The document defines:
1) Powers and exponentiation, including rules for multiplying, dividing, and raising powers of numbers.
2) Examples are provided to illustrate the rules.
3) It notes that care must be taken with negative bases and even/odd exponents.
The summary provides the high level definition of powers/exponentiation and notes some key rules and examples are given to illustrate, highlighting the need to consider signs with negative bases. It does not include details of the specific examples or problems shown in the document.
The document defines:
1) Powers and exponentiation, including rules for multiplying, dividing, and raising powers of numbers.
2) Examples are provided to illustrate the rules.
3) It notes that care must be taken with negative bases and even/odd exponents.
The summary provides the high level definition of powers/exponentiation and notes some key rules and examples are given to illustrate, highlighting the need to consider signs with negative bases. It does not include details of the specific examples or problems shown in the document.
1. MATLAB is a software package for mathematical computation, numerical computation, algorithm development, data analysis, and more. It allows matrix manipulations, plotting of functions and data, implementation of algorithms, creation of user interfaces, and interfacing with programs in other languages.
2. The document introduces basic MATLAB operations like arithmetic operations, variables, matrices, plotting, scripts and functions. It also discusses flow control and logical operations like if/else statements and loops.
3. MATLAB can be used for scientific and engineering applications like modeling, simulation, and prototyping through its implementation of algorithms, data analysis tools, and graphical capabilities for visualizing data.
2. DEFINICIJE
Matrica A reda (tipa) m×n je pravokutna shema brojeva koja
je uređena po redcima (ima m redaka) i po stupcima (ima n
stupaca)
⎡ a11 a12 K a1 j K a1n ⎤
⎢a a22 K a2 j K a2 n ⎥
⎢ 21 ⎥ element u i-tom
⎢ M M M M ⎥
A=⎢ ⎥ retku i j-tom
⎢ ai1 ai 2 K aij K ain ⎥ stupcu
⎢ M M M M ⎥
⎢ ⎥
⎢ am1
⎣ am 2 K amj K amn ⎥⎦
2
3. Brojeve aij u matrici zovemo elementima matrice.
Elemente matrice označavamo malim slovima s
dvostrukim indeksima. Prvi indeks (i) označava redak u
kojem se promatrani element nalazi, a drugi indeks (j)
označava stupac u kojem se element nalazi.
Npr. oznaka a52 znači da se ovaj element nalazi u petom
retku i u drugom stupcu
3
4. Matrice obično označavamo velikim slovima A, B, C, ...,
koristeći i kraći zapis matrice pomoću općeg člana
matrice i njene dimenzije.
A = ( aij )
( m,n )
Svaki realni broj možemo shvatiti kao matricu tipa (1,1)
⎡3 1 0⎤
Matrica A=⎢ ⎥ je formata 2×3, tj. A(2,3)
⎣0 − 1 1⎦
4
5. Dvije matrice A i B su jednake i pišemo A = B ako su
im svi korespodentni elementi jednaki, tj. one su jednake
ako su:
istog tipa i
ako je aij = bij za sve uređene parove indeksa (i, j)
Npr. matrice ⎡1 2 ⎤ ⎡1 2 ⎤
A=⎢ ⎥ i B= ⎢3 7 ⎥
⎣5 7 ⎦ ⎣ ⎦
nisu jednake jer je a21 ≠ b21
5
6. ⎡ −2 ⎤ ⎡ −2 1 0⎤
Matrice A=⎢ ⎥ i B=⎢
⎣1⎦ ⎣ 1 −3 2⎥
⎦
su različitog formata (A(2,1), B(2,3)), pa nisu usporedive.
6
7. VRSTE MATRICA
Matricu koja ima jednak broj redaka i stupaca nazivamo
kvadratnom matricom – matrica reda n.
U suprotnom je nazivamo pravokutnom matricom.
