Lineární algebra M1030 Matematika pro biolog 24. a 31.10.2024 Základní pojmy Motivace Matice a vektory „Klasifikace" matic Operace s maticemi Řešení soustav rovnic - Gaussova eliminace Determinanty_ Řešení soustav rovnic - Cramerovo pravidlo Regulární matice_ Aplikace - maticové populační modely_ Základní pojmy Motivace Eulerův model růstu populace: x(t + 1) = rx(ť) x(t) ... velikost populace v čase t r ... růstový koeficient (r = 1 + b — d, b porodnost, d úmrtnost) Caswellův model růstu populace strukturované podle plodnosti: s(í + l)=<7i(l-7)a;(í)+ fy(t) y(t + 1) = cri7 x(t) + cr2 x(t) ... množství juvenilních jedinců y(t) . .. množství plodných jedinců / ... očekávané (průměrné) množství potomků plodného jedince za jednotku času 7 ... PQuvenilní jedinec během časové jednotky dospěje) <7i ... PQuvenilní jedinec přežije časovou jednotku) 7i ... P(plodný jedinec přežije časovou jednotku) Motivace Eulerův model růstu populace: x(t + 1) = rx(ť) Caswellův model růstu populace strukturované podle plodnosti s(í + l)=<7i(l-7)a;(í)+ fy(t) y(t + 1) = ai7 x(t) + a2 Označení: = ('*(ř)Y R = H1 7 1 y(t) I \ au a2 Motivace Eulerův model růstu populace: x(t + 1) = rx(ť) Caswellův model růstu populace strukturované podle plodnosti: x(t-\-1) = Rx(ť) a;(í + l)=(7i(l-7)a;(í)+ f y(t) y(t + 1) = ai7 x(t) + a2 Označení: ^) = ('^Y R = " 7) 7 1 y(í) I V B 8 0 -4 2 R >i(l-7) / B 8 0 -4 2 R >i(l-7) / (Ji7 j ^ „Klasifikace" matic Řekneme, že matice A typu m,n je • čtvercová řádu n, pokud m = n • horní trojúhelníková, pokud (Vi, j)i > j ^ a>ij = 0 o "24)'(o 3'492? „Klasifikace" matic Řekneme, že matice A typu m,n je • čtvercová řádu n, pokud m = n • horní trojúhelníková, pokud (Vi, j)i > j ^ &íj = 0 • dolní trojúhelníková, pokud (Vi,j)i < j => = 0 „Klasifikace" matic Řekneme, že matice A typu m,n je • čtvercová řádu n, pokud m = n • horní trojúhelníková, pokud (Vi, j)i > j ^ &íj = 0 • dolní trojúhelníková, pokud (Vi,j)i < j' => = 0 /8 0\ /l 0 0\ VO oj' \-2 3,1415927 0J „Klasifikace" matic Řekneme, že matice A typu m, n je • čtvercová řádu n, pokud m = n • horní trojúhelníková, pokud (Vi, j)i > j =^> = 0 • dolní trojúhelníková, pokud (Vi, j)i < j ^ cl^ = 0 • diagonální, pokud (Vi, j)i 7^ j =^> a^- = 0 (je současně horní i dolní trojúhelníková) „Klasifikace" matic Řekneme, že matice A typu m, n je • čtvercová řádu n, pokud m = n • horní trojúhelníková, pokud (Vi, j)i > j =^> = 0 • dolní trojúhelníková, pokud (Vi, j)i < j ^ cl^ = 0 • diagonální, pokud (Vi, j)i 7^ j =^> a^- = 0 (je současně horní i dolní trojúhelníková) ^0 2J' V° 2/ V° 3,1415927 OJ „Klasifikace" matic Řekneme, že matice A typu m, n je • čtvercová řádu n, pokud m = n • horní trojúhelníková, pokud (Vi, j)i > j =^> = 0 • dolní trojúhelníková, pokud (Vi, j)i < j ^ cl^ = 0 • diagonální, pokud (Vi, j)i 7^ j =^> a^- = 0 (je současně horní i dolní trojúhelníková) • symetrická, pokud je čtvercová a (Vi, j)a^ = a jí „Klasifikace" matic Řekneme, že matice A typu m, n je • čtvercová řádu n, pokud m = n • horní trojúhelníková, pokud (Vi, j)i > j =^> = 0 • dolní trojúhelníková, pokud (Vi, j)i < j ^ cl^ = 0 • diagonální, pokud (Vi, j)i 7^ j =^> a^- = 0 (je současně horní i dolní trojúhelníková) • symetrická, pokud je čtvercová a (Vi, j)a^ = a jí (o (! 0' (i W4r7 V 2 „Klasifikace" matic Řekneme, že matice A typu m,n je • čtvercová řádu n, pokud m = n • horní trojúhelníková, pokud (Vi, j)i > j =^> = 0 • dolní trojúhelníková, pokud (Vi, j)i < j =^> = 0 • diagonální, pokud (Vi, j)i 7^ j =^> a^- = 0 (je současně horní i dolní trojúhelníková) • symetrická, pokud je čtvercová a (Vi, j)a^ = a jí • a7íy/owí, pokud (\/i1j)aij =0, 0=(^ ^ ^ ) „Klasifikace" matic Řekneme, že matice A typu m,n je • čtvercová řádu n, pokud m = n • horní trojúhelníková, pokud (Vi, j)i > j =^> = 0 • dolní trojúhelníková, pokud (Vi, j)i < j =^> = 0 • diagonální, pokud (Vi, j)i 7^ j =^> a^- = 0 (je současně horní i dolní trojúhelníková) • symetrická, pokud je čtvercová a (Vi, j)a^ = a jí • a7íy/owí, pokud (\/i1j)aij =0, 0=(^ ^ ^ ) • jednotková, pokud a^7 1, i=j 0, i^j, Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 1. unární operace (matice i—>> matice; A i—>> Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 1. unární operace (matice h> matice; A h> B) • Transpozice matice: AT = A7 = B Matice B je typu (n,m), 6ZJ = Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 1. unární operace (matice h> matice; A h> B) • Transpozice matice: AT = A' = B Matice B je typu (n,m), bij = a ji Příklady: Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 1. unární operace (matice \-> matice; A h> B) • Transpozice matice: AT = A' = B Matice B je typu (n,m), 6^- = Platí: čtvercová matice A je symetrická <^> A = AT Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 1. unární operace (matice h> matice; A h> B) • Transpozice matice: AT = A' = B Matice B je typu (n,m), = a ji Platí: čtvercová matice A je symetrická <^> A = AT • Opačná matice: — A = B Matice B je téhož typu (m,n), = — Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 