Inhalt - Institut für Mathematik

Weitere Magazine

Empfehlungen

Info

Wirtschaftsmathematik International Business School Berlin Definition. Seien A = (aij) und B = (bij) zwei beliebige Matrizen, wobei A genauso viele Spalten besitzen möge, wie B an Zeilen hat. Dann verstehen wir unter dem Produkt C = A · B = (cij) die Matrix mit den Einträgen cij = ai1b1j + ai2b2j + · · · + airbrj , wobei r die Zahl der Spalten von A bzw. Zeilen von B sei. Die Produktmatrix C hat so viele Zeilen wie A und so viele Spalten wie B. Beispiel. Seien ⎛ ⎞ ⎛ ⎞ 0 2 0 5 1 −1 2 ⎜ ⎟ A = ⎝ ⎠ ⎜ ⎟ , B = ⎜ 3 −3 2 1 ⎟ 4 0 2.5 ⎝ ⎠ 2 4 −4 2 . Offenbar ist A eine 2 × 3– und B eine 3 × 4–Matrix. Das Produkt A · B wird daher eine 2 × 4–Matrix sein. Wir berechnen diese nach folgendem Schema: 0 2 0 5 3 −3 2 1 2 4 −4 2 1 −1 2 1 · 0 − 1 · 3 + 2 · 2 1 · 2 − 1 · (−3) + 2 · 4 1 · 0 − 1 · 2 + 2 · (−4) 1 · 5 − 1 · 1 + 2 · 2 4 0 2.5 4 · 0 + 0 · 3 + 2.5 · 2 4 · 2 + 0 · (−3) + 2.5 · 4 4 · 0 + 0 · 2 + 2.5 · (−4) 4 · 5 + 0 · 1 + 2.5 · 2 Es folgt also ⎛ ⎞ 1 13 −10 A · B = ⎝ 8 ⎠ . 5 18 −10 25 Es zeigt sich, daß die Reihenfolge bei der Multiplikation von Matrizen eine entscheidene Rolle spielt: In unserem vorstehenden Beispiel können wir das Produkt B · A nicht bilden, denn B hat vier Spalten, A dagegen zwei Zeilen. Selbst wenn – wie dies bei quadratischen Matrizen von gleicher Ordnung (mit gleich vielen Zeilen bzw. Spalten) der Fall ist – sowohl A · B als auch B · A gebildet werden können, so gilt im allgemeinen doch A · B = B · A. Beispiel. ⎛ ⎞ ⎛ ⎞ ⎛ ⎞ ⎛ ⎞ 1 2 A = ⎝ ⎠ , 0 2 B = ⎝ ⎠, 8 A · B = ⎝ 12 6 ⎠ = ⎝ 8 ⎠ = B · A. 3 4 4 5 16 26 19 28 So wie bei der Multiplikation einer beliebigen Zahl mit der Eins die Zahl unverändert bleibt, bleibt auch eine Matrix, die mit der quadratischen Einheitsmatrix ⎛ ⎞ 1 0 0 ... 0 ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ 0 1 0 ... 0 ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ I = ⎜ 0 0 1 ... 0 ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ...... ⎟ ⎝ ⎠ 0 0 0 ... 1 multipliziert wird, unverändert: I · A = A · I. (Die Bezeichnung I kommt von Identität.) 14 c○ Dr. Etienne Emmrich 2004
International Business School Berlin Wirtschaftsmathematik Satz. Für die Multiplikation von Matrizen gelten folgende Rechengesetze: (A · B) · C = A · (B · C) Assoziativität (A + B) · C = A · C + B · C Distributivität (A · B) T = B T · A T Einen Spezialfall der Multiplikation von Matrizen stellt die Multiplikation einer Matrix mit einem Vektor dar: Beispiel. Seien Dann gilt offenbar Außerdem folgt ⎛ ⎞ 1 2 ⎛ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ A = ⎜ 3 4 ⎟ , b = ⎝ ⎝ ⎠ 5 6 10 ⎛ ⎞ ⎞ 1 ⎜ ⎟ ⎠ ⎜ ⎟ , c = ⎜ −1 ⎟ −10 ⎝ ⎠ 1 . 10 −10 1 2 1 · 10 + 2 · (−10) = −10 A · b = 3 4 3 · 10 + 4 · (−10) = −10 5 6 5 · 10 + 6 · (−10) = −10 1 2 3 4 5 6 c T · A = 1 −1 1 1 · 1 − 1 · 3 + 1 · 5 1 · 2 − 1 · 4 + 1 · 6 = (3 4). Dies können wir sofort für das Problem aus dem vorstehenden Abschnitt anwenden, sollen etwa die Gesamtkosten berechnet werden, die dem Unternehmen für die beschriebene Lieferung entstehen. Dazu mögen die Stückkosten 5 EUR für R1, 4 EUR für R2, 20 EUR für R3 und 3 EUR für R4 betragen. Ausgehend von der Gesamtaufwandsmatrix aus (2.4) gilt nun ⎛ ⎞ (5 4 20 50 ⎛ ⎞ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ 4 3 3 2 1 0 ⎜ 40 ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ 8 5 8 3 2 1 ⎟ ⎜ 30 ⎟ 3) · ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ · ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ = (5 4 ⎜ 6 4 4 2 2 0 ⎟ ⎜ ⎝ ⎠ ⎜ 20 ⎟ ⎜ ⎟ 3 2 2 1 1 0 ⎜ ⎝ 10 ⎟ ⎠ 10 ⎛ ⎞ 460 ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ 930 ⎟ 20 3) · ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ = 19780. ⎜ 640 ⎟ ⎝ ⎠ 320 Die Gesamtkosten betragen also 19780 EUR. Interessant ist hier die Anwendung des Assoziativgesetzes der Multiplikation, denn multiplizieren wir zuerst den Vektor der Stückkosten für R1, ... , R4 mit der Gesamtaufwandsmatrix, so c○ Dr. Etienne Emmrich 2004 15
Seite 1 und 2: International Business School Berli
Seite 13: International Business School Berli
Seite 51: International Business School Berli

Inhalt - Institut für Mathematik

Erfolgreiche ePaper selbst erstellen

Template löschen?

Als Template speichern?