SlideShare a Scribd company logo
1 of 53
Vandermonde  Matrix
    จัดทำโดย   นางสาว   สิริรัตน์   ตุ้นสกุล รหัสประจำตัว   43040989     อาจารย์ที่ปรึกษา อาจารย์   กรรณิกา   คงสาคร   เสนอ อาจารย์ พัชรี เลิศวิจิตรศิลป์
เมื่อเราเรียนพีชคณิตเชิงเส้น   (linear algebra)  เรามักจะพบเอกลักษณ์ที่เรียกว่า   Vandermonde determinant  ในรูป = Vandermonde   Matrix    
   Vandermonde Matrix ตัวอย่าง    det   =  (4-2)(4-3)(3-2) = (2)(1)(1) =  2    det  = (-1-(-4))(-1-(-3))(-1-(-2)) (-2-(-4))(-2-(-3))(-3-(-4))   =  (3)(2)(1)(2)(1)(1)  =  12
ในกรณีทั่วไปนิยามเมทริกซ์ที่เรียก   Vandermonde matrix  เป็น …  (1) เมื่อ   n  เป็นจำนวนเต็มบวกและ   n  2 … (2)
พิสูจน์ กรณี   n = 2  เห็นได้ชัดเจนว่า     … .(3) สมมติให้   เมื่อ   k  เป็นจำนวนเต็มบวกใด   ๆ   ต้องการแสดงว่า   det V (x 1 ,…x k ,x k+1 )  เป็นจริง เป็นจริง
det V (x,…x k ,x k+1 ) = det   พิจารณา … (4)
เมื่อกระจายตามหลักที่   1   ค่าของ   det V(x,…,x k ,x k+1 )  จะเป็นพหุนามดีกรี   k  ใน   x  และถ้าแทน   x  ด้วย   จะเห็นว่า   ค่าของตัวกำหนด   (determinant)  เป็นศูนย์ ดังนั้นสามารถ   เขียนได้ว่า det V(x,…,x k ,x k+1 )  =  A(x-x 2 ) (x-x 3 )…(x-x k ) (x-x k+1 )   ….(5)
เมื่อ   A  เป็นค่าคงที่   จาก   (5)  จะเห็นว่า   A  เป็นสัมประสิทธิ์ของ   x k  ดังนั้นจาก   (4)  ได้ว่า   A = = det V(x 2 ,…,x k+1 )   =  (-1) k   สรุปว่า   detV=  (x-x 2 )(x-x 3 )…(x-x k )(x-x k+1 ) =
เมื่อแทน   x   ด้วย   x 1   det V (x 1 ,…x k ,x k+1 ) =  (x 1 -x 2 ) (x 1 -x 3 )…(x 1 -x k ) (x 1 -x k+1 ) = = โดยหลักการอุปนัยทางคณิตศาสตร์   ได้ว่า   (2)  เป็นจริงทุก   ๆ   n  ที่เป็นสมาชิกของจำนวนเต็มบวกใด   ๆ
เรามักจะพบ   Vandermonde matrix  ในปัญหาดังต่อไปนี้ 1.  การสร้างพหุนามค่าสอดแทรก   (polynomial interpolation)  2 .  ปัญหาค่าเริ่มต้นของ สมการเชิงอนุพันธ์   (differential equation initial value problem)  และ   3.  การสร้างลำดับโดยกำหนดจากความสัมพันธ์เวียนบังเกิด   (recursively defined sequences)  ในที่นี้จะกล่าวถึงเพียงปัญหาทั้ง   3  อย่างที่กล่าวไว้แล้ว   ข้างต้น   และบทบาทของ   Vandermonde matrix  และเพื่อไม่ให้เกิดความสับสน  จะเขียน   V  แทน   V
1.  พหุนามค่าสอดแทรก   (Polynomial interpolation) กำหนดให้พหุนามดีกรี   n-1   ผ่านจุด   (x 1 , y 1 ), (x 2 ,y 2 ),….,(x n ,y n )  ต่างกัน   n  จุด   เขียนในรูป q(x)  =       ….(6) สัมประสิทธิ์   c i   หาได้จากระบบสมการ q(x j )  =  y j   ;  j = 1, 2 ,…,n
เมื่อแทนค่า   j = 1, 2,…,n  ในพหุนาม   q(x)  จะได้ระบบสมการดังนี้ . . . . . .   = y n = y 1   =  y 2 … (7)
จากระบบสมการ   สามารถนำมาเขียนในรูปเมทริกซ์   ดังนี้ = …  (8) สังเกตว่า   เมทริกซ์   สัมประสิทธิ์   จะเป็นตัวสลับเปลี่ยน   (transposed)  ของ   Vandermonde matrix  และ   ตัวกำหนด   (determinant)  ของเมทริกซ์   สัมประสิทธิ์ของ   (7)  จะเกี่ยวข้องกับเอกลักษณ์   (2)  เห็นได้ชัดว่าเมื่อ   x i  ต่างกันหมด   ตัวกำหนด   (determinant)  จะไม่เท่ากับศูนย์   สัมประสิทธิ์ของ   q  มีเพียงหนึ่งเดียว
q(x)  จะสามารถหาได้โดยการปฏิบัติดังต่อไปนี้ กำหนดให้ Q(x)  =  det  … (9)
เมื่อแทน   x   ใน   หลักสุดท้ายด้วย   x i   จะได้ Q( x i )  = det
นำหลักสูตรท้ายลบด้วย   หลักที่   i  จะได้ว่าสมาชิกในหลักสุดท้าย   เป็น   0   ยกเว้น   สมาชิกตัวสุดท้าย   มีค่าเป็น   -y i  และ Q( x i )  =  det  =  -y i   det  V(x 1 ,…,x n ) หรือ   y i   = -     ….(10)
