Chapter-03 Matrices
The essence of Mathematics lies in its freedom. - CANTOR
3.1 Introduction
The knowledge of matrices is necessary in various branches of mathematics. Matrices are one of the most powerful tools in mathematics. This mathematical tool simplifies our work to a great extent when compared with other straight forward methods. The evolution of concept of matrices is the result of an attempt to obtain compact and simple methods of solving system of linear equations. Matrices are not only used as a representation of the coefficients in system of linear equations, but utility of matrices far exceeds that use. Matrix notation and operations are used in electronic spreadsheet programs for personal computer, which in turn is used in different areas of business and science like budgeting, sales projection, cost estimation, analysing the results of an experiment etc. Also, many physical operations such as magnification, rotation and reflection through a plane can be represented mathematically by matrices. Matrices are also used in cryptography. This mathematical tool is not only used in certain branches of sciences, but also in genetics, economics, sociology, modern psychology and industrial management.
In this chapter, we shall find it interesting to become acquainted with the fundamentals of matrix and matrix algebra.
3.2 Matrix
Suppose we wish to express the information that Radha has 15 notebooks. We may express it as [15] with the understanding that the number inside [ ] is the number of notebooks that Radha has. Now, if we have to express that Radha has 15 notebooks and 6 pens. We may express it as $\begin{bmatrix}15 & 6\end{bmatrix}$ with the understanding that first number inside [ ] is the number of notebooks while the other one is the number of pens possessed by Radha. Let us now suppose that we wish to express the information of possession of notebooks and pens by Radha and her two friends Fauzia and Simran which is as follows:
$$ \begin{array}{llllll} \text { Radha } & \text { has } & 15 & \text { notebooks } & \text { and } & 6 \text { pens, } \\ \text { Fauzia } & \text { has } & 10 & \text { notebooks } & \text { and } & 2 \text { pens, } \\ \text { Simran } & \text { has } & 13 & \text { notebooks } & \text { and } & 5 \text { pens. } \end{array} $$
Now this could be arranged in the tabular form as follows:
$$ \begin{array}{lcc} & \text { Notebooks } & \text { Pens } \\ \text { Radha } & 15 & 6 \\ \text { Fauzia } & 10 & 2 \\ \text { Simran } & 13 & 5 \end{array} $$
or
Radha | Fauzia | Simran | |
---|---|---|---|
Notebooks | 15 | 10 | 13 |
Pens | 6 | 2 | 5 |
which can be expressed as:
In the first arrangement the entries in the first column represent the number of note books possessed by Radha, Fauzia and Simran, respectively and the entries in the second column represent the number of pens possessed by Radha, Fauzia and Simran, respectively. Similarly, in the second arrangement, the entries in the first row represent the number of notebooks possessed by Radha, Fauzia and Simran, respectively. The entries in the second row represent the number of pens possessed by Radha, Fauzia and Simran, respectively. An arrangement or display of the above kind is called a matrix. Formally, we define matrix as:
Definition 1 A matrix is an ordered rectangular bmatrix of numbers or functions. The numbers or functions are called the elements or the entries of the matrix.
We denote matrices by capital letters. The following are some examples of matrices:
$$ A=\begin{bmatrix} -2 & 5 \\ 0 & \sqrt{5} \\ 3 & 6 \end{bmatrix}, B=\begin{bmatrix} 2+i & 3 & -\frac{1}{2} \\ 3.5 & -1 & 2 \\ \sqrt{3} & 5 & \frac{5}{7} \end{bmatrix}, C=\begin{bmatrix} 1+x & x^{3} & 3 \\ \cos x & \sin x+2 & \tan x \end{bmatrix} $$
In the above examples, the horizontal lines of elements are said to constitute, rows of the matrix and the vertical lines of elements are said to constitute, columns of the matrix. Thus $A$ has 3 rows and 2 columns, $B$ has 3 rows and 3 columns while $C$ has 2 rows and 3 columns.
3.2.1 Order of a matrix
A matrix having $m$ rows and $n$ columns is called a matrix of order $m \times n$ or simply $m \times n$ matrix (read as an $m$ by $n$ matrix). So referring to the above examples of matrices, we have $A$ as $3 \times 2$ matrix, $B$ as $3 \times 3$ matrix and $C$ as $2 \times 3$ matrix. We observe that $A$ has $3 \times 2=6$ elements, $B$ and $C$ have 9 and 6 elements, respectively.
In general, an $m \times n$ matrix has the following rectangular bmatrix:
$ \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} & \cdots & a_{1j} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} & \cdots & a_{2j} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{i1} & a_{i2} & a_{i3} & \cdots & a_{ij} & \cdots & a_{in} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{m1} & a_{m2} & a_{m3} & \cdots & a_{mj} & \cdots & a_{mn} \end{bmatrix} _{m \times n} $
or $ A=[a_{i j}]_{m \times n}, 1 \leq i \leq m, 1 \leq j \leq n \quad i, j \in N $
Thus the $i^{\text {th }}$ row consists of the elements $a_{i 1}, a_{i 2}, a_{i 3}, \ldots, a_{i n}$, while the $j^{\text {th }}$ column consists of the elements $a_{1 j}, a_{2 j}, a_{3 j}, \ldots, a_{m j}$,
In general $a_{i j}$, is an element lying in the $i^{\text {th }}$ row and $j^{\text {th }}$ column. We can also call it as the $(i, j)^{\text {th }}$ element of $A$. The number of elements in an $m \times n$ matrix will be equal to $m n$.
Note In this chapter
1. We shall follow the notation, namely $A=[a_{i j}]_{m \times n}$ to indicate that $A$ is a matrix of order $m \times n$.
2. We shall consider only those matrices whose elements are real numbers or functions taking real values.
We can also represent any point $(x, y)$ in a plane by a matrix (column or row) as $\begin{bmatrix}x \\ y\end{bmatrix}$ (or $.[x, y]$). For example point $P(0,1)$ as a matrix representation may be given as
$$ \mathbf{P}=\begin{bmatrix} 0 \\ 1 \end{bmatrix} \text { or }\begin{bmatrix} 0 & 1 \end{bmatrix} $$
Observe that in this way we can also express the vertices of a closed rectilinear figure in the form of a matrix. For example, consider a quadrilateral $A B C D$ with vertices A $(1,0), B(3,2), C(1,3), D(-1,2)$.
Now, quadrilateral $ABCD$ in the matrix form, can be represented as
Thus, matrices can be used as representation of vertices of geometrical figures in a plane.
Now, let us consider some examples.
Example 1 Consider the following information regarding the number of men and women workers in three factories I, II and III
Men workers | Women workers | |
---|---|---|
I | 30 | 25 |
II | 25 | 31 |
III | 27 | 26 |
Represent the above information in the form of a $3 \times 2$ matrix. What does the entry in the third row and second column represent?
Solution The information is represented in the form of a $3 \times 2$ matrix as follows:
$$ A=\begin{bmatrix} 30 & 25 \\ 25 & 31 \\ 27 & 26 \end{bmatrix} $$
The entry in the third row and second column represents the number of women workers in factory III.
Example 2 If a matrix has 8 elements, what are the possible orders it can have?
Solution We know that if a matrix is of order $m \times n$, it has $m n$ elements. Thus, to find all possible orders of a matrix with 8 elements, we will find all ordered pairs of natural numbers, whose product is 8 .
Thus, all possible ordered pairs are $(1,8),(8,1),(4,2),(2,4)$ Hence, possible orders are $1 \times 8,8 \times 1,4 \times 2,2 \times 4$
Example 3 Construct a $3 \times 2$ matrix whose elements are given by $a_{i j}=\frac{1}{2}|i-3 j|$.
Solution In general a $3 \times 2$ matrix is given by $A=\begin{bmatrix}a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22} \\ a_{31} & a_{32}\end{bmatrix}$.
Now $\quad$ $a_{i j}=\frac{1}{2}|i-3 j|, i=1,2,3 \text { and } j=1,2$
Therefore $\quad a_{11}=\frac{1}{2}|1-3 \times 1|=1 \quad a_{12}=\frac{1}{2}|1-3 \times 2|=\frac{5}{2}$
$$ \begin{matrix} a_{21}= \frac{1}{2}|2-3 \times 1|=\frac{1}{2} & a_{22}=\frac{1}{2}|2-3 \times 2|=2 \\ \\ a_{31} =\frac{1}{2}|3-3 \times 1|=0 & a_{32} =\frac{1}{2}|3-3 \times 2|=\frac{3}{2} \end{matrix} $$
Hence the required matrix is given by $A=\begin{bmatrix}1 & \frac{5}{2} \\ \frac{1}{2} & 2 \\ 0 & \frac{3}{2}\end{bmatrix}$.
3.3 Types of Matrices
In this section, we shall discuss different types of matrices.
(i) Column matrix
A matrix is said to be a column matrix if it has only one column.
For example, $A=\begin{bmatrix}{c}0 \\ \sqrt{3} \\ -1 \\ 1 / 2\end{bmatrix}$ is a column matrix of order $4 \times 1$.
In general, $A=[a_{i j}]_{m \times 1}$ is a column matrix of order $m \times 1$.
(ii) Row matrix
A matrix is said to be a row matrix if it has only one row.
For example, $B=[\begin{bmatrix}-\frac{1}{2} & \sqrt{5} & 2 & 3\end{bmatrix}]_{1 \times 4}$ is a row matrix.
In general, $B=[b_{i j}]_{1 \times n}$ is a row matrix of order $1 \times n$.
(iii) Square matrix
A matrix in which the number of rows are equal to the number of columns, is said to be a square matrix. Thus an $m \times n$ matrix is said to be a square matrix if $m=n$ and is known as a square matrix of order ’ $n$ ‘.
For example $A=\begin{bmatrix}3 & -1 & 0 \\ \frac{3}{2} & 3 \sqrt{2} & 1 \\ 4 & 3 & -1\end{bmatrix}$ is a square matrix of order 3.
In general, $A=[a_{i j}]_{m \times m}$ is a square matrix of order $m$.
Note If $A=[a_{i j}]$ is a square matrix of order $n$, then elements (entries) $a_{11}, a_{22}, \ldots, a_{n n}$
are said to constitute the diagonal, of the matrix A. Thus, if $A=\begin{bmatrix}1 & -3 & 1 \\ 2 & 4 & -1 \\ 3 & 5 & 6\end{bmatrix}$.
Then the elements of the diagonal of A are 1, 4, 6 .
(iv) Diagonal matrix
A square matrix $B=[b_{ij}]_ {m\times m} $ is said to be a diagonal matrix if all its non diagonal elements are zero, that is a matrix $B=[b_{ij}]_ {m\times m} $ is said to be a diagonal matrix if $b_{i j}=0$, when $i \neq j$.
For example, $A=[4], B=\begin{bmatrix}-1 & 0 \\ 0 & 2\end{bmatrix}, C=\begin{bmatrix}-1.1 & 0 & 0 \\ 0 & 2 & 0 \\ 0 & 0 & 3\end{bmatrix}$, are diagonal matrices of order 1,2,3, respectively.
(v) Scalar matrix
A diagonal matrix is said to be a scalar matrix if its diagonal elements are equal, that is, a square matrix $B=[b_{i j}]_{n \times n}$ is said to be a scalar matrix if
$$ \begin{aligned} & b_{i j}=0, \quad \text { when } i \neq j \\ & b_{i j}=k, \quad \text { when } i=j, \text { for some constant } k . \end{aligned} $$
For example $A=[3], \quad B=[\begin{bmatrix}-1 & 0 \\ 0 & -1\end{bmatrix}], \quad C=\begin{bmatrix}\sqrt{3} & 0 & 0 \\ 0 & \sqrt{3} & 0 \\ 0 & 0 & \sqrt{3}\end{bmatrix}$
are scalar matrices of order 1,2 and 3, respectively.
(vi) Identity matrix
A square matrix in which elements in the diagonal are all 1 and rest are all zero is called an identity matrix. In other words, the square matrix $A=[a_{i j}]_{n \times n}$ is an
identity matrix, if $a_{ij}=\begin{cases}1 & \text { if } & i=j \\ 0 & \text { if } & i \neq j\end{cases}.$.
We denote the identity matrix of order $n$ by $I_{n}$. When order is clear from the context, we simply write it as I.
For example [1], $\begin{bmatrix}1 & 0 \\ 0 & 1\end{bmatrix}$ $\begin{bmatrix}\sqrt 3 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & \sqrt 3\end{bmatrix}$ are identity matrices of order 1, 2 and 3, respectively.
Observe that a scalar matrix is an identity matrix when $k=1$. But every identity matrix is clearly a scalar matrix.
(vii) Zero matrix
A matrix is said to be zero matrix or null matrix if all its elements are zero.
For example, $[0],\begin{bmatrix}0 & 0 \\ 0 & 0\end{bmatrix},\begin{bmatrix}0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0\end{bmatrix},[0,0]$ are all zero matrices. We denote zero matrix by $O$. Its order will be clear from the context.
3.3.1 _Equality of matrices
Definition 2 Two matrices $A=[a_{i j}]$ and $B=[b_{i j}]$ are said to be equal if
(i) they are of the same order
(ii) each element of $A$ is equal to the corresponding element of $B$, that is $a_{i j}=b_{i j}$ for all $i$ and $j$.
For example, $\begin{bmatrix}2 & 3 \\ 0 & 1\end{bmatrix}$ and $\begin{bmatrix}2 & 3 \\ 0 & 1\end{bmatrix}$ are equal matrices but $\begin{bmatrix}3 & 2 \\ 0 & 1\end{bmatrix}$ and $\begin{bmatrix}2 & 3 \\ 0 & 1\end{bmatrix}$ are not equal matrices. Symbolically, if two matrices $A$ and $B$ are equal, we write $A=B$.
$ \text { If }\begin{bmatrix} x & y \\ z & a \\ b & c \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} -1.5 & 0 \\ 2 & \sqrt{6} \\ 3 & 2 \end{bmatrix} \text {, then }$ $x=-1.5, y=0, z=2, a=\sqrt{6}, b=3, c=2 $
Example 4 If $\begin{bmatrix}x+3 & z+4 & 2 y-7 \\ -6 & a-1 & 0 \\ b-3 & -21 & 0\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}0 & 6 & 3 y-2 \\ -6 & -3 & 2 c+2 \\ 2 b+4 & -21 & 0\end{bmatrix}$
Find the values of $a, b, c, x, y$ and $z$.
Solution As the given matrices are equal, therefore, their corresponding elements must be equal. Comparing the corresponding elements, we get
$$ \begin{aligned} & x+3=0, \\ & z+4=6 \\ & 2 y-7=3 y-2 \\ & a-1=-3, \\ & 0=2 c+2 \\ & b-3=2 b+4 \text {, } \end{aligned} $$
Simplifying, we get
$$ a=-2, b=-7, c=-1, x=-3, y=-5, z=2 $$
Example 5 Find the values of $a, b, c$, and $d$ from the following equation:
$$ \begin{bmatrix} 2 a+b & a-2 b \\ 5 c-d & 4 c+3 d \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 4 & -3 \\ 11 & 24 \end{bmatrix} $$
Solution By equality of two matrices, equating the corresponding elements, we get
$$ \begin{bmatrix} 2 a+b & =4 & 5 c-d & =11 \\ a-2 b & =-3 & 4 c+3 d & =24 \end{bmatrix} $$
Solving these equations, we get
$$ a=1, b=2, c=3 \text { and } d=4 $$
EXERCISE 3.1
1. In the matrix $A=\begin{bmatrix}2 & 5 & 19 & -7 \\ 35 & -2 & \frac{5}{2} & 12 \\ \sqrt{3} & 1 & -5 & 17\end{bmatrix}$, write:
(i) The order of the matrix, (ii) The number of elements,
(iii) Write the elements $a_{13}, a_{21}, a_{33}, a_{24}, a_{23}$.
Show Answer
Solution
(i) In the given matrix, the number of rows is 3 and the number of columns is 4 .
Therefore, the order of the matrix is $3 \times 4$.
(ii) Since the order of the matrix is $3 \times 4$, there are $3 \times 4=12$ elements in it.
(iii) $a _{13}=19, a _{21}=35, a _{33}=-5, a _{24}=12, a _{23}=\frac{5}{2}$
2. If a matrix has 24 elements, what are the possible orders it can have? What, if it has 13 elements?
Show Answer
Solution
We know that if a matrix is of the order $m \times n$, it has $m n$ elements. Thus, to find all the possible orders of a matrix having 24 elements, we have to find all the ordered pairs of natural numbers whose product is 24 .
The ordered pairs are: $(1,24),(24,1),(2,12),(12,2),(3,8),(8,3),(4,6)$, and $(6,4)$
Hence, the possible orders of a matrix having 24 elements are:
$1 \times 24,24 \times 1,2 \times 12,12 \times 2,3 \times 8,8 \times 3,4 \times 6$, and $6 \times 4$
$(1,13)$ and $(13,1)$ are the ordered pairs of natural numbers whose product is 13 .
Hence, the possible orders of a matrix having 13 elements are $1 \times 13$ and $13 \times 1$.
3. If a matrix has 18 elements, what are the possible orders it can have? What, if it has 5 elements?
Show Answer
Solution
We know that if a matrix is of the order $m \times n$, it has $m n$ elements. Thus, to find all the possible orders of a matrix having 18 elements, we have to find all the ordered pairs of natural numbers whose product is 18 .
The ordered pairs are: $(1,18),(18,1),(2,9),(9,2),(3,6$,$) , and (6,3)$
Hence, the possible orders of a matrix having 18 elements are:
$1 \times 18,18 \times 1,2 \times 9,9 \times 2,3 \times 6$, and $6 \times 3$
$(1,5)$ and $(5,1)$ are the ordered pairs of natural numbers whose product is 5 .
Hence, the possible orders of a matrix having 5 elements are $1 \times 5$ and $5 \times 1$.
4. Construct a $2 \times 2$ matrix, $A=[a_{i j}]$, whose elements are given by:
(i) $a_{i j}=\frac{(i+j)^{2}}{2}$
(ii) $a_{i j}=\frac{i}{j}$
(iii) $a_{i j}=\frac{(i+2 j)^{2}}{2}$
Show Answer
Solution
(i) Since it is a $2 \times 2$ matrix it has 2 rows and 2 column. Let matrix be $\mathrm{A}$ Where $A=\left[\begin{array}{ll}a_{11} & a_{12} \ a_{21} & a_{22}\end{array}\right]$ Now it is given that $$ a_{i j}=\frac{(i+j)^2}{2} $$
$$ \begin{array}{|c|c|c|} \hline a_{i j} & i=, j= & a_{i j}=\frac{(i+j)^2}{2} \\ \hline a_{11} & i=1, j=1 & a_{11}=\frac{(1+1)^2}{2}=\frac{(2)^2}{2}=\frac{4}{2}=2 \\ \hline a_{12} & i=1, j=2 & a_{12}=\frac{(1+2)^2}{2}=\frac{(3)^2}{2}=\frac{9}{2} \\ \hline a_{21} & i=2, j=1 & a_{21}=\frac{(2+1)^2}{2}=\frac{(3)^2}{2}=\frac{9}{2} \\ \hline a_{22} & i=2, j=2 & a_{22}=\frac{(2+2)^2}{2}=\frac{(4)^2}{2}=\frac{16}{2}=8\\ \hline \end{array} $$
Hence, the required matrix $\mathrm{A}$ ia $A\left[\begin{array}{ll}a_{11} & a_{12} \ a_{21} & a_{22}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}2 & \frac{9}{2} \ \frac{9}{2} & 8\end{array}\right]$ (ii) Since it is a $2 \times 2$ matrix it has 2 rows and 2 column.
Let matrix be A Where $A=\left[\begin{array}{ll}a_{11} & a_{12} \ a_{21} & a_{22}\end{array}\right]$ Now it is given that $\mathrm{a}_{\mathrm{ij}}=\frac{\mathrm{i}}{\mathrm{j}}$
$$ \begin{array}{|c|c|c|} \hline \mathrm{a} _{\mathrm{ij}} & \mathrm{i}=, \mathrm{j}= & \mathrm{a} _{\mathrm{ij}}=\frac{\mathrm{i}}{\mathrm{j}} \\ \hline \mathrm{a} _{11} & \mathrm{i}=1, \mathrm{j}=1 & \mathrm{a} _{11}=\frac{1}{1}=1 \\ \hline \mathrm{a} _{12} & \mathrm{i}=1, \mathrm{j}=2 & \mathrm{a} _{12}=\frac{1}{2} \\ \hline \mathrm{a} _{21} & \mathrm{i}=2, \mathrm{j}=1 & \mathrm{a} _{21}=\frac{2}{1}=2 \\ \hline \mathrm{a} _{22} & \mathrm{i}=2, \mathrm{j}=2 & \mathrm{a} _{22}=\frac{2}{2}=1 \\ \hline \end{array} $$
Hence, the required matrix $\mathrm{A}$ is $$ A\left[\begin{array}{ll} a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22} \end{array}\right]=\left[\begin{array}{ll} 1 & \frac{1}{2} \\ 2 & 1 \\ \end{array}\right] $$
(iii) Since it is a $2 \times 2$ matrix it has 2 rows and 2 column. Let matrix be $\mathrm{A}$ Where $A=\left[\begin{array}{ll}a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22}\end{array}\right]$ Now it is given that $$ a_{i j}=\frac{(i+2 j)^2}{2} $$
$$ \begin{array}{|c|c|c|} \hline a_{i j} & i=, j= & a_{i j}=\frac{(i+2 j)^2}{2} \\ \hline a_{11} & i=1, j=1 & a_{11}=\frac{(1+2(1))^2}{2}=\frac{(1+2)^2}{2}=\frac{(3)^2}{2}=\frac{9}{2} \\ \hline a_{12} & i=1, j=2 & a_{12}=\frac{(1+2(2))^2}{2}=\frac{(1+4)^2}{2}=\frac{(5)^2}{2}=\frac{25}{2} \\ \hline a_{21} & i=2, j=1 & a_{21}=\frac{(2+2(1))^2}{2}=\frac{(2+2)^2}{2}=\frac{(4)^2}{2}=\frac{16}{2}=8 \\ \hline a_{22} & i=2, j=2 & a_{22}=\frac{(2+2(2))^2}{2}=\frac{(2+4)^2}{2}=\frac{(6)^2}{2}=\frac{36}{2}=18 \\ \hline \end{array} $$
Hence, the required matrix $\mathrm{A}$ ia $$ A\left[\begin{array}{ll} \mathrm{a} _{11} & \mathrm{a} _{12} \\ \mathrm{a} _{21} & \mathrm{a} _{22} \end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc} \frac{9}{2} & \frac{25}{2} \\ 8 & 18 \\ \end{array}\right] $$
5. Construct a $3 \times 4$ matrix, whose elements are given by:
$\begin{matrix}\text { (i) } a_{i j}=\frac{1}{2}|-3 i+j| & \text { (ii) } a_{i j}=2 i-j\end{matrix}$
Show Answer
Solution
In general, a $3 \times 4$ matrix is given by $A= \begin{cases} a _{11} & a _{12} & a _{13} & a _{14} \\ a _{21} & a _{22} & a _{23} & a _{24} \\ a _{31} & a _{32} & a _{33} & a _{34} \end{cases} $
(i) $a _{i j}=\frac{1}{2}|-3 i+j|, i=1,2,3$ and $j=1,2,3,4$
$ \begin{aligned} & \therefore a _{11}=\frac{1}{2}|-3 \times 1+1|=\frac{1}{2}|-3+1|=\frac{1}{2}|-2|=\frac{2}{2}=1 \\ & a _{21}=\frac{1}{2}|-3 \times 2+1|=\frac{1}{2}|-6+1|=\frac{1}{2}|-5|=\frac{5}{2} \\ & a _{31}=\frac{1}{2}|-3 \times 3+1|=\frac{1}{2}|-9+1|=\frac{1}{2}|-8|=\frac{8}{2}=4 \\ & a _{12}=\frac{1}{2}|-3 \times 1+2|=\frac{1}{2}|-3+2|=\frac{1}{2}|-1|=\frac{1}{2} \\ & a _{22}=\frac{1}{2}|-3 \times 2+2|=\frac{1}{2}|-6+2|=\frac{1}{2}|-4|=\frac{4}{2}=2 \\ & a _{32}=\frac{1}{2}|-3 \times 3+2|=\frac{1}{2}|-9+2|=\frac{1}{2}|-7|=\frac{7}{2} \\ & a _{13}=\frac{1}{2}|-3 \times 1+3|=\frac{1}{2}|-3+3|=0 \\ & a _{23}=\frac{1}{2}|-3 \times 2+3|=\frac{1}{2}|-6+3|=\frac{1}{2}|-3|=\frac{3}{2} \\ & a _{33}=\frac{1}{2}|-3 \times 3+3|=\frac{1}{2}|-9+3|=\frac{1}{2}|-6|=\frac{6}{2}=3 \\ & a _{14}=\frac{1}{2}|-3 \times 1+4|=\frac{1}{2}|-3+4|=\frac{1}{2}|1|=\frac{1}{2} \\ & a _{24}=\frac{1}{2}|-3 \times 2+4|=\frac{1}{2}|-6+4|=\frac{1}{2}|-2|=\frac{2}{2}=1 \\ & a _{34}=\frac{1}{2}|-3 \times 3+4|=\frac{1}{2}|-9+4|=\frac{1}{2}|-5|=\frac{5}{2} \end{aligned} $
Therefore, the required matrix is $A= \begin{cases} 1 & \frac{1}{2} & 0 & \frac{1}{2} \\ \frac{5}{2} & 2 & \frac{3}{2} & 1 \\ 4 & \frac{7}{2} & 3 & \frac{5}{2} \end{cases} $
(ii) $a _{i j}=2 i-j, i=1,2,3$ and $j=1,2,3,4$
$ \begin{aligned} & \therefore a _{11}=2 \times 1-1=2-1=1 \\ & a _{21}=2 \times 2-1=4-1=3 \\ & a _{31}=2 \times 3-1=6-1=5 \\ & a _{12}=2 \times 1-2=2-2=0 \\ & a _{22}=2 \times 2-2=4-2=2 \\ & a _{32}=2 \times 3-2=6-2=4 \\ & a _{13}=2 \times 1-3=2-3=-1 \\ & a _{23}=2 \times 2-3=4-3=1 \\ & a _{33}=2 \times 3-3=6-3=3 \\ & a _{14}=2 \times 1-4=2-4=-2 \\ & a _{24}=2 \times 2-4=4-4=0 \\ & a _{34}=2 \times 3-4=6-4=2 \end{aligned} $
Therefore, the required matrix is $A= \begin{cases} 1 & 0 & -1 & -2 \\ 3 & 2 & 1 & 0 \\ 5 & 4 & 3 & 2 \end{cases} $
6. Find the values of $x, y$ and $z$ from the following equations:
(i) $\begin{bmatrix}4 & 3 \\ x & 5\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}y & z \\ 1 & 5\end{bmatrix}$
(ii) $\begin{bmatrix}x+y & 2 \\ 5+z & x y\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}6 & 2 \\ 5 & 8\end{bmatrix}$
(iii)$\begin{bmatrix}x+y+z \\ x+z \\ y+z\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}{l}9 \\ 5 \\ 7\end{bmatrix}$
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Solution
(i) $\begin{bmatrix}4 & 3 \\ x & 5\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}y & z \\ 1 & 5\end{bmatrix}$
As the given matrices are equal, their corresponding elements are also equal.
Comparing the corresponding elements, we get: $x=1, y=4$, and $z=3$
(ii) $\begin{bmatrix}x+y & 2 \\ 5+z & x y\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}6 & 2 \\ 5 & 8\end{bmatrix}$
As the given matrices are equal, their corresponding elements are also equal.
Comparing the corresponding elements, we get:
$x+y=6, x y=8,5+z=5$
Now, $5+z=5 \Rightarrow z=0$
We know that:
$(x-y)^{2}=(x+y)^{2}-4 x y$
$\Rightarrow(x-y)^{2}=36-32=4$
$\Rightarrow x-y= \pm 2$
Now, when $x-y=2$ and $x+y=6$, we get $x=4$ and $y=2$
When $x-y=-2$ and $x+y=6$, we get $x=2$ and $y=4$
$\therefore x=4, y=2$, and $z=0$ or $x=2, y=4$, and $z=0$
(iii) $\begin{bmatrix}x+y+z \\ x+z \\ y+z\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}{l}9 \\ 5 \\ 7\end{bmatrix}$
As the two matrices are equal, their corresponding elements are also equal.
Comparing the corresponding elements, we get:
$x+y+z=9$
$x+z=5$
$y+z=7$
From (1) and (2), we have:
$y+5=9$
$\Rightarrow y=4$
Then, from (3), we have:
$4+z=7$
$\Rightarrow z=3$
$\therefore x+z=5$
$\Rightarrow x=2$
$\therefore x=2, y=4$, and $z=3$
7. Find the value of $a, b, c$ and $d$ from the equation:
$$ \begin{bmatrix} a-b & 2 a+c \\ 2 a-b & 3 c+d \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} -1 & 5 \\ 0 & 13 \end{bmatrix} $$
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Solution
$ \begin{bmatrix} a-b & 2 a+c \\ 2 a-b & 3 c+d \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -1 & 5 \\ 0 & 13 \end{bmatrix} $
As the two matrices are equal, their corresponding elements are also equal.
Comparing the corresponding elements, we get:
$a-b=-1$
$2 a-b=0$
$2 a+c=5$
$3 c+d=13$
From (2), we have:
$b=2 a$
Then, from (1), we have:
$a-2 a=-1$
$\Rightarrow a=1$
$\Rightarrow b=2$
Now, from (3), we have:
$2 \times 1+c=5$
$\Rightarrow c=3$
From (4) we have:
$3 \times 3+d=13$
$\Rightarrow 9+d=13 \Rightarrow d=4$
$\therefore a=1, b=2, c=3$, and $d=4$
8. $A=[a_{i j}]_{m \times n 1}$ is a square matrix, if
(A) $m<n$
(B) $m>n$
(C) $m=n$
(D) None of these
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Solution
The correct answer is $C$.
It is known that a given matrix is said to be a square matrix if the number of rows is equal to the number of columns.
Therefore, $A=[a _{i j}] _{m \times n}$ is a square matrix, if $m=n$.
9. Which of the given values of $x$ and $y$ make the following pair of matrices equal $\begin{bmatrix}3 x+7 & 5 \\ y+1 & 2-3 x\end{bmatrix},\begin{bmatrix}0 & y-2 \\ 8 & 4\end{bmatrix}$
(A) $x=\frac{-1}{3}, y=7$
(B) Not possible to find
(C) $y=7, \quad x=\frac{-2}{3}$
(D) $x=\frac{1}{3}, y=\frac{2}{3}$
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Solution
The correct answer is B.
It is given that $ \begin{bmatrix} 3 x+7 & 5 \\ y+1 & 2-3 x\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & y-2 \\ 8 & 4 \end{bmatrix} $
Equating the corresponding elements, we get:
$ \begin{aligned} & 3 x+7=0 \Rightarrow x=-\frac{7}{3} \\ & 5=y-2 \Rightarrow y=7 \\ & y+1=8 \Rightarrow y=7 \\ & 2-3 x=4 \Rightarrow x=-\frac{2}{3} \end{aligned} $
We find that on comparing the corresponding elements of the two matrices, we get two different values of $x$, which is not possible.
Hence, it is not possible to find the values of $x$ and $y$ for which the given matrices are equal.
10. The number of all possible matrices of order $3 \times 3$ with each entry 0 or 1 is:
(A) 27
(B) 18
(C) 81
(D) 512
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Solution
The correct answer is D.
The given matrix of the order $3 \times 3$ has 9 elements and each of these elements can be either 0 or 1 .
Now, each of the 9 elements can be filled in two possible ways.
Therefore, by the multiplication principle, the required number of possible matrices is $2^{9}$ $=512$
3.4 Operations on Matrices
In this section, we shall introduce certain operations on matrices, namely, addition of matrices, multiplication of a matrix by a scalar, difference and multiplication of matrices.
3.4.1 Addition of matrices
Suppose Fatima has two factories at places A and B. Each factory produces sport shoes for boys and girls in three different price categories labelled 1,2 and 3. The quantities produced by each factory are represented as matrices given below:
Suppose Fatima wants to know the total production of sport shoes in each price category. Then the total production
In category 1 : for boys $(80+90)$, for girls $(60+50)$
In category 2 : for boys $(75+70)$, for girls $(65+55)$
In category 3 : for boys $(90+75)$, for girls $(85+75)$
This can be represented in the matrix form as
$\begin{bmatrix}80+90 & 60+50 \\ 75+70 & 65+55 \\ 90+75 & 85+75\end{bmatrix}$.
This new matrix is the sum of the above two matrices. We observe that the sum of two matrices is a matrix obtained by adding the corresponding elements of the given matrices. Furthermore, the two matrices have to be of the same order.
Thus, if $A=\begin{bmatrix}a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23}\end{bmatrix}$ is a $2 \times 3$ matrix and $B=\begin{bmatrix}b_{11} & b_{12} & b_{13} \\ b_{21} & b_{22} & b_{23}\end{bmatrix}$ is another
$2 \times 3$ matrix. Then, we define $A+B=\begin{bmatrix}a_{11}+b_{11} & a_{12}+b_{12} & a_{13}+b_{13} \\ a_{21}+b_{21} & a_{22}+b_{22} & a_{23}+b_{23}\end{bmatrix}$.
In general, if $A=[a_{i j}]$ and $B=[b_{i j}]$ are two matrices of the same order, say $m \times n$. Then, the sum of the two matrices A and B is defined as a matrix $= [c _{ij}] _{m \times n} $, where $ c _{i j} = a _{ij} + b _{ij} $, for all possible values of i and j.
Example 6 Given $A=\begin{bmatrix}\sqrt{3} & 1 & -1 \\ 2 & 3 & 0\end{bmatrix}$ and $B=\begin{bmatrix}2 & \sqrt{5} & 1 \\ -2 & 3 & \frac{1}{2}\end{bmatrix}$, find $A+B$
Since A, B are of the same order $2 \times 3$. Therefore, addition of A and B is defined and is given by
$$ A+B=\begin{bmatrix} 2+\sqrt{3} & 1+\sqrt{5} & 1-1 \\ 2-2 & 3+3 & 0+\frac{1}{2} \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 2+\sqrt{3} & 1+\sqrt{5} & 0 \\ 0 & 6 & \frac{1}{2} \end{bmatrix} $$
Note
1. We emphasise that if A and B are not of the same order, then A + B is not defined. For example if $A=\begin{bmatrix}2 & 3 \\ 1 & 0\end{bmatrix}, B=\begin{bmatrix}1 & 2 & 3 \\ 1 & 0 & 1\end{bmatrix}$, then $A+B$ is not defined.
2. We may observe that addition of matrices is an example of binary operation on the set of matrices of the same order.
3.4.2 Multiplication of a matrix by a scalar
Now suppose that Fatima has doubled the production at a factory A in all categories (refer to 3.4.1).
Previously quantities (in standard units) produced by factory A were
Revised quantities produced by factory $A$ are as given below:
This can be represented in the matrix form as $\begin{bmatrix}160 & 120 \\ 150 & 130 \\ 180 & 170\end{bmatrix}$. We observe that
the new matrix is obtained by multiplying each element of the previous matrix by 2 .
In general, we may define multiplication of a matrix by a scalar as follows: if $ A=[a_{ij}]_{m\times n} $ is a matrix and k is a scalar, then k A is another matrix which is obtained by multiplying each element of A by the scalar k.
