SlideShare a Scribd company logo
1 of 56
MATRİSLER ve DETERMİNANTLAR



Öğretmenin :
Adı Soyadı :



                        devam etmek için tıklayınız
MATRİSLER


DETERMİNATLAR



                devam etmek için tıklayınız
Tanım: m,n ∈ N+ için (i=1,2,3...,m; j=1,2,3...,n) olmak üzere,
aij reel sayılarından oluşturulan;

   a11 a12 ... a1j ... a1n
   a21 a22 ... a2j ... a2n
    .     .      .      .

    .     .      .      .

    .     .      .      .
                                      i. satır
   ai1 ai2 ... aij ... ain       tablosuna, m x n biçiminde
                                 matris denir.
    .     .      .      .
                                                                    1
    .     .      .      .

   am1 am2 ... sütun
            j. amj ..amn                          devam etmek için tıklayınız
   A matrisindeki her sayıya,matrisin elemanı yada
    bileşeni ve aij elemanındaki i sayısına indis, j sayısına
    da ikinci indis denir. aij elemanı, A matrisinin i. satır ile
    j. sütunun kesim noktasında bulunur. Tablo biçiminde
    gösterilen A matrisine kısaca A= [aij]m x n şeklinde
    gösterilir. Burada, m matrisin sayısını, n de sütun
    sayısını gösterir.
   A matrisinin, ai1 ai2 ... aij ... ain elemanlarına i.satır
    elemanları; ai1 ai2 ... aij ... ain elemanlarına da j.sütun
                                                                          2
    elemanları denir.
                                                        devam etmek için tıklayınız
Satır Matris
Tanım:       A= [aij]m x n matrisinin her satırına, satır matrisi denir.


B1 = [a11 a12 ... a1n] (1.satır matrisi)
B2 = [a21 a22 ... a2n] (2.satır matrisi)
.      .     .       .
.      .     .       .
.      .     .       .
Bm = [am1 am2 ... amn] (m.satır matrisi)
                                                     B1 
                                                    B 
    A matrisi satır               A= [aij]m x n =
                                                     2
                                                     .  şeklinde             3
    matrisine bağlı olarak,                           gösterilir.
                                                     . 
                                                     Bm 
                                                          devam etmek için tıklayınız
Sütun Matris
Tanım: A= [aij]m x n     matrisinin her sütununa, sütun matrisi denir.

        a11      a12             a1n        A1 :1.satır matrisi
        a21      a12             a2 n       A2 : 2.satır matrisi
  A1 =   , A2 =   ,......, An =             ...
        ....     ....            ....       ...
        am1 
                 am 2 
                                   amn 
                                                An : n.satır matrisi


       A matrisi sütun matrisine bağlı olarak ,
                                                                            4
       A= [aij]m x n = [A1 A2 A3 ... An] şeklinde gösterilir.
                                                          devam etmek için tıklayınız
Kare Matris
Tanım: n x n tipindeki A= [aij]m x n   matrisine, n. basamaktan
kare matris denir.
     Örneğin;



   3 − 4           matrisi , 2.sıradan bir kare matrisidir.
   1 5 
        
                                                                       5
                                                     devam etmek için tıklayınız
Sıfır Matrisi
Tanım: Bütün elemanları sıfır olan matrise,sıfır matrisi denir
ve O harfi ile gösterilir.
     Örneğin;



0 0 0 matrisi , 2x3tipinde bir sıfır matristir.
0 0 0 
       2 x3
                                                                    6
                                                  devam etmek için tıklayınız
Asal Köşegen , Yedek Köşegen
Tanım : A= [aij]n x n kare matrisine a11,a22,a33,...,ann elemanlarının
oluşturduğu köşegene, asal köşegen; an1,a(n-1)2,...,a1n terimlerinin
oluşturduğu köşegene, yedek köşegen denir.
      Örneğin;
                                          a11,a22,a33 : asal köşegen




     a11         a12    a13             a31,a22,a13 : yedek köşegen




    a          a22          
                         a23 
     21
    a31
               a32      a33 
                             
                                                                                           7
Yedek köşegen                Asal köşegen
                                                                         devam etmek için tıklayınız
Köşegen Matris
Tanım: A= [aij]n x n kare matrisinde asal köşegen üzerindeki
elemanların sıfır ise, bu tip kare matrise, köşegen matris denir.
     Örneğin;

       3 0 0 
       0 − 4 0              matrisi, 3.sıradan bir köşegen
                            matrisidir.
       0 0 0
              
                                                                       8
                                                     devam etmek için tıklayınız
Skalar Matris
Tanım: A= [aij]n x n köşegen matrisinde a11 = a22 = a33 ...= ann = k
ise,(k ∈ R) bu matrise, skalar matris denir.
      Örneğin;


       5 0             matrisi, 2.sıradan bir skalar matristir.

       0 5 
           
                                                                        9
                                                      devam etmek için tıklayınız
Birim Matris
Tanım: Asal köşegen üzerindeki elemanları bir, diğer
elemanları sıfır olan kare matrise, birim matris denir. n x n
tipindeki bir birim matris In ile gösterilir.
     Örneğin;

     1       0     0    0
     0       1     0     
                         0
                                    matrisi , 4.sıradan bir birim

I4 =                               matrisidir. I4 ile gösterilir.

     0       0     1    0
                                                                    10
     0       0     0    1
                                 (asal köşegen)       devam etmek için tıklayınız
İKİ MATRİSİN EŞİTLİĞİ

Tanım: Tipleri aynı ve karşılıklı elemanları eşit olan matrisler,
eşit matrisler denir.
  ∀ (i, j) ∈ M x N için, aij = bij ⇔ [aij]m x n = [bij]m x n

  ÖRNEK:
   5a    3a + 2b                             4 x
A=                               ve       B=    
  a + 2b
              b
            5                                 y 2


                                                     x                         11
                  olmak üzere, A = B ise               kaçtır ?
                                                     y
                                                               devam etmek için tıklayınız
 5a     3a + 2b  4 x  matrislerinin
ÇÖZÜM : A = B ⇒                 =    
                 a + 2b     b
                           5   y 2 eşitliğinden,

  5a = 4, 5b = 2 , 3a + 2b = x ,a + 2b = y olduğundan

  5a = 22
                          ⇒ 5a = 52b den,a =2b olur. Bulunan değer
  5b = 2 ⇒ 52b = 22       x/y de yerine yazılırsa;

    x 3(2b) + 2b 8b
      =         =    = 2 bulunur.                                       12
    y   2b + 2b   4b
                                                        devam etmek için tıklayınız
MATRİSLERDE TOPLAMA İŞLEMİ
 Tanım: A= [aij]m x n ve B= [bij]m x n matrisleri verilmiş olsun.
 A + B = [aij]m x n + [bij]m x n= A= [aij+ bij]m x n matrisine, A ve B
 matrislerinin toplamı denir.

  O halde, matrisleri toplarken sadece karşılıklı elemanlar toplanır.
   ÖRNEK:         A matrisi, (m+1) x 2 ; B matrisi, (n+1)x(p-2) ve A+B
                  matrisi 3 x k biçimindeyse; (m+p+k) kaçtır?
   ÇÖZÜM: İki matrisin toplanabilmesi için tipleri aynı olmalı idi.
          Buna göre;
m+1 = n+1     ∧     p-2 = 2      ⇒        m=n      ∧     p=4
3xk = (m+1)x 2 den m+1 = 3            ∧     k=2
                                                                         13
m =n 2 ,    p=4 ,       k = 2 olmalıdır. m+p+k = 2+4+2 = 8 dir.için tıklayınız
                                                                devam etmek
MATRİSİN TOPLAMA İŞLEMİNE GÖRE TERSİ
 Tanım: A= [aij]m x n matrisi verilmiş olsun.
  - A= [aij]m x n matrisine, A= [aij]m x n matrisinin toplamı işlemine göre
  tersi denir.
       Örneğin;


    − 4 1 3 
 A=                    matrisinin toplama işlemine göre tersi,
     2 5 − 6

       2 − 1 − 3
      − 4 − 5 6 
                
                         matrisidir.                                       14
                                                           devam etmek için tıklayınız
TOPLAMA İŞLEMİNİN ÖZELLİKLERİ

 1.   Matrisler kümesinde toplama işleminin değişme özelliği vardır.


  A = [aij]m x n ve B = [bij]m x n matrisleri için;

  A+B = [aij]m x n + [bij]m x n
       = [aij+ bij]m x n = [bij + aij]m x n
       = [bij]m x n + [aij]m x n
       =B+A
                                                                      15
                                                      devam etmek için tıklayınız
TOPLAMA İŞLEMİNİN ÖZELLİKLERİ

 2.   Matrisler kümesinde toplama işleminin birleşme özelliği vardır.


  A = [aij]m x n , B = [bij]m x n C = [cij]m x n matrisleri için;

  A+(B+C) = [aij]m x n + ( [bij]m x n + [cij]m x n )
          = [aij]m x n + [bij + cij]m x n = [aij+ (bij + cij)]m x n
          = [(aij+ bij) + cij]m x n = [aij + bij ]m x n + [cij]m x n
          = (aij]m x n + [ [bij]m x n ) + [cij]m x n
                                                                        16
        = (A+B) + C olur.                               devam etmek için tıklayınız
TOPLAMA İŞLEMİNİN ÖZELLİKLERİ

 3.   Sıfır matrisi toplama işleminin etkisiz elemanıdır.

  A = [aij]m x n ve O = [O]m x n matrisleri için;

  A+O = [aij]m x n + [O]m x n = [aij+ O]m x n = [aij]m x n = A

  O + A = [O]m x n + [aij]m x n = [O + aij]m x n = [aij]m x n = A dır.
                                                                       17
                                                       devam etmek için tıklayınız
TOPLAMA İŞLEMİNİN ÖZELLİKLERİ
 4.. A = [aij]m x n matrisinin toplama işlemine göre ters matrisi,
 -A = [aij]m x n matrisidir.


