Математические модели в естественнонаучном образовании. Том I

.

Определение. Произведением двух матриц называется новая матрица, столбцы которой находят путем умножения строк матрицы первого множителя на каждый из столбцов матрицы второго множителя.

Это означает, чтобы перемножить две матрицы, когда правая имеет по

 элементов в каждом столбце, левая должна иметь по

 элементов в каждой строке.

Пример.

.

Интересно то, что если умножать две вышеуказанные матрицы в обратном порядке, правую на левую, вместо левой на правую, то получится другой результат.

Пример.

.

Для большинства матриц

 и

 получается

. То есть матричное умножение не является коммутативным. Порядок множителей имеет значение.

Вопросы для самопроверки:

– Ожидается ли с биологической точки зрения, что влияние на лес сухого года, за которым следует влажный год, будет точно таким же, как у влажного года, после которым будет сухой год? Какое это имеет отношение к замечанию о некоммутативности матричного умножения?

Обратите внимание, что, хотя произведение 2х2 матрицы на 2х1 вектор столбец справа имеет смысл, когда вектор размещен слева произведение не имеет смысла. Потому что в каждой строке есть только один элемент имеет, но в каждом столбце по два элемента, определение матричного умножения окажется неприменимым. Поскольку векторы пишем в виде столбцов, это означает, что всегда нужно матрицы помещать слева от векторов в таких произведениях.

Тот факт, что для матриц умножение не является коммутативным, то есть порядок множителей имеет значение, является существенным отличием матричной алгебры от привычной арифметики. Важно при использовании матриц всегда помнить об этом.

К счастью, хотя и не будем приводить тому строгое доказательство, матричное умножение является ассоциативным: при умножении любых трех матриц

. Следовательно, можно перегруппировать множители на своё усмотрение, результат умножения не изменится. Дело в том, что произведение двух матриц было определено так, чтобы

 имело место в частном случае, когда

 является вектором. Требуется лишь повторить выкладки и согласно определения убедиться в истинности равенства для любой матрицы

.

Конечно, требуется некоторая практика, чтобы освоиться с матричной алгеброй, для этого есть упражнения. Большинство используют компьютер для выполнения матричных вычислений, особенно когда размеры матриц велики. Как только понимаете, как выполнять умножение, процесс становится утомительным для ручного счета. Тем не менее, нужно уметь делать простые ручные вычисления, чтобы понимать, как эффективно использовать компьютер.

Есть еще несколько понятий и правил, которые используются при выполнении операций над векторами и матрицами. Поскольку у нас есть термины (векторы и матрицы) для массивов чисел, удобно иметь особый термин и для отдельных чисел.

Определение. Скаляр – это одно число.

Определение. Чтобы умножить вектор или матрицу на скаляр, умножьте каждую их компоненту на этот скаляр.

Пример.

.

Определение. Чтобы сложить два вектора или две матрицы, складывайте соответствующие компоненты. Слагаемые должны быть одинакового размера.

Пример.

.

Определение. Вектор, все компоненты которого равны нулю, называется нулевым вектором и обозначается как

.

Векторы и матрицы также подчиняются дистрибутивным законам умножения относительно сложением, а именно:

,

.

Наконец, хотя матричное умножение некоммутативно, можно менять порядок множителей матрицы и скаляра, например,

.

Задачи для самостоятельного решения:

2.1.1. Вычислите без помощи компьютера

а.

б. 

в. 

г. 

2.1.2. Объясните, почему произведение

 не определено.

2.1.3. Для

,

 и