Algebra Lineare e Matrici 1 / 10 Introduzione L’algebra lineare è uno strumento matematico essenziale praticamente in tutti i contesti scientifici. Considerando la vastità, nonché la concettuale complessità, di questo ramo della matematica, si rende indispensabile procedere attraverso un’estesa semplificazione dei concetti. Almeno in prima istanza, il nostro primo obiettivo principale è quello di fornire allo studente le conoscenze sufficienti per lavorare con le matrici e saper risolvere (quando ciò è possibile) un sistema lineare. Nell’ultima parte del corso, studieremo la diagonalizzazione di matrici e vedremo alcune applicazioni geometriche di questi concetti (riduzione a forma canonica di una conica). 2 / 10 Matrici Una matrice A, di tipo (m × n), a coefficienti reali è una tabella del tipo: a11 a12 · · · · · · a1n a21 · · · · · · · · · a2n A= . , (1) .. .. .. .. .. . . . . am1 ··· ··· ··· amn dove i coefficienti aij ∈ R, 1 ≤ i ≤ m, 1 ≤ j ≤ n. i è l’indice di riga; j è l’indice di colonna. 3 / 10 Matrici: fatti generali • m è il numero di righe; • n è il numero di colonne; • Scriviamo: A = [aij ] ∈ Mm,n (R); • Se m = n, diciamo che A è quadrata e scriviamo A ∈ Mn (R) ; • Mm,n (C)....... 4 / 10 Matrici: fatti generali Definizione: Sia A = [aij ] ∈ Mm,n (R). Chiameremo diagonale principale di A quella formata dai coefficienti con i = j, cioè dagli aii , dove 1 ≤ i ≤ p, con p = Min{m, n} (quest’ultima scrittura significa che p è il più piccolo tra m e n). Definizione: Sia A = [aij ] ∈ Mm,n (R). Diremo che A è una matrice triangolare superiore (inferiore) se tutti i coefficienti al di sotto (sopra) della diagonale principale sono nulli. 5 / 10 Matrici: fatti generali Esercizio: Riesprimere la definizione di matrice triangolare usando gli indici di righe e colonne. Soluzione: Sia A = [aij ] ∈ Mm,n (R). Diremo che A è una matrice triangolare superiore se (i > j) ⇒ (aij = 0) . In modo analogo, diremo che A è una matrice triangolare inferiore se (i < j) ⇒ (aij = 0) . (2) (3) 6 / 10 Matrici: fatti generali Definizione: Sia A = [aij ] ∈ Mm,n (R). Si indica col simbolo t A (si legge trasposta di A) la matrice, di tipo n × m, che si ottiene da A invertendo i ruoli di righe e colonne: cioè, la prima riga di A diventa la prima colonna di t A, etc. Definizione: Sia A = [aij ] ∈ Mn (R). Diremo che A è simmetrica se t A = A . Osservazione: La condizione t A = A può anche essere riformulata mediante la richiesta aij = aji ∀ i, j . (4) 7 / 10 Operazioni con le matrici: somma Somma di matrici: Siano A = [aij ], B = [bij ] 2 matrici di tipo m × n (cioè A,B ∈ Mm,n (R)). Definiamo A + B = [aij + bij ] ∈ Mm,n (R) . (5) In pratica, stiamo dicendo che la somma avviene coefficiente per coefficiente. 8 / 10 Operazioni con le matrici: moltiplicazione per uno scalare Moltiplicazione di una matrice per un numero reale: Siano A = [aij ] ∈ Mm,n (R) e λ ∈ R. Definiamo λ A = [λ aij ] ∈ Mm,n (R) . (6) In pratica, ognuno dei coefficienti di A è moltiplicato per λ . 9 / 10 Prodotto righe per colonne Prodotto (righe per colonne) di due matrici: Siano A = [aij ] ∈ Mm,n (R), B = [bkl ] ∈ Mn,p (R). Il loro prodotto C = A · B ∈ Mm,p (R) è definito mediante C = [cil ] , dove 1 ≤ i ≤ m, 1≤l≤p, (7) n cil = ∑ aij bjl . (8) j=1 10 / 10