⎡ a11 a12 a13 K a1n ⎤
⎢a elementi a11, a22, ..., ann
⎢ 21 a22 a23 K a2 n ⎥
⎥ kvadratne matrice A
A = ⎢ a31 a32 a33 K a3n ⎥ reda n čine glavnu
⎢ ⎥ dijagonalu
⎢ M M M M ⎥
⎢ an1
⎣ an 2 an 3 K ann ⎥⎦
7
8. Simetrična matrica je kvadratna matrica kod koje su
elementi, simetrično raspoređeni s obzirom na glavnu
dijagonalu, jednaki:
a =a za sve i, j = 1,2,...,n
ij ji
Primjer simetrične matrice:
⎡ −1 0 2 ⎤
A=⎢ 0 2 5 ⎥
⎢ ⎥
a23 = a32
⎢
⎣ 2 5 −3⎦⎥
8
9. Dijagonalna matrica je kvadratna matrica kojoj su svi
nedijagonalni elementi jednaki nuli, tj. ako je
aij = 0 za i ≠ j , a aij ≠ 0 za i = j
Dakle, dijagonalna matrica općenito izgleda ovako:
⎡ a11 0 0 K 0⎤
⎢0 a22 0 K 0⎥
⎢ ⎥
A=⎢ 0 0 a33 K 0⎥
⎢ ⎥
⎢ M M M O M ⎥
⎢0
⎣ 0 0 K ann ⎥
⎦
9
10. Ako dijagonalna matrica ima sve elemente na glavnoj
dijagonali jednake nazivamo je skalarna matrica.
Jedinična matrica I je skalarna matrica s jedinicama na
glavnoj dijagonali, tj. za nju vrijedi:
⎧1 za i = j
aij = ⎨
⎩0 za i ≠ j
10
11. Ako iz konteksta nije jasno o kojoj se jediničnoj matrici radi,
to će se posebno i naglasiti. Naime i sljedeće matrice su
jedinične matrice, ali prva je jedinična matrica 2. reda, druga
je 3. reda, a posljednja 4. reda.
⎡1 0 0 0⎤
⎡1 0 0 ⎤ ⎢0
⎡1 0 ⎤ 1 0 0⎥
I =⎢ , I = ⎢0 1 0⎥ , I = ⎢ ⎥
⎣ 0 1⎥
⎦
⎢ ⎥ ⎢0 0 1 0⎥
⎢0 0 1 ⎥
⎣ ⎦ ⎢ ⎥
⎣0 0 0 1⎦
11
12. Nul-matrica O je matrica kojoj su svi elementi jednaki 0.
Nul-matrica ne mora nužno biti kvadratna matrica.
Na primjer:
O = [ 0 0 0] je nul-matrica tipa 1× 3, a
⎡0 0 0⎤
O=⎢ ⎥ je nul-matrica tipa 2 × 3
⎣0 0 0⎦
12
13. Transponirana matrica matrice A = (aij) tipa m × n je
matrica B = (bij) tipa n × m za koju je
bji = aij (i =1,2,...,m ; j = 1,2,...,n)
i pišemo B = AT, tj. transponiranu matricu matrice A
dobijemo tako da retke matrice A zamijenimo stupcima.
⎡1 2⎤
⎡1 −1 3 ⎤
A=⎢ ⎥ ⇒ AT = ⎢ −1 0 ⎥
⎢ ⎥
⎣2 0 −1⎦
⎢ 3 −1⎥
⎣ ⎦
13
14. Kvadratna matrica je gornje trokutasta ako su joj svi
elementi ispod glavne dijagonale jednaki 0, tj. ako je
aij = 0 za i f j
Donje trokutasta matrica je transponirana gornje
trokutasta matrica.
⎡ 1 ⎤
⎢7 2 3 ⎥
⎢ ⎥ ⎡ 6 0⎤
A = ⎢ 0 1 −4 ⎥ , B=⎢
⎢ 0 0 −3⎥ ⎣ −2 3⎥
⎦
14244
4 3
⎢ ⎥ primjer donje trokutaste matrice
⎣
1442443 ⎦
primjer gornje trokutaste matrice
14
15. ALGEBARSKE OPERACIJE S MATRICAMA
U skupu svih matrica M uvodimo osnovne računske operacije:
zbrajanje matrica, oduzimanje matrica, množenje matrice brojem,
množenje matrica.
