În matematică , o matrice (plural matrice [1] sau matrici [2] ) este un tabel dreptunghiular de numere , sau mai general, de elemente ale unei structuri algebrice de tip inel . Prin generalizare, pot fi definite matrice cele care au mai mult decât 2 dimensiuni, ele numindu-se atunci matrici n -dimensionale. Dacă m=n, matricea este pătrată .
Se numește matrice cu m linii și n coloane (de tip
m
×
n
{\displaystyle m\times n\!}
) un tablou cu m linii și n coloane:
(
a
11
a
12
⋯
a
1
n
a
21
a
22
⋯
a
2
n
⋯
⋯
⋯
⋯
a
m
1
a
m
2
⋯
a
m
n
)
{\displaystyle {\begin{pmatrix}a_{11}&a_{12}&\cdots &a_{1n}\\a_{21}&a_{22}&\cdots &a_{2n}\\\cdots &\cdots &\cdots &\cdots \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn}\end{pmatrix}}\!}
ale cărui elemente
a
i
j
{\displaystyle a_{ij}\!}
sunt numere complexe .
Uneori această matrice se notează și
A
=
(
a
i
j
)
,
{\displaystyle A=\left(a_{ij}\right),\!}
unde
i
=
1
,
m
¯
{\displaystyle i={\overline {1,m}}\!}
și
j
=
1
,
n
¯
.
{\displaystyle j={\overline {1,n}}.\!}
Pentru elementul
a
i
j
,
{\displaystyle a_{ij},\!}
indicele i arată linia pe care se află elementul, iar al doilea indice, j , indică pe ce coloană este situat.
Mulțimea matricelor de tip
m
×
n
{\displaystyle m\times n\!}
cu elemente numere reale se notează prin
M
m
,
n
(
R
)
.
{\displaystyle M_{m,n}(\mathbb {R} ).\!}
Aceleași semnificații au și mulțimile
M
m
,
n
(
Z
)
,
M
m
,
n
(
Q
)
,
M
m
,
n
(
C
)
.
{\displaystyle M_{m,n}(\mathbb {Z} ),M_{m,n}(\mathbb {Q} ),M_{m,n}(\mathbb {C} ).\!}
1) O matrice de tipul
1
×
n
{\displaystyle 1\times n\!}
(deci cu o linie și n coloane) se numește matrice linie și are forma:
A
=
(
a
1
a
2
⋯
a
n
)
{\displaystyle A={\begin{pmatrix}a_{1}&a_{2}&\cdots &a_{n}\end{pmatrix}}\!}
2) O matrice de tipul
m
×
1
{\displaystyle m\times 1\!}
(deci cu m linii și o coloană) se numește matrice coloană și are forma:
B
=
(
a
1
a
2
⋯
a
m
)
{\displaystyle B={\begin{pmatrix}a_{1}\\a_{2}\\\cdots \\a_{m}\end{pmatrix}}\!}
3) O matrice de tip
m
×
n
{\displaystyle m\times n\!}
se numește nulă (zero) dacă toate elementele ei sunt zero.
Se notează cu O :
O
=
(
0
0
⋯
0
0
0
⋯
0
⋯
⋯
⋯
⋯
0
0
⋯
0
)
{\displaystyle O={\begin{pmatrix}0&0&\cdots &0\\0&0&\cdots &0\\\cdots &\cdots &\cdots &\cdots \\0&0&\cdots &0\end{pmatrix}}\!}
4) Dacă numărul de linii este egal cu numărul de coloane, atunci matricea se numește pătrată:
A
=
(
a
11
a
12
⋯
a
1
n
a
21
a
22
⋯
a
2
n
⋯
⋯
⋯
⋯
a
n
1
a
n
2
⋯
a
n
n
)
{\displaystyle A={\begin{pmatrix}a_{11}&a_{12}&\cdots &a_{1n}\\a_{21}&a_{22}&\cdots &a_{2n}\\\cdots &\cdots &\cdots &\cdots \\a_{n1}&a_{n2}&\cdots &a_{nn}\end{pmatrix}}\!}
Sistemul de elemente
(
a
11
a
22
⋯
a
n
n
)
{\displaystyle (a_{11}\;a_{22}\;\cdots \;a_{nn})\!}
reprezintă diagonala principală a matricei A , iar suma acestor elemente se numește urma matricei A notată:
T
r
(
A
)
=
∑
i
=
1
n
a
i
i
.
