- •Министерство образования и науки рф
- •Национальный исследовательский
- •Томский государственный университет
- •В.И. Рюмкин
- •Матрицы и векторы в экономике
- •1. Матрицы
- •1.1. Определения
- •1.2. Операции над матрицами
- •1.4. Числовые функции от матриц
- •1.5. Задачи
- •1.3. Квадратичная форма матрицы. Определенность матрицы
- •2. Определители
- •2.1. Понятие определителя и его свойства
- •2.2. Алгебраическое дополнение и минор элемента матрицы. Разложение определителей по строке и столбцу
- •2.3. Задачи
- •3. Ранг матрицы
- •3.1. Основные понятия и примеры
- •3.2. Понятия линейной независимости строк и столбцов матрицы. Базис в системе строк (столбцов) матрицы
- •3.3. Методы поиска ранга матрицы
- •3.3.1. Метод окаймляющих миноров
- •3.3.2. Метод элементарных преобразований
- •3.4. Задачи
- •4. Обратная матрица
- •4.1. Основные сведения
- •4.2. Методы поиска обратной матрицы
- •4.2.1. Метод союзной матрицы
- •4.2.2. Метод элементарных преобразований
- •4.3. Задачи
- •5. Векторы
- •5.1. Операции над векторами
- •5.1.1. Алгебраические операции над векторами
- •5.2. Линейная независимость и базис векторов
- •5.3. Геометрическая интерпретация векторов
- •5.3.1. Одномерные, двумерные и трехмерные пространства
- •5.3.2. Многомерные пространства
- •5.4. Задачи
- •6. Линейные преобразования
- •6.1. Основные сведения
- •6.2. Преобразование базиса
- •6.3. Характеристические числа и векторы
- •6.4. Задачи
- •7. Применение векторов и матриц в экономике
- •7.1. Балансовая модель Леонтьева
- •7.2. Модель равновесных цен
- •7.3. Модель международной торговли (модель обмена)
- •7.4. Задачи
- •Литература
- •Оглавление
6. Линейные преобразования
6.1. Основные сведения
Если
задано правило, по которому каждому
вектору
ставится в соответствие единственный
вектор
,
то говорят, что задан оператор
(преобразование, отображение)
,
действующий из
в
(пишут
).
Вектор
называется образом вектора
,
а сам вектор
–
прообразом вектора
.
Оператор (преобразование) называется линейным, если для любых векторов и пространства и любого числа k выполняются соотношения:
,
.
Суммой
двух линейных операторов
и
называется оператор
,
определяемый равенством
.
Произведением
линейного оператора
на число
называется оператор
,
определяемый равенством
.
Произведением
линейных операторов
и
называется
оператор
,
определяемый равенством
.
Нетрудно убедиться, что операторы , , , полученные в соответствии с определениями, являются линейными.
Определим
нулевой оператор
,
преобразующий все векторы пространства
в нулевые векторы пространства
:
.
Если
пространства
и
совпадают (
),
то оператор
отображает
в себя. В этом случае можно ввести в
рассмотрение тождественный оператор
,
действующий по правилу
.
Покажем, что любому линейному оператору может быть поставлена в соответствие матрица А размера , а закон отображения выразится системой линейных уравнений, связывающих координаты образа и прообраза.
Действительно,
пусть система векторов
образует базис в пространстве
.
Тогда любой вектор
можно разложить по данному базису:
.
Рассмотрим
оператор
.
В силу линейности оператора
образ
имеет вид
.
Пусть
–
базис в пространстве
.
Поскольку
,
также является вектором из
,
то его можно разложить по базису
.
Пусть
.
Тогда
.
(6.1)
С
другой стороны, вектор
,
имеющий в том же базисе
координаты
,
можно записать так:
. (6.2)
Вследствие единственности разложения вектора по базису правые части соотношений (6.1) и (6.2) равны, откуда получаем систему линейных уравнений
(6.3)
Матрица , элементами которой являются коэффициенты в системе (6.3), называется матрицей оператора в базисе . Рангом оператора по определению является ранг матрицы А этого оператора в данном базисе.
Таким образом, каждому линейному оператору соответствует матрица в заданном базисе.
Справедливо и обратное: всякой матрице соответствует линейный оператор .
Действительно,
для любого вектора
существует единственный вектор
,
который является результатом умножения
матрицы А на
:
.
Данное преобразование является линейным, так как
,
,
где
,
,
а k– скаляр. Отметим,
что
и что линейное преобразование
отображает выпуклое множество из
в выпуклое множество, принадлежащее
пространству
.
Пусть
– линейный оператор, действующий в
пространстве со скалярным произведением
.
Линейный оператор
называется сопряженным к оператору
,
если для любых векторов
выполняется равенство
.
Для
всякого оператора
сопряженный оператор
существует и единственен.
Если
оператор
в ортонормированном базисе имеет
матрицу
,
то сопряженный оператор
в этом же базисе имеет матрицу
,
где
.
Матрица
называется сопряженной к матрице
и для операторов, действующих в
,
эта матрица равна транспонированной
матрице
.