สิ่งนี้เป็นจริงสำหรับทุก   i  =  1, 2, 3…,n   และเพราะว่า   q(x i ) = y i ดังนั้นจะได้ว่า   q(x) =   ….(11) ในที่นี้   Vandermonde determinant  มีความสำคัญอย่างเห็นได้ชัด   ในการสร้างพหุนามค่าสอดแทรก   (polynomial interpolation)  ผ่านจุดต่างกัน   n  จุด
กำหนดให้พหุนามกำลัง   2   ที่ผ่านจุด   (-3, 4), (0, 1),  (2, 9)  ตัวอย่าง คือ   q(x)  =  เมื่อแทนค่า   (x 1 , y 1 ) =(-3,4) , (x 2  y 2 ) = (0,1)  และ   (x 3 , y 3 ) = (2,9)  ลงในสมการ  จะได้ = 4 = 1 = 9
จากระบบสมการ   สามารถเขียนในรูปเมทริกซ์   ดังนี้ V T   C   =  Y = det  V(x 1 ,x 2 ,x 3 ) = det  =  (2-(-3)) (0-(-3)) (2-0)   =  (5) (3) (2)  =  30
Q(x) = det =  -   จะได้   Q(x)  =  -30 + (-60)x -30 x 2   จาก   (11)  ;  q(x) =    ดังนั้น   q(x)  =  1 + 2x  +  x 2   จาก   (9) ;  กำหนดให้ #
2.  ปัญหาค่าเริ่มต้นของสมการเชิงอนุพันธ์ (Differential equation initial value problems) พิจารณาสมการเชิงอนุพันธ์ … .(12)   เมื่อ   a 0 ,a 1 ,…a n  เป็นค่าคงที่   และ   D  แทนการหาอนุพันธุ์เทียบกับ   t  พร้อมด้วยเงื่อนไขเริ่มต้น D j y(0)  =  y j   ;  j  =  0, 1, 2,…,n-1   ….(13)   สมการ   (12)   มีพหุนามลักษณะเฉพาะ   ( characteristic polynomial)
จากสมการ   (12)   จะมีผลเฉลย   y i  =  ;  i  =  1, 2,…,n  และเมื่อ   ผลเฉลยทั้ง   n  ผลเฉลย   จะเป็นอิสระเชิงเส้น   ดังนั้น   ผลรวมเชิงเส้น   (linear combinations)  ของ   y i  =  คือ   y  =  เป็นผลเฉลยของ   (12)   ด้วย Dy  เมื่อแทนเงื่อนไขเริ่มต้นจาก   (13)   จะได้ระบบสมการ = y j   ;  j = 0,1,2,…,n-1 และ …
ระบบสมการนี้สามารถเขียนใหม่   ในรูปเมทริกซ์   ได้เป็น =   V C   =  Y   …(14)   เมื่อ   V =   ,  C  =  ,  Y  =  ถ้า   x i ต่างกัน   ผลเฉลยของ   (14)   มีหนึ่งเดียว จะเห็นว่า   Vandermonde matrix   มีบทบาทในการหาค่าคงที่   C   ของผลเฉลยของปัญหา
ตัวอย่าง = 0  ;  y 0 = 1,y 1  = 9, y 2 = 17   ( D 3  - 3D 2  – D + 3 )y = 0   พหุนามลักษณะเฉพาะของสมการคือ p(D) = D 3  - 3D 2  – D + 3   = (D + 1)(D – 1)(D – 3)  วิธีทำ เมื่อแทนเงื่อนไข   เริ่มต้น   (13)   จะได้ ผลเฉลย   คือ = 1 = 9 =17
จากระบบสมการนำมาเขียนในรูปเมทริกซ์   ได้เป็น = V  C   =  C   =  #
3. ลำดับที่กำหนดโดยความสัมพันธ์เวียนบังเกิด   (Recursively  defined sequences ) ให้   เป็น   n  พจน์แรกของลำดับที่มีความสัมพันธ์กันตามสมการ … . (15)  เมื่อ   a i   ไม่ขึ้นกับ   k  จะเรียกลำดับนี้ว่า   recurrent  sequence ตัวอย่างของลำดับนี้ที่รู้จักกันดี   คือ   Fibonaci  sequence  ซึ่งเริ่มจาก   0,1,1,2,3,…  และแต่ละพจน์จะเป็นผลรวมของ   2  พจน์   ที่อยู่ข้างหน้า
ในอีกทางหนึ่ง   เรากำหนดให้   {y j }  เป็นลำดับที่มี   n + 1  พจน์   ซึ่งสอดคล้องกับสมการในรูปแบบข้างต้นเป็น … . (16)   ซึ่ง   y 0 , y 1  ,y 2 , …, y n-1   เป็นค่าเริ่มต้นที่กำหนดไว้แน่นอน   สมการที่   (16)   จะเรียกว่าสมการเชิงผลต่าง   (difference equations)  และสมการนี้เป็นสมการที่สำคัญในการสร้างแบบจำลองปัญหาต่าง   ๆ
สมการ   ( 16 )   หาคำตอบได้โดยการให้   y j   อยู่ในรูปฟังก์ชันของ   j  ซึ่งเหมือนกับที่กล่าวมาในสมการเชิงอนุพันธ์ กำหนดตัวดำเนินการ   L  โดยที่   L  {y j }  =  {y j+1 }  ,  j=0,1,2,…   เรียกตัวดำเนินการนี้ว่า  ตัวดำเนินการเลื่อน   (Shifting Operator)  ซึ่งเลื่อนลำดับ   y 0 , y 1 , y 2 ,…  ไปทางซ้ายเป็นลำดับ   y 1 , y 2 , y 3 ,…  สมการ   (16)   เขียนใหม่ได้เป็น   L n {y j }+ a n-1 L n-1 {y j }+…+a 1 L{y j }+a 0 L{y j }={0}    ….(17)
ซึ่งพหุนามลักษณะเฉพาะของสมการคือ     p(L)  =  L n +a n-1 L n-1 +…+  a 0     =  (L-x 1 )(L-x 2 )…(L-x n )   ถ้า   x 1 , x 2 ,…, x n   ต่างกันหมด   ผลรวมเชิงเส้นทั้งหมดของลำดับนี้   จะเป็นผลเฉลยของสมการ   (17)   ดังนั้นผลเฉลยทั่วไปของ   (17)   คือ    
