Matrice. Algebarske operacije s matricama. - Predavanje I

Слични документи
UAAG Osnovne algebarske strukture 5. Vektorski prostori Borka Jadrijević

CIJELI BROJEVI 1.) Kako još nazivamo pozitivne cijele brojeve? 1.) Za što je oznaka? 2.) Ispiši skup prirodnih brojeva! 3.) Kako označavamo skup priro

Skripte2013

Microsoft Word - 1.Operacije i zakoni operacija

Linearna algebra Mirko Primc

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA 1. (ukupno 6 bodova) MJERA I INTEGRAL 1. kolokvij 4. svibnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori n

knjiga.dvi

Analiticka geometrija

Slide 1

Microsoft Word - 15ms261

ANALITIČKA GEOMETRIJA Željka Milin Šipuš i Mea Bombardelli verzija Uvod i povijesni osvrt Analitička geometrija bavi se proučavanjem (klasične)

Algebarski izrazi (4. dio)

Microsoft Word - 6ms001

ZADACI ZA VJEŽBU 1. Dokažite da vrijedi: (a) (A \ B) (B \ A) = (A B) (A C B C ), (b) A \ (B \ C) = (A C) (A \ B), (c) (A B) \ C = (A \ C) (B \ C). 2.

gt3b.dvi

m3b.dvi

Neodreeni integrali - Predavanje III

s2.dvi

My_ST_FTNIspiti_Free

Teorija skupova - blog.sake.ba

LINEARNA ALGEBRA 2 Popravni kolokvij srijeda, 13. velja e Zadatak 1. ( 7 + 5=12 bodova) Zadan je potprostor L = {(x 1, x 2, x 3, x 4 ) C 4 : x 1

0255_Uvod.p65

Test iz Linearne algebre i Linearne algebre A qetvrti tok, U zavisnosti od realnog parametra λ rexiti sistem jednaqina x + y + z = λ x +

Natjecanje 2016.

Konacne grupe, dizajni i kodovi

Microsoft Word - Pripremni zadatci za demonstrature

ALGEBRA I (2010/11)

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Ivana Šore REKURZIVNOST REALNIH FUNKCIJA Diplomski rad Voditelj rada: doc.

Sadržaj 1 Diskretan slučajan vektor Definicija slučajnog vektora Diskretan slučajan vektor

1. GRUPA Pismeni ispit iz MATEMATIKE Prezime i ime broj indeksa 1. (15 poena) Rexiti matriqnu jednaqinu 3XB T + XA = B, pri qemu

1 MATEMATIKA 1 (prva zadaća) Vektori i primjene 1. U trokutu ABC točke M i N dijele stranicu AB na tri jednaka dijela. O

Veeeeeliki brojevi

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Elizabeta Borovec ALGEBARSKA PROŠIRENJA POLJA Diplomski rad Voditelj rada:

Sveučilište J.J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Sveučilišni preddiplomski studij matematike Ana Vilić Unitarni operatori Završni rad Osije

Oblikovanje i analiza algoritama 4. predavanje Saša Singer web.math.pmf.unizg.hr/~singer PMF Matematički odsjek, Zagreb OAA 2017, 4. pr

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Martina Barić PARTICIJE PRIRODNIH BROJEVA Diplomski rad Voditelj rada: izv

vjezbe-difrfv.dvi

PLAN I PROGRAM ZA DOPUNSKU (PRODUŽNU) NASTAVU IZ MATEMATIKE (za 1. razred)

Algebarske strukture Boris Širola

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA MJERA I INTEGRAL 2. kolokvij 29. lipnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) 1. (

ФАКУЛТЕТ ОРГАНИЗАЦИОНИХ НАУКА

7. predavanje Vladimir Dananić 14. studenoga Vladimir Dananić () 7. predavanje 14. studenoga / 16

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA MJERA I INTEGRAL završni ispit 6. srpnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) 1.