   A = [aij]m x n ve B = [bij]m x n matrisleri için;

   A+(-A) = [aij]m x n + [-aij]m x n = [aij - aij]m x n = [0ij]m x n
   A+(-A) = [-aij]m x n + [aij]m x n = [- aij+aij]m x n = [0ij]m x n dir.

                                                                          18
                                                          devam etmek için tıklayınız
İki Matrisin Farkı
Tanım: A = [aij]m x n ve B = [bij]m x n matrislerinin farkı,
A - B = A +(-B) = [aij]m x n + [-bij]m x n = [aij - bij]m x n dir.




                                                                              19
                                                              devam etmek için tıklayınız
MATRİSLERİN SKALARLA ÇARPIMI
Tanım: k skalar sayısı ve A= [aij]m x n matrisi verilmiş olsun.
k.A = k. [aij]m x n = A= [k.aij]m x n matrisine, k skalar sayısı ile A
matrisinin çarpımı denir.

C bir cisim olmak üzere, bu cismin elemanlarına skalar denir.
 ÖRNEK:         2     − 3
                4         matrisi ve k = 2 sayısı için, k . A matrisini bul.
                        1 
                
 ÇÖZÜM:           2 − 3  2.(2) − 3(2)  4 − 6 bulunur.
            = 2.        =  4.(2) 1.(2)  =  8 2 
                 4 1                           
                                                                            20
                                                            devam etmek için tıklayınız
SKALARLA ÇARPMANIN ÖZELLİKLERİ
 Teorem:         Bir C cismindeki üç skalar sayı; k,k1,k2 olsun. Her
 A = [aij]m x n ve B = [bij]m x n matrisleri için;

 • k . (A+B) = k . A + k . B

 • (k1+k2) . A = k1 . A + k2 . A

 • k1 .(k2 . A) = (k1. k2) . A
                                                                        21
                                                        devam etmek için tıklayınız
MATRİSLERDE ÇARPMA İŞLEMİ
Tanım: İki matrisin çarpılabilmesi için 1.matrisin sütun
sayısı,2.matrisin satır sayısına eşit olmalıdır. A= [aij]m x n ve
B= [bij]m x n olmak üzere;
                         n
  elemanları cik =      Σ
                        j =1
                               a ij . b   jk
                                               = ai1 .b1k +ai2 . b2k + ... +ain . bnk
 toplamıyla bulunan C=[cik]mxp matrisine, A ve B matrislerinin
 çarpımı denir ve Cmxp = Amxp . Bmxp şeklindedir.


  Buna göre,A . B matrisinin i.satır j.sütun elemanı c jk ise, bu eleman Bi
  satır vektörü ile Aj sütun vektörünün skalar çarpımıdır. O halde birinci
  matrisin her satırı, ikinci matrisin her sütununa karşılık gelen
  elemanlarıyla çarpılıp toplanır.
                                                                                      22
                                                                      devam etmek için tıklayınız
MATRİSTE ÇARPMA İŞLEMİNİN ÖZELLİKLERİ
 1. Çarpma işleminin değişme özelliği yoktur. A . B    ≠ B.A
 2. A ≠ O ve B ≠ O olduğu halde, A . B = O olabilir.
     Örneğin;

          2 − 1               1 1
      A=              ve   B=            olup;
         − 2 1                2 2

          2− 2     2 − 2   0 0
   A.B =                  =  0 0         dır.                    23
          − 2 + 2 − 2 + 2       
                                                     devam etmek için tıklayınız
MATRİSTE ÇARPMA İŞLEMİNİN ÖZELLİKLERİ

 3. A . O = 0 . A = 0 dır. Buna göre,sıfır matrisi çarpma işleminde
 yutan elemandır.




 4. Birim matris çarpma işleminin etkisiz elemanıdır.
 I birim matris olmak üzere, A . I = I . A = A dır.

                                                                      24
                                                      devam etmek için tıklayınız
MATRİSTE ÇARPMA İŞLEMİNİN ÖZELLİKLERİ
 5. Matrislerde çarpma işleminin birleşme özelliği vardır.
 A = [aij]m x n ve B = [bjk]n x p , C = [cjk]p x r olmak üzere ;
 A.(B .C) = (A .B) . C dir.

 6.   Matrislerde çarpma işleminin dağılma özelliği vardır.

 a. Matrislerde çarpma işleminin toplama işlemi üzerine soldan
 dağılma özelliği;

  A = [aij]m x n ve B = [bjk]n x p , C = [cjk]n x p olmak üzere ;
                                                                         25
      A.(B +C) = A .B + A . C dir.
                                                         devam etmek için tıklayınız
MATRİSTE ÇARPMA İŞLEMİNİN ÖZELLİKLERİ
 b. Matrislerde çarpma işleminin toplama işlemi üzerine sağdan
 dağılma özelliği;

 A ve B matrisleri m x n türünde, C matrisi n x p türünde
 iseler,
   (A +B) C . = A .C + B . C    olur.

 7. A  = [aij]m x n ve B = [bjk]n x p ve k = R sayı ise, k.(A.B)=A.
 (k.B)=(k.A).B dir.
                                                                            26
                                                            devam etmek için tıklayınız
8. A ≠ O ve A . B = A . C       iken, B = C olmayabilir.

           3      2      1 3      3 1 
                    , B = 4 1, C = 1 4
ÖRNEK:
           6      4
                                       
matrisleri veriliyor. A . B= A . C olduğunu gösterelim.

ÇÖZÜM:
          3        2  1 3  11           11        1 1
  A.B=              . 4 1 =  22             = 11.  2 2
          6        4                    22            
          3        2 3 1   11           11        1 1
  A . C = 6         .1 4 =  22
                    4                      22 = 11.  2 2
                                                                         27
O halde, A . B = A .C dir.dikkat edilirse, A . B = A .C iken B ≠ C dir.

                                                              devam etmek için tıklayınız
Kare Matrisin Kuvveti
Tanım: n.sıradan bir A kare matrisi verilmiş olsun. K ∈N+
olmak üzere; A0=In , A1=A , A2= A . A ,A3=A.A2 ,...,Ak=A.Ak-1 dir.
     Örnek; n.sıradan A ve B kare matrisleri için, A2 - B2 =
      (A-B).(A+B) eşitliği doğru olmayabilir. Açıklayalım.

     Çözüm; (A-B).(A+B) = A . A + A . B - B . A - B . B
                            = A2 + A.B-B.A - B2 dir.

 Matrislerde çarpma işleminin değişme özelliği olmadığından,A.B=B.A
 yazılamaz. Bu nedenle A2 - B2 = (A-B).(A+B) ifadesi doğru
 olmayabilir. Aynı şekilde,(A+B)2=A2+2AB+B2 eşitliği de
                                                                       28
 doğru değildir.
                                                       devam etmek için tıklayınız
MATRİSİN ÇARPMA İŞLEMİNE GÖRE TERSİ
 Tanım: n.sıradan bir A matrisi için, A.B=B.A=In koşulunu
  sağlayan n. sıradan B kare matrisi varsa, B matrisine, A matrisinin
  çarpma işlemine göre tersi denir.

       A matrisinin çarpma işlemine göre ters matrisi, A-1 ile gösterilir. A. A-1 = A-1.A = In




         Örnek:



       3 − 1
   A=                              matrisinin çarpma işlemine göre tersi
                                                                                                             29
      − 2 1                        matrisini bulalım.

                                                                                             devam etmek için tıklayınız
ÇÖZÜM:
         a      b
   A -1=  c       olsun. A. A-1 = A-1.A = I2 olduğundan
                 d
         
 3 − 1  a     b   1 0
 − 2 1  . c      =  0 1 yazalım:
                 d 
                         

   3a − c 3b − d   1 0
   − 2a + c − 2b + d  =  0 1 elde edilir. Matrislerin eşitliğinden,
                            
     3a − c = 1       3b − d = 0
   − 2a + c = 0      − 2b + d = 1                           1 1
        a =1             b =1
                                      bulunur. O halde, A = 
                                                           -1

                                                             2 3
                                                                 
                                                                                30
       c=2               d =3
                                                                devam etmek için tıklayınız
ÇARPMA İŞLEMİNE GÖRE TERS MATRİSLERİN ÖZELLİKLERİ

  1. k ∈ R-{0} olmak üzere, n.sıradan bir A kare matrisinin
  çarpma işlemine göre tersi varsa (k.A)=1/k.A-1dir.


