_m.

а) Если  d(\lambda_1,...,\lambda_m) \in M_{m}(K) и  A\in M_{m,n}(K), то

 d(\lambda_1,...,\lambda_m)A= \begin{pmatrix} \lambda_1 A_1\\ \lambda_2 A_2\\ \vdots\\ \lambda_m A_m \end{pmatrix} \text{  -}

матрица, получаемая из матрицы A умножением строк A1,…,Am соответственно на «числа»  \lambda_1,...,\lambda_m

.

б) Если  d(\lambda_1,...,\lambda_n)\in M_{n}(K) и  A\in M_{m,n}(K), то

 A\,d(\lambda_1,...,\lambda_n)= (\lambda_1\hat A_1,...,\lambda_n \hat A_n)\text{  -}

матрица, получаемая из матрицы A умножением столбцов  \hat A_1,...,\hat A_n соответственно на «числа»  \lambda_1,...,\lambda_n.

В частности, умножение слева матрицы A на матрицу  d(1,...,{\lambda_i\!=\!c},...,1),  c\neq 0, равносильно применению к строкам матрицы A элементарного преобразования 3-го типа A’i=cAi (умножение справа на матрицу такого типа дает применение к столбцам матрицы A элементарного преобразования 3-го типа  \hat A'_i=c\hat A_i).

Замечание 8.3.6. Ясно, что  \lambda E=d(\lambda,...,\lambda) и  (\lambda E)A=\lambda A=A(\lambda E) для E=En,  A\in M_n(K), т. е. \eemph{скалярная} матрица  \lambda E перестановочна с любой другой матрицей из Mn(K).

Задача 8.3.7. Пусть K — поле,  n\in N,  n\geq 2,

 Z(M_{n}(K))=\{A\in M_{n}(K)\mid AB=BA\kvsp\forall B\in M_{n}(K)\}.

Тогда  A\in Z(M_{n}(K)) в том и только в том случае, когда  A=\lambda E_n,  \lambda\in K

.

Следствие 8.3.8 (матричная запись системы линейных уравнений). Для системы линейных уравнений

 \left\{ \begin{array}{c@{}c@{}c@{}c@{}c} a_{11}x_1 & {}+...+{} & a_{1n}x_n & {}={} & b_1,\\ \vdots & & \vdots & & \vdots\\ a_{m1}x_1 & {}+...+{} & a_{mn}x_n & {}={} & b_m \end{array} \right.

возможна матричная запись AX=B, где A=(aij) (m,n) -матрица коэффициентов,

 X= \begin{pmatrix} x_1\\ \vdots\\ x_n \end{pmatrix} \text{  -}

столбец неизвестных,

 B= \begin{pmatrix} b_1\\ \vdots\\ b_m \end{pmatrix} \in M_{m,1}(K) \text{  -}

столбец свободных членов.

Таким образом, строка (k1,…,kn) является решением системы линейных уравнений, если столбец

 \begin{pmatrix} k_1\\ \vdots\\ k_n \end{pmatrix} \in M_{n,1}(K)

является решением матричного уравнения

 A \begin{pmatrix} k_1\\ \vdots\\ k_n \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} b_1\\ \vdots\\ b_m \end{pmatrix}.

Замечание 8.3.9 (Штрассен, 1969). Умножение двух  (2\times 2) -матриц можно осуществить с использованием 7 умножений и 18 сложений (вместо 8 умножений и 4 сложений в обычном определении произведения матриц

 \begin{pmatrix} a & b\\ c & d \end{pmatrix} \begin{pmatrix} e & f\\ g & h \end{pmatrix} = \left( \begin{smallmatrix} \begin{array}{@{}>{\scriptstyle}l@{}} (a-d)(e-h)+(b-d)(g+h)+{}\\ {}+d(e+g)+(a-b)h \end{array} & -(a-b)h+a(h+f)\\ (-d+c)e+d(e+g) & \begin{array}{@{}>{\scriptstyle}l@{}} (a-d)(e-h)-(a-c)(e+f)+{}\\ {}+a(h+f)-(c-d)e \end{array} \end{smallmatrix}\right).

Это соображение развивает идею алгоритма А. А. Карацубы (1962 г.) быстрого умножения многочленов. Дальнейший прогресс в теории быстрого умножения чисел, многочленов, матриц связан, в частности, с использованием быстрого преобразования Фурье.