x, y, z

Поиск > Публикации: матрица

Поля поиска:




Запрос:
Номер раздела:
Сортировать:
Публикации: 3
ПубликацияРазделКомм.
Алексей Белов
Общая постановка такова. Пусть P(x_1,…,x_n) — некоммутативный многочлен от матриц порядка n. Каким может быть множество его значений? И. Капланский и И. В. Львов поставили вопрос о том, что множество значений полилинейного многочлена есть векторное пространство (в этом случае оно совпадает либо с нулем, либо с пространством всех матриц, либо с пространством бесследовых матриц, либо со скалярными матрицами). Решение проблемы Капланского для матриц второго порядка над квадратично замкнутым полем оказалось весьма нетривиальным и глубоким. Вопросы, связанные с уравнениями в матрицах, помимо прикладного значения имеют отношение к конструкции алгебраически замкнутого тела, к теореме о свободе: если добавить новую некоммутативную переменную и соотношение, где та участвует, то это не приведет к появлению новых соотношений. Имеется ряд глубоких проблем, относящихся к множеству значений слов в группе — в частности, в матрицах второго порядка.
Математика ≫ Видео 0 Ø
Евгений Смирнов
Рассмотрим сумму двух эрмитовых матриц A и B. Это снова будет эрмитова матрица. В 1912 году Герман Вейль задался таким вопросом: что можно сказать о ее собственных значениях, если известны собственные значения матриц A и В? Во-первых, ясно, что след A+B будет равен сумме следов исходных матриц; во-вторых, наибольшее собственное значение A+B не превосходит суммы наибольших собственных значений A и B. А какие еще есть ограничения? В 1962 году Альфред Хорн выписал ряд неравенств на собственные значения матриц A, B и A+B и сформулировал гипотезу о том, что это полный набор условий. В 1999 году А.А.Клячко свел эту гипотезу к так называемой гипотезе о насыщении. Они же предложили описание неравенств Хорна при помощи диаграмм или «сот», которые имеют самое прямое отношение к теории представлений полной линейной группы GL(n).
Математика ≫ Видео 0 Ø
Виктор Викторов
Матрица. Вектор. Сложение векторов и свойства сложения векторов. Геометрическая интерпретация вектора и сложения векторов. Умножение вектора на скаляр и его свойства. Однородная линейная функция вещественных чисел. Геометрическая интерпретация умножения вектора на скаляр. Умножение вектора на матрицу. Зачем нам нужны векторы? Сравнение свойств сложения и умножения вещественных чисел и векторов. Умножение на нулевой вектор. Дистрибутивность. Транспонирование матрицы. Система линейных уравнений. Метод исключения Гаусса-Джордана. Умножение матрицы на матрицу. Обратная матрица. Определитель квадратной матрицы.
Математика ≫ Видео 0 Ø