  2.  n. sıradan A ve B kare matrislerinin çarpma işlemine göre
  tersleri, A-1 ve B-1 ise; (A.B)-1 = A-1 . B-1 dir.


  3.         a b        −1    1  d − b
          A=      ise, A = ad − bc  − c a  dır.
             c d                                                31
       Eğer, ad - bc = 0 ise ,A-1 yoktur.
                                                    devam etmek için tıklayınız
BİR MATRİSİN TRANSPOROZU (DEVRİĞİ)
 Tanım: A= [aij]m x n matrisinin sütunları ya da satırları sütun
  haline getirmekle elde edilen A = [aij]m x n matrisine,A matrisinin
  transporozu denir ve AT veya Ad ile gösterilir.
       Örneğin;


                                                 − 3 2 
     − 3 4 5
 A=          matrisinin transporozu, AT = Ad =  4 − 1 dır.
                                                       
     2 − 1 6                                   5 6
                                                       
                                                                       32
                                                       devam etmek için tıklayınız
Teorem:        A ve B matrisleri m x n türünden iki matris ve k bir
skalar ise;

1. (AT)T = A   ,   2.   (A+B)T = AT + BT   , 3. (k.A)T = k.AT dir.



                                                                       33
                                                       devam etmek için tıklayınız
Teorem: A= [aij]m x n ve B = [bij]n x p matrisleri için,
 (A.B)T = AT . BT dir.

                         1 2     0 
         Örnek:       A=     , B=        ise, (A.B)T = BT . AT
     
                        −1 3      4      olduğunu gösterelim.


                             1 2 0  8 
                                    .  =   ⇒ ( A.B ) = [8 12]
                                                        T
         Çözüm:       A.B = 
                              − 1 3 4 12
     
                                  

                1 − 1                   1 − 1
B = [ 0 4] A = 
 T                T        T   T
                                (     )
                       ⇒ B . A = [ 0 4]. 2 3  = [ 8 12] olur.
               2 3                           


( A.B )    T
               = B .A T   T
                              dir.
                                                                      34
                                                      devam etmek için tıklayınız
Teorem: A tersi olan bir matris ise, (AT)-1 =(A-1)T dir.

                         1 − 1 2
      Örnek:       A.B =          ise, BT . AT matrislerini bulalım.
                           3 4 5
  
                                



     Çözüm:

                                                    T     1 3
                                1 − 1 2                 − 1 4 dir.
  ( A.B ) = B .A için, B . A = 
        T      T    T           T   T
                                                        =
                                3 4 5 
                                                                
                                                          2 5
                                                               
                                                                          35
                                                          devam etmek için tıklayınız
Tanım: A , n x n tipinde bir kare matris olsun;
1. AT = A ise, A matrisine, simetrik matris denir.
2. AT = -A ise, A matrisine, antisimetrik matris denir.

3. AT = A-1 ise, A matrisine, ortogonal matris denir.
                                                          36
                                          devam etmek için tıklayınız
0 3 4
                       2 3
                  A=          , B =  − 3 0 − 6 matrislerinin hangisinin
                        3 5
     Örnek:                                      
                                     − 4 6 0 
                                                  
    simetrik hangisinin antisimetrik olduğunu görelim.
       Çözüm:      2 3
                  A=    simetrik bir matristir. Çünkü, A = AT dir.
                    3 5
    0 3 4
B = − 3 0 − 6 matrisi, antisimetrikmatristir. Çünkü, AT = -A dır.
             
    4 6 0
             
          Antisimetrik matrislerde,asal köşegen üzerindeki elemanlar
sıfırdır. Asal köşegenlere göre simetrik elemanların toplamı sıfırdır.
                                                                               37
                                                               devam etmek için tıklayınız
Tanım:1x1 biçimindeki A =         [a ]
                                     11
                                          matrisinin determinantı, A =       a   11   dir.

 Örneğin; A=[7] matrisi için      A =7         dir.


                                a11      a      
Tanım: 2x2 biçimindeki       A=              12
                                                  matrisinin determinantı
                               a 21      a   22 


         A =   a   11   a   12
                                 = a11 . a 22 −a12 . a 21 dir.
               a   21   a   22



                  3 − 6
     Örnek : A =        olduğldu göre, A yı hesaplayalım
                 − 2 8 
                    3 − 6
                                                                                             38
     Çözüm : A =          = 3.8 - (-2).(-6) = 24 - 12 = 12
                   − 2 8 
                                                                       devam etmek için tıklayınız
 a11           a   12   a13
                                                           
                                                          
Tanım : 3 × 3 biçimindeki A = a 21           a   22   a23 
                                                             matrisinin determinantıı
                              a              a        a   
                               31                32    33 


           a a   11     12   a 13
         A=a a    21    22   a 23
                                    = (a11 . a 22 . a33 + a 21 . a32 . a13 + a31 . a12 . a 23)
           a a    31    32   a 33


         − (a13 . a 22 . a31 + a23 . a32 . a11 + a33 . a12 . a21) dir.



                                                                                          39
                                                                          devam etmek için tıklayınız
- 1 0 3 
                    
Örnek : A =  2 1 0  olduğuna göre, A yı hesaplayalım.
             0 5 - 4
                    
                -1 0     3
Çözüm : A = 2        1   0
                0    5 -4


= [( −1).1.( −4) + 2.5.3 + 0.0.0]− [ .1.0 + 0.5.( −1) + ( −4).0.2]
                                    3

= (4 + 30 + 0) − (0 + 0 + 0) = 34 bulunur.                            40
                                                      devam etmek için tıklayınız
Tanım: n.
       sıradan bir A kare matrisinin i. Satır ve j.
Sütun atıldıktan sonra geriye kalan matrisin
determinantına, a ij elemanının Minör’ü denir ve
 M ij     ile gösterilir. (−1) i + j .M ij
                   A ij =


                                                        41
                                        devam etmek için tıklayınız
Tanım: 3x3 türünden bütün matrislerin kümesi M 3
  olsun.
         a11    a   12   a   13
                                 
                                
     A = a 21   a        a   23
                                 ∈   M3
                     22
         a      a        a
          31        32       33 


olmak üzere, det(A) = a11 A11 + a12 A12 + a13 A13 ile
tanımlı D : M → R fonksiyonuna , determinant
             3
fonksiyonu denir.                                     42
                                            devam etmek için tıklayınız
3001           3003
  Örnek: A =                     determinantını hesaplayalım.
             2997           2999



                          3001 3003 a + 1 a + 3
Çözüm: 3000=a dersek, A =          =                              olur. Buna göre,
                          2997 2999 a − 3 a − 1


 açılımını   A   =(a+1).(a-1)-(a-3).(a+3)=[(a.a)-1]-[(a.a)-9]=8


                                                                                  43
                                                                  devam etmek için tıklayınız
Tanım: n. Mertebeden kare matrislerin kümesi olsun.
         11
         a        a   12    a   1n
                                   
                                  
         a
         21      a   22    a   2n 
                                    ∈ n olmak üzere
                                     M
        a        a         a      
         n1          n2        nn 


  det(A) = A = a11 A11 + a12 A12 + ... + a1n A1n   ile tanımlı D : M 3 → R
 fonksiyonuna, determinant fonksiyonu; D(A)=       A   ifadesine de A matrisinin
 determinantı denir.


                                                                                44
                                                                devam etmek için tıklayınız
−1     0       2     0
             1      −1       0     1
Örnek:   A =                           değerini bulalım.
             0      1        2     1
              −1     3       2     4

Çözüm:
                   − 1   0       1              1          −1      1
    A =− .( − ) 2 . 1
        1    1           2       1 + .( − ) 4 . 0
                                    2    1                 1       1
                    3    2       4             − 1         3       4


A = -1.(-8+2+2-6)+2.(4+1+1-3) ⇒ A           = -1.(-10)+2.(3)=16
   bulunur.

                                                                     45
                                                     devam etmek için tıklayınız
1) Bir kare matrisin, determinant değeriyle devriğinin determinant değeri eşittir.
    A karesel matris ise, A = A dir.
                                   T


2) Bir kare matrisin iki satır veya sütun elemanları orantılı ise, bu matrisin
determinantının değeri sıfırdır.
         2a       2b    2c
     A = a         b    c a, b, c ∈R - {0} determinantı verilmiş olsun. Bu
         1        1     1
determinantın birinci satırındaki terimlerle ikinci satırındaki terimler, karşılıklı
olarak orantılı olduğu için, A = 0 dır.
3) Bir kare matrisin herhangi bir satır veya sütununda buluna tüm terimler sıfır
ise, determinantın değeri sıfırdır.

