Content extract
					
					KVANTITATÍV MÓDSZEREK  reive! együtt dolgozik. Az ú] tudományág határtenilet a matematika, a gazdaságtudomány és a számítástudomány között Az operációkutatás középpontjában a közgazdasági és a matematikai rnodell áll. Hosszú az út a döntési probléma megfogalmazásáról a modell megalkotásáig. A feladat a probléma részletes leírásával - a változók, a korlátozó feltételek megadásával - kezdődik, majd a célra vonatkozó ismeretek mélyítésével, pontosításával folytatódik. A szükséges adatok megszerzése és pontosságuknak ellenőrzése után következik az adott körülményeknek legjobban megfelelő modell számszerűsítése és megoldása. A modell helycsségét a gyakorlattal való egybevetéssol ellenőrizzük.  1. A LINEÁRIS ALGEBRA ALAPJAI  1.1 MÁTRIXARITMETIKA A mátrix fogalma Definíció.  A döntéshozó szempontjából a modelleknek kettős hasznuk van. Egyik oldalról a döntéshozó a rendszer részletekbe meno
vizsgálatára kényszerűl; a modell előkészítése során fel kell tárnia a rendszer összefüggéseit, és így a modcll a gazdasági folyamat elemzésének eszközévé válik. Másrészt viszont az operáciokutatási rnodell alkalmas a vizsgált paraméterek különböző kritériumok szerinti optirnális értékeinek meghatározására, ezért képes a döntés orientálására is. Könyvünk a lineáris algebrai alapok után a lineáris programozásba, a hozzárendelési probléma modellezésébe, a hálótervezésbe és a döntésanalízisbe vezeti be az olvasót. A szerzők várják, és előre is köszönik a tisztelt Olvasók észrevételeit, megjegyzéseit. Budapest,  2005. január  A szerkesztá BGF Kűlkereskedelmi Főiskolai Kar Matematika-statisztika Tanszék  Legyen adva III . n számú ajj valós szám, ahol i = 1, 2,  , /11;j = 1  2, . , ll Akkor ezen számok a In  a 2:!  alj a ;-J  n 2n  ail  a i2  ajj  ain  aml  a m2  Umj  amil  ali  a 12  a 21  alakú
elrendezését mátrixnak nevezzük. Mivel ennek a mátrixnak /JI sora és II oszlopa van, tn . Il-es, vagy /II  11 típusú mátrixnak nevezzük A matrixban lévő ajj számok a mátri x elemei; pontosabban szólva az ajj szirnbólum a mátrix i-edik sorának j-edik clcmét, illetve j-edik oszlopának i-edik elemct jelöli. Az elrendezésben az elem első indexe az ún sorindex, a második pedig az ún. oszlopindex Ennek megfelelően az ajj elem - az ún általános elem - az í-edik sorj-edik elemét jelenti. A gyakorlatban sokszor találkozunk mátrixokkal. hiszen a legtöbb statisztikai kimutatás mátrixalakban jelenik meg. Példaképpen felírunk egy 3 . 4 típusú mátrixot:     KVANTITATÍV MÓDSZEREK  A lineáris algebra alapjai  A mátrixot a részletes kiírás helyett a következő módon is szokás jelölni: A = [ aj;~ ] ( i = 1,2, . , m] = 1,2,  ,11), vagy ru-n A, amit Így olvasunk: 11/ . 11 típusú A mátrix, vagy egyszerű en A, azaz jelőlhetjük bármely mátrixot
egyetlen szimbólummal is. Nyomtatort szövegben a mátrixok jelölése általában félkövér latin nagybetű, kézírásban aláhúzolt latin nagybetű. Az III  Il tÍpusú mátrixok halmazát M(m; n)-nel jelölve, ezt is irhatjuk: AE M(lI1; 11).  Egy 11/ . Il tipusú matrix transzponáltja 11 . 11/ tipusú matrix. Transzponálás során az i-edik sor j-edik eleme a j-edik sor i-edik elemévé válik. Ennek megfelelően a transzponálás lényegétjól kifejezi az [ajj]* = [aj;] ,(i = 1,2, . , nt;] = 1,2, . ,17) összefüggés így a transzponálás fogalmából következik, hogya transzponált mátri x transzponáltja egyenlő az eredeti mátrixszal, azaz (A *) = A.  Mátrixok  Sor és oszlopvektor  egyenlősége  és a nagyságrendi  relációk  Dcfiníció. Két azonos típusú A és B matrix között az = (egyenlő), < (kisebb), > (nagyobb), ::::;(kisebb egyenlő), ~ (nagyobb egyenlő) relációk valamelyike áll fenn, akkor és csak akkor ha az illető reláció elemről
elemre érvényes, azaz bármely lehetséges i ésj index esetén ajj és bjj között az illető reláció teljesűl. Ismeretes, hogy két valós szám között mindig fennáll az = , < , > , relációk valamelyike, addig az azonos típusú mátrixok között ez nem így van.  Definíció. Az egyetlen oszlopból álló (tehát III  l tipusú) mátrixot (m elemű) oszlopvektornak az egyetlen sorból álló (tehát 1  11 tÍpusú) mátrixot (n elemű) sorvektornak nevezzük. A vektor elemeit a vektor komponensei nek, vagy koordinátáinak is szoktuk nevezni. A továbbiakban az 111 el emlí oszlopvektorok halmazút a Vm szimbolúmrnal, az 11 elemű sorvektorok halrnazát pedig aV;: szimbolummal fogjuk jelölni. A vektor jelölése nyomtatásban félkövér, kézírás ban aláhúzott latin kisbetű.  Például ha  A = [1-3  D  =  [1-2 2]8 '  akkor definíciónk értelmében A = B, A < e, B s D, de e és D között a vizsgált relációk egyike sem áll fenn. Mátrix 
transzponáltja  Az A matrix transzponáltján azt a mátrixot értjük, amelynekj-edik sora az A j-cdik oszlopával (kővetkezésképpen, j-edik oszlopa az A j-edik sorával) egyenlő mindenj-re. Az A mátrix transzponáltjút A *-gal jelöljük.  s Legyen például A egy 3 . 2 típusú  mátrix:  A= 3  r akkor transzponáltja  -1  a következő 2 . 3 tipusú matrix:  .Ji] O  ,  13 A' = [~  3O -1] 13 .  Az oszlopvektor  jelölése:  A sorvektor jelölése:  2 a= a  - [a l'.  -  h· = [hl; b.:  ; h,,l  Itt a * (csillag) mutatja, hogyasorvektor egy oszlopvektor trauszponáltjaként fogható fel. Nyomdatechnikai okból gyakran Írják az oszlopvektort egy sorvektor transzponálíjaként.  Például  "{!}  [-1:  5: 3J'.  Egy /11 . n típusú matrix valójában 111 darab II komponensű sorvektornak, illetve 11 darab tn komponensű oszlopvektornak egymás mellé rendezése. Az A mátri x oszlopvektorait rendre a" a2' . , an vektorral jelölve, a mátrix így
írható fel:    KVANTITATÍV  A lineáris algebra alap/ni  MÓDSZEREK  az A mátri x sorvektorait rendre al *, a2 =, . , am* vektorraljelölve:  Hasonlóan,  A  =[:11' am  Speciálls  zetükből nem derülne ki komponenseik száma, és fontos a közlendőnk szempontjából, akkor meg kell mondanunk az elemeik számát. Megállapodás szerint tehát O, 1, e, mindig oszlopvektorokat jelölnek. Speciális  mátrixok  A nullmatrix (zérusmátrix) minden eleme O. Jele: O Például a 3 . 4 típusú nullmatrix a következő:  vektorok  o O O 0j  A nullvektor (zérusvektor) olyan vektor, amelynek minden eleme O. Jele: O Például a negyelemű null vektor így írható fel:  0=0000.  rO O O o  o o=  O O  illetve  0= [ O; O; O; 0]* .  O Az egységvektor olyan vektor, amelynek egyik eleme 1, a többi nulla. Szimbolikusan ej-vel jelöljük, ahol az i index mutatja, hogy az egyes hányadik helyen áll. Például a háromelemű vektorok között pontosan három külőnböző egységvektor
található. Oszlopvektor alakban a következők:  Az összcgző A négyelemű  vektor olyan vektor, amelynek minden eleme 1. Jele: 1  összegző vektor így Írható fel: 1  1=  1 1  illetve  1=[1;1;1,1]*  Ha egy mátrix sorainak és oszlopainak száma egyenlő (m = ll), akkor azt négyzetes vagy kvadratikus mátrixnak nevezzük. A négyzetes mátrix sorainak (illetve oszlopainak) száma a matrix rendje. Az alI> a22, . , ann elemeket, amelyek az ún főátlót alkotják, diagonális elemeknek nevezzük.  Az  ~I  A{i ; -:4  mátrix például egy negyedrendű négyzetes (kvadratikus) matrix, amelynek diagonális elemei: 3; O; -4; 8. Diagonális mátrixnak nevezzük az olyan négyzetes rnátrixot, amelynek csak a főátlóban van O-tóI különböző eleme. Ha az  ali  O  O  O  O  a 22  O  O  A= O  O  a:;:;  O  O  ()  ()  a un  1 A nullvektor, az egységvektor és az ősszcgző vektor jelöléséből nem derül ki, hogya vektor hány elemű. Általában a környezetéből, az
elvégzendő műveletekből egyértelműen következik, hogy hány elernűek. Ha a kőrnye12  mátrix esetén van olyan a., amely nem O, akkor A valódi diagonális  matrix. 13    KVANTITATív  ~  t  MÓDSZEREK  A diagonális  mátri x jelölésére  szimbólumot Például:  használjuk.  í f  < aJ 1; a 22 ; .• ; II  O O  O  O O  O  O  1  O  O O  -8  [~  I  az  i  >  nil  I  =<5;0;1;-8>  .  t  Az egységmátrix olyan diagonális mátrix, amelynek minden diagonális eleme 1, azaz oszlopai egységvektorok. A másod- illetve harmadrendű egységmatrix a következő:  I  =  Általánosan: En, II-ed rendű egységmatrix. Háromszög-, vagy trianguláris mátrixnak nevezzük az olyan kvadratikus mátrixokat, amelyekben vagy a főátló feletti, vagy a főátló alatti elemek mind nullák. Az első esetben alsó háromszögmátrixról, a másodikban felső háromszögmátrixról van szó. a következő  Az A kvadratikus mátrixot szimmetrikusnak nevezzük, ha a főátlóhoz
képest szimmetrikusan elhelyezkedő elemei egyenlőek, azaz aij = aji minden lehetséges i ésj értékre igaz. Vagyis az A mátrix egyenlő a saját transzponáltjával: A=A*. Az A kvadratikus mátrixot ferdén szlmmetrikusnak nevezzük, ha a főátlóhoz képest szimmctrikusan elhelyezkedő elemek egymás ellcntettjci, azaz ajj = -ajj minden lehetséges i és j értékre igaz. (A főátló elemei a definició kővetkeztében nullák.) Vagyis ebben az esetben: A = -A *. Például az  I  s  I  I  E,- [1O O], 1  Például alsó hárornszögmátrix  !  A lineáris algebra alapjai  l =l~ ~ ~ J  és F =  O 6 -5  mátrixok közül S szimmetrikus, A mátrixok  c=[OO -2]O '  0=  7  5  O  ()  O  4  O O  3  O  O  O  '~l  mátrixot. Itt a kövctkcző  Ali  ~  =  41  6  - 4 -6 O  F pedig ferdén szimmetrikus  mátrix.  7  O 2. 4  -1  2  1 8. O -2  -2  1  O. O  3  2  O  O 4  O  2  O 6  -1  -------------  négy blokkról van szó:  [~ -2  A21 14  O  A gyakorlatban előforduló
nagyméretű mátrixokat sokszor - függőleges és vízszintes osztovonalakkal - kisebb részekre, ún. blokkokra (vagy minormátrlxokra) bontjuk. Az ilyen felbontást particiouálásnak is szoktuk nevezni. Tekintsük pl. az  A és II mátrix:  C és O mátri x pedig felső háromszögmátrix:  -2  blokkokra bontása  A  A kővctkezö  l~  1 1  O = [:  O  2  ~J'  ~J  A 12 =  An  =  [4 ,lj  ~ ;2 ,  [: -~J  15    KVANTiTATív  A lineáris algebra alapjai  MÓDSZEREK  Az A mátrixot a következő  módon is felírhatjuk:  A  = [A  II  A 21  A 12]. A22  A blokkokból  felépített mátrixot tekinthetjük olyan mátrixnak, amelynek elemei is mátrixok. Az ilyen mátrixelcmű matrixokat hipermátrixoknak is neveznI. A particionálás gyakran alkalmazott esete az, amikor az adott mátrixot oszlopvektorokra. vagy sorvektorokra bontjuk szét Ha pl az A matrix oszlopvektorait rendre az al; a2; a3; a, szimbólumokkal jelöljük, akkor A = [ al; a2; a3; a4]  r:il,  vagy A  nullvektornak.