1 Konusni preseci (drugim rečima: kružnica, elipsa, hiperbola i parabola) Definicija 0.1 Algebarska kriva drugog reda u ravni jeste skup tačaka opisan

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA 1. (ukupno 20 bodova) MJERA I INTEGRAL Popravni ispit 7. rujna (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori

ALIP1_udzb_2019.indb

DRŽAVNO NATJECANJE IZ MATEMATIKE Primošten, 4.travnja-6.travnja razred-rješenja OVDJE SU DANI NEKI NAČINI RJEŠAVANJA ZADATAKA. UKOLIKO UČENIK

(Microsoft Word - Dr\236avna matura - kolovoz osnovna razina - rje\232enja)

(Microsoft Word - Dr\236avna matura - kolovoz ni\236a razina - rje\232enja)

Računalne mreže

Algoritmi SŠ P1

ŽUPANIJSKO NATJECANJE IZ MATEMATIKE 28. veljače razred - rješenja OVDJE SU DANI NEKI NAČINI RJEŠAVANJA ZADATAKA. UKOLIKO UČENIK IMA DRUGAČIJI

(Microsoft Word - 1. doma\346a zada\346a)

(Microsoft Word - Dr\236avna matura - studeni osnovna razina - rje\232enja)

Sveučilište J.J.Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Preddiplomski studij matematike Margareta Tvrdy Banachovi prostori Završni rad Osijek, 2013

Title

1 Polinomi jedne promenljive Neka je K polje. Izraz P (x) = a 0 + a 1 x + + a n x n = n a k x k, x K, naziva se algebarski polinom po x nad poljem K.

(Microsoft Word - Rje\232enja zadataka)

Microsoft Word - 09_Frenetove formule

Vektorske funkcije i polja Mate Kosor / 23

Алгебарски изрази 1. Запиши пет произвољних бројевних израза. 2. Израчунај вредност израза: а) : ; б) : (

Hej hej bojiš se matematike? Ma nema potrebe! Dobra priprema je pola obavljenog posla, a da bi bio izvrsno pripremljen tu uskačemo mi iz Štreberaja. D

Celobrojno programiranje Rešavamo sledeći poblem celobrojnog programiranja: min c T x Ax = b x 0 x Z n Gde pretpostavljamo da je A celobrojna matrica

Pitanja iz geometrije za pismeni i usmeni (I smer, druga godina) Tijana Šukilović, Miloš Antić, Nenad Lazić 19. decembar Teorijska pitanja 1. V

Elementi praćenja i ocjenjivanja za nastavni predmet Matematika u 4. razredu Elementi praćenja i ocjenjivanja za nastavni predmet Matematika u 4. razr

Programiranje 2 popravni kolokvij, 15. lipnja Ime i prezime: JMBAG: Upute: Na kolokviju je dozvoljeno koristiti samo pribor za pisanje i brisanj

Pitanja iz geometrije za pismeni i usmeni (I smer, druga godina) Srdjan Vukmirović, Tijana Šukilovic, Marijana Babić januar Teorijska pitanja

Microsoft Word - 24ms221

PEDAGOŠKI ZAVOD TUZLA u saradnji s UDRUŽENJEM MATEMATIČARA TUZLANSKOG KANTONA Takmičenje učenika srednjih škola Tuzlanskog kantona iz MATEMATIKE Tuzla

Teorija igara

Numerička matematika 11. predavanje dodatak Saša Singer web.math.pmf.unizg.hr/~singer PMF Matematički odsjek, Zagreb NumMat 2019, 11. p

Microsoft Word - Rjesenja zadataka

Zadaci iz Nacrtne geometrije za pripremu apsolvenata Srdjan Vukmirović 27. novembar Projektivna geometrija 1.1 Koordinatni pristup 1. (Zadatak

Newtonova metoda za rješavanje nelinearne jednadžbe f(x)=0

atka 26 (2017./2018.) br. 102 NEKE VRSTE DOKAZA U ČAROBMATICI Jadranka Delač-Klepac, Zagreb jednoj smo priči spomenuli kako je važno znati postavljati