In other words, $ kA = k[a_{ij}]_ {m\times n} $ $ =[k(a _{ij})] _{m\times n} $ that is, $ (i,j)^{th} $ element of kA is $ka _ {ij} $ for all possible values of i and j
For example, if $A=\begin{bmatrix}3 & 1 & 1.5 \\ \sqrt{5} & 7 & -3 \\ 2 & 0 & 5\end{bmatrix}$, then
$$ 3 A=3[\begin{bmatrix} 3 & 1 & 1.5 \\ \sqrt{5} & 7 & -3 \\ 2 & 0 & 5 \end{bmatrix}]=[\begin{bmatrix} 9 & 3 & 4.5 \\ 3 \sqrt{5} & 21 & -9 \\ 6 & 0 & 15 \end{bmatrix}] $$
Negative of a matrix The negative of a matrix is denoted by $-A$. We define $-A=(-1) A$. For example, let $$ \begin{aligned} A & =\begin{bmatrix} 3 & 1 \\ -5 & x \end{bmatrix}, \text { then }-A \text { is given by } \\ -A & =(-1) A=(-1)\begin{bmatrix} 3 & 1 \\ -5 & x \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} -3 & -1 \\ 5 & -x \end{bmatrix} \end{aligned} $$
Difference of matrices If $A=[a_{i j}], B=[b_{i j}]$ are two matrices of the same order, say $m \times n$, then difference $A-B$ is defined as a matrix $D=[d_{i j}]$,
where $d_{i j}=a_{i j}-b_{i j}$, for all value of $i$ and $j$. In other words, $D=A-B=A+(-1) B$, that is sum of the matrix $A$ and the matrix - B.
Example 7 If $A=\begin{bmatrix}1 & 2 & 3 \\ 2 & 3 & 1\end{bmatrix}$ and $B=\begin{bmatrix}3 & -1 & 3 \\ -1 & 0 & 2\end{bmatrix}$, then find $2 A-B$.
Solution We have
$$ \begin{aligned} & 2 A-B=2 \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 2 & 3 & 1 \end{bmatrix}-\begin{bmatrix} 3 & -1 & 3 \\ -1 & 0 & 2 \end{bmatrix} \\ & =\begin{bmatrix} 2 & 4 & 6 \\ 4 & 6 & 2 \end{bmatrix}+\begin{bmatrix} -3 & 1 & -3 \\ 1 & 0 & -2 \end{bmatrix} \\ & \begin{bmatrix} 2-3 & 4+1 & 6-3 \\ 4+1 & 6+0 & 2-2 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} -1 & 5 & 3 \\ 5 & 6 & 0 \end{bmatrix} \end{aligned} $$
3.4.3 Properties of matrix addition
The addition of matrices satisfy the following properties:
(i) Commutative Law If $A=[a_{i j}], B=[b_{i j}]$ are matrices of the same order, say $m \times n$, then $A+B=B+A$.
Now $$ \begin{aligned} A+B & =[a_{i j}]+[b_{i j}]=[a_{i j}+b_{i j}] \\ & =[b_{i j}+a_{i j}] \text { (addition of numbers is commutative) } \\ & =([b_{i j}]+[a_{i j}])=B+A \end{aligned} $$
(ii) Associative Law For any three matrices $A=[a_{i j}], B=[b_{i j}], C=[c_{i j}]$ of the same order, say $m \times n,(A+B)+C=A+(B+C)$.
Now $$ \begin{aligned} (A+B)+C & =([a_{i j}]+[b_{i j}])+[c_{i j}] \\ & =[a_{i j}+b_{i j}]+[c_{i j}]=[(a_{i j}+b_{i j})+c_{i j}] \\ & =[a_{i j}+(b_{i j}+c_{i j})] \quad(\text { Why? }) \\ & =[a_{i j}]+[(b_{i j}+c_{i j})]=[a_{i j}]+([b_{i j}]+[c_{i j}])=A+(B+C) \end{aligned} $$
(iii) Existence of additive identity Let $A=[a_{i j}]$ be an $m \times n$ matrix and $O$ be an $m \times n$ zero matrix, then $A+O=O+A=A$. In other words, $O$ is the additive identity for matrix addition.
(iv) The existence of additive inverse Let $A=[a_{ij}]_{m \times n}$
be any matrix, then we have another matrix as
$-A=[-a_{ij}]_{m \times n}$ such that $A+(-A)=(-A)+A=O$. So $-A$ is the additive inverse of $A$ or negative of $A$.
3.4.4 Properties of scalar multiplication of a matrix
If $A=[a_{i j}]$ and $B=[b_{i j}]$ be two matrices of the same order, say $m \times n$, and $k$ and $l$ are scalars, then
(i) $k(A+B)=k A+k B$, (ii) $(k+l) A=k A+l A$
(iii) $k(A+B)=k([a_{i j}]+[b_{i j}])$
$$ \begin{aligned} & =k[a_{i j}+b_{i j}]=[k(a_{i j}+b_{i j})]=[(k a_{i j})+(k b_{i j})] \\ & =[k a_{i j}]+[k b_{i j}]=k[a_{i j}]+k[b_{i j}]=k A+k B \end{aligned} $$
(iv) $(k+l) A=(k+l)[a_{i j}]$
$$ =[(k+l) a_{i j}]+[k a_{i j}]+[l a_{i j}]=k[a_{i j}]+l[a_{i j}]=k A+l A $$
Example 8 If $A=\begin{bmatrix}8 & 0 \\ 4 & -2 \\ 3 & 6\end{bmatrix}$ and $B=\begin{bmatrix}2 & -2 \\ 4 & 2 \\ -5 & 1\end{bmatrix}$, then find the
matrix $X$, such that $2 A+3 X=5 B$.
Solution We have $2 A+3 X=5 B$
or $\hspace{17 mm}$$ 2 A+3 X-2 A=5 B-2 A $
or $\hspace{17 mm}$$2 A-2 A+3 X=5 B-2 A$ $\quad \quad$ (Matrix addition is commutative)
or $\hspace{17 mm}$$O+3 X=5 B-2 A$ $\hspace{17 mm}$(– 2A is the additive inverse of 2A)
or $\hspace{17 mm}$$3 X=5 B-2 A$ $\hspace{25 mm}$(O is the additive identity)
or $\hspace{17 mm}$$X=\frac{1}{3}(5 B-2 A)$
$$ X=\frac{1}{3}\begin{pmatrix}5\begin{bmatrix} 2 & -2 \\ 4 & 2 \\ -5 & 1 \end{bmatrix}-2\begin{bmatrix} 8 & 0 \\ 4 & -2 \\ 3 & 6 \end{bmatrix}\end{pmatrix}=\frac{1}{3}\begin{pmatrix}\begin{bmatrix} 10 & -10 \\ 20 & 10 \\ -25 & 5 \end{bmatrix}+\begin{bmatrix} -16 & 0 \\ -8 & 4 \\ -6 & -12 \end{bmatrix}\end{pmatrix} $$
$$ =\frac{1}{3}\begin{bmatrix} 10-16 & -10+0 \\ 20-8 & 10+4 \\ -25-6 & 5-12 \end{bmatrix}=\frac{1}{3}\begin{bmatrix} -6 & -10 \\ 12 & 14 \\ -31 & -7 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} -2 & \frac{-10}{3} \\ \\ 4 & \frac{14}{3} \\ \\ \frac{-31}{3} & \frac{-7}{3} \end{bmatrix} $$
Example 9 Find $X$ and $Y$, if $X+Y=\begin{bmatrix}5 & 2 \\ 0 & 9\end{bmatrix}$ and $X-Y=\begin{bmatrix}3 & 6 \\ 0 & -1\end{bmatrix}$.
Solution We have $(X+Y)+(X-Y)=\begin{bmatrix}5 & 2 \\ 0 & 9\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}3 & 6 \\ 0 & -1\end{bmatrix}$.
or $$ \begin{gathered} (X+X)+(Y-Y)=\begin{bmatrix} 8 & 8 \\ 0 & 8 \end{bmatrix} \Rightarrow 2 X=\begin{bmatrix} 8 & 8 \\ 0 & 8 \end{bmatrix} \\ X=\frac{1}{2}\begin{bmatrix} 8 & 8 \\ 0 & 8 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} 4 & 4 \\ 0 & 4 \end{bmatrix} \end{gathered} $$
Also $$ (X+Y)-(X-Y)=\begin{bmatrix} 5 & 2 \\ 0 & 9 \end{bmatrix}-\begin{bmatrix} 3 & 6 \\ 0 & -1 \end{bmatrix} $$
or $$ (X-X)+(Y+Y)=\begin{bmatrix} 5-3 & 2-6 \\ 0 & 9+1 \end{bmatrix} \Rightarrow 2 Y=\begin{bmatrix} 2 & -4 \\ 0 & 10 \end{bmatrix} $$
or $$ Y=\frac{1}{2}\begin{bmatrix} 2 & -4 \\ 0 & 10 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 1 & -2 \\ 0 & 5 \end{bmatrix} $$
Example 10 Find the values of $x$ and $y$ from the following equation:
$$ 2\begin{bmatrix} x & 5 \\ 7 & y-3 \end{bmatrix}+\begin{bmatrix} 3 & -4 \\ 1 & 2 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 7 & 6 \\ 15 & 14 \end{bmatrix} $$
Solution We have
$$ 2\begin{bmatrix} x & 5 \\ 7 & y-3 \end{bmatrix}+\begin{bmatrix} 3 & -4 \\ 1 & 2 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 7 & 6 \\ 15 & 14 \end{bmatrix} \Rightarrow\begin{bmatrix} 2 x & 10 \\ 14 & 2 y-6 \end{bmatrix}+\begin{bmatrix} 3 & -4 \\ 1 & 2 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 7 & 6 \\ 15 & 14 \end{bmatrix} $$
$$\begin{aligned} & \text { or }\begin{bmatrix} 2 x+3 & 10-4 \\ 14+1 & 2 y-6+2 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 7 & 6 \\ 15 & 14 \end{bmatrix} \Rightarrow\begin{bmatrix} 2 x+3 & 6 \\ 15 & 2 y-4 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 7 & 6 \\ 15 & 14 \end{bmatrix} \\ & \text { or } \quad 2 x+3=7 \quad \text { and } \quad 2 y-4=14 \quad \text { (Why?) } \\ & \text { or } \quad 2 x=7-3 \quad \text { and } \quad 2 y=18 \\ & \text { or } x=\frac{4}{2} \quad \text { and } \quad y=\frac{18}{2} \\ & \text { i.e. } x=2 \quad \text { and } \quad y=9 \text {. } \end{aligned} $$
Example 11 Two farmers Ramkishan and Gurcharan Singh cultivates only three varieties of rice namely Basmati, Permal and Naura. The sale (in Rupees) of these varieties of rice by both the farmers in the month of September and October are given by the following matrices $A$ and $B$.
September Sales (in Rupees) $$ A=\begin{bmatrix} \text { Basmati } & \text { Permal } & \text { Naura } \\ 10,000 & 20,000 & 30,000 \\ 50,000 & 30,000 & 10,000 \end{bmatrix} \substack{ { }\\ \\ \substack{\text { Ramkishan } \\ \\ \text { Gurcharan Singh }}} $$ October Sales (in Rupees) $$ B=\begin{bmatrix} \text { Basmati } & \text { Permal } & \text { Naura } \\ 5000 & 10,000 & 6000 \\ 20,000 & 10,000 & 10,000 \end{bmatrix} \substack{ { }\\ \\ \substack{\text { Ramkishan } \\ \\ \text { Gurcharan Singh }}} $$
(i) Find the combined sales in September and October for each farmer in each variety.
(ii) Find the decrease in sales from September to October.
(iii) If both farmers receive $2 %$ profit on gross sales, compute the profit for each farmer and for each variety sold in October.
Solution
(i) Combined sales in September and October for each farmer in each variety is given by
$$ A+B=\begin{bmatrix} \text { Basmati } & \text { Permal } & \text { Naura } \\ 15,000 & 30,000 & 36,000 \\ 70,000 & 40,000 & 20,000 \end{bmatrix} \substack{ { }\\ \\ \substack{\text { Ramkishan } \\ \\ \text { Gurcharan Singh }}} $$ (ii) Change in sales from September to October is given by
$$ A-B=\begin{bmatrix} \text { Basmati } & \text { Permal } & \text { Naura } \\ 5000 & 10,000 & 24,000 \\ 30,000 & 20,000 & 0 \end{bmatrix} \substack{ { }\\ \\ \substack{\text { Ramkishan } \\ \\ \text { Gurcharan Singh }}} $$
(iii) $2 %$ of $B=\frac{2}{100} \times B=0.02 \times B$
$$ =0.02\begin{bmatrix} \text { Basmati } & \text { Permal } & \text { Naura } \\ 5000 & 10,000 & 6000 \\ 20,000 & 10,000 & 10,000 \end{bmatrix} \substack{ { }\\ \\ \substack{\text { Ramkishan } \\ \\ \text { Gurcharan Singh }}} $$
$$ =\begin{bmatrix} \text { Basmati } & \text { Permal } & \text { Naura } \\ 100 & 200 & 120 \\ 400 & 200 & 200 \end{bmatrix} \substack{ { }\\ \\ \substack{\text { Ramkishan } \\ \\ \text { Gurcharan Singh }}} $$
Thus, in October Ramkishan receives ₹ 100, ₹ 200 and ₹ 120 as profit in the sale of each variety of rice, respectively, and Grucharan Singh receives profit of ₹ 400, ₹ 200 and ₹ 200 in the sale of each variety of rice, respectively.
3.4.5 Multiplication of matrices
Suppose Meera and Nadeem are two friends. Meera wants to buy 2 pens and 5 story books, while Nadeem needs 8 pens and 10 story books. They both go to a shop to enquire about the rates which are quoted as follows:
$$ \text { Pen - ₹ } 5 \text { each, story book - ₹ } 50 \text { each. } $$
How much money does each need to spend? Clearly, Meera needs ₹ $(5 \times 2+50 \times 5)$ that is ₹ 260 , while Nadeem needs $(8 \times 5+50 \times 10)$ ₹, that is ₹ 540 . In terms of matrix representation, we can write the above information as follows:
$ \begin{array}{ccc} \text { Requirements } & \text{ Prices per piece (in Rupees) } & \text{ Money needed (in Rupees) } \\ \begin{bmatrix} 2 & 5 \\ 8 & 10 \end{bmatrix} & \begin{bmatrix} 5 \\ 50 \end{bmatrix} & \begin{bmatrix} 5 \times 2+5 \times 50 \\ 8 \times 5+10 \times 50 & \end{bmatrix}=\begin{bmatrix}260 \\ 540\end{bmatrix} \end{array} $
Suppose that they enquire about the rates from another shop, quoted as follows:
$$ \text { pen }-\text{ ₹ } 4 \text { each, story book }-\text{ ₹ } 40 \text { each. } $$
Now, the money required by Meera and Nadeem to make purchases will be respectively $\text{₹ } (4 \times 2+40 \times 5)=\text{₹} 208$ and $\text{₹ } (8 \times 4+10 \times 40)=\text{ ₹ } 432$
Again, the above information can be represented as follows:
$ \begin{array}{ccc} \text { Requirements } & \text{ Prices per piece (in Rupees) } & \text{ Money needed (in Rupees) } \\ \begin{bmatrix} 2 & 5 \\ 8 & 10 \end{bmatrix} & \begin{bmatrix} 4 \\ 40 \end{bmatrix} & \begin{bmatrix} 4 \times 2+40 \times 5 \\8 \times 4+10 \times 40 & \end{bmatrix}=\begin{bmatrix}208 \\ 432\end{bmatrix} \end{array} $
Now, the information in both the cases can be combined and expressed in terms of matrices as follows:
$ \begin{array}{ccc} \text { Requirements } & \text{ Prices per piece (in Rupees) } & \text{ Money needed (in Rupees) } \\ \begin{bmatrix} 2 & 5 \\ 8 & 10 \end{bmatrix} & \begin{bmatrix} 5 & 4 \\ 50 & 40 \end{bmatrix} & \begin{bmatrix} 5 \times 2+5 \times 50 & 4 \times 2+40 \times 40 & \end{bmatrix}= \begin{bmatrix} 260 & 208 \\ 540 & 432 \end{bmatrix} \end{array} $
The above is an example of multiplication of matrices. We observe that, for multiplication of two matrices A and B, the number of columns in A should be equal to the number of rows in B. Furthermore for getting the elements of the product matrix, we take rows of A and columns of B, multiply them element-wise and take the sum. Formally, we define multiplication of matrices as follows:
The product of two matrices A and B is defined if the number of columns of A is equal to the number of rows of $B$. Let $A=[a_{i j}]$ be an $m \times n$ matrix and $B=[b_{j k}]$ be an $n \times p$ matrix. Then the product of the matrices $A$ and $B$ is the matrix $C$ of order $m \times p$. To get the $(i, k)^{\text {th }}$ element $c_{i k}$ of the matrix C, we take the $i^{t h}$ row of A and $k^{\text {th }}$ column of $B$, multiply them elementwise and take the sum of all these products. In other words, if $A=[a _ {ij}] _ {m \times n}, B = [b _ {jk} ]_ {n \times p} $, then the $i^{th}$ row of A is $[a _ {i1} a_{i2} \ldots a _ {in}]$ and the $k^t {th}$ column of
B is $\begin{bmatrix}{c}b_{1 k} \\ b_{2 k} \\ \vdots \\ b_{n k}\end{bmatrix}$, then $c_{i k}=a_{i 1} b_{1 k}+a_{i 2} b_{2 k}+a_{i 3} b_{3 k}+\ldots+a_{i n} b_{n k}=\sum_{j=1}^{n} a_{i j} b_{j k}$.
The matrix $C=[c_{i k}]_{m \times p}$ is the product of $A$ and $B$.
For example, if $C=\begin{bmatrix}1 & -1 & 2 \\ 0 & 3 & 4\end{bmatrix}$ and $D=\begin{bmatrix}2 & 7 \\ -1 & 1 \\ 5 & -4\end{bmatrix}$, then the product $C D$ is defined and is given by $C D=\begin{bmatrix}1 & -1 & 2 \\ 0 & 3 & 4\end{bmatrix}\begin{bmatrix}2 & 7 \\ -1 & 1 \\ 5 & -4\end{bmatrix}$. This is a $2 \times 2$ matrix in which each entry is the sum of the products across some row of $C$ with the corresponding entries down some column of $D$. These four computations are
Example 12 Find $AB$, if $A=\begin{bmatrix}6 & 9 \\ 2 & 3\end{bmatrix}$ and $B=\begin{bmatrix}2 & 6 & 0 \\ 7 & 9 & 8\end{bmatrix}$.
Solution The matrix A has 2 columns which is equal to the number of rows of B. Hence AB is defined. Now
$$\begin{aligned} AB & =\begin{bmatrix} 6(2)+9(7) & 6(6)+9(9) & 6(0)+9(8) \\ 2(2)+3(7) & 2(6)+3(9) & 2(0)+3(8) \end{bmatrix} \\ & =\begin{bmatrix} 12+63 & 36+81 & 0+72 \\ 4+21 & 12+27 & 0+24 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 75 & 117 & 72 \\ 25 & 39 & 24 \end{bmatrix} \end{aligned} $$
Remark If $AB$ is defined, then $BA$ need not be defined. In the above example, $AB$ is defined but $BA$ is not defined because $B$ has 3 column while $A$ has only 2 (and not 3 ) rows. If $A, B$ are, respectively $m \times n, k \times l$ matrices, then both $AB$ and $BA$ are defined if and only if $n=k$ and $l=m$. In particular, if both $A$ and $B$ are square matrices of the same order, then both $AB$ and $BA$ are defined.
Non-commutativity of multiplication of matrices
Now, we shall see by an example that even if $AB$ and $BA$ are both defined, it is not necessary that $AB=BA$.
Example 13 If $A=\begin{bmatrix}1 & -2 & 3 \\ -4 & 2 & 5\end{bmatrix}$ and $B=\begin{bmatrix}2 & 3 \\ 4 & 5 \\ 2 & 1\end{bmatrix}$, then find $A B$, $B A$. Show that $AB \neq BA$.
Solution Since A is a $2 \times 3$ matrix and B is $3 \times 2$ matrix. Hence AB and BA are both defined and are matrices of order $2 \times 2$ and $3 \times 3$, respectively. Note that
$$\begin{aligned} & AB=\begin{bmatrix}{rcc} 1 & -2 & 3 \\ -4 & 2 & 5 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} 2 & 3 \\ 4 & 5 \\ 2 & 1 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 2-8+6 & 3-10+3 \\ -8+8+10 & -12+10+5 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 0 & -4 \\ 10 & 3 \end{bmatrix} \\ & BA=\begin{bmatrix} 2 & 3 \\ 4 & 5 \\ 2 & 1 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} 1 & -2 & 3 \\ -4 & 2 & 5 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 2-12 & -4+6 & 6+15 \\ 4-20 & -8+10 & 12+25 \\ 2-4 & -4+2 & 6+5 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} -10 & 2 & 21 \\ -16 & 2 & 37 \\ -2 & -2 & 11 \end{bmatrix} \end{aligned} $$
Clearly $AB \neq BA$
In the above example both $AB$ and $BA$ are of different order and so $AB \neq BA$. But one may think that perhaps $A B$ and $B A$ could be the same if they were of the same order. But it is not so, here we give an example to show that even if AB and BA are of same order they may not be same.
Example 14 If $A=\begin{bmatrix}1 & 0 \\ 0 & -1\end{bmatrix}$ and $B=\begin{bmatrix}0 & 1 \\ 1 & 0\end{bmatrix}$, then $A B=\begin{bmatrix}0 & 1 \\ -1 & 0\end{bmatrix}$.
and $$ BA=\begin{bmatrix} 0 & -1 \\ 1 & 0 \end{bmatrix} . \text { Clearly } AB \neq BA . $$
Thus matrix multiplication is not commutative.
Note This does not mean that $AB \neq BA$ for every pair of matrices $A, B$ for which $AB$ and $BA$, are defined. For instance,
If $A=\begin{bmatrix}1 & 0 \\ 0 & 2\end{bmatrix}, B=\begin{bmatrix}3 & 0 \\ 0 & 4\end{bmatrix}$, then $A B=B A=\begin{bmatrix}3 & 0 \\ 0 & 8\end{bmatrix}$
Observe that multiplication of diagonal matrices of same order will be commutative.
Zero matrix as the product of two non zero matrices
We know that, for real numbers $a, b$ if $a b=0$, then either $a=0$ or $b=0$. This need not be true for matrices, we will observe this through an example.
Example 15 Find $A B$, if $A=\begin{bmatrix}0 & -1 \\ 0 & 2\end{bmatrix}$ and $B=\begin{bmatrix}3 & 5 \\ 0 & 0\end{bmatrix}$.
Solution We have $AB=\begin{bmatrix}0 & -1 \\ 0 & 2\end{bmatrix}\begin{bmatrix}3 & 5 \\ 0 & 0\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}0 & 0 \\ 0 & 0\end{bmatrix}$.
Thus, if the product of two matrices is a zero matrix, it is not necessary that one of the matrices is a zero matrix.
3.4.6 Properties of multiplication of matrices
The multiplication of matrices possesses the following properties, which we state without proof.
1. The associative law For any three matrices $A, B$ and $C$. We have $(AB) C=A(BC)$, whenever both sides of the equality are defined.
2. The distributive law For three matrices $A, B$ and $C$.
(i) $A(B+C)=AB+AC$
(ii) $(A+B) C=AC+BC$, whenever both sides of equality are defined.
3. The existence of multiplicative identity For every square matrix A, there exist an identity matrix of same order such that $IA=AI=A$.
Now, we shall verify these properties by examples.
Example 16 If $A=\begin{bmatrix}1 & 1 & -1 \\ 2 & 0 & 3 \\ 3 & -1 & 2\end{bmatrix}, B=\begin{bmatrix}1 & 3 \\ 0 & 2 \\ -1 & 4\end{bmatrix}$ and $C=\begin{bmatrix}1 & 2 & 3 & -4 \\ 2 & 0 & -2 & 1\end{bmatrix}$, find $A(BC),(AB) C$ and show that $(AB) C=A(BC)$.
Solution We have $A B=\begin{bmatrix}1 & 1 & -1 \\ 2 & 0 & 3 \\ 3 & -1 & 2\end{bmatrix}\begin{bmatrix}1 & 3 \\ 0 & 2 \\ -1 & 4\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}1+0+1 & 3+2-4 \\ 2+0-3 & 6+0+12 \\ 3+0-2 & 9-2+8\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}2 & 1 \\ -1 & 18 \\ 1 & 15\end{bmatrix}$
$(AB)(C)=\begin{bmatrix}2 & 1 \\ -1 & 18 \\ 1 & 15\end{bmatrix}\begin{bmatrix}1 & 2 & 3 & -4 \\ 2 & 0 & -2 & 1\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}2+2 & 4+0 & 6-2 & -8+1 \\ -1+36 & -2+0 & -3-36 & 4+18 \\ 1+30 & 2+0 & 3-30 & -4+15\end{bmatrix}$ $=\begin{bmatrix}4 & 4 & 4 & -7 \\ 35 & -2 & -39 & 22 \\ 31 & 2 & -27 & 11\end{bmatrix}$ Now $\quad BC=\begin{bmatrix}1 & 3 \\ 0 & 2 \\ -1 & 4\end{bmatrix}\begin{bmatrix}1 & 2 & 3 & -4 \\ 2 & 0 & -2 & 1\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}1+6 & 2+0 & 3-6 & -4+3 \\ 0+4 & 0+0 & 0-4 & 0+2 \\ -1+8 & -2+0 & -3-8 & 4+4\end{bmatrix}$ $$ =\begin{bmatrix} 7 & 2 & -3 & -1 \\ 4 & 0 & -4 & 2 \\ 7 & -2 & -11 & 8 \end{bmatrix} $$
$\quad A(BC)=\begin{bmatrix}1 & 1 & -1 \\ 2 & 0 & 3 \\ 3 & -1 & 2\end{bmatrix}\begin{bmatrix}7 & 2 & -3 & -1 \\ 4 & 0 & -4 & 2 \\ 7 & -2 & -11 & 8\end{bmatrix}$ $$\begin{aligned} \text{ Therefore } \qquad & =\begin{bmatrix} 7+4-7 & 2+0+2 & -3-4+11 & -1+2-8 \\ 14+0+21 & 4+0-6 & -6+0-33 & -2+0+24 \\ 21-4+14 & 6+0-4 & -9+4-22 & -3-2+16 \end{bmatrix} \\ & =\begin{bmatrix} 4 & 4 & 4 & -7 \\ 35 & -2 & -39 & 22 \\ 31 & 2 & -27 & 11 \end{bmatrix} . \text { Clearly, (AB) C =A (BC) } \end{aligned} $$
Example 17 If $A=\begin{bmatrix}0 & 6 & 7 \\ -6 & 0 & 8 \\ 7 & -8 & 0\end{bmatrix}, B=\begin{bmatrix}0 & 1 & 1 \\ 1 & 0 & 2 \\ 1 & 2 & 0\end{bmatrix}, C=\begin{bmatrix}2 \\ -2 \\ 3\end{bmatrix}$
Calculate $AC, BC$ and $(A+B) C$. Also, verify that $(A+B) C=AC+BC$
Solution Now, $A+B=\begin{bmatrix}0 & 7 & 8 \\ -5 & 0 & 10 \\ 8 & -6 & 0\end{bmatrix}$
So $\quad(A+B) C=\begin{bmatrix}0 & 7 & 8 \\ -5 & 0 & 10 \\ 8 & -6 & 0\end{bmatrix}\begin{bmatrix}2 \\ -2 \\ 3\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}0-14+24 \\ -10+0+30 \\ 16+12+0\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}10 \\ 20 \\ 28\end{bmatrix}$
Further $\quad AC=\begin{bmatrix}0 & 6 & 7 \\ -6 & 0 & 8 \\ 7 & -8 & 0\end{bmatrix}\begin{bmatrix}2 \\ -2 \\ 3\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}0-12+21 \\ -12+0+24 \\ 14+16+0\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}9 \\ 12 \\ 30\end{bmatrix}$
and $\quad BC=\begin{bmatrix}0 & 1 & 1 \\ 1 & 0 & 2 \\ 1 & 2 & 0\end{bmatrix}\begin{bmatrix}2 \\ -2 \\ 3\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}0-2+3 \\ 2+0+6 \\ 2-4+0\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}1 \\ 8 \\ -2\end{bmatrix}$
So $\quad AC+BC=\begin{bmatrix}9 \\ 12 \\ 30\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}1 \\ 8 \\ -2\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}10 \\ 20 \\ 28\end{bmatrix}$
Clearly, $\quad(A+B) C=AC+BC$
Example 18 If $A=\begin{bmatrix}1 & 2 & 3 \\ 3 & -2 & 1 \\ 4 & 2 & 1\end{bmatrix}$, then show that $A^{3}-23 A-40 I=O$
Solution We have $A^{2}=A \cdot A=\begin{bmatrix}1 & 2 & 3 \\ 3 & -2 & 1 \\ 4 & 2 & 1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}1 & 2 & 3 \\ 3 & -2 & 1 \\ 4 & 2 & 1\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}19 & 4 & 8 \\ 1 & 12 & 8 \\ 14 & 6 & 15\end{bmatrix}$
So $$ A^{3}=A A^{2}=\begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 3 & -2 & 1 \\ 4 & 2 & 1 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} 19 & 4 & 8 \\ 1 & 12 & 8 \\ 14 & 6 & 15 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 63 & 46 & 69 \\ 69 & -6 & 23 \\ 92 & 46 & 63 \end{bmatrix} $$
Now $$\begin{aligned} A^{3}-23 A-40 I & =\begin{bmatrix} 63 & 46 & 69 \\ 69 & -6 & 23 \\ 92 & 46 & 63 \end{bmatrix}-23\begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 3 & -2 & 1 \\ 4 & 2 & 1 \end{bmatrix}-40\begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \\ & =\begin{bmatrix} 63 & 46 & 69 \\ 69 & -6 & 23 \\ 92 & 46 & 63 \end{bmatrix}+\begin{bmatrix} -23 & -46 & -69 \\ -69 & 46 & -23 \\ -92 & -46 & -23 \end{bmatrix}+\begin{bmatrix} -40 & 0 & 0 \\ 0 & -40 & 0 \\ 0 & 0 & -40 \end{bmatrix} \\ & =\begin{bmatrix} 63-23-40 & 46-46+0 & 69-69+0 \\ 69-69+0 & -6+46-40 & 23-23+0 \\ 92-92+0 & 46-46+0 & 63-23-40 \end{bmatrix} \\ & =\begin{bmatrix} 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{bmatrix}=O \end{aligned} $$
Example 19 In a legislative assembly election, a political group hired a public relations firm to promote its candidate in three ways: telephone, house calls, and letters. The cost per contact (in paise) is given in matrix $A$ as
$$ A=\text { Cost per contact } \\ \quad\quad\quad\quad \begin{bmatrix} 40 \\ 100 \\ 50 \end{bmatrix} \large{\substack{ {}\\ \\ \substack{\text { Telephone } \\ \\ \text { House Call } \\ \\ \text { Letter }}}} $$
The number of contacts of each type made in two cities $X$ and $Y$ is given by Telephone $\quad$ Housecall $\quad$ Letter
$B=\begin{bmatrix}1000 & 500 & 5000 \\ 3000 & 1000 & 10,000\end{bmatrix} \rightarrow \large{\substack{ {} \substack{ X \\ \\ Y}}}$ Find the total amount spent by the group in the two cities $X$ and $Y$.
Solution We have
$$\begin{aligned} BA & =\begin{bmatrix} 40,000+50,000+250,000 \\ 120,000+100,000+500,000 \end{bmatrix} \rightarrow \large{\substack{ {} \substack{ X \\ \\ Y}}} \\ & =\begin{bmatrix} 340,000 \\ 720,000 \end{bmatrix} \rightarrow \large{\substack{ {} \substack{ X \\ \\ Y}}} \end{aligned} $$
So the total amount spent by the group in the two cities is 340,000 paise and 720,000 paise, i.e., $\text{ ₹ } 3400$ and $\text{ ₹ } 7200$, respectively.
EXERCISE 3.2
1. Let $A=\begin{bmatrix}2 & 4 \\ 3 & 2\end{bmatrix}, B=\begin{bmatrix}1 & 3 \\ -2 & 5\end{bmatrix}, C=\begin{bmatrix}-2 & 5 \\ 3 & 4\end{bmatrix}$
Find each of the following:
(i) $A+B$ $\quad$
(ii) $A-B$ $\quad$
(iii) $3 A-C$
(iv) $AB$ $\quad$
(v) $BA$
Show Answer
Solution
(i) $\quad A+B= \begin{bmatrix} 2 & 4 \\ 3 & 2\end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 1 & 3 \\ -2 & 5\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 2+1 & 4+3 \\ 3-2 & 2+5\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 3 & 7 \\ 1 & 7 \end{bmatrix} $
(ii) $A-B= \begin{bmatrix} 2 & 4 \\ 3 & 2\end{bmatrix} - \begin{bmatrix} 1 & 3 \\ -2 & 5 \end{bmatrix} =$ (iii) $3 A-C=3 \begin{bmatrix} 2 & 4 \\ 3 & 2\end{bmatrix} - \begin{bmatrix} -2 & 5 \\ 3 & 4 \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} 3 \times 2 & 3 \times 4 \\ 3 \times 3 & 3 \times 2\end{bmatrix} - \begin{bmatrix} -2 & 5 \\ 3 & 4 \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} 6 & 12 \\ 9 & 6\end{bmatrix} - \begin{bmatrix} -2 & 5 \\ 3 & 4 \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} 6+2 & 12-5 \\ 9-3 & 6-4 \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} 8 & 7 \\ 6 & 2 \end{bmatrix} $
(iv) Matrix $A$ has 2 columns. This number is equal to the number of rows in matrix $B$.