1. unární operace (matice h> matice; A h> B) • Transpozice matice: AT = A' = B Matice B je typu (n,ra), = a jí Platí: čtvercová matice A je symetrická <^> A = • Opačná matice: — A = B Matice B je téhož typu (m,n), = — Příklad: 2 3,14 Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 1. unární operace (matice h> matice; A h> B) • Transpozice matice: AT = A' = B Matice B je typu (n,m), bij = a jí Platí: čtvercová matice A je symetrická <^> A = AT • Opačná matice: — A = B Matice B je téhož typu (m,n), bij = —clíj Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 2. vnější operace (číslo, matice h> matice; c, A h> B) Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 2. vnější operace (číslo, matice h> matice; c, A h> B) • Násobení matice číslem (skalárem): cA = B Matice B je téhož typu (m,n), 6^ = ca^- Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 2. vnější operace (číslo, matice h> matice; c, A h> B) • Násobení matice číslem (skalárem): cA = B Matice B je téhož typu (m,n), 6^ = ca^ Příklad: 1 2 3,14 \ i -1,57 2 -1 Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 2. vnější operace (číslo, matice h> matice; c, A h> B) • Násobení matice číslem (skalárem): cA = B Matice B je téhož typu (m,n), = ca^- Platí -A = (-l)A Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 3. binární operace (matice, matice h> matice; A, B h> C) Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 3. binární operace (matice, matice i—>> matice; A, B i—>> • Součet matic. A + B = C Obě matice B a C jsou téhož typu (m,n), Cíj = + Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 3. binární operace (matice, matice h> matice; A, B h> C) • Součet matic. A + B = C Obě matice B a C jsou téhož typu (m,n), Cíj = + Příklady: 1 2 3 \ / 3 -1 -2 3,14 + 0,86 2/ \ A 4 1 + 3 2 + (-l) 3 + (-2)\ = / 4 11 2 + (-l) 3,14 + 0,86 -\ + \) V-3 4 0 Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 3. binární operace (matice, matice h> matice; A, B h> C) • Součet matic. A + B = C Obě matice B a C jsou téhož typu (m,n), Cíj = + Příklady: 3 + (-2)\ / 4 1 A -i + i; V-3 4 Oj (1 ľ)♦(i f) ■ (A ?) 1 2 3,14 1 -1 0,86 2 4 1 + 3 2 + (-l) ■2 + (-l) 3,14 + 0,86 Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 3. binární operace (matice, matice i—>> matice; A, B i—>> • Součet matic. A + B = C Obě matice B a C jsou téhož typu (m,n), Cíj = + Platí: A je čtvercová =^> A + AT je symetrická Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 3. binární operace (matice, matice h> matice; A, B h> C) • Součet matic. A + B = C Obě matice B a C jsou téhož typu (m,n), Cíj = + b Platí: A je čtvercová =^> A + AT je symetrická Vlastnosti sčítání matic: Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 3. binární operace (matice, matice h> matice; A, B h> C) • Součet matic. A + B = C Obě matice B a C jsou téhož typu (m,n), Cíj = + Platí: A je čtvercová =^> A + AT je symetrická Vlastnosti sčítání matic: (A + B) + C = A + (B + C) asociativita Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 3. binární operace (matice, matice h> matice; A, B h> C) • Součet matic. A + B = C Obě matice B a C jsou téhož typu (m,n), Cíj = + Platí: A je čtvercová =^> A + AT je symetrická Vlastnosti sčítání matic: (A + B) + C = A + (B + C) asociativita A + B = B + A komutativita Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 3. binární operace (matice, matice h> matice; A, B h> C) • Součet matic. A + B = C Obě matice B a C jsou téhož typu (m,n), Cíj = + Platí: A je čtvercová =^> A + AT je symetrická Vlastnosti sčítání matic: (A + B) + C = A + (B + C) asociativita A + B = B + A komutativita A + 0 = 0 + A = A existuje neutrální prvek Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 3. binární operace (matice, matice h> matice; A, B h> C) • Součet matic. A + B = C Obě matice B a C jsou téhož typu (m,n), Cíj = + Platí: A je čtvercová =^> A + AT je symetrická Vlastnosti sčítání matic: (A + B) + C = A + (B + C) asociativita A + B = B + A komutativita A + 0 = 0 + A = A existuje neutrální prvek A + (—A) = 0 ke každé matici existuje opačný prvek Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 3. binární operace (matice, matice h> matice; A, B h> C) • Součet matic. A + B = C Obě matice B a C jsou téhož typu (m,n), Cíj = + Platí: A je čtvercová =^> A + AT je symetrická Vlastnosti sčítání matic: (A + B) + C = A + (B + C) asociativita A + B = B + A komutativita A + 0 = 0 + A = A existuje neutrální prvek A + (—A) = 0 ke každé matici existuje opačný prvek Matice spolu s operací sčítání tvoří Abelovskou grupu. Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 3. binární operace (matice, matice i—>> matice; A, B i—>> • Součet matic. A + B = C Obě matice B a C jsou téhož typu (m,n), Cíj = + Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 3. binární operace (matice, matice h> matice; A, B h> C) • Součin matic. A B = C Matice B je typu (n,p) a matice C je typu (m,p) Cíj = diibij + ai2b2j + cti3b3j H-----h ainb Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 3. binární operace (matice, matice \-> matice; A, B ^ C) • Součin matic. A B = C Matice B je typu (n,p) a matice C je typu (m,p) n Cij = CLiibij + (2i2^2j + «23^3,7 + * * * + ^in^nj = CLik^kj k=l Příklady: Operace s maticemi A ... matice typu (m, n) 3. binární operace (matice, matice H> matice; A, B i-> C) • Součin matic. A B = C Matice B je typu (n,p) a matice C je typu (m,p) n C Cbiibij + ai2b2j + ai3b3j H-----h ainb k=l Příklady: A 2 5 AB 2 0\ -3 1 6 2) 1 2 -3 5 / 2 0\ -3 1 , B = V 6 2 J I 2-1 + 0-(-3) 2-2 + 0-5 \ = -3- 1 + 1 -(-3) -3-2 + 1-5 \ 6-1 + 2-(-3) 6-2 + 2-5 ) BA ... nelze vynásobit Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 3. binární operace (matice, matice H> matice; A, B i-» C) • Součin matic. A B = C Matice B je typu (n,p) a matice C je typu (m,p) Příklady: -'-2,;).b- j, ; Cij = flil&lj + «i2^2j + Gi3&3j H-----h CLinbnj = ^ ai/c6fc fe=l Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 3. binární operace (matice, matice h> matice; A, B h> C) • Součin matic. A B = C Matice B je typu (n,p) a matice C je typu (m,p) n Cij ctnbij + ai2b2j + a^fej H-----h ainb Příklady: A /O 0 -1 1 2 -2 1 -1 B 1 1 0 0 o 1 AB /O 0 2 1 -2 / 2 0 -1 0 V-i o 2 \ /o 0 = 0 0 ° V> Q Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 3. binární operace (matice, matice H> matice; A, B i-» C) • Součin matic. A B = C Matice B je typu (n,p) a matice C je typu (m,p) n Cij — CLi\b\j + «i2^2j + «i3fej + ' ' ' + Cíinbnj — CLik^kj k=l Příklady: A2 = AA = /-l 1 V i A i -:í -1 3 -1 3 -1 1 -3 1 -1 3 1 -1 3 í-1 1 -3 1 -1 3 VI -13 í-l 1 -c 1 -1 3 VI -1 3 Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 3. binární operace (matice, matice h> matice; A, B h> C) • Součin matic. A B = C Matice B je typu (n,p) a matice C je typu (m,p) Cíj = diibij + ai2b2j + ai3b3j H-----h ainb Vlastnosti násobení matic: Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 3. binární operace (matice, matice h> matice; A, B h> C) • Součin matic. A B = C Matice B je typu (n,p) a matice C je typu (m,p) n c-ij — cínbij + a^2^2j + cii3bsj + • • • + cíinbnj — ctik^kj Vlastnosti násobení matic: (AB)C = A(BC) asociativita Operace s maticemi A ... matice typu (m,n) 3. binární operace (matice, matice h> matice; A, B h> C) • Součin matic. A B = C Matice B je typu (n,p) a matice C je typu (m,p) n Cij — Cíiibij + a^2^2j + ctisbsj + • • • + cíinbnj — ctik^kj Vlastnosti násobení matic: (AB)C = A(BC) asociativita m = n ^ AE = EA = A k čtvercové matici existuje neutrální prvek Základní pojmy Řešení soustav rovnic — Gaussova eliminace Příklad Soustava lineárních rovnic Gaussova eliminační metoda Řešitelnost soustavy lineárních rovnic Úplná eliminace s výběrem hlavního prvku Závěrečná poznámka Determinanty Řešení soustav rovnic - Cramerovo pravidlo Regulární matice_ Řešení soustav rovnic - Gaussova eliminace Aplikace - maticové populační modely Příklad 2x + 3y = 7 x+2y = A Příklad 2x + 3y = 7 x+2y = A x+2y = 4 2x+3y = 7 Příklad 2x + 3y = 7 x+2y = 4 x+2y = 4 | • (-2) 2x + 3y = 7 Příklad 2x + 3y = 7 x+2y = A x+2y = A 2x+3y = 7 (-2) 2x- 4y = -8 2x+3y = 7 Příklad 2x + 3y = 7 x+2y = A x+2y = A 2x+3y = 7 (-2) -2x- 4y = -8 2x+3y = 7 + Příklad 2x + 3y = 7 x+2y = A x+2y = A 2x+3y = 7 (-2) -2x- 4y = -8 2x+3y = 7 + x + 2y = 4 -2/ = -l Příklad 2x + 3y = 7 x+2y = 4 x+2y = 4 2x+3y = 7 (-2) -2x- 4y = -8 2x+3y = 7 + x + 2y = 4 -Ž/ = -l ?/ = 1, .x = 4 - 2 • 1 = 2 Příklad 2x + 3y = 7 x+2y = 4 x+2y = 4 2x+3y = 7 (-2) -2x- 4y = -8 2x+3y = 7 + x + 2y = 4 -Ž/ = -l ?/ = 1, .x = 4 - 2 • 1 = 2 Příklad 2x + 3y = 7 x+2y = A x+2y = A 2x+3y = 7 (-2) -2x- 4y = -8 2x+3y = 7 + x + 2y = 4 -2/ = -l 2/ = 1, .x = 4 - 2 • 1 = 2 2 3 Označení: A = [ j, íc Soustava rovnic: Aíc = 6 Příklad 2x + 3y = 7 x+2y = A x+2y = A 2x+3y = 7 (-2) -2x- 4y = -8 2x+3y = 7 + x + 2y = 4 -2/ = -l 2/ = 1, .x = 4 - 2 • 1 = 2 Označení: A = i í)-x=(y)-b=U Soustava rovnic: Ax = b Ještě stručnější zápis: 2 3 1 2 7 4 8/27 Příklad 2x + 3y = 7 x+2y = 4 x+2y = 4 2x+3y = 7 -2x- 4y = -S 2x+3y = 7 x+2y = 4 -y = -i (-2) + y = 1, x = 4-2-1 = 2 (1 2 u 3 7 J -2 -4 -8 2 3 7 1 2 4 0 -1 -1 Označení: A = i í)-x=(y)-b=U Soustava rovnic: Ax = b Ještě stručnější zápis: 2 3 1 2 7 4 8/27 Soustava lineárních rovnic Soustava (systém) m lineárních rovnic o n neznámých: a\\X\ + ai2X2 + • • • + CLlnXn — b\ CL2\X\ + CL22X2 + • • • + CL2nXn = 62 flml^l H~~ Ojm2X2 ~~\~ ' ~~\~ CLmnXn — b m Soustava lineárních rovnic Soustava (systém) m lineárních rovnic o n neznámých: 0*21%! + «22^2 + + CLlnXn — b\ + CL2nXn = b2 A = / Q>11 tti2 CL21 0,22 \ami o OmlXl + am2^2 + OmnXn — b m Maticový zápis: Ax = b Oln \ O 2 n Omn / matice soustavy b = x = /bi\ b2 \bmj f Xl\ X2 \xnJ vektor pravých stran vektor neznámých Soustava lineárních rovnic Soustava (systém) m lineárních rovnic o n neznámých: a\\X\ + ai2X2 + • • • + CLlnXn — b\ CL2\X\ + CL22X2 + • • • + CL2nXn = 62 flml^l H~~ Ojm2X2 ~~\~ ' ~~\~ CLmnXn — b Maticový zápis: Ax = b Všechny informace o systému jsou obsaženy v rozšířené matici soustavy (A|6) = / ctil «21 «12 «22 &2n h \ b2 a mn Gaussova eliminační metoda Elementární řádkové transformace matice: • výměna (přehození) řádků • vynásobení řádku nenulovým číslem • přičtení jednoho řádku k jinému Gaussova eliminační metoda Elementární řádkové transformace matice: • výměna (přehození) řádků • vynásobení řádku nenulovým číslem • přičtení jednoho řádku k jinému Označení: A ~ B ... „matice B vznikla z matice A pomocí elementárních transformací." Gaussova eliminační metoda Elementární řádkové transformace matice: • výměna (přehození) řádků • vynásobení řádku nenulovým číslem • přičtení jednoho řádku k jinému Označení: A ~ B ... „matice B vznikla z matice A pomocí elementárních transformací." Algoritmus metody: 1. Užitím elementárních řádkových transformací převedeme rozšířenou matici soustavy na vhodnou horní trojúhelníkovou. 2. Výslednou matici přepíšeme do tvaru soustavy rovnic a vypočítáme jednotlivé složky řešení. Gaussova eliminační metoda Příklady: 3x + y = 0 x - 2y + 4z = 1 2x-\- y — z = —1 Gaussova eliminační metoda Příklady: 3x + y = 0 x - 2y + 4z = 1 2x-\- y — z = —1 Gaussova eliminační metoda Příklady: 3x + y = 0 x - 2y + 4z = 1 2x-\- y — z = —1 1 0 -2 4 1 -1 -2 4 1 0 1 -1 přehození 1. a 2. řádku Gaussova eliminační metoda Příklady: 3x + y = 0 x - 2y + 4z = 1 2x-\- y — z = —1 vynásobení 1. řádku číslem —3 Gaussova eliminační metoda Příklady: 3x + y = 0 x - 2y + 4z = 1 2x-\- y — z = —1 přičtení 1. řádku ke 2. Gaussova eliminační metoda Příklady: 3x + y = 0 x-2y + 4z = 1 2x+ y — z = — 1 vynásobení 1. řádku číslem ~ Gaussova eliminační metoda Příklady: 3x + y = 0 x - 2y + 4z = 1 2x-\- y — z = —1 přičtení 1. řádku k 3. Gaussova eliminační metoda Příklady: 3x + y = 0 x - 2y + 4z = 1 2x-\- y — z = —1 vynásobení 1. řádku číslem —^ Gaussova eliminační metoda Příklady: 3x + y = 0 x - 2y + 4z = 1 2x-\- y — z = —1 vynásobení 2. řádku číslem 5 Gaussova eliminační metoda Příklady: 3x + y = 0 x - 2y + 4z = 1 2x-\- y — z = —1 vynásobení 3. řádku číslem —7 Gaussova eliminační metoda Příklady: 3x + y = 0 x - 2y + 4z = 1 2x-\- y — z = —1 přičtení 2. řádku k 3. Gaussova eliminační metoda Příklady: 3x + y = 0 x - 2y + 4z = 1 2x-\- y — z = —1 Gaussova eliminační metoda Příklady: 3x + y = 0 x - 2y + 4z = 1 2x-\- y — z = —1 vynásobení 3. řádku číslem » Gaussova eliminační metoda Příklady: 3x + y = 0 x - 2y + 4z = 1 2x-\- y — z = —1 x - 2y + 4z = 1 7y- 12 z = -3 z = 2 Gaussova eliminační metoda Příklady: 3x + y = 0 x - 2y + 4z = 1 2x-\- y — z = —1 x - 2y + 4z = 1 7y- 12 z = -3 z = 2 Gaussova eliminační metoda Příklady: 3x + y = 0 x - 2y + 4z = 1 2x-\- y — z = —1 x - 2y + 4z = 1 7y- 12 z = -3 z = 2 z = 2, y = ±(-3 + 12-2) = 3 Gaussova eliminační metoda Příklady: 3x + y = 0 x - 2y + 4z = 1 2x-\- y — z = —1 x - 2y + 4z = 1 7y- 12 z = -3 z = 2 2 = 2, y = ±(-3 + 12 • 2) = 3, x = 1 - 4 • 2 + 2 • 3 = -1 Gaussova eliminační metoda Příklady: 2x + ?>y- z = -12 x + 2y + z = 9 5x + 8y + 2z = 15 Gaussova eliminační metoda Příklady: 2x + 3y- z = -12 x + 2y + z = 9 5x + 8y + 2z = 15 2 3 -1 -12 \ 1 2 1 9 \ í 1 2 1 9 1 2 1 9 ~ 0 1 3 30 - 0 1 3 30 v 5 8 2 i5; v 0 -2 -3 -30 J \ 0 0 3 30 Gaussova eliminační metoda Příklady: 2x + 3y- z = -12 x + 2y + z = 9 5x + 8y + 2z = 15 / 2 3 -1 12 1 \ 5 8 2 12 1 0 10 0 0 1 1 2 1 9 \ / 1 0 1 3 30 ~ 0 0 -2 -3 -30 / ^ 0 Gaussova eliminační metoda Příklady: 2x + 3y- z = -12 x + 2y + z = 9 5x + 8y + 2z = 15 2 3 -1 -12 \ 1 2 1 9 1 2 1 9 ~ 0 1 3 30 v 5 8 2 i5; v 0 -2 -3 -30 / 1 o V 0 0 0 -1 1 0 0 0 1 10 z = 10, y = 0, x = -1 Gaussova eliminační metoda Příklady: X\ + 2x2 + 3X3 2^1 — X2 + X3 + X4 xi+2x2 + X3 + 2x4 X1+3X2+3X3— X4 Gaussova eliminační metoda Příklady: xi +2x2 + 3x3 = 5 2X1 — X2 + X3 + X4 = 4 Xl +2X2+ X3+2X4 = —1 Xl +3X2 +3X3— X4 = 5 1 2 3 0 5 \ ( 1 2 3 0 5 \ / 1 2 3 0 5 \ 2 -1 1 1 4 0 -5 -5 1 -6 0 1 0 -1 0 1 2 1 2 -1 0 0-2 2 -6 0 0 -5 -4 -6 v 1 3 3 -1 5 ) \ 0 10-1 0 / V 0 0 -2 2 -6 / 1 2 3 0 5 \ / 1 2 3 0 5 \ / 1 2 3 0 5 \ 0 1 0 -1 0 0 1 0 -1 0 0 1 0 -1 0 0 0 1 -1 3 0 0 1 -1 3 0 0 1 0 2 V 0 0 0 -9 9 / V 0 0 0 1 -1 / V 0 0 0 1 -1 / 1 2 0 0 -1 \ / 1 0 0 0 1 \ 0 1 0 0 -1 0 1 0 0 -1 0 0 1 0 2 0 0 1 0 2 V 0 0 0 1 -1 / V 0 0 0 1 -1 / Xl = 1, X2 = —1, X3 = 2, X4 = —1 Řešitelnost soustavy lineárních rovnic Příklad: x + 2y 2x + 3y 4 7 x + 2y = 4 y = i Řešitelnost soustavy lineárních rovnic Příklad: x + 2y 2x + 3y 4 7 x + 2y y 4 i y = i, x = 2 x + 2?/ 2x + 4y 4 7 0 4 1 11 / 27 Řešitelnost soustavy lineárních rovnic Příklad: x + 2y 2x + 3y x + 2y 2x + % 4 7 x + 2y = 4 2/ = 1 2/ = 1, x = 2 4 7 x + 2y = 4 0 1 úloha je neřešitelná 11 / 27 Řešitelnost soustavy lineárních rovnic Příklad: x + 2y 2x + 3y 4 7 1 2 2 3 4 7 1 2 0 1 4 1 x + 2y = 4 2/ = 1 2/ = 1, x = 2 x + 2?/ 2x + 4y 4 7 1 2 2 4 4 7 1 2 0 0 4 1 x + 2y = 4 0 1 úloha je neřešitelná x + 2y = 4 2x + 4y = 8 1 2 2 4 4 8 1 2 0 0 4 0 x + 2y = 4 0 = 0 11 / 27 Řešitelnost soustavy lineárních rovnic Příklad: x + 2y 2x + 3y 4 7 1 2 2 3 4 7 1 2 0 1 4 1 x + 2y = 4 2/ = 1 2/ = 1, x = 2 x + 2?