Käänteismatriisin ominaisuuksia

Samankaltaiset tiedostot
2.5. Matriisin avaruudet ja tunnusluvut

Insinöörimatematiikka D

1.1. Määritelmiä ja nimityksiä

1 Matriisit ja lineaariset yhtälöryhmät

Ennakkotehtävän ratkaisu

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

Matematiikka B2 - Avoin yliopisto

Lineaariset yhtälöryhmät ja matriisit

Gaussin ja Jordanin eliminointimenetelmä

Matematiikka B2 - TUDI

Insinöörimatematiikka D

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

Lineaarinen yhtälöryhmä

Insinöörimatematiikka D

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

1. LINEAARISET YHTÄLÖRYHMÄT JA MATRIISIT. 1.1 Lineaariset yhtälöryhmät

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan

Numeeriset menetelmät

10 Matriisit ja yhtälöryhmät

Ortogonaalinen ja ortonormaali kanta

Kurssin loppuosassa tutustutaan matriiseihin ja niiden käyttöön yhtälöryhmien ratkaisemisessa.

BM20A0700, Matematiikka KoTiB2

Talousmatematiikan perusteet: Luento 11. Lineaarikuvaus Matriisin aste Käänteismatriisi

Matriisien tulo. Matriisit ja lineaarinen yhtälöryhmä

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

Matriisit. Määritelmä 1 Reaaliluvuista a ij, missä i = 1,..., k ja j = 1,..., n, muodostettua kaaviota a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A =

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

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

Käänteismatriisi 1 / 14

802118P Lineaarialgebra I (4 op)

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

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

Insinöörimatematiikka D

9 Matriisit. 9.1 Matriisien laskutoimituksia

2.8. Kannanvaihto R n :ssä

Numeeriset menetelmät

Vektoreiden virittämä aliavaruus

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 3. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 3 () Numeeriset menetelmät / 45

Talousmatematiikan perusteet: Luento 10. Lineaarikuvaus Matriisin aste Determinantti Käänteismatriisi

Insinöörimatematiikka D

Matriisi-vektori-kertolasku, lineaariset yhtälöryhmät

5 Lineaariset yhtälöryhmät

Lineaarialgebra II, MATH.1240 Matti laaksonen, Lassi Lilleberg

4.6 Matriisin kääntäminen rivioperaatioilla

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

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.

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

Matriisilaskenta (TFM) MS-A0001 Hakula/Vuojamo Ratkaisut, Viikko 47, 2017

Ax, y = x, A y. A = A A hermiittinen. Jokainen reaalinen ja symmetrinen matriisi on määritelmän mukaan myös hermiittinen. A =, HARJOITUSTEHTÄVIÄ

Matriisilaskenta Luento 8: LU-hajotelma

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

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

2.2 Gaussin eliminaatio. 2.2 Gaussin eliminaatio. 2.2 Gaussin eliminaatio. 2.2 Gaussin eliminaatio

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

Insinöörimatematiikka D

Lineaarialgebra (muut ko)

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

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Insinöörimatematiikka D

Talousmatematiikan perusteet

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

LINEAARIALGEBRA I. Hannu Honkasalo. Helsingin yliopiston matematiikan laitos v w u ...

Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus

Determinantti 1 / 30

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:

1 Ominaisarvot ja ominaisvektorit

Lineaariset kongruenssiyhtälöryhmät

Alkeismuunnokset matriisille, sivu 57

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Insinöörimatematiikka D

5 Ominaisarvot ja ominaisvektorit

Neliömatriisi A on ortogonaalinen (eli ortogonaalimatriisi), jos sen alkiot ovat reaalisia ja

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

Insinöörimatematiikka D

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0007 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.

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

Lineaarialgebra a, kevät 2018

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

3.1 Lineaarikuvaukset. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. 3.1 Lineaarikuvaukset. 3.1 Lineaarikuvaukset

Yhteenlaskun ja skalaarilla kertomisen ominaisuuksia

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

ax + y + 2z = 0 2x + y + az = b 2. Kuvassa alla on esitetty nesteen virtaus eräässä putkistossa.

802120P Matriisilaskenta (5 op)

Matriisit ja vektorit Matriisin käsite Matriisialgebra. Olkoon A = , B = Laske A + B, , 1 3 3

2.1.4 har:linyryhmat03. Octavella. Katso ensin esimerkit???? esim:yroctave01 Octaven antamat vastausehdotukset.