Therefore, $A B$ is defined as:
$ \begin{aligned} A B & = \begin{bmatrix} 2 & 4 \\ 3 & 2 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & 3 \\ -2 & 5 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 2(1)+4(-2) & 2(3)+4(5) \\ 3(1)+2(-2) & 3(3)+2(5) \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 2-8 & 6+20 \\ 3-4 & 9+10 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -6 & 26 \\ -1 & 19 \end{bmatrix} \end{aligned} $
(v) Matrix $B$ has 2 columns. This number is equal to the number of rows in matrix $A$. Therefore, $B A$ is defined as:
$ \begin{aligned} B A & = \begin{bmatrix} 1 & 3 \\ -2 & 5 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 2 & 4 \\ 3 & 2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1(2)+3(3) & 1(4)+3(2) \\ -2(2)+5(3) & -2(4)+5(2) \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 2+9 & 4+6 \\ -4+15 & -8+10 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 11 & 10 \\ 11 & 2 \end{bmatrix} \end{aligned} $
2. Compute the following:
(i) $\begin{bmatrix}a & b \\ -b & a\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}a & b \\ b & a\end{bmatrix}$ $\quad$ (ii) $\begin{bmatrix}a^{2}+b^{2} & b^{2}+c^{2} \\ a^{2}+c^{2} & a^{2}+b^{2}\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}2 a b & 2 b c \\ -2 a c & -2 a b\end{bmatrix}$
(iii) $\begin{bmatrix}-1 & 4 & -6 \\ 8 & 5 & 16 \\ 2 & 8 & 5\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}12 & 7 & 6 \\ 8 & 0 & 5 \\ 3 & 2 & 4\end{bmatrix}$ $\quad$ (iv) $\begin{bmatrix}\cos ^{2} x & \sin ^{2} x \\ \sin ^{2} x & \cos ^{2} x\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}\sin ^{2} x & \cos ^{2} x \\ \cos ^{2} x & \sin ^{2} x\end{bmatrix}$
Show Answer
Solution
(i) $ \begin{bmatrix} a & b \\ -b & a\end{bmatrix} + \begin{bmatrix} a & b \\ b & a\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} a+a & b+b \\ -b+b & a+a\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 2 a & 2 b \\ 0 & 2 a \end{bmatrix} $
(ii) $ \begin{bmatrix} a^{2}+b^{2} & b^{2}+c^{2} \\ a^{2}+c^{2} & a^{2}+b^{2}\end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 2 a b & 2 b c \\ -2 a c & -2 a b \end{bmatrix} $
$ \begin{aligned} & = \begin{bmatrix} a^{2}+b^{2}+2 a b & b^{2}+c^{2}+2 b c \\ a^{2}+c^{2}-2 a c & a^{2}+b^{2}-2 a b \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} (a+b)^{2} & (b+c)^{2} \\ (a-c)^{2} & (a-b)^{2} \end{bmatrix} \end{aligned} $
(iii) $ \begin{bmatrix} -1 & 4 & -6 \\ 8 & 5 & 16 \\ 2 & 8 & 5\end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 12 & 7 & 6 \\ 8 & 0 & 5 \\ 3 & 2 & 4 \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} -1+12 & 4+7 & -6+6 \\ 8+8 & 5+0 & 16+5 \\ 2+3 & 8+2 & 5+4 \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} 11 & 11 & 0 \\ 16 & 5 & 21 \\ 5 & 10 & 9 \end{bmatrix} $
(iv) $ \begin{bmatrix} \cos ^{2} x & \sin ^{2} x \\ \sin ^{2} x & \cos ^{2} x\end{bmatrix} + \begin{bmatrix} \sin ^{2} x & \cos ^{2} x \\ \cos ^{2} x & \sin ^{2} x \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} \cos ^{2} x+\sin ^{2} x & \sin ^{2} x+\cos ^{2} x \\ \sin ^{2} x+\cos ^{2} x & \cos ^{2} x+\sin ^{2} x \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 1 \end{bmatrix} \quad(\because \sin ^{2} x+\cos ^{2} x=1)$
3. Compute the indicated products.
(i) $\begin{bmatrix}a & b \\ -b & a\end{bmatrix}\begin{bmatrix}a & -b \\ b & a\end{bmatrix}$ (ii) $\begin{bmatrix}1 \\ 2 \\ 3\end{bmatrix}\begin{bmatrix}2 & 3 & 4\end{bmatrix}$ (iii) $\begin{bmatrix}1 & -2 \\ 2 & 3\end{bmatrix}\begin{bmatrix}1 & 2 & 3 \\ 2 & 3 & 1\end{bmatrix}$
(iv) $\begin{bmatrix}2 & 3 & 4 \\ 3 & 4 & 5 \\ 4 & 5 & 6\end{bmatrix}\begin{bmatrix}1 & -3 & 5 \\ 0 & 2 & 4 \\ 3 & 0 & 5\end{bmatrix}$ (v) $\begin{bmatrix}2 & 1 \\ 3 & 2 \\ -1 & 1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}1 & 0 & 1 \\ -1 & 2 & 1\end{bmatrix}$
(vi) $\begin{bmatrix}3 & -1 & 3 \\ -1 & 0 & 2\end{bmatrix}\begin{bmatrix}2 & -3 \\ 1 & 0 \\ 3 & 1\end{bmatrix}$
Show Answer
Solution
(i) $ \begin{bmatrix} a & b \\ -b & a\end{bmatrix} \begin{bmatrix} a & -b \\ b & a \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} a(a)+b(b) & a(-b)+b(a) \\ -b(a)+a(b) & -b(-b)+a(a) \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} a^{2}+b^{2} & -a b+a b \\ -a b+a b & b^{2}+a^{2}\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} a^{2}+b^{2} & 0 \\ 0 & a^{2}+b^{2} \end{bmatrix} $
(ii) $ \begin{bmatrix} 1 \\ 2 \\ 3\end{bmatrix} \begin{bmatrix} 2 & 3 & 4\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1(2) & 1(3) & 1(4) \\ 2(2) & 2(3) & 2(4) \\ 3(2) & 3(3) & 3(4)\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 2 & 3 & 4 \\ 4 & 6 & 8 \\ 6 & 9 & 12 \end{bmatrix} $
(iii) $ \begin{bmatrix} 1 & -2 \\ 2 & 3\end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 2 & 3 & 1 \end{bmatrix} $
$ \begin{aligned} & = \begin{bmatrix} 1(1)-2(2) & 1(2)-2(3) & 1(3)-2(1) \\ 2(1)+3(2) & 2(2)+3(3) & 2(3)+3(1) \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 1-4 & 2-6 & 3-2 \\ 2+6 & 4+9 & 6+3 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -3 & -4 & 1 \\ 8 & 13 & 9 \end{bmatrix} \end{aligned} $
(iv) $ \begin{bmatrix} 2 & 3 & 4 \\ 3 & 4 & 5 \\ 4 & 5 & 6\end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & -3 & 5 \\ 0 & 2 & 4 \\ 3 & 0 & 5 \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} 2(1)+3(0)+4(3) & 2(-3)+3(2)+4(0) & 2(5)+3(4)+4(5) \\ 3(1)+4(0)+5(3) & 3(-3)+4(2)+5(0) & 3(5)+4(4)+5(5) \\ 4(1)+5(0)+6(3) & 4(-3)+5(2)+6(0) & 4(5)+5(4)+6(5) \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} 2+0+12 & -6+6+0 & 10+12+20 \\ 3+0+15 & -9+8+0 & 15+16+25 \\ 4+0+18 & -12+10+0 & 20+20+30\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 14 & 0 & 42 \\ 18 & -1 & 56 \\ 22 & -2 & 70 \end{bmatrix} $
(v) $ \begin{bmatrix} 2 & 1 \\ 3 & 2 \\ -1 & 1\end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & 0 & 1 \\ -1 & 2 & 1 \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} 2(1)+1(-1) & 2(0)+1(2) & 2(1)+1(1) \\ 3(1)+2(-1) & 3(0)+2(2) & 3(1)+2(1) \\ -1(1)+1(-1) & -1(0)+1(2) & -1(1)+1(1) \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} 2-1 & 0+2 & 2+1 \\ 3-2 & 0+4 & 3+2 \\ -1-1 & 0+2 & -1+1\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 1 & 4 & 5 \\ -2 & 2 & 0 \end{bmatrix} $
(vi) $ \begin{bmatrix} 3 & -1 & 3 \\ -1 & 0 & 2\end{bmatrix} \begin{bmatrix} 2 & -3 \\ 1 & 0 \\ 3 & 1 \end{bmatrix} $
$ \begin{aligned} & = \begin{bmatrix} 3(2)-1(1)+3(3) & 3(-3)-1(0)+3(1) \\ -1(2)+0(1)+2(3) & -1(-3)+0(0)+2(1) \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 6-1+9 & -9-0+3 \\ -2+0+6 & 3+0+2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 14 & -6 \\ 4 & 5 \end{bmatrix} \end{aligned} $
4. If $A=\begin{bmatrix}1 & 2 & -3 \\ 5 & 0 & 2 \\ 1 & -1 & 1\end{bmatrix}, B=\begin{bmatrix}3 & -1 & 2 \\ 4 & 2 & 5 \\ 2 & 0 & 3\end{bmatrix}$ and $C=\begin{bmatrix}4 & 1 & 2 \\ 0 & 3 & 2 \\ 1 & -2 & 3\end{bmatrix}$, then compute $(A+B)$ and $(B-C)$. Also, verify that $A+(B-C)=(A+B)-C$.
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Solution
$ \begin{aligned} A+B & = \begin{bmatrix} 1 & 2 & -3 \\ 5 & 0 & 2 \\ 1 & -1 & 1 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 3 & -1 & 2 \\ 4 & 2 & 5 \\ 2 & 0 & 3 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 1+3 & 2-1 & -3+2 \\ 5+4 & 0+2 & 2+5 \\ 1+2 & -1+0 & 1+3 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 4 & 1 & -1 \\ 9 & 2 & 7 \\ 3 & -1 & 4 \end{bmatrix} \\ B-C & = \begin{bmatrix} 3 & -1 & 2 \\ 4 & 2 & 5 \\ 2 & 0 & 3 \end{bmatrix} - \begin{bmatrix} 4 & 1 & 2 \\ 0 & 3 & 2 \\ 1 & -2 & 3 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 3-4 & -1-1 & 2-2 \\ 4-0 & 2-3 & 5-2 \\ 2-1 & 0-(-2) & 3-3 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -1 & -2 & 0 \\ 4 & -1 & 3 \\ 1 & 2 & 0 \end{bmatrix} \end{aligned} $
$ \begin{aligned} A+(B-C) & = \begin{bmatrix} 1 & 2 & -3 \\ 5 & 0 & 2 \\ 1 & -1 & 1 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} -1 & -2 & 0 \\ 4 & -1 & 3 \\ 1 & 2 & 0 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 1+(-1) & 2+(-2) & -3+0 \\ 5+4 & 0+(-1) & 2+3 \\ 1+1 & -1+2 & 1+0 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & 0 & -3 \\ 9 & -1 & 5 \\ 2 & 1 & 1 \end{bmatrix} \\ (A+B)-C & = \begin{bmatrix} 4 & 1 & -1 \\ 9 & 2 & 7 \\ 3 & -1 & 4 \end{bmatrix} - \begin{bmatrix} 4 & 1 & 2 \\ 0 & 3 & 2 \\ 1 & -2 & 3 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 4-4 & 1-1 \\ 9-0 & 2-3 \\ 3-1 & -1-(-2) & 4-3 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 0 & 0 & -3 \\ 9 & -1 & 5 \\ 2 & 1 & 1 \end{bmatrix} \end{aligned} $
Hence, we have verified that $A+(B-C)=(A+B)-C$.
5. If $A=\begin{bmatrix}\frac{2}{3} & 1 & \frac{5}{3} \\ \frac{1}{3} & \frac{2}{3} & \frac{4}{3} \\ \frac{7}{3} & 2 & \frac{2}{3}\end{bmatrix}$ and $B=\begin{bmatrix}\frac{2}{5} & \frac{3}{5} & 1 \\ \frac{1}{5} & \frac{2}{5} & \frac{4}{5} \\ \frac{7}{5} & \frac{6}{5} & \frac{2}{5}\end{bmatrix}$, then compute $3 A-5 B$.
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Solution
$ \begin{aligned} 3 A-5 B & =3 \begin{bmatrix} \frac{2}{3} & 1 & \frac{5}{3} \\ \frac{1}{3} & \frac{2}{3} & \frac{4}{3} \\ \frac{7}{3} & 2 & \frac{2}{3} \end{bmatrix} -5 \begin{bmatrix} \frac{2}{5} & \frac{3}{5} & 1 \\ \frac{1}{5} & \frac{2}{5} & \frac{4}{5} \\ \frac{7}{5} & \frac{6}{5} & \frac{2}{5} \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 2 & 3 & 5 \\ 1 & 2 & 4 \\ 7 & 6 & 2 \end{bmatrix} - \begin{bmatrix} 2 & 3 & 5 \\ 1 & 2 & 4 \\ 7 & 6 & 2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{bmatrix} \end{aligned} $
6. Simplify $\cos \theta\begin{bmatrix}\cos \theta & \sin \theta \\ -\sin \theta & \cos \theta\end{bmatrix}+\sin \theta\begin{bmatrix}\sin \theta & -\cos \theta \\ \cos \theta & \sin \theta\end{bmatrix}$
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Solution
$ \begin{aligned} & \cos \theta \begin{bmatrix} \cos \theta & \sin \theta \\ -\sin \theta & \cos \theta \end{bmatrix} +\sin \theta \begin{bmatrix} \sin \theta & -\cos \theta \\ \cos \theta & \sin \theta \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} \cos ^{2} \theta & \cos \theta \sin \theta \\ -\sin \theta \cos \theta & \cos ^{2} \theta \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} \sin ^{2} \theta & -\sin \theta \cos \theta \\ \sin \theta \cos \theta & \sin ^{2} \theta \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} \cos ^{2} \theta+\sin ^{2} \theta & \cos \theta \sin \theta-\sin \theta \cos \theta \\ -\sin \theta \cos \theta+\sin \theta \cos \theta & \cos ^{2} \theta+\sin ^{2} \theta \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} \quad(\because \cos ^{2} \theta+\sin ^{2} \theta=1) \end{aligned} $
7. Find $X$ and $Y$, if
(i) $X+Y=\begin{bmatrix}7 & 0 \\ 2 & 5\end{bmatrix}$ and $X-Y=\begin{bmatrix}3 & 0 \\ 0 & 3\end{bmatrix}$
(ii) $2 X+3 Y=\begin{bmatrix}2 & 3 \\ 4 & 0\end{bmatrix}$ and $3 X+2 Y=\begin{bmatrix}2 & -2 \\ -1 & 5\end{bmatrix}$
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Solution
$ X-Y= \begin{bmatrix} 3 & 0 \\ 0 & 3 \end{bmatrix} $
Adding equations (1) and (2), we get:
$ \begin{aligned} & 2 X= \begin{bmatrix} 7 & 0 \\ 2 & 5 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 3 & 0 \\ 0 & 3 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 7+3 & 0+0 \\ 2+0 & 5+3 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 10 & 0 \\ 2 & 8 \end{bmatrix} \\ & \therefore X=\frac{1}{2} \begin{bmatrix} 10 & 0 \\ 2 & 8 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 5 & 0 \\ 1 & 4 \end{bmatrix} \end{aligned} $
Now, $X+Y= \begin{bmatrix} 7 & 0 \\ 2 & 5 \end{bmatrix} $
$\Rightarrow \begin{bmatrix} 5 & 0 \\ 1 & 4\end{bmatrix} +Y= \begin{bmatrix} 7 & 0 \\ 2 & 5 \end{bmatrix} $
$\Rightarrow Y= \begin{bmatrix} 7 & 0 \\ 2 & 5\end{bmatrix} - \begin{bmatrix} 5 & 0 \\ 1 & 4 \end{bmatrix} $
$\Rightarrow Y= \begin{bmatrix} 7-5 & 0-0 \\ 2-1 & 5-4 \end{bmatrix} $
$\therefore Y= \begin{bmatrix} 2 & 0 \\ 1 & 1 \end{bmatrix} $
(ii) $2 X+3 Y= \begin{bmatrix} 2 & 3 \\ 4 & 0 \end{bmatrix} $
$ 3 X+2 Y= \begin{bmatrix} 2 & -2 \\ -1 & 5 \end{bmatrix} $
Multiplying equation (3) with (2), we get:
$$ \begin{align} & 2(2 X+3 Y)=2 \begin{bmatrix} 2 & 3 \\ 4 & 0 \\ \end{bmatrix} \\ & \Rightarrow 4 X+6 Y= \begin{bmatrix} 4 & 6 \\ 8 & 0 \\ \end{bmatrix} \end{align} $$
Multiplying equation (4) with (3), we get:
$$ \begin{align*} & 3(3 X+2 Y)=3 \begin{bmatrix} 2 & -2 \\ -1 & 5 \\ \end{bmatrix} \\ & \Rightarrow 9 X+6 Y= \begin{bmatrix} 6 & -6 \\ -3 & 15 \\ \end{bmatrix} \tag{6} \end{align*} $$
From (5) and (6), we have:
$ \begin{aligned} & (4 X+6 Y)-(9 X+6 Y)= \begin{bmatrix} 4 & 6 \\ 8 & 0 \end{bmatrix} - \begin{bmatrix} 6 & -6 \\ -3 & 15 \end{bmatrix} \\ & \Rightarrow-5 X= \begin{bmatrix} 4-6 & 6-(-6) \\ 8-(-3) & 0-15 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -2 & 12 \\ 11 & -15 \end{bmatrix} \\ & \therefore X=-\frac{1}{5} \begin{bmatrix} -2 & 12 \\ 11 & -15 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \frac{2}{5} & -\frac{12}{5} \\ -\frac{11}{5} & 3 \end{bmatrix} \end{aligned} $
Now, $2 X+3 Y= \begin{bmatrix} 2 & 3 \\ 4 & 0 \end{bmatrix} $ $\Rightarrow 2 \begin{bmatrix} \frac{2}{5} & -\frac{12}{5} \\ -\frac{11}{5} & 3\end{bmatrix} +3 Y= \begin{bmatrix} 2 & 3 \\ 4 & 0 \end{bmatrix} $
$\Rightarrow \begin{bmatrix} \frac{4}{5} & -\frac{24}{5} \\ -\frac{22}{5} & 6\end{bmatrix} +3 Y= \begin{bmatrix} 2 & 3 \\ 4 & 0 \end{bmatrix} $
$\Rightarrow 3 Y= \begin{bmatrix} 2 & 3 \\ 4 & 0\end{bmatrix} - \begin{bmatrix} \frac{4}{5} & -\frac{24}{5} \\ -\frac{22}{5} & 6 \end{bmatrix} $
$\Rightarrow 3 Y= \begin{bmatrix} 2-\frac{4}{5} & 3+\frac{24}{5} \\ 4+\frac{22}{5} & 0-6\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \frac{6}{5} & \frac{39}{5} \\ \frac{42}{5} & -6 \end{bmatrix} $
$\therefore Y=\frac{1}{3} \begin{bmatrix} \frac{6}{5} & \frac{39}{5} \\ \frac{42}{5} & -6\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \frac{2}{5} & \frac{13}{5} \\ \frac{14}{5} & -2 \end{bmatrix} $
8. Find $X$, if $Y=\begin{bmatrix}3 & 2 \\ 1 & 4\end{bmatrix}$ and $2 X+Y=\begin{bmatrix}1 & 0 \\ -3 & 2\end{bmatrix}$
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Solution
$ \begin{aligned} & 2 X+Y= \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ -3 & 2 \end{bmatrix} \\ & \Rightarrow 2 X+ \begin{bmatrix} 3 & 2 \\ 1 & 4 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ -3 & 2 \end{bmatrix} \\ & \Rightarrow 2 X= \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ -3 & 2 \end{bmatrix} - \begin{bmatrix} 3 & 2 \\ 1 & 4 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1-3 & 0-2 \\ -3-1 & 2-4 \end{bmatrix} \\ & \Rightarrow 2 X= \begin{bmatrix} -2 & -2 \\ -4 & -2 \end{bmatrix} \\ & \therefore X=\frac{1}{2} \begin{bmatrix} -2 & -2 \\ -4 & -2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -1 & -1 \\ -2 & -1 \end{bmatrix} \end{aligned} $
9. Find $x$ and $y$, if $2\begin{bmatrix}1 & 3 \\ 0 & x\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}y & 0 \\ 1 & 2\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}5 & 6 \\ 1 & 8\end{bmatrix}$
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Solution
$ \begin{aligned} & 2 \begin{bmatrix} 1 & 3 \\ 0 & x \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} y & 0 \\ 1 & 2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 5 & 6 \\ 1 & 8 \end{bmatrix} \\ & \Rightarrow \begin{bmatrix} 2 & 6 \\ 0 & 2 x \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} y & 0 \\ 1 & 2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 5 & 6 \\ 1 & 8 \end{bmatrix} \\ & \Rightarrow \begin{bmatrix} 2+y & 6 \\ 1 & 2 x+2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 5 & 6 \\ 1 & 8 \end{bmatrix} \end{aligned} $
Comparing the corresponding elements of these two matrices, we have:
$ \begin{aligned} & 2+y=5 \\ & \Rightarrow y=3 \\ & 2 x+2=8 \\ & \Rightarrow x=3 \\ & \therefore x=3 \text{ and } y=3 \end{aligned} $
10. Solve the equation for $x, y, z$ and $t$, if $2\begin{bmatrix}x & z \\ y & t\end{bmatrix}+3\begin{bmatrix}1 & -1 \\ 0 & 2\end{bmatrix}=3\begin{bmatrix}3 & 5 \\ 4 & 6\end{bmatrix}$
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Solution
$ \begin{aligned} & 2 \begin{bmatrix} x & z \\ y & t \end{bmatrix} +3 \begin{bmatrix} 1 & -1 \\ 0 & 2 \end{bmatrix} =3 \begin{bmatrix} 3 & 5 \\ 4 & 6 \end{bmatrix} \\ & \Rightarrow \begin{bmatrix} 2 x & 2 z \\ 2 y & 2 t \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 3 & -3 \\ 0 & 6 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 9 & 15 \\ 12 & 18 \end{bmatrix} \\ & \Rightarrow \begin{bmatrix} 2 x+3 & 2 z-3 \\ 2 y & 2 t+6 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 9 & 15 \\ 12 & 18 \end{bmatrix} \end{aligned} $
Comparing the corresponding elements of these two matrices, we get:
$ \begin{aligned} & 2 x+3=9 \\ & \Rightarrow 2 x=6 \\ & \Rightarrow x=3 \end{aligned} $
$2 y=12$
$\Rightarrow y=6$
$ \begin{aligned} & 2 z-3=15 \\ & \Rightarrow 2 z=18 \\ & \Rightarrow z=9 \end{aligned} $
$ \begin{aligned} & 2 t+6=18 \\ & \Rightarrow 2 t=12 \\ & \Rightarrow t=6 \end{aligned} $
$\therefore x=3, y=6, z=9$, and $t=6$
11. If $x\begin{bmatrix}2 \\ 3\end{bmatrix}+y\begin{bmatrix}{c}-1 \\ 1\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}10 \\ 5\end{bmatrix}$, find the values of $x$ and $y$.
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Solution
$ \begin{aligned} & x \begin{bmatrix} 2 \\ 3 \end{bmatrix} +y \begin{bmatrix} -1 \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 10 \\ 5 \end{bmatrix} \\ & \Rightarrow \begin{bmatrix} 2 x \\ 3 x \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} -y \\ y \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 10 \\ 5 \end{bmatrix} \\ & \Rightarrow \begin{bmatrix} 2 x-y \\ 3 x+y \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 10 \\ 5 \end{bmatrix} \end{aligned} $
Comparing the corresponding elements of these two matrices, we get:
$2 x-y=10$ and $3 x+y=5$
Adding these two equations, we have:
$5 x=15$
$\Rightarrow x=3$
Now, $3 x+y=5$
$\Rightarrow y=5-3 x$
$\Rightarrow y=5-9=-4$
$\therefore x=3$ and $y=-4$
12. Given $3\begin{bmatrix}x & y \\ z & w\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}x & 6 \\ -1 & 2 w\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}4 & x+y \\ z+w & 3\end{bmatrix}$, find the values of $x, y, z$ and $w$.
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Solution
$ \begin{aligned} & 3 \begin{bmatrix} x & y \\ z & w \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} x & 6 \\ -1 & 2 w \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 4 & x+y \\ z+w & 3 \end{bmatrix} \\ & \Rightarrow \begin{bmatrix} 3 x & 3 y \\ 3 z & 3 w \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} x+4 & 6+x+y \\ -1+z+w & 2 w+3 \end{bmatrix} \end{aligned} $
Comparing the corresponding elements of these two matrices, we get:
$ \begin{aligned} & 3 x=x+4 \\ & \Rightarrow 2 x=4 \\ & \Rightarrow x=2 \end{aligned} $
$3 y=6+x+y$
$\Rightarrow 2 y=6+x=6+2=8$
$\Rightarrow y=4$
$3 w=2 w+3$
$\Rightarrow w=3$
$3 z=-1+z+w$
$\Rightarrow 2 z=-1+w=-1+3=2$
$\Rightarrow z=1$
$\therefore x=2, y=4, z=1$, and $w=3$
13. If $F(x)=\begin{bmatrix}\cos x & -\sin x & 0 \\ \sin x & \cos x & 0 \\ 0 & 0 & 1\end{bmatrix}$, show that $F(x) F(y)=F(x+y)$.
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Solution
$ \begin{aligned} & F(x)= \begin{bmatrix} \cos x & -\sin x & 0 \\ \sin x & \cos x & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} , F(y)= \begin{bmatrix} \cos y & -\sin y & 0 \\ \sin y & \cos y & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \\ & F(x+y)= \begin{bmatrix} \cos (x+y) & -\sin (x+y) & 0 \\ \sin (x+y) & \cos (x+y) & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \\ & F(x) F(y) \\ & = \begin{bmatrix} \cos x & -\sin x & 0 \\ \sin x & \cos x & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \cos y & -\sin y & 0 \\ \sin y & \cos y & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} \cos x \cos y-\sin x \sin y+0 & -\cos x \sin y-\sin x \cos y+0 & 0 \\ \sin x \cos y+\cos x \sin y+0 & -\sin x \sin y+\cos x \cos y+0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} \cos (x+y) & -\sin (x+y) & 0 \\ \sin (x+y) & \cos (x+y) & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \\ & =F(x+y) \\ & \therefore F(x) F(y)=F(x+y) \end{aligned} $
14. Show that
(i) $\begin{bmatrix}5 & -1 \\ 6 & 7\end{bmatrix}\begin{bmatrix}2 & 1 \\ 3 & 4\end{bmatrix} \neq\begin{bmatrix}2 & 1 \\ 3 & 4\end{bmatrix}\begin{bmatrix}5 & -1 \\ 6 & 7\end{bmatrix}$
(ii) $\begin{bmatrix}1 & 2 & 3 \\ 0 & 1 & 0 \\ 1 & 1 & 0\end{bmatrix}\begin{bmatrix}-1 & 1 & 0 \\ 0 & -1 & 1 \\ 2 & 3 & 4\end{bmatrix} \neq\begin{bmatrix}-1 & 1 & 0 \\ 0 & -1 & 1 \\ 2 & 3 & 4\end{bmatrix}\begin{bmatrix}1 & 2 & 3 \\ 0 & 1 & 0 \\ 1 & 1 & 0\end{bmatrix}$
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Solution
(i) $ \begin{bmatrix} 5 & -1 \\ 6 & 7\end{bmatrix} \begin{bmatrix} 2 & 1 \\ 3 & 4 \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} 5(2)-1(3) & 5(1)-1(4) \\ 6(2)+7(3) & 6(1)+7(4) \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} 10-3 & 5-4 \\ 12+21 & 6+28\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 7 & 1 \\ 33 & 34 \end{bmatrix} $
$ \begin{bmatrix} 2 & 1 \\ 3 & 4\end{bmatrix} \begin{bmatrix} 5 & -1 \\ 6 & 7 \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} 2(5)+1(6) & 2(-1)+1(7) \\ 3(5)+4(6) & 3(-1)+4(7) \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} 10+6 & -2+7 \\ 15+24 & -3+28\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 16 & 5 \\ 39 & 25 \end{bmatrix} $
$\therefore \begin{bmatrix} 5 & -1 \\ 6 & 7\end{bmatrix} \begin{bmatrix} 2 & 1 \\ 3 & 4\end{bmatrix} \neq \begin{bmatrix} 2 & 1 \\ 3 & 4\end{bmatrix} \begin{bmatrix} 5 & -1 \\ 6 & 7 \end{bmatrix} $
(ii) $ \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 0 & 1 & 0 \\ 1 & 1 & 0\end{bmatrix} \begin{bmatrix} -1 & 1 & 0 \\ 0 & -1 & 1 \\ 2 & 3 & 4 \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} 1(-1)+2(0)+3(2) & 1(1)+2(-1)+3(3) & 1(0)+2(1)+3(4) \\ 0(-1)+1(0)+0(2) & 0(1)+1(-1)+0(3) & 0(0)+1(1)+0(4) \\ 1(-1)+1(0)+0(2) & 1(1)+1(-1)+0(3) & 1(0)+1(1)+0(4) \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} 5 & 8 & 14 \\ 0 & -1 & 1 \\ -1 & 0 & 1 \end{bmatrix} $
$ \begin{aligned} & { \begin{bmatrix} -1 & 1 & 0 \\ 0 & -1 & 1 \\ 2 & 3 & 4 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 0 & 1 & 0 \\ 1 & 1 & 0 \end{bmatrix} } \\ & = \begin{bmatrix} -1(1)+1(0)+0(1) & -1(2)+1(1)+0(1) & -1(3)+1(0)+0(0) \\ 0(1)+(-1)(0)+1(1) & 0(2)+(-1)(1)+1(1) & 0(3)+(-1)(0)+1(0) \\ 2(1)+3(0)+4(1) & 2(2)+3(1)+4(1) & 2(3)+3(0)+4(0) \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} -1 & -1 & -3 \\ 1 & 0 & 0 \\ 6 & 11 & 6 \end{bmatrix} \\ & \therefore \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 0 & 1 & 0 \\ 1 & 1 & 0 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} -1 & 1 & 0 \\ 0 & -1 & 1 \\ 2 & 3 & 4 \end{bmatrix} \neq \begin{bmatrix} -1 & 1 & 0 \\ 0 & -1 & 1 \\ 2 & 3 & 4 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 0 & 1 & 0 \\ 1 & 1 & 0 \end{bmatrix} \end{aligned} $
15. Find $A^{2}-5 A+6 I$, if $A=\begin{bmatrix}2 & 0 & 1 \\ 2 & 1 & 3 \\ 1 & -1 & 0\end{bmatrix}$
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Solution
We have $A^{2}=A \times A$
$ \begin{aligned} & A^{2}=A A= \begin{bmatrix} 2 & 0 & 1 \\ 2 & 1 & 3 \\ 1 & -1 & 0 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 2 & 0 & 1 \\ 2 & 1 & 3 \\ 1 & -1 & 0 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 2(2)+0(2)+1(1) & 2(0)+0(1)+1(-1) & 2(1)+0(3)+1(0) \\ 2(2)+1(2)+3(1) & 2(0)+1(1)+3(-1) & 2(1)+1(3)+3(0) \\ 1(2)+(-1)(2)+0(1) & 1(0)+(-1)(1)+0(-1) & 1(1)+(-1)(3)+0(0) \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 4+0+1 & 0+0-1 & 2+0+0 \\ 4+2+3 & 0+1-3 & 2+3+0 \\ 2-2+0 & 0-1+0 & 1-3+0 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 5 & -1 & 2 \\ 9 & -2 & 5 \\ 0 & -1 & -2 \end{bmatrix} \\ & \therefore A^{2}-5 A+6 I \\ & = \begin{bmatrix} 5 & -1 & 2 \\ 9 & -2 & 5 \\ 0 & -1 & -2 \end{bmatrix} -5 \begin{bmatrix} 2 & 0 & 1 \\ 2 & 1 & 3 \\ 1 & -1 & 0 \end{bmatrix} +6 \begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 5 & -1 & 2 \\ 9 & -2 & 5 \\ 0 & -1 & -2 \end{bmatrix} - \begin{bmatrix} 10 & 0 & 5 \\ 10 & 5 & 15 \\ 5 & -5 & 0 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 6 & 0 & 0 \\ 0 & 6 & 0 \\ 0 & 0 & 6 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 5-10 & -1-0 & 2-5 \\ 9-10 & -2-5 & 5-15 \\ 0-5 & -1+5 & -2-0 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 6 & 0 & 0 \\ 0 & 6 & 0 \\ 0 & 0 & 6 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} -5 & -1 & -3 \\ -1 & -7 & -10 \\ -5 & 4 & -2 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 6 & 0 & 0 \\ 0 & 6 & 0 \\ 0 & 0 & 6 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} -5+6 & -1+0 & -3+0 \\ -1+0 & -7+6 & -10+0 \\ -5+0 & 4+0 & -2+6 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 1 & -1 & -3 \\ -1 & -1 & -10 \\ -5 & 4 & 4 \end{bmatrix} \end{aligned} $
16. If $A=\begin{bmatrix}1 & 0 & 2 \\ 0 & 2 & 1 \\ 2 & 0 & 3\end{bmatrix}$, prove that $A^{3}-6 A^{2}+7 A+2 I=0$
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Solution
$ \begin{aligned} A^{2}=A A & = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 2 \\ 0 & 2 & 1 \\ 2 & 0 & 3 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & 0 & 2 \\ 0 & 2 & 1 \\ 2 & 0 & 3 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 1+0+4 & 0+0+0 & 2+0+6 \\ 0+0+2 & 0+4+0 & 0+2+3 \\ 2+0+6 & 0+0+0 & 4+0+9 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 5 & 0 & 8 \\ 2 & 4 & 5 \\ 8 & 0 & 13 \end{bmatrix} \end{aligned} $
Now $A^{3}=A^{2} \cdot A$
$ \begin{aligned} & = \begin{bmatrix} 5 & 0 & 8 \\ 2 & 4 & 5 \\ 8 & 0 & 13 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & 0 & 2 \\ 0 & 2 & 1 \\ 2 & 0 & 3 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 5+0+16 & 0+0+0 & 10+0+24 \\ 2+0+10 & 0+8+0 & 4+4+15 \\ 8+0+26 & 0+0+0 & 16+0+39 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 21 & 0 & 34 \\ 12 & 8 & 23 \\ 34 & 0 & 55 \end{bmatrix} \\ & \therefore A^{3}-6 A^{2}+7 A+2 I \\ & = \begin{bmatrix} 21 & 0 & 34 \\ 12 & 8 & 23 \\ 34 & 0 & 55 \end{bmatrix} -6 \begin{bmatrix} 5 & 0 & 8 \\ 2 & 4 & 5 \\ 8 & 0 & 13 \end{bmatrix} +7 \begin{bmatrix} 1 & 0 & 2 \\ 0 & 2 & 1 \\ 2 & 0 & 3 \end{bmatrix} +2 \begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \end{aligned} $
$ \begin{aligned} & = \begin{bmatrix} 21 & 0 & 34 \\ 12 & 8 & 23 \\ 34 & 0 & 55 \end{bmatrix} - \begin{bmatrix} 30 & 0 & 48 \\ 12 & 24 & 30 \\ 48 & 0 & 78 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 7 & 0 & 14 \\ 0 & 14 & 7 \\ 14 & 0 & 21 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 2 & 0 & 0 \\ 0 & 2 & 0 \\ 0 & 0 & 2 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 21+7+2 & 0+0+0 & 34+14+0 \\ 12+0+0 & 8+14+2 & 23+7+0 \\ 34+14+0 & 0+0+0 & 55+21+2 \end{bmatrix} - \begin{bmatrix} 30 & 0 & 48 \\ 12 & 24 & 30 \\ 48 & 0 & 78 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 30 & 0 & 48 \\ 12 & 24 & 30 \\ 48 & 0 & 78 \end{bmatrix} - \begin{bmatrix} 30 & 0 & 48 \\ 12 & 24 & 30 \\ 48 & 0 & 78 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{bmatrix} =O \\ & \therefore A^{3}-6 A^{2}+7 A+2 I=O \end{aligned} $
17. If $A=\begin{bmatrix}3 & -2 \\ 4 & -2\end{bmatrix}$ and $I=\begin{bmatrix}1 & 0 \\ 0 & 1\end{bmatrix}$, find $k$ so that $A^{2}=k A-2 I$
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Solution
$ \begin{aligned} A^{2}=A \cdot A & = \begin{bmatrix} 3 & -2 \\ 4 & -2 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 3 & -2 \\ 4 & -2 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 3(3)+(-2)(4) & 3(-2)+(-2)(-2) \\ 4(3)+(-2)(4) & 4(-2)+(-2)(-2) \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & -2 \\ 4 & -4 \end{bmatrix} \end{aligned} $
Now $A^{2}=k A-2 I$
$ \begin{aligned} & \Rightarrow \begin{bmatrix} 1 & -2 \\ 4 & -4 \end{bmatrix} =k \begin{bmatrix} 3 & -2 \\ 4 & -2 \end{bmatrix} -2 \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} \\ & \Rightarrow \begin{bmatrix} 1 & -2 \\ 4 & -4 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 3 k & -2 k \\ 4 k & -2 k \end{bmatrix} - \begin{bmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 2 \end{bmatrix} \\ & \Rightarrow \begin{bmatrix} 1 & -2 \\ 4 & -4 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 3 k-2 & -2 k \\ 4 k & -2 k-2 \end{bmatrix} \end{aligned} $
Comparing the corresponding elements, we have:
$3 k-2=1$
$\Rightarrow 3 k=3$
$\Rightarrow k=1$
Thus, the value of $k$ is 1 .
18. If $A=\begin{bmatrix}0 & -\tan \frac{\alpha}{2} \\ \tan \frac{\alpha}{2} & 0\end{bmatrix}$ and I is the identity matrix of order 2, show that $I+A=(I-A)\begin{bmatrix}\cos \alpha & -\sin \alpha \\ \sin \alpha & \cos \alpha\end{bmatrix}$
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Solution
On the L.H.S.
$I+A=\begin{bmatrix}1 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 0 & -\tan \frac{\alpha}{2} \\ \tan \frac{\alpha}{2} & 0 \end{bmatrix}$
$=\begin{bmatrix} 0 & -\tan \frac{\alpha}{2} \\ \tan \frac{\alpha}{2} & 0 \end{bmatrix}\quad …(1)$
On the R.H.S.
