5. Előadás. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze március 6. 1 / 39

Hasonló dokumentumok
9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, mátrixegyenlet

9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, Leontyev-modell

Bázistranszformáció és alkalmazásai 2.

10. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 10. előadás Sajátérték, Kvadaratikus alak

Lineáris algebra. (közgazdászoknak)

8. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, , oldal. 8. előadás Mátrix rangja, Homogén lineáris egyenletrendszer

Diszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach november 30.

LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK október 12. Irodalom A fogalmakat, definíciókat illetően két forrásra támaszkodhatnak: ezek egyrészt elhangzanak


Lineáris egyenletrendszerek

3. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 3. előadás Lineáris egyenletrendszerek

Lineáris algebra 2. Filip Ferdinánd december 7. siva.banki.hu/jegyzetek

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

Mátrixok 2017 Mátrixok

7. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 7. előadás Elemi bázistranszformáció

Gauss elimináció, LU felbontás

1. Determinánsok. Oldjuk meg az alábbi kétismeretlenes, két egyenletet tartalmaz lineáris egyenletrendszert:

9. Előadás. (9. előadás) Lineáris egyr.(3.), Sajátérték április / 35

Bázistranszformáció és alkalmazásai

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

MA1143v A. csoport Név: december 4. Gyak.vez:. Gyak. kódja: Neptun kód:.

Diszkrét matematika II., 5. előadás. Lineáris egyenletrendszerek

Lineáris egyenletrendszerek

Determinánsok. A determináns fogalma olyan algebrai segédeszköz, amellyel. szolgáltat az előbbi kérdésekre, bár ez nem mindig hatékony.

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

Gauss-eliminációval, Cholesky felbontás, QR felbontás

Numerikus módszerek 1.

Norma Determináns, inverz Kondíciószám Direkt és inverz hibák Lin. egyenletrendszerek A Gauss-módszer. Lineáris algebra numerikus módszerei

11. DETERMINÁNSOK Mátrix fogalma, műveletek mátrixokkal

Lineáris algebra gyakorlat

LINEÁRIS ALGEBRA (A, B, C) tematika (BSc) I. éves nappali programtervező informatikus hallgatóknak évi tanév I. félév

összeadjuk 0-t kapunk. Képletben:

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

karakterisztikus egyenlet Ortogonális mátrixok. Kvadratikus alakok főtengelytranszformációja

Irodalom. (a) A T, B T, (b) A + B, C + D, D C, (c) 3A, (d) AD, DA, B T A, 1 2 B = 1 C = A = 1 0 D = (a) 1 1 3, B T = = ( ) ; A T = 1 0

Lineáris leképezések (előadásvázlat, szeptember 28.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

Lineáris algebra és a rang fogalma (el adásvázlat, szeptember 29.) Maróti Miklós

A KroneckerCapelli-tételb l következik, hogy egy Bx = 0 homogén lineáris egyenletrendszernek

Valasek Gábor

Műveletek mátrixokkal. Kalkulus. 2018/2019 ősz

I. VEKTOROK, MÁTRIXOK

Minden egész szám osztója önmagának, azaz a a minden egész a-ra.

1. zárthelyi,

Bevezetés az algebrába 1

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

Kongruenciák. Waldhauser Tamás

Lineáris algebra (10A103)

Mátrixok, mátrixműveletek

Operációkutatás. Vaik Zsuzsanna. ajánlott jegyzet: Szilágyi Péter: Operációkutatás

Lineáris algebra (10A103)

Matematika III. harmadik előadás

3. Lineáris differenciálegyenletek

1. Homogén lineáris egyenletrendszer megoldástere

1. A kétszer kettes determináns

1. Bázistranszformáció

12. előadás. Egyenletrendszerek, mátrixok. Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor

Matematikai statisztika 1.