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.

MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 3 /

Lineaariavaruudet. Span. Sisätulo. Normi. Matriisinormit. Matriisinormit. aiheita. Aiheet. Reaalinen lineaariavaruus. Span. Sisätulo.

BM20A5800 Funktiot, lineaarialgebra ja vektorit Harjoitus 5, Syksy 2015

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.

5 OMINAISARVOT JA OMINAISVEKTORIT

Lineaarialgebra a, kevät 2018

Johdatus lineaarialgebraan. Juha Honkala 2017

Esimerkki 4.4. Esimerkki jatkoa. Määrää matriisin ominaisarvot ja -vektorit. Ratk. Nyt

Tehtäväsarja I Kertaa tarvittaessa materiaalin lukuja 1 3 ja 9. Tarvitset myös luvusta 4 määritelmän 4.1.

Jouni Sampo. 4. maaliskuuta 2013

Lineaarikuvauksen R n R m matriisi

6 MATRIISIN DIAGONALISOINTI

Johdatus lineaarialgebraan

Transkriptio:

Käänteismatriisin ominaisuuksia Lause 1.4. Jos A ja B ovat säännöllisiä ja luku λ 0, niin 1) (A 1 ) 1 = A 2) (λa) 1 = 1 λ A 1 3) (AB) 1 = B 1 A 1 4) (A T ) 1 = (A 1 ) T. Tod.... Ortogonaaliset matriisit A on ortogonaalinen, jos se on reaalinen ja A T = A 1. Jos A ja B ovat ortogonaalisia n n matriiseja, niin AB on myös ortogonaalinen, sillä silloin (AB)(AB) T = ABB T A T = AIA T = AA T = I. Ortogonaalisuus voidaan yleistää myös ei-neliömatriiseille: m n-matriisi U on ortogonaalinen jos U T U = I (sarakeortogonaalinen).

Ositukset Esimerkki 2 1 3 4 5 A = 1 2 3 2 3 3 1 4 5 6 = 7 8 1 4 3 = ( u 1, u 2, u 3, u 4, u 5 ) A koostuu viidestä pystyvektorista. 3 Esimerkiksi u 3 = 3 4. 1 2 1 3 4 5 1 2 3 2 3 3 1 4 5 6 7 8 1 4 3 Esimerkki jatkoa A = 2 1 3 4 5 1 2 3 2 3 3 1 4 5 6 = 7 8 1 4 3 2 1 3 4 5 1 2 3 2 3 3 1 4 5 6 7 8 1 4 3 = v 1 v 2 v 3 v 4 A koostuu neljästä vaakavektorista v 1 A = v 2 v 3 v 4 Esimerkiksi v 2 = (1, 2, 3, 2, 3).

Esimerkki jatkoa 2 Yleisemmin 2 1 3 4 5 A = 1 2 3 2 3 3 1 4 5 6 = 7 8 1 4 3 ( ) A11 A = 12 A 21 A 22 2 1 3 4 5 1 2 3 2 3 3 1 4 5 6 7 8 1 4 3 Matriisin A ositus. A ij matriisin A osamatriisi. Ositetut matriisit Matriiseilla suoritettavia laskuja voidaan usein yksinkertaistaa, jos matriisit voidaan jollakin luonnollisella tavalla osittaa osamatriiseiksi. x x x x x x x x x x x x A = x x x x x x x x x x x x = x x x x x x x x x x x x ( ) A11 A = 12 A 13. A 21 A 22 A 23 x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x

Transpononti Matriisin transponointi: Transponoidaan osamatriisien paikat. Transponoidaan osamatriisit. Esimerkki 1.6. Transponoi sopivasti osittamalla matriisi 2 1 3 7 1 2 1 8 A = 3 3 4 1 4 2 5 4. 5 3 6 3 Ratk. Transponointi jatkoa Ositetaan A. 2 1 3 7 1 2 1 8 A = 3 3 4 1 4 2 5 4 5 3 6 3 = A 11 A 12 A 21 A 22. A 31 A 32 ( A A T T = 11 A T 21 A T ) 31 A T 12 A T 22 A T = 32 2 1 3 4 5 1 2 3 2 3 3 1 4 5 6 7 8 1 4 3.

