Matrix: Unterschied zwischen den Versionen

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== Definition ==
== Definition ==
Eine Matrix mit \(m\) Zeilen und \(n\) Spalten wird als \(m \times n\)-Matrix bezeichnet. Das Element in Zeile \(i\) und Spalte \(j\) wird mit \(a_{ij}\) bezeichnet.
Eine Matrix mit \(m \in \mathbb{N}\) Zeilen und \(n \in \mathbb{N}\) Spalten wird als \(m \times n\)-Matrix bezeichnet. \(a_{ij} \in \mathbb{R}\) ist das Element in Zeile \(i\) und Spalte \(j\).


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\end{pmatrix}
\end{pmatrix}
</math>
</math>
== Transportmatrix ==
Eine '''Transportmatrix''' wird in Transport- und Logistikprozessen verwendet. Das Element \(a_{ij}\) gibt an, wie viel Menge von Standort \(i\) zu Standort \(j\) transportiert wird.
Beispiel:
<math>
a_{12} = \text{Menge, die von Standort 1 nach Standort 2 transportiert wird}
</math>
== Kostenmatrix ==
Eine '''Kostenmatrix''' beschreibt Transportkosten zwischen Standorten. Das Element \(a_{ij}\) steht für die Kosten, die entstehen, wenn eine Einheit Ware von Standort \(i\) zu Standort \(j\) transportiert wird.
== Herstellungsmatrix ==
Herstellungsmatrizen beschreiben Input-Output-Beziehungen in Produktionsprozessen.
* \(RZ\)-Matrix: zeigt, wie viele Rohstoffe \(R\) benötigt werden, um Zwischenprodukte \(Z\) herzustellen.
* \(ZE\)-Matrix: zeigt, wie viele Zwischenprodukte \(Z\) benötigt werden, um Endprodukte \(E\) herzustellen.


== Einheitsmatrix ==
== Einheitsmatrix ==
Die '''Einheitsmatrix''' \(I\) ist eine quadratische Matrix mit Einsen auf der Hauptdiagonale und Nullen sonst.
Die '''Einheitsmatrix''' \(I\) ist in der Mathematik eine quadratische Matrix, deren Elemente auf der Hauptdiagonale eins und überall sonst null sind.


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== Spaltenvektor ==
== Spaltenvektor ==
Ein Spaltenvektor ist eine Matrix mit einer Spalte:
Es seien \(n \in \mathbb{N}\) und \(v_i \in \mathbb{R}\) für \(i=1,...,n\), dann ist der Spaltenvektor \(v\) '''Spaltenvektor''' eine Matrix mit nur einer Spalte. Es gilt
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v = \begin{pmatrix}
v = \begin{pmatrix}
v_1 \\ v_2 \\ \vdots \\ v_n
v_1 \\ v_2 \\ \vdots \\ v_n
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== Transponierte Matrix ==
== Transponierte Matrix ==
Die '''transponierte Matrix''' \(A^T\) entsteht, indem man Zeilen und Spalten vertauscht.
Es sei
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A = \begin{pmatrix}
a_{11} & a_{12} & \dots & a_{1n} \\
a_{21} & a_{22} & \dots & a_{2n} \\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
a_{m1} & a_{m2} & \dots & a_{mn}
\end{pmatrix}
</math>
eine \(m \times n\)-Matrix. Die '''transponierte Matrix''' \(A^T\) entsteht, indem man Zeilen und Spalten vertauscht. Es gilt


<math>
<math>
A^T_{ij} = A_{ji}
A^T = \begin{pmatrix}
</math>
a_{11} & a_{21} & \dots & a_{m1} \\
a_{12} & a_{22} & \dots & a_{m2} \\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
a_{1n} & a_{2n} & \dots & a_{mn}
\end{pmatrix}
</math>  


== Addition ==
== Addition ==
Zwei Matrizen dürfen nur addiert werden, wenn sie dieselben Dimensionen haben.
Es seien A und B \(m \times n\)-Matrizen, dann gilt
<math>
:<math>
(A + B)_{ij} = A_{ij} + B_{ij}
A + B = \begin{pmatrix}
a_{11}+b_{11} & a_{12}+b_{12} & \dots & a_{1n}+b_{1n} \\
a_{21}+b_{21} & a_{22}+b_{22} & \dots & a_{2n}+b_{2n} \\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
a_{m1}+b_{m1} & a_{m2}+b_{m2} & \dots & a_{mn}+b_{mn}
\end{pmatrix}
</math>
</math>


== Subtraktion ==
== Subtraktion ==
Analog zur Addition:
Es seien A und B \(m \times n\)-Matrizen, dann gilt
<math>
:<math>
(A - B)_{ij} = A_{ij} - B_{ij}
A + B = \begin{pmatrix}
a_{11}-b_{11} & a_{12}-b_{12} & \dots & a_{1n}-b_{1n} \\
a_{21}-b_{21} & a_{22}-b_{22} & \dots & a_{2n}-b_{2n} \\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
a_{m1}-b_{m1} & a_{m2}-b_{m2} & \dots & a_{mn}-b_{mn}
\end{pmatrix}
</math>
</math>



Version vom 11. November 2025, 10:41 Uhr

Eine Matrix ist eine rechteckige Anordnung von Zahlen oder Symbolen, die in Zeilen und Spalten organisiert ist. Matrizen dienen zur Darstellung und Berechnung linearer Zusammenhänge und werden in vielen Bereichen wie Wirtschaft, Technik, Informatik und Naturwissenschaften eingesetzt.