        4
     A =4
                 -2
                 -1
                       0
                       0 =0 dır.                                                   46
        3         4    0
                                                                   devam etmek için tıklayınız
4) Bir kare matriste bir köşegenin üstündeki yada altındaki tüm elemanlar sıfır
ise determinantın değeri köşegen üzerindeki elemanların çarpımı ya da bu
çarpımın ters işaretlisine eşittir.

           a   11   a   12   a   13
    A = 0           a   22   a   23
                                      = a11 . a 22 . a 33 (Asal köşegen altındaki
             0      0        a   33
                                                         elemanlar sıfırdır.)

5) Bir determinantın iki satırı veya sütunu aralarında yer değiştirilirse,
determinant işaret değiştirir.

      a    b    c            d                ise (1. Satır ile 2. Satır yer değiştirmiştir.)
             =6                = −6
      c    d    a            b
6) Bir determinantın bir satır veya sütunu k sayısı ile çarpılırsa, determinantın
değeri de k katına çıkar.


     A=
        a b
                    ise k. A =
                               ka kb
                                                     olur.                             47
        c d                     c d
                                                                       devam etmek için tıklayınız
7) Bir determinantın herhangi bir satırında veya sütununda bulunan tüm
terimlerin k katı alınarak, başka bir satırın veya sütunun elemanlarıyla
toplanarak elde edilen yeni determinantın değeri değişmez.
      a b                 a           b           dir. (1. Satırın k katı 2. Satıra
                  =
      c   d           c + ka d + kb               eklenmiştir.)

8) Bir determinantın herhangi bir satırında veya sütunundaki her eleman iki
terimin toplamından oluşuyorsa, bu determinant aynı sıradan iki determinantın
toplamı biçiminde yazılabilir.
    a +x b +y c +z
          1               1           1
                                                  Determinantı aynı sıradan iki
  A= a    b   2c              2           2       determinantın toplamı biçiminde
     a    b   3c              3           3
                                                  yazılırsa ;


    a b c x y z
          1           1       1
                                                        olur.
  A=a b c +a b c
          2           2       2   2           2   2
                                                                                              48
    a b c a b c
          3           3       3   3           3   3


                                                                              devam etmek için tıklayınız
9. Bir determinantın herhangi bir satır yada sütunun ait
terimler, bir başka satır veya sütunun terimlerine ait eş
çarpanlar ile karşılıklı çarpılır ve çarpımlar toplanırsa, toplam
sıfır olur.
3. Sıradan bir determinantta a11*A21+a12*A22+a13*A23 = 0 dır.

10. N. Mertebeden A ve B matrisleri A.B = A . B dir.
için,
      a b                x y
 A=       = 4 ve B =          = 7 ⇒ A.B = A . B = 4.7 = 28
      c d                z t

                                                                     49
                                                     devam etmek için tıklayınız
Tanım: n. mertebeden
                                   A=        [ ]
                                       aij n*n Kare matrisi
                                               [ ]
verilmiş olsun. aij elemanının kofaktörü Aij T ise ;

 matrisine, A matrisinin ek matrisi denir ve Ek(A) ile
 gösterilir.
     a11 a12 a13  Matrisinin ek matrisi bulunurken,
                   
 A = a 21 a 22 a 23 tanıma göre matriste her elemanın
     a             
      31 a32 a33 yerine kofaktörü yazılır ve elde edilen
                       matrisin transpozu alınır.
                              T
       A11    A 12   A 13
                                  A    11A       A 
                                                   21   31
                                                  
 A= A   21    A 22   A 23
                              = A      12A      A 
                                                   22   32
       A      A      A          A      A      A 
        31      32      33           13         23  33


       a b                                    d     − b
 A =         matrisi için ek matris , Ek(A) = − c
       c d                                           a 
                                                                       50
 İşaretleri değişir. Yerleri değişir.
                                                        devam etmek için tıklayınız
A.Ek(A)=Ek(A).A= A .I

                        a b 
Yukarıdaki özelliği, A=      Matrisi için gösterelim:
                        c d 
 a b   d − b  ad − bc − ab + ab   ad − bc     0 
 c d  . − c a  =  cd − cd − bd + ad  =  0           
                                                 − bc + ad 
                                     

         1   0
=(ad-bc)       = A .I 2 ' dıı
         0   1

                                                                  51
                                                  devam etmek için tıklayınız
Teorem: A matrisi   A ≠ 0 olan bir matris olmak üzere,
A = Ek ( A) ‘dır.
 −1



      A




                                                               52
                                               devam etmek için tıklayınız
 1 0 2
Örnek:     A =  2 − 1 3
                          matrisinin tersini bulalım.
                4 1 8
                       

           Ek ( A)
             −1
Çözüm: A =         olduğu için , det(A) yı ve Ek(A) yı
           det( A)
                   bulalım.
          1 0 2                                              - 11 2 2 
det( A) = 2 − 1 3 = 1 ≠ 0 olduğlduğu , A -1 var dıır Ek(A) =  - 4 0 1 
                                                                       
          4 1 8                                               6 - 1 - 1
                                                                       
                                         - 11 2 2 
                                Ek(A) 
olarak bulunur. O halde, A -1 =        =  - 4 0 1  olur.
                                                     
                                det(A)
                                          6 - 1 - 1
                                                    
         ab
 Sonuç :    matrisinde , det(A) = ad - bc ≠ 0 ise ;
         cd

  A =
   -1 Ek(A)
            =
                 1    d     − b                                           53
      det(A) ad - bc − c       dıır
                              a 
                                                            devam etmek için tıklayınız
Sunum sona ermiştir. Arz ederim




                                  54

More Related Content

What's hot

4227 презентація
4227 презентація4227 презентація
4227 презентація
jasperwtf
 
Похідна. Фізичний і геометричний зміст похідної
Похідна. Фізичний і геометричний зміст похідноїПохідна. Фізичний і геометричний зміст похідної
Похідна. Фізичний і геометричний зміст похідної
Formula.co.ua
 
Transformasi (Translasi, Rotasi Dan Dilatasi)
Transformasi (Translasi, Rotasi Dan Dilatasi)Transformasi (Translasi, Rotasi Dan Dilatasi)
Transformasi (Translasi, Rotasi Dan Dilatasi)
guest6ea51d
 

What's hot (12)

סיכום קצר בקורס "מבוא לתאוריה של מדעי המחשב
סיכום קצר בקורס "מבוא לתאוריה של מדעי המחשבסיכום קצר בקורס "מבוא לתאוריה של מדעי המחשב
סיכום קצר בקורס "מבוא לתאוריה של מדעי המחשב
 
4227 презентація
4227 презентація4227 презентація
4227 презентація
 
Matrix algebra
Matrix algebraMatrix algebra
Matrix algebra
 
Похідна. Фізичний і геометричний зміст похідної
Похідна. Фізичний і геометричний зміст похідноїПохідна. Фізичний і геометричний зміст похідної
Похідна. Фізичний і геометричний зміст похідної
 
Сплайн интерполяция
Сплайн интерполяцияСплайн интерполяция
Сплайн интерполяция
 
Екі вектор арасындағы бұрыш
Екі вектор арасындағы бұрышЕкі вектор арасындағы бұрыш
Екі вектор арасындағы бұрыш
 
Анықталған интеграл, оның қасиеттері. Ньютон-Лейбниц Формуласы
Анықталған интеграл, оның қасиеттері. Ньютон-Лейбниц ФормуласыАнықталған интеграл, оның қасиеттері. Ньютон-Лейбниц Формуласы
Анықталған интеграл, оның қасиеттері. Ньютон-Лейбниц Формуласы
 
Matdis-graph
Matdis-graphMatdis-graph
Matdis-graph
 
Transformasi (Translasi, Rotasi Dan Dilatasi)
Transformasi (Translasi, Rotasi Dan Dilatasi)Transformasi (Translasi, Rotasi Dan Dilatasi)
Transformasi (Translasi, Rotasi Dan Dilatasi)
 
Циліндр.конус.куля
Циліндр.конус.куляЦиліндр.конус.куля
Циліндр.конус.куля
 
Работа электрического поля
Работа электрического поля Работа электрического поля
Работа электрического поля
 
9кл. квадратні нерівності
9кл. квадратні нерівності9кл. квадратні нерівності
9кл. квадратні нерівності
 

Similar to Li̇neer cebi̇r 08 (9)

Li̇neer cebi̇r 02
Li̇neer cebi̇r 02Li̇neer cebi̇r 02
Li̇neer cebi̇r 02
 
Li̇neer cebi̇r 04
Li̇neer cebi̇r 04Li̇neer cebi̇r 04
Li̇neer cebi̇r 04
 
Li̇neer cebi̇r 07
Li̇neer cebi̇r 07Li̇neer cebi̇r 07
Li̇neer cebi̇r 07
 
Li̇neer cebi̇r 05
Li̇neer cebi̇r 05Li̇neer cebi̇r 05
Li̇neer cebi̇r 05
 
Determinant ve hesaplanmasi_ve_numerik_yontemler
Determinant ve hesaplanmasi_ve_numerik_yontemlerDeterminant ve hesaplanmasi_ve_numerik_yontemler
Determinant ve hesaplanmasi_ve_numerik_yontemler
 