$ (I-A) \begin{bmatrix} \cos \alpha & -\sin \alpha \\ \sin \alpha & \cos \alpha \end{bmatrix} $
$=\begin{bmatrix}\begin{bmatrix} 1 & 0 \\0 & 1\end{bmatrix} - \begin{bmatrix} 0 & -\tan \frac{\alpha}{2} \\ \tan \frac{\alpha}{2} & 0 \end{bmatrix} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \cos \alpha & -\sin \beta \\ \sin \alpha & \cos \alpha \end{bmatrix}$
$=\begin{bmatrix} 1 & -\tan \frac{\alpha}{2} \\ \tan \frac{\alpha}{2} & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \cos \alpha & -\sin \beta \\ \sin \alpha & \cos \alpha \end{bmatrix}$
$=\left[\begin{array}{ll}\cos \alpha+\sin \alpha \tan \frac{\alpha}{2} & -\sin \alpha+\cos \alpha \tan \frac{\alpha}{2} \\ -\cos \alpha \tan \frac{\alpha}{2}+\sin \alpha & \sin \alpha \tan \frac{\alpha}{2}+\cos \alpha\end{array}\right]$
$\begin{aligned} & =\left[\begin{array}{lc}1-2 \sin ^2 \frac{\alpha}{2}+2 \sin \frac{\alpha}{2} \cos \frac{\alpha}{2} \tan \frac{\alpha}{2} & -2 \sin \frac{\alpha}{2} \cos \frac{\alpha}{2}+\left(2 \cos ^2 \frac{\alpha}{2}-1\right) \tan \frac{\alpha}{2} \\ -\left(2 \cos ^2 \frac{\alpha}{2}-1\right) \tan \frac{\alpha}{2}+2 \sin \frac{\alpha}{2} \cos \frac{\alpha}{2} & 2 \sin \frac{\alpha}{2} \cos \frac{\alpha}{2} \tan \frac{\alpha}{2}+1-2 \sin ^2 \frac{\alpha}{2}\end{array}\right] \\ & =\left[\begin{array}{lc}1-2 \sin ^2 \frac{\alpha}{2}+2 \sin ^2 \frac{\alpha}{2} & -2 \sin \frac{\alpha}{2} \cos \frac{\alpha}{2}+2 \sin \frac{\alpha}{2} \cos \frac{\alpha}{2}-\tan \frac{\alpha}{2} \\ -2 \sin \frac{\alpha}{2} \cos \frac{\alpha}{2}+\tan \frac{\alpha}{2}+2 \sin \frac{\alpha}{2} \cos \frac{\alpha}{2} & 2 \sin ^2 \frac{\alpha}{2}+1-2 \sin ^2 \frac{\alpha}{2}\end{array}\right] \\ & =\left[\begin{array}{cc}1 & -\tan \frac{\alpha}{2} \\ \tan \frac{\alpha}{2} & 1\end{array}\right]\end{aligned}$
Thus, from (1) and (2), we get L.H.S. = R.H.S.
19. A trust fund has ₹ 30,000 that must be invested in two different types of bonds. The first bond pays 5% interest per year, and the second bond pays 7% interest per year. Using matrix multiplication, determine how to divide ₹ 30,000 among the two types of bonds. If the trust fund must obtain an annual total interest of: (a) ₹ 1800 (b) ₹ 2000
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Solution
(a) Let Rs $x$ be invested in the first bond. Then, the sum of money invested in the second bond will be Rs $(30000-x)$.
It is given that the first bond pays $5 %$ interest per year and the second bond pays $7 %$ interest per year.
Therefore, in order to obtain an annual total interest of Rs 1800, we have:
$ \begin{aligned} & { \begin{bmatrix} x & (30000-x) \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \frac{5}{100} \\ \frac{7}{100} \end{bmatrix} =1800 \quad[\text{ S.I. for 1 year }=\frac{\text{ Principal } \times \text{ Rate }}{100}]} \\ & \Rightarrow \frac{5 x}{100}+\frac{7(30000-x)}{100}=1800 \\ & \Rightarrow 5 x+210000-7 x=180000 \\ & \Rightarrow 210000-2 x=180000 \\ & \Rightarrow 2 x=210000-180000 \\ & \Rightarrow 2 x=30000 \\ & \Rightarrow x=15000 \end{aligned} $
Thus, in order to obtain an annual total interest of Rs 1800 , the trust fund should invest Rs 15000 in the first bond and the remaining Rs 15000 in the second bond.
(b) Let Rs $x$ be invested in the first bond. Then, the sum of money invested in the second bond will be Rs $(30000-x)$.
Therefore, in order to obtain an annual total interest of Rs 2000, we have:
$ \begin{bmatrix} x & (30000-x) \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \frac{5}{100} \\ \frac{7}{100} \end{bmatrix} =2000 $
$\Rightarrow \frac{5 x}{100}+\frac{7(30000-x)}{100}=2000$
$\Rightarrow 5 x+210000-7 x=200000$
$\Rightarrow 210000-2 x=200000$
$\Rightarrow 2 x=210000-200000$
$\Rightarrow 2 x=10000$
$\Rightarrow x=5000$
Thus, in order to obtain an annual total interest of Rs 2000 , the trust fund should invest Rs 5000 in the first bond and the remaining Rs 25000 in the second bond.
20. The bookshop of a particular school has 10 dozen chemistry books, 8 dozen physics books, 10 dozen economics books. Their selling prices are ₹ 80 , ₹ 60 and $\text{ ₹ } 40$ each respectively. Find the total amount the bookshop will receive from selling all the books using matrix algebra.
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Solution
The bookshop has 10 dozen chemistry books, 8 dozen physics books, and 10 dozen economics books.
The selling prices of a chemistry book, a physics book, and an economics book are respectively given as Rs 80, Rs 60, and Rs 40.
The total amount of money that will be received from the sale of all these books can be represented in the form of a matrix as:
$ \begin{aligned} & 12 \begin{bmatrix} 10 & 8 & 10 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 80 \\ 60 \\ 40 \end{bmatrix} \\ & =12[10 \times 80+8 \times 60+10 \times 40] \\ & =12(800+480+400) \\ & =12(1680) \\ & =20160 \end{aligned} $
Thus, the bookshop will receive Rs 20160 from the sale of all these books.
21. Assume X, Y, Z, W and P are matrices of order $2 \times n, 3 \times k, 2 \times p, n \times 3$ and $p \times k$, respectively. Choose the correct answer in Exercises 21 and 22.The restriction on $n, k$ and $p$ so that $PY+WY$ will be defined are: (A) $k=3, p=n$ (B) $k$ is arbitrary, $p=2$ (C) $p$ is arbitrary, $k=3$ (D) $k=2, p=3$
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Solution
Matrices $P$ and $Y$ are of the orders $p \times k$ and $3 \times k$ respectively.
Therefore, matrix $P Y$ will be defined if $k=3$. Consequently, $P Y$ will be of the order $p \times k$. Matrices $W$ and $Y$ are of the orders $n \times 3$ and $3 \times k$ respectively.
Since the number of columns in $W$ is equal to the number of rows in $Y$, matrix $W Y$ is well-defined and is of the order $n \times k$.
Matrices $P Y$ and $W Y$ can be added only when their orders are the same.
However, $P Y$ is of the order $p \times k$ and $W Y$ is of the order $n \times k$. Therefore, we must have $p=n$.
Thus, $k=3$ and $p=n$ are the restrictions on $n, k$, and $p$ so that $P Y+W Y$ will be defined.
22. If $n=p$, then the order of the matrix $7 X-5 Z$ is:
(A) $p \times 2$
(B) $2 \times n$
(C) $n \times 3$
(D) $p \times n$
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Solution
The correct answer is $B$.
Matrix $X$ is of the order $2 \times n$.
Therefore, matrix $7 X$ is also of the same order.
Matrix $Z$ is of the order $2 \times p$, i.e., $2 \times n$ [Since $n=p$ ]
Therefore, matrix $5 Z$ is also of the same order.
Now, both the matrices $7 X$ and $5 Z$ are of the order $2 \times n$.
Thus, matrix $7 X-5 Z$ is well-defined and is of the order $2 \times n$.
3.5 Transpose of a Matrix
In this section, we shall learn about transpose of a matrix and special types of matrices such as symmetric and skew symmetric matrices.
Definition 3 If $A=[a_{i j}]$ be an $m \times n$ matrix, then the matrix obtained by interchanging the rows and columns of A is called the transpose of A. Transpose of the matrix A is denoted by $A^{\prime}$ or $(A^{T})$. In other words, if $A=[a _{i j}] _{m \times n}$, then $A^{\prime}=[a _{j i}] _{n \times m}$. For example,
$$ \begin{aligned} & \mathrm{A}=\left[a _{i j}\right] _{m \times n} \text {, तो } \mathrm{A}^{\prime}=\left[a _{j i}\right] _{n \times m} \text { will be. For example, if } \\ & \mathrm{A}=\left[\begin{array}{cr} 3 & 5 \\ \sqrt{3} & 1 \\ 0 & \frac{-1}{5} \end{array}\right] _{3 \times 2} \text { yes then } \mathrm{A}^{\prime}=\left[\begin{array}{ccc} 3 & \sqrt{3} & 0 \\ 5 & 1 & \frac{-1}{5} \end{array}\right] _{2 \times 3} \text { will be. } \end{aligned} $$
3.5.1 Properties of transpose of the matrices
We now state the following properties of transpose of matrices without proof. These may be verified by taking suitable examples. For any matrices A and B of suitable orders, we have (i) $(A^{\prime})^{\prime}=A$, (ii) $(k A)^{\prime}=k A^{\prime}$ (where $k$ is any constant) (iii) $(A+B)^{\prime}=A^{\prime}+B^{\prime}$ (iv) $(A B)^{\prime}=B^{\prime} A^{\prime}$
Example 20 If $A=\begin{bmatrix}3 & \sqrt{3} & 2 \\ 4 & 2 & 0\end{bmatrix}$ and $B=\begin{bmatrix}2 & -1 & 2 \\ 1 & 2 & 4\end{bmatrix}$, verify that (i) $(A^{\prime})^{\prime}=A$, (ii) $(A+B)^{\prime}=A^{\prime}+B^{\prime}$,
(iii) $(k B)^{\prime}=k B^{\prime}$, where $k$ is any constant.
Solution (i) We have
$$ A=\begin{bmatrix} 3 & \sqrt{3} & 2 \\ 4 & 2 & 0 \end{bmatrix} \Rightarrow A^{\prime}=\begin{bmatrix} 3 & 4 \\ \sqrt{3} & 2 \\ 2 & 0 \end{bmatrix} \Rightarrow(A^{\prime})^{\prime}=\begin{bmatrix} 3 & \sqrt{3} & 2 \\ 4 & 2 & 0 \end{bmatrix}=A $$
Thus $\quad(A^{\prime})^{\prime}=A$
(ii) We have
$$ A=\begin{bmatrix} 3 & \sqrt{3} & 2 \\ 4 & 2 & 0 \end{bmatrix}, B=\begin{bmatrix} 2 & -1 & 2 \\ 1 & 2 & 4 \end{bmatrix} \Rightarrow A+B=\begin{bmatrix} 5 & \sqrt{3}-1 & 4 \\ 5 & 4 & 4 \end{bmatrix} $$
Therefore $\quad(A+B)^{\prime}=\begin{bmatrix}5 & 5 \\ \sqrt{3}-1 & 4 \\ 4 & 4\end{bmatrix}$
Now $\quad A^{\prime}=\begin{bmatrix}3 & 4 \\ \sqrt{3} & 2 \\ 2 & 0\end{bmatrix}, B^{\prime}=\begin{bmatrix}2 & 1 \\ -1 & 2 \\ 2 & 4\end{bmatrix}$,
So $\quad A^{\prime}+B^{\prime}=\begin{bmatrix}5 & 5 \\ \sqrt{3}-1 & 4 \\ 4 & 4\end{bmatrix}$
Thus $\quad(A+B)^{\prime}=A^{\prime}+B^{\prime}$
(iii) We have
$$ k B=k\begin{bmatrix} 2 & -1 & 2 \\ 1 & 2 & 4 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 2 k & -k & 2 k \\ k & 2 k & 4 k \end{bmatrix} $$ Then $\quad(k B)^{\prime}=\begin{bmatrix}2 k & k \\ -k & 2 k \\ 2 k & 4 k\end{bmatrix}=k\begin{bmatrix}2 & 1 \\ -1 & 2 \\ 2 & 4\end{bmatrix}=k B^{\prime}$
Thus $$ (k B)^{\prime}=k B^{\prime} $$
Example 21 If $A=\begin{bmatrix}-2 \\ 4 \\ 5\end{bmatrix}, B=\begin{bmatrix}1 & 3 & -6\end{bmatrix}$, verify that $(A B)^{\prime}=B^{\prime} A^{\prime}$.
Solution We have
$$ A=\begin{bmatrix} -2 \\ 4 \\ 5 \end{bmatrix}, B=\begin{bmatrix} 1 & 3 & -6 \end{bmatrix} $$
then $$ AB=\begin{bmatrix} -2 \\ 4 \\ 5 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} 1 & 3 & -6 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} -2 & -6 & 12 \\ 4 & 12 & -24 \\ 5 & 15 & -30 \end{bmatrix} $$
Now $$\begin{aligned} & A^{\prime}=\begin{bmatrix} -2 & 4 & 5 \end{bmatrix}, B^{\prime}=\begin{bmatrix} 1 \\ 3 \\ -6 \end{bmatrix} \\ & B^{\prime} A^{\prime}=\begin{bmatrix} 1 \\ 3 \\ -6 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} -2 & 4 & 5 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} -2 & 4 & 5 \\ -6 & 12 & 15 \\ 12 & -24 & -30 \end{bmatrix}=(AB)^{\prime} \end{aligned} $$
Clearly $$ (AB)^{\prime}=B^{\prime} A^{\prime} $$
3.6 Symmetric and Skew Symmetric Matrices
Definition 4 A square matrix $A=[a_{i j}]$ is said to be symmetric if $A^{\prime}=A$, that is, $[a_{i j}]=[a_{j i}]$ for all possible values of $i$ and $j$.
$$ \text { For example } A=\begin{bmatrix} \sqrt{3} & 2 & 3 \\ 2 & -1.5 & -1 \\ 3 & -1 & 1 \end{bmatrix} \text { is a symmetric matrix as } A^{\prime}=A $$
Definition 5 A square matrix $A=[a_{i j}]$ is said to be skew symmetric matrix if $A^{\prime}=-A$, that is $a_{j i}=-a_{i j}$ for all possible values of $i$ and $j$. Now, if we put $i=j$, we have $a_{i i}=-a_{i i}$. Therefore $2 a_{i i}=0$ or $a_{i i}=0$ for all $i$ ’s.
This means that all the diagonal elements of a skew symmetric matrix are zero.
For example, the matrix $B=\begin{bmatrix}0 & e & f \\ -e & 0 & g \\ -f & -g & 0\end{bmatrix}$ is a skew symmetric matrix as $B^{\prime}=-B$
Now, we are going to prove some results of symmetric and skew-symmetric matrices.
Theorem 1 For any square matrix $A$ with real number entries, $A+A^{\prime}$ is a symmetric matrix and $A-A^{\prime}$ is a skew symmetric matrix.
Proof Let $B=A+A^{\prime}$, then
$$\begin{aligned} B^{\prime} & =(A+A^{\prime})^{\prime} \\ & =A^{\prime}+(A^{\prime})^{\prime}(\text { as }(A+B)^{\prime}=A^{\prime}+B^{\prime}) \\ & =A^{\prime}+A(\text { as }(A^{\prime})^{\prime}=A) \\ & =A+A^{\prime}(\text { as } A+B=B+A) \\ & =B \end{aligned} $$
Therefore $B=A+A^{\prime}$ is a symmetric matrix
Now let $$ C=A-A^{\prime} $$
$$\begin{aligned} C^{\prime} & =(A-A^{\prime})^{\prime}=A^{\prime}-(A^{\prime})^{\prime} \quad \text { (Why?) } \\ & =A^{\prime}-A \quad(\text { Why? }) \\ & =-(A-A^{\prime})=-C \end{aligned} $$
Therefore $$ C=A-A^{\prime} \text { is a skew symmetric matrix. } $$
Theorem 2 Any square matrix can be expressed as the sum of a symmetric and a skew symmetric matrix.
Proof Let A be a square matrix, then we can write
$$ A=\frac{1}{2}(A+A^{\prime})+\frac{1}{2}(A-A^{\prime}) $$
From the Theorem 1, we know that $(A+A^{\prime})$ is a symmetric matrix and $(A-A^{\prime})$ is a skew symmetric matrix. Since for any matrix $A,(k A)^{\prime}=k A^{\prime}$, it follows that $\frac{1}{2}(A+A^{\prime})$ is symmetric matrix and $\frac{1}{2}(A-A^{\prime})$ is skew symmetric matrix. Thus, any square matrix can be expressed as the sum of a symmetric and a skew symmetric matrix.
Example 22 Express the matrix $B=\begin{bmatrix}2 & -2 & -4 \\ -1 & 3 & 4 \\ 1 & -2 & -3\end{bmatrix}$ as the sum of a symmetric and a skew symmetric matrix.
Solution Here
$$ B^{\prime}=\begin{bmatrix} 2 & -1 & 1 \\ -2 & 3 & -2 \\ -4 & 4 & -3 \end{bmatrix} $$
Let $$ P=\frac{1}{2}(B+B^{\prime})=\frac{1}{2}\begin{bmatrix} 4 & -3 & -3 \\ -3 & 6 & 2 \\ -3 & 2 & -6 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 2 & \frac{-3}{2} & \frac{-3}{2} \\ \frac{-3}{2} & 3 & 1 \\ \frac{-3}{2} & 1 & -3 \end{bmatrix} $$
Now $$ P^{\prime}=\begin{bmatrix} 2 & \frac{-3}{2} & \frac{-3}{2} \\ \frac{-3}{2} & 3 & 1 \\ \frac{-3}{2} & 1 & -3 \end{bmatrix}=P $$
Thus $$ P=\frac{1}{2}(B+B^{\prime}) \text { is a symmetric matrix. } $$
Also, let $\quad Q=\frac{1}{2}(B-B^{\prime})=\frac{1}{2}\begin{bmatrix}0 & -1 & -5 \\ 1 & 0 & 6 \\ 5 & -6 & 0\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}0 & \frac{-1}{2} & \frac{-5}{2} \\ \frac{1}{2} & 0 & 3 \\ \frac{5}{2} & -3 & 0\end{bmatrix}$
Then $$ Q^{\prime}=\begin{bmatrix} 0 & \frac{1}{2} & \frac{5}{3} \\ \frac{-1}{2} & 0 & -3 \\ \frac{-5}{2} & 3 & 0 \end{bmatrix}=-Q $$
Thus $$ Q=\frac{1}{2}(B-B^{\prime}) \text { is a skew symmetric matrix. } $$
Now $$ P+Q=\begin{bmatrix} 2 & \frac{-3}{2} & \frac{-3}{2} \\ \frac{-3}{2} & 3 & 1 \\ \frac{-3}{2} & 1 & -3 \end{bmatrix}+\begin{bmatrix} 0 & \frac{-1}{2} & \frac{-5}{2} \\ \frac{1}{2} & 0 & 3 \\ \frac{5}{2} & -3 & 0 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 2 & -2 & -4 \\ -1 & 3 & 4 \\ 1 & -2 & -3 \end{bmatrix}=B $$
Thus, B is represented as the sum of a symmetric and a skew symmetric matrix.
EXERCISE 3.3
1. Find the transpose of each of the following matrices:
(i) $\begin{bmatrix}5 \\ \frac{1}{2} \\ -1\end{bmatrix}$
(ii) $\begin{bmatrix}1 & -1 \\ 2 & 3\end{bmatrix}$
(iii) $\begin{bmatrix}-1 & 5 & 6 \\ \sqrt{3} & 5 & 6 \\ 2 & 3 & -1\end{bmatrix}$
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Solution
(i) Let $A= \begin{bmatrix} 5 \\ \frac{1}{2} \\ -1\end{bmatrix} $, then $A^{T}= \begin{bmatrix} 5 & \frac{1}{2} & -1 \end{bmatrix} $
(ii) Let $A= \begin{bmatrix} 1 & -1 \\ 2 & 3\end{bmatrix} $, then $A^{T}= \begin{bmatrix} 1 & 2 \\ -1 & 3 \end{bmatrix} $
(iii) Let $A= \begin{bmatrix} -1 & 5 & 6 \\ \sqrt{3} & 5 & 6 \\ 2 & 3 & -1\end{bmatrix} $, then $A^{T}= \begin{bmatrix} -1 & \sqrt{3} & 2 \\ 5 & 5 & 3 \\ 6 & 6 & -1 \end{bmatrix} $
2. If $A=\begin{bmatrix}-1 & 2 & 3 \\ 5 & 7 & 9 \\ -2 & 1 & 1\end{bmatrix}$ and $B=\begin{bmatrix}-4 & 1 & -5 \\ 1 & 2 & 0 \\ 1 & 3 & 1\end{bmatrix}$, then verify that (i) $(A+B)^{\prime}=A^{\prime}+B^{\prime}$, (ii) $(A-B)^{\prime}=A^{\prime}-B^{\prime}$
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Solution
We have: $A^{\prime}= \begin{bmatrix} -1 & 5 & -2 \\ 2 & 7 & 1 \\ 3 & 9 & 1\end{bmatrix} , B^{\prime}= \begin{bmatrix} -4 & 1 & 1 \\ 1 & 2 & 3 \\ -5 & 0 & 1 \end{bmatrix} $
(i) $A+B= \begin{bmatrix} -1 & 2 & 3 \\ 5 & 7 & 9 \\ -2 & 1 & 1\end{bmatrix} + \begin{bmatrix} -4 & 1 & -5 \\ 1 & 2 & 0 \\ 1 & 3 & 1\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -5 & 3 & -2 \\ 6 & 9 & 9 \\ -1 & 4 & 2 \end{bmatrix} $
$\therefore(A+B)^{\prime}= \begin{bmatrix} -5 & 6 & -1 \\ 3 & 9 & 4 \\ -2 & 9 & 2 \end{bmatrix} $
$A^{\prime}+B^{\prime}= \begin{bmatrix} -1 & 5 & -2 \\ 2 & 7 & 1 \\ 3 & 9 & 1\end{bmatrix} + \begin{bmatrix} -4 & 1 & 1 \\ 1 & 2 & 3 \\ -5 & 0 & 1\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -5 & 6 & -1 \\ 3 & 9 & 4 \\ -2 & 9 & 2 \end{bmatrix} $
Hence, we have verified that $(A+B)^{\prime}=A^{\prime}+B^{\prime}$
(ii) $A-B= \begin{bmatrix} -1 & 2 & 3 \\ 5 & 7 & 9 \\ -2 & 1 & 1\end{bmatrix} - \begin{bmatrix} -4 & 1 & -5 \\ 1 & 2 & 0 \\ 1 & 3 & 1\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 3 & 1 & 8 \\ 4 & 5 & 9 \\ -3 & -2 & 0 \end{bmatrix} $
$\therefore(A-B)^{\prime}= \begin{bmatrix} 3 & 4 & -3 \\ 1 & 5 & -2 \\ 8 & 9 & 0 \end{bmatrix} $
$A^{\prime}-B^{\prime}= \begin{bmatrix} -1 & 5 & -2 \\ 2 & 7 & 1 \\ 3 & 9 & 1\end{bmatrix} - \begin{bmatrix} -4 & 1 & 1 \\ 1 & 2 & 3 \\ -5 & 0 & 1\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 3 & 4 & -3 \\ 1 & 5 & -2 \\ 8 & 9 & 0 \end{bmatrix} $
Hence, we have verified that $(A-B)^{\prime}=A^{\prime}-B^{\prime}$.
3. If $A^{\prime}=\begin{bmatrix}3 & 4 \\ -1 & 2 \\ 0 & 1\end{bmatrix}$ and $B=\begin{bmatrix}-1 & 2 & 1 \\ 1 & 2 & 3\end{bmatrix}$, then verify that (i) $(A+B)^{\prime}=A^{\prime}+B^{\prime}$ (ii) $(A-B)^{\prime}=A^{\prime}-B^{\prime}$
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Solution
(i) It is known that $A=(A^{\prime})^{\prime}$
Therefore, we have:
$ \begin{aligned} & A= \begin{bmatrix} 3 & -1 & 0 \\ 4 & 2 & 1 \end{bmatrix} \\ & B^{\prime}= \begin{bmatrix} -1 & 1 \\ 2 & 2 \\ 1 & 3 \end{bmatrix} \\ & A+B= \begin{bmatrix} 3 & -1 & 0 \\ 4 & 2 & 1 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} -1 & 2 & 1 \\ 1 & 2 & 3 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 2 & 1 & 1 \\ 5 & 4 & 4 \end{bmatrix} \\ & \therefore(A+B)^{\prime}= \begin{bmatrix} 2 & 5 \\ 1 & 4 \\ 1 & 4 \end{bmatrix} \\ & A^{\prime}+B^{\prime}= \begin{bmatrix} 3 & 4 \\ -1 & 2 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} -1 & 1 \\ 2 & 2 \\ 1 & 3 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 2 & 5 \\ 1 & 4 \\ 1 & 4 \end{bmatrix} \end{aligned} $
Thus, we have verified that $(A+B)^{\prime}=A^{\prime}+B^{\prime}$.
(ii) $A-B= \begin{bmatrix} 3 & -1 & 0 \\ 4 & 2 & 1\end{bmatrix} - \begin{bmatrix} -1 & 2 & 1 \\ 1 & 2 & 3\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 4 & -3 & -1 \\ 3 & 0 & -2 \end{bmatrix} $
$ \begin{aligned} & \therefore(A-B)^{\prime}= \begin{bmatrix} 4 & 3 \\ -3 & 0 \\ -1 & -2 \end{bmatrix} \\ & A^{\prime}-B^{\prime}= \begin{bmatrix} 3 & 4 \\ -1 & 2 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} - \begin{bmatrix} -1 & 1 \\ 2 & 2 \\ 1 & 3 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 4 & 3 \\ -3 & 0 \\ -1 & -2 \end{bmatrix} \end{aligned} $
Thus, we have verified that $(A-B)^{\prime}=A^{\prime}-B^{\prime}$.
4. If $A^{\prime}=\begin{bmatrix}-2 & 3 \\ 1 & 2\end{bmatrix}$ and $B=\begin{bmatrix}-1 & 0 \\ 1 & 2\end{bmatrix}$, then find $(A+2 B)^{\prime}$
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Solution
We know that $A=(A^{\prime})^{\prime}$
$ \begin{aligned} & \therefore A= \begin{bmatrix} -2 & 1 \\ 3 & 2 \end{bmatrix} \\ & \therefore A+2 B= \begin{bmatrix} -2 & 1 \\ 3 & 2 \end{bmatrix} +2 \begin{bmatrix} -1 & 0 \\ 1 & 2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -2 & 1 \\ 3 & 2 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} -2 & 0 \\ 2 & 4 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -4 & 1 \\ 5 & 6 \end{bmatrix} \\ & \therefore(A+2 B)^{\prime}= \begin{bmatrix} -4 & 5 \\ 1 & 6 \end{bmatrix} \end{aligned} $
5. For the matrices $A$ and $B$, verify that $(A B)^{\prime}=B^{\prime} A^{\prime}$, where (i) $A=\begin{bmatrix}1 \\ -4 \\ 3\end{bmatrix}, B=\begin{bmatrix}-1 & 2 & 1\end{bmatrix}$ (ii) $A=\begin{bmatrix}0 \\ 1 \\ 2\end{bmatrix}, B=\begin{bmatrix}1 & 5 & 7\end{bmatrix}$
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Solution
$ \begin{aligned} & \text{ (i) } A B= \begin{bmatrix} 1 \\ -4 \\ 3 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} -1 & 2 & 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -1 & 2 & 1 \\ 4 & -8 & -4 \\ -3 & 6 & 3 \end{bmatrix} \\ & \therefore(A B)^{\prime}= \begin{bmatrix} -1 & 4 & -3 \\ 2 & -8 & 6 \\ 1 & -4 & 3 \end{bmatrix} \\ & \text{ Now, } A^{\prime}= \begin{bmatrix} 1 & -4 & 3 \end{bmatrix} , B^{\prime}= \begin{bmatrix} -1 \\ 2 \\ 1 \end{bmatrix} \\ & \therefore B^{\prime} A^{\prime}= \begin{bmatrix} -1 \\ 2 \\ 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & -4 & 3 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -1 & 4 & -3 \\ 2 & -8 & 6 \\ 1 & -4 & 3 \end{bmatrix} \end{aligned} $
Hence, we have verified that $(A B)^{\prime}=B^{\prime} A^{\prime}$.
(ii) $A B= \begin{bmatrix} 0 \\ 1 \\ 2\end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & 5 & 7\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & 0 & 0 \\ 1 & 5 & 7 \\ 2 & 10 & 14 \end{bmatrix} $
$\therefore(A B)^{\prime}= \begin{bmatrix} 0 & 1 & 2 \\ 0 & 5 & 10 \\ 0 & 7 & 14 \end{bmatrix} $
Now, $A^{\prime}= \begin{bmatrix} 0 & 1 & 2\end{bmatrix} , B^{\prime}= \begin{bmatrix} 1 \\ 5 \\ 7 \end{bmatrix} $
$\therefore B^{\prime} A^{\prime}= \begin{bmatrix} 1 \\ 5 \\ 7\end{bmatrix} \begin{bmatrix} 0 & 1 & 2\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & 1 & 2 \\ 0 & 5 & 10 \\ 0 & 7 & 14 \end{bmatrix} $
Hence, we have verified that $(A B)^{\prime}=B^{\prime} A^{\prime}$.
6. If (i) $A=\begin{bmatrix}\cos \alpha & \sin \alpha \\ -\sin \alpha & \cos \alpha\end{bmatrix}$, then verify that $A^{\prime} A=I$
(ii) If $A=\begin{bmatrix}\sin \alpha & \cos \alpha \\ -\cos \alpha & \sin \alpha\end{bmatrix}$, then verify that $A^{\prime} A=I$
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Solution
(i)
$ \begin{aligned} & A= \begin{bmatrix} \cos \alpha & \sin \alpha \\ -\sin \alpha & \cos \alpha \end{bmatrix} \\ & \therefore A^{\prime}= \begin{bmatrix} \cos \alpha & -\sin \alpha \\ \sin \alpha & \cos \alpha \end{bmatrix} \\ & A^{\prime} A= \begin{bmatrix} \cos \alpha & -\sin \alpha \\ \sin \alpha & \cos \alpha \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \cos \alpha & \sin \alpha \\ -\sin \alpha & \cos \alpha \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} (\cos \alpha)(\cos \alpha)+(-\sin \alpha)(-\sin \alpha) & (\cos \alpha)(\sin \alpha)+(-\sin \alpha)(\cos \alpha) \\ (\sin \alpha)(\cos \alpha)+(\cos \alpha)(-\sin \alpha) & (\sin \alpha)(\sin \alpha)+(\cos \alpha)(\cos \alpha) \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} \cos 2 \alpha+\sin ^{2} \alpha & \sin \alpha \cos \alpha-\sin \alpha \cos \alpha \\ \sin \alpha \cos \alpha-\sin \alpha \cos \alpha & \sin ^{2} \alpha+\cos ^{2} \alpha \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} =I \end{aligned} $
Hence, we have verified that $A^{\prime} A=I$.
(ii) $\quad A= \begin{cases} \sin \alpha & \cos \alpha \\ -\cos \alpha & \sin \alpha \end{cases} $
$ \begin{aligned} & \therefore A^{\prime}= \begin{bmatrix} \sin \alpha & -\cos \alpha \\ \cos \alpha & \sin \alpha \end{bmatrix} \\ & A^{\prime} A= \begin{bmatrix} \sin \alpha & -\cos \alpha \\ \cos \alpha & \sin \alpha \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \sin \alpha & \cos \alpha \\ -\cos \alpha & \sin \alpha \end{bmatrix} \end{aligned} $
$ \begin{aligned} & { \begin{bmatrix} \sin \alpha & -\cos \alpha \\ \cos \alpha & \sin \alpha \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \sin \alpha & \cos \alpha \\ -\cos \alpha & \sin \alpha \end{bmatrix} } \\ & = \begin{bmatrix} (\sin \alpha)(\sin \alpha)+(-\cos \alpha)(-\cos \alpha) & (\sin \alpha)(\cos \alpha)+(-\cos \alpha)(\sin \alpha) \\ (\cos \alpha)(\sin \alpha)+(\sin \alpha)(-\cos \alpha) & (\cos \alpha)(\cos \alpha)+(\sin \alpha)(\sin \alpha) \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} \sin ^{2} \alpha+\cos ^{2} \alpha & \sin \alpha \cos \alpha-\sin \alpha \cos \alpha \\ \sin \alpha \cos \alpha-\sin \alpha \cos \alpha & \cos ^{2} \alpha+\sin ^{2} \alpha \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} =I \end{aligned} $
Hence, we have verified that $A^{\prime} A=I$.
7. (i) Show that the matrix $A=\begin{bmatrix}1 & -1 & 5 \\ -1 & 2 & 1 \\ 5 & 1 & 3\end{bmatrix}$ is a symmetric matrix.
(ii) Show that the matrix $A=\begin{bmatrix}0 & 1 & -1 \\ -1 & 0 & 1 \\ 1 & -1 & 0\end{bmatrix}$ is a skew symmetric matrix.
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Solution
(i) We have:
$ A^{\prime}= \begin{bmatrix} 1 & -1 & 5 \\ -1 & 2 & 1 \\ 5 & 1 & 3 \end{bmatrix} =A $
$\therefore A^{\prime}=A$
Hence, $A$ is a symmetric matrix.
(ii) We have:
$ A^{\prime}= \begin{bmatrix} 0 & -1 & 1 \\ 1 & 0 & -1 \\ -1 & 1 & 0 \end{bmatrix} =- \begin{bmatrix} 0 & 1 & -1 \\ -1 & 0 & 1 \\ 1 & -1 & 0 \end{bmatrix} =-A $
$\therefore A^{\prime}=-A$
Hence, $A$ is a skew-symmetric matrix.
8. For the matrix $A=\begin{bmatrix}1 & 5 \\ 6 & 7\end{bmatrix}$, verify that
(i) $(A+A^{\prime})$ is a symmetric matrix
(ii) $(A-A^{\prime})$ is a skew symmetric matrix
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Solution
$ \begin{aligned} & A^{\prime}= \begin{bmatrix} 1 & 6 \\ 5 & 7 \end{bmatrix} \\ & \text{ (i) } A+A^{\prime}= \begin{bmatrix} 1 & 5 \\ 6 & 7 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 1 & 6 \\ 5 & 7 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 2 & 11 \\ 11 & 14 \end{bmatrix} \\ & \therefore(A+A^{\prime})^{\prime}= \begin{bmatrix} 2 & 11 \\ 11 & 14 \end{bmatrix} =A+A^{\prime} \end{aligned} $
Hence, $(A+A^{\prime})$ is a symmetric matrix.
(ii) $A-A^{\prime}= \begin{bmatrix} 1 & 5 \\ 6 & 7\end{bmatrix} - \begin{bmatrix} 1 & 6 \\ 5 & 7\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & -1 \\ 1 & 0 \end{bmatrix} $ $(A-A^{\prime})^{\prime}= \begin{bmatrix} 0 & 1 \\ -1 & 0\end{bmatrix} =- \begin{bmatrix} 0 & -1 \\ 1 & 0 \end{bmatrix} =-(A-A^{\prime})$
Hence, $(A-A^{\prime})$ is a skew-symmetric matrix.
9. Find $\frac{1}{2}(A+A^{\prime})$ and $\frac{1}{2}(A-A^{\prime})$, when $A=\begin{bmatrix}0 & a & b \\ -a & 0 & c \\ -b & -c & 0\end{bmatrix}$
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Solution
The given matrix is $A= \begin{bmatrix} 0 & a & b \\ -a & 0 & c \\ -b & -c & 0 \end{bmatrix} $
$\therefore A^{\prime}= \begin{bmatrix} 0 & -a & -b \\ a & 0 & -c \\ b & c & 0 \end{bmatrix} $
$A+A^{\prime}= \begin{bmatrix} 0 & a & b \\ -a & 0 & c \\ -b & -c & 0\end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 0 & -a & -b \\ a & 0 & -c \\ b & c & 0\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{bmatrix}$
$\therefore \frac{1}{2}(A+A^{\prime})= \begin{bmatrix} 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{bmatrix} $
Now, $A-A^{\prime}= \begin{bmatrix} 0 & a & b \\ -a & 0 & c \\ -b & -c & 0\end{bmatrix} - \begin{bmatrix} 0 & -a & -b \\ a & 0 & -c \\ b & c & 0\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & 2 a & 2 b \\ -2 a & 0 & 2 c \\ -2 b & -2 c & 0 \end{bmatrix}$
$\therefore \frac{1}{2}(A-A^{\prime})= \begin{bmatrix} 0 & a & b \\ -a & 0 & c \\ -b & -c & 0 \end{bmatrix} $
10. Express the following matrices as the sum of a symmetric and a skew symmetric matrix: (i) $\begin{bmatrix}3 & 5 \\ 1 & -1\end{bmatrix}$ (ii) $\begin{bmatrix}6 & -2 & 2 \\ -2 & 3 & -1 \\ 2 & -1 & 3\end{bmatrix}$ (iii) $\begin{bmatrix}3 & 3 & -1 \\ -2 & -2 & 1 \\ -4 & -5 & 2\end{bmatrix}$ (iv) $\begin{bmatrix}1 & 5 \\ -1 & 2\end{bmatrix}$
Choose the correct answer in the Exercises 11 and 12.