1. ZBRAJANJE I ODUZIMANJE MATRICA
Zbrajati i oduzimati mogu se samo matrice istog tipa
Neka su matrice A = (aij) i B = (bij) matrice tipa m × n. Matrica
C = A ± B, C = (cij) je matrica tipa m × n za koju vrijedi:
cij = aij ± bij za svaki i = 1, 2,..., m; j = 1, 2,..., n.
15
16. Dakle, zbroj (razlika) dviju matrica A i B je matrica čiji elementi
predstavljaju zbroj (razliku) korespodentnih elemenata matrica
A i B.
⎡ 2 6 −9⎤ ⎡ 3 −7 6 ⎤
Za matrice A= ⎢ ⎥ i B = ⎢−2 1 4 ⎥ odredimo A+ B i A− B.
⎣−1 0 3 ⎦ ⎣ ⎦
⎡ 2 6 −9⎤ ⎡ 3 −7 6 ⎤ ⎡ 2+3 6+(−7) −9+6 ⎤ ⎡ 5 −1 −3⎤
A+ B = ⎢ ⎥ + ⎢−2 1 4 ⎥ = ⎢−1+(−2) 0+1 ⎥ = ⎢−3 1 7 ⎥
⎣−1 0 3 ⎦ ⎣ ⎦ ⎣ 3+ 4 ⎦ ⎣ ⎦
⎡ 2 6 −9⎤ ⎡ 3 −7 6 ⎤ ⎡ 2−3 6−(−7) −9−6 ⎤ ⎡ −1 13 −15⎤
A− B = ⎢ ⎥ −⎢−2 1 4 ⎥ = ⎢−1−(−2) 0−1 ⎥ = ⎢ 1 −1 −1 ⎥
⎣−1 0 3 ⎦ ⎣ ⎦ ⎣ 3−4 ⎦ ⎣ ⎦
16
17. SVOJSTVA ZBRAJANJA:
1. A + B = B +A komutativnost,
2. A + (B + C) = (A + B) +C asocijativnost,
3. A + O = O + A = A,
4. (A + B)T = AT + BT.
17
18. 2. MNOŽENJE MATRICE BROJEM
Umnožak realnog broja λ i matrice A = (aij) je matrica λA
koju dobijemo kada svaki element aij matrice A
pomnožimo brojem λ
⎡ 0 3 -1⎤ ⎡ 2 ⋅ 0 2 ⋅ 3 2 ⋅ (-1) ⎤ ⎡ 0 6 -2 ⎤
2 ⋅ ⎢ 2 8 3 ⎥ = ⎢ 2 ⋅ 2 2 ⋅ 8 2 ⋅ 3 ⎥ = ⎢ 4 16 6 ⎥
⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥
⎢-4 0 2 ⎥ ⎢ 2 ⋅ (-4) 2 ⋅ 0 2 ⋅ 2 ⎥ ⎢ -8 0 4 ⎥
⎣ ⎦ ⎣ ⎦ ⎣ ⎦
18
19. SVOJSTVA MNOŽENJA BROJA I MATRICE:
Za bilo koje α i β realne brojeve, A i B matrice istog tipa
vrijedi:
1. α ( β A ) = (αβ ) A
2. (α +β ) A = α A + β A
3. α ( A + B ) = α A + α B
4. I ⋅ A = A ⋅ I
5. O ⋅ A = A ⋅ O = O
19
20. 3. MNOŽENJE MATRICA
Množiti se mogu samo ulančane matrice
Dvije matrice A i B su ulančane ako je broj stupaca matrice
A jednak broju redaka matrice B, tj. ako je matrica A tipa m ×
n, a B tipa n × p
Umnožak matrice A = (aij) tipa m × n i matrice B = (bij) tipa
n × p je matrica A·B = C = (cij) tipa m × p, gdje je
n
cij = ∑ aik bkj i = 1,2,..., m; j = 1,2,..., p
k =1
20
21. Dakle, element matrice C dobije se tako da se elementi i-tog
retka matrice A pomnože s odgovarajućim elementima j-tog
stupca matrice B, pa se dobiveni produkti zbroje.