/ 2x + 4y 4 7 1 2 2 4 4 7 1 2 0 0 4 1 x + 2y = 4 0 1 úloha je neřešitelná x + 2y = 4 2x + 4y = 8 1 2 2 4 4 8 1 2 0 0 4 0 x + 2y = 4 0 = 0 úloha je řešitelná, řešení není jednoznačné; druhou neznámou volíme jako parametr: x = 4 — 2y 11 / 27 Řešitelnost soustavy lineárních rovnic Hodnost matice A, h(A): počet nenulových řádků v matici, která vznikne z matice A Gaussovou eliminací. Řešitelnost soustavy lineárních rovnic Hodnost matice A, h(A): počet nenulových řádků v matici, která vznikne z matice A Gaussovou eliminac Kronckerova-Capelliho věta: Soustava m lineárních rovnic o n neznámých Ax = b. Řešitelnost soustavy lineárních rovnic Hodnost matice A, h(A): počet nenulových řádků v matici, která vznikne z matice A Gaussovou eliminací. Kronckerova-Capelliho věta: Soustava m lineárních rovnic o n neznámých Ax = b. h(A) < h(A\b) =^> úloha nemá řešení h(A) = h(A\b) < n ^> úloha má řešení, řešení není jednoznačné h(A) = h(A\b) = n ^> úloha má jednoznačné řešení Řešitelnost soustavy lineárních rovnic Hodnost matice A, h(A): počet nenulových řádků v matici, která vznikne z matice A Gaussovou eliminací. Kronckerova-Capelliho věta: Soustava m lineárních rovnic o n neznámých Ax = b. h(A) < h(A\b) =^> úloha nemá řešení h(A) = h(A\b) < n ^> úloha má řešení, řešení není jednoznačné h(A) = h(A\b) = n ^> úloha má jednoznačné řešení Ve druhém případě lze řešení vyjádřit pomocí n — h(A) parametrů. Řešitelnost soustavy lineárních rovnic Příklad: 2x + 3y + z = 1 x + 4y - 2z = 3 x + 3y — z = 2 Řešitelnost soustavy lineárních rovnic Příklad: 2x + 3y + z = 1 x + 4y - 2z = 3 x + 3y — z = 2 2 3 1 1 \ / 1 3 -1 2 > \ í 1 3 -1 2 1 4 -2 3 ~ 0 1 -1 1 0 1 -1 1 v 1 3 -1 27 \ 0 -3 3 -3 V I \ 0 0 0 0 / 1 o V 0 2 1 0 0 0 1 1 0 Řešení není jednoznačné, y = 1 + z, x =1 — 2y = 1 — 2(1 + z) = --1 - - 2z Úplná eliminace s výběrem hlavního prvku Předpokládáme, že matice soustavy je typu m, n, tj. jedná se o soustavu m rovnic o n neznámých. Pro zjednodušení zápisu budeme v rozšířené matici soustavy prvky v posledním sloupci značit symboly a^j+i- Algoritmus úpravy rozšířené matice soustavy: 1. j := 1 (indexu j přiřaď hodnotu 1) 2. mezi prvky cljj, clj+ij, clj+2,j, ..., dm,j najdi ak,j takový, že (Vi = j, j + 1, j + 2,... ,m)\ak,j\ > (v j-tém sloupci najdi prvek s největší absolutní hodnotou, příslušný řádek považuj za k-tý) 3. pokud \dk,j \ = 0, jdi na krok 7. 4. přehoď j-tý a k-tý řádek 1 5. j-tý řádek vynásob číslem a3,3 6. dělej pro každé i ^ j: k ž-tému řádku přičti j-tý řádek násobený číslem —clíj 7'■ j '■— j + 1 (index j zvětši o 1) 8. pokud j < m, jdi zpět na krok 2., jinak konec 12 / 27 Úplná eliminace s výběrem hlavního prvku Příklad: 3x - 2y + 4z = 5 ■5x + 7y-8z = 2 bx — 6y + 7 z = - Úplná eliminace s výběrem hlavního prvku Příklad: 3x - 2y + 4z = 5 ■5x + 7y-8z = 2 bx — 6y + 7 z = - / 3 -2 4 5 ^ -5 7 -8 2 V 5 -6 7 -3 / Úplná eliminace s výběrem hlavního prvku Příklad: 3x - 2y + 4z = 5 ■5x + 7y-8z = 2 bx — 6y + 7 z = - / 3 -2 4 5 ^ -5 7 -8 2 V 5 -6 7 -3 / Úplná eliminace s výběrem hlavního prvku Příklad: 3x - 2y + 4z = 5 ■5x + 7y-8z = 2 bx — 6y + 7 z = - 3 -2 4 5 ^ f -5 7 -8 2 \ -5 7 -8 2 3 -2 4 5 v 5 -6 7 -3 J \ 5 -6 7 -3 / Úplná eliminace s výběrem hlavního prvku Příklad: 3x - 2y + 4z = 5 ■5x + 7y-8z = 2 bx — 6y + 7 z = - 3 -2 4 5 ^ í -5 7 -8 2 \ í 1 7 5 8 5 2 5 -5 7 -8 2 3 -2 4 5 3 -2 4 5 v 5 -6 7 -3 J \ 5 -6 7 -3 ) \ 5 -6 7 -3 Úplná eliminace s výběrem hlavního prvku Příklad: 3x - 2y + Az = 5 -5x + 7y -Sz = 2 bx — 6y + 7 z = —3 / 3 -2 4 5 ^ f -5 7 -8 2 \ / 1 7 5 8 5 2 5 \ -5 7 -8 2 3 -2 4 5 3 -2 4 5 \ 5 -6 7 -3 ) \ 5 -6 7 -3 / \ 5 -6 7 -3 ) f 1 7 5 8 5 2 5 \ 0 11 4 31 5 5 5 0 1 -1 -1 / Úplná eliminace s výběrem hlavního prvku Příklad: 3x - 2y + Az = 5 -5x + 7y -Sz = 2 bx — 6y + 7 z = —3 3 -2 4 5 ^ í -5 7 -8 2 \ 1 7 5 8 5 2 5 \ -5 7 -8 2 3 -2 4 5 3 -2 4 5 v 5 -6 7 -3 j V 5 -6 7 -3 J V 5 -6 7 -3 / / 1 7 5 8 5 2 5 \ / 1 7 5 8 5 2 5 0 11 4 31 0 1 4 31 5 5 5 11 11 \ o 1 -1 -1 ) \ o 1 -1 -i / Úplná eliminace s výběrem hlavního prvku Příklad: 3x - 2y + 4z = 5 ■5x + 7y-8z = 2 bx — 6y + 7 z = - 3 -2 4 5 ^ í -5 7 -8 2 \ í 1 7 5 8 5 2 5 \ -5 7 -8 2 3 -2 4 5 3 -2 4 5 v 5 -6 7 -3 J \ 5 -6 7 -3 ) \ 5 -6 7 -3 / / 1 o \ o _ 7 5 11 5 1 8 5 4 5 1 V 5 \ 31 5 1 / / i o 0 1 o o -4t 12 11 _4_ " 11 7_ 11 / 1 O \ o 7 5 1 1 39 \ 11 X 31 11 11 / 8 5 _4_ " 11 -1 5 \ 31 11 i / Úplná eliminace s výběrem hlavního prvku Příklad: 3x - 2y + 4z = 5 ■5x + 7y-8z = 2 bx — 6y + 7 z = - 3 -2 4 5 ^ í -5 7 -8 2 \ í 1 7 5 8 5 2 5 \ -5 7 -8 2 3 -2 4 5 3 -2 4 5 v 5 -6 7 -3 J \ 5 -6 7 -3 ) \ 5 -6 7 -3 / í 1 o \ o _ 7 5 11 5 1 8 5 4 5 1 V 5 \ 31 5 1 / / i o 0 1 o o -4t 12 11 _4_ " 11 7_ 11 / 1 O \ o 7 5 1 1 39 \ 11 X 31 11 11 / 8 5 _4_ " 11 -1 5 \ 31 11 i / í 1 0 12 11 39 11 \ 0 1 4 31 11 11 \ 0 0 1 6 / 12 / 27 Úplná eliminace s výběrem hlavního prvku Příklad: 3x - 2y + 4z = 5 ■5x + 7y-8z = 2 bx — 6y + 7 z = - 3 -2 4 5 ^ í -5 7 -8 2 \ í 1 7 5 8 5 2 5 \ -5 7 -8 2 3 -2 4 5 3 -2 4 5 v 5 -6 7 -3 J \ 5 -6 7 -3 ) \ 5 -6 7 -3 / í 1 o \ o _ 7 5 11 5 1 8 5 4 5 1 V 5 \ 31 5 1 / / i o 0 1 o o -4t 12 11 _4_ " 11 7_ 11 / 1 O \ o 7 5 1 1 39 \ 11 X 31 11 11 / 8 5 _4_ " 11 -1 5 \ 31 11 i / í 1 0 0 1 \ 0 0 12 39 11 11 4 31 11 11 1 6 39 \ 11 \ 1 0 0 -3 0 1 0 5 0 0 1 6 Úplná eliminace s výběrem hlavního prvku Příklad: 3x - 2y + 4z = 5 ■5x + 7y-8z = 2 bx — 6y + 7 z = - / 3 -2 4 -5 7 -8 5 -6 7 / 1 0 7 5 11 5 8 5 4 5 V o 1 -1 5 \ 2 -3 / 5 \ V 31 5 1 / / / i o 0 1 o o -4t 12 11 _4_ " 11 7_ 11 / 1 0 \ o 7 -8 2 \ í 1 7 5 8 5 2 5 \ -2 4 5 3 -2 4 5 -6 7 -3 ) \ 5 -6 7 -3 / 7 5 1 1 39 \ 11 X 31 11 11 / 8 5 _4_ " 11 -1 5 \ 31 11 i / í 1 0 0 1 \ 0 0 12 39 11 11 4 31 11 11 1 6 39 \ 11 \ 1 0 0 -3 0 1 0 5 0 0 1 6 x = —3, y = 5, z = 6 Závěrečná poznámka Elementárním řádkovým transformacím matice A odpovídá násobení matice A jistou maticí zleva. 