Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (2024)

Du fragst dich, welche Bedeutung Matrizen eigentlich haben und wie du mit ihnen rechnen kannst? Dann bist du hier genau richtig. Eine schnelle Erklärung dazu findest du in unserem Video

Inhaltsübersicht

Matrizen einfach erklärt

im Videozur Stelle im Video springen

(00:13)

Was ist überhaupt eine Matrix? Matrizen bestehen aus Zahlen, die in m Zeilen und n Spalten angeordnet sind. Man spricht dann von einer (m x n) – Matrix bzw. einer Matrix der Dimension (m x n).

Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (1)

Dabei steht bei den Matrixeinträgen Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (2) der Index i für die Zeile und j für die Spalte der Matrix, in der sich der Eintrag befindet.

Im Prinzip ist eine (m x n) – Matrix eine vereinfachte Darstellung eines Linearen Gleichungssystems (LGS) mit m Gleichungen und n Variablen. Wenn du dann ein LGS als Matrix darstellen möchtest, verwendest du für die Matrixeinträge einfach die Koeffizienten des LGS.

Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (3)

Dieses LGS kannst du also mit Matrizen schreiben:

Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (4)

Dabei hat die Matrixschreibweise exakt dieselbe Bedeutung wie das LGS.

Matrix Mathe

Besondere Matrizen sind zum Beispiel:

  • Quadratische Matrix: m = n
  • Diagonalmatrix: Enthält nur Nulleinträge – außer auf der Hauptdiagonalen.
    Eine Diagonalmatrix ist eine quadratische Matrix, die auf der Hauptdiagonalen beliebige reelle Zahlen und ansonsten nur Nulleinträge enthält.

    Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (5)

  • Nullmatrix: Jeder Eintrag einer Nullmatrix ist Null.
    Die Nullmatrix Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (6) hat die Dimension (n x n) und ist das neutrale Element der Matrizenaddition.

Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (7)

  • Einheitsmatrix:Die Einträge der Hauptdiagonalen sind gleich 1, alle anderen Einträge sind gleich 0.
    Die Einheitsmatrix Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (8) ist eine Diagonalmatrix der Dimension Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (9) und sie ist das neutrale Element der Matrizenmultiplikation.

Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (10)

  • Transponierte Matrix: Die Transponierte Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (11) der Matrix Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (12) erhältst du durch Vertauschen von Zeilen und Spalten. Das heißt, die erste Spalte von Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (13) ist die erste Zeile von Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (14), die zweite Spalte von Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (15) ist die zweite Zeile von Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (16) und so weiter.
    Viele Eigenschaften wie die Spur, die Determinante, die Eigenwerte und der Rang einer Matrix bleiben unter der Transponierung unverändert (invariant).

Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (17)

  • Symmetrische Matrix: Wenn Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (18) gilt, so ist Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (19) (und damit auch Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (20)) symmetrisch.

Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (21)

Matrizenrechnung

Doch natürlich willst du auch Matrizen berechnen können.

Matrizen addieren und subtrahieren

im Videozur Stelle im Video springen

(01:29)

Zwei Matrizen A undB kannst du nur dann addieren oder subtrahieren, wenn beide Matrizen gleich groß sind. Als Ergebnis erhältst du erneut eine Matrix C derselben Größe. Ihre Einträge Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (22) entstehen aus den Summen bzw. Differenzen der beiden entsprechenden Einträge aus A und B.

Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (23)

Dann gilt:

Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (24)

und

Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (25)

Die beiden Matrizen A und C kannst du nicht addieren – wegen der unterschiedlichen Größen ist das nicht möglich.

Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (26)

Die Matrizenaddition ist außerdem kommutativ und assoziativ.

Matrix mal Zahl

Du kannst eine Matrix A mit jeder beliebigen Zahl r (auch Skalar genannt) multiplizieren, indem du jeden Eintrag von A einzeln mit r multiplizierst.

Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (27)

Matrix mal Vektor

Damit du eine Matrix-Vektor-Multiplikation zwischen der Matrix A und dem Vektor v durchführen kannst, muss die Spaltenanzahl von A mit der Länge von v übereinstimmen. Du kannst eine (m x n)-Matrix also mit jedem n-dimensionalen Vektor multiplizieren. Als Ergebnis erhältst du dann einen m-dimensionalen Vektor.

Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (28)

Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (29)

Erläuterung der Rechung:

Da A so viele Spalten hat wie v Einträge, ist die Multiplikation hier möglich. Und weil A zwei Zeilen hat, erhältst du als Ergebnis einen zweidimensionalen Vektor. Um den ersten Eintrag des Ergebnisvektors zu erhalten, betrachtest du die erste Zeile von A und multipliziert den ersten Eintrag dieser Zeile mit dem ersten Eintrag von v, den zweiten Eintrag der ersten Zeile von A mit dem zweiten Eintrag von v und dasselbe mit dem dritten Eintrag der ersten Zeile von A und dem dritten Eintrag von v. Die Summe dieser drei Produkte ergibt den ersten Eintrag des Ergebnisvektors. Den zweiten Eintrag des Ergebnisvektors erhält man, wenn man für die zweite Zeile von A analog vorgeht.

Weitere Beispiele:

Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (30)

Matrix mal Matrix

im Videozur Stelle im Video springen

(02:38)

Zwei Matrizen kannst du genau dann miteinander multiplizieren, wenn die Spaltenanzahl der ersten Matrix mit der Zeilenanzahl der zweiten Matrix übereinstimmt. Immer dann also, wenn Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (31) und Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (32). Du erhältst dann als Ergebnis eine Matrix der Dimension (m x k).

Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (33)

A hat genauso viele Spalten wieB Zeilen, also ist die Matrizenmultiplikation Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (34) durchführbar. Weil A zwei Zeilen und B zwei Spalten hat, erhältst du eine (2 x 2)-Matrix als Ergebnis.

Für den ersten Eintrag der ersten Spalte der Ergebnismatrix betrachtest du die erste Zeile von A und die erste Spalte von B. Dann gehst du vor wie bei der Matrix-Vektor-Multiplikation – du rechnest also „Zeile mal Spalte“.

Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (35)

Den ersten Eintrag der zweiten Spalte erhältst du, wenn du die erste Zeile von Aund die zweite Spalte von B betrachtest und die gleichen Rechenschritte durchführst.

Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (36)

Um den zweiten Eintrag der ersten Spalte der Ergebnismatrix zu berechnen, multipliziere die zweite Zeile von A mit der ersten Spalte von B.

Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (37)

Und für den zweiten Eintrag der zweiten Zeile der Ergebnismatrix multipliziere die zweite Spalte von A mit der zweiten Spalte von B.

Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (38)

Das ist das Ergebnis der Matrizenmultiplikation Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (39).

Du solltest dabei aber immer bedenken, dass die Matrixmultiplikation im Allgemeinen nicht kommutativ ist.

Beispielrechnungen:

Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (40)

Die Division, wie wir sie aus den reellen Zahlen kennen, ist mit Matrizen übrigens nicht möglich. Statt durch eine Matrix A zu dividieren, musst du mit ihrer Inversen Matrix Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (41) multiplizieren (falls es diese gibt).

Determinante

Jetzt kennst du dich mit der Bedeutung und der Berechnung von Matrizen aus. Für deine nächste Prüfung könnte es aber auch sehr hilfreich sein, dir unseren Artikel über Determinanten von Matrizen anzusehen.

Beliebte Inhalte aus dem BereichLineare Algebra

  • Matrizen addierenDauer:02:48
  • Matrizen multiplizierenDauer:03:16
  • Matrix mal VektorDauer:04:04
Matrizen • Matrizen multiplizieren, Transponierte Matrix (2024)

FAQs

How to do matrix multiplication easily? ›

To perform multiplication of two matrices, we should make sure that the number of columns in the 1st matrix is equal to the rows in the 2nd matrix. Therefore, the resulting matrix product will have a number of rows of the 1st matrix and a number of columns of the 2nd matrix.

