Файл: Чесноков, Н. И. Оптимизация решений при разработке урановых месторождений.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 19.10.2024

Просмотров: 157

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Обратной матрицей по отношению к данной называется матри­ ца, которая, будучи умноженной как справа, так и слева на дан­ ную матрицу, дает единичную матрицу.

Для матрицы А обозначим обратную ей матрицу через А Тогда в соответствии с определением

 

 

 

АД- 1 == А ~ ХА

= £ ,

 

где Е — единичная матрица.

 

 

некоторым числом — опреде­

Каждая

матрица

характеризуется

лителем. Определитель

матрицы

обозначается через

D или А и за­

писывается

в

виде таблицы чисел, из которых состоит матрица, но

в отличие

от

последней определитель

ограничивается

прямыми вер-

тикальиым11 лиииями.

 

 

 

 

 

 

Если имеется матрица

 

 

 

 

 

 

 

 

а 11

а 12 ■ ■ ■O-ln

 

 

 

 

Ö21

@22

&2П

 

 

 

 

a m l

а т 2

Щпп

 

то определитель ее запишется следующим образом:

D = Д = I А I

Оц

а12

• ■ ■а1п

а21 а22

• ■ • а2п

 

а пл

а т2

• • ■атп

При /1=2

 

 

 

D = А = I А I =

0-11 Оі2

 

 

Ö21 0*2 — ЯиаМ — a12Ö21

или в общем виде определитель равен сумме произведений элемен­ тов любого столбца пли строки на их алгебраические дополнения

(А/і):

А — IД I — йііАц + аіъАjo +

 

п

 

• + Q-ln^in=

O-ijAij

(2.42)

или

 

 

 

 

/=1

 

 

 

 

 

 

 

А — I

Л I — a i j A i j

+

a 2j A 2j + . .

. + a nj A nj = ^

а ц А ц .

(2.43)

 

 

 

 

£=i

 

Здесь d i j

— элементы

матрицы, А ц —алгебраические дополнения

{ A i j = ( —

где

M f j — минор,

получаемый

вычеркиванием

соответствующих строки и столбца].

 

 

 

Приведенные выше выражения называются разложением опре­ делителя по элементам /-й строки /-го столбца.

Определитель равен нулю, если элементы какой-нибудь строки или столбца умножить на алгебраические дополнения элементов другой строки или другого столбца. Это свойство используется при вычислении обратных матриц.

Квадратная матрица называется неособенной или невырожден­ ной, если ее определитель |А | не равен нулю. Матрица называется особенной или вырожденной, если ее определитель равен нулю (осо­ бенная или вырожденная матрица называется также сингулярной).

93


Рангом подматрицы А называется

порядок наибольшей

квад­

ратной матрицы В, содержащейся в А ,

определитель которой

не ра­

вен нулю.

 

 

Присоединенной матрицей к квадратной матрице называется матрица, элементы которой являются алгебраическими дополнения­

ми элементов исходной матрицы, но

расположены

в транспониро­

ванном порядке, т. е. алгебраические

дополнения

элементов

строк

становятся элементами столбцов присоединенной матрицы.

Пусть

Любая неособенная

матрица имеет

обратную

матрицу.

А — неособенная матрица п -го порядка:

 

 

 

 

 

 

/ аіі

аіг .

. .

а 1п ч

 

 

 

А =

“21

“2-

а2п

,

 

(2.44)

 

 

\апі ап2 .

.

. йпп/

 

 

где определитель | Л | = Д ^ 0 .

А — присоединенную

(союзную)

мат­

Составим

для матрицы

рицу:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Л и

 

А ц . .

. А п1

 

 

 

 

 

^IS

^22 •

ЛП2

 

 

 

 

 

Л щ

 

^ 2п * .

. А пп

 

 

 

где A i j — алгебраические

дополнения

(миноры со знаками) соответ­

ствующих элементов а ц

при

 

i , j = (I,

п ) . Алгебраические дополне­

ния элементов строк помещены в соответствующих

столбцах, т. с.

произведена операция транспонирования.