Például:  A+()=  lS  =  az A sorvektorait  lb,; b,; bJJ', vagy A'  =  jelölik,  akkor A  lb,; b,; bJJ .  Mátrixok  összeadása  4  ()  9O -13] + l"O "O O O  O  vagy  O  O  ~H~ 2  lJ  4  O  3~I ] = A,  -1 O  b+O=l1H~H1j=b Mátrixok  Ezek után rátérünk az alapműveletek  ~  2  -I O  ,  ha pedig a b,"; b2*; b3 szimbólumok felírható a következő módon is:  A =  A valós számok ősszeadásánál sajátságos szerepet játszik a nulla. A O hozzáadása ugyanis bármely valós számot változatlanul hagyja Hasonló szercpük van a mátrixok között a nullmátrixoknak, illetve vektorok esetében a  szorzása  skalárral  definiálására.  és kivonása  Az összeadás és ki vonás művelete csak azonos típusú mátrixok esetén van értelmezve a következő definíció szerint. Definíció. Két m  n típusú A = [ajj] és B = [bjj] matrix összegén [ill kűlönbségén] azt az m  Il-es C = [Cjj] mátrixot értjük, amelynek minden elemére igaz,
hogy: Cjj = ajj + bjj, [ill. Cjj = ajj - bij] Az összeadást és kivonást tehát elemenként végezzük. lao]lj + [b] lj = [a lj + b]lj és [a-ollj - [b] lj = [a lj - b]lJ' Például:  Definíció. Tetszőleges III  Il tipusú A = [ajj] matrixnak valamely 1 skalárral (valós számmal) való szorzatán azt az III . n-es C = [Cjj] mátrixot értjük, amelynek minden elemére igaz, hogy Cjj = 1 . ajj' A skalárral való szorzást tehát clemenként végezzük: A . [ajJ = [1  ajj]  Például:  3 • [12 16] -4 ,vagy 6· [O; 2; -1; 3]  4· [ ~ ~IJ= ~ 20  = [O; 12; -6;  18].  Ha 1 = 1, akkor a szorzat A . A = A, vagyis l-gyel szorozva  a mátri x nem  változik. 1 = -1 esetén (-1) . A = -A olyan matrix, amelynek minden eleme (-1)szerese az A mátrix megfelelő elemének; ezért a -A mátrixot A ellentettjé-  és  [0-6 25 51J  [-2 4 3O 4J2 = [--22 22 3-3J . 16  nek nevezzük. Az A + (-1) . B összeadás eredménye ezért éppen az A - B matrix Egy mátrixot az ellentett jével
összeadva nullmátrixot kapunk: A + (-A) = O. Al = O skalárral való szorzás eredménye szintén nullrnátrix: O . A = O 17    KVANTITATív  A lineáris algebra alapjai  MÓDSZEREK  A mátrixok elemei valós számok, ezért az elemenkénti műveletvégzésből és a valós számok halmazában érvényes műveleti azonosságokból adódik, hogy a bevezetett műveletekre teljesülnek a következő azonosságok. A mátrixok összeadása és a mátrixnak skalárral való szorzása kommutativ művelet, azaz:  Például: Az  mátrixoknak  A mátrixok összeadása asszociatív művclet, és a mátrix skalárral zására is érvényes az ún. vegyes asszociativitás, azaz és  és  a Al = 6; Al = -3; A3 = O skalárokkal  képzett lineáris kornbiná-  =[1: ~:]+[ 03~]+[~ ~]=[I: ~~]  mátrix.  mind az összeadásra.  mind a  (A + fi)A = AA + )lA.  A transzponálás és az összeadás, illetve a transzponálás szorzás sorrendje felcserélhető, azaz (A + B)* = A  + B és (AA)  Mátrixok 
való szor-  (Afi)A = A(uA).  Mátrixnak skalárral való szorzása disztributív, skalárösszeadásra nézve, azaz A (A + B) = AA + AB  [O1 -1]O'  6[ ~ ~] + (-3{ ~ -Ol] + o[~~ :)] =  A·A=A·A.  (A + B) + C = A + ( B + c)  A~ =  ciója a  A+B=B+A és  =[~ ~l  A,  és a skalárral  való  I1  = A . A *.  f  lineáris kombinációja  lineáris kombinációja  a 2b, + 5b~ - 3b1 + b , =  [-:31  3  vektor.  J  Definíció. A AIAI + AlA} +  + AkAk lineáris kombinációt az Al; Al; . ; Ak mátrixok konvex lineáris kombinációjának nevezzük, ha a benne szercplő skalárok nem negatívak, és az összegük 1. k  Az összeadás és a skalárral való szorzás alkalmazásával kapcsolatos, szerepet játszó fogalom, a lineáris kombináció fogalma.  fontos  Detiníció. Adott m  Il típusú Ab A2'  , Ak mátrixokat rendre megszorozva a tetszőleges Ab ,12, . , Ak skalárokkal, majd az így nyert szorzatokat összeadva a k AIAI A2A2 + .  + AkAk = L,AjAj i = I  kifejezésnek
megfelelő 11/ . Il-es mátrixhoz jutunk, melyet az Al, mátrixok egyik lineáris kombinációjának nevezünk.  18  Al, . , Ak  ( Aj :s: O és  L, A = 1). i  i  = I  Vektorok skaláris szorzata A mátrixok  szorzásának  értelmezéséhez.  szükségünk  lesz a vektorok skulá-  ris szorzatának ismeretére. Dcfiuíció. Két II elemű a és b vektor skaláris szorzután azt a valós számot értjük, amelyet úgy kapunk, hogya és b azonos indexű kornponcnscit összeszorozzuk, és a kapott szorzatokat összeadjuk. A szorzat kijelölésekor az első tényezőt sor-, a másodikat oszlopvektor formájában írjuk fel. Ezen Írásmód előnye a későbbiekben fog kitűnni 19    KVANTlTA71v  MÓDSZEREK A lineáris algebra alapjai  bl  illetve  b2  *  II  a b=[al;a2;a3;  .  ;a,,]·  b3 =albl+aobo+ --  . +a b ="'ab lill  II  1*b=[I;I;  L.JII· j::;1  . ;11,  = b, + bl + . + b" =  L b, . j ea ]  b"  Például, ha a = [5; 2; 8; O; -1]* és b = [O; -1; 3; 2; -2], akkor 
f6;4;3;-SIII=6+4+3+( S)=  Például,  O  8  -I  a* b=[5;2;8;0;-I]·  3  =0+(-2)+24+0+2=24.  2  Mátrix  szorzása  mátrixszal  -2  A vektorok skaláris szorzása kornmuratív abban az értelemben, hogy mindegy, melyik tényezőt írjuk első, és ezért sorvektorként, és melyiket második tényezőként oszlopvektor formájában. Ez a tulajdonság a valós számok szorzásának kommutativitásán alapul: a' b= ~ab  L.,;II i::;  li::;  = ~ba  L.JII  =b'a  .  I  Előző példánk esetében: 5  A vektorok skaláris szorzatának ismeretében definiálhatjuk két matrix szorzatát abban az esetben, ha az első tényező oszlopvektorainak száma egyenlő a második tényező sorvektorainak számával. Az ilyen matrixokat az adott sorrendben konformáhilisnak nevezzük, s csakis ilyen mátrixok escten értelmezzük a szorzást. Definicíé. Az III  P típusú A = [ajj] mátrix és ap' 1/ tipusú B = [bjj] mátrix szorzatán azt az 111 . JI típusú C = [Cjj] mátrixot
értjük, amelynek bármely i,j indexű eleme az A mátri x i-edik sorvektorának és a B mátrixj-edik oszlopvektorának a skaláris szorzata. Azaz  2 b*a=[O;-1;3;2;-2].  8  blj  =0+(-2)+24+0+2=24=a'b.  bT~  O Cíj = [3 il ; a í2; a íJ; . ;  -1     .•  ;a ]. II  ip  ip  1  k =1  Ha egy tetszőleges II elemű a vektort az II elemű összegző vektorral szorzunk, akkor eredményül az a vektor komponenseinek összegét kapjuk. Ezért nevezzük a csupa 1-ből álló véktort összegző vektornak.  a*1=[al;ao;  1)  a 1· b 3j = a í b lj + a í2b 2j + . + a b pj= La íkb kJ  Az A . B szorzatmátrixot tehát az első tényező, azaz a szorzandó A matrix sorvektorokra és a második tényező, azaz a szorzó B matrix oszlopvektorokra bontásaval a következőképpen írhatj uk fel: al  "  =31 +32 + . +3 = "'a n  ~.,  j::;1  A·B= m·p  p-u  'j .  a; . [b  b •  3m  1>  2;  b n ]=  a;bl  a;02  a'h 1 n  a;bl  a;b;!  a;h"  a~nb, a~lIb2  a' b III
 II  20 21     KVANTITATÍV  A lineáris algebra alapjai  MÓDSZEREK  Az összeadás és a skalárral való szorzás művelete nem változtatja meg a mátri x típusát. Pontosabban fogalmazva: az 11/  Il típusú mátrixok összege és ilyenek skalárszorosai (ahol III és II rögzítctt szám) szintén 11/ . 11 típusú mátrixok. Ezt úgy is mondjuk, hogy az /11 • 11 típusú mátrixok halmaza zárt az előbbi két műveletre nézve. A szorzás esetén más a helyzet. A szorzásban szereplő tényezők általában különböző típusú mátrixok, és a szorzat általában ismét más típusú. Természetescn az ll-ed rendű négyzetes matrixok halmaza zárt a szorzásra nézve A szorzatmátrix elemei nek kiszámítása nagy figyelmet kíván, mert a sok elem nehezen áttekinthető. Elkerülendő a hibákat, célszerű a két mátrixot a kövctkező, ún. Falk-séma szerint írni:  IT]  Az AB szorzatot a Falk-séma  ali a21  al2 a22  bl2  bpl  bp2 CI2 C22  bn  Cll C21  alI'
a2p  A  2 -1 4  -4  -2 4  -4 16  2  S 8  blj b2j  bln b2n  bpj  bpn  Clj C2j  Cin C2n  ai2  aip  Ci!  Ci2  Cij  Cin  a I  am:!  amp  C I  Cm:?:  Cllj  emil  III  O  O -2  S  -!O  8 8  -2  18  -s  II  -10  19  2 4  4  -2 -101 -2 -S  18 II .  -10  19  1  8 O  16 ~  [  ail III  2 O 1 -3  O  Majd a BA szorzatot a Falk-séma bll bn  -1  1 3  Tehát AB = C =  felírva:  4 -1  O 4  2  [EJ IABI Azaz részletesebben  szerint felírva:  AB =C. I  szerint kiszámitva: A  O 2  II  2 1  O  3  2  4  4 -1 O  -1 O 5  r: 1;1  2 O  -2 4 2  -1  1  4 -8 9 24  -3  I  II 1  3 12 7  -9  BA =D,  II  Például: Határozzuk meg az A . B szorzatnak szorzatnak megfelelő D mátrixot, ahol  megfelelő  C , majd aB'  A  azaz B A= D =  1  24  adódik.  -9  Látjuk, hogy AB nem egyenlő BA -val, vagyis a mátrixok  22  A = [~ !)~L,I -1  ~ 1  ~21  4  -3  1  2  és  -lj  O . S  szorzása nem  kommutatív művelet. A mátrixszorzás tulajdonságai: A mátrixok szorzása - amint a fenti példában is láttuk -
