Determinantti. Määritelmä

Samankaltaiset tiedostot
Determinantti. Määritelmä

A = a b B = c d. d e f. g h i determinantti on det(c) = a(ei fh) b(di fg) + c(dh eg). Matriisin determinanttia voi merkitä myös pystyviivojen avulla:

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Determinantit. Kaksirivinen determinantti. Aiheet. Kaksirivinen determinantti. Kaksirivinen determinantti. Kolmirivinen determinantti

9 Matriisit. 9.1 Matriisien laskutoimituksia

Matriisien tulo. Matriisit ja lineaarinen yhtälöryhmä

Determinantti 1 / 30

Ortogonaalinen ja ortonormaali kanta

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

Yhteenlaskun ja skalaarilla kertomisen ominaisuuksia

Similaarisuus. Määritelmä. Huom.

Matematiikka B2 - TUDI

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

Matriisipotenssi. Koska matriisikertolasku on liitännäinen (sulkuja ei tarvita; ks. lause 2), voidaan asettaa seuraava määritelmä: ja A 0 = I n.

Käänteismatriisi 1 / 14

Lineaariset yhtälöryhmät ja matriisit

Kaksirivisen matriisin determinantille käytämme myös merkintää. a 11 a 12 a 21 a 22. = a 11a 22 a 12 a 21. (5.1) kaksirivine

Ennakkotehtävän ratkaisu

Insinöörimatematiikka D

Insinöörimatematiikka D

Matematiikka B2 - Avoin yliopisto

2.8. Kannanvaihto R n :ssä

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Ville Turunen: Mat Matematiikan peruskurssi P1 1. välikokeen alueen teoriatiivistelmä 2007

10 Matriisit ja yhtälöryhmät

Ominaisarvo ja ominaisvektori

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Ominaisarvo ja ominaisvektori

Lineaarikuvauksen R n R m matriisi

1 Matriisit ja lineaariset yhtälöryhmät

Neliömatriisin adjungaatti, L24

MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Malliratkaisut 4 / vko 47

3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. Olkoot A 2 := AA =

Käänteismatriisin. Aiheet. Käänteismatriisin ominaisuuksia. Rivioperaatiot matriisitulona. Matriisin kääntäminen rivioperaatioiden avulla

Lineaarialgebra a, kevät 2018 Harjoitusta 5 Maplella

Talousmatematiikan perusteet: Luento 10. Matriisien peruskäsitteet Yksinkertaiset laskutoimitukset Matriisitulo Determinantti

Insinöörimatematiikka D

Matikkapaja keskiviikkoisin klo Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/81

LU-hajotelma. Esimerkki 1 Matriisi on yläkolmiomatriisi ja matriisi. on alakolmiomatriisi. 3 / 24

Ortogonaaliset matriisit, määritelmä 1

Talousmatematiikan perusteet: Luento 9. Matriisien peruskäsitteet Yksinkertaiset laskutoimitukset Transponointi Matriisitulo

3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset

1. LINEAARISET YHTÄLÖRYHMÄT JA MATRIISIT. 1.1 Lineaariset yhtälöryhmät

Aiheet. Kvadraattinen yhtälöryhmä. Kvadraattinen homogeeninen YR. Vapaa tai sidottu matriisi. Vapauden tutkiminen. Yhteenvetoa.

Lineaariset kongruenssiyhtälöryhmät

Vektoreiden virittämä aliavaruus

Matriisilaskenta. Harjoitusten 3 ratkaisut (Kevät 2019) 1. Olkoot AB = ja 2. Osoitetaan, että matriisi B on matriisin A käänteismatriisi.

5 Lineaariset yhtälöryhmät

Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan

1.1. Määritelmiä ja nimityksiä

Aiheet. Kvadraattinen yhtälöryhmä. Kvadraattinen homogeeninen YR. Vapaa tai sidottu matriisi. Vapauden tutkiminen. Yhteenvetoa.

Matriisilaskenta Laskuharjoitus 5 - Ratkaisut / vko 41

Kurssin loppuosassa tutustutaan matriiseihin ja niiden käyttöön yhtälöryhmien ratkaisemisessa.