матрицы на Д — определи­

Разделим

все элементы

последней

тель матрицы А :

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Al

 

^21

 

 

■^ЛІ

 

 

 

(

д

 

д

 

 

 

д

 

 

 

 

Аі

 

Аі2

 

 

2

 

 

 

А *

д

 

д

 

 

'

д

 

(2.45)

 

 

Ал

 

д

 

■ '

А п

 

 

 

 

д

 

 

д

 

 

МдтрицаА* и есть искомая обратная матрица (А *=А _1). Про­ верим это. Как уже было сказано, сумма произведений элементов некоторого ряда (строки или столбца) определителя на алгебраиче­ ские дополнения этих элементов равна определителю, а сумма про­ изведений элементов некоторого ряда определителя па алгебраиче­ ские дополнения соответствующих элементов параллельного ряда равна нулю, т. е.

 

 

^ a ikAjk = бі/'А и

akCA kj = 8 i j A ,

(2.46)

.

( 1

при £=/' )

 

 

где Oj,'= <

) — символ Кронекера.

 

при і Ф 1 J

94


Н а о с н о в а н и и э т и х с в о й с т в д л я п р о и з в е д е н и я А - А * п о л у ч и м

 

 

 

 

А ц

 

Оц а 12 •

• • а і п \

1

д

 

 

Аі 2

 

0,1

°22 •

* ' Ü2П 1

X

А

 

 

 

 

 

апі

апг .

апп '

 

Аіл

 

 

 

 

 

 

 

 

 

\

А

 

 

 

 

0 .

о

 

 

 

 

 

 

 

 

-(•

1 .

♦ о

іі

 

 

\ 0

0 . .

л )

 

Даі

Ап

 

А ’ '

А

 

Ага

Ала

=

А

А

A z п

Ann

/

АА

Е . (2.47)

Итак, ДА * = Е , т. е. А * является обратной матрицей ,4.

Для любой (неособенной) квадратной матрицы А обратная

матрица А -1 единственная, Более того, всякая правая обратная (левая обратная) матрица матрицы А совпадает с ее обратной мат­

рицей Л -1. Особенная квадратная матрица обратной не имеет.

На практике вычисление матрицы, обратной матрице Д, осуще­ ствляется следующим образом:

1) выписывают матрицу Д , транспонированную по отношению

кД;

2)заменяют каждый элемент матрицы Д определителем, полу­ ченным в результате вычеркивания строки и столбца, на которых

расположен данный элемент (т. е, на минор), иначе говоря, состав­

ляется присоединенная, или союзная, матрица;

знаком

плюс,

если

3)

определитель

(минор)

сопровождают

сумма

индексов (номер строки и номер столбца)

четная, и знаком

минус,

если сумма

индексов

нечетная (минор

со

знаком— это

ал­

гебраическое дополнение);

 

 

 

на определи­

4)

делят полученную присоединенную матрицу

тель А матрицы А.

 

 

 

 

 

 

Рассмотрим пример: для матрицы

 

 

 

 

/

1

2

3\

Д =

- 2

—4

—5

V

3

5

6 /

вычислить обратную матрицу. Так как определитель

1

2

 

3

= 1=гИ>,

А = —2 —4 —5

3

5

 

6

 

матрица А неособенная.

 

 

 

 

Составим присоединенную матрицу:

 

Д =

1

3

 

2

—3 —3 —1

 

2

 

1

О

95


Разделив все элементы А на Л=1, Получим

 

 

/

 

1

3

2\

 

 

л* = Л -1 = —3 —3 —1 .

 

 

 

V

2

1

о;

 

Проверим, является

ли матрица

А ~ ‘

обратной. Для этого

нужно А умножить на А - 1. Если их произведение

будет равно еди­

ничной матрице, то расчеты выполнены правильно.