{\displaystyle Tr(A)=\sum _{i=1}^{n}a_{ii}.\!}
Mulțimea matricelor pătrate se notează
M
n
(
C
)
.
{\displaystyle M_{n}(\mathbb {C} ).\!}
Printre aceste matrice, una este foarte importantă, aceasta fiind:
I
n
=
(
1
0
⋯
0
0
1
⋯
0
⋯
⋯
⋯
⋯
0
0
⋯
1
)
{\displaystyle I_{n}={\begin{pmatrix}1&0&\cdots &0\\0&1&\cdots &0\\\cdots &\cdots &\cdots &\cdots \\0&0&\cdots &1\end{pmatrix}}\!}
și se numește matricea unitate (pe diagonala principală are toate elementele egale cu 1 , iar în rest sunt egale cu 0 ).
Egalitatea a două matrice Modificare
Definiție. Fie
A
=
(
a
i
,
j
)
{\displaystyle A=(a_{i,j})}
,
B
=
(
b
i
,
j
)
∈
M
m
,
n
(
C
)
{\displaystyle B=(b_{i,j})\in M_{m,n}(C)}
. Se spune că matricele
A
,
B
{\displaystyle A,B}
sunt egale și se scrie
A
=
B
{\displaystyle A=B}
dacă
a
i
,
j
=
b
i
,
j
,
∀
i
,
j
=
1
,
n
¯
{\displaystyle a_{i,j}=b_{i,j},\forall i,j={\overline {1,n}}}
Transpusa unei matrice Modificare
Definiție. Fie
A
=
(
a
i
,
j
)
∈
M
n
,
n
(
C
)
{\displaystyle A=(a_{i,j})\in M_{n,n}(C)}
.
Transpusa matricei A este:
T
A
=
B
=
(
b
i
,
j
)
∈
M
n
,
m
(
C
)
{\displaystyle A=B=(b_{i,j})\in M_{n,m}(C)}
dată de:
b
i
,
j
=
a
j
,
i
∀
i
=
1
,
n
¯
;
j
=
1
,
m
¯
{\displaystyle b_{i,j}=a_{j,i}\forall i={\overline {1,n}};j={\overline {1,m}}}
Definiție. Fie matricea pătrată
A
=
(
a
i
,
j
)
∈
M
n
,
n
(
C
)
{\displaystyle A=(a_{i,j})\in M_{n,n}(C)}
. Spunem că matricea
A
{\displaystyle A}
este simetrică dacă este egală cu transpusa ei:
a
i
,
j
=
a
j
,
i
,
∀
i
,
j
=
1
,
n
¯
{\displaystyle a_{i,j}=a_{j,i},\forall i,j={\overline {1,n}}}
Fie M={1, 2, 3, ..., m} si N={1, 2, 3, ..., n}. A: M x N -> R, A(i,j) = ai,j se numește matrice de tipul (m, n), cu m linii și n coloane.
O matrice care are o dimensiune egală cu 1 se numește vector. O matrice A[1,n] (1 linie și n coloane) se numește vector linie, iar o matrice B[m,1] ( o coloană și m linii) se numește vector coloană.
Exemple:
Este o matrice de tipul 4x3. Elementul A[3,1] sau a3,1 este 12.
este o matrice de tipul (1, 7) sau vector linie.
O matrice A(m,n) care are m = n se numește matrice pătrată . Deci, o matrice pătrată este matricea care are numărul de linii egal cu numărul de coloane.
Fie
A
=
(
a
i
j
)
,
B
=
(
b
i
j
)
,
C
=
(
c
i
j
)
∈
M
m
,
n
(
C
)
.
{\displaystyle A=(a_{ij}),\;B=(b_{ij}),\;C=(c_{ij})\in M_{m,n}(\mathbb {C} ).\!}
Matricea C se numește suma matricelor A , B dacă:
c
i
j
=
a
i
j
+
b
i
j
,
∀
i
=
1
,
m
¯
,
∀
j
=
1
,
n
¯
.