Luvulla kertominen ja yhteenlasku 2) Matriisin kertominen luvulla: Kerrotaan osamatriisit luvulla. 3) Matriisien A ja B summa A + B: Ositetaan matriisit samalla tavalla. Lasketaan toisiaan vastaavat osamatriisit yhteen. Matriisien kertolasku 4) Matriisien A ja B tulo AB: Ositetaan matriisit "sopivasti". Suoritetaan osamatriiseilla matriisin kertolasku Lasketaan näin saatavat matriisitulot ja matriisisummat. Ositus on sopiva, kun a) A:ssa on osamatriisien sarakkeita yhtä monta kuin B:ssä on osamatriisien rivejä. b) Jokainen esiintyvä matriisien kertolasku ja yhteenlasku on määritelty.

Esimerkki Esimerkki 1.7. Määrää sopivasti osittaen matriisitulo 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0. 1 0 0 1 2 1 1 Ratk. A = B = 1 0 0 0 1 1 1 0 1 2 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 = ( A11 A 12 A 21 A 22 ), ( ) B11 B = 12 B 21 B 22 Esimerkki jatkoa A B = ( ) ( ) A11 A 12 B11 B 12 A 21 A 22 B 21 B 22 = ( ) A11 B 11 + A 12 B 21 A 11 B 12 + A 12 B 22 A 21 B 11 + A 22 B 21 A 21 B 12 + A 22 B 22 = = 1 0 0 0 1 0 1 1 2 0 0 1 1 0 1 1

Ositus laskutoimituksissa Lause 1.5. Olkoot matriisit A ja B ositetut seuraavasti: A 11 A 1n B 11 B 1m A =.., B =.., A p1 A pn B r1 B rm missä osamatriisi A ij on s i t j -matriisi ja B ij on u i v j -matriisi. Tällöin A T 11 A T p1 A T =.. A T 1n A T pn λa 11 λa 1n λa =.. λa p1 λa pn Jatkoa Jos p = r, n = m ja s i = u i, t j = v j kaikilla i, j, niin C 11 C 1n A + B =.. C p1 C pn missä C ij = A ij + B ij Jos n = r ja t j = u j kaikilla j niin missä C ij = n A ik B kj. k=1 Tod. Mekaaninen lasku. C 11 C 1m AB =.. C p1 C pm

Lineaarinen yhtälö Lineaarinen yhtälö: y + 2x = 3 Kuvaaja: Jokainen suoran piste on yhtälön ratkaisu: Esimerkki Lineaarinen yhtälöryhmä: { y + 2x = 3 y 3x = 2 Vain piste (x, y) = (1, 1) toteuttaa molemmat yhtälöt. Vain yksi ratkaisu.

Esimerkki Muut tapaukset: { 2y + x = 1 2y x = 3 Ei ratkaisuja. Esimerkki 2 { 2y + x = 1 2y x = 1 Ääretön määrä ratkaisuja.

3 yhtälöä 2x + 5y z = 2 3x + 7y z = 2 2x 3y z = 1 Ratkaisujen lukumäärä Lineaarisella yhtälöryhmällä: 1 ratkaisu Ei yhtään ratkaisua Ääretön määrä ratkaisuja.

Esimerkki. Tasajännitekytkentä Kytkentä yhtälöryhmänä Kirchoff: 4I 1 + 3(I 1 I 2 ) + 4I 1 = 30 I 2 + 1(I 2 I 3 ) + I 2 + 3(I 2 I 1 ) = 5 I 3 + I 3 + 1(I 3 I 2 ) = 5 20 eli 11I 1 3I 2 = 30 3I 1 + 6I 2 I 3 = 5 I 2 + 3I 3 = 25

Kytkentä matriisien avulla Myös: 11I 1 3I 2 + 0 I 3 3I 1 + 6I 2 I 3 = 0 I 1 I 2 + 3I 3 30 5 25 Yhtälöryhmä matriisimuodossa: 11 3 0 I 1 3 6 1 I 2 = 0 1 3 I 3 30 5. 25 Yhtälöryhmä yleisesti Yhtälöryhmä, n:n tuntematonta ja m yhtälöä: a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = b 2. a m1 x 1 + a m2 x 2 + + a mn x n = b m eli a 11 x 1 + a 12 x 2 + a 21 x 1 + a 22 x 2 + a m1 x 1 + a m2 x 2 + + a 1n x n + a 2n x n. = + a mn x n b 1 b 2. b m

