Macierz klatkowa – rozbiór macierzy na umieszczone obok siebie mniejsze macierze zwane klatkami . Macierz klatkowa powstaje po pogrupowaniu zarówno wierszy i kolumn tak, aby w każdej grupie były przylegające do siebie kolumny albo przylegające wiersze. Pojedynczą klatkę tworzą pola macierzy, dla których wszystkie wiersze należą do jednej grupy i wszystkie kolumny należą do jednej grupy.
Rozważmy macierze :
A
=
[
a
i
j
]
i
=
1
,
…
,
n
j
=
1
,
…
,
n
,
B
=
[
b
i
j
]
i
=
1
,
…
,
m
j
=
1
,
…
,
m
,
C
=
[
c
i
j
]
i
=
1
,
…
,
n
j
=
1
,
…
,
m
,
D
=
[
d
i
j
]
i
=
1
,
…
,
m
j
=
1
,
…
,
n
.
{\displaystyle A=[a_{ij}]_{i=1,\dots ,n \atop j=1,\dots ,n},B=[b_{ij}]_{i=1,\dots ,m \atop j=1,\dots ,m},C=[c_{ij}]_{i=1,\dots ,n \atop j=1,\dots ,m},D=[d_{ij}]_{i=1,\dots ,m \atop j=1,\dots ,n}.}
Wówczas macierz
E
=
[
e
i
j
]
i
=
1
,
…
,
n
+
m
j
=
1
,
…
,
n
+
m
{\displaystyle E=[e_{ij}]_{i=1,\dots ,n+m \atop j=1,\dots ,n+m}}
zdefiniowaną następująco:
e
i
j
:=
{
a
i
j
,
i
⩽
n
,
j
⩽
n
,
b
i
−
n
j
−
n
,
i
>
n
,
j
>
n
,
c
i
j
−
n
,
i
⩽
n
,
j
>
n
,
d
i
−
n
j
,
i
>
n
,
j
⩽
n
{\displaystyle e_{ij}:={\begin{cases}{\begin{matrix}a_{ij},&i\leqslant n,&j\leqslant n,\\b_{i-n\;j-n},&i>n,&j>n,\\c_{i\;j-n},&i\leqslant n,&j>n,\\d_{i-n\;j},&i>n,&j\leqslant n\end{matrix}}\end{cases}}}
nazywamy macierzą klatkową . Macierz
E
{\displaystyle E}
można zapisać w postaci
E
:=
[
A
C
D
B
]
.
{\displaystyle E:={\begin{bmatrix}A&C\\D&B\end{bmatrix}}.}
Macierz
P
=
[
1
1
2
2
1
1
2
2
3
3
4
4
3
3
4
4
]
{\displaystyle P={\begin{bmatrix}1&1&2&2\\1&1&2&2\\3&3&4&4\\3&3&4&4\end{bmatrix}}}
może zostać podzielona na 4 klatki 2×2
P
11
=
[
1
1
1
1
]
,
P
12
=
[
2
2
2
2
]
,
P
21
=
[
3
3
3
3
]
,
P
22
=
[
4
4
4
4
]
.
{\displaystyle P_{11}={\begin{bmatrix}1&1\\1&1\end{bmatrix}},P_{12}={\begin{bmatrix}2&2\\2&2\end{bmatrix}},P_{21}={\begin{bmatrix}3&3\\3&3\end{bmatrix}},P_{22}={\begin{bmatrix}4&4\\4&4\end{bmatrix}}.}
Podzieloną macierz możemy wówczas zapisać jako
P
p
o
d
z
i
e
l
o
n
e
=
[
P
11
P
12
P
21
P
22
]
.
