Пред.
След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
1. Обобщим теперь результаты предыдущей главы. Первое обобщение совершенно формально; второе же имеет более существенную природу. Для обозначения компонент векторов и элементов матриц мы ставили индексы соответствующих координатных осей. До сих пор координатные оси обозначались номерами 1,2 , $3, \ldots, n$. В дальнейшем мы будем обозначать координатные оси по элементам произвольного множества. Если $G$ есть некоторое множество объектов $g, h, i, \ldots$, то вектор $\boldsymbol{v}$ в пространстве этого множества $G$ является набором чисел $v_{g}, v_{h}, v_{i}, \ldots$ Разумеется, можно приравнивать (складывать и т. д.) только векторы, определенные в одном и том же пространстве, так как только в этом случае компоненты соответствуют элементам одного и того же множества. Аналогичная система обозначений будет использована для матриц. Чтобы матрица $\boldsymbol{\alpha}$ могла быть примененной к вектору $\boldsymbol{v}$ с компонентами $v_{g}, v_{h}, v_{i}, \ldots$, столбцы матрицы $\boldsymbol{\alpha}$ должны быть размечены (пронумерованы) элементами того же множества $G$, с помощью которого размечены компоненты вектора $\boldsymbol{v}$. В простейшем случае строки также именуются элементами $g, h, i, \ldots$ этого множества, и $\boldsymbol{a}$ преобразует вектор $\boldsymbol{v}$ в пространстве $G$ в вектор $\boldsymbol{\alpha} \boldsymbol{v}$ том же пространстве. Таким образом, где $j$ — некоторый элемент множества $G$, и $l$ пробегает все элементы этого множества. Например, координатные оси могут быть обозначены тремя буквами $x, y, z$. Тогда величина $v$ с компонентами $v_{x}=1, v_{y}=0, v_{z}=-2$ является вектором и Вышеприведенное простое обобщение является чисто формальным; оно вводит лишь другую систему обозначения координатных осей и компонент векторов и матриц. Две матрицы, денствующие на векторы того же пространства, могут быть перемножены, как и матрицы в предыдущей главе. Выражение эквивалентно выражению где $j$ и $k$ являются двумя элементами множества $G$, а $l$ пробегает все элементы этого множества. где $j$ — элемент множества $F$, а $l$ пробегает все элементы множества $G$. Такая матрица, элементы которой помечены элементами различных множеств, называется прямоугольной матрицей, в отличие от квадратных матриц предыдущей главы; она преобразует вектор $\boldsymbol{v}$ в пространстве $G$ в вектор $\boldsymbol{w}$ в пространстве $F$. В общем случае множество $F$ не обязательно содержит то же число элементов, что и множество $G$. Если они содержат одно и то же число элементов, матрица имеет равное число строк и столбцов и называется „квадратной в более широком смысле слова\». Пусть множество $G$ содержит символы *, $\triangle, \square$, а множество $F-$ числа 1 и 2. Тогда есть прямоугольная матрица. (Здесь снова сверху и справа указаны обозначения столбцов и строк.) Она преобразует вектор с компонентами $v_{*}=1, v_{\triangle}=0, v_{\square}=-2$ в вектор Компонентами $w_{1}$ и $w_{2}$ вектора $w$ тогда будут эквивалентно соотношению где $j$ — элемент множества $E, k$ — элемент множества $G$, а $l$ пробегает все элементы множества $F$. Прямоугольная матрица $\boldsymbol{\alpha}$ преобразует вектор в пространстве $G$ в вектор в пространстве $F$; матрица $\beta$ тогда преобразует этот вектор в вектор пространства $E$. Поэтому матрица $\gamma$ преобразует вектор пространства $G$ в вектор пространства $E$. Пусть опять множество $G$ есть совокупность символов *, $\triangle$, $\square$, множество $F$ содержит буквы $x$ и $y$, а множество $E$ — числа 1 и 2. Тогда, если мы имеем, например, и Сложение двух прямоугольных