⎡a11 a12 L a1n ⎤ ⎡c11 c12 L c1j L c1p ⎤
⎢a ⎥ ⎡b b L b L b ⎤ ⎢c21 c22 L c2 j L c2 p ⎥
⎢ 21 a22 L a2n ⎥ 11 12 1j 1p ⎢ ⎥
⎢ ⎥
⎢M M M ⎥ ⎢b21 b22 L b2 j L b2p ⎥ ⎢ M M M M⎥
⎢ ⎥⋅ ⎢ =⎢ ⎥
⎢ ai1 ai2 L ain ⎥ M M M M ⎥ ⎢ ci1 ci2 L cij L cip ⎥
⎢M ⎢ ⎥ ⎢ ⎥
M M ⎥ ⎢bn1 bn2 L bnj L bnp ⎥ ⎢ M
⎥⎣ ⎦ M M M⎥
⎢
⎢am1
⎣ am2 L amn ⎥
⎦ ⎢c cm2 L cmj L cmp ⎥
⎣ m1 ⎦
21
22. ⎡2⎤
Pomnožimo matrice A = [ 3 −1 5 ]
i B=⎢4⎥
⎢ ⎥
⎢ −2 ⎥
⎣ ⎦
Matrica A je tipa 1×3, a matrica B je tipa 3×1, pa su te
matrice ulančane, a njihov produkt će biti matrica tipa
1×1
⎡2⎤
A ⋅ B = [3 −1 5] ⋅ ⎢ 4 ⎥ = [3 ⋅ 2 + (−1) ⋅ 4 + 5 ⋅ (−2) ] = [ −8]
⎢ ⎥
⎢ −2 ⎥
⎣ ⎦
22
23. Matrica B je tipa 3×1, a matrica A je tipa 1×3, pa su te
matrice ulančane, a njihov produkt će biti matrica tipa
3×3
⎡2⎤ ⎡ 2⋅3 2 ⋅ (−1) 2 ⋅ 5 ⎤ ⎡ 6 −2 10 ⎤
B ⋅ A = ⎢ 4 ⎥ ⋅ [3 −1 5] = ⎢ 4 ⋅ 3
⎢ ⎥ ⎢ 4 ⋅ (−1) 4 ⋅ 5 ⎥ = ⎢12 −4 20 ⎥
⎥ ⎢ ⎥
⎢ −2 ⎥
⎣ ⎦ ⎢ −2 ⋅ 3 (−2) ⋅ (−1) (−2) ⋅ 5⎥ ⎢ −6 2 −10 ⎥
⎣ ⎦ ⎣ ⎦
Uočimo da je A · B ≠ B · A
Matrice A i B za koje je A · B = B · A nazivamo
komutativnim matricama.
23
24. SVOJSTVA MNOŽENJA:
Ako su matrice A, B i C odgovarajućeg tipa, a α ∈ R,
tada vrijede sljedeća svojstva:
1. (AB)C = A(BC) asocijativnost množenja
2. A(B + C) = AB + AC distributivnost s lijeva
(A + B)C = AC + BC distributivnost s desna
3. α(AB) = (αΑ)B
4. A(αB) = α(AB)
5. (AB)T = BT · AT
24
25. 4. POTENCIRANJE MATRICA
Neka je A kvadratna matrica. Definiramo:
A·A = A2,
A·A·A = A3
i općenito
A ⋅ A ⋅ K ⋅ A = An
14 3 24
n puta
Po definiciji je A0 = I.
25
26. Neka je Pn(x) = a0 + a1x + a2x2 + ... + anxn polinom n-
tog stupnja s realnim koeficijentima i neka je A kvadratna
matrica. Tada definiramo polinom matrice A koji je opet
matrica, tipa kao i matrica A:
Pn(A) = a0·A0 + a1A + a2A2 + ... + anAn,
gdje je A0 = I, a I je jedinična matrica tipa kao i matrica
A.
26