Lineáris algebra Gyakorló feladatok

9. gyakorlat Lineáris egyenletrendszerek megoldási módszerei folyt. Néhány kiegészítés a Gauss- és a Gauss Jordan-eliminációhoz

Gauss-Seidel iteráció

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

3. el adás: Determinánsok

1. Mátrixösszeadás és skalárral szorzás

A parciális törtekre bontás?

1. A polinom fogalma. Számolás formális kifejezésekkel. Feladat Oldjuk meg az x2 + x + 1 x + 1. = x egyenletet.

Kvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

1. Diagonalizálás. A Hom(V) diagonalizálható, ha van olyan bázis, amelyben A mátrixa diagonális. A diagonalizálható van sajátvektorokból álló bázis.

és n oszlopból áll, akkor m n-es mátrixról beszélünk. (Az oszlopok száma a mátrix vízszintes mérete, a sorok 2 3-as, a ij..

LINEÁRIS ALGEBRA. matematika alapszak. Euklideszi terek. SZTE Bolyai Intézet, őszi félév. Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL

Diszkrét matematika I.

DETERMINÁNSSZÁMÍTÁS. Határozzuk meg a 1 értékét! Ez most is az egyetlen elemmel egyezik meg, tehát az értéke 1.

Totális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János

Lineáris algebra gyakorlat

Dualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

1/ gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI

Intergrált Intenzív Matematika Érettségi

2018, Diszkre t matematika. 10. elo ada s

Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek I.

MBNK12: Permutációk (el adásvázlat, április 11.) Maróti Miklós

12 48 b Oldjuk meg az Egyenlet munkalapon a következő egyenletrendszert az inverz mátrixos módszer segítségével! Lépések:

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Exponenciális és Logaritmikus kifejezések

Bevezetés a lineáris programozásba

1. ábra ábra

Lineáris algebra. =0 iє{1,,n}

M. 33. Határozza meg az összes olyan kétjegyű szám összegét, amelyek 4-gyel osztva maradékul 3-at adnak!

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Ortogonalizáció. Wettl Ferenc Wettl Ferenc Ortogonalizáció / 41

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Exponenciális és Logaritmikus kifejezések

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Matematikai geodéziai számítások 8.

Bevezetés az algebrába az egész számok 2

Problémás regressziók

y + a y + b y = r(x),

NUMERIKUS MÓDSZEREK I. TÉTELEK

Numerikus matematika. Irodalom: Stoyan Gisbert, Numerikus matematika mérnököknek és programozóknak, Typotex, Lebegőpontos számok

Egészrészes feladatok

Diszkrét matematika 2. estis képzés

egyenlőtlenségnek kell teljesülnie.

Átírás:

5. Előadás (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 1 / 39

AX = B (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 2 / 39

AX = B Probléma. Legyen A (m n)-es és B (m l)-es mátrix. Található-e olyan X mátrix, amelyre AX = B? Megjegyzések. (a) Ha létezik a fenti tulajdonságú X mátrix, akkor X R n l. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 3 / 39

AX = B (b) Az A x 11.... x n1 x 1l. x nl = b 11.... b m1 b 1l. b nl mátrixegyenlet ekvivalens az alábbi lineáris egyenletrendszer rendszerrel: x 11 A. x n1 = b 11. x m1 x 1l,..., A. x nl = b 1l. x ml. Az egyes egyenletrendszerek elemi bázistranszformációval megoldhatók, ügyesen szervezve a teendőket, akár egyszerre is. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 4 / 39

AX = B Az elemi bázistranszformációt az alábbi táblázatra fogjuk végrehajtani: Szabályok: 0. x 1... x n b 1... b l e 1 a 11... a 1n b 11... b 1l..... e m a m1... a mn b m1... b ml az e -ket szeretnénk lecserélni x -ekre, így a generáló elem csak az a ij -k közül kerülhet ki. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 5 / 39