13 / 27 Závěrečná poznámka Elementárním řádkovým transformacím matice A odpovídá násobení matice A jistou maticí zleva. • Vynásobení p-tého řádku číslem c: matice R, {1, i = 3^P c, i = j =p 0, jinak Závěrečná poznámka Elementárním řádkovým transformacím matice A odpovídá násobení matice A jistou maticí zleva. • Vynásobení p-tého řádku číslem c: matice R, vynásobení 2. řádku číslem — 2 : (1 0 o o -2 0 0 1 / 1 3 W 0 1 /1 -6 W 0 1 4N 4 Závěrečná poznámka Elementárním řádkovým transformacím matice A odpovídá násobení matice A jistou maticí zleva. • Vynásobení p-tého řádku číslem c: matice R, {1, i = 3^P c, i = j =p 0, jinak • Přičtení p-tého řádku ke g-tému: matice S, 1, i = j, nebo i = p a j = q 0, jinak Závěrečná poznámka Elementárním řádkovým transformacím matice A odpovídá násobení matice A jistou maticí zleva. • Vynásobení p-tého řádku číslem c: matice R, 1, i = 3^P Vij = < c, i — j — P 0, jinak • Přičtení p-tého řádku ke g-tému: matice S, Si j 1, i = j, nebo i = p a j = q 0, jinak přičtení 2. řádku ke 3. /I 0 0' 0 10 \0 1 1 /1 -2 4 \ (1 3 0 2 ] = 3 k-1 1 2 j ^2 -2 0 1 0 Závěrečná poznámka Elementárním řádkovým transformacím matice A odpovídá násobení matice A jistou maticí zleva. • Vynásobení p-tého řádku číslem c: matice R, Vij = \ c. i = j =p 0, jinak • Přičtení p-tého řádku ke g-tému: matice S, Si j — 1, i = j, nebo i = p a j = q 0, jinak • Přehození p-tého a q-tého řádku: matice T, ti j — 1, p 7^ i = j 7^ q, nebo i = p a j = q, nebo i = q a j = p 0, jinak Závěrečná poznámka Elementárním řádkovým transformacím matice A odpovídá násobení matice A jistou maticí zleva. • Vynásobení p-tého řádku číslem c: matice R, Vij = \ c. i = j =p 0, jinak • Přičtení p-tého řádku ke g-tému: matice S, Si j — 1, i = j, nebo i = p a j = q 0, jinak • Přehození p-tého a q-tého řádku: matice T, ti j — 1, p 7^ i = j 7^ q, nebo i = p a j = q, nebo i = q a j = p 0, jinak (i 0 °\ (1 -2 přehození 2. a 3. řádku: 0 0 1 3 0 ^0 1 0/ ^-1 1 4\ / 1 -2 4 -2 = -112 2/ ^3 0-2 13 / 27 Závěrečná poznámka Elementárním řádkovým transformacím matice A odpovídá násobení matice A jistou maticí zleva. • Vynásobení p-tého řádku číslem c: matice R, Vij = \ c. i = j =p 0, jinak • Přičtení p-tého řádku ke g-tému: matice S, Si j — 1, i = j, nebo i = p a j = q 0, jinak • Přehození p-tého a q-tého řádku: matice T, ti j — 1, p 7^ i = j 7^ q, nebo i = p a j = q, nebo i = q a j = p 0, jinak Základní pojmy_ Řešení soustav rovnic - Gaussova eliminace Determinanty Determinant čtvercové matice řádu 2 Determinant čtvercové matice řádu 3 Řešení soustavy tří rovnic o třech neznámých Determinant čtvercové matice řádu n Řešení soustav rovnic - Cramerovo pravidlo Regulární matice_ Aplikace - maticové populační modely_ Determinanty Determinant čtvercové matice řádu 2 Motivace: řešení soustavy 2 rovnic o 2 neznámých dosazovací metodou Determinant čtvercové matice řádu 2 Motivace: řešení soustavy 2 rovnic o 2 neznámých dosazovací metodou ax + by = e cx + dy = / Determinant čtvercové matice řádu 2 Motivace: řešení soustavy 2 rovnic o 2 neznámých dosazovací metodou ax + by = e cx + dy = f f-cx y d Determinant čtvercové matice řádu 2 Motivace: řešení soustavy 2 rovnic o 2 neznámých dosazovací metodou ax + by = e cx + dy = / f-cx b ax + — (/ — cx) = e (ad — bc)x = ed — b f Determinant čtvercové matice řádu 2 Motivace: řešení soustavy 2 rovnic o 2 neznámých dosazovací metodou ax + by = e cx + dy = / f -cx ax + — (f — cx) = e (ad — bc)x = ed — bf předpokládejme, že ad — bc ^ 0 Determinant čtvercové matice řádu 2 Motivace: řešení soustavy 2 rovnic o 2 neznámých dosazovací metodou ax + by = e cx + dy = / x f -cx b ax + — (/ — cx) = e a (ad — bc)x = ed — bf předpokládejme, že ad — 6c 7^ 0 ed — 6/ ad — 6c Determinant čtvercové matice řádu 2 Motivace: řešení soustavy 2 rovnic o 2 neznámých dosazovací metodou ax + by = e cx + dy = / / - ar ax -\- —(f — cx) = e a (aá — 6c)x = ed — bf předpokládejme, že ad — bc 0 x = eir+^iAi i=i Eí-1) i+3 a 13 A; i=l kde Ajj označuje matici, která vznikne z matice A vynecháním i-tého řádku a j tého sloupce. Determinant čtvercové matice řádu n Příklad: 12 3 0 2-11 1 12 12 13 3-1 Determinant čtvercové matice řádu n Příklad: 12 3 0 2-11 1 12 12 13 3-1 Determinant čtvercové matice řádu n Příklad: 12 3 0 2-11 1 12 12 13 3-1 -111 2 12 3 3-1 - 2 2 11 112 13-1 Determinant čtvercové matice řádu