általában nem kOI/1mutatív művelet, sőt egyes esetekben a tényezők felcserélése már a konfonnábilitás megkövetelése miatt sem lehetséges. 7i    KVANTlTATiv  MÓDSZEREK  A lineáris algebra alapjai  A mátrixok szorzása asszociatív művelet, azaz (A . B)  C = A  (B  C), feltéve, hogy az A . B és B  C szorzatok léteznek Érvényesek továbbá a következő azonosságok: A(B + c) = AB + AC (baloldali disztributivítás); (A + B)C = AC + BC (jobb oldali disztributivítás); ,1(AB) = (,1A)B (vegyes asszociativitás); és (A B)* = BA.  szorzása  Sorvektor  mátrixszal  Az a*B szorzat a B sorvektorainak az a lineáris kombinációja, amelyben az egyes sorvektorokhoz tartozó skalárok az a* vektor megfelelő koordinátái. Ha aB mátrix sorvektorait: b*I , b2 , . , b* -rnel jelöljük, az a vektor koordinátái pedig: ([ 1, al, . , a/l" akkor l/l  Az Jn . Il tipusú A mátrixot balról megszorozhatjuk az nl komponensű 50rvektorral (1 . III típusú mátrixszal) és
az eredmény egy n kornponensű sorvektor lesz (1  II tipusú mátrix) Jegyezzük meg, hogy az ei*A szorzat eredménye az A matrix i-edik sotvekto ra, hiszen a többi sorvektor  a'  = [1; 2]  és  B=G  2 5  akkor a fentiek értelmében: [1;  2]{1  2 2  ~] = 1· [1;  5  J' -,  Alkaltnas  tehát kiválaszthatjuk  szorzat eredménye  egyenlő az A matrix összes elelllének az összegével.  Mátrix  oszlopvektorral  szorzása  Az Ab szorzat az A oszlopvektorainak az a lineáris kornbinációja, amelyben az egyes oszlopvektorokhoz tartozó sk al árok a b vektor megfelelő koordinátái. Ha az A matrix oszlopvektorait al; a2; . , a/l-nel jelöljük,  a b vektor koordinátái  ~J  Ab = al b, + a2bl+ . + aJ)/I' Legyen 12;  14 ] A  Természetesen akkor is ugyanehhez az eredményhez szorzásának definiciója szerint járunk el, azaz:  fl;  2 O]=  2]. [~  5  7  1·2 + 2 ·5;  [1. 1+ 2  2;  pedig:  b.; b2;  ; b; akkor  7]= [5;  5;  0]+2·[2;  = [~  jutunk, ha a mátrixok  és
mátrix szorzásának  1. O + 2  7] = [5;  a Falk-sémája  a következő:  I  b A  24  I  Ab  számokkal  3 0] és  4  5  b  akkor a fentiek értelmében: 12;  14].  2  3 O 4 5  3 1 2  r~ 17  =  l:l  [~~~]r!l [a3 [!], [~]2 [~7l +  =  A sorvektorok  vesz részt CI lineáris kombiná-  egységvektor transzponáltjáva! (balról) való szorzással a matrix megfelelő sorát. Világos, hog)! az 1* A szorzat eredménye az A matrix sorvektorainak az összege, és így az 1*(A 1) = (1  A) 1 cioban.  a'~ B = al bl* + a~ b~ + . +al/l b,* Legyen  () egyiitthatóval  +  Természetesen ugyanehhez az eredményhez nak értelmezése szerint járunk el, azaz  =  j utunk, ha a mátrixok szorzásá-  [2 3 o].r;J = [23 ++ 3·1 ++ 02] [9] =  1  4  5  2  1·3  4·1  5·2  17  25    KVANTITATÍV  A lineáris algebra alapjai  MÓDSZEREK  Mátrix és oszlopvektor  szorzásának  a Falk-sémája  Ab  2 3 O 1 4 5  számokkal  III . n  oszlopvektorral,  típusú A mátrixot  (azaz  II . l  tipusú
mátrixszal)  dig egy 111 kornponensű oszlopvektor Jegyezzük vektora,  megszorozhatjuk  9  letrendszernek  17  Alkalmas  egységvektorral  a matrix megfelelő  min-  (jobbrol)  Az egyenletrendszert  megoldani annyit jelent, mint  amelyek kielégítik az Ax = b egyen-  lőséget. Ha az M halmaz az üres halmaz, akkor az cgyenletrendszert zisztensnek,  ellenkező  egyen-  esetben konzisztensnek  inkon-  nevezzük.  rendre:  vesz részt a lineáris való szorzással  így ki-  az összege, és így az l*(Al) = (lA)l  ménye az A mátrix oszlopvektorainak  nevezzük. Az egyenletrendszert  azon x vektorok M halmazár.  Jelölje az A mátri x oszlopvektorait  Világos, hogy az Al szorzat ered-  oszlopát.  mátrixa.  b of:. O esetben inhomogén  az A matrix i-edik oszlop-  a többi osz/op vektor O egyiitthatóval  kombinácioban. választhatjuk  és az eredmény  (m . l típusú mátrix) lesz  meg, hogy az Ae, szorzat eredménye hiszen  együttható  b = Oesetén homogén
egyenletrendszernek,  egy n komponensű  jobbról  révén tömören így írható:  Az A matrix az egyenletrendszer  megadni A tetszőleges  bevezetése  Ax =b.  3 1 2  b A  jelölések  a következő:  Akkor, mint tudjuk, az Ax szorzat az A oszlopvektorainak  binációja,  tor megfelelő  koordinátái,  azon lineáris kom-  tartozó skalárok  amelyben az egyes oszlopvektorokhoz  az x vek-  azaz  amint már tudjuk, egyenlő az A mátrix összes elemének  szorzat eredménye, az összegével.  Ezért igaz a következő:  Lineáris egyenletrendszer  felírása matrix  szemek A mátri x szorzása  esete a lineáris egyenletrendszerek sa, megoldása Az  XI;  X,; -  gyakori  előfordulásának  (ill. egyenlőtlenség-rendszerek)  . ; X;  . ; X  }  /1  a21xI + a22x2 +  egyenletek  véges halmazát  A =  + (/ljXj + a2jxj  + +  + (l1"X"  Természetesen  = VI  a  26  III  ([lj  a  ([22  {/o . -l  (1 ]"  QIII2  «,  felírása mátrix formában  esetében,  esetében is
alkalmazhatjuk. Például az x.: X2;  ; 'lj;"'; nevezzük,  tömör kifejezésmódját hanem a lineáris  x" ismeretleneket  tartalmazó  + 012X" + . + ClljX) +  + (/I"X" :S; VI  a21xI + 022X:. +  ,+ ([2jXj +  + ([2"." :S; h2  allxl  nemcsak a lineáris  egyenlőtlenség-rendszerek  lll  X  I  legyen az A nuit-  egy lineáris kombinaciojakéut.  a mátrixuritmctika  egyenletrendszerek  + a2"x" = v2  lineáris egyenletrendszemek  al2  (/~I  = b egyenletrend-  tartalmazó  amely az  [ a"  rix oszlopvektorainak  az, hogya  Lineáris egyenlőtlenség-rendszer  ismeretleneket  + {/12X2 +  legyen megoldása  megadá-  során jelentkezik.  al 1.1  lineáris  típusú szorzat  oszlopvektorral  hogy az Ax  b vektor előállítható  Tétel. Annak sziikséges és elegségesfeltétele  formában  ali/Il  =  [~:1 .  x  "  és  [ b, b = h2  típusú lineáris egyenlőtlenségek  által megadott lineáris egyenlőtlenség-rend'zer
 bili  27    KVANTITATív  A lineáris algebra alapjai  MÓDSZEREK  az  5. {/12  alj  [ a'l au A = ~  an  a,-}.  ami  ali/2  jelölések  «:  bevezetésevel  G,,, ] Cl:'/I  .  ,  ClJ/UI  X  =  [X,].r,x  "  b,  és  b=  [b'- ] b:"  a tömör Ax ::;b  alakban írható fel.  B) 1. Minden a E V elemhez és A valós számhoz egyértelrnűen hozzá van rendelve a V halmaznak egy A. a-val jelölt eleme, amelyet az a vektor A skalárral vett szorzatának nevezünk 2. A skalárral való szorzás kornrnutativ, azaz A a = a A minden a E V és minden A. valós szám esetén igaz 3. A skalárral való szorzás asszociatív, azaz í(j,t a) = (íJI) a nunden a EVés tetszőleges A., JI valós számok esctéri igaz 4. Minden a E Vesetén igaz, hogy la = a c) 1.  1.2 LINEÁRIS  TEHEK (VEKTORTEREK)  Ebben a részben ismertetjük a lineáris térrel kapcsolatos alapfogalmak definícióit, továbbá a bevezetett fogalmak közötti kapcsolatokat, összefüggéseket kimondó
alapvető állításokat. Az állításokat megfogalmazó tételeket bizonyítás nélkül közöljük. A lineáris  tér (vektortér)  fogalma  Definíció. Elemek (az úgynevezett vektorok) egy V halmazár a valós számhalmaz feletti lineáris térnek vagy vektortérnek nevezzük, ha rendelkezik a következő tulajdonságokkal: A) 1.  kornmutatív,  azaz a + b = b + a minden a, b E Vesetén  2.  Az összeadás Igaz.  3.  Az összeadás asszociatív, azaz (a + b) + c = a + (b + c) minden a, b, c E V cs etén igaz. V-ben van olyan O-val jelölt zéruselem. hogya + O = el minden a E V esetén igaz.  4.  28  V-ben értelmezve van egy összeadásnak nevezett (+ jellel jelölt) művelct, azaz a V-beli elemekből képzett bármely (a; b) párhoz egyértelműen hozzá van rendelve az a és b összegének nevezett szintén Vbeli a + belem.  Minden a E V elemnek van úgynevezett ellentett je, azaz minden a E V-hez található olyan (-a) E V, amelyre a + (-a) = O  2.  A skalárral való
szorzás a skalár összeadásra nézve disztributiv, azaz (A. + ft) a = í a + JI a minden a EVés tetszőleges A ,fl valós számok esetén igaz A skalárral való szorzás a V-beli összeadásra nézve disztributív, azaz A. (a + b) = A a + A b minden a, bEV és tetszőleges A valós szám esetén igaz.  Például az Ill' 11tipusú mátrixok M(III; ll) halmaza lineáris teret alkot a valós számok felett (Ill. n rögzitett) Az összeadást és a skalárral való szorzást végezzük elemenként, ahogy azt a mátrixok körében definiáltuk. A lineáris tér axiómáinak teljesülésének könnyen elvégezhető igazolását az olvasóra hagyjuk. Speciálisan az II elemű oszlop vektorok VII (sorvektorok V,,') halmaza szintén lineáris teret alkot a valós számok felett.  AItér, lineáris  kombináció,  gClledtolTelldszcr  A továbbiakban lineáris tér (vektortér) kifejezés alatt mindig a valós számok halmaza feletti lineáris teret (vektorteret) fogunk érteni.