 

Итак,

 

 

 

 

 

 

 

/

1

2 3 \

/ 1

3

2 \

/ 1 0 0

А А ~ 1 = —2 —4_ 5 X —3 —3 —1 = 0 1 0

V 3

5 6 J

\

2

1

О/

\0 0 1

Для первой строки произведения получаем

 

 

1 • 1 + 2 • (—3) +

3• 2, 1-3 + 2-(—3) + 3-1,

Ь2 +

2.(—1) 4 -3 .0 =

 

 

= (1,

0,

0);

 

 

 

для второй строки

 

 

 

 

 

 

( - 2 ) • 1 + ( -4 ) • ( - 3 ) + ( -5 ) • 2,

( - 2 ) • 3 + ( - 4 ) • ( - 3 ) + ( - 5 ) • 1,

с—2)-2 -h (—4)• (—1) Н- (—5)-0 =

СО, 1,

0);

для третьей строки

 

 

 

 

 

 

3-1 -Ь 5-(—3) 4-6-2,

3-3 + 5 - ( —3) +

6-1,

 

3-2 +

5 - (—1) 4- 6-0 =

(0,

0, 1).

 

Для матриц малого размера определение обратных им рассмот­ ренным методом не представляет труда. Однако применение дан­ ного метода для вычисления матриц большого размера приводит к значительным трудностям, и в этих случаях пользуются прибли­ женными методами вычисления обратной матрицы. К. этим методам относятся:

1) метод

Гаусса — метод исключения

неизвестных или посте­

пенного уравнения коэффициентов;

полного исключения пе­

2) метод

Жордана—-Гаусса — метод

ременных;

 

 

3)метод с применением треугольных матриц;

4)метод разделения матриц на блоки (подматрицы) и как

частный случай метод окаймленных матриц; 5) методы последовательных приближении и др.

Для знакомства с этими методами следует обратиться к спе­ циальной литературе [36, 38, 48].

Рассмотрим пример, когда необходимо использовать обратную матрицу.

На руднике можно применять три различные систе­ мы разработки, каждая из которых имеет свои показа­ тели извлечения и себестоимость. Тогда

a i x i ~ h

4 - C i X a 4 ~ d { X 4 == A [ ,

9 6


где йі — объем горной массы (тыс. м3/год), добываемый с помощью первой системы разработки; Ь; — то же для

второй системы разработки; с* — то же

для

третьей

системы; dt — количество руды (тыс.

т/год),

соот­

ветствующее определенной комбинации систем разра­ ботки и их показателям извлечения, направляемое на

переработку, где из

нее извлекается 1 тыс.

т металла

в концентрате; л-ь

*2,

*з— себестоимость

1

м3 горной

массы, соответственно

1 , 2 и 3-й

систем

разработки;

лц — себестоимость

переработки

1 т руды; Аі — затра­

ты (в рублях) на добычу и переработку руды для по­ лучения ] тыс. тметалла в концентрате.

Предположим, что Л,-=10,0 млн. руб. п для любых комбинации систем разработки одинаковы. Определим себестоимость 1 м3 горной массы для каждой системы и

переработки 1 т руды,

если

конкретные комбинации

объемов следующие (в тыс. ед.):

 

 

бООлу +

Ох, Н- 1

ООл'з +

1000,ѵ4 =

10 000,

400лу +

]0 0 л:2 +

80л'з -I- 950л'і =

Ю 0 0 0 ,

200хх +

150л-2 -f 2 OO.V3 +

900а-4 =

10 000,

200л-! +

200*а +

150*з +

900.ѵ'4 =

10 0 0 0 .

Таким образом, мы получили систему линейных уравне­ ний, решение которой и даст нам искомый результат. Для того чтобы решить эту систему, перепишем ее в матричном виде:

500

0

10 0

100 0\

 

/* Д

10 000\

400

1 0 0

80

950

\

( Xо

10

000

2 0 0

150

2 0 0

900

 

Х *з

10

000

2 0 0

2 0 0

150

900J

\ x j

10

0 0 0 /

Обозначим эти

матрицы соответственно

через ВС = А.

Тогда для определения неизвестных значений мат­

рицы С нужно

А разделить на В:

(

С = — = А В ~ \

В

Таким образом, для определения С необходимо снача­ ла найти матрицу В~\ обратную матрице В, а затем,

умножив матрицу А на В~1, можно определить матри­ цу С, элементы которой и будут искомыми значениями

7 Н. И. Чесноков и др.

97