Yhtälöryhmä matriisimuodossa Sama matriisitulon avulla: a 11 a 12 a 1n x 1 a 21 a 22 a 2n x 2... = a m1 a m2 a mn x n b 1 b 2. b m Siis missä A = A x = b, a 11 a 1n x 1.., x =., ja b = a m1 a mn x n b 1. b m. Matriisi A on yhtälöryhmän kerroinmatriisi. Kerroinmatriisin käänteismatriisi Jos kerroinmatriisin käänteismatriisi A 1 on olemassa, niin yhtälöryhmällä on täsmälleen yksi ratkaisu: A x = b A 1 A x = A 1 b x = A 1 b Siis x = A 1 b.

Esimerkki jatkoa Esimerkki. Tasajännitekytkentä jatkoa: I 1 30 A I 2 = 5. I 3 25 missä A = 11 3 0 3 6 1. 0 1 3 Käänteismatriisi A 1 on olemassa (laskeminen myöhemmin), ja A 1 = 1 160 17 19 3 9 33 11. 3 11 57 Esimerkki jatkoa 2 Silloin I 1 I 2 = A 1 I 3 30 5 25 = 1 160 17 19 3 9 33 11 3 11 57 30 5 25 I 1 I 2 = 1 17 30 + 19 5 + 3 ( 25) 9 30 + 33 5 + 11 ( 25) = 1 160 160 I 3 3 30 + 11 5 + 57 ( 25) 480 160 1280 Siis I 1 I 2 = I 3 3 1. 8

Sijoitusmenettely Kerroinmatriisilla A ei aina ole käänteismatriisia. A 1 :n etsiminen usein työläämpää kuin yhtälöryhmän ratkaiseminen. Tarvitaan muita ratkaisumenetelmiä Sijoitusmenettely: Ratkaistaan yksi tuntematon x i yhdestä yhtälöstä ja sijoitetaan muihin Ratkaistaan toinen tuntematon jne. Jos jäljellä on yksi tuntematon, se voidaan ratkaista saadusta lineaarisesta yhtälöstä Muut tuntemattomat saadaan peräkkäisillä sijoituksilla. Esimerkki 1.8. Ratkaise yhtälöryhmä 2x 1 + 4x 2 + 6x 3 = 18 4x 1 + 5x 2 + 6x 3 = 24 3x 1 + x 2 2x 3 = 4 Ratk. Jaetaan 1. yhtälö puolittain 2:lla. x 1 + 2x 2 + 3x 3 = 9 (1) 4x 1 + 5x 2 + 6x 3 = 24 (2) 3x 1 + x 2 2x 3 = 4 (3) x 1 + 2x 2 + 3x 3 = 9 (1) 3x 2 6x 3 = 12 (2) 4 (1) 5x 2 11x 3 = 23 (3) 3 (1)

Jaetaan keskimmäinen yhtälö puolittain luvulla 3. x 1 + 2x 2 + 3x 3 = 9 x 2 + 2x 3 = 4 (4) 5x 2 11x 3 = 23 (5) x 1 + 2x 2 + 3x 3 = 9 x 2 + 2x 3 = 4 x 3 = 3 (5) + 5 (4) Siis x 1 + 2x 2 + 3x 3 = 9 (6) x 2 + 2x 3 = 4 (7) x 3 = 3 (8) Taaksepäin sijoitus: Yhtälöstä (8): x 3 = 3 Sijoitetaan yhtälöön (7): x 2 + 2 3 = 4 eli x 2 = 2. Sijoitetaan yhtälöön (6): x 1 + 2 ( 2) + 3 3 = 9 eli x 1 = 4. Vastaus: x 1 = 4, x 2 = 2 ja x 3 = 3.

Yhtälöryhmä matriisiksi Gaussin menetelmä: Yhtälöryhmä: a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = b 2. a m1 x 1 + a m2 x 2 + + a mn x n = b m Laajennettu kerroinmatriisi eli Lisätty kerroinmatriisi a 11 a 12 a 1n b 1 a 21 a 2n b 2... a m1 a mn b m Molemmissa sama tieto. Ekvivalentti yhtälöryhmä Kun yhtälöryhmässä a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = b 2 a m1 x 1 + a m2 x 2 + 1) vaihdetaan kahden yhtälön paikkaa, 2) kerrotaan jokin yhtälö vakiolla c 0 ja/tai. + a mn x n = b m 3) lisätään vakiolla c 0 kerrottu yhtälö toiseen yhtälöön niin saadaan alkuperäisen kanssa samat ratkaisut omaava (=ekvivalentti) yhtälöryhmä.