KOORDİNAT SİSTEMİ
KOORDİNAT SİSTEMİKOORDİNAT SİSTEMİ
KOORDİNAT SİSTEMİ
 
8. SINIF MATEMATİK CANAVARI
8. SINIF MATEMATİK CANAVARI8. SINIF MATEMATİK CANAVARI
8. SINIF MATEMATİK CANAVARI
 
Matematik 1
Matematik 1 Matematik 1
Matematik 1
 
1
11
1
 

More from matematikcanavari

More from matematikcanavari (20)

8.SINIF - ÜSLÜ SAYILAR 2 (SLAYT)
8.SINIF - ÜSLÜ SAYILAR 2 (SLAYT)8.SINIF - ÜSLÜ SAYILAR 2 (SLAYT)
8.SINIF - ÜSLÜ SAYILAR 2 (SLAYT)
 
7.SINIF - ALAN HESAPLAMA (SLAYT)
7.SINIF - ALAN HESAPLAMA (SLAYT)7.SINIF - ALAN HESAPLAMA (SLAYT)
7.SINIF - ALAN HESAPLAMA (SLAYT)
 
AMİRAL BATTI OYUNU
AMİRAL BATTI OYUNUAMİRAL BATTI OYUNU
AMİRAL BATTI OYUNU
 
TARİHTEKİ ÜNLÜ MATEMATİKÇİLER
TARİHTEKİ ÜNLÜ MATEMATİKÇİLERTARİHTEKİ ÜNLÜ MATEMATİKÇİLER
TARİHTEKİ ÜNLÜ MATEMATİKÇİLER
 
5.SINIF - PRİZMA PİRAMİT VE BOYUT (SLAYT)
5.SINIF - PRİZMA PİRAMİT VE BOYUT (SLAYT)5.SINIF - PRİZMA PİRAMİT VE BOYUT (SLAYT)
5.SINIF - PRİZMA PİRAMİT VE BOYUT (SLAYT)
 
6.SINIF - VERİ TOPLAMA - DENEY (SLAYT)
6.SINIF - VERİ TOPLAMA - DENEY (SLAYT)6.SINIF - VERİ TOPLAMA - DENEY (SLAYT)
6.SINIF - VERİ TOPLAMA - DENEY (SLAYT)
 
LİSE - TRİGONOMETRİ ÇÖZÜMLÜ ÖRNEKLER (SLAYT)
LİSE - TRİGONOMETRİ ÇÖZÜMLÜ ÖRNEKLER (SLAYT)LİSE - TRİGONOMETRİ ÇÖZÜMLÜ ÖRNEKLER (SLAYT)
LİSE - TRİGONOMETRİ ÇÖZÜMLÜ ÖRNEKLER (SLAYT)
 
LİSE - TRİGONOMETRİ YÖNLÜ AÇILAR (SLAYT)
LİSE - TRİGONOMETRİ YÖNLÜ AÇILAR (SLAYT)LİSE - TRİGONOMETRİ YÖNLÜ AÇILAR (SLAYT)
LİSE - TRİGONOMETRİ YÖNLÜ AÇILAR (SLAYT)
 
LİSE - TRİGONOMETRİ DÖNÜŞÜM FORMÜLLERİ (SLAYT)
LİSE - TRİGONOMETRİ DÖNÜŞÜM FORMÜLLERİ (SLAYT)LİSE - TRİGONOMETRİ DÖNÜŞÜM FORMÜLLERİ (SLAYT)
LİSE - TRİGONOMETRİ DÖNÜŞÜM FORMÜLLERİ (SLAYT)
 
LİSE - TRİGONOMETRİK DENKLEMLER (SLAYT)
LİSE - TRİGONOMETRİK DENKLEMLER (SLAYT)LİSE - TRİGONOMETRİK DENKLEMLER (SLAYT)
LİSE - TRİGONOMETRİK DENKLEMLER (SLAYT)
 
LİSE - TRİGONOMETRİK DENKLEM SORULARI (SLAYT)
LİSE - TRİGONOMETRİK DENKLEM SORULARI (SLAYT)LİSE - TRİGONOMETRİK DENKLEM SORULARI (SLAYT)
LİSE - TRİGONOMETRİK DENKLEM SORULARI (SLAYT)
 
LİSE - LOGARİTMA VE Ph (SLAYT)
LİSE - LOGARİTMA VE Ph (SLAYT)LİSE - LOGARİTMA VE Ph (SLAYT)
LİSE - LOGARİTMA VE Ph (SLAYT)
 
LİSE - LOGARİTMA TABAN DEĞİŞTİRME (SLAYT)
LİSE - LOGARİTMA TABAN DEĞİŞTİRME (SLAYT)LİSE - LOGARİTMA TABAN DEĞİŞTİRME (SLAYT)
LİSE - LOGARİTMA TABAN DEĞİŞTİRME (SLAYT)
 
LİSE - LOGARİTMA FONKSİYONU (SLAYT)
LİSE - LOGARİTMA FONKSİYONU (SLAYT)LİSE - LOGARİTMA FONKSİYONU (SLAYT)
LİSE - LOGARİTMA FONKSİYONU (SLAYT)
 
LİSE - LOGARİTMA (SLAYT)
LİSE - LOGARİTMA (SLAYT)LİSE - LOGARİTMA (SLAYT)
LİSE - LOGARİTMA (SLAYT)
 
LİSE - PERMÜTASYON KOMBİNASYON 2 (SLAYT)
LİSE - PERMÜTASYON KOMBİNASYON 2 (SLAYT)LİSE - PERMÜTASYON KOMBİNASYON 2 (SLAYT)
LİSE - PERMÜTASYON KOMBİNASYON 2 (SLAYT)
 
LİSE - ORAN ORANTI 2 (SLAYT)
LİSE - ORAN ORANTI 2 (SLAYT)LİSE - ORAN ORANTI 2 (SLAYT)
LİSE - ORAN ORANTI 2 (SLAYT)
 
LİSE - ORAN ORANTI (SLAYT)
LİSE - ORAN ORANTI (SLAYT)LİSE - ORAN ORANTI (SLAYT)
LİSE - ORAN ORANTI (SLAYT)
 