เมื่อใช้ค่าเริ่มต้นพบว่าสัมประสิทธิ์   c j   จะสอดคล้องกับ   (14)   คือ
จะได้ระบบสมการที่สามารถเขียนให้อยู่ในรูปเมทริกซ์ได้เป็น   เมื่อ   V  =  V(x 1 ,…,x n )  ,  C   =  [c 1 c 2 …c n ] T   ,  Y   =  [y 0 y 1 …y n-1 ] T
ตัวอย่าง   พิจารณาสมการผลต่างสืบเนื่อง   y n+2   - 5y n+1 + 6 y n   =  0  ;  y 0   =   9 ,  y 1   =  23 เขียนในรูปตัวดำเนินการ   L  ได้เป็น   (L 2  – 5L + 6)y n   =  0 พหุนามลักษณะเฉพาะของสมการ   คือ p(L)  =  L 2   + 5L+6   =  (L-2)(L-3) ดังนั้นผลเฉลย   คือ   y n   =  c 1 2 n   +  c 2 3 n เมื่อแทนเงื่อนไขเริ่มต้น   จะได้   c 1   +  c 2   =  9   2c 1   +3c 2   =  23
จากระบบสมการ   นำมาเขียนในรูปเมทริกซ์   ได้เป็น     C  = V -1 Y 0   เห็นได้ชัดว่า   Vandermonde  determinant  จะครอบคลุมการแก้ของปัญหาต่างๆ   ตามที่กล่าวมา #
แต่ละกรณีข้างต้น   Vandermonde  matrix  เกี่ยวข้องกับปัญหาของการหาค่าสัมประสิทธิ์ของผลรวมเชิงเส้น   ในปัญหาพหุนามค่าสอดแทรก   ปัญหาค่าเริ่มต้นของสมการเชิงอนุพันธ์   และของสมการเชิงผลต่าง   สามารถหาสูตรของผลเฉลยที่เกี่ยวข้องกับเมทริกซ์   V(x 1 ,…,x n )  โดยตรง   โดยหลีกเลี่ยงการเกี่ยวข้องกับการใช้ผลรวมเชิงเส้น   (linear  combinations)
พิจารณาสมการเชิงอนุพันธ์   (12) หรือ   มีพหุนามลักษณะเฉพาะของสมการ
เมื่อแปลงเป็นระบบสมการอันดับหนึ่งโดย   กำหนด
เขียนในรูปเมทริกซ์   ได้เป็น   … .(18)   หรือ D Y   =  A Y   ….(19) เมื่อ   Y   เป็นเวกเตอร์ที่ประกอบด้วยสมาชิก     A   เป็นเมทริกซ์ขนาด   n  x  n   ซึ่งอยู่ทางขวาของสมการ   (18)
ผลเฉลยของรากบนสมการอันดับหนึ่ง   (18)   ทำได้โดยหาค่าเจาะจง   จากสมการ กระจายตัวกำหนดตามแถวที่   n  จะได้สมการ
สำหรับ   หาเวกเตอร์เจาะจง   C 1   จาก ดังนั้น
เลือก   c 1   =  1 จะได้   และ
ทำนองเดียวกัน 
ผลเฉลยทั่วไป   คือ
จัดเป็น …  (20) เมื่อ   =
เมื่อใช้เงื่อนไขค่าเริ่มต้น   D j y(0)  =  y j   ;  j  = 0,1,2,…,n -1   จะแทนด้วย   Y (0) =  Y 0     ….(21)   ทำให้ได้ว่า Y 0   =  VI C   =  V C   หรือ   C   =  V -1 Y 0   สุดท้ายจะได้ผลเฉลยหนึ่งเดียวของสมการ   (19)   และ   (21)   จะอยู่ในรูป       … . (22)
สังเกตว่า   ถ้า แล้ว ดังนั้น   … .(23)
ในทำนองเดียวกัน   จาก   (22 )   กำหนดเมทริกซ์   exponential      ดังนั้น   ผลเฉลยของปัญหาค่าเริ่มต้นของสมการเชิงอนุพันธ์   คือ     … . (24)
ตัวอย่าง   จงหาผลเฉลยของสมการ   วิธีทำ   พหุนามลักษณะเฉพาะของสมการคือ ดังนั้น     กำหนดให้   และ
ผลเฉลยของสมการคือ   นั่นคือ  และ   #
พิจารณาสมการเชิงผลต่าง   (17) L n {y j }+a n-1 L n-1 {y j }+….+a 1 L{y j }+a 0 {y j }= {0} จะเปลี่ยนรูปเป็นระบบสมการในวิธีทำนองเดียวกัน   โดยเราจะพิจารณาลำดับของเวกเตอร์ {y j } สมการ   ( 17)   จะกลายเป็น L{ Y j } = {A Y j }   ….(25) เมื่อ   A  คือ   เมทริกซ์ที่เคยกล่าวถึง เมื่อ   L{ Y j } = { Y j+1 }   แล้วสมการ   (25)   จะสมมูลกับ Y j+1  = A Y j   ….(26)
ในทำนองเดียวกัน   เมื่อใช้เงื่อนไขค่าเริ่มต้น   (0)  =  0   สุดท้ายผลเฉลยหนึ่งเดียวของสมการ   (26)   จะอยู่ในรูปประยุกต์ใช้   (23)   ได้ว่าผลเฉลยของปัญหาค่าเริ่มต้นของสมการเชิงผลต่างคือ     เมื่อ
ตัวอย่าง   พิจารณาสมการผลต่างสืบเนื่อง   y n+2   - 5y n+1  + 6 y n  =  0 ;  y 0   =   9  ,  y 1  = 2 วิธีทำ   พหุนามลักษณะเฉพาะของสมการ   คือ p(L)  =  L 2   + 5L+6 =  (L-2)(L-3) ดังนั้น     กำหนดให้   และ
ผลเฉลยของสมการคือ   นั่นคือ   y n  =  และ   y n+ 1  =   #