n Příklad: 12 3 0 2-11 1 12 12 13 3-1 -1 1 1 2 1 1 2 -1 1 2 1 2 - 2 1 1 2 + 3 1 2 2 3 3 -1 1 3 -1 1 3 -1 Determinant čtvercové matice řádu n Příklad: 12 3 0 2-11 1 12 12 13 3-1 -1 1 1 2 1 1 2 -1 1 2 1 2 - 2 1 1 2 + 3 1 2 2 3 3 -1 1 3 -1 1 3 -1 = 1 + 6 + 6- (3 - 6- 2)- 2[-2 + 2 + 3 - (1 + 12 - 1)] + 3[-4 - 2 + 3 - (2 + 12 + 1)] = -18 18 / 27 Základní pojmy Řešení soustav rovnic - Gaussova eliminace Determinanty Řešení soustav rovnic - Cramerovo pravidlo Řešení soustav rovnic - Cramerovo Soustava n rovnic o n neznámých Regulární matice_ Aplikace - maticové populační modely pravidlo Soustava n rovnic o n neznámých Ax = b Pokud |A| 7^ 0, pak soustava rovnic má jediné řešení, jehož složky jsou dány rovnostmi 1 X q A au «21 «12 «22 «nl «n2 «i,í-i b\ «i,í+i «2,i-l ^2 «2,i+l «n,i—1 «n,i+l «ln «2n a nn 20 / 27 Soustava n rovnic o n neznámých Příklad: Najděte čtvrtou složku řešení soustavy rovnic x\ + 2x2 + 3^3 = 5 2x\ — X2+ X3+ X4 = 4 X\ + 2#2 + ^3 + 2^4 = — 1 xi + 3^2 + 3^3 — X4 = 5 Soustava n rovnic o n neznámých Příklad: Najděte čtvrtou složku řešení soustavy rovnic 1 2 1 1 2 -1 2 3 3 1 1 3 0 1 2 -1 = -18 # 0 X\ + 2x2 + 3^3 2X\ — X2+ X3+ X4 X\ + 2X2 + ^3 + 2^4 Xi + 3^2 + 3^3 — X4 5 4 1 Soustava n rovnic o n neznámých Příklad: Najděte čtvrtou složku řešení soustavy rovnic X\ + 2x2 + 3^3 2X\ — X2+ X3+ X4 X\ + 2X2 + ^3 + 2^4 Xi + 3^2 + 3^3 — X4 5 4 1 2 -1 2 3 2 3 3 1 1 3 3 1 1 3 0 1 2 -1 5 4 = -18 # 0 -1 1 4 2 1 4 2 -1 4 2 -1 1 2 1 -1 - 2 1 1 -1 + 3 1 2 -1 - 5 1 2 1 3 3 5 1 3 5 1 3 5 1 3 3 = -5 - 3 + 24 - (12 + 3 + 10) - 2(10 - 1 + 12 - (4 - 6 + 5)) + 3(20 +1 + 12 -(8 - 6- 5))- -5(12 - 1 + 3 - (2 + 6 - 3)) = 18 Soustava n rovnic o n neznámých Příklad: Najděte čtvrtou složku řešení soustavy rovnic X\ + 2X2 + 3^3 2X\ — X2+ X3+ X4 X\ + 2X2 + ^3 + 2^4 Xi + 3^2 + 3^3 — X4 5 4 1 2 -1 2 3 2 3 3 1 1 3 3 1 1 3 0 1 2 -1 5 4 = -18 # 0 -1 1 4 2 1 4 2 -1 4 2 -1 1 2 1 -1 - 2 1 1 -1 + 3 1 2 -1 - 5 1 2 1 3 3 5 1 3 5 1 3 5 1 3 3 ■5 - 3 + 24 - (12 + 3 + 10) - 2(10 - 1 + 12 - (4 - 6 + 5)) + 3(20 +1 + 12 -(8 - 6- 5))- -5(12 - 1 + 3 - (2 + 6 - 3)) = 18 £4 = 18 ^18 = -1 20 / 27 Základní pojmy__ Řešení soustav rovnic - Gaussova eliminace Determinanty_ Řešení soustav rovnic - Cramerovo pravidlo Regulární matice Inverzní matice Definice a vlastnosti Aplikace - maticové populační modely Regulární matice Inverzní matice verzní matice Ak čtvercové matici A řádu AA"1 = A" Inverzní matice Inverzní matice A 1 k čtvercové matici A řádu AA-1 = A" Užití: Ax = b Inverzní matice Inverzní matice A 1 k čtvercové matici A řádu n: AA A_1A = E Užití: Ax = b násobení maticí A 1 zleva Inverzní matice Inverzní matice A 1 k čtvercové matici A řádu n: AA A_1A Užití: Ax x b | násobení maticí A 1 A_16 Inverzní matice Inverzní matice A 1 k čtvercové matici A řádu AA-1 = A" Výpočet: X = A-1 Inverzní matice Inverzní matice A 1 k čtvercové matici A řádu n: AA-1 = A_iA = E -i Výpočet: X = A 1 násobení maticí A zleva Inverzní matice Inverzní matice A 1 k čtvercové matici A řádu n: AA A_1A = E Výpočet: X = A-1 AX = E násobení maticí A zleva Inverzní matice Inverzní matice A 1 k čtvercové matici A řádu AA A Výpočet: X = A-1 AX = E j-tý sloupec matic: f X^3 \ X2j A X33 X3 + 1J \ Xnj J 0 0 1 o Inverzní matice Inverzní matice A 1 k čtvercové matici A řádu n: AA A_1A = E Výpočet: X = A-1 AX = E j-tý sloupec matic: f X^3 \ X2j A X33 X3 + l,3 \ Xnj / 0 0 1 o To je soustava n rovnic o n neznámých. Je jednoznačně řešitelná, pokud h(A) Inverzní matice Inverzní matice A 1 k čtvercové matici A řádu n\ Výpočet: AA A_1A = E X = A-1 AX = E j-tý sloupec matic: f X^3 \ X2j A X33 X3 + 1J \ Xnj J 0 0 1 o To je soustava n rovnic o n neznámých. Je jednoznačně řešitelná, pokud h(A) Inverzní matici najdeme řešením n soustav n lineárních rovnic o n neznámých. Inverzní matice Příklady: Inverzní matice Příklady: A Inverzní matice Příklady: A -3 1 1 -5 0,1 -0,2 0,3 0,4 Inverzní matice Příklady: A 4 -3 2 1 1 O O 1 2 O 1 -5 0 1 1 -2 10 O O 5 10 i 0 - 1 3 -1 2 0 1 5 -2 1 O O 1 0,1 -0,2 0,3 0,4 A-x = 0,1 0,3 -0,2 0,4 1 10 Inverzní matice Příklady: A 4 2 1 O O 1 2 O 0 1 10 O O 5 10 0 1 -1 A 1 íl io V- Obecně platí: -i 1 / d ad — bc V —c Inverzní matice (-3 3 4 \ Príklady: B = 4 1-6 \6 5 -9/ Inverzní matice Příklady: B = 3 4 1 -6 5 -9 1 O O 3 -3 -4 -1 0 15 -2 4 v 0 0 7 -14 1 -11 0 -3 0 21 0 0 v 0 0 7 -14 O 3 -33 -2 -9 -33 B 11 -4 -1 0 0 A -2 4 3 0 -1 2 0 i / 3 -33 0 -9 -6 0 105 0 0 -45 v 0 0 7 -14 -33 / 1 - -11 0 -3 -2 0 7 0 0 -3 \ 0 0 7 -14 33 f 7 0 0 0 7 0 V 0 0 7 47 -3 33 22 2 15 Definice a vlastnosti Čtvercová matice A řádu n je regulární, pokud h(A) = n. Definice a vlastnosti Čtvercová matice A řádu n je regulární, pokud h(A) = Ekvivalentně: pokud |A| ^ 0. Definice a vlastnosti Čtvercová matice A řádu n je regulární, pokud h(A) = n Ekvivalentně: pokud |A| ^ 0. Je-li matice A regulární, pak k ní existuje matice inverzní Definice a vlastnosti Čtvercová matice A řádu n je regulární, pokud h(A) = n Ekvivalentně: pokud |A| ^ 0. Je-li matice A regulární, pak k ní existuje matice inverzní