Ekvivalentti matriisi Matriisille a 11 a 12 a 1n b 1 a 21 a 2n b 2... a m1 a mn b m vastaavat muunnokset ovat 1) rivien paikan vaihtaminen, 2) rivin jokaisen alkion kertominen vakiolla c 0 ja 3) vakiolla c kerrotun rivin lisääminen toiseen riviin. Muunnokset 1)-3) ovat vaakarivialkeismuunnokset. Gaussin menetelmä 1) Muunnetaan yhtälöryhmä laajennetuksi kerroinmatriisiksi a 11 a 12 a 1n b 1 a 21 a 2n b 2... a m1 a mn b m 2) Muutetaan matriisi vaakarivialkeismuunnoksilla yläkolmiomuotoon. 3) Muunnetaan saatu matriisi takaisin yhtälöryhmäksi. 4)Ratkaistaan tuntemattomat yhtälöryhmästä peräkkäisillä sijoituksilla.

Esimerkki 1.8.(jatkoa). Ratkaise yhtälöryhmä Gaussin menetelmällä. 2x 1 + 4x 2 + 6x 3 = 18 4x 1 + 5x 2 + 6x 3 = 24 3x 1 + x 2 2x 3 = 4 Ratk. Oleellinen tieto yhtälöryhmästä on matriisissa: 2 4 6 18 4 5 6 24 3 1 2 4 Muunnetaan laajennettu kerroinmatriisi yläkolmiomuotoon vaakarivialkeismuunnoksilla: 2 4 6 18 1 2 4 5 6 24 1 2 3 9 4 4 5 6 24 + 3 3 1 2 4 3 1 2 4 + 1 2 3 9 4 + ( 4) 1 5 + ( 4) 2 6 + ( 4) 3 24 + ( 4) 9 3 + ( 3) 1 1 + ( 3) 2 2 + ( 3) 3 4 + ( 3) 9 1 2 3 9 0 3 6 12 1 3 0 5 11 23

1 2 3 9 0 1 2 4 0 5 11 23 5 + 1 2 3 9 0 1 2 4 0 5 + ( 5) ( 1) 11 + ( 5) ( 2) 23 + ( 5)( 4) 1 2 3 9 0 1 2 4. 0 0 1 3 1 2 4 6 18 4 5 6 24 3 1 2 4 1 2 3 9 0 1 2 4 0 0 1 3. 2x 1 + 4x 2 + 6x 3 = 18 4x 1 + 5x 2 + 6x 3 = 24 3x 1 + x 2 2x 3 = 4 x 1 + 2x 2 + 3x 3 = 9 x 2 + 2x 3 = 4 x 3 = 3.

x 1 + 2x 2 + 3x 3 = 9 (1) x 2 + 2x 3 = 4 (2) x 3 = 3 (3) Yhtälöstä (3): x 3 = 3 Sijoitetaan yhtälöön (2): x 2 + 2 3 = 4. Siis x 2 = 2. Sijoitetaan yhtälöön (1): x 1 + 2 ( 2) + 3 3 = 4 Siis x 1 = 4. Ratkaisu: x 1 = 4, x 2 = 2 ja x 3 = 3. Porrasmuoto Matriisi on perusmuodossa (porrasmuodossa), jos 1) jokainen vain nollia sisältävä rivi on minkä tahansa muitakin kuin nollia sisältävän rivin alapuolella, 2) jos ensimmäinen nollasta poikkeava alkio rivillä r 1 on sarakkeessa c 1 ja rivillä r 2 sarakkeessa c 2 ja r 1 < r 2, niin c 1 < c 2. 3) jokaisen rivin ensimmäinen nollasta poikkeavan alkion alapuolella olevat vastaavan sarakkeen alkiot ovat nollia. Perusmuodossa olevia matriiseja: 5 2 3 9 1 2 3 9 0 1 2 4, 0 8 2 0 0 0 1 3 0 0 1 3 0 0 0 0, 1 2 0 9 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Redusoitu porrasmuoto Matriisi on redusoidussa porrasmuodossa, (redusoidussa perusmuodossa)jos se on porrasmuotoinen ja jokaisen rivin ensimmäinen nollasta eriävä alkio on 1 ja kaikki muut tämän sarakkeen alkiot ovat 0:ia. 1 2 0 0 Redusoidussa porrasmuodossa oleva matriisi: 0 0 1 0 0 0 0 1 Huom. Jokainen matriisi voidaan saattaa porrasmuotoon ja redusoituun porrasmuotoon vaakarivialkeismuunnoksilla. Huom. Jokaista matriisia vastaa täsmälleen yksi redusoidussa porrasmuodossa oleva matriisi (osoitetaan myöhemmin). Gauss ja porrasmuoto Gaussin menetelmässä: Yhtälöryhmän laajennettu kerroinmatriisi muutetaan porrasmuotoon vaakarivialkeismuunnoksilla. Saadaan alkuperäisen yhtälöryhmän kanssa ekvivalentti yhtälöryhmä. Tästä yhtälöryhmästä ratkaistaan tuntemattomat peräkkäisillä sijoituksilla.