6-8. ČAS Celobrojno programiranje Rešavamo sledeći poblem celobrojnog programiranja: Gde pretpostavljamo da je A celobrojna matrica dimenzije,. Takođe

Grupiranje podataka: pristupi, metode i primjene, ljetni semestar 2013./ Standardizacija podataka Predavanja i vježbe 8 Ako su podaci zadani

Microsoft Word - Mat-1---inicijalni testovi--gimnazija

М А Т Е М А Т И К А Први разред (180) Предмети у простору и односи међу њима (10; 4 + 6) Линија и област (14; 5 + 9) Класификација предмета према свој

IV 3. Prostor matrica datog tipa nad poljem. Neka je dato polje (F, +, ) i neka su m, n N. Pravougaona šema mn skalara iz polja F, koja se sastoji od

(Microsoft Word - Dr\236avna matura - svibanj vi\232a razina - rje\232enja)

(Microsoft Word - Dr\236avna matura - rujan osnovna razina - rje\232enja)

NAČINI, POSTUPCI I ELEMENTI VREDNOVANJA UČENIČKIH KOMPETENCIJA IZ NASTAVNOG PREDMETA: MATEMATIKA Na osnovu članka 3., stavka II, te članka 12., stavka

(Microsoft Word - Dr\236avna matura - kolovoz osnovna razina - rje\232enja)

Algebarske strukture Skripta Saša Krešić-Jurić Odjel za matematiku Prirodoslovno-matematički fakultet Split skresic

Uvod u obične diferencijalne jednadžbe Metoda separacije varijabli Obične diferencijalne jednadžbe Franka Miriam Brückler

VISOKA TEHNI^KA [KOLA STRUKOVNIH STUDIJA MILORADOVI] MIROLJUB M A T E M A T I K A NERE[ENI ZADACI ZA PRIJEMNI ISPIT AGRONOMIJA, EKOLOGIJA, E

RG_V_05_Transformacije 3D

Matematika kroz igru domino

Microsoft PowerPoint - 03-Slozenost [Compatibility Mode]

DR DRAGOŚ CVETKOVIC DR SLOBODAN SIMIC DISKRETNA MATEMATIKA MATEMATIKA ZA KOMPJUTERSKE NAUKĘ DRUGO ISPRAYLJENO I PROSIRENO IZDANJE HMUJ

Univerzitet u Nišu PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET Departman za matematiku Master rad GRUPNI INVERZ OPERATORA Mentor: Prof. dr Dijana Mosić Student: Iva

Pripreme 2016 Indukcija Grgur Valentić lipanj Zadaci su skupljeni s dva predavanja na istu temu, za učenike od prvog do trećeg razreda i za MEMO

Microsoft Word - z4Ž2018a

Microsoft Word - predavanje8

Microsoft Word - 24ms241

23. siječnja od 13:00 do 14:00 Školsko natjecanje / Osnove informatike Srednje škole RJEŠENJA ZADATAKA S OBJAŠNJENJIMA Sponzori Medijski pokrovi

Jednadžbe - ponavljanje

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Igor Sušić LOKALNA IZRAČUNLJIVOST Diplomski rad Voditelj rada: doc.dr.sc.

Транскрипт:

Matrice.. Predavanje I Ines Radošević inesr@math.uniri.hr Odjel za matematiku Sveučilišta u Rijeci

Matrice...

Matrice...

Podsjeti se... skup, element skupa,..., matematička logika skupovi brojeva N,..., R, C osnovne algebarske strukture vektori, operacije s vektorima, skalarni i vektorski umnožak,..., vektorski prostor...

Što je matrica? je matematički objekt čiji su elementi realni ili kompleksni brojevi rasporedeni u retke ili stupce. Ona se zapisuje u obliku pravokutne sheme. A s m redaka, n stupaca i s elementima a ij na mjestima (i, j), zapisuje se a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = [a ij ] =.... a m1 a m2 a mn Za matricu iz gornje relacije, s m redaka i n stupaca, kaže se da je tipa ili dimenzije m n. Pritom je A = [a ij ] kraći zapis za pravokutnu shemu iz gornje relacije, dok je a ij (ili [A] ij ) oznaka za element koji se nalazi na presjeku i-tog retka i j-tog stupca matrice A.