Definíció. Egy V vektortér valamely W (ncm üres) részhalmazát a V vektortér egyalterének nevezzük, ha vektorteret alkot a V-ben értelmezett műveletekre nézve  29    KVANTiTATÍV  A lineáris algebra alapja,  MÓDSZEREK  Például könnyen belátható, hogya V3 vektortér azon vektorainak za, amelyeknek a 3. komponense O egyalteret alkot Vrban Tétel,  Egy  valamely  V vektortér  nem iires W részhalll/aza  akkor alter; ha zárt a V-ben definiált összeadásra zásra nézve. Tétel.  Tetszőleges  V vektortérnek  valall/int  Ezen kél vektor összes lineáris kornbinációinak  akkor  és a skalárokkal  altere önmaga,  W halma-  és csak  valo szor-  az egyedill  a  O vektorból állo részhalmaza. Ezeket triviális altereknek nevezik Az öszszes többi altér neve valódi altér A O vektorból álló alteret Iluliatérnek is mondjuk, A mátrixok esetén bevezetett lineáris kombináció fogaI mát tetszőleges vektorterek elemei esetén is értelmezhetjük a
következő módon: Definíció. Egy V vektortér al; a2;  -; ak vektorainak lineáris kornbinációin értj ük az összes Ala I + A2a2 + . + Aka k alakú vektort, ahol Al; A2;"'; Ak tetszőleges skalárok. Az üres vektorhalmaz tartozik.  lineáris kombinációi  közé  egyetlen vektor, a O vektor,  A definícióban nem tettük fel, hogy a szereplő vektorok különbözőek. Beszélhetünk például az a, a, 2a vektorok lineáris kombinációiról Ha a vektorok kölönbözőségét nem kívánjuk meg, akkor vektorrendszerről beszélünk. Definíció. A Ala I + A2a2 +  + Akak lineáris kombinációt az al; a2;  ·; ak vektorok konvex lineáris kombinációjának nevezzük, ha a benne szereplő skalárok nem negatívak, és az összegük 1. k  ( Aj 2: O és  L Aj = 1.) i  tetszőleges  V-hen egyalteret  az al; a2;···;  I g.l "  ~I:.  30  al; a2;···;  ak vektorrendszer  ak vektorainak  ~j  tipusú  vektorokból álló halmaz, ahol x és y tetszőleges valós
számok. Mivel Wegy altér V3 -ban, így az CI és Cl által generált altér W. Definíció. Az al; a:  -: ak vektorrenc!szert a fl vektortér véges generatorrendszerének nevezzük, ha az általuk generált alter megegyezik V-vci  Példá ul Vrbó I ki vá laszt va az c,  +l lJ +1 e, =  és c,  vektor o kal az  ezek által generált altér maga a fl3 tér lesz.  Lineáris  függetlenség  és összefüggés  Deflnícíó. A fl vektortér al; a 2;"'; ak vektorait lineárisan fiiggetlcnekncv; nevezzük, ha lineáris kornbinációjukként a O vektor csak trivialis módon állítható elő, azaz ha a  egyenlőség csak A = A2 = . = Ak = O esetén teljesűl A V vektortér al; a2; . ·; ak vektorait lineárisan összejiiggőknek (nem Figgetleneknek) nevezzük, ha lineáris kombinációjukként a O vektor nemcsak triviális módon állítható elő, azaz ha találhatók olyan Al; A2;'" ;Ak skalárok, amelyek közül legalább egy nem O, és a  összes lineáris kom- 
Azt mondjuk, által generált altere V-nek.  - jelölje  Például tek intsűk a V3 vektortér  i  r  = I  Tétel. A V vektortér binácioi  W halmaza az  e,  ezt W - alkotnak.  =  l~j l~j és c,  =  hogy W  Alal  egyenlőség Például,  + A2a2 + . + Akak = O  teljesü!.  a V3 vektortér escten az a, =  l~l = r~j l~1 n,  és a, =  vektorokból  vekto rai t a O vektor csak triviális móc!on állítható elő, így ezek egy lineárisan független vektorrendszert alkotnak. 31    KVANTiTATív  MÓDSZEREK  A lineáris algebra alapjai  Tétel. Egy vektorrendszer akkor és csak akkor lineárisan összejL'iggő, ha vall olyan eleme, amely eláállithatá a többi elem lineáris kombináciojaként.  Az előző példa könnyen általánosítható a Vn (n>2) vektorterre. Világos, hogy az 100  O Bázis  I  el = O  és dimenzió  A vektortér egy lineárisan független generátorrendszerót bázisnak nevezzük.  al; a2;···; a" elemekből  Deflníció.  c2 = O .: ",c"  O
 álló  O  O  =  o  vektorok Vn-ben bázist alkotnak, a Jin tér  1 X1  X2  Tétel. Egy vektortér al; a2;···; a" elemei akkor és csak akkor lllkalnak bázist, ha a vektortér tetszőleges a vektora egyértelmiren előállítható az al: a2:-··; a" vektorok lineáris kombinációjaként.  dimenziója  Legyen B = {a 1; a2;···; a} a V vektortér egy bázisa. A tér egy tetszőleges a vektorának a= Alal A a Aka" előállításában szereplő Al; ~; . ';A" skalárokat az a vektor B = {al; a2;···; a" } bázisra vonatkozó koordinátáinak nevezzük.  x1  I  O  O  x2  O  I  O  Definíció.  + 2 2 + . +  Bármely vektortérben a bázist alkotó vektorok száma egyértelműen meg V([11 határozva. . Tétel.  Dcfiuíció. Azt moudjuk, hogya V vektortér dill/ellziója II, ha V-nek van II elemű bázisa. A nullatér dimenziója OA V vektortér dimenziója végtelen, ha V-nek nincs véges sok elemből álló bázisa. Tétel. Az 11 dimenziós  V
vektortér Wa/terének  tn dimenziójára igaz, hogy  m:S:n.  Például:  tekintsük  risan függetlenek  a V2 vektortér  CI  és V} tetszőleges  =  [~J [~J  x=  és Cl =  [:J  vektorait,  és tetszőleges x =  j=1  O  X  "  O  csctén:  " = L,xjc;.  = XI O + x2 O +···+X"  x=  E V:, vektor  O  1  1.3 MÁ TRIXARITMETIKAI  PÉLDÁK  1.1 példa  J3 ezek lineá-  8  vektorok eseten szárnitsuk  ki az a + II és  -2 vektora esetén teljesűl, hogy  X=XI[~]+X2[~]=[~~+x~]=[:~J Tehát az el és c} vektorok bázist alkotnak Vrben és így V2 dunenzrója egyenlő 2-vel. 32  egyenlő »-ncl  2  a c - b vektorokat! Megoldás. Az adott vektorok mindegyike 4 dimenziós oszlopvektor, így a kívánt összeadás, ill. ki vonás elvégezhető Az összeadást, ill a kivonást elemenként (komponensenként) végezzük a következőképpen:  33    KVANTITATiv  a+  MÓDSZEREK  A lineáris algebra alapjai  [Ol   2+21  .fi - 2  .fi - 2  R-O  R  h 3: ~ ~) = ~ cs c - h ~ -2-(-1) =  [ 
1+(-3)  -2  1.3 példa (a) Számítsuk  -1  2-(-3)  b,  5  A = [;  -~  I  I  ~1 °  -~  és B = [~  -;  ~  -1  -2  4  5  r  2  O  -3  -1  1  1  O 5  [4+5  = 2+3  1+(-1)  ~1· °  +J  b,  =r~l  4  3H5  -3  O  7 I  21  -2  4  O  0+3  -1  0+(-3)  -1 + 7  -3+0  4+ 1  1+ (-2)  0+4  r  (b) Számitsuk Al =  [4-5  = ?-3  1- (-1)  -2  °  5  I  0 [9 + 12+ 15+ 41 [ -1 = 15 + 2 + -1 = 16 1  °  -6-10+0+1  -15  ki azt a mátrixot, amely az  [-13 2]5'  1  A2 = [ 2  - 2 A) = [ 3  - 1] O '  ~] mátrixoknak  képzett lineáris kornbinációjal  2·2  = 5  5+0  -3  6  -3  5  -1  4  ;1 1.4 példa  A{ °  4  -1  2  3  O  -3  1  4  Legyen  =  -1  képzett lineáris kornbinációja!  Megoldás. Az adott típusú Al, Al, A) matrixokat rendre megszorozzuk a megfelelő A" Al, AJ skalárokkal, majd a nyert szorzatokat összeadjuk.  -~~1-[~ ; ~~1 ° ° 5  -2  a Al = 5; .12 = O; AJ = -2 skalárokkal  3 =  3+21 [9 ° 0+3  =r-}ektoroknak a  b,  b = 3bl - 2b} + 5b3 + Ib4 = 3 531 - 2[--161 + 5 [31 O +
I [41 -1  és  34  b,  Megoldás. Az adott azonos mérctű b, b2, b), b4 vektorokat rendre mcgszorozzuk a megfelelő Al, Al, A), A4 skalárokkal, majd a nyert szorzatokat összeadjuk:  Szárnitsuk ki az A + B összeget és az A - B különbséget! Megoldás. Mivel két 111  11 típusú A = [ajj] és B = [bjj] mátrix összegén, ill különbségén azt az m . Il-es C = [Cjj] mátrixot értjük, amelynek minden elemére igaz, hogy: Cjj = ajj + bjj, ill Cjj = ajj - bjj Ezért az összeadást ill a kivonást clemenként végezzük az [aij] + [bjJ = [ajj + bjj] ill. az [ajJ - [bjj] = [ajj - bjj] képletnek megfelelően. Így  A+B=  =r-~J  Al = 3; A2 = -2; A) = 5; A2 = 1; skalárokkal  1.2 példa  Legyen  ki azt a b vektort, amely a  'lY')  4  0-(-3)  -1-7  -8  4-1  3-21 [-1  3  -3-0  O-3  = -1  -3  3  1 - (-2)  O-4  5-O  2  3  -4  :1  -5  U=[:  és ",,,4  2  O 3  2  -I  6  O  -11 °.  7  Szarnitsuk ki az A . B szorzutnak megfelelő C, majd aB· A szorzntnak megfelelő D