LİSE - ÇARPANLARA AYIRMA 2
LİSE - ÇARPANLARA AYIRMA 2LİSE - ÇARPANLARA AYIRMA 2
LİSE - ÇARPANLARA AYIRMA 2
 
LİSE - ÇARPANLARA AYIRMA 1
LİSE - ÇARPANLARA AYIRMA 1LİSE - ÇARPANLARA AYIRMA 1
LİSE - ÇARPANLARA AYIRMA 1
 

Li̇neer cebi̇r 08

  • 1. MATRİSLER ve DETERMİNANTLAR Öğretmenin : Adı Soyadı : devam etmek için tıklayınız
  • 2. MATRİSLER DETERMİNATLAR devam etmek için tıklayınız
  • 3. Tanım: m,n ∈ N+ için (i=1,2,3...,m; j=1,2,3...,n) olmak üzere, aij reel sayılarından oluşturulan; a11 a12 ... a1j ... a1n a21 a22 ... a2j ... a2n . . . . . . . . . . . . i. satır ai1 ai2 ... aij ... ain tablosuna, m x n biçiminde matris denir. . . . . 1 . . . . am1 am2 ... sütun j. amj ..amn devam etmek için tıklayınız
  • 4. A matrisindeki her sayıya,matrisin elemanı yada bileşeni ve aij elemanındaki i sayısına indis, j sayısına da ikinci indis denir. aij elemanı, A matrisinin i. satır ile j. sütunun kesim noktasında bulunur. Tablo biçiminde gösterilen A matrisine kısaca A= [aij]m x n şeklinde gösterilir. Burada, m matrisin sayısını, n de sütun sayısını gösterir.  A matrisinin, ai1 ai2 ... aij ... ain elemanlarına i.satır elemanları; ai1 ai2 ... aij ... ain elemanlarına da j.sütun 2 elemanları denir. devam etmek için tıklayınız
  • 5. Satır Matris Tanım: A= [aij]m x n matrisinin her satırına, satır matrisi denir. B1 = [a11 a12 ... a1n] (1.satır matrisi) B2 = [a21 a22 ... a2n] (2.satır matrisi) . . . . . . . . . . . . Bm = [am1 am2 ... amn] (m.satır matrisi)  B1  B  A matrisi satır A= [aij]m x n =  2  .  şeklinde 3 matrisine bağlı olarak,   gösterilir.  .   Bm    devam etmek için tıklayınız
  • 6. Sütun Matris Tanım: A= [aij]m x n matrisinin her sütununa, sütun matrisi denir.  a11   a12   a1n   A1 :1.satır matrisi  a21   a12   a2 n   A2 : 2.satır matrisi A1 =   , A2 =   ,......, An =    ...  ....   ....   ....   ...  am1     am 2     amn     An : n.satır matrisi  A matrisi sütun matrisine bağlı olarak , 4  A= [aij]m x n = [A1 A2 A3 ... An] şeklinde gösterilir. devam etmek için tıklayınız
  • 7. Kare Matris Tanım: n x n tipindeki A= [aij]m x n matrisine, n. basamaktan kare matris denir.  Örneğin; 3 − 4 matrisi , 2.sıradan bir kare matrisidir. 1 5    5 devam etmek için tıklayınız
  • 8. Sıfır Matrisi Tanım: Bütün elemanları sıfır olan matrise,sıfır matrisi denir ve O harfi ile gösterilir.  Örneğin; 0 0 0 matrisi , 2x3tipinde bir sıfır matristir. 0 0 0    2 x3 6 devam etmek için tıklayınız
  • 9. Asal Köşegen , Yedek Köşegen Tanım : A= [aij]n x n kare matrisine a11,a22,a33,...,ann elemanlarının oluşturduğu köşegene, asal köşegen; an1,a(n-1)2,...,a1n terimlerinin oluşturduğu köşegene, yedek köşegen denir.  Örneğin;  a11,a22,a33 : asal köşegen  a11 a12 a13   a31,a22,a13 : yedek köşegen a a22  a23   21 a31  a32 a33   7 Yedek köşegen Asal köşegen devam etmek için tıklayınız
  • 10. Köşegen Matris Tanım: A= [aij]n x n kare matrisinde asal köşegen üzerindeki elemanların sıfır ise, bu tip kare matrise, köşegen matris denir.  Örneğin; 3 0 0  0 − 4 0 matrisi, 3.sıradan bir köşegen   matrisidir. 0 0 0   8 devam etmek için tıklayınız
  • 11. Skalar Matris Tanım: A= [aij]n x n köşegen matrisinde a11 = a22 = a33 ...= ann = k ise,(k ∈ R) bu matrise, skalar matris denir.  Örneğin; 5 0  matrisi, 2.sıradan bir skalar matristir. 0 5    9 devam etmek için tıklayınız
  • 12. Birim Matris Tanım: Asal köşegen üzerindeki elemanları bir, diğer elemanları sıfır olan kare matrise, birim matris denir. n x n tipindeki bir birim matris In ile gösterilir.  Örneğin; 1 0 0 0 0 1 0  0 matrisi , 4.sıradan bir birim I4 =  matrisidir. I4 ile gösterilir. 0 0 1 0   10 0 0 0 1 (asal köşegen) devam etmek için tıklayınız
  • 13. İKİ MATRİSİN EŞİTLİĞİ Tanım: Tipleri aynı ve karşılıklı elemanları eşit olan matrisler, eşit matrisler denir. ∀ (i, j) ∈ M x N için, aij = bij ⇔ [aij]m x n = [bij]m x n ÖRNEK:  5a 3a + 2b  4 x A=  ve B=  a + 2b b 5   y 2 x 11 olmak üzere, A = B ise kaçtır ? y devam etmek için tıklayınız
  • 14.  5a 3a + 2b  4 x  matrislerinin ÇÖZÜM : A = B ⇒   =   a + 2b b 5   y 2 eşitliğinden, 5a = 4, 5b = 2 , 3a + 2b = x ,a + 2b = y olduğundan 5a = 22 ⇒ 5a = 52b den,a =2b olur. Bulunan değer 5b = 2 ⇒ 52b = 22 x/y de yerine yazılırsa; x 3(2b) + 2b 8b = = = 2 bulunur. 12 y 2b + 2b 4b devam etmek için tıklayınız
  • 15. MATRİSLERDE TOPLAMA İŞLEMİ Tanım: A= [aij]m x n ve B= [bij]m x n matrisleri verilmiş olsun. A + B = [aij]m x n + [bij]m x n= A= [aij+ bij]m x n matrisine, A ve B matrislerinin toplamı denir. O halde, matrisleri toplarken sadece karşılıklı elemanlar toplanır. ÖRNEK: A matrisi, (m+1) x 2 ; B matrisi, (n+1)x(p-2) ve A+B matrisi 3 x k biçimindeyse; (m+p+k) kaçtır? ÇÖZÜM: İki matrisin toplanabilmesi için tipleri aynı olmalı idi. Buna göre; m+1 = n+1 ∧ p-2 = 2 ⇒ m=n ∧ p=4 3xk = (m+1)x 2 den m+1 = 3 ∧ k=2 13 m =n 2 , p=4 , k = 2 olmalıdır. m+p+k = 2+4+2 = 8 dir.için tıklayınız devam etmek
  • 16. MATRİSİN TOPLAMA İŞLEMİNE GÖRE TERSİ Tanım: A= [aij]m x n matrisi verilmiş olsun. - A= [aij]m x n matrisine, A= [aij]m x n matrisinin toplamı işlemine göre tersi denir.  Örneğin; − 4 1 3  A=   matrisinin toplama işlemine göre tersi,  2 5 − 6  2 − 1 − 3 − 4 − 5 6    matrisidir. 14 devam etmek için tıklayınız
  • 17. TOPLAMA İŞLEMİNİN ÖZELLİKLERİ 1. Matrisler kümesinde toplama işleminin değişme özelliği vardır. A = [aij]m x n ve B = [bij]m x n matrisleri için; A+B = [aij]m x n + [bij]m x n = [aij+ bij]m x n = [bij + aij]m x n = [bij]m x n + [aij]m x n =B+A 15 devam etmek için tıklayınız
  • 18. TOPLAMA İŞLEMİNİN ÖZELLİKLERİ 2. Matrisler kümesinde toplama işleminin birleşme özelliği vardır. A = [aij]m x n , B = [bij]m x n C = [cij]m x n matrisleri için; A+(B+C) = [aij]m x n + ( [bij]m x n + [cij]m x n ) = [aij]m x n + [bij + cij]m x n = [aij+ (bij + cij)]m x n = [(aij+ bij) + cij]m x n = [aij + bij ]m x n + [cij]m x n = (aij]m x n + [ [bij]m x n ) + [cij]m x n 16 = (A+B) + C olur. devam etmek için tıklayınız
  • 19. TOPLAMA İŞLEMİNİN ÖZELLİKLERİ 3. Sıfır matrisi toplama işleminin etkisiz elemanıdır. A = [aij]m x n ve O = [O]m x n matrisleri için; A+O = [aij]m x n + [O]m x n = [aij+ O]m x n = [aij]m x n = A O + A = [O]m x n + [aij]m x n = [O + aij]m x n = [aij]m x n = A dır. 17 devam etmek için tıklayınız
  • 20. TOPLAMA İŞLEMİNİN ÖZELLİKLERİ 4.. A = [aij]m x n matrisinin toplama işlemine göre ters matrisi, -A = [aij]m x n matrisidir. A = [aij]m x n ve B = [bij]m x n matrisleri için; A+(-A) = [aij]m x n + [-aij]m x n = [aij - aij]m x n = [0ij]m x n A+(-A) = [-aij]m x n + [aij]m x n = [- aij+aij]m x n = [0ij]m x n dir. 18 devam etmek için tıklayınız
