matrize

Matrize

Artikulu hau matematikako adierari buruzkoa da, beste adierei buruz jakiteko, ikus Matrize (argipena).

${\displaystyle {\begin{bmatrix}1&2&3\\6&5&4\end{bmatrix}}}$

${\displaystyle {\begin{bmatrix}1&2&3\\6&5&4\end{bmatrix}}}$

${\displaystyle A=[a_{i,j}]_{3\times 2}={\begin{bmatrix}1&2&3\\6&5&4\end{bmatrix}}.}$

${\displaystyle A=[a_{i,j}]_{3\times 2}={\begin{bmatrix}1&2&3\\6&5&4\end{bmatrix}}.}$
${\displaystyle A={\begin{pmatrix}a_{1,1}&a_{1,2}&\cdots &a_{1,n}\\a_{2,1}&a_{2,2}&\cdots &a_{2,n}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\a_{m,1}&a_{m,2}&\cdots &a_{m,n}\\\end{pmatrix}}}$
${\displaystyle ab_{i,j}=a_{i,1}b_{1,j}+a_{i,2}b_{2,j}+...+a_{i,n}b_{n,j}=\sum _{r=1}^{n}a_{i,r}b_{r,j},}$
${\displaystyle {\begin{aligned}{\begin{bmatrix}{\underline {1}}&{\underline {0}}&{\underline {2}}\\-1&3&1\\\end{bmatrix}}\times {\begin{bmatrix}3&{\underline {1}}\\2&{\underline {1}}\\1&{\underline {0}}\\\end{bmatrix}}&={\begin{bmatrix}5&{\underline {1}}\\4&2\\\end{bmatrix}}.\end{aligned}}}$
${\displaystyle 1\cdot 1+0\cdot 1+2\cdot 0=1}$.
Matematikan, matrizea zenbakiz osaturiko errenkada (edo zutabe) multzo laukizuzen bat da, beste matrize batekin batera batu eta biderkatu egin daitekeena. Adibidez, honakoa 2 errenkada eta 3 zutabe dituen matrizea da^[1]:
Askotan, matrizeak ekuazio linealetako sistemak planteatu eta ebazteko erabiltzen dira. Halaber, aljebra linealaren funtsezko tresna dira eta horrela, aplikazio zabalak dituzte zientziaren arlo anitzetan, ekonomiatik (non errenkadaz errenkada herrialde ezberdinetan izandako gai andana baten ekoizpenak adieraz ditzaketen, esaterako) fisikara (hiru dimentsiotako kokapenak islatzen denean, adibidez).
m errenkada eta n zutabe dituen matrizea m × n matrizea dela esaten da. m eta n matrizearen dimentsioak dira. m eta n dimentsiotako matrize guztien multzoa M(m,n) idazten da.
Bi dimentsioetako bat, m edo n, 1 bada, matrizea bektore bat dela ere esan daiteke. m=1 denean, matrizea errenkada-bektore dela esaten da. n=1 denean, matrizea zutabe-bektorea dela esaten da.
i-garren errenkada eta j-garren zutabeko A matrize bateko elementua (i,j) elementua da eta a_i,j adierazten da.
Horrela, m × n matrize bat honela adieraz daiteke: A = [a_i,j]_m×n, non (i=1, 2, ..., m; j=1, 2, ..., n).
Adibide gisa hartutako goiko matrizea honela adieraz daiteke, beraz:

Eta esate baterako, ${\displaystyle a_{21}=6\,}$
Horrela, A matrize bateko elementuen kokapen orokorra hau izango da:
Matrizeen artean eragiketa anitz defini daitezke. Matrizeak elkarren artean batu eta biderkatu egin daiteke. Eskalar batez biderkatu ere egin daitezke. Matrize bat irauli egin daiteke. Matrize baten alderantzizko matrizea ere definitzen da.
Bi matrizeen biderketa lehenengo biderkagai den matrizearen zutabe kopurua bigarren biderkagaia den matrizearen errenkada kopuruarekin bat badator bakarrik definitzen da. Horrela A m × n dimentsioko matrizea bada, eta B n × p matrizea bada, AB biderkadura-matrizea m × p dimentsiokoa da eta bere ab elementuak honela kalkulatzen dira, A eta B matrizeetako a eta b elementuak harturik:
Adibidez,
Esate baterako, azpimaratutako 1 elementua honela kalkulatzen da:

Izan bedi A,B,C matrizeak, ${\displaystyle \mathbb {K} }$ gorputzean oinarrituak. Orduan, hurrengoko propietateak betetzen dira (matrizeen arteko biderketa existitzen bada)
Matrizeen arteko biderketa ez da trukakorra, izan ere, horrek ondorioztatuko luke bi aplikazio linealen arteko konposaketa ere trukakorra izatea eta hori ez da orokorrean egia. Hala ere, existitzen dira kasu partikular batzuk non propietate trukakorra betetzen den, baina, esan bezala, ez da orokorrean betetzen.
${\displaystyle {\displaystyle A\in {\mathcal {M}}_{n}(X)\,\!}}$ matrize karratuen gainean definitutako eragiketa berezi bat da, honela definitzen dena:
${\displaystyle det(A)={\begin{vmatrix}A\end{vmatrix}}=\sum _{\sigma \in S_{n}}\epsilon (\sigma )a_{1,\sigma (1)}a_{2,\sigma (2)}...a_{n,\sigma (n)}}$
Bat ordenako ${\displaystyle A={\begin{bmatrix}a_{11}\end{bmatrix}}}$ matrize baten determinantea ${\displaystyle det(A)=a_{11}}$ da.
Bi ordenako ${\displaystyle A={\begin{bmatrix}a_{11}&a_{12}\\a_{21}&a_{22}\end{bmatrix}}}$ matrize baten determinantea ${\displaystyle det(A)={\begin{vmatrix}a_{11}&a_{12}\\a_{21}&a_{22}\end{vmatrix}}=a_{11}a_{22}-a_{12}a_{21}}$
Hiru ordenako ${\displaystyle A={\begin{bmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{13}\\a_{21}&a_{22}&a_{23}\\a_{31}&a_{32}&a_{33}\end{bmatrix}}}$ matrize baten determinantea Sarrusen erregelaren bitartez kalkulatzen da:${\displaystyle det(A)={\begin{vmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{13}\\a_{21}&a_{22}&a_{23}\\a_{31}&a_{32}&a_{33}\end{vmatrix}}=a_{11}a_{22}a_{33}+a_{12}a_{23}a_{31}+a_{13}a_{21}a_{32}-(a_{13}a_{22}a_{31}+a_{12}a_{21}a_{33}+a_{23}a_{32}a_{11})}$
Ordena altuagoko determinantea kalkulatzeko, Laplaceren teoremak metodo bat aurkezten du, eragiketa ordena txikiagoko determinanteen arteko batuketa eta kenketetara sinplifikatzen duena (goian ikusi dugu hauek nola kalkulatu). Prozesu hau behar bezain beste errepikatuz, nahi bezain beste ordena txikiko determinante askoren kalkulura murriztu dezakegu problema.
Matrize baten heina, matrize hori osatzen duten zutabe edo errenkada linealki-independiente edo askeen kopuru maximoa da eta rg(A) adierazten da (A matrize bat izanik). Zutabe-heina (linealki-askeak diren zutabe kopurua) eta errenkada-heina (linealki-askeak diren errenkada kopurua) beti datoz bat.
Gainera, matrize baten heina bat dator matrize horren zutabe edo errenkadek sortzen dituzten espazio bektorialen dimentsioarekin. Beraz, A n zutabe eta m errenkadadun matrizearen heina zenbaki positibo bat izango da, m eta n-ren minimoaren txikiagoa edo berdina:
${\displaystyle {\displaystyle A\in {\mathcal {M}}_{m\times n}\Rightarrow 0\leq {\text{rang}}(A)\leq \min(m,n)}}$
${\displaystyle {\displaystyle A\in {\mathcal {M}}_{n\times m}(X)\,\!}}$ matrize baten iraulia (non ${\displaystyle X}$ ez da zertan gorputz bat izan), ${\displaystyle {\displaystyle B\in {\mathcal {M}}_{m\times n}(X)\,\!}}$ matrize bat izango da non ${\displaystyle b_{ij}=a_{ji}}$. Modu informalago batean, esan genezake matrize iraulia lortzen dugula matrize baten errenkadak eta zutabeak elkarrekin trukatuz. Adibide zehatz bat ikus dezagun:
Izan bedi ${\displaystyle A={\begin{bmatrix}-6&2\\7&-9\\0&5\end{bmatrix}}\in {\mathcal {M}}_{3\times 2}(\mathbb {R} )\,\!}$ orduan, matrize horren iraulia ${\displaystyle A^{t}=B={\begin{bmatrix}-6&7&0\\2&-9&5\end{bmatrix}}\in {\mathcal {M}}_{2\times 3}(\mathbb {R} )\,\!}$ izango litzateke.
Matrizeen transposizioak hurrengoko propietate hauek betetzen ditu (orain bai, ${\displaystyle X}$ gutxienez eraztun trukakorra izan beharko da gutxienez):
${\displaystyle {\displaystyle A\in {\mathcal {M}}_{n\times m}(X)\,\!}}$ matrizea aplikazio lineal baten errepresentazioa bada, orduan ${\displaystyle A^{t}}$ matrizeak aplikazio lineal horren iraulia errepresentatzen du.
Bi matrize antzekoak diran ikusteko, ${\displaystyle f\in End(V)}$ eta ${\displaystyle A,B\in M{\scriptstyle {\text{n}}}(K)}$ izanik:
${\displaystyle f}$ endomorfismo diagonalgarria bada, orduan: ${\displaystyle B,f}$-ri elkartura dago ${\displaystyle \chi {\scriptstyle {\text{B}}}(X)=\chi {\scriptstyle {\text{f}}}(X)}$ eta ${\displaystyle B}$ diagonalgarria bada .
${\displaystyle A}$ matrizea diagonalgarria bada, orduan: ${\displaystyle A}$ eta ${\displaystyle B}$ matrizeak antzekoak dira ${\displaystyle \chi {\scriptstyle {\text{B}}}(X)=\chi {\scriptstyle {\text{A}}}(X)}$ eta ${\displaystyle B}$ diagonalgarria bada.

↑ Matrizeko zenbakiak biltzeko, parentesi zabalak erabili daitezke kortxeteen ordez.

Wikipediarekin konexio arazoren bat gertatu da:

Wikipediako bilaketara joan