Lineaarialgebra II, MATH.1240 Matti laaksonen, Lassi Lilleberg

Matriisit, L20. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Aiheet. Määritelmiä ja merkintöjä. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Matriisin transpoosi

Neliömatriisin A determinantti on luku, jota merkitään det(a) tai A. Se lasketaan seuraavasti: determinantti on

Ortogonaalisen kannan etsiminen

BM20A0700, Matematiikka KoTiB2

Lineaarialgebra (muut ko)

MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Malliratkaisut 5 / vko 48

Matikkapaja keskiviikkoisin klo Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/210

Lineaarialgebra a, kevät 2019 Harjoitus 6 (ratkaisuja Maple-dokumenttina) > restart; with(linalg): # toteuta ihan aluksi!

Talousmatematiikan perusteet: Luento 13. Rajoittamaton optimointi Hessen matriisi Ominaisarvot ja vektorit Ääriarvon laadun tarkastelu

Talousmatematiikan perusteet: Luento 10. Lineaarikuvaus Matriisin aste Determinantti Käänteismatriisi

Ominaisarvoon 4 liittyvät ominaisvektorit ovat yhtälön Ax = 4x eli yhtälöryhmän x 1 + 2x 2 + x 3 = 4x 1 3x 2 + x 3 = 4x 2 5x 2 x 3 = 4x 3.

Käänteismatriisin ominaisuuksia

3.1 Lineaarikuvaukset. MS-A0007 Matriisilaskenta. 3.1 Lineaarikuvaukset. 3.1 Lineaarikuvaukset

Osittaistuenta Gaussin algoritmissa: Etsitään 1. sarakkeen itseisarvoltaan suurin alkio ja vaihdetaan tämä tukialkioiksi (eli ko. rivi 1. riviksi).

2.5. Matriisin avaruudet ja tunnusluvut

Insinöörimatematiikka D

Insinöörimatematiikka D

Matriisit, kertausta. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Aiheet. Määritelmiä ja merkintöjä. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Matriisin transpoosi

Talousmatematiikan perusteet: Luento 11. Lineaarikuvaus Matriisin aste Käänteismatriisi

Liittomatriisi. Liittomatriisi. Määritelmä 16 Olkoon A 2 M(n, n). Matriisin A liittomatriisi on cof A 2 M(n, n), missä. 1) i+j det A ij.

Vapaus. Määritelmä. jos c 1 v 1 + c 2 v c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0.

Matriisit, L20. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Aiheet. Määritelmiä ja merkintöjä. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Matriisin transpoosi

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Informaatiotieteiden yksikkö. Lineaarialgebra 1A. Pentti Haukkanen. Puhtaaksikirjoitus: Joona Hirvonen

Kannan vektorit siis virittävät aliavaruuden, ja lisäksi kanta on vapaa. Lauseesta 7.6 saadaan seuraava hyvin käyttökelpoinen tulos:

Insinöörimatematiikka D

Informaatiotieteiden yksikkö. Lineaarialgebra 1A. Pentti Haukkanen. Puhtaaksikirjoitus: Joona Hirvonen

Seuraava luento ti on salissa XXII. Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/117

Insinöörimatematiikka D, laskuharjoituksien esimerkkiratkaisut

Informaatiotieteiden yksikkö. Lineaarialgebra 1A. Pentti Haukkanen. Puhtaaksikirjoitus: Joona Hirvonen

Latinalaiset neliöt ja taikaneliöt

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /141

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I, HY Kurssikoe Ratkaisuehdotus. 1. (35 pistettä)

Ratkaisuehdotukset LH 3 / alkuvko 45

Johdatus lineaarialgebraan. Juha Honkala 2017

x 2 x 3 x 1 x 2 = 1 2x 1 4 x 2 = 3 x 1 x 5 LINEAARIALGEBRA I Oulun yliopisto Matemaattisten tieteiden laitos 2014 Esa Järvenpää, Hanna Kiili

Lineaarinen yhtälöryhmä

Ristitulolle saadaan toinen muistisääntö determinantin avulla. Vektoreiden v ja w ristitulo saadaan laskemalla determinantti