mátrixot! Megoldás. Két mátrix szorzatát csak abban az esetben számíthatjuk, hu az adott sorrendben konformábilisek, azaz az első tényező oszlopvektorainak száma egyenlő a második tényező sorvektorainak számával. Ez a feltétel 35    KVANTITATív  MÓDSZEREK A lineáris algebra alapjai  most teljesül és így a szorzás elvégezhető. szerint felírva:  3 A  4 O 2 -3  I -1  O  Tehát AB = C =  [ 22 12  12 -13  Majd a BA szorzatot  4 O 5 2 2 6 22 -22 12 24 12 22 -13 O  -5 4 3 I  -22  5  24  3  22  -5  -381 27 22 .  O  3  7  a Falk-séma  Az AB szorzatot  a Falk-séma  B 3 -1 -1 O O 7 5 -38 3 27 22 -5 3 7  AB  =C.  1.4 GAZDASÁGI FELADATOK MEGOLDÁSA MÁ TRIXARITMETIKÁ VAL A szállítási mátrix A szállítási mátrixot olyan esetekben készítik el, ha több raktárban tárolnak termékeket és ezeket több rendeltetési helyre kell kiszállítani. Gyakran az egyszerű termékek (pl. burgonya, káposzta, alma srb) szállításával kapcsolatban készítik el a
szállítási mátrixot A mátrixban a fajlagos szállítási költségeket tüntetik fel, vagyis azt, hogy az áru egy egységének (pl l tonna) elszállítása mennyibe kerül. 1.5 példa  szerint kiszámítva:  Tekintsük azt az esetet, amikor négy raktárból (RI, R2, R3' R) három rendeltetési helyre (Hi> H2' HJ) kell szállítani! Az RI, R2' R3, R4 raktárak mindegyikben csak egyfajta termék van, de mindegyikben más és más termék. Például az Rj-ben burgonyát, az Rrben káposztát, az Rrban almát és az Rr ben spárgát tárolnak. A tonnánkénti szállítási költségeket ezer Ft-ban az alábbi táblázat tartalmazza:  A  I~  B  4 5 2  O  2 6  3 -1 O  -1 O  7  4 -5 I O 4 -1 2 3 O -3 I 9 25 -22 18 18 -12 12 -13 21  RI R2 Rj R4  =fl:  Hj  21  20 12 15 13  18 I7 16 22  19  13 19  alkotják az A, ún. szállítási mátrixot:  21 20 181 19 12 17 13 15 16 .  25 18  12 -13  -22j -12 adódik. 21  Látjuk, hogy az AB szorzat nem egyenlő a BA szorzattal.
Tudjuk, hogy ez általában így van, a mátrixok szorzása nem kommutatív művclct.  36  H2  BA =D,  Ezek a számadatok  azaz BA = ~  HI  Raktár  3  A =  [ j9  13 22  Például a harmadik sor második eleme: 15 aztjelenti, hogy egy tonna almának az Rj-as raktározási helyről a Hres szállítási helyre való szállítása 15 ezer Ft-ba kerül. 37    KVANTiTATÍV  MÓDSZEREK  il lineáris algebra alapjai  Legyen az egyes termékek felvásárlási tonnánként. Ebből képezzük a  ára rendre  52, 40, 39, 58 ezer Ft  (c) szállítottak  el a T2 telephelyről.  (d) vásárolt Göteborg; (e) exportáltak  összesen?  52 B = 40  52 40  52] 40  Megoldás.  [ 39 58  39  39  Az adott szállítási  58  58  meg. A mátrix minden sorához tartozik egy feladóhely  ~:1átri~ot., A ~ajlagos szállítási osszkoltsegmatnxot megkapjuk  és felvásárlási költségek összegéből álló ha kiszámít juk az A és B mátri x összegét.  egy 3 . 4-es A mátri x segítségével  programot 
adhat juk  (rendre: aT 1, a T 2, és  a T3 telephely), és minden oszlopához tartozik egy rendeltetési hely (rendre: Göteborg, Malmö, Stockholm és Uppsala). Megállapodunk abban, hogy az  r-edik sor j-edik eleme azt fogja mutatni, hogy hány kg mézet szállítottak az i-edik telephelyről  A + B  72 52 54  70j 57 55  77  71  80  =  73 59 52  [  aj-edik  A  (a) Az egyes telephelyekről komponensei kg-ban:  Egy külkereskedelmi  (c) A T2 telephelyről:  MalmőA méz szúllítúsa három telep-  városba Göteborgba,  be, St,~ck~oln:ha és Uppsalába rnézct exponált. helyről (1" 12, T3) történt a következő bontásban. hely  O  295  O  O  250 mennyiségeket  A· 1 = [585, 475, 415f. az l' . A sorvektor  vásárlását  (d) Göteborg:  adják  i' .A· el = 430 kg mézet vásárolt I" . A·} = 1475 kg volt  Elszállított  méz  A technológiai  mátrix  Göteborg  TI  Malmő  160 kg  1.7 példa  TI  Stockholm  175 kg  T2 T2  Tekintsünk  Göteborg  180 kg 
és Ts) gyárt. A gyártáshoz  Stockholm  295 kg  Az üzemi adatok szerint a termékegységre  T3  Stockholm  250 kg  alábbi táblázat muratja:  T3  Uppsala  165 kg  rendre az egyes svéd városok;  komponensei  e; . A·1 = 475 kg mézet szállítottak el  TI  (b) importáltak  az A . loszlopvektor  (e) A teljes mézexport:  250 kg  Határa,zz,uk meg mátrixalgebrai eszközökkel, hogy hány kg niézet (a) szállitouak el rendre az egyes tclephelyckről;  38  180  1'· A= [430,160,720,165].  1.6 példa  Rendeltetési  175  elszállítandó  adják (kg-ban):  (b) Az egyes városok  Feladóhely  160  =  250 [  A~ A, és, B m,á:rixok ismerete szükséges ahhoz, hogy a lehető legkevesebb koltsegrafordltassallehessen fedezni a raktározási helyek készleteiból ,, . a sza'IIítasi helyek szükségleteit.  vállalat négy svédországi  városba.  Erőforrás jele  egy üzemet, amely 5-féle tennéket háromféle  (jelölje  ezeket: TI' T2' T3' T4  erőforrás:
EI, E2 és E3 áll rendelkezésre. eső ráfordításokat  ezer Ft-ban az  Termék iele  E1  TI 3  T2 2  T3 O  T4 4  E2  4  3  1  2  TI 5 2  E}  1  2  4  O  3 39     KVANTlTATiv MÓDSZEREK  Ezek a számadatok  A lineáris algebra alapjai  alkotják a T ún. technológiai  T = [:  ~  4  3  = [3; 8; 5]· ~ ~ :  a" ·T  ~l  ~ ;  1 2  mátrixot:  ~  [  ~] = [46; 40;  28; 28; 46]  O 3J  Ha az üzemnek a TI> T2, T3, T4, Ts termékből rendre 50, 30, 10, 40, 80 egységnyit kell előállítania, akkor ezt a programot a  1.8 példa, Egy vállalat három üzemeben féle erőforrás  p = [50; 30; 10; 40; 80]*  (E I ' E2 és EJ)  4-féle termeket (T I ' T 2 ' T 3 és T 4 ) gyárt, 3felhasználásával.  Ismertek a következő  táblá-  zatok adatai. az ún. programvektorral  oszlopvektorral, termelési program tásban. Tehát:  adjuk meg. A Tp szorzat az adott  szükségletét  nyersanyag  mutatja erőforrások  szerinti bon-  A tennelés  megoszlása  az üzemek között 
50 30 10  770] 540 .  = [  40  1. üzem 2. üzem 3. üzem  390  80 A rendelkezésre  álló erőforrások  kapacitásait  tartalmazó  k = [800,560,400]*  oszlopvektort  kapaclrésvcktornak  szokás  nevezni.  Csak azon termelési  kielégítik  a Tp  programok  realizálhatók,  Egyik crőforrús  amelyek  tekintetében  lában több ilyen program szerűbbet,  amivel  sem léphetünk is lehetséges.  az optimum  Az egyes erőforrások  egységárait  kell kiválasztani  foglalkozik.  program szerinti termelés végrehajtható, tása nagyobb, mint a szükséglet.  ISO  400 100 350  200 100  T~ 410 520 200  erőforrás-felhasználása  :5 k egyenlőtlenséget.  túl a kapacitáskorlátokon.  Ilyenkor  számítás  Az üzemek  TI 300 250 500  A termelés mennyiségc (természetes mértékegyséuben) TJ T2  a legcél-  Esetünkben  mert mindegyik  ÁltaErőforrás  az előírt  erőforrás  EI E2  kapaci-  E)  (itt most ezer Ft-ban) tartalmazó  Erőforrásokból felhasznált mcnnyiség
(természetes mértékegységben) 1. üzem 2. üzem 3. üzem 80 90 100 60 45 65 SO 30 60  sorvektor:  a*=[3;8;5] Egységárak az ún. árvcktor Az előírt termelési  program  zatból határozható  [770]  meg, azaz:  a'·T.p  = [3;  8;  anyagköltsége  az a*Tp szor-  = 8580.ezerFt  5]·540 390  A fajlagos 40  anyagköltséget  (termékenként  rendre) az a*T szorzat adja:  Az erőforrás egységára (ezer Ft)  A termék egységára (ezer Ft)  I  TI  2  EI  2  T2  1,5  E2  1  T3  3  EJ  3  T4  4  41     KVANTITATiv  MÓDSZEREK  A kiindulási  adatok könnyen  A lineáris algebra alapjai  kezelhetővé  válnak, ha azokat megfelelő  Megoldás.  mát-  rixok, ill. vektorok alakjában írjuk fel A táblázatokba foglalt adatok által meghatározott mátrixokat és vektorokat a kővctkczőkóppcu vezetjük be.  Legyen T  = ki]=  300 250  400 100  150 200  4101 520 a tennelés megoszlásának  [ 500  350  100  200  (a) A készárutermelést mátrix sorainak  t·=1*T=[I;  mátrixa, 
termékfajránkénti  ősszcgzcscvcl  1;  300  400  150  410  1] 250 [ 500  100  200  520  350  100  2001  (b) Az erőforrásonkénti ahol tjdelenti  az Í-edik üzemben 80  Legyen  F=  aj-edik  [fJ = 60  90 45  1001 65 a felhasználási  50  30  60  [  ahol fjjjelenti az Í-edik erőforrásból Továbbá  legyen  és b = [2;  termekből  a = [2;  1,5;  3,  termélt  mennyiséget.  erőforrás-felhasználást  nálási mátrix oszlopainak  mátrix,  összegzésévei  f = F .1 =  aj-edik üzemben felhasznált mennyiséget.  1; 3 J az erőforrások  4J a termékek  egységárvektora  egységárvektora.  és speciális  vektorok  segítsége  révén adjunk választ a következő  (a) Mennyi a vállalat készárutermelése (természetes rnértékcgységben)? (b) Mennyi mészetes (c) Mennyi  a vállalat  összes erőforrás-felhasználása  kérdésekre!  A = T(b) = [250 500  100 350  200 100  520  és egyben  (c2) termékfajtánként  összesen,  (c3) üzemenként  I 130].  megadá f