AX = B Példa. Oldjuk meg az ( 1 1 2 1 1 0 1 1 ) ( 1 1 0 X = 1 2 1 ) mátrixegyenletet. Ha X megoldása a mátrixegyenletnek, akkor X R 4 3. Az EBT-hez szükséges táblázat az alábbi lesz: 0. x 1 x 2 x 3 x 4 b 1 b 2 b 3 e 1 1 1 2 1 1 1 0 e 2 1 0 1 1 1 2 1 (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 6 / 39

AX = B 0. x 1 x 2 x 3 x 4 b 1 b 2 b 3 e 1 1 1 2 1 1 1 0 e 2 1 0 1 1 1 2 1 1. x 2 x 3 x 4 b 1 b 2 b 3 x 1 1 2 1 1 1 0 e 2 1 1 2 2 1 1 2. x 3 x 4 b 1 b 2 b 3 x 1 1 1 1 2 1 x 2 1 2 2 1 1 (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 7 / 39

AX = B A cserét teljesen végrehajtottuk, a mátrixegyenlet megoldható. 2. x 3 x 4 b 1 b 2 b 3 x 1 1 1 1 2 1 x 2 1 2 2 1 1 Az utolsó táblázatból a megoldásokat is leolvashatjuk. Legyen X = (x ij ) 4 3. Ekkor x 1j és x 2j kötött változók lesznek, az x 3j és x 4j (1 j 3) változók pedig szabadok : x 11 = 1 x 31 + x 41, x 21 = 2 + x 31 + 2x 41, x 12 = 2 x 32 + x 42, x 22 = 1 + x 32 + 2x 42, x 13 = 1 x 33 + x 43, x 23 = 1 + x 33 + 2x 43. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 8 / 39

AX = B 2. x 3 x 4 b 1 b 2 b 3 x 1 1 1 1 2 1 x 2 1 2 2 1 1 A mátrixegyenlet általános megoldása: 1 1 x 31 ( 1) x 41 2 x 32 + x 42 1 x 33 + x 43 X = 2 ( 1) x 31 ( 2) x 41 1 + x 32 + 2x 42 1 + x 33 + x 43 x 31 x 32 x 33, x 41 x 42 x 43 ahol x 31, x 32, x 33, x 41, x 42, x 43 tetszőleges valós számok. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 9 / 39

AX = B Tegyük fel, hogy az AX = B mátrixegyenlet megoldható (A R m n, B R m l ).. 0. x 1... x n b 1... b l e 1 a 11... a 1n b 11... b 1l..... e m a m1... a mn b m1... b ml w. x js+1... x jn b 1... b l x i1 a i 1 j s+1... a i 1 j n b i 1 1... b i 1 l..... x is a i sj s+1... a i sj n b i s1... b i sl e is+1 0... 0 0... 0..... e im 0... 0 0... 0 (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 10 / 39

AX = B Megjegyzések. Az x i változó az X megoldásmátrix x ij változóit jelképezi. A változók értékét úgy határozhatjuk meg, mint az egyenletrendszer megoldása esetén. Tehát a példában az x 3 és x 4 szabad változók lesznek, így X minden oszlopának harmadik és negyedik eleme szabadon választható. A konstansok meghatározásakor a megfelelő oszlop kontansait a jobboldali konstansok megfelelő oszlopa határozza meg, például a második oszlophoz csak a második oszlopot kell figyelembe venni. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 11 / 39

AX = B Nincs megoldás A mátrixegyenletnek pontosan akkor nincs megoldása, ha az elemi bázistranszformáció során van ellentmondó sor, ami a következő alakú lehet: x j1... x jk b 1... b l........... e i 0... 0 c 1... c l..........., ahol a c-k közül legalább egy nem nulla, VAGY b 1... b l...... e i c 1... c l......, ahol a c-k közül legalább egy nem nulla. Azaz a változók oszlopai már elfogytak, de maradt e i sorában nem nulla. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 12 / 39