Pritom je niz brojeva i-ti redak, a niz brojeva a i1, a i2, a i3,..., a in a 1j a 2j. a mj j-ti stupac matrice A. Ako vrijedi m = n, tj. ako je broj redaka matrice jednak broju stupaca, matrica A je kvadratna matrica reda n. sa samo jednim retkom naziva se matrica redak ili jednoretčana matrica. sa samo jednim stupcem naziva se matrica stupac ili jednostupčana matrica.

Realna matrica je matrica čiji su elementi realni brojevi, a kompleksna matrica čiji su elementi kako realni tako i kompleksni brojevi. Praktično je imati oznaku za skup svih m n matrica, pa je s C m n (R m n ) označen skup svih kompleksnih (realnih) m n matrica, redom. Pravokutne matrice su elementi skupa C m n (R m n ), dok su za m = n kvadratne matrice, odnosno elementi skupa C n n (R n n ). Ako nije važan podatak jesu li matrični elementi realni ili kompleksni brojevi, piše se M mn. [ ] 7 2 4, 3 5 1 2 0 3 0 4 1 0 1 2 9 5 5 0 3 2 2 3, [ ] 2 + i 3 + 2i, 1 i 4 i 10 0 3 1, [ 1 0 ]

Jednakost matrica Definicija A M mn jednaka je matrici B M pq ako vrijedi m = p, n = q i a ij = b ij, za sve 1 i m, 1 j n (1) i piše se A = B. (2) Prema definiciji, dvije matrice su jednake ako i samo ako imaju jednak broj redaka, jednak broj stupaca i svaki element jedne matrice jednak je odgovarajućem elementu druge matrice. Budući da matrica A ima m n elemenata, jednakost (2) zapravo znači m n jednakosti realnih brojeva. Sada će biti navedene osnovne operacije koje čine strukturu matrične algebre. Pritom će se koristiti A, B, C,... oznake za matice i njihove elemente a ij, b ij, c ij,..., redom.

Matrice...

Zbrajanje matrica U ovom će odjeljku biti definirane osnovne operacije i dana osnovna svojstva realnih matrica. Slijedi definicija zbrajanja matrica u R m n. Definicija Neka je A R m n i B R p q. Ako je m = p i n = q, onda se matrica C R m n s elementima c ij = a ij + b ij, za sve 1 i m, 1 j n (3) naziva zbrojem ili sumom matrica A i B i piše se C = A + B. (4) Zbrajanje matrica A i B znači m n zbrajanja realnih brojeva, kao što je označeno u (3). Ono je definirano za svaki par matrica iz R m n i rezultat je uvijek u R m n, pa je R m n zatvoren u odnosu na operaciju zbrajanja.

Zbrajanje matrica Zbrajanje u R m n ima sljedeća svojstva: A + (B + C) = (A + B) + C (asocijativnost) A + B = B + A (komutativnost) Postoji matrica O R m n (neutralni element) sa svojstvom da je A + O = A za svaku matricu A R m n. Svi elementi matrice O jednaki su nuli Za svaki A R m n postoji jedna i samo jedna matrica koja se označava s A (inverzni element), takva da vrijedi A + ( A) = O. Ako je A = (a ij ), onda je A = ( a ij ). Iz navedenih svojstava može se zaključiti, da skup matrica R m n zajedno s operacijom zbrajanja, (R m n, +), čini aditivnu Abelovu grupu.

Zbrajanje matrica Napomena Kada je na nekom skupu S definirana binarna operacija koja svakom uredenom paru (x, y) elemenata od S pridružuje element x y S, onda je skup S zatvoren u odnosu na operaciju. Ta činjenica se označava s (S, ). Ako za tu operaciju još vrijede svojstva asocijativnosti, postojanja neutralnog elementa i postojanja inverznog elementa, onda je (S, ) algebarska struktura koja se naziva grupa. Ako je operacija operacija zbrajanja, onda je (S, ) aditivna grupa. Ako još vrijedi svojstvo komutativnosti, onda je (S, ) komutativna ili Abelova grupa.