vektort a felhasz-  kapjuk meg:  tel vektorát  2 O O O]  1~  200  Ce2) Az A mátrix sorvektorait  az árbevétel:  (c 1) termékfajtánként  450;  bernutató  A mát-  kell szorozni Ci = 1, 2, 3, 4), azaz: 410  (ter-  850;  és egyben üzemenként  ISO  erőforrásonként  = [1050,  rendre a T matrix i-edik oszlopát az i-edik termék egy-  400  mértékegységben)?  T  termékfajtánként  300  termékfajtánként  ti  rix kiszámításához  mátrixok  azaz a T, F, a, b valamint diagonális  t* vektor  (el) Az árbevételt ségárával  módszerek,  megadó  80 90 60 45 100jl'j 65 1 = l270j 170 . l50 30 60 1 140  Feladat: Mátrixaritmetikai  bontásban  adódik:  O  600  600  450  1640  I~~ ~ ~ = [ 500 1000 O O 4  150 525  600 300  20801 800  összegezve  a termékfajtánkénti  összes árbcvé-  kapjuk: 600  600  500  150  450 600  16401 2080 =  1000  525  300  800  üzemenként. 1*A = I'T(b) = [1;  1; 1] [  összesen,  (c4) összesen? (d) Mennyi  a közvetlen  (d 1)
erőforrásonként  és egyben üzemenként,  (d2) erőforrásonként  összesen,  (d3) üzemenként (d4) összesen?  42  = [2100;  költség:  összesen,  I  (e3) Az A mátrix tel vektorát  II  1350;  oszlopvektorait  4520]  összegezve  az üzcmenkénti  összes árbevc-  kapjuk:  I  I  1275;  600  Al=T(b)l=  600  450  1640  1] 500 ISO 600 2080]: [ 1000 525 300 800 [ 1  3290  J3330j . l2625  43    KVANTiTATÍV  A lineáris algebra alapjai  MÓDSZEREK  (c4) Az A mátrix valamennyi  elemet összeadva az összes árbevételt  kapjuk: Évek  329°1 1; 1]3330 =9245 (eFt.) [ 2625  l'Al=l'T(b)l=[l;  (CI 1) A közvetlen  lll.  bontásban:  200~ 65 . 180 (d2) A közvetlen  költség erőforrásonként  összesen:  160 180 200j[11 [540j (a)Fl = 60 45 65 1 = 170 . [ 150 90 180 1 420 (d3) A közvetlen  költség üzemenként 160  r' (a)F = [1; 1; 1] 60 [  ISO  összesen:  180 200~ 45 65 = [370; 315; 90  445].  180  (d4) A közvetlen  költség összesen:  f(a)F.l~r370;  315;
445{:j~1l30  (partnerek)  J.  .  2.  11.  2.  Í.  és egyben üzemenkénti  Külföldi cégek 1.  (d) A kőzvctlen költségre vonatkozó kérdések válaszait is hasonló gondolatmenet alapján adhat juk meg. költség erőforrásonkénti  1.  (cFi).  (/  .  lj  Írjuk fel matrixaritmetikai jelölésekkel. (a) a 8. partnerrel a vizsgált időszakban lebonyolított forgalom ősszcrtékét: (b) az utolsó két év forgaimát partnerenként részletezve és összesen; (c) az egy év alatt egy partnerrel lebonyolított forgalom átlagos nagyságát' Megoldás. Jelöljük a táblázat forgalmi mátrixát A-val, azaz A = [ajJ egy 111 • II-CS mátrix. (a) A 8. partnerrel lebonyolított összforgalmat megkapjuk ha az A mátri x 8 oszlopának adatait összegezzük. A 8 oszlopot kiválaszthatjuk a mátrixból, ha azt egy olyan egységvektorral szorozzuk jobbról, amelynek 8. komponense az 1 Az eredményül kapolt oszlopvektor elemeit egy összegző sorvektorral való skaláris szorzás
segítségével összegezzük: 1*(Acg). Természetesen (1 * A)cx sorrendben is számolhatunk; itt 1 A az egyes partnerekkellebonyolított összforgalmakat tartalmazó vektor; az cs-caI való szorzás ebből választja ki a 8. komponenst (b) A mátrix utolsó két sorának összegét kell előálliranunk: [e'" + e* ] . A n Az utolsó két év összforgalma a kapott vektor elemeinek összegezésévei nyerhető: [e* +c]·A·1. 11-1  A forgalmi  mátrix  ,,-1  lJ  1.9 példa Egy külkereskedelmi vállalat II (Il :s 8) kűl földi céggel tart fenn állandó piaci kapcsolatot. Az utolsó 111 (m :s 2) év forgalmi adatait a következő táblázat tartalmazza, amelynek i-edik sorában aj-edik elem, (vagyis Cli') azt adja meg, hogy az i-edik évben a j-edik partnerrel mekkora forgalmát bonyolított le a vállalat. 44  (c) A mátri x elemeinek összegét kell osztanunk az évek és a partnerek számával: 1 (l*Al). m-n  45     KVANTITATÍV  MÓDSZEREK  A lineáris algebra
alapjai  1.10 példa  Alkatrész jele  Egy vállalatnak a tavalyi évben 263 alkalmazottja volt. Legyen D = [djJ az a mátrix, amelynek djj eleme azt mutatja, hogy a vállalat í-edik dolgozójának mennyi volt a keresete az elmúlt év j-edik hónapjában, továbbá legyen III = [mk] az a 12 elemű vektor, amelynek elemei rendre az egyes hónapok munkanapjainak számát adják meg (feltesszük, hogya tavalyi év folyamán a letszámot illetően scm felvétel, sem kilépés a vállalatnál nem volt). Írjuk fel mátrixalgebrai jelölésekkel, hogy mennyi volt: (a) a dolgozók június havi összkeresete, (b) az egy dolgozóra jutó átlagos évi kereset, (c) az egy dolgozóra j utó átlagos havi kereset, (d) az egy dolgozóra jutó átlagos numkanapi kereset az egész évi adatok alapján, (c) a vállaluutál kifizetett összbénnennyiség a harmadik ncgyedévbcn, (f) a dolgozók május havi átlagkeresete, (g) az egy dolgozóra jutó átlagos munkanapi kereset a második negyedévben?
Megoldás. (a) 1* . D· e 6,  (b)  r ·0·1 263  (d)  (f)  r ·D·1 I" . ITI' 263 1'·0·e5 263  (c)  r ·0·1  jele  Al 3  A2  VI V2  2  O  VJ  1  V4  O  3 5  Az egyes alkatrészek  I.' ·B·(ej + c5 + er,) , 111 ·(e.j + es + e(,)· 263  2  2  6  4  3  O  I  4  3  időszakra  vonat-  Megoldás. Legyen a = [3, 2,1; 2; 1,4; 1]' az alkatrészek beszerzési egységárvektora és p = [50; 70; 32; 20)' a termelés programvektora! 3  6  2  O  2  2  O  3  2  6  1  3 4  3  O  O  5  4  3  (e) 1* . D  (e, + Cs + e9);  (g)  As  O  Feladat. Határozza meg mátrixaritmetikával, a megfigyelt kozóan, a következőkct: (a) Mekkora a termékek fajlagos alkatrészkőltsége? (b) Az egyes alkatrészekből hány db-ot kell importálni? (c) Mennyi a teljes importköltség?  'Továbbá legyen A = [aJ=  ,  A4  AJ 2 3  6  beszerzési ára rendre: 3; 2, 1; 2; 1,4; I ezer Ft/db.  12·263 '  Lll példa. Egy üzemben importból beszerzett 5-féle alkatrészből 4-fajta
végtermeket szerel nek össze. Egy megfigyelt időszak alatt a VI termékből 50, a V2 termékből 70, a V3 termekből 32, a V4 termekből 20 egységet állítanak elő A! egyes termékek fajlagos alkatrész-szükségletét a kövctkező táblázat mutatja:  46  Végtermék  j  az alkatrész felhasználás mátrixa,  ahol ajj jelenti az i-edik termék előállítása használt darabszámot.  során aj-edik  (a) A termékek fajlagos alkatrészköltsége:  Aa ,  Aa=  3 2  6O 32 O2 21: 1 6  1  3  4  3  O  5  I  4  3  °  fel-  27,61 20,8  2  = 21,5 .  1,4  21,1  I  alkatrészből  47    KVANTITATív  MÓDSZEREK  A lineáris algebra alapjai  (b) Az alkatrész-szükséglet  • Il A = [50;  70;  32,  vektora:  p'A ,  (b)  3 6 2 O 2] 20326  20]  1  O  343  O 5  = [322;  496,  451;  316,  A=  580]  143 (c)  p"A . a = ll' Aa   Cc) A teljes importköltség:  Adja össze a következő  mátrixokat:  -2  -5  3  3  -8  3  4  2  1  O  O2 ]  -3  1  -3  5  2  5  I  -6  O  8  -1  -2  O
 O  -b  O  -<1  -b  O  2a  O  O  O  -a  a  Af 1.1  (d)  Adja össze a következő  ,  c=  '  J  -2]  -1 O  - 1  O  7  -3 .  9  - 1 -5  mátrixokat:  Adja össze a következő  -1  1.5 FELADATOK  B=  3  n"[~ a  O  O  -b  -1  a  O  O  -b  b  1  O  O  Legyen - J  ?  5]  B= O  2  -2 .  O  3  vektorokat: és  [  O  Milyen speciális matrix az A, a B, az A + B és a B - A ?  (b)  1.2  (a)  a = [7; 2; -3]*; b = [-1; O; 0,5];  Legyen X" [~  Számítsa  48  JO  -1  -3  14  1  O  ki az X + Y összeget  1.3  c = [3; -3; 2,5]*.  JI  v,  [  -3 3  O  -1  -2  és az Y - X különbséget!  O - 2] I  3  -4  O  .  Írja fel a következő  (b)  lineáris kombinációk  vektort:  4a -2b +5c, ha  a* = [1; -1; 5; -2]; Cc)  által meghatározott  -2a +3b -5c - 3d, ha  b* = [O; 3; -1; 5];  c* = [1; O; -1; O].     KVANTITATÍV  1.4  M6DSZEREK  A lineáris algebra alapjai  Írja fel a következő lineáris kombinációk (a)  által meghatározott  mátrixot:  1.7  3A-Sil-C,ha  Mivel egyenlő