More Related Content

What's hot

เอกสารแคลคูลัส
เอกสารแคลคูลัสเอกสารแคลคูลัส
เอกสารแคลคูลัสkrurutsamee
 
ระบบสมการกำลังสอง
ระบบสมการกำลังสองระบบสมการกำลังสอง
ระบบสมการกำลังสองRitthinarongron School
 
ประวัติ แคลคูลัส
ประวัติ แคลคูลัสประวัติ แคลคูลัส
ประวัติ แคลคูลัสPloy Purr
 
การประยุกต์ของสมการเชิงเส้นตัวแปรเดียว
การประยุกต์ของสมการเชิงเส้นตัวแปรเดียวการประยุกต์ของสมการเชิงเส้นตัวแปรเดียว
การประยุกต์ของสมการเชิงเส้นตัวแปรเดียวeakbordin
 
ความสัมพันธ์เชิงฟังก์ชัน
ความสัมพันธ์เชิงฟังก์ชันความสัมพันธ์เชิงฟังก์ชัน
ความสัมพันธ์เชิงฟังก์ชันkrurutsamee
 
สูตรอนุพันธ์ของฟังก์ชัน อนินท์ญา
สูตรอนุพันธ์ของฟังก์ชัน อนินท์ญาสูตรอนุพันธ์ของฟังก์ชัน อนินท์ญา
สูตรอนุพันธ์ของฟังก์ชัน อนินท์ญาKanomwan Jeab
 
เฉลยอินทิเกรต
เฉลยอินทิเกรตเฉลยอินทิเกรต
เฉลยอินทิเกรตkrurutsamee
 
ระบบสมการเชิงเส้น
ระบบสมการเชิงเส้นระบบสมการเชิงเส้น
ระบบสมการเชิงเส้นkruthanapornkodnara
 
แบบฝึกทักษะเมทริกซ์ เล่ม 1 ระบบสมการเชิงเส้น เผยแพร่
แบบฝึกทักษะเมทริกซ์ เล่ม 1 ระบบสมการเชิงเส้น เผยแพร่แบบฝึกทักษะเมทริกซ์ เล่ม 1 ระบบสมการเชิงเส้น เผยแพร่
แบบฝึกทักษะเมทริกซ์ เล่ม 1 ระบบสมการเชิงเส้น เผยแพร่Chon Chom
 

What's hot (11)

การแก้ระบบสมการ
การแก้ระบบสมการการแก้ระบบสมการ
การแก้ระบบสมการ
 
เอกสารแคลคูลัส
เอกสารแคลคูลัสเอกสารแคลคูลัส
เอกสารแคลคูลัส
 
ระบบสมการกำลังสอง
ระบบสมการกำลังสองระบบสมการกำลังสอง
ระบบสมการกำลังสอง
 
ประวัติ แคลคูลัส
ประวัติ แคลคูลัสประวัติ แคลคูลัส
ประวัติ แคลคูลัส
 
การประยุกต์ของสมการเชิงเส้นตัวแปรเดียว
การประยุกต์ของสมการเชิงเส้นตัวแปรเดียวการประยุกต์ของสมการเชิงเส้นตัวแปรเดียว
การประยุกต์ของสมการเชิงเส้นตัวแปรเดียว
 
ความสัมพันธ์เชิงฟังก์ชัน
ความสัมพันธ์เชิงฟังก์ชันความสัมพันธ์เชิงฟังก์ชัน
ความสัมพันธ์เชิงฟังก์ชัน
 
สูตรอนุพันธ์ของฟังก์ชัน อนินท์ญา
สูตรอนุพันธ์ของฟังก์ชัน อนินท์ญาสูตรอนุพันธ์ของฟังก์ชัน อนินท์ญา
สูตรอนุพันธ์ของฟังก์ชัน อนินท์ญา
 
เฉลยอินทิเกรต
เฉลยอินทิเกรตเฉลยอินทิเกรต
เฉลยอินทิเกรต
 
ระบบสมการเชิงเส้น
ระบบสมการเชิงเส้นระบบสมการเชิงเส้น
ระบบสมการเชิงเส้น
 
ปริพันธ์
ปริพันธ์ปริพันธ์
ปริพันธ์
 
แบบฝึกทักษะเมทริกซ์ เล่ม 1 ระบบสมการเชิงเส้น เผยแพร่
แบบฝึกทักษะเมทริกซ์ เล่ม 1 ระบบสมการเชิงเส้น เผยแพร่แบบฝึกทักษะเมทริกซ์ เล่ม 1 ระบบสมการเชิงเส้น เผยแพร่
แบบฝึกทักษะเมทริกซ์ เล่ม 1 ระบบสมการเชิงเส้น เผยแพร่
 