Množenje matrice skalarom Slijedi definicija množenja matrica s realnim brojem (skalarom). Definicija Ako je A R m n i c R, matrica B R m n s elementima b ij = ca ij, za sve 1 i m, 1 j n (5) naziva se umnožak ili produkt matrice A sa skalarom c i piše se B = ca. (6) Jednakost (6) označava da je svaki od m n elemenata matrice A pomnožen s c kako bi se dobila matrica B. Jasno je da za svaki realni skalar c i svaku matricu A R m n matrica B = ca mora biti u R m n.

Množenje matrice skalarom Za proizvoljne A, B R m n i α, β, c R vrijedi: c(a + B) = ca + cb (distributivnost množenja prema zbrajanju u R m n ) (α + β)a = αa + βa (distributivnost množenja prema zbrajanju u R) (αβ)a = α(βa) (kompatibilnost množenja) 1A = A (netrivijalnost množenja).

Množenje matrice skalarom Iz svojstava zbrajanja matrica i svojstava množenja matrica skalarom slijedi da je (R m n, +, ) realni vektorski prostor. Napomena Neka je (X, +) aditivna Abelova grupa. Neka je na X definirana još jedna operacija koja svakom paru α R, x X pridružuje element iz X koji se označava s αx. X je zatvoren u odnosu na operaciju, što se označava s (X, +, ). Ako za operaciju vrijede gore navedena svojstva, onda je struktura (X, +, ) naziva linearni ili vektorski prostor nad R. Kraće se može reći da je X (realni) vektorski prostor.

Množenje matrica Sljedeća operacija koja se definira je množenje matrica. Definicija Neka je A R m n i B R n p. Umnožak ili produkt matrica A i B je matrica C = A B R m p (7) čiji elementi su odredeni formulom c ij = a i1 b 1j + a i2 b 2j + a i3 b 3j + a in b nj n = a ik b kj za sve 1 i m, 1 j n k=1 Produkt matrica A i B je definiran samo ako su matrice ulančane, tj. ako je broj stupaca matrice A jednak broju redaka matrice B.

Množenje matrica Operacija množenja matrica može se gledati kao preslikavanje koje uredenom paru matrica odredenih dimenzija pridružuje matricu takoder odredenih dimenzija, prema dijagramu : R m n R n p R m p. Za izračunati element c ij matrice C,. C = c ij.,

Množenje matrica pri čemu je C = AB, treba imati na raspolaganju i-ti redak matrice A i j-ti stupac matrice B, b 1j.... b 2j AB = a i1 a i2 a i3 a in b 3j....... b nj. Formula (2.5) kaže da se pomnože elementi i-tog retka matrice A s odgovarajućim elementima j-tog stupca matrice B i dobiveni produkti zbroje.

Množenje matrica Primjer Ako su A R 3 2 i B R 2 2 4 3 A = 7 2, B = 9 0 [ ] 2 5, 1 6 onda je C = AB R 3 2 i vrijedi 4 2 + 3 1 4 5 + 3 6 11 38 C = 7 2 + 2 1 7 5 + 2 6 = 16 47. 9 2 + 0 1 9 5 + 0 6 18 45 produkta AB je matrica C, dok BA nije definirana.