  • 21. İki Matrisin Farkı Tanım: A = [aij]m x n ve B = [bij]m x n matrislerinin farkı, A - B = A +(-B) = [aij]m x n + [-bij]m x n = [aij - bij]m x n dir. 19 devam etmek için tıklayınız
  • 22. MATRİSLERİN SKALARLA ÇARPIMI Tanım: k skalar sayısı ve A= [aij]m x n matrisi verilmiş olsun. k.A = k. [aij]m x n = A= [k.aij]m x n matrisine, k skalar sayısı ile A matrisinin çarpımı denir. C bir cisim olmak üzere, bu cismin elemanlarına skalar denir. ÖRNEK: 2 − 3 4  matrisi ve k = 2 sayısı için, k . A matrisini bul. 1   ÇÖZÜM:  2 − 3  2.(2) − 3(2)  4 − 6 bulunur. = 2.   =  4.(2) 1.(2)  =  8 2  4 1      20 devam etmek için tıklayınız
  • 23. SKALARLA ÇARPMANIN ÖZELLİKLERİ Teorem: Bir C cismindeki üç skalar sayı; k,k1,k2 olsun. Her A = [aij]m x n ve B = [bij]m x n matrisleri için; • k . (A+B) = k . A + k . B • (k1+k2) . A = k1 . A + k2 . A • k1 .(k2 . A) = (k1. k2) . A 21 devam etmek için tıklayınız
  • 24. MATRİSLERDE ÇARPMA İŞLEMİ Tanım: İki matrisin çarpılabilmesi için 1.matrisin sütun sayısı,2.matrisin satır sayısına eşit olmalıdır. A= [aij]m x n ve B= [bij]m x n olmak üzere; n elemanları cik = Σ j =1 a ij . b jk = ai1 .b1k +ai2 . b2k + ... +ain . bnk toplamıyla bulunan C=[cik]mxp matrisine, A ve B matrislerinin çarpımı denir ve Cmxp = Amxp . Bmxp şeklindedir. Buna göre,A . B matrisinin i.satır j.sütun elemanı c jk ise, bu eleman Bi satır vektörü ile Aj sütun vektörünün skalar çarpımıdır. O halde birinci matrisin her satırı, ikinci matrisin her sütununa karşılık gelen elemanlarıyla çarpılıp toplanır. 22 devam etmek için tıklayınız
  • 25. MATRİSTE ÇARPMA İŞLEMİNİN ÖZELLİKLERİ 1. Çarpma işleminin değişme özelliği yoktur. A . B ≠ B.A 2. A ≠ O ve B ≠ O olduğu halde, A . B = O olabilir.  Örneğin;  2 − 1  1 1 A=   ve B=  olup; − 2 1   2 2  2− 2 2 − 2   0 0 A.B =   =  0 0 dır. 23  − 2 + 2 − 2 + 2   devam etmek için tıklayınız
  • 26. MATRİSTE ÇARPMA İŞLEMİNİN ÖZELLİKLERİ 3. A . O = 0 . A = 0 dır. Buna göre,sıfır matrisi çarpma işleminde yutan elemandır. 4. Birim matris çarpma işleminin etkisiz elemanıdır. I birim matris olmak üzere, A . I = I . A = A dır. 24 devam etmek için tıklayınız
  • 27. MATRİSTE ÇARPMA İŞLEMİNİN ÖZELLİKLERİ 5. Matrislerde çarpma işleminin birleşme özelliği vardır. A = [aij]m x n ve B = [bjk]n x p , C = [cjk]p x r olmak üzere ; A.(B .C) = (A .B) . C dir. 6. Matrislerde çarpma işleminin dağılma özelliği vardır. a. Matrislerde çarpma işleminin toplama işlemi üzerine soldan dağılma özelliği; A = [aij]m x n ve B = [bjk]n x p , C = [cjk]n x p olmak üzere ; 25 A.(B +C) = A .B + A . C dir. devam etmek için tıklayınız
  • 28. MATRİSTE ÇARPMA İŞLEMİNİN ÖZELLİKLERİ b. Matrislerde çarpma işleminin toplama işlemi üzerine sağdan dağılma özelliği; A ve B matrisleri m x n türünde, C matrisi n x p türünde iseler, (A +B) C . = A .C + B . C olur. 7. A = [aij]m x n ve B = [bjk]n x p ve k = R sayı ise, k.(A.B)=A. (k.B)=(k.A).B dir. 26 devam etmek için tıklayınız
  • 29. 8. A ≠ O ve A . B = A . C iken, B = C olmayabilir. 3 2 1 3 3 1  , B = 4 1, C = 1 4 ÖRNEK: 6 4      matrisleri veriliyor. A . B= A . C olduğunu gösterelim. ÇÖZÜM: 3 2  1 3  11 11  1 1 A.B=  . 4 1 =  22  = 11.  2 2 6 4    22   3 2 3 1   11 11  1 1 A . C = 6 .1 4 =  22 4  22 = 11.  2 2      27 O halde, A . B = A .C dir.dikkat edilirse, A . B = A .C iken B ≠ C dir. devam etmek için tıklayınız
  • 30. Kare Matrisin Kuvveti Tanım: n.sıradan bir A kare matrisi verilmiş olsun. K ∈N+ olmak üzere; A0=In , A1=A , A2= A . A ,A3=A.A2 ,...,Ak=A.Ak-1 dir.  Örnek; n.sıradan A ve B kare matrisleri için, A2 - B2 = (A-B).(A+B) eşitliği doğru olmayabilir. Açıklayalım.  Çözüm; (A-B).(A+B) = A . A + A . B - B . A - B . B = A2 + A.B-B.A - B2 dir. Matrislerde çarpma işleminin değişme özelliği olmadığından,A.B=B.A yazılamaz. Bu nedenle A2 - B2 = (A-B).(A+B) ifadesi doğru olmayabilir. Aynı şekilde,(A+B)2=A2+2AB+B2 eşitliği de 28 doğru değildir. devam etmek için tıklayınız
  • 31. MATRİSİN ÇARPMA İŞLEMİNE GÖRE TERSİ Tanım: n.sıradan bir A matrisi için, A.B=B.A=In koşulunu sağlayan n. sıradan B kare matrisi varsa, B matrisine, A matrisinin çarpma işlemine göre tersi denir.  A matrisinin çarpma işlemine göre ters matrisi, A-1 ile gösterilir. A. A-1 = A-1.A = In  Örnek:  3 − 1 A=   matrisinin çarpma işlemine göre tersi 29 − 2 1  matrisini bulalım. devam etmek için tıklayınız
  • 32. ÇÖZÜM: a b A -1=  c  olsun. A. A-1 = A-1.A = I2 olduğundan d   3 − 1  a b   1 0  − 2 1  . c  =  0 1 yazalım: d      3a − c 3b − d   1 0  − 2a + c − 2b + d  =  0 1 elde edilir. Matrislerin eşitliğinden,     3a − c = 1 3b − d = 0 − 2a + c = 0 − 2b + d = 1 1 1 a =1 b =1 bulunur. O halde, A =  -1  2 3  30 c=2 d =3 devam etmek için tıklayınız
  • 33. ÇARPMA İŞLEMİNE GÖRE TERS MATRİSLERİN ÖZELLİKLERİ 1. k ∈ R-{0} olmak üzere, n.sıradan bir A kare matrisinin çarpma işlemine göre tersi varsa (k.A)=1/k.A-1dir. 2. n. sıradan A ve B kare matrislerinin çarpma işlemine göre tersleri, A-1 ve B-1 ise; (A.B)-1 = A-1 . B-1 dir. 3. a b  −1 1  d − b A=   ise, A = ad − bc  − c a  dır. c d    31 Eğer, ad - bc = 0 ise ,A-1 yoktur. devam etmek için tıklayınız
  • 34. BİR MATRİSİN TRANSPOROZU (DEVRİĞİ) Tanım: A= [aij]m x n matrisinin sütunları ya da satırları sütun haline getirmekle elde edilen A = [aij]m x n matrisine,A matrisinin transporozu denir ve AT veya Ad ile gösterilir.  Örneğin; − 3 2   − 3 4 5 A=   matrisinin transporozu, AT = Ad =  4 − 1 dır.    2 − 1 6 5 6   32 devam etmek için tıklayınız
  • 35. Teorem: A ve B matrisleri m x n türünden iki matris ve k bir skalar ise; 1. (AT)T = A , 2. (A+B)T = AT + BT , 3. (k.A)T = k.AT dir. 33 devam etmek için tıklayınız
  • 36. Teorem: A= [aij]m x n ve B = [bij]n x p matrisleri için, (A.B)T = AT . BT dir.  1 2 0  Örnek: A=  , B=  ise, (A.B)T = BT . AT  −1 3  4 olduğunu gösterelim.  1 2 0  8  .  =   ⇒ ( A.B ) = [8 12] T Çözüm: A.B =  − 1 3 4 12     1 − 1  1 − 1 B = [ 0 4] A =  T T T T ( )  ⇒ B . A = [ 0 4]. 2 3  = [ 8 12] olur. 2 3    ( A.B ) T = B .A T T dir. 34 devam etmek için tıklayınız
  • 37. Teorem: A tersi olan bir matris ise, (AT)-1 =(A-1)T dir. 1 − 1 2 Örnek: A.B =  ise, BT . AT matrislerini bulalım. 3 4 5     Çözüm: T  1 3  1 − 1 2  − 1 4 dir. ( A.B ) = B .A için, B . A =  T T T T T =  3 4 5    2 5   35 devam etmek için tıklayınız
  • 38. Tanım: A , n x n tipinde bir kare matris olsun; 1. AT = A ise, A matrisine, simetrik matris denir. 2. AT = -A ise, A matrisine, antisimetrik matris denir. 3. AT = A-1 ise, A matrisine, ortogonal matris denir. 36 devam etmek için tıklayınız