AX = B Pontosan egy megoldás Ha a mátrixegyenlet megoldása során a következő táblázatot kapjuk: b 1 b 2 b 3 x 1 1 2 2 x 3 2 1 3 x 2 1 1 1 akkor nincs szabad ismeretlen (és nincs ellentmondó sor), így pontosan egy megoldás van. A megoldás leolvasásakor ügyeljünk, hogy a sorokat megfelelő sorrendben írjuk, azaz ebben az esetben: 1 2 2 X = 1 1 1 2 1 3, (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 13 / 39

AX = B Előállhat-e a következő táblázat egy mátrixegyenlet megoldása során? b 1 b 2 b 3 x 1 2 2 1 x 2 2 0 3 e 3 0 0 0 Igen, ha az A mátrix (3 2), a B pedig (3 3) méretű, akkor az AX = B mátrixegyenletnél az X mátrix, ha létezik, (2 3) típusú. Hány megoldás van? Az e 3 sorában minden elem nulla, így nincs ellentmondó sor. Mivel nincs szabad ismeretlen, pontosan egy megoldás van: ( ) 2 2 1 X =. 2 0 3 (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 14 / 39

XA = B Az XA = B alakú egyenletek megoldásáról XA = B T A T X T = B T Azaz, 1 először oldjuk meg az A T Y = B T mátrixegyenletet, 2 ha Y megoldása, akkor az eredeti egyenlet megoldása X = Y T lesz. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 15 / 39

XA = B Példa. Oldjuk meg az 1 0 1 1 X 1 2 1 1 9 7 6 2 2 1 1 1 = 7 7 6 0. 8 4 6 4 4 3 3 1 mátrixegyenletet (X R 3 4 ). Transzponáljuk az egyenletet: 1 1 2 4 9 7 8 0 2 1 3 1 1 1 3 Y = 7 7 4 6 6 6. 1 1 1 1 2 0 4 (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 16 / 39

XA = B 0. y 1 y 2 y 3 y 4 b 1 b 2 b 3 e 1 1 1 2 4 9 7 8 e 2 0 2 1 3 7 7 4 e 3 1 1 1 3 6 6 6 e 4 1 1 1 1 2 0 4 1. y 2 y 3 y 4 b 1 b 2 b 3 y 1 1 2 4 9 7 8 e 2 2 1 3 7 7 4 e 3 0 1 1 3 1 2 e 4 2 1 3 7 7 4 (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 17 / 39

XA = B Megjegyzés. 2. y 2 y 4 b 1 b 2 b 3 y 1 3 2 5 7 0 y 3 2 3 7 7 4 e 3 2 2 4 6 2 e 4 0 0 0 0 0 3. y 4 b 1 b 2 b 3 y 1 1 1 2 3 y 3 1 3 1 2 y 2 1 2 3 1 e 4 0 0 0 0 Nem sikerült minden e -t y -ra cserélni, de a megmaradt e -k sorában minden elem 0, tehát nincs ellentmondó sor. Ekkor a megoldás a korábbi módon olvasható le. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 18 / 39

XA = B 2. y 2 y 4 b 1 b 2 b 3 y 1 3 2 5 7 0 y 3 2 3 7 7 4 e 3 2 2 4 6 2 e 4 0 0 0 0 0 A transzponált mátrixegyenlet megoldás a következő: 3. y 4 b 1 b 2 b 3 y 1 1 1 2 3 y 3 1 3 1 2 y 2 1 2 3 1 e 4 0 0 0 0 y 11 = 1 y 41, y 21 = 2 y 41, y 31 = 3 y 41, y 12 = 2 y 42, y 22 = 3 y 42, y 32 = 1 y 42, y 13 = 3 y 43, y 23 = 1 y 43, y 33 = 2 y 43, ahol y 4j (j = 1, 2, 3) teszőlegesen választható, azaz 1 y 41 2 y 42 3 y 43 Y = 2 y 41 3 y 42 1 y 43 3 y 41 1 y 42 2 y 43. y 41 y 42 y 43 (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 19 / 39