Viewers also liked

MATLAB - Aplication of Arrays and Matrices in Electrical Systems
MATLAB - Aplication of Arrays and Matrices in Electrical SystemsMATLAB - Aplication of Arrays and Matrices in Electrical Systems
MATLAB - Aplication of Arrays and Matrices in Electrical SystemsShameer Ahmed Koya
 
9789740332985
97897403329859789740332985
9789740332985CUPress
 
เมทริกซ์ง่ายจะตาย
เมทริกซ์ง่ายจะตายเมทริกซ์ง่ายจะตาย
เมทริกซ์ง่ายจะตายAdisak1341
 
Math 1300: Section 4-6 Matrix Equations and Systems of Linear Equations
Math 1300: Section 4-6 Matrix Equations and Systems of Linear EquationsMath 1300: Section 4-6 Matrix Equations and Systems of Linear Equations
Math 1300: Section 4-6 Matrix Equations and Systems of Linear EquationsJason Aubrey
 
systems of linear equations & matrices
systems of linear equations & matricessystems of linear equations & matrices
systems of linear equations & matricesStudent
 
Unit viii
Unit viiiUnit viii
Unit viiimrecedu
 
system linear equations and matrices
 system linear equations and matrices system linear equations and matrices
system linear equations and matricesAditya Vaishampayan
 
เมทริกซ์ (Matrix)
เมทริกซ์ (Matrix)เมทริกซ์ (Matrix)
เมทริกซ์ (Matrix)K'Keng Hale's
 

Viewers also liked (17)

Dk
DkDk
Dk
 
43040989
4304098943040989
43040989
 
เมทริกซ์
เมทริกซ์เมทริกซ์
เมทริกซ์
 
MATLAB - Aplication of Arrays and Matrices in Electrical Systems
MATLAB - Aplication of Arrays and Matrices in Electrical SystemsMATLAB - Aplication of Arrays and Matrices in Electrical Systems
MATLAB - Aplication of Arrays and Matrices in Electrical Systems
 
9789740332985
97897403329859789740332985
9789740332985
 
Unit 1 matrix
Unit 1 matrixUnit 1 matrix
Unit 1 matrix
 
Matrix1
Matrix1Matrix1
Matrix1
 
เมทริกซ์ง่ายจะตาย
เมทริกซ์ง่ายจะตายเมทริกซ์ง่ายจะตาย
เมทริกซ์ง่ายจะตาย
 
Math 1300: Section 4-6 Matrix Equations and Systems of Linear Equations
Math 1300: Section 4-6 Matrix Equations and Systems of Linear EquationsMath 1300: Section 4-6 Matrix Equations and Systems of Linear Equations
Math 1300: Section 4-6 Matrix Equations and Systems of Linear Equations
 
Addition matrix
Addition matrixAddition matrix
Addition matrix
 
เมทริกซ์...
เมทริกซ์...เมทริกซ์...
เมทริกซ์...
 
systems of linear equations & matrices
systems of linear equations & matricessystems of linear equations & matrices
systems of linear equations & matrices
 
Unit viii
Unit viiiUnit viii
Unit viii
 
ระบบสมการเชิงเส้นและเมทริกซ์
ระบบสมการเชิงเส้นและเมทริกซ์ระบบสมการเชิงเส้นและเมทริกซ์
ระบบสมการเชิงเส้นและเมทริกซ์
 
system linear equations and matrices
 system linear equations and matrices system linear equations and matrices
system linear equations and matrices
 
เมทริกซ์ (Matrix)
เมทริกซ์ (Matrix)เมทริกซ์ (Matrix)
เมทริกซ์ (Matrix)
 
Matrix53
Matrix53Matrix53
Matrix53
 

Similar to 43040989[1] (20)

คณิตศาสตร์ม.34
คณิตศาสตร์ม.34คณิตศาสตร์ม.34
คณิตศาสตร์ม.34
 
คณิตศาสตร์ม.33
คณิตศาสตร์ม.33คณิตศาสตร์ม.33
คณิตศาสตร์ม.33
 
ตัวกำหนด(Determinant)
ตัวกำหนด(Determinant)ตัวกำหนด(Determinant)
ตัวกำหนด(Determinant)
 
คำตอบของระบบสมการเชิงเส้น
คำตอบของระบบสมการเชิงเส้นคำตอบของระบบสมการเชิงเส้น
คำตอบของระบบสมการเชิงเส้น
 
4339
43394339
4339
 
Contraction Mapping
Contraction MappingContraction Mapping
Contraction Mapping
 
9789740331131
97897403311319789740331131
9789740331131
 
1.pdf
1.pdf1.pdf
1.pdf
 
บทที่ 2 อนุกรม
บทที่ 2 อนุกรมบทที่ 2 อนุกรม
บทที่ 2 อนุกรม
 
Sequence1
Sequence1Sequence1
Sequence1
 
Pre 7-วิชา 2
Pre  7-วิชา 2Pre  7-วิชา 2
Pre 7-วิชา 2
 
การแก้อสมการ
การแก้อสมการการแก้อสมการ
การแก้อสมการ
 
ระบบสมการเชิงเส้น
ระบบสมการเชิงเส้นระบบสมการเชิงเส้น
ระบบสมการเชิงเส้น
 
9789740333005
97897403330059789740333005
9789740333005
 
9789740333005
97897403330059789740333005
9789740333005
 
ฟังก์ชัน
ฟังก์ชันฟังก์ชัน
ฟังก์ชัน
 
Expo
ExpoExpo
Expo
 
Expo
ExpoExpo
Expo
 
Expo
ExpoExpo
Expo
 
Expo
ExpoExpo
Expo
 

43040989[1]