матриц, так же как и двух векторов, предполагает, что они определены в одной и той же координатной системе, т. е. разметка строк обеих матрии $и$ разметка столбцов обеих матрии также совпадают. В соотношении Теорема 1. Мы можем говорить об определителе прямоугольной матрицы, если она имеет одинаковое число строк и столбцов, хотя они могут быть пронумерованы различным образом. Для матриц, „квадратных в более широком смысле\», правило, по которому определитель произведения равен произведению определителей, по-прежнему справедливо. Теоремы 2 и 3. Ассоциативный закон также имеет место для умножения прямоугольных матриц: Ясно, что все умножения в правой части этого равенства могут действительно быть выполнены, если только это может быть сделано в левой части, и наоборот. Теоремы 4, 5 и 6 . Под матрицей 1 всегда будем понимать квадратную матрицу со строками и столбцами, размеченными с помощью элементов одного и того же множества. Умножение на нее всегда может быть опущено. Матрицы, являющиеся квадратными в более широком смысле имеют обратные только в том случае, если их определитель не обращается в нуль. Для прямоугольных матриц с различным числом строк и столбцов обратная матрица не определена вовсе. Если $\boldsymbol{\alpha}$ есть матрица, являющаяся квадратной лишь в широком смысле, то из равенства следует, что разметка столбцов $\beta$ совпадает с разметкой строк матрицы $\boldsymbol{\alpha}$. Кроме того, разметка строк матрицы 1 должна совпадать с разметкой строк $\beta$, а ее столбцов — с разметкой столбцов $\boldsymbol{\alpha}$. Поскольку 1 является квадратной в собственном смысле слова, разметка столбцов $\alpha$ должна совпадать также с разметкой строк $\beta$. Строки матрицы $\beta$, обратной матрице $\alpha$, размечаются элементами того же множества, что и столбиы $\alpha$; ее столбиы — теми же элементами, что и строки а. Для всякой матрицы $\boldsymbol{\alpha}$, являющейся квадратной в широком смысле и имеющей отличный от нуля определитель, существует такая обратная матрица $\beta$, что Следует, однако, заметить, что строки и столбцы матрицы 1 в (2.4) размечены иначе, чем матрицы 1 в (2.4а). Теорема 7. Что касается сложения и нулевой матрицы, для прямоугольных и квадратных матриц справедливы одни и те же па зила. Однако степени прямоугольных матриц не могут быть построены, так как умножение $\boldsymbol{\alpha}$ на $\boldsymbol{\alpha}$ предполагает, что разметка столбцов $\boldsymbol{\alpha}$ совпадает с разметкой строк $\boldsymbol{\alpha}$, т. е. что матрица $\boldsymbol{\alpha}$ является квадратной матрицей в узком смысле. Теоремы 8, 9 и 10. Для прямоугольных матриц понятия диагональной матрицы и следа не имеют смысла; преобразование подобия также не определено. Рассмотрим соотношение Из него следует, что матрицы $\beta$ и $\sigma$ имеют одну и ту же разметку строк, которая совпадает с разметкой столбцов матрицы $\sigma^{-1}$ и поэтому также и столбцов матрицы $\beta$. Следовательно, матрица $\beta$ является квадратной в узком смысле; аналогично, матрица $\boldsymbol{\alpha}$, разметка строк которой должна соответствовать разметке столбцов матрицы $\sigma$ и разметка столбцов — разметке строк $\sigma^{-1}$, должна быть квадратной в узком смысле. С другой стороны, сама матрица о может быть квадратной в широком смысле: разметка строк и столбцов матрицы $\boldsymbol{\alpha}$ отлична тогда от разметки строк и столбцов матрицы $\beta$. Преобразования подобия, которые меняют нумерацию строк и столбцов, особенно важны. Теория преобразований в квантовой механике является примером таких преобразований. Введение прямоугольных матриц весьма выгодно, несмотря на кажущиеся