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Solution
(i) Let $A= \begin{bmatrix} 3 & 5 \\ 1 & -1\end{bmatrix} $, then $A^{\prime}= \begin{bmatrix} 3 & 1 \\ 5 & -1 \end{bmatrix} $
$ \begin{aligned} & \text{ Now, } A+A^{\prime}= \begin{bmatrix} 3 & 5 \\ 1 & -1 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 3 & 1 \\ 5 & -1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 6 & 6 \\ 6 & -2 \end{bmatrix} \\ & \text{ Let } P=\frac{1}{2}(A+A^{\prime})=\frac{1}{2} \begin{bmatrix} 6 & 6 \\ 6 & -2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 3 & 3 \\ 3 & -1 \end{bmatrix} \\ & \text{ Now, } P^{\prime}= \begin{bmatrix} 3 & 3 \\ 3 & -1 \end{bmatrix} =P \end{aligned} $
Thus, $P=\frac{1}{2}(A+A^{\prime})$ is a symmetric matrix.
Now, $A-A^{\prime}= \begin{bmatrix} 3 & 5 \\ 1 & -1\end{bmatrix} - \begin{bmatrix} 3 & 1 \\ 5 & -1\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & 4 \\ -4 & 0 \end{bmatrix} $
Let $Q=\frac{1}{2}(A-A^{\prime})=\frac{1}{2} \begin{bmatrix} 0 & 4 \\ -4 & 0\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & 2 \\ -2 & 0 \end{bmatrix} $
Now, $Q^{\prime}= \begin{bmatrix} 0 & 2 \\ -2 & 0 \end{bmatrix} =-Q$
Thus, $Q=\frac{1}{2}(A-A^{\prime})$ is a skew-symmetric matrix.
Representing $A$ as the sum of $P$ and $Q$ :
$P+Q= \begin{bmatrix} 3 & 3 \\ 3 & -1\end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 0 & 2 \\ -2 & 0\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 3 & 5 \\ 1 & -1 \end{bmatrix} =A$
(ii) Let $A= \begin{bmatrix} 6 & -2 & 2 \\ -2 & 3 & -1 \\ 2 & -1 & 3\end{bmatrix} $, then $A^{\prime}= \begin{bmatrix} 6 & -2 & 2 \\ -2 & 3 & -1 \\ 2 & -1 & 3 \end{bmatrix} $
Now, $A+A^{\prime}= \begin{bmatrix} 6 & -2 & 2 \\ -2 & 3 & -1 \\ 2 & -1 & 3\end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 6 & -2 & 2 \\ -2 & 3 & -1 \\ 2 & -1 & 3\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 12 & -4 & 4 \\ -4 & 6 & -2 \\ 4 & -2 & 6 \end{bmatrix} $
Let $P=\frac{1}{2}(A+A^{\prime})=\frac{1}{2} \begin{bmatrix} 12 & -4 & 4 \\ -4 & 6 & -2 \\ 4 & -2 & 6\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 6 & -2 & 2 \\ -2 & 3 & -1 \\ 2 & -1 & 3 \end{bmatrix} $
Now, $P^{\prime}= \begin{bmatrix} 6 & -2 & 2 \\ -2 & 3 & -1 \\ 2 & -1 & 3 \end{bmatrix} =P$
Thus, $P=\frac{1}{2}(A+A^{\prime})$ is a symmetric matrix.
Now, $A-A^{\prime}= \begin{bmatrix} 6 & -2 & 2 \\ -2 & 3 & -1 \\ 2 & -1 & 3\end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 6 & -2 & 2 \\ -2 & 3 & -1 \\ 2 & -1 & 3\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{bmatrix} $
Let $Q=\frac{1}{2}(A-A^{\prime})= \begin{bmatrix} 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{bmatrix} $
Now, $Q^{\prime}= \begin{cases} 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{cases} =-Q$
Thus, $Q=\frac{1}{2}(A-A^{\prime})$ is a skew-symmetric matrix.
Representing $A$ as the sum of $P$ and $Q$ :
$P+Q= \begin{bmatrix} 6 & -2 & 2 \\ -2 & 3 & -1 \\ 2 & -1 & 3\end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 6 & -2 & 2 \\ -2 & 3 & -1 \\ 2 & -1 & 3 \end{bmatrix} =A$
(iii) Let $A= \begin{bmatrix} 3 & 3 & -1 \\ -2 & -2 & 1 \\ -4 & -5 & 2\end{bmatrix} $, then $A^{\prime}= \begin{bmatrix} 3 & -2 & -4 \\ 3 & -2 & -5 \\ -1 & 1 & 2 \end{bmatrix} $
Now, $A+A^{\prime}= \begin{bmatrix} 3 & 3 & -1 \\ -2 & -2 & 1 \\ -4 & -5 & 2\end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 3 & -2 & -4 \\ 3 & -2 & -5 \\ -1 & 1 & 2\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 6 & 1 & -5 \\ 1 & -4 & -4 \\ -5 & -4 & 4 \end{bmatrix} $
Let $P=\frac{1}{2}(A+A^{\prime})=\frac{1}{2} \begin{bmatrix} 6 & 1 & -5 \\ 1 & -4 & -4 \\ -5 & -4 & 4\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 3 & \frac{1}{2} & -\frac{5}{2} \\ \frac{1}{2} & -2 & -2 \\ -\frac{5}{2} & -2 & 2 \end{bmatrix} $
Now, $P^{\prime}= \begin{bmatrix} 3 & \frac{1}{2} & -\frac{5}{2} \\ \frac{1}{2} & -2 & -2 \\ -\frac{5}{2} & -2 & 2 \end{bmatrix} =P$
Thus, $P=\frac{1}{2}(A+A^{\prime})$ is a symmetric matrix.
Now, $A-A^{\prime}= \begin{bmatrix} 3 & 3 & -1 \\ -2 & -2 & 1 \\ -4 & -5 & 2\end{bmatrix} - \begin{bmatrix} 3 & -2 & -4 \\ 3 & -2 & -5 \\ -1 & 1 & 2\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & 5 & 3 \\ -5 & 0 & 6 \\ -3 & -6 & 0 \end{bmatrix} $
Let $Q=\frac{1}{2}(A-A^{\prime})=\frac{1}{2} \begin{bmatrix} 0 & 5 & 3 \\ -5 & 0 & 6 \\ -3 & -6 & 0\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & \frac{5}{2} & \frac{3}{2} \\ -\frac{5}{2} & 0 & 3 \\ -\frac{3}{2} & -3 & 0 \end{bmatrix} $
Now, $Q^{\prime}= \begin{bmatrix} 0 & -\frac{5}{2} & -\frac{3}{2} \\ \frac{5}{2} & 0 & -3 \\ \frac{3}{2} & 3 & 0 \end{bmatrix} =-Q$
Thus, $Q=\frac{1}{2}(A-A^{\prime})$ is a skew-symmetric matrix.
Representing $A$ as the sum of $P$ and $Q$ :
$P+Q= \begin{bmatrix} 3 & \frac{1}{2} & -\frac{5}{2} \\ \frac{1}{2} & -2 & -2 \\ -\frac{5}{2} & -2 & 2\end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 0 & \frac{5}{2} & \frac{3}{2} \\ -\frac{5}{2} & 0 & 3 \\ -\frac{3}{2} & -3 & 0\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 3 & 3 & -1 \\ -2 & -2 & 1 \\ -4 & -5 & 2 \end{bmatrix} =A$
(iv) Let $A= \begin{bmatrix} 1 & 5 \\ -1 & 2\end{bmatrix} $, then $A^{\prime}= \begin{bmatrix} 1 & -1 \\ 5 & 2 \end{bmatrix} $
Now $A+A^{\prime}= \begin{bmatrix} 1 & 5 \\ -1 & 2\end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 1 & -1 \\ 5 & 2\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 2 & 4 \\ 4 & 4 \end{bmatrix} $
Let $P=\frac{1}{2}(A+A^{\prime})= \begin{cases} 1 & 2 \\ 2 & 2 \end{cases} $
Now, $P^{\prime}= \begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 2 & 2 \end{bmatrix} =P$
Thus, $P=\frac{1}{2}(A+A^{\prime})$ is a symmetric matrix.
Now, $A-A^{\prime}= \begin{bmatrix} 1 & 5 \\ -1 & 2\end{bmatrix} - \begin{bmatrix} 1 & -1 \\ 5 & 2\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & 6 \\ -6 & 0 \end{bmatrix} $
Let $Q=\frac{1}{2}(A-A^{\prime})= \begin{bmatrix} 0 & 3 \\ -3 & 0 \end{bmatrix} $
Now, $Q^{\prime}= \begin{bmatrix} 0 & -3 \\ 3 & 0 \end{bmatrix} =-Q$
Thus, $Q=\frac{1}{2}(A-A^{\prime})$ is a skew-symmetric matrix.
Representing $A$ as the sum of $P$ and $Q$ :
$ P+Q= \begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 2 & 2 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 0 & 3 \\ -3 & 0 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & 5 \\ -1 & 2 \end{bmatrix} =A $
11. If $A, B$ are symmetric matrices of same order, then $A B-B A$ is a
(A) Skew symmetric matrix
(B) Symmetric matrix
(C) Zero matrix
(D) Identity matrix
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Solution
The correct answer is A.
$A$ and $B$ are symmetric matrices, therefore, we have:
$$ \begin{equation*} A^{\prime}=A \text{ and } B^{\prime}=B \tag{1} \end{equation*} $$
$$ \begin{matrix} \text{ Consider }(A B-B A)^{\prime} & =(A B)^{\prime}-(B A)^{\prime} & & {[(A-B)^{\prime}=A^{\prime}-B^{\prime}]} \\ & =B^{\prime} A^{\prime}-A^{\prime} B^{\prime} & & {[(A B)^{\prime}=B^{\prime} A^{\prime}]} \\ & =B A-A B & {[\text{ by (1)] }} \tag{1}\\ & =-(A B-B A) & \end{matrix} $$
$\therefore(A B-B A)^{\prime}=-(A B-B A)$
Thus, $(A B-B A)$ is a skew-symmetric matrix.
12. If $A=\begin{bmatrix}\cos \alpha & -\sin \alpha \\ \sin \alpha & \cos \alpha\end{bmatrix}$, and $A+A^{\prime}=I$, then the value of $\alpha$ is (A) $\frac{\pi}{6}$ (B) $\frac{\pi}{3}$ (C) $\pi$ (D) $\frac{3 \pi}{2}$
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Solution
The correct answer is $B$.
$ \begin{aligned} & A= \begin{bmatrix} \cos \alpha & -\sin \alpha \\ \sin \alpha & \cos \alpha \end{bmatrix} \\ & \Rightarrow A^{\prime}= \begin{bmatrix} \cos \alpha & \sin \alpha \\ -\sin \alpha & \cos \alpha \end{bmatrix} \end{aligned} $
Now, $A+A^{\prime}=I$
$ \begin{aligned} & \therefore \begin{bmatrix} \cos \alpha & -\sin \alpha \\ \sin \alpha & \cos \alpha \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} \cos \alpha & \sin \alpha \\ -\sin \alpha & \cos \alpha \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} \\ & \Rightarrow \begin{bmatrix} 2 \cos \alpha & 0 \\ 0 & 2 \cos \alpha \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} \end{aligned} $
Comparing the corresponding elements of the two matrices, we have:
$ \begin{aligned} & 2 \cos \alpha=1 \\ & \Rightarrow \cos \alpha=\frac{1 \pi}{2}=\cos \frac{\pi}{3} \\ & \therefore \alpha=\frac{\pi}{3} \end{aligned} $
3.7 Invertible Matrices
Definition 6 If $A$ is a square matrix of order $m$, and if there exists another square matrix $B$ of the same order $m$, such that $AB=BA=I$, then $B$ is called the inverse matrix of $A$ and it is denoted by $A^{-1}$. In that case $A$ is said to be invertible.
For example, let $A=\begin{bmatrix}2 & 3 \\ 1 & 2\end{bmatrix}$ and $B=\begin{bmatrix}2 & -3 \\ -1 & 2\end{bmatrix}$ be two matrices.
Now $$\begin{aligned} AB & =\begin{bmatrix} 2 & 3 \\ 1 & 2 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} 2 & -3 \\ -1 & 2 \end{bmatrix} \\ & =\begin{bmatrix} 4-3 & -6+6 \\ 2-2 & -3+4 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix}=I \end{aligned} $$
Also $BA=\begin{bmatrix}1 & 0 \\ 0 & 1\end{bmatrix}=I$. Thus $B$ is the inverse of $A$, in other words $B=A^{-1}$ and $A$ is inverse of $B$, i.e., $A=B^{-1}$
Note
1. A rectangular matrix does not possess inverse matrix, since for products $B A$ and $AB$ to be defined and to be equal, it is necessary that matrices $A$ and $B$ should be square matrices of the same order.
2. If $B$ is the inverse of $A$, then $A$ is also the inverse of $B$.
Theorem 3 (Uniqueness of inverse) Inverse of a square matrix, if it exists, is unique. Proof Let $A=[a_{i j}]$ be a square matrix of order $m$. If possible, let $B$ and $C$ be two inverses of $A$. We shall show that $B=C$.
Since B is the inverse of A $$ AB=BA=I $$
Since $C$ is also the inverse of $A$ $$ AC=CA=I $$
Thus $$ B=BI=B(AC)=(BA) C=IC=C $$
Theorem 4 If $A$ and $B$ are invertible matrices of the same order, then $(A B)^{-1}=B^{-1} A^{-1}$. Proof From the definition of inverse of a matrix, we have
or (AB) $(\mathrm{AB})^{-1}=1$
or $$ A^{-1}(AB)(AB)^{-1}=A^{-1} I \bigcirc(\text { Pre multiplying both sides by } A^{-1}) $$
$(A^{-1} A) B(A B)^{-1}=A^{-1} \quad(.$ Since $.A^{-1} I=A^{-1})$
or IB $(A B)^{-1}=A^{-1}$
or $B(AB)^{-1}=A^{-1}$
or $$ B^{-1} B(AB)^{-1}=B^{-1} A^{-1} $$
or $I(AB)^{-1}=B^{-1} A^{-1}$
Hence $(AB)^{-1}=B^{-1} A^{-1}$
EXERCISE 3.4
1. Matrices $A$ and $B$ will be inverse of each other only if
(A) $AB=BA$ (B) $AB=BA=0$
(C) $AB=0, BA=I$ (D) $AB=BA=I$
Show Answer
Solution
We know that if $A$ is a square matrix of order $m$, and if there exists another square matrix $B$ of the same order $m$, such that $A B=B A=I$, then $B$ is said to be the inverse of $A$. In this case, it is clear that $A$ is the inverse of $B$.
Thus, matrices $A$ and $B$ will be inverses of each other only if $A B=B A=I$.
Miscellaneous Examples
Example 23 If $A=\begin{bmatrix}\cos \theta & \sin \theta \\ -\sin \theta & \cos \theta\end{bmatrix}$, then prove that $A^{n}=\begin{bmatrix}\cos n \theta & \sin n \theta \\ -\sin n \theta & \cos n \theta\end{bmatrix}, n \in \mathbf{N}$.
Solution We shall prove the result by using principle of mathematical induction.
We have $$\begin{aligned} & P(n): \text { If } A=\begin{bmatrix} \cos \theta & \sin \theta \\ -\sin \theta & \cos \theta \end{bmatrix} \text {, then } A^{n}=\begin{bmatrix} \cos n \theta & \sin n \theta \\ -\sin n \theta & \cos n \theta \end{bmatrix}, n \in \mathbf{N} \\ & P(1): A=\begin{bmatrix} \cos \theta & \sin \theta \\ -\sin \theta & \cos \theta \end{bmatrix} \text {, so } A^{1}=\begin{bmatrix} \cos \theta & \sin \theta \\ -\sin \theta & \cos \theta \end{bmatrix} \end{aligned} $$
Therefore, $\quad$ the result is true for $n=1$.
Let the result be true for $n=k$. So
$$ P(k): A=\begin{bmatrix} \cos \theta & \sin \theta \\ -\sin \theta & \cos \theta \end{bmatrix} \text {, then } A^{k}=\begin{bmatrix} \cos k \theta & \sin k \theta \\ -\sin k \theta & \cos k \theta \end{bmatrix} $$
Now, we prove that the result holds for $n=k+1$
Now $$\begin{aligned} A^{k+1} & =A \cdot A^{k}=\begin{bmatrix} \cos \theta & \sin \theta \\ -\sin \theta & \cos \theta \end{bmatrix}\begin{bmatrix} \cos k \theta & \sin k \theta \\ -\sin k \theta & \cos k \theta \end{bmatrix} \\ & =\begin{bmatrix} \cos \theta \cos k \theta-\sin \theta \sin k \theta & \cos \theta \sin k \theta+\sin \theta \cos k \theta \\ -\sin \theta \cos k \theta+\cos \theta \sin k \theta & -\sin \theta \sin k \theta+\cos \theta \cos k \theta \end{bmatrix} \\ & =\begin{bmatrix} \cos (\theta+k \theta) & \sin (\theta+k \theta) \\ -\sin (\theta+k \theta) & \cos (\theta+k \theta) \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} \cos (k+1) \theta & \sin (k+1) \theta \\ -\sin (k+1) \theta & \cos (k+1) \theta \end{bmatrix} \end{aligned} $$
Therefore, the result is true for $n=k+1$. Thus by principle of mathematical induction, we have $A^{n}=\begin{bmatrix}\cos n \theta & \sin n \theta \\ -\sin n \theta & \cos n \theta\end{bmatrix}$, holds for all natural numbers.
Example 24 If $A$ and $B$ are symmetric matrices of the same order, then show that $A B$ is symmetric if and only if $A$ and $B$ commute, that is $AB=BA$.
Solution Since A and B are both symmetric matrices, therefore $A^{\prime}=A$ and $B^{\prime}=B$.
Let $\quad AB$ be symmetric, then $(AB)^{\prime}=AB$
But $$\begin{aligned} (AB)^{\prime} & =B^{\prime} A^{\prime}=BA(\text { Why? }) \\ BA & =AB \end{aligned} $$
Therefore Conversely, if $AB=BA$, then we shall show that $AB$ is symmetric.
Now $$\begin{aligned} (AB)^{\prime} & =B^{\prime} A^{\prime} \\ & =B A(\text { as } A \text { and } B \text { are symmetric}) \\ & =AB \end{aligned} $$
Hence $AB$ is symmetric.
Example 25 Let $A=\begin{bmatrix}2 & -1 \\ 3 & 4\end{bmatrix}, B=\begin{bmatrix}5 & 2 \\ 7 & 4\end{bmatrix}, C=\begin{bmatrix}2 & 5 \\ 3 & 8\end{bmatrix}$. Find a matrix $D$ such that $CD-AB=O$.
Solution Since A, B, C are all square matrices of order 2, and CD - AB is well defined, $D$ must be a square matrix of order 2.
Let $$\begin{aligned} & D=\begin{bmatrix} a & b \\ c & d \end{bmatrix} . \text { Then } CD-AB=0 \text { gives } \\ & {\begin{bmatrix} 2 & 5 \\ 3 & 8 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} a & b \\ c & d \end{bmatrix}-\begin{bmatrix} 2 & -1 \\ 3 & 4 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} 5 & 2 \\ 7 & 4 \end{bmatrix}=O} \\ & {\begin{bmatrix} 2 a+5 c & 2 b+5 d \\ 3 a+8 c & 3 b+8 d \end{bmatrix}-\begin{bmatrix} 3 & 0 \\ 43 & 22 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 0 & 0 \\ 0 & 0 \end{bmatrix}} \\ & {\begin{bmatrix} 2 a+5 c-3 & 2 b+5 d \\ 3 a+8 c-43 & 3 b+8 d-22 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 0 & 0 \\ 0 & 0 \end{bmatrix}} \end{aligned} $$
or By equality of matrices, we get
$$\begin{bmatrix} 2 a+5 c-3=0 \\ 3 a+8 c-43=0 \\ 2 b+5 d=0 \\ 3 b+8 d-22=0 \end{bmatrix} $$
Therefore $$ D=\begin{bmatrix} a & b \\ c & d \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} -191 & -110 \\ 77 & 44 \end{bmatrix} $$
Miscellaneous Exercise on Chapter 3
1. If $A$ and $B$ are symmetric matrices, prove that $AB-BA$ is a skew symmetric matrix.
Show Answer
Solution
It is given that $A$ and $B$ are symmetric matrices. Therefore, we have:
$$ \begin{equation*} A^{\prime}=A \text{ and } B^{\prime}=B \tag{1} \end{equation*} $$
Now, $(A B-B A)^{\prime}=(A B)^{\prime}-(B A)^{\prime}$
$[(A-B)^{\prime}=A^{\prime}-B^{\prime}]$
$=B^{\prime} A^{\prime}-A^{\prime} B^{\prime}$
$[(A B)^{\prime}=B^{\prime} A^{\prime}]$
$=B A-A B$
[Using (1)]
$=-(A B-B A)$
$\therefore(A B-B A)^{\prime}=-(A B-B A)$
Thus, $(A B-B A)$ is a skew-symmetric matrix.
2. Show that the matrix $B^{\prime} A B$ is symmetric or skew symmetric according as $A$ is symmetric or skew symmetric.
Show Answer
Solution
We suppose that $A$ is a symmetric matrix, then $A^{\prime}=A$
Consider
$ \begin{matrix} (B^{\prime} A B)^{\prime} & ={B^{\prime}(A B)}^{\prime} & \\ & =(A B)^{\prime}(B^{\prime})^{\prime} & {[(A B)^{\prime}=B^{\prime} A^{\prime}]} \\ & =B^{\prime} A^{\prime}(B) & {[(B^{\prime})^{\prime}=B]} \\ & =B^{\prime}(A^{\prime} B) & \\ & =B^{\prime}(A B) & \end{matrix} $
Thus, if $A$ is a symmetric matrix, then $B^{\prime} A B$ is a symmetric matrix.
Now, we suppose that $A$ is a skew-symmetric matrix.
Then, $A^{\prime}=-A$
Consider
$ \begin{aligned} & (B^{\prime} A B)^{\prime}=[B^{\prime}(A B)]^{\prime}=(A B)^{\prime}(B^{\prime})^{\prime} \\ & =(B^{\prime} A^{\prime}) B=B^{\prime}(-A) B \\ & =-B^{\prime} A B \\ & \therefore(B^{\prime} A B)^{\prime}=-B^{\prime} A B \end{aligned} $
Thus, if $A$ is a skew-symmetric matrix, then $B^{\prime} A B$ is a skew-symmetric matrix.
Hence, if $A$ is a symmetric or skew-symmetric matrix, then $B^{\prime} A B$ is a symmetric or skewsymmetric matrix accordingly.
3. Find the values of $x, y, z$ if the matrix $A=\begin{bmatrix}0 & 2 y & z \\ x & y & -z \\ x & -y & z\end{bmatrix}$ satisfy the equation $A^{\prime} A=I$.
Show Answer
Solution
Given,
$A=\begin{bmatrix}0 & 2 y & z \\ x & y & -z \\ x & -y & z\end{bmatrix}$
$A=\begin{bmatrix}0 & x & x \\ 2y & y & -y \\ z & -z & z\end{bmatrix}$
$A=\begin{bmatrix}1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1\end{bmatrix}$
Now,A’A=I
Putting values
$\left[\begin{array}{ccc} 0 & x & x \\ 2 y & y & -y \\ z & -z & z \end{array}\right]\left[\begin{array}{ccc} 0 & 2 y & z \\ x & y & -z \\ x & -y & z \end{array}\right]\left[\begin{array}{ccc} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{array}\right]$
$\left[\begin{array}{ccc} o(0)+x(x)+x(x) & o(2 y)+x(y)+x(-y) & o(z)+x(-z)+x(z) \\ 2 y(0)+y(x)-y(x) & 2 y(2 y)+y(y)-y(-y) & 2 y(z)+y(-z)-y(z) \\ z(0)-z(x)+z(x) & z(2 y)-z(y)+z(-y) & z(z)-z(-z)+z(z) \end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{array}\right]$
$\left[\begin{array}{ccc} 0+x^2+x^2 & 0+x y-x y & 0-x z+x z \\ 0+x y-x y & 4 y^2+y^2+y^2 & 2 z y-z y-z y \\ 0-x z+x z & 2 z y-z y-z y & z^2+z^2+z^2 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{array}\right]$
$\left[\begin{array}{ccc} 2 x^2 & 0 & 0 \\ 0 & 6 y^2 & 0 \\ 0 & 0 & 3 z^2 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{array}\right]$
Since matrices are equal, corresponding elements are equal, $$ \begin{aligned} & 2 \mathrm{x}^2=1 \\ & \mathrm{x}^2=\frac{1}{2} \\ & \mathrm{x}= \pm \sqrt{\frac{1}{2}} \\ & \mathrm{x}= \pm \frac{1}{\sqrt{2}} \end{aligned} $$
$$ \begin{aligned} & 6 y^2=1 \\ & y^2=\frac{1}{6} \\ & y= \pm \sqrt{\frac{1}{6}} \\ & y= \pm \frac{1}{\sqrt{6}} \\ \end{aligned} $$
$$ \begin{aligned} & 3 \mathrm{z}^2=1 \\ & \mathrm{z}^2=\frac{1}{3} \\ & \mathrm{z}= \pm \sqrt{\frac{1}{3}} \\ & \mathrm{z}= \pm \frac{1}{\sqrt{3}} \ \end{aligned} $$
Thus, $\mathrm{x}= \pm \frac{1}{\sqrt{2}}, \mathrm{y}= \pm \frac{1}{\sqrt{6}}, \mathrm{z}= \pm \frac{1}{\sqrt{3}}$
4. For what values of $x:\begin{bmatrix}1 & 2 & 1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}1 & 2 & 0 \\ 2 & 0 & 1 \\ 1 & 0 & 2\end{bmatrix}\begin{bmatrix}{l}0 \\ 2 \\ x\end{bmatrix}=O$ ?
Show Answer
Solution
We have:
$ \begin{aligned} & { \begin{bmatrix} 1 & 2 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & 2 & 0 \\ 2 & 0 & 1 \\ 1 & 0 & 2 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 0 \\ 2 \\ x \end{bmatrix} =0} \\ & \Rightarrow \begin{bmatrix} 1+4+1 & 2+0+0 & 0+2+2 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 0 \\ 2 \\ x \end{bmatrix} =0 \\ & \Rightarrow \begin{bmatrix} 6 & 2 & 4 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 0 \\ 2 \\ x \end{bmatrix} =0 \\ & \Rightarrow[6(0)+2(2)+4(x)]=0 \\ & \Rightarrow[4+4 x]=[0] \\ & \therefore 4+4 x=0 \\ & \Rightarrow x=-1 \end{aligned} $
Thus, the required value of $x$ is -1 .
5. If $A=\begin{bmatrix}3 & 1 \\ -1 & 2\end{bmatrix}$, show that $A^{2}-5 A+7 I=0$.
Show Answer
Solution
It is given that $A= \begin{bmatrix} 3 & 1 \\ -1 & 2 \end{bmatrix} $
$ \begin{aligned} \therefore A^{2}=A \cdot A & = \begin{bmatrix} 3 & 1 \\ -1 & 2 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 3 & 1 \\ -1 & 2 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 3(3)+1(-1) & 3(1)+1(2) \\ -1(3)+2(-1) & -1(1)+2(2) \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 9-1 & 3+2 \\ -3-2 & -1+4 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 8 & 5 \\ -5 & 3 \end{bmatrix} \end{aligned} $
$\therefore$ L.H.S. $=A^{2}-5 A+7 I$
$= \begin{bmatrix} 8 & 5 \\ -5 & 3\end{bmatrix} -5 \begin{bmatrix} 3 & 1 \\ -1 & 2\end{bmatrix} +7 \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} 8 & 5 \\ -5 & 3\end{bmatrix} - \begin{bmatrix} 15 & 5 \\ -5 & 10\end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 7 & 0 \\ 0 & 7 \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} -7 & 0 \\ 0 & -7\end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 7 & 0 \\ 0 & 7 \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} 0 & 0 \\ 0 & 0 \end{bmatrix} $
$=O=$ R.H.S.
$\therefore A^{2}-5 A+7 I=O$
6. Find $x$, if $\begin{bmatrix}x & -5 & -1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}1 & 0 & 2 \\ 0 & 2 & 1 \\ 2 & 0 & 3\end{bmatrix}\begin{bmatrix}{l}x \\ 4 \\ 1\end{bmatrix}=O$
Show Answer
Solution
We have:
$ \begin{aligned} & { \begin{bmatrix} x & -5 & -1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & 0 & 2 \\ 0 & 2 & 1 \\ 2 & 0 & 3 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ 4 \\ 1 \end{bmatrix} =O} \\ & \Rightarrow \begin{bmatrix} x+0-2 & 0-10+0 & 2 x-5-3] \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ 4 \\ 1 \end{bmatrix} =O \\ & \Rightarrow \begin{bmatrix} x-2 & -10 & 2 x-8 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ 4 \\ 1 \end{bmatrix} =O \\ & \Rightarrow[x(x-2)-40+2 x-8]=O \\ & \Rightarrow[x^{2}-2 x-40+2 x-8]=[0] \\ & \Rightarrow[x^{2}-48]=[0] \\ & \therefore x^{2}-48=0 \\ & \Rightarrow x^{2}=48 \\ & \Rightarrow x= \pm 4 \sqrt{3} \end{aligned} $
7. A manufacturer produces three products $x, y, z$ which he sells in two markets. Annual sales are indicated below:
$ \begin{array}{clcl} Market & &{ Product } & \\ {I} & 10,000 & 2,000 & 18,000 \\ {II} & 6,000 & 20,000 & 8,000 \end{array} $
(a) If unit sale prices of $x, y$ and $z$ are ₹ 2.50 , ₹ 1.50 and ₹ 1.00 , respectively, find the total revenue in each market with the help of matrix algebra.
(b) If the unit costs of the above three commodities are ₹ 2.00 , ₹ 1.00 and 50 paise respectively. Find the gross profit.
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Solution
(a) The unit sale prices of $x, y$, and $z$ are respectively given as $Rs 2.50$, Rs 1.50, and Rs 1.00 .
Consequently, the total revenue in market $\mathbf{I}$ can be represented in the form of a matrix as:
$ \begin{bmatrix} 10000 & 2000 & 18000\end{bmatrix} \begin{bmatrix} 2.50 \\ 1.50 \\ 1.00 \end{bmatrix} $
$=10000 \times 2.50+2000 \times 1.50+18000 \times 1.00$
$=25000+3000+18000$
$=46000$
The total revenue in market II can be represented in the form of a matrix as:
$ \begin{aligned} & { \begin{bmatrix} 6000 & 20000 & 8000 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 2.50 \\ 1.50 \\ 1.00 \end{bmatrix} } \\ & =6000 \times 2.50+20000 \times 1.50+8000 \times 1.00 \\ & =15000+30000+8000 \\ & =53000 \end{aligned} $
Therefore, the total revenue in market $\mathbf{I}$ isRs 46000 and the same in market II isRs 53000.
(b) The unit cost prices of $x, y$, and $z$ are respectively given as $Rs 2.00, Rs 1.00$, and 50 paise.
Consequently, the total cost prices of all the products in market $\mathbf{I}$ can be represented in the form of a matrix as:
$ \begin{aligned} & { \begin{bmatrix} 10000 & 2000 & 18000 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 2.00 \\ 1.00 \\ 0.50 \end{bmatrix} } \\ & =10000 \times 2.00+2000 \times 1.00+18000 \times 0.50 \\ & =20000+2000+9000 \\ & =31000 \end{aligned} $
Since the total revenue in market $\mathbf{I}$ isRs 46000 , the gross profit in this marketis (Rs 46000 - Rs 31000) Rs 15000.
The total cost prices of all the products in market II can be represented in the form of a matrix as:
$ \begin{aligned} & { \begin{bmatrix} 6000 & 20000 & 8000 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 2.00 \\ 1.00 \\ 0.50 \end{bmatrix} } \\ & =6000 \times 2.00+20000 \times 1.00+8000 \times 0.50 \\ & =12000+20000+4000 \\ & =\text{ Rs } 36000 \end{aligned} $
Since the total revenue in market II isRs 53000, the gross profit in this market is (Rs 53000 - Rs 36000) Rs 17000.
8. Find the matrix $X$ so that $X\begin{bmatrix}1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}-7 & -8 & -9 \\ 2 & 4 & 6\end{bmatrix}$
Choose the correct answer in the following questions:
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Solution
It is given that:
$ X \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -7 & -8 & -9 \\ 2 & 4 & 6 \end{bmatrix} $
The matrix given on the R.H.S. of the equation is a $2 \times 3$ matrix and the one given on the L.H.S. of the equation is a $2 \times 3$ matrix. Therefore, $X$ has to be a $2 \times 2$ matrix.
Now, let $X= \begin{cases} a & c \\ b & d \end{cases} $
Therefore, we have:
$ \begin{aligned} & { \begin{bmatrix} a & c \\ b & d \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -7 & -8 & -9 \\ 2 & 4 & 6 \end{bmatrix} } \\ & \Rightarrow \begin{bmatrix} a+4 c & 2 a+5 c & 3 a+6 c \\ b+4 d & 2 b+5 d & 3 b+6 d \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -7 & -8 & -9 \\ 2 & 4 & 6 \end{bmatrix} \end{aligned} $
Equating the corresponding elements of the two matrices, we have:
$ \begin{matrix} a+4 c=-7, & 2 a+5 c=-8, & 3 a+6 c=-9 \\ b+4 d=2, & 2 b+5 d=4, & 3 b+6 d=6 \end{matrix} $
Now, $a+4 c=-7 \Rightarrow a=-7-4 c$
$ \begin{aligned} \therefore 2 a+5 c=-8 & \Rightarrow-14-8 c+5 c=-8 \\ & \Rightarrow-3 c=6 \\ & \Rightarrow c=-2 \end{aligned} $
$\therefore a=-7-4(-2)=-7+8=1$
Now, $b+4 d=2 \Rightarrow b=2-4 d$
$ \begin{aligned} \therefore 2 b+5 d=4 & \Rightarrow 4-8 d+5 d=4 \\ & \Rightarrow-3 d=0 \\ & \Rightarrow d=0 \end{aligned} $
$\therefore b=2-4(0)=2$
Thus, $a=1, b=2, c=-2, d=0$
Hence, the required matrix $X$ is $ \begin{cases} 1 & -2 \\ 2 & 0 \end{cases} $.