Množenje matrica Primjer Ako su A R 2 2 i B R 2 1 A = [ ] 4 2, B = 1 8 [ ] 3, 5 onda je C = AB R 2 1 i vrijedi [ ] [ ] 4 2 3 C = = 1 8 5 [ ] [ ] 3 4 2 dok BA = nije definirano. 5 1 8 [ ] 12 + 10 = 3 + 40 [ ] 22, 43

Primjer Ako su A R 1 3 i B R 3 1 Množenje matrica A = [ 3 6 1 ] 1, B = 2, 4 onda je C = AB R 1 1 i vrijedi C = [ 3 6 1 ] 1 2 = [ 19 ], 4 dok je 1 BA = 2 [ 3 6 1 ] 3 6 1 = 6 12 2. 4 12 24 4

Množenje matrica Ako je A R m n i B R n p, onda je produkt AB R m p definiran. Postavlja se pitanje je li i kada je BA definirano. Produkt BA je definiran samo onda kada je broj stupaca matrice B jednak broju redaka matrice A, tj. ako vrijedi p = m. Prema tome, produkti AB i BA su istovremeno definirani ako i samo ako je A R m n i B R n m za neke pozitivne cijele brojeve m i n. To pogotovo vrijedi kada je m = n, tj. kada su A i B kvadratne matrice istog reda. Množenje matrica katkad daje iznenadujuće rezultate u smislu razlike množenja matrica u odnosu na množenje brojeva.

Općenito, množenje matrica nije komutativno, AB BA. To se može vidjeti iz prethodnih primjera, ali vrijedi i za kvadratne matrice. Primjer Za matrice A, B R 2 2 A = [ ] [ ] 9 3 1 4 = 2 0 2 5 dok je [ ] [ ] 1 4 9 3 2 5 2 0 = [ ] 9 3, B = 2 0 [ ] 1 4, 2 5 [ ] 9 1 + 3 2 9 ( 4) + 3 5 = 2 1 + 0 2 ( 2) ( 4) + 0 5 [ ] 1 9 + ( 4) ( 2) 1 3 + ( 4) 0 = 1 9 + 5 ( 2) 2 3 + 5 0 [ 15 ] 21 2 8 [ ] 17 3. 8 6

AB = 0 ne mora implicirati da je A = 0 ili B = 0 ili BA = 0 Primjer Za matrice A, B R 2 2 A = [ ] [ ] 1 1 1 1, B =, 2 2 1 1 [ ] [ ] [ ] 1 1 1 1 0 0 AB = =, 2 2 1 1 0 0 [ ] [ ] [ ] 1 1 1 1 1 1 BA = =. 1 1 2 2 1 1

AC = AD ne mora implicirati da je C = D (iako je A 0) Primjer Za matrice A, C, D R 2 2 pri čemu A = [ ] 1 1, C = 2 2 [ ] [ ] 1 1 2 1 AC = = 2 2 2 2 A = [ ] 2 1 2 2 [ ] 2 1, D = 2 2 [ ] 4 3 = 8 6 [ 1 1 2 2 [ ] 3 0 = D. 1 3 [ ] 3 0, 1 3 ] [ ] 3 0 = AD, 1 3

Množenje matrica Dakle, ovdje su dana tri svojstva po kojoj se množenje matrica razlikuje od množenje brojeva: AB BA, množenje matrica općenito nije komutativno AB = 0 ne mora implicirati A = 0 ili B = 0 ili BA = 0 AC = AD ne mora implicirati C = D. Treće svojstvo slijedi iz drugog kad je B = C D, pa je A(C D) = 0 ili AC = AD. Kod množenja matrica važno je poštovati redosljed faktora! Kaže se da je B, u AB, matrica koja je množena s lijeva sa A, a A matrica množena zdesna sa B.

Množenje matrica Ostala svojstva za množenje matrica navedena su u sljedećoj propoziciji. Propozicija Za množenje matrica vrijede sljedeća svojstva: A(B + C) = AB + AC, (8) A(BC) = (AB)C, (9) α(ab) = (αa)b = A(αB). (10)

Jedinična matrica Jedinična matrica, 1 0 0 0 0 1 0 0 I =..... R n n, 0 1. 0 0 1 je neutralni element s obzirom na množenje matrica u vektorskom prostoru R n n. I je reda n pa se još koristi oznaka I n. Vrijedi AI = IA = A, za svako A R n n. Dakle, I ima istu ulogu kod množenja matrica kao i broj 1 kod množenja realnih brojeva. Općenitije, vrijede relacije: IA = A, za svako A R n p, AI = A, za svako A R p n.