  • 39. 0 3 4  2 3 A=  , B =  − 3 0 − 6 matrislerinin hangisinin 3 5  Örnek:     − 4 6 0    simetrik hangisinin antisimetrik olduğunu görelim.  Çözüm: 2 3 A=  simetrik bir matristir. Çünkü, A = AT dir. 3 5 0 3 4 B = − 3 0 − 6 matrisi, antisimetrikmatristir. Çünkü, AT = -A dır.   4 6 0   Antisimetrik matrislerde,asal köşegen üzerindeki elemanlar sıfırdır. Asal köşegenlere göre simetrik elemanların toplamı sıfırdır. 37 devam etmek için tıklayınız
  • 40. Tanım:1x1 biçimindeki A = [a ] 11 matrisinin determinantı, A = a 11 dir. Örneğin; A=[7] matrisi için A =7 dir.  a11 a  Tanım: 2x2 biçimindeki A= 12  matrisinin determinantı a 21 a 22  A = a 11 a 12 = a11 . a 22 −a12 . a 21 dir. a 21 a 22  3 − 6 Örnek : A =   olduğldu göre, A yı hesaplayalım − 2 8   3 − 6 38 Çözüm : A =   = 3.8 - (-2).(-6) = 24 - 12 = 12 − 2 8  devam etmek için tıklayınız
  • 41.  a11 a 12 a13    Tanım : 3 × 3 biçimindeki A = a 21 a 22 a23  matrisinin determinantıı a a a   31 32 33  a a 11 12 a 13 A=a a 21 22 a 23 = (a11 . a 22 . a33 + a 21 . a32 . a13 + a31 . a12 . a 23) a a 31 32 a 33 − (a13 . a 22 . a31 + a23 . a32 . a11 + a33 . a12 . a21) dir. 39 devam etmek için tıklayınız
  • 42. - 1 0 3    Örnek : A =  2 1 0  olduğuna göre, A yı hesaplayalım.  0 5 - 4   -1 0 3 Çözüm : A = 2 1 0 0 5 -4 = [( −1).1.( −4) + 2.5.3 + 0.0.0]− [ .1.0 + 0.5.( −1) + ( −4).0.2] 3 = (4 + 30 + 0) − (0 + 0 + 0) = 34 bulunur. 40 devam etmek için tıklayınız
  • 43. Tanım: n. sıradan bir A kare matrisinin i. Satır ve j. Sütun atıldıktan sonra geriye kalan matrisin determinantına, a ij elemanının Minör’ü denir ve M ij ile gösterilir. (−1) i + j .M ij A ij = 41 devam etmek için tıklayınız
  • 44. Tanım: 3x3 türünden bütün matrislerin kümesi M 3 olsun. a11 a 12 a 13    A = a 21 a a 23 ∈ M3 22 a a a  31 32 33  olmak üzere, det(A) = a11 A11 + a12 A12 + a13 A13 ile tanımlı D : M → R fonksiyonuna , determinant 3 fonksiyonu denir. 42 devam etmek için tıklayınız
  • 45. 3001 3003 Örnek: A = determinantını hesaplayalım. 2997 2999 3001 3003 a + 1 a + 3 Çözüm: 3000=a dersek, A = = olur. Buna göre, 2997 2999 a − 3 a − 1 açılımını A =(a+1).(a-1)-(a-3).(a+3)=[(a.a)-1]-[(a.a)-9]=8 43 devam etmek için tıklayınız
  • 46. Tanım: n. Mertebeden kare matrislerin kümesi olsun.  11 a a 12 a 1n    a  21 a 22 a 2n  ∈ n olmak üzere M a a a   n1 n2 nn  det(A) = A = a11 A11 + a12 A12 + ... + a1n A1n ile tanımlı D : M 3 → R fonksiyonuna, determinant fonksiyonu; D(A)= A ifadesine de A matrisinin determinantı denir. 44 devam etmek için tıklayınız
  • 47. −1 0 2 0 1 −1 0 1 Örnek: A = değerini bulalım. 0 1 2 1 −1 3 2 4 Çözüm: − 1 0 1 1 −1 1 A =− .( − ) 2 . 1 1 1 2 1 + .( − ) 4 . 0 2 1 1 1 3 2 4 − 1 3 4 A = -1.(-8+2+2-6)+2.(4+1+1-3) ⇒ A = -1.(-10)+2.(3)=16 bulunur. 45 devam etmek için tıklayınız
  • 48. 1) Bir kare matrisin, determinant değeriyle devriğinin determinant değeri eşittir. A karesel matris ise, A = A dir. T 2) Bir kare matrisin iki satır veya sütun elemanları orantılı ise, bu matrisin determinantının değeri sıfırdır. 2a 2b 2c A = a b c a, b, c ∈R - {0} determinantı verilmiş olsun. Bu 1 1 1 determinantın birinci satırındaki terimlerle ikinci satırındaki terimler, karşılıklı olarak orantılı olduğu için, A = 0 dır. 3) Bir kare matrisin herhangi bir satır veya sütununda buluna tüm terimler sıfır ise, determinantın değeri sıfırdır. 4 A =4 -2 -1 0 0 =0 dır. 46 3 4 0 devam etmek için tıklayınız
  • 49. 4) Bir kare matriste bir köşegenin üstündeki yada altındaki tüm elemanlar sıfır ise determinantın değeri köşegen üzerindeki elemanların çarpımı ya da bu çarpımın ters işaretlisine eşittir. a 11 a 12 a 13 A = 0 a 22 a 23 = a11 . a 22 . a 33 (Asal köşegen altındaki 0 0 a 33 elemanlar sıfırdır.) 5) Bir determinantın iki satırı veya sütunu aralarında yer değiştirilirse, determinant işaret değiştirir. a b c d ise (1. Satır ile 2. Satır yer değiştirmiştir.) =6 = −6 c d a b 6) Bir determinantın bir satır veya sütunu k sayısı ile çarpılırsa, determinantın değeri de k katına çıkar. A= a b ise k. A = ka kb olur. 47 c d c d devam etmek için tıklayınız
  • 50. 7) Bir determinantın herhangi bir satırında veya sütununda bulunan tüm terimlerin k katı alınarak, başka bir satırın veya sütunun elemanlarıyla toplanarak elde edilen yeni determinantın değeri değişmez. a b a b dir. (1. Satırın k katı 2. Satıra = c d c + ka d + kb eklenmiştir.) 8) Bir determinantın herhangi bir satırında veya sütunundaki her eleman iki terimin toplamından oluşuyorsa, bu determinant aynı sıradan iki determinantın toplamı biçiminde yazılabilir. a +x b +y c +z 1 1 1 Determinantı aynı sıradan iki A= a b 2c 2 2 determinantın toplamı biçiminde a b 3c 3 3 yazılırsa ; a b c x y z 1 1 1 olur. A=a b c +a b c 2 2 2 2 2 2 48 a b c a b c 3 3 3 3 3 3 devam etmek için tıklayınız
  • 51. 9. Bir determinantın herhangi bir satır yada sütunun ait terimler, bir başka satır veya sütunun terimlerine ait eş çarpanlar ile karşılıklı çarpılır ve çarpımlar toplanırsa, toplam sıfır olur. 3. Sıradan bir determinantta a11*A21+a12*A22+a13*A23 = 0 dır. 10. N. Mertebeden A ve B matrisleri A.B = A . B dir. için, a b x y A= = 4 ve B = = 7 ⇒ A.B = A . B = 4.7 = 28 c d z t 49 devam etmek için tıklayınız
  • 52. Tanım: n. mertebeden A= [ ] aij n*n Kare matrisi [ ] verilmiş olsun. aij elemanının kofaktörü Aij T ise ; matrisine, A matrisinin ek matrisi denir ve Ek(A) ile gösterilir. a11 a12 a13  Matrisinin ek matrisi bulunurken,   A = a 21 a 22 a 23 tanıma göre matriste her elemanın a   31 a32 a33 yerine kofaktörü yazılır ve elde edilen matrisin transpozu alınır. T  A11 A 12 A 13  A 11A A  21 31     A= A  21 A 22 A 23 = A 12A A  22 32  A A A   A A A   31 32 33  13 23 33 a b  d − b A =  matrisi için ek matris , Ek(A) = − c c d  a   50 İşaretleri değişir. Yerleri değişir. devam etmek için tıklayınız
  • 53. A.Ek(A)=Ek(A).A= A .I a b  Yukarıdaki özelliği, A=   Matrisi için gösterelim: c d   a b   d − b  ad − bc − ab + ab   ad − bc 0   c d  . − c a  =  cd − cd − bd + ad  =  0  − bc + ad        1 0 =(ad-bc)   = A .I 2 ' dıı 0 1 51 devam etmek için tıklayınız
  • 54. Teorem: A matrisi A ≠ 0 olan bir matris olmak üzere, A = Ek ( A) ‘dır. −1 A 52 devam etmek için tıklayınız
  • 55.  1 0 2 Örnek: A =  2 − 1 3   matrisinin tersini bulalım.  4 1 8   Ek ( A) −1 Çözüm: A = olduğu için , det(A) yı ve Ek(A) yı det( A) bulalım. 1 0 2 - 11 2 2  det( A) = 2 − 1 3 = 1 ≠ 0 olduğlduğu , A -1 var dıır Ek(A) =  - 4 0 1    4 1 8  6 - 1 - 1   - 11 2 2  Ek(A)  olarak bulunur. O halde, A -1 = =  - 4 0 1  olur.  det(A)  6 - 1 - 1   ab Sonuç :   matrisinde , det(A) = ad - bc ≠ 0 ise ; cd A = -1 Ek(A) = 1 d − b 53 det(A) ad - bc − c  dıır a  devam etmek için tıklayınız
  • 56. Sunum sona ermiştir. Arz ederim 54