9. If $A=\begin{bmatrix}\alpha & \beta \\ \gamma & -\alpha\end{bmatrix}$ is such that $A^{2}=I$, then
(A) $1+\alpha^{2}+\beta \gamma=0$
(B) $1-\alpha^{2}+\beta \gamma=0$
(C) $1-\alpha^{2}-\beta \gamma=0$
(D) $1+\alpha^{2}-\beta \gamma=0$
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Solution
$ \begin{aligned} & A= \begin{bmatrix} \alpha & \beta \\ \gamma & -\alpha \end{bmatrix} \\ & \therefore A^{2}=A \cdot A= \begin{bmatrix} \alpha & \beta \\ \gamma & -\alpha \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \alpha & \beta \\ \gamma & -\alpha \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} \alpha^{2}+\beta \gamma & \alpha \beta-\alpha \beta \\ \alpha \gamma-\alpha \gamma & \beta \gamma+\alpha^{2} \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} \alpha^{2}+\beta \gamma & 0 \\ 0 & \beta \gamma+\alpha^{2} \end{bmatrix} \end{aligned} $
Now, $A^{2}=I \Rightarrow \begin{bmatrix} \alpha^{2}+\beta \gamma & 0 \\ 0 & \beta \gamma+\alpha^{2}\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} $
On comparing the corresponding elements, we have:
$ \begin{aligned} & \alpha^{2}+\beta \gamma=1 \\ & \Rightarrow \alpha^{2}+\beta \gamma-1=0 \\ & \Rightarrow 1-\alpha^{2}-\beta \gamma=0 \end{aligned} $
10. If the matrix $A$ is both symmetric and skew symmetric, then (A) $A$ is a diagonal matrix (B) $A$ is a zero matrix (C) A is a square matrix (D) None of these
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Solution
If $A$ is both symmetric and skew-symmetric matrix, then we should have
$ \begin{aligned} & A^{\prime}=A \text{ and } A^{\prime}=-A \\ & \Rightarrow A=-A \\ & \Rightarrow A+A=O \\ & \Rightarrow 2 A=O \\ & \Rightarrow A=O \end{aligned} $
Therefore, $A$ is a zero matrix.
11. If $A$ is square matrix such that $A^{2}=A$, then $(I+A)^{3}-7 A$ is equal to (A) $A$ (B) $I-A$ (C) I (D) $3 A$
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Solution
$ \begin{matrix} (I+A)^{3}-7 A & =I^{3}+A^{3}+3 I^{2} A+3 A^{2} I-7 A & \\ & =I+A^{3}+3 A+3 A^{2}-7 A & \\ & =I+A^{2} \cdot A+3 A+3 A-7 A & \\ & =I+A \cdot A-A \\ & =I+A^{2}-A \\ & =I+A-A \\ & =I \\ \therefore(I+A)^{3}-7 & =I \end{matrix} $
Summary
-
A matrix is an ordered rectangular bmatrix of numbers or functions.
-
A matrix having $m$ rows and $n$ columns is called a matrix of order $m \times n$.
-
$[a_{i j}]_{m \times 1}$ is a column matrix.
-
$[a_{i j}]_{1 \times n}$ is a row matrix.
-
An $m \times n$ matrix is a square matrix if $m=n$.
-
$A=[a _{i j}] _{m \times m}$ is a diagonal matrix if $a _{i j}=0$, when $i \neq j$.
-
$A=[a_{ij}]_{n \times n}$ is a scalar matrix if $a _ {i j}=0$, when $i \neq j, a _ {ij}=k$, $k$ is some constant, when $i=j$.
-
$A=[a _{ij}] _{n \times n}$ is an identity matrix, if $a _{i j}=1$, when $i=j, a _{i j}=0$, when $i \neq j$.
-
A zero matrix has all its elements as zero.
-
$A=[a_ {i j}]=[b_ {i j}]=B$ if (i) A and B are of same order, (ii) $a_{i j}=b_{i j}$ for all possible values of $i$ and $j$. $k A=k[a_ {i j}]_ {m \times n}=[k(a_{i j})] _{m \times n}$
-
$\Delta-A=(-1) A$
-
$\Delta A-B=A+(-1) B$
-
$\Delta A+B=B+A$
-
$(A+B)+C=A+(B+C)$, where $A, B$ and $C$ are of same order.
-
$\Delta k(A+B)=k A+k B$, where $A$ and $B$ are of same order, $k$ is constant.
-
$ (k+l) A=k A+l A$, where $k$ and $l$ are constant.
-
If $A=[a_ {i j}]_ {m \times n}$ and $B=[b_ {j k}]_ {n \times p}$, then $AB=C=[c_ {i k}]_ {m \times p}$, where $c_ {i k}=\sum_ {j=1}^{n} a_ {i j} b_{j k}$ (i) $A(BC)=(AB) C$,
(ii) $A(B+C)=AB+AC$, (iii) $(A+B) C=AC+BC$
-
$\Delta$ If $A=[a_ {i j}]_ {m \times n}$, then $A^{\prime}$ or $A^{T}=[a_ {j i}]_ {n \times m}$ (i) $(A^{\prime})^{\prime}=A$, (ii) $(k A)^{\prime}=k A^{\prime}$, (iii) $(A+B)^{\prime}=A^{\prime}+B^{\prime}$, (iv) $(AB)^{\prime}=B^{\prime} A^{\prime}$
-
$A$ is a symmetric matrix if $A^{\prime}=A$.
-
$\Delta A$ is a skew symmetric matrix if $A^{\prime}=-A$.
-
Any square matrix can be represented as the sum of a symmetric and a skew symmetric matrix.
-
$\Delta$ If $A$ and $B$ are two square matrices such that $AB=BA=I$, then $B$ is the inverse matrix of $A$ and is denoted by $A^{-1}$ and $A$ is the inverse of $B$.
-
$\Delta$ Inverse of a square matrix, if it exists, is unique.
The essence of mathematics lies in its freedom - CANTOR
3.1 भूमिका (Introduction)
गणित की विविध शाखाओं में आव्यूह के ज्ञान की आवश्यकता पड़ती है। आव्यूह, गणित के सर्वाधिक शक्तिशाली साधनों में से एक है। अन्य सीधी-सादी विधियों की तुलना में यह गणितीय साधन हमारे कार्य को काफी हद तक सरल कर देता है। रैखिक समीकरणों के निकाय को हल करने के लिए संक्षिप्त तथा सरल विधियाँ प्राप्त करने के प्रयास के परिणामस्वरूप आव्यूह की संकल्पना का विकास हुआ। आव्यूहों को केवल रैखिक समीकरणों के निकाय के गुणांकों को प्रकट करने के लिए ही नहीं प्रयोग किया जाता है, अपितु आव्यूहों की उपयोगिता इस प्रयोग से कहीं अधिक है। आव्यूह संकेतन तथा संक्रियाओं का प्रयोग व्यक्तिगत कंप्यूटर के लिए इलेक्ट्रानिक स्प्रेडशीट प्रोग्रामों (Electronic Spreadsheet Programmes) में किया जाता है, जिसका प्रयोग, क्रमशः वाणिज्य तथा विज्ञान के विभिन्न क्षेत्रों में होता है, जैसे, बजट (Budgeting), विक्रय बहिर्वेशन (Sales Projection), लागत आकलन (Cost Estimation), किसी प्रयोग के परिणामों का विश्लेषण इत्यादि। इसके अतिरिक्त अनेक भौतिक संक्रियाएँ जैसे आवर्धन (Magnification), घूर्णन (Rotation) तथा किसी समतल द्वारा परावर्तन (Reflection) को आव्यूहों द्वारा गणितीय ढंग से निरूपित किया जा सकता है। आव्यूहों का प्रयोग गूढ़लेखिकी (Cryptography) में भी होता है। इस गणितीय साधन का प्रयोग न केवल विज्ञान की ही कुछ शाखाओं तक सीमित है, अपितु इसका प्रयोग अनुवंशिकी, अर्थशास्त्र, आधुनिक मनोविज्ञान तथा औद्यौगिक प्रबंधन में भी किया जाता है।
इस अध्याय में आव्यूह तथा आव्यूह बीजगणित (Matrix algebra) के आधारभूत सिद्धांतों से अवगत होना, हमें रुचिकर लगेगा।
3.2 आव्यूह (Matrix)
मान लीजिए कि हम यह सूचना व्यक्त करना चाहते हैं कि राधा के पास 15 पुस्तिकाएँ हैं। इसे हम [15] रूप में, इस समझ के साथ व्यक्त कर सकते हैं, कि [] के अंदर लिखित संख्या राधा के पास पुस्तिकाओं की संख्या है। अब यदि हमें यह व्यक्त करना है कि राधा के पास 15 पुस्तिकाएँ तथा 6 कलमें हैं, तो इसे हम [15 6] प्रकार से, इस समझ के साथ व्यक्त कर सकते हैं कि [] के अंदर की प्रथम प्रविष्टि राधा के पास की पुस्तिकाओं की संख्या, जबकि द्वितीय प्रविष्टि राधा के पास कलमों इसे निम्नलिखित ढंग से व्यक्त कर सकते हैं: की संख्या दर्शाती है। अब मान लीजिए कि हम राधा तथा उसके दो मित्रों फौजिया तथा सिमरन के पास की पुस्तिकाओं तथा कलमों की निम्नलिखित सूचना को व्यक्त करना चाहते हैं:
$$ \begin{array}{llllll} \text { राधा } & \text { के पास } & 15 & \text { पुस्तिकाएँ } & \text { तथा } & 6 \text { कलम हैं, } \\ \text { फौजिया } & \text { के पास } & 10 & \text { पुस्तिकाएँ } & \text { तथा } & 2 \text { कलम हैं, } \\ \text { सिमरन } & \text { के पास } & 13 & \text { पुस्तिकाएँ } & \text { तथा } & 5 \text { कलम हैं. } \end{array} $$
अब इसे हम सारणिक रूप में निम्नलिखित प्रकार से व्यवस्थित कर सकते हैं:
$$ \begin{array}{lcc} & \text { पुस्तिका } & \text { कलम } \\ \text { राधा } & 15 & 6 \\ \text { फौजिया } & 10 & 2 \\ \text { सिमरन } & 13 & 5 \end{array} $$
अथवा
राधा | फौजिया | सिमरन | |
---|---|---|---|
पुस्तिका | 15 | 10 | 13 |
कलम | 6 | 2 | 5 |
जिसे निम्नलिखित ढंग से व्यक्त कर सकते हैं:
पहली प्रकार की व्यवस्था में प्रथम स्तंभ की प्रविष्टियाँ क्रमशः राधा, फौजिया तथा सिमरन के पास पुस्तिकाओं की संख्या प्रकट करती हैं और द्वितीय स्तंभ की प्रविष्टियाँ क्रमशः राधा, फौजिया तथा सिमरन के पास कलमों की संख्या प्रकट करती हैं। इसी प्रकार, दूसरी प्रकार की व्यवस्था में प्रथम पंक्ति की प्रविष्टियाँ क्रमशः राधा, फौजिया तथा सिमरन के पास पुस्तिकाओं की संख्या प्रकट करती हैं। द्वितीय पंक्ति की प्रविष्टियाँ क्रमशः राधा, फौजिया तथा सिमरन के पास कलमों की संख्या प्रकट करती हैं। उपर्युक्त प्रकार की व्यवस्था या प्रदर्शन को आव्यूह कहते हैं। औपचारिक रूप से हम आव्यूह को निम्नलिखित प्रकार से परिभाषित करते हैं:
परिभाषा 1 आव्यूह संख्याओं या फलनों का एक आयताकार क्रम-विन्यास है। इन संख्याओं या फलनों को आव्यूह के अवयव अथवा प्रविष्टियाँ कहते हैं।
आव्यूह को हम अंग्रेजी वर्णमाला के बड़े (Capital) अक्षरों द्वारा व्यक्त करते हैं। आव्यूहों के कुछ उदाहरण निम्नलिखित हैं:
$$ \mathrm{A}=\left[\begin{array}{cc} -2 & 5 \\ 0 & \sqrt{5} \\ 3 & 6 \end{array}\right], \mathrm{B}=\left[\begin{array}{ccc} 2+i & 3 & -\frac{1}{2} \\ 3.5 & -1 & 2 \\ \sqrt{3} & 5 & \frac{5}{7} \end{array}\right], \mathrm{C}=\left[\begin{array}{ccc} 1+x & x^{3} & 3 \\ \cos x & \sin x+2 & \tan x \end{array}\right] $$
उपर्युक्त उदाहरणों में क्षैतिज रेखाएँ आव्यूह की पंक्तियाँ (Rows) ओर ऊर्ध्व रेखाएँ आव्यूह के स्तंभ (Columns) कहलाते हैं। इस प्रकार $\mathrm{A}$ में 3 पंक्तियाँ तथा 2 स्तंभ हैं और $\mathrm{B}$ में 3 पंक्तियाँ तथा 3 स्तंभ जबकि $\mathrm{C}$ में 2 पंक्तियाँ तथा 3 स्तंभ हैं।
3.2.1 आव्यूह की कोटि (Order of a matrix)
$m$ पंक्तियों तथा $n$ स्तंभों वाले किसी आव्यूह को $m \times n$ कोटि (order) का आव्यूह अथवा केवल $m \times n$ आव्यूह कहते हैं । अतएव आव्यूहों के उपर्युक्त उदाहरणों के संदर्भ में $\mathrm{A}$, एक $3 \times 2$ आव्यूह, $\mathrm{B}$ एक $3 \times 3$ आव्यूह तथा $\mathrm{C}$, एक $2 \times 3$ आव्यूह हैं। हम देखते हैं कि $\mathrm{A}$ में $3 \times 2=6$ अवयव है और $\mathrm{B}$ तथा $\mathrm{C}$ में क्रमशः 9 तथा 6 अवयव हैं।
सामान्यतः, किसी $m \times n$ आव्यूह का निम्नलिखित आयाताकार क्रम-विन्यास होता है:
$ \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} & \cdots & a_{1j} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} & \cdots & a_{2j} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{i1} & a_{i2} & a_{i3} & \cdots & a_{ij} & \cdots & a_{in} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{m1} & a_{m2} & a_{m3} & \cdots & a_{mj} & \cdots & a_{mn} \end{bmatrix} _{m \times n} $
अथवा $$ \mathrm{A}=\left[a _{i j}\right] _{m \times n}, 1 \leq i \leq m, 1 \leq j \leq n \text { जहाँ } i, j \in \mathbf{N} $$
इस प्रकार $i$ वीं पंक्ति के अवयव $a _{i 1}, a _{i 2}, a _{i 3}, \ldots, a _{i n}$ हैं, जबकि $j$ वें स्तंभ के अवयव $a _{1 j}, a _{2 j}$, $a _{3 j}, \ldots, a _{m j}$ हैं।
सामान्यतः $a _{i j}, l$ वीं पंक्ति और $j$ वें स्तंभ में आने वाला अवयव होता है। हम इसे $\mathrm{A}$ का $(i, j)$ वाँ अवयव भी कह सकते हैं। किसी $m \times n$ आव्यूह में अवयवों की संख्या $m n$ होती है।
टिप्पणी इस अध्याय में,
1. हम किसी $m \times n$ कोटि के आव्यूह को प्रकट करने के लिए, संकेत $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right] _{m \times n}$ का प्रयोग करेंगे।
2. हम केवल ऐसे आव्यूहों पर विचार करेंगे, जिनके अवयव वास्तविक संख्याएँ हैं अथवा वास्तविक मानों को ग्रहण करने वाले फलन हैं।
हम एक समतल के किसी बिंदु $(x, y)$ को एक आव्यूह (स्तंभ अथवा पंक्ति) द्वारा प्रकट कर सकते हैं, जैसे $\left[\begin{array}{l}x \\ y\end{array}\right]$ (अथवा $[x, y]$ )से, उदाहरणार्थ,
बिंदु $\mathrm{P}(0,1)$, आव्यूह निरूपण में $\mathrm{P}=\left[\begin{array}{l}0 \\ 1\end{array}\right]$ या [0 1] द्वारा प्रकट किया जा सकता है।
ध्यान दीजिए कि इस प्रकार हम किसी बंद रैखिक आकृति के शीर्षों को एक आव्यूह के रूप में लिख सकते हैं। उदाहरण के लिए एक चतुर्भज $\mathrm{ABCD}$ पर विचार कीजिए, जिसके शीर्ष क्रमशः $\mathrm{A}(1,0), \mathrm{B}(3,2), \mathrm{C}(1,3)$, तथा $\mathrm{D}(-1,2)$ हैं।
अब, चतुर्भुज $\mathrm{ABCD}$ आव्यूह रूप में निम्नलिखित प्रकार से निरूपित किया जा सकता है:
अतः आव्यूहों का प्रयोग किसी समतल में स्थित ज्यामितीय आकृतियों के शीर्षों को निरूपित करने के लिए किया जा सकता है।
आइए अब हम कुछ उदाहरणों पर विचार करें।
उदाहरण 1 तीन फैक्ट्रियों I, II तथा III में पुरुष तथा महिला कर्मियों से संबंधित निम्नलिखित सूचना पर विचार कीजिए:
पुरुष कर्मी | महिला कर्मी | |
---|---|---|
I | 30 | 25 |
II | 25 | 31 |
III | 27 | 26 |
उपर्युक्त सूचना को एक $3 \times 2$ आव्यूह में निरूपित कीजिए। तीसरी पंक्ति और दूसरे स्तंभ वाली प्रविष्टि क्या प्रकट करती है?
हल प्रदत्त सूचना को $3 \times 2$ आव्यूह के रूप में निम्नलिखित प्रकार से निरूपित किया जा सकता है:
$$ A=\left[\begin{array}{ll} 30 & 25 \\ 25 & 31 \\ 27 & 26 \end{array}\right] $$
तीसरी पंक्ति और दूसरे स्तंभ की प्रविष्टि फैक्ट्री-III कारखाने में महिला कार्यकर्ताओं की संख्या प्रकट करती है।
उदाहरण 2 यदि किसी आव्यूह में 8 अवयव हैं, तो इसकी संभव कोटियाँ क्या हो सकती हैं?
हल हमें ज्ञात है कि, यदि किसी आव्यूह की कोटि $m \times n$ है तो इसमें $m n$ अवयव होते हैं। अतएव 8 अवयवों वाले किसी आव्यूह के सभी संभव कोटियाँ ज्ञात करने के लिए हम प्राकृत संख्याओं के उन सभी क्रमित युग्मों को ज्ञात करेंगे जिनका गुणनफल 8 है।
अतः सभी संभव क्रमित युग्म $(1,8),(8,1),(4,2),(2,4)$ हैं। अतएव संभव कोटियाँ $1 \times 8,8 \times 1,4 \times 2,2 \times 4$ हैं।
उदाहरण 3 एक ऐसे $3 \times 2$ आव्यूह की रचना कीजिए, जिसके अवयव $a _{i j}=\frac{1}{2}|i-3 j|$ द्वारा प्रदत्त हैं।
हल एक $3 \times 2$ आव्यूह, सामान्यतः इस प्रकार होता है: $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{ll}a _{11} & a _{12} \\ a _{21} & a _{22} \\ a _{31} & a _{32}\end{array}\right]$
अब, $\quad _{i j}=\frac{1}{2}|i-3 j|, i=1,2,3 \text { तथा } j=1,2$
इसलिए $\quad _{11}=\frac{1}{2}|1-3.1|=1 \quad a _{12}=\frac{1}{2}|1-3.2|=\frac{5}{2}$
$$ \begin{array}{ll} a _{21}=\frac{1}{2}|2-3.1|=\frac{1}{2} & a _{22}=\frac{1}{2}|2-3.2|=2 \\ \\ a _{31}=\frac{1}{2}|3-3.1|=0 & a _{32}=\frac{1}{2}|3-3.2|=\frac{3}{2} \end{array} $$
अतः अभीष्ट आव्यूह $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{cc}1 & \frac{5}{2} \\ \frac{1}{2} & 2 \\ 0 & \frac{3}{2}\end{array}\right]$ है।
3.3 आव्यूहों के प्रकार (Types of Matrices)
इस अनुच्छेद में हम विभिन्न प्रकार के आव्यूहों की परिचर्चा करेंगे।
(i) स्तंभ आव्यूह (Column matrix)
एक आव्यूह, स्तंभ आव्यूह कहलाता है, यदि उसमें केवल एक स्तंभ होता है। उदाहरण के
लिए $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{c}0 \\ \sqrt{3} \\ -1 \\ 1 / 2\end{array}\right], 4 \times 1$ कोटि का एक स्तंभ आव्यूह है। व्यापक रूप से, $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right] _{m \times 1}$
एक $m \times 1$ कोटि का स्तंभ आव्यूह है।
(ii) पंक्ति आव्यूह (Row matrix)
एक आव्यूह, पंक्ति आव्यूह कहलाता है, यदि उसमें केवल एक पंक्ति होती है।
उदाहरण के लिए $\mathrm{B}=\left[\begin{array}{llll}-\frac{1}{2} & \sqrt{5} & 2 & 3\end{array}\right] _{1 \times 4}, 1 \times 4$
कोटि का एक पंक्ति आव्यूह है। व्यापक रूप से, $\mathrm{B}=\left[b _{i j}\right] _{1 \times n}$ एक $1 \times n$ कोटि का पंक्ति आव्यूह है।
(iii) वर्ग आव्यूह (Square matrix)
एक आव्यूह जिसमें पंक्तियों की संख्या स्तंभों की संख्या के समान होती है, एक वर्ग आव्यूह कहलाता है। अत: एक $m \times n$ आव्यूह, वर्ग आव्यूह कहलाता है, यदि $m=n$ और उसे कोटि
’ $n$ ’ का वर्ग आव्यूह कहते हैं। उदाहरण के लिए $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{ccc}3 & -1 & 0 \\ \frac{3}{2} & 3 \sqrt{2} & 1 \\ 4 & 3 & -1\end{array}\right]$ एक 3 कोटि का वर्ग आव्यूह है।
व्यापक रूप से $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right] _{m \times m}$ एक $m$ कोटि का वर्ग आव्यूह है।
टिप्पणी यदि $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right]$ एक $n$ कोटि का वर्ग आव्यूह है, तो अवयवों (प्रविष्टियाँ) $a _{11}, a _{22}, \ldots, a _{n n}$ को आव्यूह $\mathrm{A}$ के विकर्ण के अवयव कहते हैं।
अतः यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{ccc}1 & -3 & 1 \\ 2 & 4 & -1 \\ 3 & 5 & 6\end{array}\right]$ है तो $\mathrm{A}$
के विकर्ण के अवयव $1,4,6$ हैं।
(iv) विकर्ण आव्यूह (Diagonal matrix)
एक वर्ग आव्यूह $\mathrm{B}=\left[b _{i j}\right] _{m \times m}$ विकर्ण आव्यूह कहलाता है, यदि विकर्ण के अतिरिक्त इसके अन्य सभी अवयव शून्य होते हैं अर्थात्, एक आव्यूह $\mathrm{B}=\left[b _{i j}\right] _{m \times m}$ विकर्ण आव्यूह कहलाता है, यदि $b _{i j}=0$, जब $i \neq j$ हो।
उदाहरणार्थ $\mathrm{A}=[4], \mathrm{B}=\left[\begin{array}{cc}-1 & 0 \\ 0 & 2\end{array}\right], \mathrm{C}=\left[\begin{array}{ccc}-1.1 & 0 & 0 \\ 0 & 2 & 0 \\ 0 & 0 & 3\end{array}\right]$, क्रमशः कोटि 1,2 तथा 3 के विकर्ण आव्यूह हैं।
(v) अदिश आव्यूह (Scalar matrix)
एक विकर्ण आव्यूह, अदिश आव्यूह कहलाता है, यदि इसके विकर्ण के अवयव समान होते हैं, अर्थात्, एक वर्ग आव्यूह $\mathrm{B}=\left[b _{i j}\right] _{n \times n}$ अदिश आव्यूह कहलाता है, यदि
$$ \begin{aligned} & b _{i j}=0, \quad \text { जब } i \neq j \\ & b _{i j}=k, \quad \text { जब } i=j, \text { जहाँ } k \text { कोई अचर है। } \end{aligned} $$
उदाहरणार्थ, $$ \mathrm{A}=[3], \quad \mathrm{B}=\left[\begin{array}{cc} -1 & 0 \\ 0 & -1 \end{array}\right], \quad \mathrm{C}=\left[\begin{array}{ccc} \sqrt{3} & 0 & 0 \\ 0 & \sqrt{3} & 0 \\ 0 & 0 & \sqrt{3} \end{array}\right] \text { क्रमश: } $$
कोटि 1,2 तथा 3 के अदिश आव्यूह हैं।
(vi) तत्समक आव्यूह (Identity matrix)
एक वर्ग आव्यूह, जिसके विकर्ण के सभी अवयव 1 होते हैं तथा शेष अन्य सभी अवयव शून्य होते हैं, तत्समक आव्यूह कहलाता है। दूसरे शब्दों में, वर्ग आव्यूह $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right] _{n \times n}$
एक तत्समक आव्यूह है, यदि $a _{i j}= \begin{cases}1 & \text { यदि } i=j \\ 0 & \text { यदि } i \neq j\end{cases}$
हम, $n$ कोटि के तत्समक आव्यूह को $\mathrm{I} _{n}$ द्वारा निरूपित करते हैं। जब संदर्भ से कोटि स्पष्ट होती है, तब इसे हम केवल I से प्रकट करते हैं।
उदाहरण के लिए [1], $\left[\begin{array}{ll}1 & 0 \\ 0 & 1\end{array}\right],\left[\begin{array}{lll}1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1\end{array}\right]$ क्रमशः कोटि 1,2 तथा 3 के तत्समक आव्यूह हैं।
ध्यान दीजिए कि यदि $k=1$ हो तो, एक अदिश आव्यूह, तत्समक आव्यूह होता है, परंतु प्रत्येक तत्समक आव्यूह स्पष्टतया एक अदिश आव्यूह होता है।
(vii) शून्य आव्यूह (Zero matrix)
एक आव्यूह, शून्य आव्यूह अथवा रिक्त आव्यूह कहलाता है, यदि इसके सभी अवयव शून्य होते हैं।
उदाहरणार्थ, [0], $\left[\begin{array}{ll}0 & 0 \\ 0 & 0\end{array}\right],\left[\begin{array}{lll}0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0\end{array}\right],[0,0]$ सभी शून्य आव्यूह हैं। हम शून्य आव्यूह को $\mathrm{O}$ द्वारा निरूपित करते हैं। इनकी कोटियाँ, संदर्भ द्वारा स्पष्ट होती हैं।
3.3.1 आव्यूहों की समानता (Equality of matrices)
परिभाषा 2 दो आव्यूह $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right]$ तथा $\mathrm{B}=\left[b _{i j}\right]$ समान कहलाते हैं, यदि
(i) वे समान कोटियों के होते हों, तथा
(ii) $\mathrm{A}$ का प्रत्येक अवयव, $\mathrm{B}$ के संगत अवयव के समान हो, अर्थात् $i$ तथा $j$ के सभी मानों के लिए $a _{i j}=b _{i j}$ हों
उदाहरण के लिए, $\left[\begin{array}{ll}2 & 3 \\ 0 & 1\end{array}\right]$ तथा $\left[\begin{array}{ll}2 & 3 \\ 0 & 1\end{array}\right]$ समान आव्यूह हैं किंतु $\left[\begin{array}{ll}3 & 2 \\ 0 & 1\end{array}\right]$ तथा $\left[\begin{array}{ll}2 & 3 \\ 0 & 1\end{array}\right]$ समान आव्यूह नहीं हैं। प्रतीकात्मक रूप में, यदि दो आव्यूह $\mathrm{A}$ तथा $\mathrm{B}$ समान हैं, तो हम इसे $\mathrm{A}=\mathrm{B}$ लिखते हैं।
यदि $\left[\begin{array}{ll}x & y \\ z & a \\ b & c\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}-1.5 & 0 \\ 2 & \sqrt{6} \\ 3 & 2\end{array}\right]$, तो $x=-1.5, y=0, z=2, a=\sqrt{6}, b=3, c=2$
उदाहरण 4 यदि $\left[\begin{array}{ccc}x+3 & z+4 & 2 y-7 \\ -6 & a-1 & 0 \\ b-3 & -21 & 0\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}0 & 6 & 3 y-2 \\ -6 & -3 & 2 c+2 \\ 2 b+4 & -21 & 0\end{array}\right]$
हो तो $a, b, c, x, y$ तथा $z$ के मान ज्ञात कीजिए।
हल चूँकि प्रदत्त आव्यूह समान हैं, इसलिए इनके संगत अवयव भी समान होंगे। संगत अवयवों की तुलना करने पर हमें निम्नलिखित परिणाम प्राप्त होता है:
$$ \begin{aligned} & x+3=0, \\ & z+4=6 \\ & 2 y-7=3 y-2 \\ & a-1=-3 \text {, } \\ & 0=2 c+2 \\ & b-3=2 b+4 \end{aligned} $$
इन्हें सरल करने पर हमें प्राप्त होता है कि
$$ a=-2, b=-7, c=-1, x=-3, y=-5, z=2 $$
उदाहरण 5 यदि $\left[\begin{array}{cc}2 a+b & a-2 b \\ 5 c-d & 4 c+3 d\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}4 & -3 \\ 11 & 24\end{array}\right]$ हो तो $a, b, c$, तथा $d$ के मान ज्ञात कीजिए।
$$ \begin{array}{rlrl} 2 a+b & =4 & 5 c-d & =11 \\ a-2 b & =-3 & 4 c+3 d & =24 \end{array} $$
हल दो आव्यूहों की समानता की परिभाषा द्वारा, संगत अवयवों को समान रखने पर हमें प्राप्त होता है कि
$$ \begin{bmatrix} 2 a+b & =4 & 5 c-d & =11 \\ a-2 b & =-3 & 4 c+3 d & =24 \end{bmatrix} $$
इन समीकरणों को सरल करने पर
$a=1, b=2, c=3$ तथा $d=4$ प्राप्त होता है।
प्रश्नावली 3.1
1. आव्यूह $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{cccc}2 & 5 & 19 & -7 \\ 35 & -2 & \frac{5}{2} & 12 \\ \sqrt{3} & 1 & -5 & 17\end{array}\right]$, के लिए ज्ञात कीजिए:
(i) आव्यूह की कोटि (ii) अवयवों की संख्या
(iii) अवयव $a _{13}, a _{21}, a _{33}, a _{24}, a _{23}$
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#missing2. यदि किसी आव्यूह में 24 अवयव हैं तो इसकी संभव कोटियाँ क्या हैं? यदि इसमें 13 अवयव हों तो कोटियाँ क्या होंगी?
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#missing3. यदि किसी आव्यूह में 18 अवयव हैं तो इसकी संभव कोटियाँ क्या हैं? यदि इसमें 5 अवयव हों तो क्या होगा?
Show Answer
#missing4. एक $2 \times 2$ आव्यूह $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right]$ की रचना कीजिए जिसके अवयव निम्नलिखित प्रकार से प्रदत्त हैं
(i) $a _{i j}=\frac{(i+j)^{2}}{2}$
(ii) $a _{i j}=\frac{i}{j}$
(iii) $a _{i j}=\frac{(i+2 j)^{2}}{2}$
Show Answer
#missing5. एक $3 \times 4$ आव्यूह की रचना कीजिए जिसके अवयव निम्नलिखित प्रकार से प्राप्त होते हैं:
(i) $a _{i j}=\frac{1}{2}|-3 i+j|$ (ii) $a _{i j}=2 i-j$
Show Answer
#missing6. निम्नलिखित समीकरणों से $x, y$ तथा $z$ के मान ज्ञात कीजिए:
(i) $\left[\begin{array}{ll}4 & 3 \\ x & 5\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ll}y & z \\ 1 & 5\end{array}\right]$
(ii) $\left[\begin{array}{cc}x+y & 2 \\ 5+z & x y\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ll}6 & 2 \\ 5 & 8\end{array}\right]$
(iii)$\left[\begin{array}{c}x+y+z \\ x+z \\ y+z\end{array}\right]=\left[\begin{array}{l}9 \\ 5 \\ 7\end{array}\right]$
Show Answer
#missing7. समीकरण $\left[\begin{array}{cc}a-b & 2 a+c \\ 2 a-b & 3 c+d\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}-1 & 5 \\ 0 & 13\end{array}\right]$
से $a, b, c$ तथा $d$ के मान ज्ञात कीजिए।
Show Answer
#missing8. $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right] _{m \times n}$ एक वर्ग आव्यूह है यदि
(A) $m<n$
(B) $m>n$
(C) $m=n$
(D) इनमें से कोई नहीं
Show Answer
#missing9. $x$ तथा $y$ के प्रदत्त किन मानों के लिए आव्यूहों के निम्नलिखित युग्म समान हैं? $\left[\begin{array}{cc}3 x+7 & 5 \\ y+1 & 2-3 x\end{array}\right],\left[\begin{array}{cc}0 & y-2 \\ 8 & 4\end{array}\right]$
(A) $x=\frac{-1}{3}, y=7$
(B) ज्ञात करना संभव नहीं है
(C) $y=7, x=\frac{-2}{3}$
(D) $x=\frac{-1}{3}, y=\frac{-2}{3}$.
Show Answer
#missing10. $3 \times 3$ कोटि के ऐसे आव्यूहों की कुल कितनी संख्या होगी जिनकी प्रत्येक प्रविष्टि 0 या 1 है?
