Stelsels lineaire vergelijkingen en matrices: Van stelsels naar matrices en rijreductie
Trapvorm en gereduceerde trapvorm
In de voorbeelden van vegen in aangevulde matrices die eerder aan bod kwamen, spelen de volgende begrippen zo'n grote rol dat we ze van een naam voorzien.
Trapvorm Onder het leidende element van een rij in een matrix verstaan we het eerste element (van links) in die rij dat niet nul is.
Een matrix staat in trapvorm (in het Engels echelon form) als deze de volgende twee eigenschappen heeft:
- alle elementen in de rijen onder een leidend element, zowel in de kolom waarin dat leidende element staat als in de kolommen links ervan, zijn nul;
- nulrijen (rijen met alleen maar nullen) staan onderaan.
Zoals we later zullen zien, kan een matrix via elementaire bewerkingen in trapvorm overgevoerd worden. Maar we kunnen verder gaan, namelijk tot de hieronder gedefinieerde rijgereduceerde trapvorm.
Gereduceerde trapvorm Een matrix staat in rijgereduceerde trapvorm of, korter, gereduceerde trapvorm, als deze de volgende drie eigenschappen heeft:
- de matrix staat in trapvorm;
- de leidende elementen zijn allemaal gelijk aan #1#;
- alle elementen boven een leidend element zijn gelijk aan nul.
Een gereduceerde trapvorm herkennen we dus aan de volgende eigenschappen:
- In elke rij is, van linksaf gezien, het eerste element dat niet gelijk is aan #0# (het leidende element) een #1#; de kolom die deze #1# bevat, bestaat verder uit louter nullen.
- Elke rij die niet uit louter nullen bestaat (een niet-nulrij) begint met meer nullen dan de voorgaande rij. In het bijzonder staan nulrijen (rijen met enkel nullen) onderaan.
Door elementaire bewerkingen met rijen kunnen we altijd een matrix omzetten in een gereduceerde trapvorm. Hoe dat precies in zijn werk gaat bespreken we later.
-1 &18 &5 &-6 \\
-1 &-2 &16 &-17 \\
}
\]
Je kunt een tussentijds antwoord intoetsen om tussenstappen te controleren.
\matrix{
1 &0 &0 &1\\
0 &1 &0 &0 \\
0 &0 &1 &-1}#
Hier is een rijreductie van de matrix tot dit resultaat:
\[
\begin{array}{rcll}
\left(
\begin{array}{cccc}
1 &-2 & -1 &2 \\
-1 &18 &5 &-6 \\
-1 &-2 &16 &-17 \\
\end{array}
\right)
&\sim& \left( \begin{array}{cccc} \color{green}{1} & -2 & -1 & 2 \\ \color{green}{0} & 16 & 4 & -4 \\ \color{green}{0} & -4 & 15 & -15 \\ \end{array} \right) &\color{blue}{\begin{array}{l} \phantom{x} \\ R_2 + R_1 \\ R_3 + R_1\end{array}}\\ \\
&\sim& \left( \begin{array}{cccc} \color{green}{1} &-2 & -1 &2 \\ \color{green}{0} &\color{green}{1} &\frac{1}{4} &-\frac{1}{4} \\ \color{green}{0} &-4 &15 &-15 \\ \end{array} \right) &\color{blue}{\begin{array}{l} \phantom{x}\\ \frac{1}{16} R_2\\ \phantom{z}\end{array}}\\ \\
&\sim& \left( \begin{array}{cccc} \color{green}{1} & \color{green}{0} & -\frac{1}{2} & \frac{3}{2} \\ \color{green}{0} & \color{green}{1} & \frac{1}{4} & -\frac{1}{4} \\ \color{green}{0} &\color{green}{0} & 16 & -16 \\ \end{array} \right) &\color{blue}{\begin{array}{l} R_1 +2 R_2\\ \phantom{x} \\ R_3 +4 R_2 \end{array}}\\ \\
&\sim& \left( \begin{array}{cccc} \color{green}{1} & \color{green}{0} & -\frac{1}{2} &\frac{3}{2}\\ \color{green}{0} & \color{green}{1} & \frac{1}{4} &-\frac{1}{4} \\ \color{green}{0} & \color{green}{0} & \color{green}{1} &-1 \\ \end{array} \right) &\color{blue}{\begin{array}{l} \phantom{x}\\ \phantom{y}\\ \frac{1}{16} R_3\end{array}}\\ \\
&\sim& \left( \begin{array}{cccc} \color{green}{1} &\color{green}{0} &\color{green}{0} &1\\ \color{green}{0} &\color{green}{1} &\color{green}{0} &0 \\ \color{green}{0} &\color{green}{0} &\color{green}{1} &-1 \\ \end{array} \right) &\color{blue}{\begin{array}{l} R_1+\frac{1}{2} R_3 \\ R_2 -\frac{1}{4} R_3 \\ \phantom{z}\end{array}}
\end{array}\]
omptest.org als je een OMPT examen moet maken.