<?xml version="1.0"?>
<rss version="2.0">
   <channel>
      <title>Матрицы by Тамара Федоткина</title>
      <link>https://padlet.com/toma14fedot/jomph7ou8gcyox0o</link>
      <description>Сделано с помощью знаний и магии </description>
      <language>en-us</language>
      <pubDate>2021-05-30 16:04:42 UTC</pubDate>
      <lastBuildDate>2026-01-31 15:05:39 UTC</lastBuildDate>
      <webMaster>hello@padlet.com</webMaster>
      <image>
         <url></url>
      </image>
      <item>
         <title>Матрицы</title>
         <author>toma14fedot</author>
         <link>https://padlet.com/toma14fedot/jomph7ou8gcyox0o/wish/1571732201</link>
         <description><![CDATA[<div>Матрица — математический объект, записываемый в виде прямоугольной таблицы элементов кольца или поля (например, целых, действительных или комплексных чисел), который представляет собой совокупность строк и столбцов, на пересечении которых находятся его элементы. Количество строк и столбцов задает размер матрицы. Хотя исторически рассматривались, например, треугольные матрицы, в настоящее время говорят исключительно о матрицах прямоугольной формы, так как они являются наиболее удобными и общими.</div><div>&nbsp;</div><div>Матрицы широко применяются в математике для компактной записи систем линейных алгебраических или дифференциальных уравнений. В этом случае количество строк матрицы соответствует числу уравнений, а количество столбцов — количеству неизвестных. В результате решение систем линейных уравнений сводится к операциям над матрицами.</div><div>&nbsp;</div><div>Для матрицы определены следующие алгебраические операции:</div><div>&nbsp;</div><div>сложение матриц, имеющих один и тот же размер;</div><div>умножение матриц подходящего размера (матрицу, имеющую n столбцов, можно умножить справа на матрицу, имеющую n строк);</div><div>в том числе умножение матрицы на вектор-столбец и умножение вектор-строки на матрицу (по обычному правилу матричного умножения; вектор является в этом смысле частным случаем матрицы);</div><div>умножение матрицы на элемент основного кольца или поля (то есть скаляр).</div><div>Относительно сложения матрицы образуют абелеву группу; если же рассматривать ещё и умножение на скаляр, то матрицы образуют модуль над соответствующим кольцом (векторное пространство над полем). Множество квадратных матриц замкнуто относительно матричного умножения, поэтому квадратные матрицы одного размера образуют ассоциативное кольцо с единицей относительно матричного сложения и матричного умножения.</div><div>&nbsp;</div><div>Доказано, что каждому линейному оператору, действующему в n-мерном линейном пространстве, можно сопоставить единственную квадратную матрицу порядка n; и обратно — каждой квадратной матрице порядка n может быть сопоставлен единственный линейный оператор, действующий в этом пространстве. Свойства матрицы соответствуют свойствам линейного оператора. В частности, собственные числа матрицы — это собственные числа оператора, отвечающие соответствующим собственным векторам.</div><div>&nbsp;</div><div>То же можно сказать о представлении матрицами билинейных (квадратичных) форм.</div><div>&nbsp;</div><div>В математике рассматривается множество различных типов и видов матриц. Таковы, например, единичная, симметричная, кососимметричная, верхнетреугольная (нижнетреугольная) и т. п. матрицы.</div><div>&nbsp;</div><div>Особое значение в теории матриц занимают всевозможные нормальные формы, то есть канонический вид, к которому можно привести матрицу заменой координат. Наиболее важной (в теоретическом значении) и проработанной является теория жордановых нормальных форм. На практике, однако, используются такие нормальные формы, которые обладают дополнительными свойствами, например, устойчивостью.</div><div>&nbsp;</div>]]></description>
         <enclosure url="" />
         <pubDate>2021-05-30 16:07:06 UTC</pubDate>
         <guid>https://padlet.com/toma14fedot/jomph7ou8gcyox0o/wish/1571732201</guid>
      </item>
   </channel>
</rss>