{\displaystyle P_{\mathrm {podzielone} }={\begin{bmatrix}P_{11}&P_{12}\\P_{21}&P_{22}\end{bmatrix}}.}
Macierz klatkowo-diagonalna
edytuj
Macierz klatkowo-diagonalna jest macierzą klatkową składającą się z kwadratowych macierzy na przekątnej i zawierającą wyłącznie zera w pozostałych polach. Macierz klatkowo-diagonalna
A
{\displaystyle A}
ma postać
A
=
[
A
1
0
…
0
0
A
2
…
0
⋮
⋮
⋱
⋮
0
0
…
A
n
]
,
{\displaystyle A={\begin{bmatrix}A_{1}&0&\ldots &0\\0&A_{2}&\ldots &0\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\0&0&\ldots &A_{n}\end{bmatrix}},}
gdzie
A
k
{\displaystyle A_{k}}
jest macierzą kwadratową.
Mnożenie macierzy klatkowych
edytuj
Jeśli rozmiary klatek (ich liczby kolumn i wierszy) w dwóch macierzach klatkowych pasują do siebie, to
[
A
11
A
12
…
A
1
m
A
21
A
22
…
A
2
m
⋮
⋮
⋱
⋮
A
n
1
A
n
2
…
A
n
m
]
⋅
[
B
11
B
12
…
B
1
k
B
21
B
22
…
B
2
k
⋮
⋮
⋱
⋮
B
m
1
B
m
2
…
B
m
k
]
=
[
C
11
C
12
…
C
1
k
C
21
C
22
…
C
2
k
⋮
⋮
⋱
⋮
C
n
1
C
n
2
…
C
n
k
]
,
{\displaystyle {\begin{bmatrix}A_{11}&A_{12}&\ldots &A_{1m}\\A_{21}&A_{22}&\ldots &A_{2m}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\A_{n1}&A_{n2}&\ldots &A_{nm}\end{bmatrix}}\cdot {\begin{bmatrix}B_{11}&B_{12}&\ldots &B_{1k}\\B_{21}&B_{22}&\ldots &B_{2k}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\B_{m1}&B_{m2}&\ldots &B_{mk}\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}C_{11}&C_{12}&\ldots &C_{1k}\\C_{21}&C_{22}&\ldots &C_{2k}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\C_{n1}&C_{n2}&\ldots &C_{nk}\end{bmatrix}},}
gdzie
C
i
j
=
A
i
1
B
1
j
+
A
i
2
B
2
j
+
…
+
A
i
m
B
m
j
.
{\displaystyle C_{ij}=A_{i1}B_{1j}+A_{i2}B_{2j}+\ldots +A_{im}B_{mj}.}
Pozwala to na indukcyjne dowodzenie twierdzeń i konstruowanie algorytmów rekursywnych, np. algorytm Strassena.
Wyznacznik macierzy klatkowych
edytuj
Niech
K
{\displaystyle \mathbb {K} }
będzie ciałem .
Jeżeli macierz
A
∈
M
n
×
n
(
K
)
,
B
∈
M
m
×
m
(
K
)
,
D
∈
M
m
×
n
(
K
)
{\displaystyle A\in M_{n\times n}(\mathbb {K} ),B\in M_{m\times m}(\mathbb {K} ),D\in M_{m\times n}(\mathbb {K} )}
oraz
Θ
{\displaystyle \Theta }
jest macierzą zerową typu
n
×
m
{\displaystyle n\times m}
to:
det
[
A
Θ
D
B
]
=
det
(
A
)
det
(
B
)
{\displaystyle \det {\begin{bmatrix}A&\Theta \\D&B\end{bmatrix}}=\det(A)\det(B)}
(dowód w przypisach[1] ).
Jeżeli macierz
A
∈
M
m
×
n
(
K
)
,
C
∈
M
m
×
m
(
K
)
,
D
∈
M
n
×
n
(
K
)
{\displaystyle A\in M_{m\times n}(\mathbb {K} ),C\in M_{m\times m}(\mathbb {K} ),D\in M_{n\times n}(\mathbb {K} )}
oraz
Θ
{\displaystyle \Theta }
jest macierzą zerową typu
n
×
m
,
{\displaystyle n\times m,}
to:
det
[
A
C
D
Θ
]
=
(
−
1
)
m
n
det
(
C
)
det
(
D
)
.