Ca)  x*·A·y,ha  - 2 3 O 5] A = 30  2  -6  [ O 5 -1  (b)  ~1 tl 2  A=[~  3  4  -2  O  1  -1  O  O  O  -S  mátrix-vektor  szorzásokat:  [2  7 O  4  '  1  -2  ll= ~  Végezze el a következő  (a)  °  -  1-'  Y-  [0]  2 . -51 '  -SA +3 -3C, ha 8  1.5  4] x- [ ,--/  6 ,  O  -1  1  3  4  2  5  - 1  c= :2 O - 1  -~J[-n [-~ :;]Fl· [2  Igazolja az ismert!' (a) = a' és (a)1 = a azonosságole teljesülését az  (c)  a  1.8  {1  vektor eseten.  Határozza  meg a következő szorzalnak megfelelő mátrixot:  -2  (b)  O  4  1.6  Végezze el a következő  [-3' ,  7',  5',  50  3;  - 1  (b)  O 5 9  [8;  = [ ~ ~ ~:~  -3]. ?- O [  (b)  A  l =l H II  ~,3  vektor-mátri x szorzásokat: O  (a)  A· B és B . A, ahol  (a)  :2  X  =  X' Y és Y . X, ahol  2 3 -5] 1 -1  O 2  3 O  [ 4 -1 2 '  y  o  8  5  - 1  -2] =[~ °2 O ~  .  -1;  51    KVANTITATÍV  (c)  MÓDSZEREK  A lineáris algebra alapjai  Igazolja a mátrixok szorzásának B) . C = A  (B 
C)] a következő  asszociativitását [azaz, hogy (A . mátrixok esetén:  B = [O -2 2 9] 4  5  O  3 '  c ~ :~ ~ O  (d)  O  ~l!  II =  teljesülését  a  l-~ ;!j .:  jele EI  2  Igazolja az ismert (A . B)* = B . A * azonosság következő mátrixok esetén:  Az erőforrás  O  Az erőforrások  A termék jele  TI --I  E2 E3 Gyártondó  2 4  mennviség:  100  T2 ~--O 2 6  T3 4 3 O  90  130  -----  T4 5 O  TS 2 I  3  2  150  50  egységára  .-  S  10 15  Számítsa ki mátrixarirmctika segitségével: (a) Mennyi a termékek fajlagos crőforrásköltsége? (b) Mennyi a termelési program crőforrús-szükséglcrc (erőforrásonként részletezve)? (c) Mennyibe kerül az adott termelési program erőforrás-szükséglctc? 1.12 A "Hunimpex" külkereskedelmi vállalat az elmúlt gazdasági évben tíz külföldi céggel (partnerrel) tartott fenn állandó piaci kapcsolatot. Az év forgalmi adatait az F = [fjj] matrix tartalmazza, amelynek f eleme azt adja meg (alkalmas
rnértékegységben), hogy az r-edik hónapban a j-edik partnerrel mekkora forgalmat bonyolított le a vállalat.  Számusuk  (e) a* Mb;  ki a kövctkező  szorzatokar:  (b) 1* MI;  (c) l*bal;  (d) b* Ml;  (f) b* Ma;  (g) ba* 11;  (h) Mba*.  1.10 Az egyik főiskola nappali első évfolyamán 6 tárgyból vizsgázott 351 hallgató. Jelentse az A = [ajj] mátrix ajj eleme az i-edik hallgatónak aj-edik tantárgyból elért vizsgajegyét. Írja fel mátrixaritmetikai jelölésekkel: (a) az évfolyamnak az 5. tantárgyból elért átlagár; (a) a 4. hallgató vizsgajegyeinek átlagát; (b) az évfolyam vizsgajegyeinek átlagát! 1.11 Egy üzem 3 erőforrás segítségével ötféle termeket állít elő A termékegységre vonatkozó ráfordításokat, az erőforrások egységárait (ef t-ban), valamint az egyes termékekből gyártandó mennyiségeket (db-ban) a következő táblázat mutatja.  52  Írja fel matrixaritmetikai jelölésekkel a következőket! (a) A k-adik céggel
lebonyolított havi forgalmak vektora, (1 :S:k :S:10). (b) A k-adik céggel az elmúlt évben lebonyolított összforgalom, (l:S:k:S:lO). (c) A p-edik hónap forgalma partnerenként részletezve, (J :s: p :s: 12) . (d) A p-edik hónap összforgalrna, (1:S: P :s:12). (e) Az utolsó negyedév forgalma partnerenként részletezve. (f) Az utolsó negyedév osszforgalma. (g) Egy hónap alatt egy céggel lebonyolított forgalom átlagos nagysága 1.13 A Dunagép KFT" egyik üzemeben ll-féle erőforrás felhasználásával m-féle végtermeket gyártanak. Az F = [fjj] mátri x fjj eleme jelenti, hogy ajedik végtermék egy egységének előállitásához felhasznált i-edik erőforrás mennyiségét (természetes mértékegységben). Valamely időszakra vonatkozóan a p vektor komponensei jelentsék rendre az egyes végtermékekből előállítandó rnennyiséget, az a vektor komponensei pedig jelentsék rendre a különböző erőforrások egységárait. Az F, P a, valamint diagonális
mátrixok és speciális vektorok segítségével írja fel a következőket! 53    KVANTiTATÍV  MÓDSZEREK  A lineáris algebra alapjai  (a)  A P program erőforrás-szükséglete rásból (l:S;k:S;/l).  (b)  A P program erőforrásköltsége a k-adik erőforrásból (I:S; k:S; ll). A fajlagos (egységnyi termékre eső) erőforrásköltség termékenként. A q-adik termék egységének erőforrásköltsége erőforrásenként  Cc) (d)  termékenként  a k-adik erőfor-  (I:S;q:S;I7l).  (e)  A q-adik termék erőforrásonkénti  szükséglete  a p programban  (I:S;q:S;/Il). (f)  A q-adik termék erőforrásköltsége  a p programban  1.16 A Jvlikroelektronika Rt" egy megfigyelt héten tn-féle alapanyag felhasználásávaln-féle termeket gyártott. A T = [tij] technológiai mátrix tij eleme jelenti aj-edik termék egy egységének készítéséhez felhasznált i-edik alapanyag mennyiségét (természetes mértékegységben mérve). Jelentsék a q programvektor komponensei
rendre az egyes termékekből gyártott mennyiséget a megfigyelt héten, az a vektor komponensei rendre a felhasznált alapanyagok egységárait, a b vektor komponensei pedig rendre a termékek eladási egységárain  (1 :S; q :S; /Il). Fogalmazza  1.14 Egy üzemben  importból beszerzett 5-féle alkatrészből 4-fajta végterméket szerelnek össze. Egy megfigyelt időszak alatt a VI termékből 50, a V2 termékből 70, a V) termékből 32, a V4 termékből 20 egységet állítanak elő. Az egyes termékek fajlagos alkatrész-szükségletét a következő táblázat mutatja: Alkatrész jele Termék jele Al VI V2 Vj V4  A2 6  Aj 2 3  A4  1  3  °  4  2 3  As 2 6 O  °  5  l  4  3  3  2  °  Az egyes alkatrészek beszerzési ára rendre: 3; 2,1; 2; 1,4; 1 ezer Ft/db. Határozza meg mátrixaritmetikával a megfigyelt időszakra vonatkozóan a következőket: Ca) . Mekkora a termékek fajlagos alkatrészköltsége? Cb) Az egyes alkatrészekből hány db-ot kell importálni? (c) Mennyi a
teljes importköltség ? 1.15 Egy külkereskedelmi vállalat Jn fajta terméket exportál II számú különböző országba Az A mátrix aijeleme jelentse az /-edik termékból aj-edik országban eladott darabszámot. Legyen (I:s; k :s; 11/) és (1 :s; P :s; ll) ! Fogalmazza meg, mit jelentenek a következő kifejezések. (a) e: ·A; (b) e~·A·ep; (c) A· 1.  54  meg, hogy mi a jelentése a következő kifejezeseknek.  (a) T(q) ; (d) e~Tq, (I:S; «< 111); (g)  a*T;  (j)  b-M*a.  (b) TI; (e) qb ;  Cc) Tq;  (h) a*Tq;  (i) T(a);  (f) (q)b;  1.17 Egy vállalat ll-féle végtermeket gyárt 111-féle alapanyag felhasználásával Az A = [ap'!] mátrix apq eleme jelenti, hogy ap-edik végtermék egy egységének előállításához mennyit használtak fel (természetes mértékegységben) a q-adik alapanyagból. Ismert az x programvektor, amelynek komponensei rendre az egyes végtermékekből előállítandó mennyiséget mutatják és adott az alapanyagok egységárait tartalmazó
a vektor is Az A, x, a, valamint diagonális mátrixok és speciális vektorok segítséI ge révén ÍJja fel a következőket! (a)  Az x program anyagszükséglete alapanyagonként. (b) Az egyes végtermékek fajlagos anyagköltsége az i-edik alapanyagból(l::::; i« 111). (c) A j-edik végtermék egységének alapanyagköltsége (I::::;.i::::; II) (d) Az x program anyagköltsége: (d 1) alapanyagonként; (d2) végtermékenként, (d3) végtermékenként és egyben alapanyagonként. 1.18 Egy megfigyelt időszakban a "Célgép KFT" egyik gyáregysége II-féle erőforrás felhasználásával 8-féle végterméket gyártott. Az M = [tnij] mátrix Jnijeleme jelenti aj-edik végtermék (1 ::::;j s 8) egy egységének 55     KVANTITATív  A lineáris algebra alapjai  MÓDSZEREK  készítéséhez mészetes ponensei figyelt  felhasznált  (1:S i :s 11) mennyiségét  Í-edik erőforrás  mértékegységben  mérve). Jelentsék  rendre az egyes végtermékekből időszak  kom- 
gyártott mennyiséget  a meg-  alatt, az a vektor keruponensei  a 1>vektor komponensei  egységárait,  (ter-  a q programvektor  1.6 MEGOLDÁSOK  rendre az erőforrások  pedig rendre a termékek  egység-  1.1 Megoldás:  árait! Az M, q, a, b valamint ségével  diagonális  mátrixok  és speciális vektorok  1.2 Megoldás:  A q program  erőforrás-szükséglete  forrásonként  részletezve.  (b)  A q program  erőforrás-szükséglete  (c)  A q program  (azaz az időszak) árbevétele.  (d)  Az időszak  (e)  A terrnékenkénti  (a)  árbevétele  (f)  A termelés  (g)  A termékenkénti  termékféleségenként (erőforrásonkénti  termékféleségenkénti  fajlagos termelési  összköltsége  l~1 r -13 1 -Sj rl7 7 -1 lj (a)  f2+h] -~,2 ;  A termékek  1.19 A műanyag  egy egységének  termékek  gyártására  figyelt héten n- féle terméket  -3  15  3;  végrehajtása  -1  -1  -4  5  rész-  (b)  I 2-féle alapanyag  felhasználásá-  mátri x mij eleme jelenti  az