усложнения, к которым оно приводит, поскольку с их помощью можно достигнуть существенных упрощений, Вышеизложенное не следует рассматривать как жесткую схему; скорее оно приведено для того, чтобы приучить читателя мыслить в терминах этих величин. Использование подобных более сложных матриц будет всегда поясняться специально, за исключением случаев, когда разметка строк и столбцов очевидна из формы и определения элементов матриц, так что дальнейшие пояснения становятся излишними. Для ясности записи точка с запятой отделяет индексы строк от индексов столбцов. Среди таких матриц особенно важное значение имеет прямое произведение $\gamma$ двух матриц $\left(\alpha_{i k}\right.$ ) и $\left(\beta_{j l}\right)$ : Равенство (2.5) равносильно равенству ${ }^{1}$ ) Если $\boldsymbol{\alpha}$ имеет $n_{1}$ строк и $n_{2}$ столбцов, а матрица $\beta$-соответственно $n_{1}^{\prime}$ строк и $n_{2}^{\prime}$ столбцов, то матрица $\gamma$ имеет точно $n_{1} n_{1}^{\prime}$ строк и $n_{2} n_{2}^{\prime}$ столбцов. В частности, если $\boldsymbol{\alpha}$ и $\beta$ обе являются квадратными матрицами, то прямое произведение $\alpha \times \beta$ есть квадратная матрица. Теорема 1. Если $\boldsymbol{\alpha} \overline{\boldsymbol{\alpha}}=\overline{\boldsymbol{\alpha}}$ и $\beta \bar{\beta}=\bar{\beta}$ и если $\boldsymbol{\alpha} \times \boldsymbol{\beta}=\gamma$ и $\bar{\alpha} \times \bar{\beta}=\bar{\gamma}$, то $\gamma \bar{\gamma}=\overline{\boldsymbol{\alpha}} \times \overline{\bar{\beta}}$ или Иначе говоря, матричное произведение двух прямых произведений есть прямое произведение этих двух матричных произведений. Чтобы показать это, рассмотрим и Ho и Поэтому, из (2.8) и (2.9) следует теорема 1, а именно равенство (2.7). В формальных расчетах с матрицами необходимо проверять, действительно ли возможно обозначенное умножение. В гл. 1, где мы всюду имеем дело с квадратными матрицами с $n$ строками и $n$ столбцами, это, разумеется, всегда имело место. Однако в общем случае следует проверить, что разметка строк первого сомножителя в матричном произведении совпадает с разметкой столбцов второго, т. е. что они имеют одинаковые наименования индексов. Прямое произведение двух матриц всегда может быть построено с помощью (2.6). Матрицы обобщенного типа с несколькими индексами М. Борн и Йордан назвали „суперматрицей“. Они рассматривают матрицу $\left(\alpha_{i j ; k l}\right)$ как матрицу $\left(A_{i k}\right)$, элементы которой $A_{i k}$ сами являются матрицами. При этом $A_{l k}$ есть та матрица, в которой число $\alpha_{i j ; k l}$ встречается в $j$-й строке и $l$-м столбце: Теорема 3. Ecли $\alpha=\left(A_{i i^{\prime}}\right) u \beta=\left(B_{i^{\prime} i^{n}}\right)$, то $\alpha \beta=\gamma=\left(C_{i i^{n}}\right)$, где Правая часть (2.11) состоит из суммы произведении матричных умножений. Мы имеем С другой стороны, Поэтому и теорема 3 доказана. Конечно, в правой части (2.11) следует соблюдать аккуратность в смысле порядка сомножителей, тогда как в соответствующем соотношении для умножения простых матриц в этом не было необходимости. С этим единственным ограничением суперматрицы можно умножать по правилам умножения простых матриц. Их можно разбить на субматрицы, как показано пунктирными линиями, позаботясь о том, чтобы числа столбцов в субматрицах при разбиении первой матрицы (на 2 и 3) совпадали с числами строк в субматрицах при разбиении второй. Тогда обе матрицы (2.12) сокращенно можно записать в виде Произведение двух матрии (2.12) можно записать как С другой стороны, выражение не имеет смысла, поскольку число столбцов матрицы $B_{11}$, например, отлично от числа строк $A_{11}$.
|
1 |
Оглавление
|