XA = B Az 1 0 1 1 X 1 2 1 1 9 7 6 2 2 1 1 1 = 7 7 6 0. 8 4 6 4 4 3 3 1 mátrixegyenletet megoldása pedig 1 y 41 2 y 41 3 y 41 y 41 X = Y T = 2 y 42 3 y 42 1 y 42 y 42, 3 y 43 1 y 43 2 y 43 y 43 ahol y 4j (j = 1, 2, 3) teszőleges valós számok. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 20 / 39

Mátrix inverze Mátrix inverze (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 21 / 39

Mátrix inverze Definíció (Mátrix inverze). Legyen A négyzetes mátrix, A R n n. Azt mondjuk, hogy a B R n n mátrix inverze A-nak, ha AB = BA = E n. Nem minden négyzetes mátrixnak van inverze. Ha az A mátrixnak inverze a B mátrix, akkor következtében A 0. 1 = E n = AB = A B Ha az A mátrix determinánsa nem nulla, akkor a mátrixot nemelfajulónak nevezzük. Ha az A mátrixnak létezik inverze, azt mondjuk, hogy az A invertálható. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 22 / 39

Mátrix inverze Tétel. Az A négyzetes mátrixnak pontosan akkor létezik inverze, ha determinánsa nem 0. Ha egy mátrixnak létezik inverze, akkor az egyértelmű. Jelölés: A 1 az A mátrix inverze (ha az létezik). Tétel. Ha az A R n n négyzetes mátrixnak létezik inverze, akkor A 1 = 1 A A 11... A 1n..... A n1... A nn ahol A ij az A mátrix a ij eleméhez tartozó adjungált aldeterminánsa. T, (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 23 / 39

Mátrix inverze Példa. 11 13 17 Legyen A = 19 23 29. Ekkor A = 40 0 következtében A 31 37 41 invertálható: + 23 29 A 1 = 1 37 41 19 29 31 41 + 19 23 T 31 37 40 13 17 37 41 + 11 17 31 41 11 13 31 37 + 13 17 23 29 11 17 19 29 + 11 13 19 23 = 1 13 130 96 14 40 4 12 7 5 20 120 76 4 = 19 3 10 1 10. 10 4 6 1 4 1 10 3 20 (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 24 / 39

Mátrix inverze Inverz számítása Ha az A (n n)-es mátrix invertálható, akkor A 1 az AX = E n mátrixegyenlet (egyetlen) megoldása. Azaz a mátrixegyenletre tanult módszer segítségével kiszámítható a mátrix inverze. Az A (n n)-es mátrix pontosan akkor nem invertálható, ha ellentmondó sort kapunk az AX = E n mátrixegyenlet megoldása során. Az AX = E n egy speciális mátrixegyenlet, így a korábbi elemi bázistranszformációs lépések kis módosításával egyszerűbben is meg lehet oldani (ld. követekező diák). (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 25 / 39

Mátrix inverze Inverz számítása elemi bázistranszformációval 1 A mátrix elemeit táblázatba foglaljuk, a sorokat az e 1, e 2,..., az oszlopokat pedig a v 1, v 2,... szimbólumokkal címkézzük. 2 Generálóelemet választunk (a ij 0), majd elemi bázistranszformációt hajtunk végre: most nem hagyunk el oszlopot (ld. Új szabályok!), az a ij elem sor- és oszlopcímkéi felcserélődnek, mindig e-t cserélünk v-re. 3 Addig ismételjük a 2. lépést, amig alkalmas generáló elemet tudunk választani. 4 Ha az e -k és a v -k helyet cseréltek, akkor a mátrixnak van inverze, a sorokat és az oszlopokat a címkék eredeti sorrendjének megfelelően átrendezve az inverz is látható. 5 Ha még azelőtt elakadunk, hogy az e-k és a v-k helyet cseréltek volna, akkor a mátrixnak nincs inverze. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 26 / 39