Definition

Eine Matrix mit \(m \in \mathbb{N}\) Zeilen und \(n \in \mathbb{N}\) Spalten wird als \(m \times n\)-Matrix bezeichnet. \(a_{ij} \in \mathbb{R}\) ist das Element in Zeile \(i\) und Spalte \(j\).

[math]\displaystyle{ A = \begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & \dots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \dots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{m1} & a_{m2} & \dots & a_{mn} \end{pmatrix} }[/math]

Einheitsmatrix

Die Einheitsmatrix \(I\) ist in der Mathematik eine quadratische Matrix, deren Elemente auf der Hauptdiagonale eins und überall sonst null sind.

[math]\displaystyle{ I = \begin{pmatrix} 1 & 0 & \dots & 0 \\ 0 & 1 & \dots & 0 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ 0 & 0 & \dots & 1 \end{pmatrix} }[/math]

Spaltenvektor

Es seien \(n \in \mathbb{N}\) und \(v_i \in \mathbb{R}\) für \(i=1,...,n\), dann ist der Spaltenvektor \(v\) Spaltenvektor eine Matrix mit nur einer Spalte. Es gilt

[math]\displaystyle{ v = \begin{pmatrix} v_1 \\ v_2 \\ \vdots \\ v_n \end{pmatrix} }[/math]

Transponierte Matrix

Es sei

[math]\displaystyle{ A = \begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & \dots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \dots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{m1} & a_{m2} & \dots & a_{mn} \end{pmatrix} }[/math]

eine \(m \times n\)-Matrix. Die transponierte Matrix \(A^T\) entsteht, indem man Zeilen und Spalten vertauscht. Es gilt

[math]\displaystyle{ A^T = \begin{pmatrix} a_{11} & a_{21} & \dots & a_{m1} \\ a_{12} & a_{22} & \dots & a_{m2} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{1n} & a_{2n} & \dots & a_{mn} \end{pmatrix} }[/math]

Addition

Es seien A und B \(m \times n\)-Matrizen, dann gilt

[math]\displaystyle{ A + B = \begin{pmatrix} a_{11}+b_{11} & a_{12}+b_{12} & \dots & a_{1n}+b_{1n} \\ a_{21}+b_{21} & a_{22}+b_{22} & \dots & a_{2n}+b_{2n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{m1}+b_{m1} & a_{m2}+b_{m2} & \dots & a_{mn}+b_{mn} \end{pmatrix} }[/math]

Subtraktion

Es seien A und B \(m \times n\)-Matrizen, dann gilt

[math]\displaystyle{ A + B = \begin{pmatrix} a_{11}-b_{11} & a_{12}-b_{12} & \dots & a_{1n}-b_{1n} \\ a_{21}-b_{21} & a_{22}-b_{22} & \dots & a_{2n}-b_{2n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{m1}-b_{m1} & a_{m2}-b_{m2} & \dots & a_{mn}-b_{mn} \end{pmatrix} }[/math]

Skalarmultiplikation

Jedes Matrixelement wird mit einem Skalar \(\lambda\) multipliziert. [math]\displaystyle{ (\lambda A)_{ij} = \lambda \cdot A_{ij} }[/math]

Skalarprodukt

Das Skalarprodukt zweier Spaltenvektoren derselben Länge lautet: [math]\displaystyle{ u \cdot v = \sum_{i=1}^{n} u_i v_i }[/math]

Multiplikation

Die Matrixmultiplikation ist möglich, wenn die Spaltenzahl von \(A\) gleich der Zeilenzahl von \(B\) ist. [math]\displaystyle{ (AB)_{ij} = \sum_{k=1}^{n} A_{ik} B_{kj} }[/math]

Beispiele

Beispiel 1: Aufstellen einer Herstellungsmatrix

Produkt Rohstoff A Rohstoff B
Z1 2 3
Z2 1 4

Daraus ergibt sich die \(RZ\)-Matrix:

[math]\displaystyle{ RZ = \begin{pmatrix} 2 & 3 \\ 1 & 4 \end{pmatrix} }[/math]

Beispiel 2: Addition und Subtraktion

[math]\displaystyle{ A = \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{pmatrix}, \quad B = \begin{pmatrix} 4 & 3 \\ 2 & 1 \end{pmatrix} }[/math]

Addition: [math]\displaystyle{ A + B = \begin{pmatrix} 5 & 5 \\ 5 & 5 \end{pmatrix} }[/math]

Subtraktion: [math]\displaystyle{ A - B = \begin{pmatrix} -3 & -1 \\ 1 & 3 \end{pmatrix} }[/math]

Beispiel 3: Skalarmultiplikation

[math]\displaystyle{ 2A = \begin{pmatrix} 2 & 4 \\ 6 & 8 \end{pmatrix} }[/math]

Beispiel 4: Matrixmultiplikation

[math]\displaystyle{ C = \begin{pmatrix} 2 & 0 \\ 1 & 2 \end{pmatrix} }[/math]

[math]\displaystyle{ AC = \begin{pmatrix} 4 & 4 \\ 10 & 8 \end{pmatrix} }[/math]