{\displaystyle \det {\begin{bmatrix}A&C\\D&\Theta \end{bmatrix}}=(-1)^{mn}\det(C)\det(D).}
↑ Dowód indukcyjny (względem
m
{\displaystyle m}
) pierwszej własności wyznacznika macierzy klatkowej.
Niech
n
∈
N
,
m
=
1.
{\displaystyle n\in \mathbb {N} ,m=1.}
Wtedy
det
[
A
Θ
D
B
]
=
det
[
a
11
…
a
1
n
0
⋮
⋱
⋮
⋮
a
n
1
…
a
n
n
0
d
11
…
d
1
n
b
11
]
=
b
11
det
(
A
)
=
det
(
B
)
det
(
A
)
.
{\displaystyle \det {\begin{bmatrix}A&\Theta \\D&B\end{bmatrix}}=\det {\begin{bmatrix}a_{11}&\dots &a_{1n}&0\\\vdots &\ddots &\vdots &\vdots \\a_{n1}&\dots &a_{nn}&0\\d_{11}&\dots &d_{1n}&b_{11}\end{bmatrix}}=b_{11}\det(A)=\det(B)\det(A).}
Załóżmy, że teza zachodzi dla
n
∈
N
,
m
=
k
−
1.
{\displaystyle n\in \mathbb {N} ,m=k-1.}
Niech
A
∈
M
n
×
n
(
K
)
,
B
∈
M
k
×
k
(
K
)
,
D
∈
M
k
×
n
(
K
)
.
{\displaystyle A\in M_{n\times n}(\mathbb {K} ),B\in M_{k\times k}(\mathbb {K} ),D\in M_{k\times n}(\mathbb {K} ).}
Wówczas z definicji wyznacznika macierzy otrzymuje się:
det
[
A
Θ
D
B
]
=
∑
i
=
1
k
(
−
1
)
(
n
+
k
)
+
(
n
+
i
)
b
i
k
det
[
A
Θ
D
i
B
i
k
]
,
{\displaystyle \det {\begin{bmatrix}A&\Theta \\D&B\end{bmatrix}}=\sum \limits _{i=1}^{k}~(-1)^{(n+k)+(n+i)}b_{ik}\det {\begin{bmatrix}A&\Theta \\D_{i}&B_{ik}\end{bmatrix}},}
gdzie
D
i
,
{\displaystyle D_{i},}
to macierz powstała z macierzy
D
{\displaystyle D}
poprzez wykreślenie i -tego wiersza, natomiast
B
i
k
{\displaystyle B_{ik}}
z macierzy
B
{\displaystyle B}
poprzez wykreślenie
i
{\displaystyle i}
-tego wiersza oraz
k
{\displaystyle k}
-tej kolumny.
Ponieważ
B
i
k
∈
M
(
k
−
1
)
×
(
k
−
1
)
(
K
)
,
D
i
∈
M
(
k
−
1
)
×
n
(
K
)
,
{\displaystyle B_{ik}\in M_{(k-1)\times (k-1)}(\mathbb {K} ),D_{i}\in M_{(k-1)\times n}(\mathbb {K} ),}
więc z założenia indukcyjnego:
det
[
A
Θ
D
i
B
i
k
]
=
det
(
A
)
det
(
B
i
k
)
.
{\displaystyle \det {\begin{bmatrix}A&\Theta \\D_{i}&B_{ik}\end{bmatrix}}=\det(A)\det(B_{ik}).}
Po podstawieniu:
det
[
A
Θ
D
B
]
=
(
−
1
)
2
n
det
(
A
)
∑
i
=
1
k
(
−
1
)
k
+
i
b
i
k
det
(
B
i
k
)
=
det
(
A
)
det
(
B
)
.
{\displaystyle \det {\begin{bmatrix}A&\Theta \\D&B\end{bmatrix}}=(-1)^{2n}\det(A)\sum \limits _{i=1}^{k}~(-1)^{k+i}b_{ik}\det(B_{ik})=\det(A)\det(B).}