(A) 27
(B) 18
(C) 81
(D) 512
Show Answer
#missing3.4 आव्यूहों पर संक्रियाएँ (Operations on Matrices)
इस अनुच्छेद में हम आव्यूहों पर कुछ संक्रियाओं को प्रस्तुत करेंगे जैसे आव्यूहों का योग, किसी आव्यूह का एक अदिश से गुणा, आव्यूहों का व्यवकलन तथा गुणा:
3.4.1 आव्यूहों का योग (Addition of matrices)
मान लीजिए कि फातिमा की स्थान $A$ तथा स्थान $B$ पर दो फैक्ट्रियाँ हैं। प्रत्येक फैक्ट्री में लड़कों तथा लड़कियों के लिए, खेल के जूते, तीन भिन्न-भिन्न मूल्य वर्गों, क्रमशः 1,2 तथा 3 के बनते हैं। प्रत्येक फैक्ट्री में बनने वाले जूतों की संख्या नीचे दिए आव्यूहों द्वारा निरूपित हैं: A पर फैक्ट्री
मान लीजिए कि फातिमा प्रत्येक मूल्य वर्ग में बनने वाले खेल के जूतों की कुल संख्या जानना चाहती हैं। अब कुल उत्पादन इस प्रकार है:
मूल्य वर्ग 1 : लड़कों के लिए $(80+90)$, लड़कियों के लिए $(60+50)$
मूल्य वर्ग 2 : लड़कों के लिए $(75+70)$, लड़कियों के लिए $(65+55)$
मूल्य वर्ग 3 : लड़कों के लिए $(90+75)$, लड़कियों के लिए $(85+75)$
आव्यूह के रूप में इसे इस प्रकार प्रकट कर सकते हैं
$\left[\begin{array}{ll}80+90 & 60+50 \\ 75+70 & 65+55 \\ 90+75 & 85+75\end{array}\right]$
यह नया आव्यूह, उपर्युक्त दो आव्यूहों का योगफल है। हम देखते हैं कि दो आव्यूहों का योगफल, प्रदत्त आव्यूहों के संगत अवयवों को जोड़ने से प्राप्त होने वाला आव्यूह होता है। इसके अतिरिक्त, योग के लिए दोनों आव्यूहों को समान कोटि का होना चाहिए।
इस प्रकार, यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{lll}a _{11} & a _{12} & a _{13} \\ a _{21} & a _{22} & a _{23}\end{array}\right]$ एक $2 \times 3$ आव्यूह है तथा $\mathrm{B}=\left[\begin{array}{lll}b _{11} & b _{12} & b _{13} \\ b _{21} & b _{22} & b _{23}\end{array}\right]$ एक अन्य
$2 \times 3$ आव्यूह है, तो हम $\mathrm{A}+\mathrm{B}=\left[\begin{array}{lll}a _{11}+b _{11} & a _{12}+b _{12} & a _{13}+b _{13} \\ a _{21}+b _{21} & a _{22}+b _{22} & a _{23}+b _{23}\end{array}\right]$ द्वारा परिभाषित करते हैं।
व्यापक रूप से, मान लीजिए कि $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right]$ तथा $\mathrm{B}=\left[b _{i j}\right]$ दो समान कोटि, $m \times n$ वाले आव्यूह हैं तो $\mathrm{A}$ तथा $\mathrm{B}$ दोनों आव्यूहों का योगफल, आव्यूह $\mathrm{C}=\left[c _{i j}\right] _{m \times n}$, द्वारा परिभाषित होता है, जहाँ $c _{i j}=a _{i j}+b _{i j}, i$ तथा $j$ के सभी संभव मानों को व्यक्त करता है।
उदाहरण $6 \mathrm{~A}=\left[\begin{array}{ccc}\sqrt{3} & 1 & -1 \\ 2 & 3 & 0\end{array}\right]$ तथा $\mathrm{B}=\left[\begin{array}{ccc}2 & \sqrt{5} & 1 \\ -2 & 3 & \frac{1}{2}\end{array}\right]$ है तो $\mathrm{A}+\mathrm{B}$ ज्ञात कीजिए।
हल क्योंकि $\mathrm{A}$ तथा $\mathrm{B}$ समान कोटि $2 \times 3$ वाले आव्यूह हैं, इसलिए $\mathrm{A}$ तथा $\mathrm{B}$ का योग परिभाषित है, और
$\mathrm{A}+\mathrm{B}=\left[\begin{array}{ccc}2+\sqrt{3} & 1+\sqrt{5} & 1-1 \\ 2-2 & 3+3 & 0+\frac{1}{2}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}2+\sqrt{3} & 1+\sqrt{5} & 0 \\ 0 & 6 & \frac{1}{2}\end{array}\right]$ द्वारा प्राप्त होता है।
टिप्पणी
1. हम इस बात पर बल देते हैं कि यदि $\mathrm{A}$ तथा $\mathrm{B}$ समान कोटि वाले आव्यूह नहीं हैं तो $\mathrm{A}+\mathrm{B}$ परिभाषित नहीं है। उदाहरणार्थ $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{ll}2 & 3 \\ 1 & 0\end{array}\right], \mathrm{B}=\left[\begin{array}{lll}1 & 2 & 3 \\ 1 & 0 & 1\end{array}\right]$, तो $\mathrm{A}+\mathrm{B}$ परिभाषित नहीं है।
2. हम देखते हैं कि आव्यूहों का योग, समान कोटि वाले आव्यूहों के समुच्चय में द्विआधारी संक्रिया का एक उदाहरण है।
3.4.2 एक आव्यूह का एक अदिश से गुणन (Multiplication of a matrix by a scalar)
अब मान लीजिए कि फ़ातिमा ने $\mathrm{A}$ पर स्थित फैक्ट्री में सभी मूल्य वर्ग के उत्पादन को दो गुना कर दिया है (संदर्भ 3.4.1)
$\mathrm{A}$ पर स्थित फैक्ट्री में उत्पादन की संख्या नीचे दिए आव्यूह में दिखलाई गई है।
$\mathrm{A}$ पर स्थित फैक्ट्री में उत्पादित नयी (बदली हुई) संख्या अग्रलिखित है:
इसे आव्यूह रूप में, $\left[\begin{array}{ll}160 & 120 \\ 150 & 130 \\ 180 & 170\end{array}\right]$ प्रकार से निरूपित कर सकते हैं। हम देखते हैं कि यह
नया आव्यूह पहले आव्यूह के प्रत्येक अवयव को 2 से गुणा करने पर प्राप्त होता है।
व्यापक रूप में हम, किसी आव्यूह के एक अदिश से गुणन को, निम्नलिखित प्रकार से परिभाषित करते हैं। यदि $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right] _{m \times n}$ एक आव्यूह है तथा $k$ एक अदिश है तो $k \mathrm{~A}$ एक ऐसा आव्यूह है जिसे $\mathrm{A}$ के प्रत्येक अवयव को अदिश $k$ से गुणा करके प्राप्त किया जाता है।
दूसरे शब्दों में, $k \mathrm{~A}=k\left[a _{i j}\right] _{m \times n}=\left[k\left(a _{i j}\right)\right] _{m \times n}$, अर्थात् $k \mathrm{~A}$ का $(i, j)$ वाँ अवयव, $i$ तथा $j$ के हर संभव मान के लिए, $k a _{i j}$ होता है।
उदाहरण के लिए, यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{ccc}3 & 1 & 1.5 \\ \sqrt{5} & 7 & -3 \\ 2 & 0 & 5\end{array}\right]$ है तो
$$ 3 \mathrm{~A}=3\left[\begin{array}{ccc} 3 & 1 & 1.5 \\ \sqrt{5} & 7 & -3 \\ 2 & 0 & 5 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc} 9 & 3 & 4.5 \\ 3 \sqrt{5} & 21 & -9 \\ 6 & 0 & 15 \end{array}\right] $$ आव्यूह का ऋण आव्यूह (Negative of a matrix) किसी आव्यूह $\mathrm{A}$ का ॠण आव्यूह -A से निरूपित होता है। हम $-\mathrm{A}$ को $-\mathrm{A}=(-1) \mathrm{A}$ द्वारा परिभाषित करते हैं।
उदाहरणार्थ, मान लीजिए कि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{cc}3 & 1 \\ -5 & x\end{array}\right]$, तो $-\mathrm{A}$ निम्नलिखित प्रकार से प्राप्त होता है $-\mathrm{A}=(-1) \mathrm{A}=(-1)\left[\begin{array}{cc}3 & 1 \\ -5 & x\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}-3 & -1 \\ 5 & -x\end{array}\right]$
आव्यूहों का अंतर (Difference of matrices) यदि $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right]$, तथा $\mathrm{B}=\left[b _{i j}\right]$ समान कोटि $m \times n$ वाले दो आव्यूह हैं तो इनका अंतर $\mathrm{A}-\mathrm{B}$, एक आव्यूह $\mathrm{D}=\left[d _{i j}\right]$ जहाँ $i$ तथा $j$ के समस्त
मानों के लिए $d _{i j}=a _{i j}-b _{i j}$ है, द्वारा परिभाषित होता है। दूसरे शब्दों में, $\mathrm{D}=\mathrm{A}-\mathrm{B}=\mathrm{A}+(-1) \mathrm{B}$, अर्थात् आव्यूह $\mathrm{A}$ तथा आव्यूह $-\mathrm{B}$ का योगफल।
उदाहरण 7 यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{lll}1 & 2 & 3 \\ 2 & 3 & 1\end{array}\right]$ तथा $\mathrm{B}=\left[\begin{array}{rrr}3 & -1 & 3 \\ -1 & 0 & 2\end{array}\right]$ हैं तो $2 \mathrm{~A}-\mathrm{B}$ ज्ञात कीजिए।
हल हम पाते हैं
$$ \begin{aligned} 2 \mathrm{~A}-\mathrm{B} & =2\left[\begin{array}{lll} 1 & 2 & 3 \\ 2 & 3 & 1 \end{array}\right]-\left[\begin{array}{ccc} 3 & -1 & 3 \\ -1 & 0 & 2 \end{array}\right] \\ & =\left[\begin{array}{lll} 2 & 4 & 6 \\ 4 & 6 & 2 \end{array}\right]+\left[\begin{array}{ccc} -3 & 1 & -3 \\ 1 & 0 & -2 \end{array}\right] \\ & =\left[\begin{array}{lll} 2-3 & 4+1 & 6-3 \\ 4+1 & 6+0 & 2-2 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc} -1 & 5 & 3 \\ 5 & 6 & 0 \end{array}\right] \end{aligned} $$
3.4.3 आव्यूहों के योग के गुणधर्म (Properties of matrix addition)
आव्यूहों के योग की संक्रिया निम्नलिखित गुणधर्मों (नियमों) को संतुष्ट करती है:
(i) क्रम-विनिमेय नियम (Commutative Law) यदि $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right], \mathrm{B}=\left[b _{i j}\right]$ समान कोटि $m \times n$, वाले आव्यूह हैं, तो $\mathrm{A}+\mathrm{B}=\mathrm{B}+\mathrm{A}$ होगा।
अब $$ \begin{aligned} \mathrm{A}+\mathrm{B} & =\left[a _{i j}\right]+\left[b _{i j}\right]=\left[a _{i j}+b _{i j}\right] \\ & \left.=\left[b _{i j}+a _{i j}\right] \text { (संख्याओं का योग क्रम-विनिमेय है। }\right) \\ & =\left(\left[b _{i j}\right]+\left[a _{i j}\right]\right)=\mathrm{B}+\mathrm{A} \end{aligned} $$
(ii) साहचर्य नियम (Associative Law) समान कोटि $m \times n$ वाले किन्हीं भी तीन आव्यूहों $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right], \mathrm{B}=\left[b _{i j}\right], \mathrm{C}=\left[c _{i j}\right]$ के लिए $(\mathrm{A}+\mathrm{B})+\mathrm{C}=\mathrm{A}+(\mathrm{B}+\mathrm{C})$
अब $$ \begin{aligned} (\mathrm{A}+\mathrm{B})+\mathrm{C} & =\left(\left[a _{i j}\right]+\left[b _{i j}\right]\right)+\left[c _{i j}\right] \\ & =\left[a _{i j}+b _{i j}\right]+\left[c _{i j}\right]=\left[\left(a _{i j}+b _{i j}\right)+c _{i j}\right] \\ & =\left[a _{i j}+\left(b _{i j}+c _{i j}\right)\right] \quad(\text { क्यों ?) } \\ & =\left[a _{i j}\right]+\left[\left(b _{i j}+c _{i j}\right)\right]=\left[a _{i j}\right]+\left(\left[b _{i j}\right]+\left[c _{i j}\right]\right)=\mathrm{A}+(\mathrm{B}+\mathrm{C}) \end{aligned} $$
(iii) योग के तत्समक का अस्तित्व (Existence of additive identity) मान लीजिए कि $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right]$ एक $m \times n$ आव्यूह है और $\mathrm{O}$ एक $m \times n$ शून्य आव्यूह है, तो $\mathrm{A}+\mathrm{O}=\mathrm{O}+\mathrm{A}=\mathrm{A}$ होता है। दूसरे शब्दों में, आव्यूहों के योग संक्रिया का तत्समक शून्य आव्यूह $\mathrm{O}$ है।
(iv) योग के प्रतिलोम का अस्तित्व (The existence of additive inverse) मान लीजिए कि $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right] _{m \times n}$ एक आव्यूह है, तो एक अन्य आव्यूह $-\mathrm{A}=\left[-a _{i j}\right] _{m \times n}$ इस प्रकार का है
कि $\mathrm{A}+(-\mathrm{A})=(-\mathrm{A})+\mathrm{A}=\mathrm{O}$, अतएव आव्यूह $-\mathrm{A}$, आव्यूह $\mathrm{A}$ का योग के अंतर्गत प्रतिलोम आव्यूह अथवा ऋण आव्यूह है।
3.4.4 एक आव्यूह के अदिश गुणन के गुणधर्म (Properties of scalar multiplication of
a matrix)यदि $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right]$ तथा $\mathrm{B}=\left[b _{i j}\right]$ समान कोटि $m \times n$, वाले दो आव्यूह हैं और $k$ तथा $l$ अदिश हैं, तो
(i) $k(\mathrm{~A}+\mathrm{B})=k \mathrm{~A}+k \mathrm{~B}$, (ii) $(k+l) \mathrm{A}=k \mathrm{~A}+l \mathrm{~A}$ अब, $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right] _{m \times n}, \mathrm{~B}=\left[b _{i j}\right] _{m \times n}$, और $k$ तथा $l$ अदिश हैं, तो
(iii) $k(\mathrm{~A}+\mathrm{B})=k\left(\left[a _{i j}\right]+\left[b _{i j}\right]\right)$
$$ \begin{aligned} & =k[a_{i j}+b_{i j}]=[k(a_{i j}+b_{i j})]=[(k a_{i j})+(k b_{i j})] \\ & =[k a_{i j}]+[k b_{i j}]=k[a_{i j}]+k[b_{i j}]=k A+k B \end{aligned} $$
(iv) ($(k+l) \mathrm{A}=(k+l)\left[a _{i j}\right]$
$$ =\left[(k+l) a _{i j}\right]=\left[k a _{i j}\right]+\left[l l-\left[a _{i j}\right]=k\left[a _{i j}\right]+l\left[a _{i j}\right]=k \mathrm{~A}+l \mathrm{~A} .\right. $$
उदाहरण 8 यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{cc}8 & 0 \\ 4 & -2 \\ 3 & 6\end{array}\right], \mathrm{B}=\left[\begin{array}{cc}2 & -2 \\ 4 & 2 \\ -5 & 1\end{array}\right]$
तथा $2 \mathrm{~A}+3 \mathrm{X}=5 \mathrm{~B}$ दिया हो तो आव्यूह $\mathrm{X}$ ज्ञात कीजिए।
हल दिया है $2 \mathrm{~A}+3 \mathrm{X}=5 \mathrm{~B}$
या $2 \mathrm{~A}+3 \mathrm{X}-2 \mathrm{~A}=5 \mathrm{~B}-2 \mathrm{~A}$
या $2 \mathrm{~A}-2 \mathrm{~A}+3 \mathrm{X}=5 \mathrm{~B}-2 \mathrm{~A}$ (आव्यूह योग क्रम-विनिमेय है)
या $\mathrm{O}+3 \mathrm{X}=5 \mathrm{~B}-2 \mathrm{~A}$ $(-2 \mathrm{~A}$, आव्यूह $2 \mathrm{~A}$ का योग प्रतिलोम है)
या $3 \mathrm{X}=5 \mathrm{~B}-2 \mathrm{~A}$ $(\mathrm{O}$, योग का तत्समक है)
या $ X=\frac{1}{3}(5 B-2 A) $
या $$ X=\frac{1}{3}\left(5\left[\begin{array}{cc} 2 & -2 \\ 4 & 2 \\ -5 & 1 \end{array}\right]-2\left[\begin{array}{cc} 8 & 0 \\ 4 & -2 \\ 3 & 6 \end{array}\right]\right)=\frac{1}{3}\left(\left[\begin{array}{cc} 10 & -10 \\ 20 & 10 \\ -25 & 5 \end{array}\right]+\left[\begin{array}{cc} -16 & 0 \\ -8 & 4 \\ -6 & -12 \end{array}\right]\right) $$
$$ =\frac{1}{3}\left[\begin{array}{cc} 10-16 & -10+0 \\ 20-8 & 10+4 \\ -25-6 & 5-12 \end{array}\right]=\frac{1}{3}\left[\begin{array}{cc} -6 & -10 \\ 12 & 14 \\ -31 & -7 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc} -2 & \frac{-10}{3} \\ 4 & \frac{14}{3} \\ \frac{-31}{3} & \frac{-7}{3} \end{array}\right] $$
उदाहरण 9 $\mathrm{X}$ तथा $\mathrm{Y}$, ज्ञात कीजिए, यदि $\mathrm{X}+\mathrm{Y}=\left[\begin{array}{ll}5 & 2 \\ 0 & 9\end{array}\right]$ तथा $\mathrm{X}-\mathrm{Y}=\left[\begin{array}{cc}3 & 6 \\ 0 & -1\end{array}\right]$ है।
हल यहाँ पर $(\mathrm{X}+\mathrm{Y})+(\mathrm{X}-\mathrm{Y})=\left[\begin{array}{cc}5 & 2 \\ 0 & 9\end{array}\right]+\left[\begin{array}{cc}3 & 6 \\ 0 & -1\end{array}\right]$
या $$ \begin{aligned} (X+X)+(Y-Y) & =\left[\begin{array}{ll} 8 & 8 \\ 0 & 8 \end{array}\right] \Rightarrow 2 X=\left[\begin{array}{ll} 8 & 8 \\ 0 & 8 \end{array}\right] \\ X & =\frac{1}{2}\left[\begin{array}{ll} 8 & 8 \\ 0 & 8 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{ll} 4 & 4 \\ 0 & 4 \end{array}\right] \end{aligned} $$
साथ ही $$ (X+Y)-(X-Y)=\left[\begin{array}{ll} 5 & 2 \\ 0 & 9 \end{array}\right]-\left[\begin{array}{rr} 3 & 6 \\ 0 & -1 \end{array}\right] $$
या $$ (X-X)+(Y+Y)=\left[\begin{array}{cc} 5-3 & 2-6 \\ 0 & 9+1 \end{array}\right] \Rightarrow 2 Y=\left[\begin{array}{cc} 2 & -4 \\ 0 & 10 \end{array}\right] $$
या $$ Y=\frac{1}{2}\left[\begin{array}{rr} 2 & -4 \\ 0 & 10 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{rr} 1 & -2 \\ 0 & 5 \end{array}\right] $$
उदाहरण 10 निम्नलिखित समीकरण से $x$ तथा $y$ के मानों को ज्ञात कीजिए:
$$ 2\left[\begin{array}{cc} x & 5 \\ 7 & y-3 \end{array}\right]+\left[\begin{array}{cc} 3 & -4 \\ 1 & 2 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc} 7 & 6 \\ 15 & 14 \end{array}\right] $$
हल दिया है
$$ 2\left[\begin{array}{cc} x & 5 \\ 7 & y-3 \end{array}\right]+\left[\begin{array}{cc} 3 & -4 \\ 1 & 2 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc} 7 & 6 \\ 15 & 14 \end{array}\right] \Rightarrow\left[\begin{array}{cc} 2 x & 10 \\ 14 & 2 y-6 \end{array}\right]+\left[\begin{array}{cc} 3 & -4 \\ 1 & 2 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc} 7 & 6 \\ 15 & 14 \end{array}\right] $$
$$\begin{aligned} & \text { या }\begin{bmatrix} 2 x+3 & 10-4 \\ 14+1 & 2 y-6+2 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 7 & 6 \\ 15 & 14 \end{bmatrix} \Rightarrow\begin{bmatrix} 2 x+3 & 6 \\ 15 & 2 y-4 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 7 & 6 \\ 15 & 14 \end{bmatrix} \\ & \text { या } \quad 2 x+3=7 \quad \text { तथा } \quad 2 y-4=14 \quad \text { ((क्यों?)) } \\ & \text { या } \quad 2 x=7-3 \quad \text { तथा } \quad 2 y=18 \\ & \text { या } x=\frac{4}{2} \quad \text { तथा } \quad y=\frac{18}{2} \\ & \text { अर्थात् } x=2 \quad \text { तथा } \quad y=9 \text {. } \end{aligned} $$
उदाहरण 11 दो किसान रामकिशन और गुरचरन सिंह केवल तीन प्रकार के चावल जैसे बासमती, परमल तथा नउरा की खेती करते हैं। दोनों किसानों द्वारा, सितंबर तथा अक्तूबर माह में, इस प्रकार के चावल की बिक्री (रुपयों में) को, निम्नलिखित $A$ त था $B$ आव्यूहों में व्यक्त किया गया है:
$$ \begin{aligned} & \text { सितंबर माह की बिक्री ( } \mathrm{Rs} \text { में) } \\ & \begin{array}{ll} \text { बासमती परमल नउरा } \end{array} \\ & \mathrm{A}=\left[\begin{array}{lll} 10,000 & 20,000 & 30,000 \\ 50,000 & 30,000 & 10,000 \end{array}\right] \begin{array}{l} \text { रामकिशन } \\ \text { गुरुचरण सिंह } \end{array} \\ & \text { अक्तूबर माह की बिक्री ( } \mathrm{Rs} \text { में) } \\ & \mathrm{A}-\mathrm{B}=\left[\begin{array}{ccc} \text { बासमती } & \text { परमल } & \text { नउरा } \\ 5000 & 10,000 & 24,000 \\ 30,000 & 20,000 & 0 \end{array}\right] \begin{array}{l} \text { रामकिशन } \\ \text { गुरुचरण सिंह } \end{array} \end{aligned} $$
(i) प्रत्येक किसान की प्रत्येक प्रकार के चावल की सितंबर तथा अक्तूबर की सम्मिलित बिक्री ज्ञात कीजिए।
(ii) सितंबर की अपेक्षा अक्तूबर में हुई बिक्री में कमी ज्ञात कीजिए।
(iii) यदि दोनों किसानों को कुल बिक्री पर $2 \%$ लाभ मिलता है, तो अक्तूबर में प्रत्येक प्रकार के चावल की बिक्री पर प्रत्येक किसान को मिलने वाला लाभ ज्ञात कीजिए।
हल
(i) प्रत्येक किसान की प्रत्येक प्रकार के चावल की सितंबर तथा अक्तूबर में प्रत्येक प्रकार के चावल की बिक्री अगले पृष्ठ पर दी गई है:
$$ \mathrm{A}+\mathrm{B}=\left[\begin{array}{ccc} \text { बासमती } & \text { परमल } & \text { नउरा } \\ 15,000 & 30,000 & 36,000 \\ 70,000 & 40,000 & 20,000 \end{array}\right] \begin{array}{l} \text { रामकिशन } \\ \text { गुरुचरण सिंह } \end{array} $$
(ii) सितंबर की अपेक्षा अक्तूबर में हुई बिक्री में कमी नीचे दी गई है, $$ \mathrm{A}-\mathrm{B}=\left[\begin{array}{ccc} \text { बासमती } & \text { परमल } & \text { नउरा } \\ 5000 & 10,000 & 24,000 \\ 30,000 & 20,000 & 0 \end{array}\right] \begin{array}{l} \text { रामकिशन } \\ \text { गुरुचरण सिंह } \end{array} $$
(iii) $\mathrm{B}$ का $2 \%=\frac{2}{100} \times \mathrm{B}=0.02 \times \mathrm{B}$
$$ =0.02\left[\begin{array}{ccc} \text { बासमती } & \text { परमल } & \text { नउरा } \\ 5000 & 10,000 & 6000 \\ 20,000 & 10,000 & 10,000 \end{array}\right] \begin{array}{l} \text { रामकिशन } \\ \text { गुरुचरण सिंह } \end{array} $$
$$ =\left[\begin{array}{ccc} \text { बासमती } & \text { परमल } & \text { नउरा } \\ 100 & 200 & 120 \\ 400 & 200 & 200 \end{array}\right] \begin{array}{l} \text { रामकिशन } \\ \text { गुरुचरण सिंह } \end{array} $$
अतः अक्तूबर माह में, रामकिशन, प्रत्येक प्रकार के चावल की बिक्री पर क्रमशः ₹ 100 , ₹ 200 , तथा ₹ 120 लाभ प्राप्त करता है और गुरचरन सिंह, प्रत्येक प्रकार के चावल की बिक्री पर क्रमश: ₹ 400 , ₹ 200 तथा ₹ 200 लाभ अर्जित करता है।
3.4.5 आव्यूहों का गुणन (Multiplication of matrices)
मान लीजिए कि मीरा और नदीम दो मित्र हैं। मीरा 2 कलम तथा 5 कहानी की पुस्तकें खरीदना चाहती हैं, जब कि नदीम को 8 कलम तथा 10 कहानी की पुस्तकों की आवश्यकता है। वे दोनों एक दुकान पर (कीमत) ज्ञात करने के लिए जाते हैं, जो निम्नलिखित प्रकार है:
$$ \text { कलम - प्रत्येक ₹ } 5 \text { , कहानी की पुस्तक -}\text { प्रत्येक ₹ 50 है। } $$
उन दोनों में से प्रत्येक को कितनी धनराशि खर्च करनी पड़ेगी? स्पष्टतया, मीरा को₹ $(5 \times 2+50 \times 5)$अर्थात्, ₹ 260 की आवश्यकता है, जबकि नदीम को ₹ $(8 \times 5+50 \times 10)$ अर्थात् ₹540 की आवश्यकता है। हम उपर्युक्त सूचना को आव्यूह निरूपण में इस प्रकार से प्रकट कर सकते हैं:
$ \begin{array}{ccc} \text { आवश्यकता } & \text{ प्रति नग दाम ( रुपयों में ) } & \text{ आवश्यक धनराशि (रुपयों में) } \\ \begin{bmatrix} 2 & 5 \\ 8 & 10 \end{bmatrix} & \begin{bmatrix} 5 \\ 50 \end{bmatrix} & \begin{bmatrix} 5 \times 2+5 \times 50 \\ 8 \times 5+10 \times 50 & \end{bmatrix}=\begin{bmatrix}260 \\ 540\end{bmatrix} \end{array} $
मान लीजिए कि उनके द्वारा किसी अन्य दुकान पर ज्ञात करने पर भाव निम्नलिखित प्रकार हैं:
$$ \text { कलम - प्रत्येक ₹ } 4 \text {, कहानी की पुस्तक - प्रत्येक ₹ } 40 $$
अब, मीरा तथा नदीम द्वारा खरीदारी करने के लिए आवश्यक धनराशि क्रमशः ₹ $\text{₹ } (4 \times 2+40 \times 5)=\text{₹} 208$ तथा $\text{₹ } (8 \times 4+10 \times 40)=\text{ ₹ } 432$ है।
पुनः उपर्युक्त सूचना को निम्नलिखित ढंग से निरूपित कर सकते हैं:
$ \begin{array}{ccc} \text { आवश्यकता } & \text{ प्रति नग दाम ( रुपयों में ) } & \text{ आवश्यक धनराशि (रुपयों में) } \\ \begin{bmatrix} 2 & 5 \\ 8 & 10 \end{bmatrix} & \begin{bmatrix} 4 \\ 40 \end{bmatrix} & \begin{bmatrix} 4 \times 2+40 \times 5 \\8 \times 4+10 \times 40 & \end{bmatrix}=\begin{bmatrix}208 \\ 432\end{bmatrix} \end{array} $
अब, उपर्युक्त दोनों दशाओं में प्राप्त सूचनाओं को एक साथ आव्यूह निरूपण द्वारा निम्नलिखित प्रकार से प्रकट कर सकते हैं:
$ \begin{array}{ccc} \text { आवश्यकता } & \text{ प्रति नग दाम ( रुपयों में ) } & \text{ आवश्यक धनराशि (रुपयों में) } \\ \begin{bmatrix} 2 & 5 \\ 8 & 10 \end{bmatrix} & \begin{bmatrix} 5 & 4 \\ 50 & 40 \end{bmatrix} & \begin{bmatrix} 5 \times 2+5 \times 50 & 4 \times 2+40 \times 40 & \end{bmatrix}= \begin{bmatrix} 260 & 208 \\ 540 & 432 \end{bmatrix} \end{array} $
उपर्युक्त विवरण आव्यूहों के गुणन का एक उदाहरण है। हम देखते हैं कि आव्यूहों $\mathrm{A}$ तथा $\mathrm{B}$ के गुणन के लिए, $\mathrm{A}$ में स्तंभों की संख्या $\mathrm{B}$ में पंक्तियों की संख्या के बराबर होनी चाहिए। इसके अतिरिक्त गुणनफल आव्यूह (Product matrix) के अवयवों को प्राप्त करने के लिए, हम $\mathrm{A}$ की पंक्तियों तथा $\mathrm{B}$ के स्तंभों को लेकर, अवयवों के क्रमानुसार (Element-wise) गुणन करते हैं और तदोपरांत इन गुणनफलों का योगफल ज्ञात करते हैं। औपचारिक रूप से, हम आव्यूहों के गुणन को निम्नलिखित तरह से परिभाषित करते हैं:
दो आव्यूहों $\mathrm{A}$ तथा $\mathrm{B}$ का गुणनफल परिभाषित होता है, यदि $\mathrm{A}$ में स्तंभों की संख्या, $\mathrm{B}$ में पंक्तियों की संख्या के समान होती है। मान लीजिए कि $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right]$ एक $m \times n$ कोटि का आव्यूह है और $\mathrm{B}=\left[b _{j k}\right]$ एक $n \times p$ कोटि का आव्यूह है। तब आव्यूहों $\mathrm{A}$ तथा $\mathrm{B}$ का गुणनफल एक $m \times p$ कोटि का आव्यूह $\mathrm{C}$ होता है। आव्यूह $\mathrm{C}$ का $(i, k)$ वाँ अवयव $c _{i k}$ प्राप्त करने के लिए हम $\mathrm{A}$ की $i$ वीं पंक्ति और $\mathrm{B}$ के $k$ वें स्तंभ को लेते है और फिर उनके अवयवों का क्रमानुसार गुणन करते हैं। तदोपरान्त इन सभी गुणनफलों का योगफल ज्ञात कर लेते हैं। दूसरे शब्दों में यदि, $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right] _{m \times n}, \mathrm{~B}=\left[b _{j k}\right] _{n \times p}$ है तो $\mathrm{A}$ की $i$ वीं पंक्ति $\left[a _{i 1} a _{i 2} \ldots a _{i n}\right]$
तथा $\mathrm{B}$ का $k$ वाँ स्तंभ $\left[\begin{array}{c}b _{1 k} \\ b _{2 k} \\ \vdots \\ b _{n k}\end{array}\right]$ हैं, तब $c _{i k}=a _{i 1} b _{1 k}+a _{i 2} b _{2 k}+a _{i 3} b _{3 k}+\ldots+a _{i n} b _{n k}=\sum _{j=1}^{n} a _{i j} b _{j k}$
आव्यूह $\mathrm{C}=\left[c _{i k}\right] _{m \times p}, \mathrm{~A}$ तथा $\mathrm{B}$ का गुणनफल है।
उदाहरण के लिए, यदि $\mathrm{C}=\left[\begin{array}{rrr}1 & -1 & 2 \\ 0 & 3 & 4\end{array}\right]$ तथा $\mathrm{D}=\left[\begin{array}{rr}2 & 7 \\ -1 & 1 \\ 5 & -4\end{array}\right]$ है तो गुणनफल $\mathrm{CD}$ परिभाषित है तथा $\mathrm{CD}=\left[\begin{array}{ccc}1 & -1 & 2 \\ 0 & 3 & 4\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}2 & 7 \\ -1 & 1 \\ 5 & -4\end{array}\right]$ एक $2 \times 2$ आव्यूह है जिसकी प्रत्येक प्रविष्टि $\mathrm{C}$ की किसी पंक्ति की प्रविष्टियों की $\mathrm{D}$ के किसी स्तंभ की संगत प्रविष्टियों के गुणनफलों के योगफल के बराबर होती है। इस उदाहरण में यह चारों परिकलन निम्नलिखित हैं,
उदहारण 12 यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{ll}6 & 9 \\ 2 & 3\end{array}\right]$ तथा $\mathrm{B}=\left[\begin{array}{lll}2 & 6 & 0 \\ 7 & 9 & 8\end{array}\right]$ है तो $\mathrm{AB}$ ज्ञात कीजिए।
हल आव्यूह $\mathrm{A}$ में 2 स्तंभ हैं जो आव्यूह $\mathrm{B}$ की पंक्तियों के समान हैं। अतएव $\mathrm{AB}$ परिभाषित है। अब
$$ \begin{aligned} A B & =\left[\begin{array}{lll} 6(2)+9(7) & 6(6)+9(9) & 6(0)+9(8) \\ 2(2)+3(7) & 2(6)+3(9) & 2(0)+3(8) \end{array}\right] \\ & =\left[\begin{array}{lll} 12+63 & 36+81 & 0+72 \\ 4+21 & 12+27 & 0+24 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc} 75 & 117 & 72 \\ 25 & 39 & 24 \end{array}\right] \end{aligned} $$
2 टिप्पणी यदि $\mathrm{AB}$ परिभाषित है तो यह आवश्यक नहीं है कि $\mathrm{BA}$ भी परिभाषित हो। उपर्युक्त उदाहरण में $\mathrm{AB}$ परिभाषित है परंतु $\mathrm{BA}$ परिभाषित नहीं है क्योंकि $\mathrm{B}$ में 3 स्तंभ हैं जबकि $\mathrm{A}$ में केवल 2 पंक्तियाँ ( 3 पंक्तियाँ नहीं) हैं। यदि $\mathrm{A}$ तथा $\mathrm{B}$ क्रमशः $m \times n$ तथा $k \times l$ कोटियों के आव्यूह हैं तो $\mathrm{AB}$ तथा $\mathrm{BA}$ दोनों ही परिभाषित हैं यदि और केवल यदि $n=k$ तथा $l=m$ हो। विशेष रूप से, यदि $A$ और $B$ दोनों ही समान कोटि के वर्ग आव्यूह हैं, तो $A B$ तथा $B A$ दोनों परिभाषित होते हैं।
आव्यूहों के गुणन की अक्रम-विनिमेयता (Non-Commutativity of multiplication of matrices)
अब हम एक उदाहरण के द्वारा देखेंगे कि, यदि $\mathrm{AB}$ तथा $\mathrm{BA}$ परिभाषित भी हों, तो यह आवश्यक नहीं है कि $\mathrm{AB}=\mathrm{BA}$ हो।
उदाहरण 13 यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{rrr}1 & -2 & 3 \\ -4 & 2 & 5\end{array}\right]$ और $\mathrm{B}=\left[\begin{array}{ll}2 & 3 \\ 4 & 5 \\ 2 & 1\end{array}\right]$, तो $\mathrm{AB}$ तथा $\mathrm{BA}$ ज्ञात कीजिए। दर्शाइए कि $\mathrm{AB} \neq \mathrm{BA}$
हल क्योंकि कि $\mathrm{A}$ एक $2 \times 3$ आव्यूह है और $\mathrm{B}$ एक $3 \times 2$ आव्यूह है, इसलिए $\mathrm{AB}$ तथा $\mathrm{BA}$ दोनों ही परिभाषित हैं तथा क्रमशः $2 \times 2$ तथा $3 \times 3$, कोटियों के आव्यूह हैं। नोट कीजिए कि
$$ \begin{aligned} & \mathrm{AB}=\left[\begin{array}{rrr} 1 & -2 & 3 \\ -4 & 2 & 5 \end{array}\right]\left[\begin{array}{ll} 2 & 3 \\ 4 & 5 \\ 2 & 1 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc} 2-8+6 & 3-10+3 \\ -8+8+10 & -12+10+5 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc} 0 & -4 \\ 10 & 3 \end{array}\right] \\ & \mathrm{BA}=\left[\begin{array}{ll} 2 & 3 \\ 4 & 5 \\ 2 & 1 \end{array}\right]\left[\begin{array}{ccc} 1 & -2 & 3 \\ -4 & 2 & 5 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc} 2-12 & -4+6 & 6+15 \\ 4-20 & -8+10 & 12+25 \\ 2-4 & -4+2 & 6+5 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc} -10 & 2 & 21 \\ -16 & 2 & 37 \\ -2 & -2 & 11 \end{array}\right] \end{aligned} $$
स्पष्टतया $\mathrm{AB} \neq \mathrm{BA}$.