  • 2.     จัดทำโดย   นางสาว สิริรัตน์ ตุ้นสกุล รหัสประจำตัว 43040989     อาจารย์ที่ปรึกษา อาจารย์ กรรณิกา คงสาคร   เสนอ อาจารย์ พัชรี เลิศวิจิตรศิลป์
  • 3. เมื่อเราเรียนพีชคณิตเชิงเส้น (linear algebra) เรามักจะพบเอกลักษณ์ที่เรียกว่า Vandermonde determinant ในรูป = Vandermonde Matrix  
  • 4. Vandermonde Matrix ตัวอย่าง  det = (4-2)(4-3)(3-2) = (2)(1)(1) = 2  det = (-1-(-4))(-1-(-3))(-1-(-2)) (-2-(-4))(-2-(-3))(-3-(-4)) = (3)(2)(1)(2)(1)(1) = 12
  • 5. ในกรณีทั่วไปนิยามเมทริกซ์ที่เรียก Vandermonde matrix เป็น … (1) เมื่อ n เป็นจำนวนเต็มบวกและ n 2 … (2)
  • 6. พิสูจน์ กรณี n = 2 เห็นได้ชัดเจนว่า … .(3) สมมติให้ เมื่อ k เป็นจำนวนเต็มบวกใด ๆ ต้องการแสดงว่า det V (x 1 ,…x k ,x k+1 ) เป็นจริง เป็นจริง
  • 7. det V (x,…x k ,x k+1 ) = det พิจารณา … (4)
  • 8. เมื่อกระจายตามหลักที่ 1 ค่าของ det V(x,…,x k ,x k+1 ) จะเป็นพหุนามดีกรี k ใน x และถ้าแทน x ด้วย จะเห็นว่า ค่าของตัวกำหนด (determinant) เป็นศูนย์ ดังนั้นสามารถ เขียนได้ว่า det V(x,…,x k ,x k+1 ) = A(x-x 2 ) (x-x 3 )…(x-x k ) (x-x k+1 ) ….(5)
  • 9. เมื่อ A เป็นค่าคงที่ จาก (5) จะเห็นว่า A เป็นสัมประสิทธิ์ของ x k ดังนั้นจาก (4) ได้ว่า A = = det V(x 2 ,…,x k+1 ) = (-1) k สรุปว่า detV= (x-x 2 )(x-x 3 )…(x-x k )(x-x k+1 ) =
  • 10. เมื่อแทน x ด้วย x 1 det V (x 1 ,…x k ,x k+1 ) = (x 1 -x 2 ) (x 1 -x 3 )…(x 1 -x k ) (x 1 -x k+1 ) = = โดยหลักการอุปนัยทางคณิตศาสตร์ ได้ว่า (2) เป็นจริงทุก ๆ n ที่เป็นสมาชิกของจำนวนเต็มบวกใด ๆ
  • 11. เรามักจะพบ Vandermonde matrix ในปัญหาดังต่อไปนี้ 1. การสร้างพหุนามค่าสอดแทรก (polynomial interpolation) 2 . ปัญหาค่าเริ่มต้นของ สมการเชิงอนุพันธ์ (differential equation initial value problem) และ 3. การสร้างลำดับโดยกำหนดจากความสัมพันธ์เวียนบังเกิด (recursively defined sequences) ในที่นี้จะกล่าวถึงเพียงปัญหาทั้ง 3 อย่างที่กล่าวไว้แล้ว ข้างต้น และบทบาทของ Vandermonde matrix และเพื่อไม่ให้เกิดความสับสน จะเขียน V แทน V
  • 12. 1. พหุนามค่าสอดแทรก (Polynomial interpolation) กำหนดให้พหุนามดีกรี n-1 ผ่านจุด (x 1 , y 1 ), (x 2 ,y 2 ),….,(x n ,y n ) ต่างกัน n จุด เขียนในรูป q(x) = ….(6) สัมประสิทธิ์ c i หาได้จากระบบสมการ q(x j ) = y j ; j = 1, 2 ,…,n
  • 13. เมื่อแทนค่า j = 1, 2,…,n ในพหุนาม q(x) จะได้ระบบสมการดังนี้ . . . . . . = y n = y 1 = y 2 … (7)
  • 14. จากระบบสมการ สามารถนำมาเขียนในรูปเมทริกซ์ ดังนี้ = … (8) สังเกตว่า เมทริกซ์ สัมประสิทธิ์ จะเป็นตัวสลับเปลี่ยน (transposed) ของ Vandermonde matrix และ ตัวกำหนด (determinant) ของเมทริกซ์ สัมประสิทธิ์ของ (7) จะเกี่ยวข้องกับเอกลักษณ์ (2) เห็นได้ชัดว่าเมื่อ x i ต่างกันหมด ตัวกำหนด (determinant) จะไม่เท่ากับศูนย์ สัมประสิทธิ์ของ q มีเพียงหนึ่งเดียว
  • 16. เมื่อแทน x ใน หลักสุดท้ายด้วย x i จะได้ Q( x i ) = det
  • 17. นำหลักสูตรท้ายลบด้วย หลักที่ i จะได้ว่าสมาชิกในหลักสุดท้าย เป็น 0 ยกเว้น สมาชิกตัวสุดท้าย มีค่าเป็น -y i และ Q( x i ) = det = -y i det V(x 1 ,…,x n ) หรือ y i = - ….(10)