Dijagonalna matrica A = [a ij ] R m n je dijagonalna matrica ako su svi izvandijagonalni elementi jednaki nuli, ili kraće: a ij = 0 za i j. Ako se želi naglasiti koji su dijagonalni elementi onda se matrica A može zapistai na sljedeći način, A = diag (a 11, a 22,..., a kk ), pri čemu je k = min{m, n} i a ii element na mjestu (i, i), 1 i k, a ostali elementi su nula. Za m > n, odnosno m < n, pri čemu je k = min{m, n} matrica A = diag (a 11, a 22,..., a kk ) ima oblik a 11... 11 a kk, a... 0, a 0 kk respektivno. Produkt dviju netrivijalnih dijagonalnih matrica, npr. diag (1, 0, 2) diag (0, 1, 0) = diag (0, 0, 0) može biti nul-matrica. Nul-matrica i jedinična matrica spadaju u dijagonalne matrice.

Trag matrice Suma dijagonalnih elemenata kvadratne matrice A reda n označava se s n tr(a) = a ii. Primjer Neka je i=1 2 0 0 A = 0 5 0. 0 0 1 Suma dijagonalnih elemenata matrice A je tr(a) = 6.

Skaliranje redaka (stupaca) matrice Neka je matrica A R n p i neka je dijagonalna matrica D = diag (d 1,..., d n ). Onda je i-ti redak od DA jednak i-tom redku od A pomnoženom s d i, pri čemu je 1 i n. Slično, ako je A C p n, onda je i-ti stupac od AD jednak i-tom stupcu od A pomnoženom s d i. Ako su dijagonalni elementi od D pozitivni, operacija DA (AD) naziva se skaliranje redaka (stupaca).

Skaliranje redaka (stupaca) matrice Primjer Neka su 1 2 3 2 0 0 A = 4 5 6, D = 0 5 0. 7 8 9 0 0 1 Izračunati AD i DA. 1 2 3 2 0 0 2 10 3 AD = 4 5 6 0 5 0 = 8 25 6. 7 8 9 0 0 1 14 40 9 2 0 0 1 2 3 2 4 6 DA = 0 5 0 4 5 6 = 20 25 30. 0 0 1 7 8 9 7 8 9

Trokutasta matrica R = [r ij ] R n n je gornje-trokutasta ili gornja trokutasta matrica ako je r ij = 0 za sve j < i. L = [l ij ] R n n je donje-trokutasta ili donja trokutasta matrica ako je l ij = 0 za sve j > i. Primjer gornje i donje trokutaste matrice, 1 2 3 4 5 1 0 0 0 0 0 3 2 4 1 1 3 0 0 0 R = 0 0 7 6 1 0 3 7 0 0 redom. 0 0 0 6 4 0 0 0 0 3, L = 1 2 3 4 0 1 3 4 6 3,

Transponirana matrica A T R n m je transponirana matrica matrici A R m n, ako je svaki redak matrice A T jednak odgovarajućem stupcu matrice A, što se može kraće zapisati: ako je A = [a ij ], onda je A T = [a ji ]. Ako je a 11 a 12 a 1n a 11 a 21 a m1 a 21 a 22 a 2n A =., onda je a 12 a 22 a m2 AT =.. a m1 a m2 a mn a 1n a 2n a mn

Transponirana matrica Primjer Ako je 1 5 9 1 2 3 4 A = 5 6 7 8, onda je A T = 2 6 10 3 7 11. 9 10 11 12 4 8 12

Transponirana matrica Glavna svojstva operacije transponiranja navedena su u sljedećoj propoziciji. Propozicija Operacija transponiranja ima sljedeća svojstva: (A T ) T = A, (11) (αa) T = αa T, (12) (A + B) T = A T + B T, (13) (AB) T = B T A T. (14)

Matrice... Kraj... za danas :-)