What is the multiplication rule of matrix transpose? ›

What is the Multiplication Property of Transpose? The multiplication property of transpose is that the transpose of a product of two matrices will be equal to the product of the transpose of individual matrices in reverse order.

How do you find the answer of a matrix? ›

Arrange the elements of equations in matrices and find the coefficient matrix, variable matrix, and constant matrix. Write the equations in AX = B form. Take the inverse of A by finding the adjoint and determinant of A. Multiply the inverse of A to matrix B, thereby finding the value of variable matrix X.

What is the fastest algorithm for matrix multiplication? ›

In linear algebra, the Strassen algorithm, named after Volker Strassen, is an algorithm for matrix multiplication. It is faster than the standard matrix multiplication algorithm for large matrices, with a better asymptotic complexity, although the naive algorithm is often better for smaller matrices.

What is the formula for matrix multiplication? ›

Matrix Multiplication by Scalar Quantity

Formula and notation for scalar matrix multiplication: If B=[bij]m×n is a matrix of order m × n and p is a scalar quantity, then pB=p[bij]m×n=[p(bij)]m×n is result of the scalar multiplication of the matrices. This is also known as multiplication of matrices by a constant.

How to multiply multiple matrices? ›

Rows and Columns

When we do multiplication: The number of columns of the 1st matrix must equal the number of rows of the 2nd matrix. And the result will have the same number of rows as the 1st matrix, and the same number of columns as the 2nd matrix.

How to know if a matrix is invertible? ›

A matrix A of dimension n x n is called invertible if and only if there exists another matrix B of the same dimension, such that AB = BA = I, where I is the identity matrix of the same order. Matrix B is known as the inverse of matrix A. Inverse of matrix A is symbolically represented by A-1.

What is the inverse of a 2x2 matrix? ›

The inverse of a 2x2 matrix, say A, is a matrix of the same order denoted by A-1 such that AA-1 = A-1A = I, where I is the identity matrix of order 2x2.

What is the cofactor of a matrix? ›

What are cofactors? The cofactor of an element of a matrix is the determinant of the matrix obtained by eliminating the row and column in the matrix that contains the element and then multiplying by +1 or -1 according to the position of the element. We have cofactors corresponding to each entry in a matrix.

What type of math is matrices? ›

Matrix theory is the branch of mathematics that focuses on the study of matrices. It was initially a sub-branch of linear algebra, but soon grew to include subjects related to graph theory, algebra, combinatorics and statistics.

What does a matrix question look like? ›

The definition. A matrix question is a collection of multiple-choice questions rolled into one. Like the Likert Scale, the matrix question type is a rating scale arranged in a grid of rows and columns. While the rows have the questions, the columns have the answer options for each question in a row.

What are the basic rules for matrix multiplication? ›

For matrix multiplication, the number of columns in the first matrix must be equal to the number of rows in the second matrix. The resulting matrix, known as the matrix product, has the number of rows of the first and the number of columns of the second matrix. The product of matrices A and B is denoted as AB.

Top Articles
Latest Posts
Article information

Author: Kareem Mueller DO

Last Updated:

Views: 6001

Rating: 4.6 / 5 (66 voted)

Reviews: 81% of readers found this page helpful

Author information

Name: Kareem Mueller DO

Birthday: 1997-01-04

Address: Apt. 156 12935 Runolfsdottir Mission, Greenfort, MN 74384-6749

Phone: +16704982844747

Job: Corporate Administration Planner

Hobby: Mountain biking, Jewelry making, Stone skipping, Lacemaking, Knife making, Scrapbooking, Letterboxing

Introduction: My name is Kareem Mueller DO, I am a vivacious, super, thoughtful, excited, handsome, beautiful, combative person who loves writing and wants to share my knowledge and understanding with you.