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Lezione 32 — Operazioni con le matrici

Somma, moltiplicazione per uno scalare, prodotto matriciale. La moltiplicazione come composizione di trasformazioni lineari.

Used in: 1.º ano EM (álgebra linear elementar) · Equiv. Math I japonês cap. matrizes · Equiv. Klasse 11 alemã (Matrizen)

(AB)ij=k=1naikbkj(AB)_{ij} = \sum_{k=1}^{n} a_{ik} b_{kj}
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Rigorous notation, full derivation, hypotheses

Operazioni

Somma e differenza

Per matrici della stessa dimensione: (A+B)ij=aij+bij(A + B)_{ij} = a_{ij} + b_{ij}

Moltiplicazione per uno scalare

(αA)ij=αaij(\alpha A)_{ij} = \alpha \cdot a_{ij}

Prodotto matriciale

Definito solo quando il numero di colonne di AA = numero di righe di BB: Am×nBn×p=(AB)m×pA_{m \times n} \cdot B_{n \times p} = (AB)_{m \times p}

(AB)ij=k=1naikbkj\boxed{(AB)_{ij} = \sum_{k=1}^n a_{ik} b_{kj}}

Proprietà

  • Associativa: (AB)C=A(BC)(AB)C = A(BC).
  • Distributiva: A(B+C)=AB+ACA(B + C) = AB + AC.
  • NON commutativa: in generale ABBAAB \neq BA.
  • Identità: AI=IA=AAI = IA = A.
  • Nulla: AO=OA=OAO = OA = O.

Perché il prodotto matriciale è "strano"

Perché corrisponde alla composizione di trasformazioni lineari: applicare prima BB e poi AA è lo stesso che applicare ABAB. L'ordine importa perché la composizione importa.

Exercise list

30 exercises · 7 with worked solution (25%)

Application 20Understanding 2Modeling 6Challenge 1Proof 1
  1. Ex. 32.1Application
    Calcola (1234)+(5102)\begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} 5 & -1 \\ 0 & 2 \end{pmatrix}.
  2. Ex. 32.2Application
    Calcola 3(2110)3 \cdot \begin{pmatrix} 2 & 1 \\ -1 & 0 \end{pmatrix}.
  3. Ex. 32.3Application
    Calcola (1234)(5678)\begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 5 & 6 \\ 7 & 8 \end{pmatrix}.
  4. Ex. 32.4Application
    Calcola (1234)(1001)\begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix} — cosa risulta?
  5. Ex. 32.5ApplicationAnswer key
    Calcola (1234)(0000)\begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 0 & 0 \\ 0 & 0 \end{pmatrix}.
  6. Ex. 32.6ApplicationAnswer key
    Moltiplica una matrice 2×32 \times 3 per una 3×23 \times 2 — qual è la dimensione del risultato?
  7. Ex. 32.7Application
    Calcola (123456)(789)\begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 7 \\ 8 \\ 9 \end{pmatrix}.
  8. Ex. 32.8Application
    Verifica ABBAAB \neq BA per A=(1101)A = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}, B=(1011)B = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 1 & 1 \end{pmatrix}.
  9. Ex. 32.9ApplicationAnswer key
    A2A^2 per A=(0110)A = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix}.
  10. Ex. 32.10Application
    (A+B)(A+B) vs (A2+2AB+B2)(A^2 + 2AB + B^2). Quando coincidono? (Quando AB=BAAB = BA.)
  11. Ex. 32.11Application
    Calcola (1234)2\begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{pmatrix}^2.
  12. Ex. 32.12Application
    Moltiplica (cosθsinθsinθcosθ)\begin{pmatrix} \cos\theta & -\sin\theta \\ \sin\theta & \cos\theta \end{pmatrix} per (10)\begin{pmatrix} 1 \\ 0 \end{pmatrix}.
  13. Ex. 32.13ApplicationAnswer key
    Calcola il prodotto (1000)(0001)\begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 0 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 0 & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}.
  14. Ex. 32.14Application
    Verifica la distributiva: A(B+C)=AB+ACA(B+C) = AB + AC per matrici a tua scelta.
  15. Ex. 32.15Application
    Per A2×3A_{2 \times 3} e B3×4B_{3 \times 4}, dimensione di ABAB? E di BABA? (Non esiste BABA.)
  16. Ex. 32.16Application
    Mostra che ATBT=(BA)TA^TB^T = (BA)^T.
  17. Ex. 32.17Application
    Calcola (2003)(45)\begin{pmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 3 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} 4 \\ 5 \end{pmatrix}.
  18. Ex. 32.18Application
    Mostra che il prodotto di due matrici diagonali è diagonale.
  19. Ex. 32.19Application
    Calcola (1201)3\begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}^3.
  20. Ex. 32.20Application
    Per quale AA vale A2=AA^2 = A? (Idempotente — proiezione.)
  21. Ex. 32.21ModelingAnswer key
    In una squadra, i giocatori segnano gol GG e fanno assist AA. Moltiplicare per valori: G3+A1G \cdot 3 + A \cdot 1 punti. Modella come prodotto matriciale.
  22. Ex. 32.22Modeling
    In una rete neurale, strato y=Wx+b\mathbf{y} = W\mathbf{x} + \mathbf{b} — prodotto matriciale.
  23. Ex. 32.23Modeling
    Calcolo di Markov: distribuzione π\pi' = πP\pi P — prodotto vettore-matrice.
  24. Ex. 32.24Modeling
    Rotazione nel piano: (cosθsinθsinθcosθ)(xy)\begin{pmatrix} \cos\theta & -\sin\theta \\ \sin\theta & \cos\theta \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} x \\ y \end{pmatrix} ruota (x,y)(x, y) di θ\theta.
  25. Ex. 32.25ModelingAnswer key
    In PageRank, l'autovettore della matrice di transizione del web è il "ranking" — prodotto iterativo.
  26. Ex. 32.26Modeling
    Matrice di trasformazione affine in computer grafica: combina rotazione + traslazione + scala.
  27. Ex. 32.27Understanding
    Mostra che moltiplicare per la matrice identità non cambia nulla. (Diretto dalla definizione.)
  28. Ex. 32.28Understanding
    Mostra che la matrice nulla moltiplicata dà la matrice nulla.
  29. Ex. 32.29Challenge
    Trova A0A \neq 0 e B0B \neq 0 tali che AB=0AB = 0. (Esistono — divisori dello zero!)
  30. Ex. 32.30ProofAnswer key
    Dimostra l'associatività: (AB)C=A(BC)(AB)C = A(BC).

Fonti di questa lezione

Updated on 2026-04-29 · Author(s): Clube da Matemática

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