{\displaystyle c_{ij}=a_{ij}+b_{ij},\;\forall i={\overline {1,m}},\forall j={\overline {1,n}}.\!}
Observații .
1) Două matrice se pot aduna dacă sunt de același tip , adică au același număr de linii și același număr de coloane, deci
A
,
B
∈
M
m
,
n
(
C
)
.
{\displaystyle A,B\in M_{m,n}(\mathbb {C} ).\!}
2) Explicit, adunarea matricelor A , B înseamnă:
(
a
11
a
12
⋯
a
1
n
a
21
a
22
⋯
a
2
n
⋯
⋯
⋯
⋯
a
m
1
a
m
2
⋯
a
m
n
)
+
(
b
11
b
12
⋯
b
1
n
b
21
b
22
⋯
b
2
n
⋯
⋯
⋯
⋯
b
m
1
b
m
2
⋯
b
m
n
)
=
{\displaystyle {\begin{pmatrix}a_{11}&a_{12}&\cdots &a_{1n}\\a_{21}&a_{22}&\cdots &a_{2n}\\\cdots &\cdots &\cdots &\cdots \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn}\end{pmatrix}}+{\begin{pmatrix}b_{11}&b_{12}&\cdots &b_{1n}\\b_{21}&b_{22}&\cdots &b_{2n}\\\cdots &\cdots &\cdots &\cdots \\b_{m1}&b_{m2}&\cdots &b_{mn}\end{pmatrix}}=\!}
=
(
a
11
+
b
11
a
12
+
b
12
⋯
a
1
n
+
b
1
n
a
21
+
b
21
a
22
+
b
22
⋯
a
2
n
+
b
2
n
⋯
⋯
⋯
⋯
a
m
1
+
b
m
1
a
m
2
+
b
m
2
⋯
a
m
n
+
b
m
n
)
.
{\displaystyle ={\begin{pmatrix}a_{11}+b_{11}&a_{12}+b_{12}&\cdots &a_{1n}+b_{1n}\\a_{21}+b_{21}&a_{22}+b_{22}&\cdots &a_{2n}+b_{2n}\\\cdots &\cdots &\cdots &\cdots \\a_{m1}+b_{m1}&a_{m2}+b_{m2}&\cdots &a_{mn}+b_{mn}\end{pmatrix}}.\!}
Proprietăți ale adunării matricelor Modificare
A
1
{\displaystyle A_{1}\!}
(Asociativitatea adunării ).
Adunarea matricelor este asociativă , adică:
(
A
+
B
)
+
C
=
A
+
(
B
+
C
)
,
∀
A
,
B
,
C
∈
M
m
,
n
(
C
)
.
{\displaystyle (A+B)+C=A+(B+C),\;\forall A,B,C\in M_{m,n}(\mathbb {C} ).\!}
A
2
{\displaystyle A_{2}\!}
(Comutativitatea adunării ).
Adunarea matricelor este comutativă , adică:
A
+
B
=
B
+
A
,
∀
A
,
B
∈
M
m
,
n
(
C
)
.
{\displaystyle A+B=B+A,\;\forall A,B\in M_{m,n}(\mathbb {C} ).\!}
A
3
{\displaystyle A_{3}\!}
(Element neutru ).
Adunarea matricelor admite matricea nulă ca element neutru , adică:
∃
O
m
,
n
∈
M
m
,
n
(
C
)
{\displaystyle \exists O_{m,n}\in M_{m,n}(\mathbb {C} )\!}
astfel încât
A
+
O
m
,
n
=
A
∀
A
∈
M
m
,
n
(
C
)
.
{\displaystyle A+O_{m,n}=A\;\forall A\in M_{m,n}(\mathbb {C} ).\!}
A
4
{\displaystyle A_{4}\!}
(Elemente opuse ).
Orice matrice
A
∈
M
m
,
n
(
C
)
{\displaystyle A\in M_{m,n}(\mathbb {C} )\!}
are un opus, notat
−
A
,
{\displaystyle -A,\!}
astfel încât:
A
+
(
−
A
)
=
O
m
,
n
.