  • 18. สิ่งนี้เป็นจริงสำหรับทุก i = 1, 2, 3…,n และเพราะว่า q(x i ) = y i ดังนั้นจะได้ว่า q(x) = ….(11) ในที่นี้ Vandermonde determinant มีความสำคัญอย่างเห็นได้ชัด ในการสร้างพหุนามค่าสอดแทรก (polynomial interpolation) ผ่านจุดต่างกัน n จุด
  • 19. กำหนดให้พหุนามกำลัง 2 ที่ผ่านจุด (-3, 4), (0, 1), (2, 9) ตัวอย่าง คือ q(x) = เมื่อแทนค่า (x 1 , y 1 ) =(-3,4) , (x 2 y 2 ) = (0,1) และ (x 3 , y 3 ) = (2,9) ลงในสมการ จะได้ = 4 = 1 = 9
  • 20. จากระบบสมการ สามารถเขียนในรูปเมทริกซ์ ดังนี้ V T C = Y = det V(x 1 ,x 2 ,x 3 ) = det = (2-(-3)) (0-(-3)) (2-0) = (5) (3) (2) = 30
  • 21. Q(x) = det = - จะได้ Q(x) = -30 + (-60)x -30 x 2   จาก (11) ; q(x) =   ดังนั้น q(x) = 1 + 2x + x 2 จาก (9) ; กำหนดให้ #
  • 22. 2. ปัญหาค่าเริ่มต้นของสมการเชิงอนุพันธ์ (Differential equation initial value problems) พิจารณาสมการเชิงอนุพันธ์ … .(12) เมื่อ a 0 ,a 1 ,…a n เป็นค่าคงที่ และ D แทนการหาอนุพันธุ์เทียบกับ t พร้อมด้วยเงื่อนไขเริ่มต้น D j y(0) = y j ; j = 0, 1, 2,…,n-1 ….(13) สมการ (12) มีพหุนามลักษณะเฉพาะ ( characteristic polynomial)
  • 23. จากสมการ (12) จะมีผลเฉลย y i = ; i = 1, 2,…,n และเมื่อ ผลเฉลยทั้ง n ผลเฉลย จะเป็นอิสระเชิงเส้น ดังนั้น ผลรวมเชิงเส้น (linear combinations) ของ y i = คือ y = เป็นผลเฉลยของ (12) ด้วย Dy เมื่อแทนเงื่อนไขเริ่มต้นจาก (13) จะได้ระบบสมการ = y j ; j = 0,1,2,…,n-1 และ …
  • 24. ระบบสมการนี้สามารถเขียนใหม่ ในรูปเมทริกซ์ ได้เป็น = V C = Y …(14) เมื่อ V = , C = , Y = ถ้า x i ต่างกัน ผลเฉลยของ (14) มีหนึ่งเดียว จะเห็นว่า Vandermonde matrix มีบทบาทในการหาค่าคงที่ C ของผลเฉลยของปัญหา
  • 25. ตัวอย่าง = 0 ; y 0 = 1,y 1 = 9, y 2 = 17 ( D 3 - 3D 2 – D + 3 )y = 0 พหุนามลักษณะเฉพาะของสมการคือ p(D) = D 3 - 3D 2 – D + 3 = (D + 1)(D – 1)(D – 3) วิธีทำ เมื่อแทนเงื่อนไข เริ่มต้น (13) จะได้ ผลเฉลย คือ = 1 = 9 =17
  • 27. 3. ลำดับที่กำหนดโดยความสัมพันธ์เวียนบังเกิด (Recursively defined sequences ) ให้ เป็น n พจน์แรกของลำดับที่มีความสัมพันธ์กันตามสมการ … . (15) เมื่อ a i ไม่ขึ้นกับ k จะเรียกลำดับนี้ว่า recurrent sequence ตัวอย่างของลำดับนี้ที่รู้จักกันดี คือ Fibonaci sequence ซึ่งเริ่มจาก 0,1,1,2,3,… และแต่ละพจน์จะเป็นผลรวมของ 2 พจน์ ที่อยู่ข้างหน้า
  • 28. ในอีกทางหนึ่ง เรากำหนดให้ {y j } เป็นลำดับที่มี n + 1 พจน์ ซึ่งสอดคล้องกับสมการในรูปแบบข้างต้นเป็น … . (16) ซึ่ง y 0 , y 1 ,y 2 , …, y n-1 เป็นค่าเริ่มต้นที่กำหนดไว้แน่นอน สมการที่ (16) จะเรียกว่าสมการเชิงผลต่าง (difference equations) และสมการนี้เป็นสมการที่สำคัญในการสร้างแบบจำลองปัญหาต่าง ๆ
  • 29. สมการ ( 16 ) หาคำตอบได้โดยการให้ y j อยู่ในรูปฟังก์ชันของ j ซึ่งเหมือนกับที่กล่าวมาในสมการเชิงอนุพันธ์ กำหนดตัวดำเนินการ L โดยที่ L {y j } = {y j+1 } , j=0,1,2,…   เรียกตัวดำเนินการนี้ว่า ตัวดำเนินการเลื่อน (Shifting Operator) ซึ่งเลื่อนลำดับ y 0 , y 1 , y 2 ,… ไปทางซ้ายเป็นลำดับ y 1 , y 2 , y 3 ,… สมการ (16) เขียนใหม่ได้เป็น   L n {y j }+ a n-1 L n-1 {y j }+…+a 1 L{y j }+a 0 L{y j }={0}   ….(17)