Vlastnosti násobení regulárních matic: Definice a vlastnosti Čtvercová matice A řádu n je regulární, pokud h(A) = n Ekvivalentně: pokud |A| ^ 0. Je-li matice A regulární, pak k ní existuje matice inverzní Vlastnosti násobení regulárních matic: (AB)C = A(BC) asociativita Definice a vlastnosti Čtvercová matice A řádu n je regulární, pokud h(A) = n Ekvivalentně: pokud |A| ^ 0. Je-li matice A regulární, pak k ní existuje matice inverzní Vlastnosti násobení regulárních matic: (AB)C = A(BC) asociativita A E = E A = A existuje neutrální prvek Definice a vlastnosti Čtvercová matice A řádu n je regulární, pokud h(A) = n. Ekvivalentně: pokud |A| ^ 0. Je-li matice A regulární, pak k ní existuje matice inverzní. Vlastnosti násobení regulárních matic: (AB)C = A(BC) asociativita A E = E A = A existuje neutrální prvek AA_1 = E ke každé regulární matici existuje inverzní prvek Definice a vlastnosti Čtvercová matice A řádu n je regulární, pokud h(A) = n. Ekvivalentně: pokud |A| ^ 0. Je-li matice A regulární, pak k ní existuje matice inverzní. Vlastnosti násobení regulárních matic: (AB)C = A(BC) asociativita A E = E A = A existuje neutrální prvek AA_1 = E ke každé regulární matici existuje inverzní prvek Regulární matice spolu s operací násobení tvoří grupu. Základní pojmy Řešení soustav rovnic - Gaussova eliminace Determinanty Řešení soustav rovnic - Cramerovo pravidlo Regulární matice Aplikace - maticové populační modely Leslieho populace Populace strukturovaná podle stádií Obecná strukturovaná populace Aplikace - maticové populační modely Leslieho populace Patrick Holt Leslie (1900-1972) 25 / 27 Leslieho populace Xi(ť) - počet samic věku i měsíců; přesněji věku z intervalu (i — měsíců Pí - podíl samic věku i, které přežijí do dalšího měsíce 25 / 27 Leslieho populace Xi(ť) - počet samic věku i měsíců; přesněji věku z intervalu (i — l,i) měsíců Pí - podíl samic věku i, které přežijí do dalšího měsíce Xi+i(t + 1) =PiXi(ť), 1,2,..., k — l Leslieho populace Xi(ť) - počet samic věku i měsíců; přesněji věku z intervalu (i — měsíců Pí - podíl samic věku i, které přežijí do dalšího měsíce fi - očekávaný počet dcer, které během měsíce porodí samice věku i měsíců xi+1{t + 1) =PiXi(ť), i = 1, 2,..., k - 1 Leslieho populace Xi(ť) - počet samic věku i měsíců; přesněji věku z intervalu (i — měsíců Pí - podíl samic věku i, které přežijí do dalšího měsíce fi - očekávaný počet dcer, které během měsíce porodí samice věku i měsíců Xl(t + 1) = flXl(t) + f2x2(t) + • • • + fkxk(t) Xi+i(t + 1) =PiXi(t), i = 1, 2,..., k - 1 Leslieho populace ) - počet samic věku i měsíců; přesněji věku z intervalu (i — měsíců podíl samic věku i, které přežijí do dalšího měsíce očekávaný počet dcer, které během měsíce porodí samice věku i měsíců Xl(t + 1) = flXl(t) + f2x2(t) + • • • + fkxk(t) Xi+i(t + 1) =PiXi(ť), % — 1,2,... ^ / a;i(í + l) \ x2(t + 1) s3(í + l) ^ ^(í + l) / (h h Pi 0 0 P2 fs 0 0 0 0 0 \0 0 o fk-1 o o o o x2(t) x3(t) 0 0 Pk-i 0 / V xk{t) ) Leslieho populace ) - počet samic věku i měsíců; přesněji věku z intervalu (i — měsíců podíl samic věku i, které přežijí do dalšího měsíce očekávaný počet dcer, které během měsíce porodí samice věku i měsíců Xl(t + 1) = flXl(t) + f2x2(t) + • • • + fkxk(t) Xi+i(t + 1) =PiXi(ť), % — 1,2,... ^ / a;i(í + l) \ x2(t + 1) s3(í + l) ^ ^(í + l) / (h h Pi 0 0 P2 fs 0 0 0 0 0 \0 0 o fk-1 o o o o M / X!(t) \ x2(t) x3(t) 0 0 Pk-i 0 / V xk{t) ) x(t + l) = Ax(t) Populace strukturovaná podle stádií Leonard Lefkowitch (1929-2010) Populace strukturovaná podle stádií Obojživelníci: vajíčko - pulec - dospělý jedinec Populace strukturovaná podle stádií Obojživelníci: vajíčko - pulec - dospělý jedinec Hmyz: vajíčko - larva - kukla - imago 26 / 27 Populace strukturovaná podle stádií k - počet stádií Xi(ť) - počet jedinců stadia i v čase t (i = 1 - „novorozenci") qi - podíl jedinců stadia i, kteří přežijí období a nepromění se; 0 < qi < 1 Pí - podíl jedinců stadia i, kteří se během období přemění na stadium i + 1; 0 i = 1,2,..., A: fi - očekávaný počet „novorozenců", které vyprodukuje jedinec stadia i > 1; fa > 0 26 / 27 Populace strukturovaná podle stádií k - počet stádií Xi(ť) - počet jedinců stadia i v čase t (i = 1 - „novorozenci") qi - podíl jedinců stadia i, kteří přežijí období a nepromění se; 0 < qi < 1 Pí - podíl jedinců stadia i, kteří se během období přemění na stadium i + 1; 0 i = 1,2,..., A: fa - očekávaný počet „novorozenců", které vyprodukuje jedinec stadia i > 1; fa > 0 x1(t + 1) = ^2fjXj(t), Xi(t + 1) = +Pí^í-i(í), i = 2,3,..., A: J=2 Populace strukturovaná podle stádií k - počet stádií Xi(ť) - počet jedinců stadia i v čase t (i = 1 - „novorozenci") qi - podíl jedinců stadia i, kteří přežijí období a nepromění se; 0 < qi < 1 Pí - podíl jedinců stadia i, kteří se během období přemění na stadium i + 1; 0 1; fi > 0 + 1) = ^2fjXj(t), Xi(t + 1) = +Pí^í-i(í), i = 2,3,..., fc J=2 x2(í + 1) x3(í + 1) \xfe(í+l)/ / 1; fi > 0 + 1) = ^2fjXj(t), Xi(t + 1) = +Pí^í-i(í), i = 2,3,..., fc J=2 x2(í + 1) x3(í + 1) \xfe(í+l)/ /