Mátrix inverze Új szabályok! A generáló elem oszlopát nem hagytuk el, az új táblázatba a következő elem kerülnek ebbe az oszlopba: A generáló elem helyébe annak reciproka kerül: a ij = 1/a ij. A generáló elem oszlopának többi elemét osztjuk a generáló elem ( 1)-szeresével: a i j = a i,k/( a ij ) (i i). (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 27 / 39

Mátrix inverze Példa. Tekintsük az A = 1 2 0 1 2 1 2 1 0 2 1 2 1 0 2 1 mátrixot. 0. v 1 v 2 v 3 v 4 e 1 1 2 0 1 e 2 2 1 2 1 e 3 0 2 1 2 e 4 1 0 2 1 1. e 1 v 2 v 3 v 4 v 1 1 2 0 1 e 2 2 3 2 3 e 3 0 2 1 2 e 4 1 2 2 2 2. e 1 v 2 e 3 v 4 v 1 1 2 0 1 e 2 2 7 2 7 v 3 0 2 1 2 e 4 1 2 2 2 Elakadtunk, így az A mátrixnak nincs inverze. 3. e 1 v 2 e 3 e 4 v 1 3/2 1 1 1/2 e 2 11/2 0 5 7/2 v 3 1 0 1 1 v 4 1/2 1 1 1/2 (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 28 / 39

Mátrix inverze Példa. Tekintsük az A = 2 1 0 0 1 2 1 0 0 1 2 1 0 0 1 2 mátrixot. 0. v 1 v 2 v 3 v 4 e 1 2 1 0 1 e 2 1 2 1 0 e 3 0 1 2 1 e 4 0 0 1 2 1. v 1 e 1 v 3 v 4 v 2 2 1 0 0 e 2 3 2 1 0 e 3 2 1 2 1 e 4 0 0 1 2 2. v 1 e 1 e 2 v 4 v 2 2 1 0 0 v 3 3 2 1 0 e 3 4 3 2 1 e 4 3 2 1 2 3. v 1 e 1 e 2 e 3 v 2 2 1 0 0 v 3 3 2 1 0 v 4 4 3 2 1 e 4 5 4 3 2 (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 29 / 39

Mátrix inverze 3. v 1 e 1 e 2 e 3 v 2 2 1 0 0 v 3 3 2 1 0 v 4 4 3 2 1 e 4 5 4 3 2 4 5 3 2 5 5 1 5 3 6 5 5 4 2 5 5 2 5 4 6 5 5 3 5 1 2 5 5 3 4 5 5 4. e 4 e 1 e 2 e 3 v 2 2/5 3/5 6/5 4/5 v 3 3/5 2/5 4/5 6/5 v 4 4/5 1/5 2/5 3/5 v 1 1/5 4/5 3/5 2/5 Minden e -t ki tudtunk cserélni v -re, ezért A-nak van inverze, a címkék sorrendjét visszaállítva azt kapjuk, hogy 4 3 2 1 A 1 = = 1 5 3 6 4 2 2 4 6 3. 1 2 3 4 (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 30 / 39

Mátrix inverze Az inverzre vonatkozó azonosságok Azonosságok Tétel (Az invertálás azonosságai). Legyen A és B tetszőleges (n n)-es invertálható mátrix, ekkor 1 (A 1 ) 1 = A, 2 (AB) 1 = B 1 A 1. Definíció (Négyzetes mátrix negatív kitevős hatvány). Ha A invertálható mátrix, akkor az inverz létezését felhasználva definiálhatók A negatív kitevős hatványai: A k = ( A 1) k = A 1 A 1 A 1 }{{} k db (k N). (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 31 / 39

Mátrix inverze Az inverzre vonatkozó azonosságok Azonosságok Definíció. Az A (n n)-es mátrix esetén A 0 = E n. Tétel (A hatványozás azonosságai). Legyen A tetszőleges invertálható mátrix, és m, k Z, ekkor 1 A m+k = A m A k, 2 (A m ) k = A mk. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 32 / 39