{\displaystyle A+(-A)=O_{m,n}.\!}
Înmulțirea cu scalari a matricelor Modificare
Fie
λ
∈
C
{\displaystyle \lambda \in \mathbb {C} \!}
și
A
=
(
a
i
j
)
∈
M
m
,
n
(
C
)
.
{\displaystyle A=(a_{ij})\in M_{m,n}(\mathbb {C} ).\!}
Se numește produsul dintre scalarul
λ
∈
C
{\displaystyle \lambda \in \mathbb {C} \!}
și matricea A , matricea notată
λ
A
∈
M
m
,
n
(
C
)
{\displaystyle \lambda A\in M_{m,n}(\mathbb {C} )\!}
definită prin
λ
A
=
(
λ
a
i
j
)
.
{\displaystyle \lambda A=(\lambda a_{ij}).\!}
Observație
A înmulți o matrice cu un scalar revine la a înmulți toate elementele matricei cu acest scalar.
Deci:
λ
A
=
(
λ
a
11
λ
a
12
⋯
λ
a
1
n
λ
a
21
λ
a
22
⋯
λ
a
2
n
⋯
⋯
⋯
⋯
λ
a
m
1
λ
a
m
2
⋯
λ
a
m
n
)
.
{\displaystyle \lambda A={\begin{pmatrix}\lambda a_{11}&\lambda a_{12}&\cdots &\lambda a_{1n}\\\lambda a_{21}&\lambda a_{22}&\cdots &\lambda a_{2n}\\\cdots &\cdots &\cdots &\cdots \\\lambda a_{m1}&\lambda a_{m2}&\cdots &\lambda a_{mn}\end{pmatrix}}.\!}
Proprietăți ale înmulțirii matricelor cu scalari Modificare
(
S
1
)
λ
(
μ
A
)
=
(
λ
μ
)
A
,
∀
λ
,
μ
∈
C
,
∀
A
∈
M
m
,
n
(
C
)
;
{\displaystyle (S_{1})\;\;\;\lambda (\mu A)=(\lambda \mu )A,\;\forall \lambda ,\mu \in \mathbb {C} ,\;\forall A\in M_{m,n}(\mathbb {C} );\!}
(
S
2
)
λ
(
A
+
B
)
=
λ
A
+
λ
B
,
∀
λ
∈
C
,
∀
A
,
B
∈
M
m
,
n
(
C
)
;
{\displaystyle (S_{2})\;\;\;\lambda (A+B)=\lambda A+\lambda B,\;\forall \lambda \in \mathbb {C} ,\;\forall A,B\in M_{m,n}(\mathbb {C} );\!}
(
S
3
)
(
λ
+
μ
)
A
=
λ
A
+
μ
A
,
∀
λ
,
μ
∈
C
,
∀
A
∈
M
m
,
n
(
C
)
;
{\displaystyle (S_{3})\;\;\;(\lambda +\mu )A=\lambda A+\mu A,\;\forall \lambda ,\mu \in \mathbb {C} ,\;\forall A\in M_{m,n}(\mathbb {C} );\!}
(
S
4
)
1
⋅
A
=
A
,
1
∈
C
,
∀
A
∈
M
m
,
n
(
C
)
.
{\displaystyle (S_{4})\;\;\;1\cdot A=A,\;1\in \mathbb {C} ,\;\forall A\in M_{m,n}(\mathbb {C} ).\!}
Înmulțirea matricelor Modificare
Fie
A
=
(
a
i
j
)
∈
M
m
,
n
(
C
)
,
B
=
(
b
i
j
)
∈
M
m
,
n
(
C
)
.
{\displaystyle A=(a_{ij})\in M_{m,n}(\mathbb {C} ),\;B=(b_{ij})\in M_{m,n}(\mathbb {C} ).\!}
Produsul dintre matricele A și B (în această ordine ), notat
A
B
{\displaystyle AB\!}
este matricea
C
=
(
c
i
j
)
∈
M
m
,
n
(
C
)
,
{\displaystyle C=(c_{ij})\in M_{m,n}(\mathbb {C} ),\!}
definită prin:
c
k
j
=
∑
i
=
1
n
a
k
i
b
i
j
,
∀
j
=
1
,
n
¯
.