Insinöörimatematiikka D

Sisätuloavaruudet. 4. lokakuuta 2006

Talousmatematiikan perusteet: Luento 14. Rajoittamaton optimointi Hessen matriisi Ominaisarvot Ääriarvon laadun tarkastelu

Ominaisvektoreiden lineaarinen riippumattomuus

Informaatiotieteiden yksikkö. Lineaarialgebra 1A. Pentti Haukkanen. Puhtaaksikirjoitus: Joona Hirvonen

7 Vapaus. 7.1 Vapauden määritelmä

MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta

Matriisilaskenta Luento 8: LU-hajotelma

Transkriptio:

Determinantti Määritelmä Oletetaan, että A on n n-neliömatriisi Merkitään normaaliin tapaan matriisin A alkioita lyhyesti a ij = A(i, j) (a) Jos n = 1, niin det(a) = a 11 (b) Muussa tapauksessa n det(a) = ( 1) 1+j a 1j det(a 1j ), j=1 missä A ij on matriisi, joka on saatu matriisista A poistamalla i:s rivi ja j:s sarake LM1, Kesä 2014 54/68

Huom Matriisin A determinantille voidaan käyttää merkintää a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a n1 a n2 a nn LM1, Kesä 2014 55/68

Muistisääntöjä Määritelmän mukaan 2 2-matriisin determinantti lasketaan seuraavasti: a 11 a 12 a 21 a 22 = a 11a 22 a 12 a 21 Muistisääntö: a 11 a 12 a 21 a 22 + Lävistäjäalkiot kerrotaan keskenään ja niiden tulosta vähennetään muiden alkioiden tulo LM1, Kesä 2014 56/68

Muistisääntöjä Määritelmän mukaan 3 3-matriisin determinantti lasketaan seuraavasti: a 11 a 12 a 13 a a 21 a 22 a 23 = a 11 22 a 23 a a 31 a 32 a 33 32 a 33 a a 12 21 a 23 a 31 a 33 a + a 13 21 a 22 a 31 a 32 = a 11 a 22 a 33 a 11 a 23 a 32 a 12 a 21 a 33 + a 12 a 23 a 31 + a 13 a 21 a 32 a 13 a 22 a 31 LM1, Kesä 2014 57/68

Muistisääntöjä Muistisääntö: a 11 a 12 a 13 a 21 a 22 a 23 a 11 a 12 a 21 a 22 a 31 a 32 a 33 a 31 a 32 + + + Samalla viivalla olevat alkiot kerrotaan keskenään Jos viiva on lävistäjän suuntainen, tulee tulon eteen plusmerkki Jos viiva on vastakkaissuuntainen, tulee tulon eteen miinusmerkki Lopuksi tulot lasketaan yhteen LM1, Kesä 2014 58/68

Determinantin laskeminen Esimerkki 12 Lasketaan seuraavien matriisien determinantit: (a) A = [ ] 4 (b) B = [ ] 1 1 2 4 1 2 3 0 2 3 2 0 1 0 1 (c) C = 0 1 1 (d) D = 0 0 1 0 1 2 4 2 1 4 1 LM1, Kesä 2014 59/68

(a) det(a) = 4 = 4 1 1 (b) det(b) = 2 4 = 1 4 2 ( 1) = 4 + 2 = 6 2 3 2 (c) det(c) = 0 1 1 1 2 4 1 1 = 2 2 4 3 0 1 1 4 + 2 0 1 1 2 = 2 (4 ( 2) ) 3 (0 ( 1) ) + 2 (0 1) = 12 3 2 = 17 LM1, Kesä 2014 60/68

Voidaan osoittaa, että determinantti voidaan kehittää minkä tahansa rivin tai sarakkeen suhteen Tällöin + ja -merkkien vaihtelu (määritelmän ( 1) 1+j ) saadaan shakkilautaa muistuttavasta kuviosta + + + + + + Matriisin tilalle ajatellaan plus- ja miinusmerkeistä koostuva ruudukko Jos matriisin alkion kohdalla on plusmerkki, tulee kehityskaavassa alkion eteen plusmerkki Vastaavasti, jos alkionkohdalla on miinusmerkki, tulee kehityskaavassa alkion eteen miinusmerkki Huomaa, että alkion oma etumerkki säilyy joka tapauksessa LM1, Kesä 2014 61/68