Mátrix inverze Return of the Matrix Inverse 1. módszer (merészeknek/számítógépeknek) Tétel. Ha az A R n n négyzetes mátrixnak létezik inverze, akkor A 1 = 1 A A 11... A 1n..... A n1... A nn ahol A ij az A mátrix a ij eleméhez tartozó adjungáltja. T, (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 33 / 39

Mátrix inverze Return of the Matrix Inverse 2. módszer (bátraknak) Tétel. Legyen A R n n négyzetes mátrix és a 11... a 1n 1 0... 0 a 21... a 2n 0 1... 0 (A E n ) =........ a n1... a nn 0 0... 1. Ha (A E n ) (E n B), akkor A invertálható és B = A 1. Ha (A E n ) (E n ), akkor A nem invertálható. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 34 / 39

Mátrix inverze Return of the Matrix Inverse 2. módszer (bátraknak) 1 2 3 A = 2 3 1 3 1 15 1 2 3 1 0 0 (A E 3 ) = 2 3 1 0 1 0 3 1 15 0 0 1 Sorokon végzett elemi átalakítások 46 33 7 A 1 = 33 24 5 7 5 1 1 0 0 46 33 7 0 1 0 33 24 5 0 0 1 7 5 1 (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 35 / 39

Mátrix inverze Return of the Matrix Inverse 2. módszer (bátraknak) 1 2 3 A = 2 3 1 3 1 16 1 2 3 1 0 0 (A E 3 ) = 2 3 1 0 1 0 3 1 16 0 0 1 Sorokon végzett elemi átalakítások 1 2 3 1 0 0 0 1 5 2 1 0 0 0 0 7 5 1 Az A mátrix nem invertálható (vö.: A = 0). (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 36 / 39

Mátrix inverze Return of the Matrix Inverse 3. módszer Tétel. Legyen A R n n négyzetes mátrix. Ha az EBT pontosan n lépés után ér véget: 0. a 1... a n e 1 a 11... a 1n... n. e j1... e jn a i1 a i 1 j 1... a i 1 j n..., e n a n1... a nn a in a i nj n... a i nj n akkor az A mátrix invertálható, inverze (a ij ) n n. Különben nem invertálható. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 37 / 39

Mátrixegyenlet, Mátrix inverze Igaz vagy Hamis? Igaz vagy Hamis? Ha egy mátrixegyenlet megoldása során egy x 2 0 0 0 2 0 sort kapunk, akkor a mátrixegyenletnek nincs megoldása. Hamis, akkor lenne ellentmodó sor, ha e i szerepelne az elején. Vannak olyan A és B (n n)-es invertálható mátrixok, amelyekre (AB) k A k B k, valamely k Z-re. Igaz, mivel a mátrixszorzás nem kommutatív, és invertálható mátrixok is találhatók, amelyekre AB BA, pl: A = ( 1 3 2 4 ), B = ( 5 7 6 8 ), k = 2 esetén, ABAB AABB. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 38 / 39

Mátrixegyenlet, Mátrix inverze Feleletválasztás Feleletválasztás A négy válasz közül pontosan egy helyes. Tetszőleges A R n n invertálható mátrix esetén melyik állítás NEM igaz? (a) A 0. (b) AB is invertálható tetszőleges B R n n esetén. (c) Az AX = B bármely B R n n esetén megoldható. (d) Az A T nemelfajuló. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 39 / 39

Mátrixegyenlet, Mátrix inverze Feleletválasztás Feleletválasztás A négy válasz közül pontosan egy helyes. Tetszőleges A R n n invertálható mátrix esetén melyik állítás NEM igaz? (a) A 0. (b) AB is invertálható tetszőleges B R n n esetén. (c) Az AX = B bármely B R n n esetén megoldható. (d) Az A T nemelfajuló. A (b) állítás. Mivel AB = A B, így ha B = 0, akkor AB nem invertálható. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze 2019. március 6. 39 / 39