  • 30. ซึ่งพหุนามลักษณะเฉพาะของสมการคือ   p(L) = L n +a n-1 L n-1 +…+ a 0   = (L-x 1 )(L-x 2 )…(L-x n )   ถ้า x 1 , x 2 ,…, x n ต่างกันหมด ผลรวมเชิงเส้นทั้งหมดของลำดับนี้ จะเป็นผลเฉลยของสมการ (17) ดังนั้นผลเฉลยทั่วไปของ (17) คือ    
  • 33. ตัวอย่าง พิจารณาสมการผลต่างสืบเนื่อง y n+2 - 5y n+1 + 6 y n = 0 ; y 0 = 9 , y 1 = 23 เขียนในรูปตัวดำเนินการ L ได้เป็น (L 2 – 5L + 6)y n = 0 พหุนามลักษณะเฉพาะของสมการ คือ p(L) = L 2 + 5L+6 = (L-2)(L-3) ดังนั้นผลเฉลย คือ y n = c 1 2 n + c 2 3 n เมื่อแทนเงื่อนไขเริ่มต้น จะได้ c 1 + c 2 = 9 2c 1 +3c 2 = 23
  • 34. จากระบบสมการ นำมาเขียนในรูปเมทริกซ์ ได้เป็น   C = V -1 Y 0 เห็นได้ชัดว่า Vandermonde determinant จะครอบคลุมการแก้ของปัญหาต่างๆ ตามที่กล่าวมา #
  • 35. แต่ละกรณีข้างต้น Vandermonde matrix เกี่ยวข้องกับปัญหาของการหาค่าสัมประสิทธิ์ของผลรวมเชิงเส้น ในปัญหาพหุนามค่าสอดแทรก ปัญหาค่าเริ่มต้นของสมการเชิงอนุพันธ์ และของสมการเชิงผลต่าง สามารถหาสูตรของผลเฉลยที่เกี่ยวข้องกับเมทริกซ์ V(x 1 ,…,x n ) โดยตรง โดยหลีกเลี่ยงการเกี่ยวข้องกับการใช้ผลรวมเชิงเส้น (linear combinations)
  • 36. พิจารณาสมการเชิงอนุพันธ์ (12) หรือ มีพหุนามลักษณะเฉพาะของสมการ
  • 38. เขียนในรูปเมทริกซ์ ได้เป็น   … .(18)   หรือ D Y = A Y ….(19) เมื่อ Y เป็นเวกเตอร์ที่ประกอบด้วยสมาชิก A เป็นเมทริกซ์ขนาด n x n ซึ่งอยู่ทางขวาของสมการ (18)
  • 39. ผลเฉลยของรากบนสมการอันดับหนึ่ง (18) ทำได้โดยหาค่าเจาะจง จากสมการ กระจายตัวกำหนดตามแถวที่ n จะได้สมการ
  • 40. สำหรับ หาเวกเตอร์เจาะจง C 1 จาก ดังนั้น
  • 41. เลือก c 1 = 1 จะได้ และ
  • 44. จัดเป็น … (20) เมื่อ =
  • 45. เมื่อใช้เงื่อนไขค่าเริ่มต้น D j y(0) = y j ; j = 0,1,2,…,n -1 จะแทนด้วย   Y (0) = Y 0 ….(21)   ทำให้ได้ว่า Y 0 = VI C = V C หรือ C = V -1 Y 0   สุดท้ายจะได้ผลเฉลยหนึ่งเดียวของสมการ (19) และ (21) จะอยู่ในรูป   … . (22)
  • 46. สังเกตว่า ถ้า แล้ว ดังนั้น … .(23)
  • 47. ในทำนองเดียวกัน จาก (22 ) กำหนดเมทริกซ์ exponential     ดังนั้น ผลเฉลยของปัญหาค่าเริ่มต้นของสมการเชิงอนุพันธ์ คือ   … . (24)
  • 48. ตัวอย่าง จงหาผลเฉลยของสมการ วิธีทำ พหุนามลักษณะเฉพาะของสมการคือ ดังนั้น   กำหนดให้ และ
  • 49. ผลเฉลยของสมการคือ นั่นคือ และ #
  • 50. พิจารณาสมการเชิงผลต่าง (17) L n {y j }+a n-1 L n-1 {y j }+….+a 1 L{y j }+a 0 {y j }= {0} จะเปลี่ยนรูปเป็นระบบสมการในวิธีทำนองเดียวกัน โดยเราจะพิจารณาลำดับของเวกเตอร์ {y j } สมการ ( 17) จะกลายเป็น L{ Y j } = {A Y j } ….(25) เมื่อ A คือ เมทริกซ์ที่เคยกล่าวถึง เมื่อ L{ Y j } = { Y j+1 } แล้วสมการ (25) จะสมมูลกับ Y j+1 = A Y j ….(26)
  • 51. ในทำนองเดียวกัน เมื่อใช้เงื่อนไขค่าเริ่มต้น (0) = 0 สุดท้ายผลเฉลยหนึ่งเดียวของสมการ (26) จะอยู่ในรูปประยุกต์ใช้ (23) ได้ว่าผลเฉลยของปัญหาค่าเริ่มต้นของสมการเชิงผลต่างคือ     เมื่อ
  • 52. ตัวอย่าง พิจารณาสมการผลต่างสืบเนื่อง y n+2 - 5y n+1 + 6 y n = 0 ; y 0 = 9 , y 1 = 2 วิธีทำ พหุนามลักษณะเฉพาะของสมการ คือ p(L) = L 2 + 5L+6 = (L-2)(L-3) ดังนั้น   กำหนดให้ และ
  • 53. ผลเฉลยของสมการคือ นั่นคือ y n = และ y n+ 1 = #

Editor's Notes

  1. 12