Lasketaan esimerkin 12 matriisin D determinantti kehittämällä se aluksi kolmannen rivin ja sitten kolmannen sarakkeen suhteen: 1 2 3 0 0 1 0 1 2 3 0 1 3 0 det(d) = = 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 2 1 4 1 1 4 1 2 4 1 1 2 0 1 2 3 + ( 1) 0 1 1 0 0 1 0 2 1 1 2 1 4 1 2 0 ( ) 0 1 = 0 1 1 = 0 2 1 ( 1) 1 2 2 1 + ( 1) 1 2 0 1 2 1 1 ( ) = 0 + (1 1 2 2) (1 1 0 2) = (0 3 1) = 4 LM1, Kesä 2014 62/68

Determinantin ominaisuuksia Joidenkin matriisien determinantti on hyvin helppo määrittää: Lause 10 Oletetaan, että A on neliömatriisi Tällöin (a) jos matriisissa A on nollarivi (nollasarake), niin det(a) = 0; (b) jos matriisissa A on kaksi samaa riviä (samaa saraketta), niin det(a) = 0; (c) jos A on kolmiomatriisi (eli kaikki lävistäjän alapuoliset tai yläpuoliset alkiot nollia), niin matriisin A determinantti on lävistäjäalkioiden tulo 1 7 0 6 1 0 0 0 0 3 4 5 2 0 0 0 0 0 8 2 0 5 8 0 0 0 0 9 4 6 7 9 LM1, Kesä 2014 63/68

Alkeisrivitoimitusten vaikutus determinanttiin Voidaan osoittaa, että alkeisrivitoimitusten tekeminen vaikuttaa determinanttiin seuraavasti: Lause 11 Oletetaan, että A on neliömatriisi (a) Jos matriisi B saadaan matriisista A vaihtamalla kaksi riviä keskenään, niin det(b) = det(a) (b) Jos matriisi B saadaan matriisista A kertomalla jokin rivi luvulla t R {0}, niin det(b) = t det(a) (c) Jos matriisi B saadaan matriisista A lisäämällä johonkin riviin jokin toinen rivi kerrottuna luvulla t R, niin det(b) = det(a) LM1, Kesä 2014 64/68

Determinantin ominaisuuksia Lause 12 Oletetaan, että A ja B ovat samantyyppisiä neliömatriiseja Tällöin (a) det(a) = det(a T ) (b) det(ab) = det(a) det(b) LM1, Kesä 2014 65/68

Determinantin laskemisen muistisääntöjä Lauseen 12 a-kohdasta seuraa, että determinantin sarakkeet käyttäytyvät täsmälleen samalla tavalla kuin sen rivit Lauseesta 11 saadaan siis seuraavat muistisäännöt: (a) Jos matriisin kaksi riviä (saraketta) vaihtaa keskenään, niin determinantin etumerkki muuttuu: 3 2 7 1 6 0 1 6 0 = 3 2 7 5 8 4 5 8 4 LM1, Kesä 2014 66/68

Determinantin laskemisen muistisääntöjä (b) Jos matriisin rivillä (sarakkeessa) kaikilla alkioilla on yhteinen tekijä, niin tuon yhteisen tekijän voi ottaa determinantin eteen kertoimeksi: 1 6 0 1 3 0 3 2 7 = 2 3 1 7 5 8 4 5 4 4 (c) Jos matriisin riviin (sarakkeeseen) lisätään jokin toinen rivi (sarake) vakiolla kerrottuna, niin matriisin determinantti ei muutu 1 3 0 1 3 0 3 1 7 = 0 8 7 5 4 4 5 4 4 LM1, Kesä 2014 67/68

Kääntyvän matriisin determinantti Determinantin avulla voi tutkia, onko matriisi kääntyvä: Lause 13 Oletetaan, että A on neliömatriisi Matriisi A on kääntyvä, jos ja vain jos det(a) 0 Lauseiden 13 ja 12 avulla saadaan seuraava tulos: Lause 14 Oletetaan, että matriisi A on kääntyvä Tällöin det(a 1 ) = 1 det(a) LM1, Kesä 2014 68/68