Esimerkki 1.10. Ratkaise yhtälöryhmä Gaussin menetelmällä. Ratk. x 1 x 2 + x 3 = 1 3x 1 + 5x 2 + 3x 3 = 7 2x 1 x 2 + 5x 3 = 4 x 2 + 3x 3 = 2 x 1 + 4x 2 + 8x 3 = 7 Laajennettu kerroinmatriisi: 1 1 1 1 3 5 3 7 2 1 5 4 0 1 3 2 1 4 8 7 1 1 1 1 3 2 3 5 3 7 + 2 1 5 4 + 0 1 3 2 1 4 8 7 + 1 1 1 1 0 2 6 4 1 1 2 2 0 1 3 6 0 1 3 2 + + 0 3 9 6 x 1 x 2 + x 3 = 1 2x 2 + 6x 3 = 4 0 = 4 0 = 0 0 = 0 3 2 + 1 1 1 1 0 2 6 4 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 Ei ratkaisuja

Esimerkki 1.11. Ratkaise yhtälöryhmä x 1 x 2 2x 3 + x 4 = 1 3x 1 + 5x 2 + 8x 3 + 3x 4 = 7 2x 1 x 2 5x 3 + 5x 4 = 4 x 2 + x 3 + 3x 4 = 2 x 1 + 4x 2 + 5x 3 + 8x 4 = 7 Gaussin menetelmällä. Ratk. 1 1 2 1 1 3 5 8 3 7 2 1 5 5 4 0 1 1 3 2 1 4 5 8 7 3 + 2 + + Esimerkki 1.11. jatkoa 1 1 2 1 1 0 2 2 6 4 1 2 0 1 1 3 6 0 1 1 3 2 0 3 3 9 6 1 3 1 1 2 1 1 0 1 1 3 2 1 1 0 1 1 3 6 0 1 1 3 2 + + 0 1 1 3 2 1 1 2 1 1 0 1 1 3 2 0 0 2 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 +

Esimerkki 1.11. jatkoa 2 Vastaava yhtälöryhmä: x 1 x 2 2x 3 +x 4 = 1 (1) x 2 + x 3 +3x 4 = 2 (2) 2x 3 = 4 (3). Yhtälöstä (3): x 3 = 2 Sijoitetaan yhtälöön (2): x 2 + ( 2) + 3x 4 = 2, eli x 2 = 4 3x 4. Sijoitetaan yhtälöön (1): x 1 = 1 4x 4. x 1 (4 3x 4 ) 2( 2) + x 4 = 1, eli Ei rajoituksia x 4 :lle. Ääretön määrä ratkaisuja. Esimerkki 1.11. jatkoa 3 Ratkaisut: x 1 = 1 4x 4 x 2 = 4 3x 4 x 3 = 2 x 4 R Usein merkitään: x 1 = 1 4t x 2 = 4 3t x 3 = 2 x 4 = t, t R

Erikoistapauksia Gaussin menetelmästä Huom. Jos se matriisin alkio, jolla saraketta on tarkoitus siivota (=tukialkio) on 0, niin vaihdetaan rivien (yhtälöiden) järjestystä. Voidaan vaihtaa myös tuntemattomien (eli sarakkeiden) järjestystä, mutta silloin näistä vaihdoista tulee pitää kirjaa jotta lopuksi saadaan oikea ratkaisu. Myös yläkolmioryhmä voidaan ratkaista rivimuunnoksilla.