Калькулятор матриц онлайн – сложение, умножение, определитель
Работа с матрицами требует точных вычислений, особенно при решении систем уравнений или задач линейной алгебры. Калькулятор ниже выполняет все основные операции: сложение, вычитание, умножение, транспонирование, нахождение определителя и обратной матрицы. Введите элементы матриц – результат появится мгновенно с пошаговым решением.
Содержание статьи
Как пользоваться калькулятором
Выберите размерность матриц – укажите количество строк и столбцов для каждой матрицы (от 2×2 до 5×5).
Введите элементы матриц – заполните ячейки числовыми значениями. Можно использовать целые числа, десятичные дроби и отрицательные числа.
Выберите операцию – доступны сложение (A + B), вычитание (A − B), умножение (A × B), транспонирование (A^T), определитель (det A), обратная матрица (A^−1), ранг матрицы.
Нажмите кнопку «Вычислить» – калькулятор покажет результат и пошаговое решение.
Проверьте результат – для операций с определителем и обратной матрицей отображаются промежуточные вычисления.
Для проверки решения задач из учебника используйте режим с пошаговым разложением.
Как производится расчёт
Сложение и вычитание матриц
Операции выполняются поэлементно. Для матриц A и B одинакового размера m×n:
(A ± B)ᵢⱼ = Aᵢⱼ ± Bᵢⱼ
Пример:
A = [1 2] B = [5 6] A + B = [6 8]
[3 4] [7 8] [10 12]
Элемент (1,1): 1 + 5 = 6
Элемент (1,2): 2 + 6 = 8
Элемент (2,1): 3 + 7 = 10
Элемент (2,2): 4 + 8 = 12
Умножение матриц
Для умножения матрицы A (m×n) на матрицу B (n×p) результат C имеет размер m×p:
Cᵢⱼ = Σ(k=1 до n) Aᵢₖ × Bₖⱼ
Пример:
A = [1 2] B = [5] A × B = [1×5 + 2×6] = [17]
[3 4] [6] [3×5 + 4×6] [39]
Определитель матрицы 2×2
det(A) = a₁₁×a₂₂ − a₁₂×a₂₁
Для матрицы 3×3 и выше используется разложение по строке или методы Гаусса.
Практические примеры
Пример 1: Решение системы уравнений
Задача: Найти решение системы 2x + 3y = 8, 4x + y = 10 с помощью обратной матрицы.
| Матрица коэффициентов A | Столбец свободных членов B | Решение X = A⁻¹ × B |
|---|---|---|
| [2 3] | [8] | [2.5] |
| [4 1] | [10] | [1] |
Решение: x = 2.5, y = 1
Пример 2: Поворот вектора
Задача: Повернуть вектор (1, 0) на 90° против часовой стрелки.
Матрица поворота:
R = [0 -1] Вектор v = [1] R × v = [0]
[1 0] [0] [1]
Результат: вектор (0, 1).
Пример 3: Проверка линейной независимости
Задача: Векторы (1, 2) и (2, 4) – линейно независимы?
Матрица из векторов: [1 2]
[2 4]
det = 1×4 − 2×2 = 0
Определитель равен 0 → векторы линейно зависимы (второй вектор = первый × 2).
Полезная информация
Основные термины
Квадратная матрица – матрица, у которой количество строк равно количеству столбцов (n×n).
Единичная матрица – квадратная матрица с единицами на главной диагонали и нулями в остальных позициях. Обозначается E или I.
Нулевая матрица – все элементы равны нулю.
Симметричная матрица – квадратная матрица, равная своей транспонированной: A = A^T.
Свойства операций
| Операция | Требование к размерам | Свойство |
|---|---|---|
| A + B | Одинаковые размеры | Коммутативность: A + B = B + A |
| A × B | Столбцы A = строки B | Некоммутативность: A × B ≠ B × A |
| A^T | Любая матрица | (A^T)^T = A |
| det(A × B) | Квадратные матрицы | det(A × B) = det(A) × det(B) |
Частые ошибки
Ошибка 1: Попытка перемножить матрицы несовместимых размеров.
✓ Проверяйте: количество столбцов первой = количеству строк второй.
Ошибка 2: Изменение порядка матриц при умножении.
✓ A × B и B × A – это разные результаты (если оба произведения вообще возможны).
Ошибка 3: Деление матриц вместо умножения на обратную.
✓ Вместо A ÷ B используйте A × B⁻¹ (если B⁻¹ существует).
Применение в реальной жизни
Компьютерная графика – повороты, масштабирование и проекции объектов выполняются умножением на матрицы трансформации.
Машинное обучение – нейронные сети оперируют матрицами весов, данные обрабатываются матричными умножениями.
Экономика – модели межотраслевого баланса (матрицы Леонтьева) описывают связи между отраслями.
Физика – квантовая механика использует матрицы для описания операторов и состояний систем.
Методы вычисления определителя
Правило треугольников (Саррюса) – работает только для матриц 3×3. Быстрый метод для ручного счёта.
Метод Гаусса – приведение матрицы к треугольному виду. Эффективен для больших матриц (4×4 и выше).
Разложение по строке/столбцу – рекурсивный метод, используется в учебных целях.
Калькулятор автоматически выбирает оптимальный метод в зависимости от размера матрицы.
Заключение
Калькулятор матриц упрощает решение задач линейной алгебры и проверку ручных вычислений. Используйте пошаговое решение для понимания алгоритмов. Попробуйте разные операции с вашими матрицами прямо сейчас.
Калькулятор предназначен для образовательных целей и проверки решений. При решении экзаменационных задач следуйте требованиям преподавателя к оформлению.
Часто задаваемые вопросы
Как умножить матрицы разных размеров?
Умножение возможно, если количество столбцов первой матрицы равно количеству строк второй. Например, матрицу 2×3 можно умножить на 3×4, результат – матрица 2×4.
Что такое определитель матрицы?
Определитель – числовая характеристика квадратной матрицы, которая показывает, имеет ли матрица обратную. Если определитель равен 0, обратной матрицы не существует.
Можно ли найти обратную матрицу для любой матрицы?
Нет, обратная матрица существует только для квадратных матриц с ненулевым определителем. Такие матрицы называются невырожденными.
Как транспонировать матрицу?
При транспонировании строки матрицы становятся столбцами, а столбцы – строками. Матрица размера m×n после транспонирования будет иметь размер n×m.
Чем отличается сложение матриц от умножения?
При сложении складываются соответствующие элементы матриц одинакового размера. При умножении каждый элемент результата – это сумма произведений элементов строки первой матрицы на элементы столбца второй.
Что такое ранг матрицы?
Ранг матрицы – максимальное количество линейно независимых строк или столбцов. Он показывает размерность пространства, порождённого векторами-строками или векторами-столбцами.
Можно ли вычесть матрицы разных размеров?
Нет, вычитание и сложение матриц возможно только для матриц одинакового размера. Для операции требуется поэлементное соответствие.