{\displaystyle c_{kj}=\sum _{i=1}^{n}a_{ki}b_{ij},\;\forall j={\overline {1,n}}.\!}
Observații
1) Produsul
A
B
{\displaystyle AB\!}
a două matrice nu se poate efectua întotdeauna decât dacă
A
∈
M
m
,
n
(
C
)
,
B
∈
M
n
,
p
(
C
)
,
{\displaystyle A\in M_{m,n}(\mathbb {C} ),B\in M_{n,p}(\mathbb {C} ),\!}
adică numărul de coloane ale lui A este egal cu numărul de linii ale lui B , când se obține o matrice
C
=
A
B
∈
M
m
,
p
(
C
)
.
{\displaystyle C=AB\in M_{m,p}(\mathbb {C} ).}
2) Dacă matricele sunt pătrate
A
,
B
∈
M
n
(
C
)
{\displaystyle A,B\in M_{n}(\mathbb {C} )\!}
atunci are sens întotdeauna atât
A
B
{\displaystyle AB\!}
cât și
B
A
,
{\displaystyle BA,\!}
iar în general,
A
B
≠
B
A
{\displaystyle AB\neq BA\!}
adică înmulțirea matricelor nu este comutativă .
Proprietățile înmulțirii matricelor Modificare
(
I
1
)
{\displaystyle (I_{1})\!}
(Asociativitatea înmulțirii ).
Înmulțirea matricelor este asociativă , adică:
(
A
B
)
C
=
A
(
B
C
)
,
∀
A
∈
M
m
,
n
(
C
)
,
∀
B
∈
M
n
,
p
(
C
)
,
∀
C
∈
M
p
,
r
(
C
)
,
{\displaystyle (AB)C=A(BC),\;\forall A\in M_{m,n}(\mathbb {C} ),\;\forall B\in M_{n,p}(\mathbb {C} ),\;\forall C\in M_{p,r}(\mathbb {C} ),\;\!}
(
I
2
)
{\displaystyle (I_{2})\!}
(Distributivitatea înmulțirii față de adunare ).
Înmulțirea matricelor este distributivă în raport cu adunarea matricelor, adică:
(
A
+
B
)
C
=
A
C
+
B
C
,
C
(
A
+
B
)
=
C
A
+
C
B
,
∀
A
,
B
,
C
{\displaystyle (A+B)C=AC+BC,\;C(A+B)=CA+CB,\;\forall A,B,C\!\!}
matrice pentru care au sens operațiile de adunare și înmulțire.
(
I
3
)
{\displaystyle (I_{3})\!}
Dacă
I
n
∈
M
n
(
C
)
{\displaystyle I_{n}\in M_{n}(\mathbb {C} )\!}
este matricea unitate, atunci:
I
n
A
=
A
I
n
=
A
,
∀
A
∈
M
n
(
C
)
.
{\displaystyle I_{n}A=AI_{n}=A,\;\forall A\in M_{n}(\mathbb {C} ).\!}
spunem că
I
n
{\displaystyle I_{n}\!}
este element neutru
Dacă
A
=
(
a
i
j
)
∈
M
n
(
K
)
,
{\displaystyle A=(a_{ij})\in {\mathcal {M}}_{n}(K),\!}
este o matrice pătrată cu elemente din K , atunci numărul:
d
e
t
(
A
)
=
∑
σ
∈
S
n
ε
(
σ
)
a
1
σ
(
1
)
⋯
a
n
σ
(
n
)
{\displaystyle det(A)=\sum _{\sigma \in S_{n}}\varepsilon (\sigma )a_{1\sigma (1)}\cdots a_{n\sigma (n)}\!}
se numește determinantul lui A .
Tiberiu Ionescu, Grafuri, aplicații , vol. I, (pp.71-143 & passim) Editura Didactică și Pedagogică, București - 1973;
Alexandru Al. Roșu, Teoria grafelor, algoritmi, aplicații (cap. 4. Matrice asociate grafelor , pp.98-113 & passim), Editura Militară, București - 1974.