Время в пути
Планирование поездки начинается с расчета времени в пути. Зная расстояние и среднюю скорость движения, можно точно определить, сколько времени займет …
Перейти к калькулятору →Калькулятор матриц — это онлайн-инструмент для выполнения основных и расширенных операций с матрицами любых размеров. Он позволяет складывать, вычитать, умножать матрицы, находить определитель, обратную матрицу, транспонировать и вычислять ранг. Инструмент незаменим для студентов, инженеров, математиков и всех, кто работает с линейной алгеброй.
Калькулятор автоматически проверяет корректность операции (например, совместимость размеров при умножении) и выдаёт пошаговое решение.
Матрицы одинакового размера складываются и вычитаются поэлементно.
Пример: сложение матриц 2×2
A = | 2 3 | B = | 1 4 |
| 5 1 | | 2 0 |
A + B = | 2+1 3+4 | = | 3 7 |
| 5+2 1+0 | | 7 1 |
Важно: складывать и вычитать можно только матрицы одинаковой размерности.
Умножение матриц выполняется по правилу “строка на столбец”. Матрицу A размером m×n можно умножить на матрицу B размером n×p, результат будет иметь размер m×p.
Пример: умножение матриц 2×2
A = | 1 2 | B = | 3 0 |
| 4 5 | | 1 2 |
A × B = | 1×3+2×1 1×0+2×2 | = | 5 4 |
| 4×3+5×1 4×0+5×2 | | 17 10 |
Алгоритм:
Транспонирование — это операция, при которой строки матрицы становятся столбцами, а столбцы — строками. Обозначается A^T^.
Пример:
A = | 1 2 3 | A^T = | 1 4 |
| 4 5 6 | | 2 5 |
| 3 6 |
Матрица размером m×n после транспонирования становится n×m.
Определитель (детерминант, det или |A|) — числовая характеристика квадратной матрицы.
Для матрицы 2×2:
A = | a b | det(A) = ad - bc
| c d |
Пример:
A = | 3 2 | det(A) = 3×1 - 2×4 = 3 - 8 = -5
| 4 1 |
Для матрицы 3×3 используется правило Саррюса или разложение по строке/столбцу:
A = | 2 1 3 |
| 0 4 1 |
| 5 2 0 |
det(A) = 2×(4×0 - 1×2) - 1×(0×0 - 1×5) + 3×(0×2 - 4×5)
= 2×(-2) - 1×(-5) + 3×(-20)
= -4 + 5 - 60 = -59
Свойства определителя:
Обратная матрица A^-1^ существует только для квадратных невырожденных матриц (когда det(A) ≠ 0). Она обладает свойством: A × A^-1^ = A^-1^ × A = E (единичная матрица).
Для матрицы 2×2:
A = | a b | A^-1 = 1/det(A) × | d -b |
| c d | | -c a |
Пример:
A = | 4 7 | det(A) = 4×2 - 7×1 = 1
| 1 2 |
A^-1 = 1/1 × | 2 -7 | = | 2 -7 |
| -1 4 | | -1 4 |
Проверка: | 4 7 | × | 2 -7 | = | 1 0 | ✓
| 1 2 | | -1 4 | | 0 1 |
Для матриц больших размеров используется метод Гаусса-Жордана или формула через алгебраические дополнения.
Ранг матрицы — максимальное число линейно независимых строк (или столбцов). Обозначается rank(A) или rg(A).
Как найти ранг:
Пример:
A = | 1 2 3 | Приводим к ступенчатому виду:
| 2 4 6 | → | 1 2 3 |
| 1 1 2 | | 0 -1 -1 |
| 0 0 0 |
rank(A) = 2 (две ненулевые строки)
Свойства ранга:
| Область | Применение |
|---|---|
| Физика | Описание систем координат, преобразований, квантовая механика |
| Компьютерная графика | Повороты, масштабирование, проекции 3D-объектов |
| Экономика | Модели межотраслевого баланса, оптимизация ресурсов |
| Машинное обучение | Нейронные сети, обработка данных, рекомендательные системы |
| Криптография | Шифрование данных (например, шифр Хилла) |
| Инженерия | Анализ электрических цепей, механических систем |
Задача 1: Найдите произведение матриц
A = | 2 1 | B = | 1 3 0 |
| 0 3 | | 2 1 4 |
Решение: Размер A: 2×2, размер B: 2×3 → результат будет 2×3
C = A×B = | 2×1+1×2 2×3+1×1 2×0+1×4 | = | 4 7 4 |
| 0×1+3×2 0×3+3×1 0×0+3×4 | | 6 3 12 |
Задача 2: Найдите обратную матрицу
A = | 1 2 |
| 3 4 |
Решение:
Дисклеймер: Калькулятор предназначен для образовательных и практических целей. При использовании результатов в критически важных расчётах рекомендуется дополнительная проверка. Для работы с матрицами очень больших размеров возможны ограничения производительности браузера.
Умножение матриц возможно, когда число столбцов первой матрицы равно числу строк второй. Элемент результирующей матрицы на позиции (i,j) получается как сумма произведений элементов i-й строки первой матрицы на соответствующие элементы j-го столбца второй матрицы.
Определитель (детерминант) — это числовая характеристика квадратной матрицы. Он используется для проверки обратимости матрицы, решения систем линейных уравнений и вычисления площадей и объёмов.
Обратная матрица существует только для квадратных матриц с ненулевым определителем. Если определитель равен нулю, матрица называется вырожденной и обратной не имеет.
Сложение матриц выполняется поэлементно и требует одинаковых размеров матриц. Умножение — более сложная операция, требующая совместимости размерностей (число столбцов первой равно числу строк второй) и выполняется по правилу "строка на столбец".
Ранг матрицы — это максимальное число линейно независимых строк или столбцов. Его находят методом приведения матрицы к ступенчатому виду с помощью элементарных преобразований строк.
Мы подобрали калькуляторы, которые помогут вам с разными задачами, связанными с текущей темой.
Планирование поездки начинается с расчета времени в пути. Зная расстояние и среднюю скорость движения, можно точно определить, сколько времени займет …
Перейти к калькулятору →Калькулятор векторов — это удобный онлайн-инструмент для выполнения основных математических операций с векторами. Он позволяет быстро и точно …
Перейти к калькулятору →Нужно найти длину гипотенузы прямоугольного треугольника, но не помните формулу или хотите избежать ошибок в вычислениях? Наш калькулятор гипотенузы …
Перейти к калькулятору →Работа с матрицами может показаться сложной, особенно когда нужно выполнить множество вычислений вручную. Наш калькулятор матрицы поможет вам быстро и …
Перейти к калькулятору →Калькулятор матрицы бесплатно — это незаменимый инструмент для студентов, преподавателей и специалистов, работающих с линейной алгеброй. Наш …
Перейти к калькулятору →Когда речь заходит о решении систем линейных уравнений, калькулятор Гаусса становится незаменимым инструментом для студентов, инженеров и всех, кто …
Перейти к калькулятору →