i-edik ter-  mék (1 ~ i ~ n) egy egységének  készítéséhez  felhasznált  j-edik  (1 ~ j ~ 12) mennyiségét  (természetes  mértékegységben  Jelentsék  a q programvektor  ből gyártott mennyiséget rendre a felhasznált  komponensei  a megfigyelt  alapanyagok  pedig rendre a termékek  (c)  A+B==  56  2  3  -13  3;  -1  -3  -4  -5  18  -8  -7  ,  b1  Oa  -a  2a - bb'  a  1  -a  rendre az egyes termékekAz A, B, A +  a  2 r O 92j II == O 3  a b vektor komponensei  O O  -  r-4 4 1j  és II - A == O  10  O  1  -2  mátrixok  O -4  eladási egységárait!  meg, hogy mi a jelentése  a következő  1.3 Megoldás:  f qlM  (b) q*M  (e) Ma = M(a)l  (f) a *Mq , vagy 1a  (g) (a).M  (h) 1>- Ma, vagy 1>*- aIVI  (d) (q)b=  =  felső háromszögmátrix.  kifejezéseknek!  (a) (q)M (c) qb bq >  -1  O  mindegyike Fogalmazza  10  -b  mérve), (d)  2  [ aII -b-l  alap-  héten, az a vektor komponensei  egységárait,  ,.  11  343  A+B+C==  .Plasztik KFT" egy meg-  val. Az
M = [miJ technológiai anyag  13 O  X-Y==  [412  esetén.  költség erőforrásonként  szakosodott  In  bontásban.  fedezete.  gyártott  (b)  (a) X + Y = 4  letezve. (h)  (c)  költség.  a q program  fajlagos termelési  és erő-  bontásban).  FELADATAIHOZ  L 6  segít-  ÍJja fel a következőket!  AZ 1. FEJEZET  (1))q = 1>*(q) = q(b) l'  Mq (a)  r::l  3 . (b) [-IO} (c) r-3-7)51  5 -18  57    KVANTITATív  1.4  1.5  MÓDSZEREK  Megoldás:  (a)  Megoldás:  A lineáris algebra uíapjai  [6  25  -5  -5  -4  -19  [2:  (a)  - 28  :j  [ 7 (b)  -50  -15  - 33  l2]   : O  -I  -1~  -5  27  -7  .  l (b) [,:3]  Megoldás:  (a) [-13;  1.7  Megoldás:  (a) 55;  22;  17];  (d)  (b)[25;  -27;  6;  AB =  -13].  - 34  8  12  -1  - 21  6  - 40  -5  1;  . alapján  (AB)*:::  IJ~  lO  ~  ~l:::[2;  8  fA  [-34 8  12  -21  -1  6  -5  12  - 21  -  -1  6  -5  O  4J  [- 34  r  - 3  2  1  .  -40] . '  40]  és így (A . B)* = B . A * valóban teljesűl.  Megoldás: (a) e, *M 1::: 2, az M
mátrix 3. sorvektorának (b) 1* MI = 5, az M mátri x elemeit  komponenseit  összegcztük;  összegeztűk;  Megoldás: (a)  AB = [~  ~],  ebből a példából is látható, hogy két nem-nulla mát-  rix szorzata lehet egy nulla matrix, másrészt  BA = r4~6 O  (b)  XY  =[~ ~ 10  9 58  j  -38  5 -22 °3 -26j :::  -1 O] -1 438 4  1; 4]=a'  1.9  1.8  '29  -42  másrészt  -7 B * A = [ O (c)f(a)=[I;  72  r -75 :~] = 20 -40  20  -)  -12 1.6  2  és A(Be) = A [-10    10  -1  13  8 -10 33  -24j -14  16  ~  9,~5l.  O  J  O  (c) 1*bal = -3; (d) b* Ml = -14; (f) b* Ma = (a Mb)= -3;  (g) ba * !VI =  r  . 1.10 Megoldás:  (a)  j  5  6  4  -2  -3  -2 ;  -4  -6  -4  351  ,  O  --J'O O  4  1*(A·e5).  (e) a* Mb = -3;  (h) Mba*=  I  O  O  O  [  Cb) (e:-A)·l. 6  ,  -10 - 20  O] O  2  O·  O  O  Cc) l'·A·l 351·6  59    y-  KVANTITATív  ( .  MÓDSZEREK  A lineáris algebra alapjai  1.11 Mcgoldás: Legyen A a technológiai matrix, a az erőforrások egységárait tartalmazó
vektor és II a termékekre vonatkozó, a gyártandó mennyiségeket tartalmazó, programvektor. Akkor a szöveg  alapján: 100  1.12 Megoldás: (a) A k-adik (1::; k ::; 10) céggel lebonyolított a k-adik oszlopot kiválasztjuk  ek egységvektorral  megszorozzuk  (b) Az eredményül  kapott FCk oszlopvektor  vektorral  partnerekkel  r' F· Ck sorrendben lebonyolított  árait  (a fajlagos  költséget)  lelő e:. egységvektorral  1 O 15]. 2 2 [ 460  10,  ha az A mátrix  megkapjuk, megfelelő Azaz  elemeivel,  5  21  3  O  I =[88;  62;  (erőforrásonként) oszlopait rendre megszorozzuk a p vektor  és az így kapott oszlopvektorokat  =  3  2  J 150  820  [  költségét  összegezzük.  összegző  tartalmazó  ki a p-edik  komponenst,  (e) Az F mátrix  60  .Ap=[8;  .  ha c;'F sorvektor  ele-  is számolhatunk;  e:  itt F·1 a havi össz-  -val való szorzás ebből választja  (1::; P ::; 12). három  e;1 <2 f .  sorának  (e;o + + (f) Az utolsó három hónap
összforgalma  nyerhető:  összegét  kell előállítanunk:  a most kapott vektor elemei-  (c;o +c:1 +c:2f·1.  összege osztva a hónapok és a partnerek  f  120  1  11490  j  !  1.13 Megoldás:  az a * Ap  10,  vektor; az Ck-  vektorral való skaláris szorzás segítségé-  vektor; az  utolsó  szorzat adja:  (a) c: F(p). (b) c: (p)F(p)l, (vagy (c) pF, (vagy l*(p)F).  a*Ap=a  1" . FCk  itt l' F az egyes  tartalmazó  megkapjuk.  c;' . F 1 sorrendben  forgalmakat  (g) Az F mátri x elemeinek I • számával. (1 Fl).  50 (c) A termelés  összegezzük:  <F ·1.  vel összegezzük:  nek összegezésévei 470  O  56].  Természetesen  100  6  85,  erőforrás-szükséglerét  ~~~~ll~~  1470] 15] 820 =42310 [ 1490  .~ 1·,  sor-  * balról: cJ".  megszorozzuk  hónap összforgalmát  meit egy megfelelő 110;  3 2  (a p program)  (b) A termelés  4  Fck. elemeit egy összegző  ki a k-adik komponcnst,  az  (d) A p-edik a*A=[8;  ha  (1 ::; k ::; 10). (c) Ap-edik
(1::; p::; 12) hónapban lebonyolított forgalmar megkapjuk. ----------.----::-:1a~a::-:-:p~-e::-:r:-l'-'-::0c:cSz:::T:::"0:::-p-;::-0 t;:-r;-:l::-:vTa"'a";;"sz~tJ U k az F má trix bó 1, azaz ha azt a megle-  50 előállítási  megkapjuk.  azaz ha azt a meg telelő  is számolhatunk;  összforgalmakat  val való szorzás ebből választja  (a) Az egyes termékek a * A szorzat adja:  jobbról:  való skaláris szorzás segítségével  Természetesen  forgalmai  az F mátrixból,  (eh).  c:  (p)Fp).  (d)<a>Fe'l.  (e) F'p  IC'I.  (f) a*F(p)cq,  (vagy l'(a)·F(p)c,J  61    KVANTITATÍV  A lineáris algebra alapjai  MÓDSZEREK  1.14 Megoldás:  [1  Legyen A = [a,,]= ~  2  O  2  O  3  2  6  3  4  3  O  5  1  4  3  az z-edik  ahol ajj jelenti  legyen  mátrixa,  országba során aj-edik  alkatrészból  IT az alkatrészek  beszerzési  (a) A termékek  2,1;  2;  1,4;  70; 32; 20 Ja tennelés programvektora! 
alkatrészköltsége:  fajlagos  Aa,  3 2  6  °  2 3  O2 6'2]2 1  1  3  4  3  O  O  5  1  4  3'  [  2  =  21,5  (b) Az alkatrész-szükséglet 3 •  pA = [50;  6  2  p *A ,  (c) A teljes importköltség:  = [322;  496,  451;  451;  I/A·a  fajlagos termelési  bontásban. bontásban).  költség.  a q program  (i) A termékenkénti  termelési  fajlagos  és alap-  végrehajtása  költség,  esetén.  alapanyagonként  rész-  316,  fedezete.  580]  316;  580]  2  =3946  27,6] 20,g  x" A, (vagy 1* (x)A ).  e~a· Ae, (vagy A.a e) (c) c; ·A·a, (vagy e;A. al) (d 1) (x)A(a). (d2) x*A(a), (vagy C(x)A(a) ). (d3) (x)Aa, (vagy (x)A(a)1 ). (b)  = p*. Aa   1  62  alapanyagonkénti  (h) A termelés összköltsége  (a)  1,4  p' . Aa = [50;  termékfélcségenként  1.17 Megoldás: 143  2,1 496;  1.16 Megoldás: (a) A q program alapanyag-szükséglete  (j) A termékek egy egységének  3  p*A·a=[322;  összetermék  letezve.  O 2  13430  O 5  oszlopvektorainak  összes
darabszáma,  bontásban.  (g) A termékenkénti  vektora:  70; 32, 20] 20326 [  .  21,1  1  az eladott termékek  (c) A q program alapanyag-szükséglete (alapanyagonkénti (d) A q program szükséglete a k-adik alapanyagból. (e) A hét (a q program) árbevétele. (f) A hét árbevétele termékféleségenkénti bontásban.  [27,6] 20,8  14  jelenti. az A mátrix  anyagonként részletezve. (b) A faj lagos alapanyag-szükséglet  3 Aa =  gével, így jelentése: szerinti  a = [3;  eladott darabszámot  (c) Az A . 1 szorzat megegyezik  termék előállítása  és p = [50;  egységárvektora  " "{'  az alkatrész felhasználás  darabszámot.  felhasznált Továbbá  (j  1.15 Megoldás: (a) Az el; * A szorzat egyenlő az A mátrix k-adik sorvektorával, amely a k-aJik termekből országonkent eladott darabszámokat adja meg. (b) Az e~ . A  cI' =akp egyenlőség alapján, a k-adik termekből ap-edik  70; 32, 20] 21,5 = 3946 . (eFt) [ 21,1  (eFt),és  1.18 Megoldás:
(a) M(q). (b) Mq, vagy  M:q 1.  (c) qb, vagy b*q. (d)  (q)b, vagy q *(b), vagy b (q), vagy (b)q. 63