उपर्युक्त उदाहरण में $\mathrm{AB}$ तथा $\mathrm{BA}$ भिन्न-भिन्न कोटियों के आव्यूह हैं और इसलिए $\mathrm{AB} \neq \mathrm{BA}$ है। परंतु कोई ऐसा सोच सकता है कि यदि $\mathrm{AB}$ तथा $\mathrm{BA}$ दोनों समान कोटि के होते तो संभवतः वे समान होंगे। किंतु ऐसा भी नहीं है। यहाँ हम एक उदाहरण यह दिखलाने के लिए दे रहे हैं कि यदि $\mathrm{AB}$ तथा $\mathrm{BA}$ समान कोटि के हों तो भी यह आवश्यक नहीं है कि वे समान हों।
उदाहरण 14 यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{rr}1 & 0 \\ 0 & -1\end{array}\right]$ तथा $\mathrm{B}=\left[\begin{array}{ll}0 & 1 \\ 1 & 0\end{array}\right]$ है तो $\mathrm{AB}=\left[\begin{array}{rr}0 & 1 \\ -1 & 0\end{array}\right]$
और $$ \mathrm{BA}=\left[\begin{array}{rr} 0 & -1 \\ 1 & 0 \end{array}\right] \text { है। स्पष्टतया } \mathrm{AB} \neq \mathrm{BA} \text { है। } $$
अतः आव्यूह गुणन क्रम-विनिमेय नहीं होता है।
टिप्पणी इसका तात्पर्य यह नहीं है कि $\mathrm{A}$ तथा $\mathrm{B}$ आव्यूहों के उन सभी युग्मों के लिए, जिनके लिए $\mathrm{AB}$ तथा $\mathrm{BA}$ परिभाषित है, $\mathrm{AB} \neq \mathrm{BA}$ होगा। उदाहरण के लिए
$$ \text { यदि } \mathrm{A}=\left[\begin{array}{ll} 1 & 0 \\ 0 & 2 \end{array}\right], \mathrm{B}=\left[\begin{array}{ll} 3 & 0 \\ 0 & 4 \end{array}\right] \text {, तो } \mathrm{AB}=\mathrm{BA}=\left[\begin{array}{ll} 3 & 0 \\ 0 & 8 \end{array}\right] $$
ध्यान दीजिए कि समान कोटि के विकर्ण आव्यूहों का गुणन क्रम-विनिमेय होता है।
दो शून्येतर आव्यूहों के गुणनफल के रूप में शून्य आव्यूहः (Zero matrix as the product of two non-zero matrices)
हमें ज्ञात है कि दो वास्तविक संख्याओं $a$ तथा $b$ के लिए, यदि $a b=0$ है तो या तो $a=0$ अथवा $b=0$ होता है। किंतु आव्यूहों के लिए यह अनिवार्यतः सत्य नहीं होता है। इस बात को हम एक उदाहरण द्वारा देखेंगे।
उदाहरण 15 यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{rr}0 & -1 \\ 0 & 2\end{array}\right]$ तथा $\mathrm{B}=\left[\begin{array}{ll}3 & 5 \\ 0 & 0\end{array}\right]$ है तो $\mathrm{AB}$ का मान ज्ञात कीजिए
हल यहाँ पर $\mathrm{AB}=\left[\begin{array}{rr}0 & -1 \\ 0 & 2\end{array}\right]\left[\begin{array}{ll}3 & 5 \\ 0 & 0\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ll}0 & 0 \\ 0 & 0\end{array}\right]$
अतः यदि दो आव्यूहों का गुणनफल एक शून्य आव्यूह है तो आवश्यक नहीं है कि उनमें से एक आव्यूह अनिवार्यतः शून्य आव्यूह हो।
3.4.6 आव्यूहों के गुणन के गुणधर्म (Properties of multiplication of matrices)
आव्यूहों के गुणन के गुणधर्मों का हम नीचे बिना उनकी उपपत्ति दिए उल्लेख कर रहे हैं:
- साहचर्य नियम: किन्हीं भी तीन आव्यूहों $\mathrm{A}, \mathrm{B}$ तथा $\mathrm{C}$ के लिए $(\mathrm{AB}) \mathrm{C}=\mathrm{A}(\mathrm{BC})$, जब कभी समीकरण के दोनों पक्ष परिभाषित होते हैं।
2. वितरण नियम : किन्हीं भी तीन आव्यूहों $\mathrm{A}, \mathrm{B}$ तथा $\mathrm{C}$ के लिए
(i) $\mathrm{A}(\mathrm{B}+\mathrm{C})=\mathrm{AB}+\mathrm{AC}$
(ii) $(\mathrm{A}+\mathrm{B}) \mathrm{C}=\mathrm{AC}+\mathrm{BC}$, जब भी समीकरण के दोनों पक्ष परिभाषित होते हैं।
3. गुणन के तत्समक का अस्तित्व : प्रत्येक वर्ग आव्यूह $\mathrm{A}$ के लिए समान कोटि के एक आव्यूह $\mathrm{I}$ का अस्तित्व इस प्रकार होता है, कि $\mathrm{IA}=\mathrm{AI}=\mathrm{A}$
अब हम उदाहरणों के द्वारा उपर्युक्त गुणधर्मां का सत्यापन करेंगे।
उदाहरण 16 यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{ccc}1 & 1 & -1 \\ 2 & 0 & 3 \\ 3 & -1 & 2\end{array}\right], \mathrm{B}=\left[\begin{array}{rr}1 & 3 \\ 0 & 2 \\ -1 & 4\end{array}\right]$ तथा $\mathrm{C}=\left[\begin{array}{cccc}1 & 2 & 3 & -4 \\ 2 & 0 & -2 & 1\end{array}\right]$ तो $\mathrm{A}(\mathrm{BC})$ तथा $(\mathrm{AB}) \mathrm{C}$ ज्ञात कीजिए और दिखलाइए कि $(\mathrm{AB}) \mathrm{C}=\mathrm{A}(\mathrm{BC})$ है।
हल यहाँ $\mathrm{AB}=\left[\begin{array}{rcr}1 & 1 & -1 \\ 2 & 0 & 3 \\ 3 & -1 & 2\end{array}\right]\left[\begin{array}{rr}1 & 3 \\ 0 & 2 \\ -1 & 4\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ll}1+0+1 & 3+2-4 \\ 2+0-3 & 6+0+12 \\ 3+0-2 & 9-2+8\end{array}\right]=\left[\begin{array}{rc}2 & 1 \\ -1 & 18 \\ 1 & 15\end{array}\right]$
$$ \begin{aligned} & (\mathrm{AB})(\mathrm{C})=\left[\begin{array}{rc} 2 & 1 \\ -1 & 18 \\ 1 & 15 \end{array}\right]\left[\begin{array}{rrrr} 1 & 2 & 3 & -4 \\ 2 & 0 & -2 & 1 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{rrrr} 2+2 & 4+0 & 6-2 & -8+1 \\ -1+36 & -2+0 & -3-36 & 4+18 \\ 1+30 & 2+0 & 3-30 & -4+15 \end{array}\right] \\ & =\left[\begin{array}{cccc} 4 & 4 & 4 & -7 \\ 35 & -2 & -39 & 22 \\ 31 & 2 & -27 & 11 \end{array}\right] \\ & \mathrm{BC}=\left[\begin{array}{rr} 1 & 3 \\ 0 & 2 \\ -1 & 4 \end{array}\right]\left[\begin{array}{rrrr} 1 & 2 & 3 & -4 \\ 2 & 0 & -2 & 1 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{rrrr} 1+6 & 2+0 & 3-6 & -4+3 \\ 0+4 & 0+0 & 0-4 & 0+2 \\ -1+8 & -2+0 & -3-8 & 4+4 \end{array}\right] \\ & =\left[\begin{array}{cccc} 7 & 2 & -3 & -1 \\ 4 & 0 & -4 & 2 \\ 7 & -2 & -11 & 8 \end{array}\right] \end{aligned} $$
$$ \text { अतएव } \begin{aligned} \mathrm{A}(\mathrm{BC}) & =\left[\begin{array}{rrr} 1 & 1 & -1 \\ 2 & 0 & 3 \\ 3 & -1 & 2 \end{array}\right]\left[\begin{array}{cccc} 7 & 2 & -3 & -1 \\ 4 & 0 & -4 & 2 \\ 7 & -2 & -11 & 8 \end{array}\right] \\ & =\left[\begin{array}{cccc} 7+4-7 & 2+0+2 & -3-4+11 & -1+2-8 \\ 14+0+21 & 4+0-6 & -6+0-33 & -2+0+24 \\ 21-4+14 & 6+0-4 & -9+4-22 & -3-2+16 \end{array}\right] \\ & =\left[\begin{array}{cccc} 4 & 4 & 4 & -7 \\ 35 & -2 & -39 & 22 \\ 31 & 2 & -27 & 11 \end{array}\right] \end{aligned} $$ स्पष्टतया, $\quad(\mathrm{AB}) \mathrm{C}=\mathrm{A}(\mathrm{BC})$
उदाहरण 17 यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{rrr}0 & 6 & 7 \\ -6 & 0 & 8 \\ 7 & -8 & 0\end{array}\right], \mathrm{B}=\left[\begin{array}{lll}0 & 1 & 1 \\ 1 & 0 & 2 \\ 1 & 2 & 0\end{array}\right], \mathrm{C}=\left[\begin{array}{r}2 \\ -2 \\ 3\end{array}\right]$
तो $\mathrm{AC}, \mathrm{BC}$ तथा $(\mathrm{A}+\mathrm{B}) \mathrm{C}$ का परिकलन कीजिए। यह भी सत्यापित कीजिए कि $(\mathrm{A}+\mathrm{B}) \mathrm{C}=\mathrm{AC}+\mathrm{BC}$
हल $\mathrm{A}+\mathrm{B}=\left[\begin{array}{rcc}0 & 7 & 8 \\ -5 & 0 & 10 \\ 8 & -6 & 0\end{array}\right]$
अतएव, $\quad(\mathrm{A}+\mathrm{B}) \mathrm{C}=\left[\begin{array}{rcc}0 & 7 & 8 \\ -5 & 0 & 10 \\ 8 & -6 & 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{r}2 \\ -2 \\ 3\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}0-14+24 \\ -10+0+30 \\ 16+12+0\end{array}\right]=\left[\begin{array}{l}10 \\ 20 \\ 28\end{array}\right]$
इसके अतिरिक्त $\mathrm{AC}=\left[\begin{array}{ccc}0 & 6 & 7 \\ -6 & 0 & 8 \\ 7 & -8 & 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}2 \\ -2 \\ 3\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}0-12+21 \\ -12+0+24 \\ 14+16+0\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}9 \\ 12 \\ 30\end{array}\right]$
और $$ \mathrm{BC}=\left[\begin{array}{lll} 0 & 1 & 1 \\ 1 & 0 & 2 \\ 1 & 2 & 0 \end{array}\right]\left[\begin{array}{r} 2 \\ -2 \\ 3 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{l} 0-2+3 \\ 2+0+6 \\ 2-4+0 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{c} 1 \\ 8 \\ -2 \end{array}\right] $$
इसलिए $\quad \mathrm{AC}+\mathrm{BC}=\left[\begin{array}{l}9 \\ 12 \\ 30\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}1 \\ 8 \\ -2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{l}10 \\ 20 \\ 28\end{array}\right]$
स्पष्टतया $ (A+B) C=A C+B C $
उदाहरण 18 यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{rrr}1 & 2 & 3 \\ 3 & -2 & 1 \\ 4 & 2 & 1\end{array}\right]$ है तो दर्शाइए कि $\mathrm{A}^{3}-23 \mathrm{~A}-40 \mathrm{I}=\mathrm{O}$
हल हम जानते हैं कि $\mathrm{A}^{2}=\mathrm{A} \cdot \mathrm{A}=\left[\begin{array}{rrr}1 & 2 & 3 \\ 3 & -2 & 1 \\ 4 & 2 & 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{ccc}1 & 2 & 3 \\ 3 & -2 & 1 \\ 4 & 2 & 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{lll}19 & 4 & 8 \\ 1 & 12 & 8 \\ 14 & 6 & 15\end{array}\right]$
इसलिए $\quad \mathrm{A}^{3}=\mathrm{AA}^{2}=\left[\begin{array}{ccc}1 & 2 & 3 \\ 3 & -2 & 1 \\ 4 & 2 & 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{lll}19 & 4 & 8 \\ 1 & 12 & 8 \\ 14 & 6 & 15\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}63 & 46 & 69 \\ 69 & -6 & 23 \\ 92 & 46 & 63\end{array}\right]$
अब $\mathrm{A}^{3}-23 \mathrm{~A}-40 \mathrm{I}=\left[\begin{array}{rrr}63 & 46 & 69 \\ 69 & -6 & 23 \\ 92 & 46 & 63\end{array}\right]-23\left[\begin{array}{rrr}1 & 2 & 3 \\ 3 & -2 & 1 \\ 4 & 2 & 1\end{array}\right]-40\left[\begin{array}{lll}1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1\end{array}\right]$ $$ \begin{aligned} & =\left[\begin{array}{ccc} 63 & 46 & 69 \\ 69 & -6 & 23 \\ 92 & 46 & 63 \end{array}\right]+\left[\begin{array}{ccc} -23 & -46 & -69 \\ -69 & 46 & -23 \\ -92 & -46 & -23 \end{array}\right]+\left[\begin{array}{ccc} -40 & 0 & 0 \\ 0 & -40 & 0 \\ 0 & 0 & -40 \end{array}\right] \\ & =\left[\begin{array}{ccc} 63-23-40 & 46-46+0 & 69-69+0 \\ 69-69+0 & -6+46-40 & 23-23+0 \\ 92-92+0 & 46-46+0 & 63-23-40 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{lll} 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{array}\right]=\mathrm{O} \end{aligned} $$
उदाहरण 19 किसी विधान सभा चुनाव के दौरान एक राजनैतिक दल ने अपने उम्मीदवार के प्रचार हेतु एक जन संपर्क फर्म को ठेके पर अनुबंद्धित किया। प्रचार हेतु तीन विधियों द्वारा संपर्क स्थापित करना निश्चित हुआ। ये हैं: टेलीफोन द्वारा, घर-घर जाकर तथा पर्चा वितरण द्वारा। प्रत्येक संपर्क का शुल्क (पैसों में) नीचे आव्यूह $\mathrm{A}$ में व्यक्त है,
$$ \begin{aligned} & \text { प्रति संपर्क मूल्य } \\ & \mathrm{A}=\left[\begin{array}{c} 40 \\ 100 \\ 50 \end{array}\right] \begin{array}{c} \text { टेलीफोन द्वारा } \\ \text { घर जाकर } \\ \text { पर्चा द्वारा } \end{array} \end{aligned} $$
$\mathrm{X}$ तथा $\mathrm{Y}$ दो शहरों में, प्रत्येक प्रकार के सम्पर्कों की संख्या आव्यूह
$$ \begin{aligned} & \text { टेलीफोन घर जाकर पर्चा द्वारा } \\ & \mathrm{B}=\left[\begin{array}{rrr} 1000 & 500 & 5000 \\ 3000 & 1000 & 10,000 \end{array}\right] \rightarrow \mathrm{X} \text { में व्यक्त है। } \mathrm{X} \text { तथा } \mathrm{Y} \text { शहरों में राजनैतिक दल द्वारा व्यय की } \end{aligned} $$ गई कुल धनराशि ज्ञात कीजिए।
हल यहाँ पर
$$ \begin{aligned} \mathrm{BA} & =\left[\begin{array}{c} 40,000+50,000+250,000 \\ 120,000+100,000+500,000 \end{array}\right] \rightarrow \mathrm{X} \\ & =\left[\begin{array}{l} 340,000 \\ 720,000 \end{array}\right] \rightarrow \mathrm{X} \end{aligned} $$
अतः दल द्वारा दोनों शहरों में व्यय की गई कुल धनराशि क्रमशः $3,40,000$ पैसे व $7,20,000$ पैसे अर्थात् Rs 3400 तथा Rs 7200 हैं।
प्रश्नावली 3.2
1. मान लीजिए कि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{ll}2 & 4 \\ 3 & 2\end{array}\right], \mathrm{B}=\left[\begin{array}{rr}1 & 3 \\ -2 & 5\end{array}\right], \mathrm{C}=\left[\begin{array}{rr}-2 & 5 \\ 3 & 4\end{array}\right]$,
तो निम्नलिखित ज्ञात कीजिए:
(i) $\mathrm{A}+\mathrm{B}$
(ii) $\mathrm{A}-\mathrm{B}$
(iii) $3 \mathrm{~A}-\mathrm{C}$
(iv) $\mathrm{AB}$
(v) BA
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#missing2. निम्नलिखित को परिकलित कीजिए:
(i) $\left[\begin{array}{rr}a & b \\ -b & a\end{array}\right]+\left[\begin{array}{ll}a & b \\ b & a\end{array}\right]$ (ii) $\left[\begin{array}{ll}a^{2}+b^{2} & b^{2}+c^{2} \\ a^{2}+c^{2} & a^{2}+b^{2}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{rr}2 a b & 2 b c \\ -2 a c & -2 a b\end{array}\right]$
(iii) $\left[\begin{array}{rrr}-1 & 4 & -6 \\ 8 & 5 & 16 \\ 2 & 8 & 5\end{array}\right]+\left[\begin{array}{ccc}12 & 7 & 6 \\ 8 & 0 & 5 \\ 3 & 2 & 4\end{array}\right]$ (iv) $\left[\begin{array}{ll}\cos ^{2} x & \sin ^{2} x \\ \sin ^{2} x & \cos ^{2} x\end{array}\right]+\left[\begin{array}{ll}\sin ^{2} x & \cos ^{2} x \\ \cos ^{2} x & \sin ^{2} x\end{array}\right]$
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#missing3. निदर्शित गुणनफल परिकलित कीजिए:
(i) $\left[\begin{array}{rr}a & b \\ -b & a\end{array}\right]\left[\begin{array}{rr}a & -b \\ b & a\end{array}\right]$ (ii) $\left[\begin{array}{l}1 \\ 2 \\ 3\end{array}\right]\left[\begin{array}{lll}2 & 3 & 4\end{array}\right] \quad$ (iii) $\left[\begin{array}{rr}1 & -2 \\ 2 & 3\end{array}\right]\left[\begin{array}{lll}1 & 2 & 3 \\ 2 & 3 & 1\end{array}\right]$
(iv) $\left[\begin{array}{lll}2 & 3 & 4 \\ 3 & 4 & 5 \\ 4 & 5 & 6\end{array}\right]\left[\begin{array}{rrr}1 & -3 & 5 \\ 0 & 2 & 4 \\ 3 & 0 & 5\end{array}\right] \quad$ (v) $\left[\begin{array}{rr}2 & 1 \\ 3 & 2 \\ -1 & 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{rrr}1 & 0 & 1 \\ -1 & 2 & 1\end{array}\right]$
(vi) $\left[\begin{array}{rrr}3 & -1 & 3 \\ -1 & 0 & 2\end{array}\right]\left[\begin{array}{rr}2 & -3 \\ 1 & 0 \\ 3 & 1\end{array}\right]$.
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#missing4. यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{rrr}1 & 2 & -3 \\ 5 & 0 & 2 \\ 1 & -1 & 1\end{array}\right], \mathrm{B}=\left[\begin{array}{rrr}3 & -1 & 2 \\ 4 & 2 & 5 \\ 2 & 0 & 3\end{array}\right]$ तथा $\mathrm{C}=\left[\begin{array}{rrr}4 & 1 & 2 \\ 0 & 3 & 2 \\ 1 & -2 & 3\end{array}\right]$, तो $(\mathrm{A}+\mathrm{B})$ तथा $(\mathrm{B}-\mathrm{C})$ परिकलित कीजिए। साथ ही सत्यापित कीजिए कि $\mathrm{A}+(\mathrm{B}-\mathrm{C})=(\mathrm{A}+\mathrm{B})-\mathrm{C}$.
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#missing5. यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{ccc}\frac{2}{3} & 1 & \frac{5}{3} \\ \\ \frac{1}{3} & \frac{2}{3} & \frac{4}{3} \\ \\ \frac{7}{3} & 2 & \frac{2}{3}\end{array}\right]$ तथा $\mathrm{B}=\left[\begin{array}{ccc}\frac{2}{5} & \frac{3}{5} & 1 \\ \\ \frac{1}{5} & \frac{2}{5} & \frac{4}{5} \\ \\ \frac{7}{5} & \frac{6}{5} & \frac{2}{5}\end{array}\right]$, तो $3 \mathrm{~A}-5 \mathrm{~B}$ परिकलित कीजिए।
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#missing6. सरल कीजिए, $\cos \theta\left[\begin{array}{rr}\cos \theta & \sin \theta \\ -\sin \theta & \cos \theta\end{array}\right]+\sin \theta\left[\begin{array}{rr}\sin \theta & -\cos \theta \\ \cos \theta & \sin \theta\end{array}\right]$
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#missing7. $X$ तथा $Y$ ज्ञात कीजिए यदि
(i) $\mathrm{X}+\mathrm{Y}=\left[\begin{array}{ll}7 & 0 \\ 2 & 5\end{array}\right]$ तथा $\mathrm{X} \quad \mathrm{Y}=\left[\begin{array}{ll}3 & 0 \\ 0 & 3\end{array}\right]$
(ii) $2 \mathrm{X}+3 \mathrm{Y}=\left[\begin{array}{ll}2 & 3 \\ 4 & 0\end{array}\right]$ तथा $3 \mathrm{X}+2 \mathrm{Y}=\left[\begin{array}{rr}2 & -2 \\ -1 & 5\end{array}\right]$
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#missing8. $\mathrm{X}$ तथा $\mathrm{Y}$ ज्ञात कीजिए यदि $\mathrm{Y}=\left[\begin{array}{ll}3 & 2 \\ 1 & 4\end{array}\right]$ तथा $2 \mathrm{X}+\mathrm{Y}=\left[\begin{array}{rr}1 & 0 \\ -3 & 2\end{array}\right]$
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#missing9. $x$ तथा $y$ ज्ञात कीजिए यदि $2\left[\begin{array}{ll}1 & 3 \\ 0 & x\end{array}\right]+\left[\begin{array}{ll}y & 0 \\ 1 & 2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ll}5 & 6 \\ 1 & 8\end{array}\right]$
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#missing10. प्रदत्त समीकरण को $x, y, z$ तथा $t$ के लिए हल कीजिए यदि $$ 2\left[\begin{array}{ll} x & z \\ y & t \end{array}\right]+3\left[\begin{array}{rr} 1 & -1 \\ 0 & 2 \end{array}\right]=3\left[\begin{array}{ll} 3 & 5 \\ 4 & 6 \end{array}\right] $$
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#missing11. यदि $x\left[\begin{array}{l}2 \\ 3\end{array}\right]+y\left[\begin{array}{c}-1 \\ 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{l}10 \\ 5\end{array}\right]$ है तो $x$ तथा $y$ के मान ज्ञात कीजिए।
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#missing12. यदि $3\left[\begin{array}{ll}x & y \\ z & w\end{array}\right]=\left[\begin{array}{rl}x & 6 \\ -1 & 2 w\end{array}\right]+\left[\begin{array}{cc}4 & x+y \\ z+w & 3\end{array}\right]$ है तो $x, y, z$ तथा $w$ के मानों को ज्ञात कीजिए।
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#missing13. यदि $\mathrm{F}(x)=\left[\begin{array}{ccc}\cos x & -\sin x & 0 \\ \sin x & \cos x & 0 \\ 0 & 0 & 1\end{array}\right]$ है तो सिद्ध कीजिए कि $\mathrm{F}(x) \mathrm{F}(y)=\mathrm{F}(x+y)$
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#missing14. दर्शाइए कि
$ \text { (i) }\left[\begin{array}{rr} 5 & -1 \\ 6 & 7 \end{array}\right]\left[\begin{array}{ll} 2 & 1 \\ 3 & 4 \end{array}\right] \neq\left[\begin{array}{ll} 2 & 1 \\ 3 & 4 \end{array}\right]\left[\begin{array}{cc} 5 & -1 \\ 6 & 7 \end{array}\right] $
(ii) $\left[\begin{array}{lll}1 & 2 & 3 \\ 0 & 1 & 0 \\ 1 & 1 & 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{rrr}-1 & 1 & 0 \\ 0 & -1 & 1 \\ 2 & 3 & 4\end{array}\right] \neq\left[\begin{array}{rrr}-1 & 1 & 0 \\ 0 & -1 & 1 \\ 2 & 3 & 4\end{array}\right]\left[\begin{array}{lll}1 & 2 & 3 \\ 0 & 1 & 0 \\ 1 & 1 & 0\end{array}\right]$
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#missing15. यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{rrr}2 & 0 & 1 \\ 2 & 1 & 3 \\ 1 & -1 & 0\end{array}\right]$ है तो $\mathrm{A}^{2}-5 \mathrm{~A}+6 \mathrm{I}$, का मान ज्ञात कीजिए।
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#missing16. यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{lll}1 & 0 & 2 \\ 0 & 2 & 1 \\ 2 & 0 & 3\end{array}\right]$ है तो सिद्ध कीजिए कि $\mathrm{A}^{3}-6 \mathrm{~A}^{2}+7 \mathrm{~A}+2 \mathrm{I}=0$
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#missing17. यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{ll}3 & -2 \\ 4 & -2\end{array}\right]$ तथा $\mathrm{I}=\left[\begin{array}{ll}1 & 0 \\ 0 & 1\end{array}\right]$ एवं $\mathrm{A}^{2}=k \mathrm{~A}-2 \mathrm{I}$ हो तो $k$ ज्ञात कीजिए।
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#missing18. यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{cc}0 & -\tan \frac{\alpha}{2} \\ \tan \frac{\alpha}{2} & 0\end{array}\right]$ तथा $\mathrm{I}$ कोटि 2 का एक तत्समक आव्यूह है। तो सिद्ध कीजिए कि $I+A=(I-A)\left[\begin{array}{rr}\cos \alpha & -\sin \alpha \\ \sin \alpha & \cos \alpha\end{array}\right]$
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#missing19. किसी व्यापार संघ के पास 30,000 रुपयों का कोष है जिसे दो भिन्न-भिन्न प्रकार के बांडों में निवेशित करना है। प्रथम बांड पर $5 \%$ वार्षिक तथा द्वितीय बांड पर $7 \%$ वार्षिक ब्याज प्राप्त होता है। आव्यूह गुणन के प्रयोग द्वारा यह निर्धारित कीजिए कि 30,000 रुपयों के कोष को दो प्रकार के बांडों में निवेश करने के लिए किस प्रकार बाँटें जिससे व्यापार संघ को प्राप्त कुल वार्षिक ब्याज (a) Rs 1800 हो। (b) Rs 2000 हो।
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#missing20. किसी स्कूल की पुस्तकों की दुकान में 10 दर्जन रसायन विज्ञान, 8 दर्जन भौतिक विज्ञान तथा 10 दर्जन अर्थशास्त्र की पुस्तकें हैं। इन पुस्तकों का विक्रय मूल्य क्रमशः Rs 80 , Rs 60 तथा Rs 40 प्रति पुस्तक है। आव्यूह बीजगणित के प्रयोग द्वारा ज्ञात कीजिए कि सभी पुस्तकों को बेचने से दुकान को कुल कितनी धनराशि प्राप्त होगी।
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#missing21. मान लीजिए कि $\mathrm{X}, \mathrm{Y}, \mathrm{Z}, \mathrm{W}$ तथा $\mathrm{P}$ क्रमश: $2 \times n, 3 \times k, 2 \times p, n \times 3$ तथा $p \times k$, कोटियों के आव्यूह हैं। नीचे दिए प्रश्न संख्या 21 तथा 22 में सही उत्तर चुनिए।$\mathrm{PY}+\mathrm{WY}$ के परिभाषित होने के लिए $n, k$ तथा $p$ पर क्या प्रतिबंध होगा? (A) $k=3, p=n$ (B) $k$ स्वेच्छ है , $p=2$ (C) $p$ स्वेच्छ है, $k=3$ (D) $k=2, p=3$
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#missing22. यदि $n=p$, तो आव्यूह $7 \mathrm{X}-5 \mathrm{Z}$ की कोटि है।
(A) $p \times 2$
(B) $2 \times n$
(C) $n \times 3$
(D) $p \times n$
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#missing3.5. आव्यूह का परिवर्त (Transpose of a Matrix)
इस अनुच्छेद में हम किसी आव्यूह के परिवर्त तथा कुछ विशेष प्रकार के आव्यूहों, जैसे सममित आव्यूह (Symmetric Matrix) तथा विषम सममित आव्यूह (Skew Symmetric Matrix) के बारे में जानेंगे।
परिभाषा 3 यदि $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right]$ एक $m \times n$ कोटि का आव्यूह है तो $\mathrm{A}$ की पंक्तियों तथा स्तंभों का परस्पर विनिमय (Interchange) करने से प्राप्त होने वाला आव्यूह A का परिवर्त (Transpose) कहलाता है। आव्यूह $\mathrm{A}$ के परिवर्त को $\mathrm{A}^{\prime}\left(\right.$ या $\mathrm{A}^{\mathrm{T}}$ ) से निरूपित करते हैं। दूसरे शब्दों में, यदि
$$ \begin{aligned} & \mathrm{A}=\left[a _{i j}\right] _{m \times n} \text {, तो } \mathrm{A}^{\prime}=\left[a _{j i}\right] _{n \times m} \text { होगा। उदाहरणार्थ, यदि } \\ & \mathrm{A}=\left[\begin{array}{cr} 3 & 5 \\ \sqrt{3} & 1 \\ 0 & \frac{-1}{5} \end{array}\right] _{3 \times 2} \text { हो तो } \mathrm{A}^{\prime}=\left[\begin{array}{ccc} 3 & \sqrt{3} & 0 \\ 5 & 1 & \frac{-1}{5} \end{array}\right] _{2 \times 3} \text { होगा। } \end{aligned} $$
आव्यूहों के परिवर्त के गुणधर्म (Properties of transpose of matrices)
अब हम किसी आव्यूह के परिवर्त आव्यूह के निम्नलिखित गुणधर्मों को बिना उपपत्ति दिए व्यक्त करते हैं। इनका सत्यापन उपयुक्त उदाहरणों द्वारा किया जा सकता हैं। उपयुक्त कोटि के किन्हीं आव्यूहों $A$ तथा $B$ के लिए (i) $\left(\mathrm{A}^{\prime}\right)^{\prime}=\mathrm{A}$ (ii) $(k \mathrm{~A})^{\prime}=k \mathrm{~A}^{\prime}$ (जहाँ $k$ कोई अचर है।) (iii) $(\mathrm{A}+\mathrm{B})^{\prime}=\mathrm{A}^{\prime}+\mathrm{B}^{\prime}$ (iv) $(\mathrm{AB})^{\prime}=\mathrm{B}^{\prime} \mathrm{A}^{\prime}$
उदाहरण 20 यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{lll}3 & \sqrt{3} & 2 \\ 4 & 2 & 0\end{array}\right]$ तथा $\mathrm{B}=\left[\begin{array}{lrl}2 & -1 & 2 \\ 1 & 2 & 4\end{array}\right]$ तो निम्नलिखित को सत्यापित कीजिए: (i) $\left(\mathrm{A}^{\prime}\right)^{\prime}=\mathrm{A}$ (ii) $(\mathrm{A}+\mathrm{B})^{\prime}=\mathrm{A}^{\prime}+\mathrm{B}^{\prime}$
(iii) $(k \mathrm{~B})^{\prime}=k \mathrm{~B}^{\prime}$, जहाँ $k$ कोई अचर है।
हल (i) यहाँ
$$ A=\left[\begin{array}{lll} 3 & \sqrt{3} & 2 \\ 4 & 2 & 0 \end{array}\right] \Rightarrow A^{\prime}=\left[\begin{array}{cc} 3 & 4 \\ \sqrt{3} & 2 \\ 2 & 0 \end{array}\right] \Rightarrow\left(A^{\prime}\right)^{\prime}=\left[\begin{array}{lll} 3 & \sqrt{3} & 2 \\ 4 & 2 & 0 \end{array}\right]=A $$
अतः $\quad\left(\mathrm{A}^{\prime}\right)^{\prime}=\mathrm{A}$
(ii) यहाँ
$$ A=\left[\begin{array}{lll} 3 & \sqrt{3} & 2 \\ 4 & 2 & 0 \end{array}\right], B=\left[\begin{array}{rrr} 2 & -1 & 2 \\ 1 & 2 & 4 \end{array}\right] \Rightarrow A+B=\left[\begin{array}{rrr} 5 & \sqrt{3}-1 & 4 \\ 5 & 4 & 4 \end{array}\right] $$
अतएव $\quad(A+B)^{\prime}=\begin{bmatrix}5 & 5 \\ \sqrt{3}-1 & 4 \\ 4 & 4\end{bmatrix}$
अब $\quad A^{\prime}=\begin{bmatrix}3 & 4 \\ \sqrt{3} & 2 \\ 2 & 0\end{bmatrix}, B^{\prime}=\begin{bmatrix}2 & 1 \\ -1 & 2 \\ 2 & 4\end{bmatrix}$,
अतएव $\quad A^{\prime}+B^{\prime}=\begin{bmatrix}5 & 5 \\ \sqrt{3}-1 & 4 \\ 4 & 4\end{bmatrix}$
अतः $\quad(A+B)^{\prime}=A^{\prime}+B^{\prime}$ $$ (\mathrm{A}+\mathrm{B})^{\prime}=\mathrm{A}^{\prime}+\mathrm{B}^{\prime} $$
(iii) यहाँ तब
$$ \begin{aligned} & k \mathrm{~B}=k\left[\begin{array}{rrr} 2 & -1 & 2 \\ 1 & 2 & 4 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{lll} 2 k & -k & 2 k \\ k & 2 k & 4 k \end{array}\right] \\ &(k \mathrm{~B})^{\prime}=\left[\begin{array}{rr} 2 k & k \\ -k & 2 k \\ 2 k & 4 k \end{array}\right]=k\left[\begin{array}{rr} 2 & 1 \\ -1 & 2 \\ 2 & 4 \end{array}\right]=k \mathrm{~B}^{\prime} \end{aligned} $$
अत: $$ (k \mathrm{~B})^{\prime}=k \mathrm{~B}^{\prime} $$
उदाहरण 21 यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{r}-2 \\ 4 \\ 5\end{array}\right], \mathrm{B}=\left[\begin{array}{lll}1 & 3 & -6\end{array}\right]$ है तो सत्यापित कीजिए $(\mathrm{AB})^{\prime}=\mathrm{B}^{\prime} \mathrm{A}^{\prime}$ है।
हल यहाँ
$$ \mathrm{A}=\left[\begin{array}{r} -2 \\ 4 \\ 5 \end{array}\right], \mathrm{B}=\left[\begin{array}{lll} 1 & 3 & -6 \end{array}\right] $$
इसलिए $$ \mathrm{AB}=\left[\begin{array}{c} -2 \\ 4 \\ 5 \end{array}\right]\left[\begin{array}{lll} 1 & 3 & -6 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc} -2 & -6 & 12 \\ 4 & 12 & -24 \\ 5 & 15 & -30 \end{array}\right] $$
अब $$ \mathrm{A}^{\prime}=\left[\begin{array}{lll} -2 & 4 & 5 \end{array}\right], \mathrm{B}^{\prime}=\left[\begin{array}{r} 1 \\ 3 \\ -6 \end{array}\right] $$
इसलिए $\quad \mathrm{B}^{\prime} \mathrm{A}^{\prime}=\left[\begin{array}{r}1 \\ 3 \\ -6\end{array}\right]\left[\begin{array}{lll}-2 & 4 & 5\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}-2 & 4 & 5 \\ -6 & 12 & 15 \\ 12 & -24 & -30\end{array}\right]=(\mathrm{AB})^{\prime}$ स्पष्टतया $ (\mathrm{AB})^{\prime}=\mathrm{B}^{\prime} \mathrm{A}^{\prime} $
3.6 सममित तथा विषम सममित आव्यूह (Symmetric and Skew Symmetric Matrices)
परिभाषा 4 एक वर्ग आव्यूह $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right]$ सममित कहलाता है यदि $\mathrm{A}^{\prime}=\mathrm{A}$ अर्थात् $i$ व $j$ के हर संभव मानों के लिए $\left[a _{i j}\right]=\left[a _{j i}\right]$ हो।
उदाहरण के लिए, $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{ccr}\sqrt{3} & 2 & 3 \\ 2 & -1.5 & -1 \\ 3 & -1 & 1\end{array}\right]$ एक सममित आव्यूह है, क्योंकि $\mathrm{A}^{\prime}=\mathrm{A}$
परिभाषा 5 एक वर्ग आव्यूह $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right]$ विषम सममित आव्यूह कहलाता है, यदि $\mathrm{A}^{\prime}=-\mathrm{A}$, अर्थात् $i$ तथा $j$ के हर संभव मानों के लिए $a _{j i}=-a _{i j}$ हो। अब, यदि हम $i=j$ रखें, तो $a _{i i}=-a _{i i}$ होगा। अतः $2 a _{i i}=0$ या $a _{i i}=0$ समस्त $i$ के लिए।
इसका अर्थ यह हुआ कि किसी विषम सममित आव्यूह के विकर्ण के सभी अवयव शून्य होते हैं।
उदाहरणार्थ आव्यूह $\mathrm{B}=\left[\begin{array}{ccc}0 & e & f \\ -e & 0 & g \\ -f & -g & 0\end{array}\right]$ एक विषम सममित आव्यूह है, क्योंकि $\mathrm{B}^{\prime}=-\mathrm{B}$ है।
अब, हम सममित तथा विषम सममित आव्यूहों के कुछ गुणधर्मों को सिद्ध करेंगे।
प्रमेय 1 वास्तविक अवयवों वाले किसी वर्ग आव्यूह $\mathrm{A}$ के लिए $\mathrm{A}+\mathrm{A}^{\prime}$ एक सममित आव्यूह तथा $\mathrm{A}-\mathrm{A}^{\prime}$ एक विषम सममित आव्यूह होते हैं।
उपपत्ति मान लीजिए कि $\mathrm{B}=\mathrm{A}+\mathrm{A}^{\prime}$ तब
$$ \begin{aligned} \mathrm{B}^{\prime} & =\left(\mathrm{A}+\mathrm{A}^{\prime}\right)^{\prime} \\ & =\mathrm{A}^{\prime}+\left(\mathrm{A}^{\prime}\right)^{\prime}(\text { क्योंकि } \mathrm{A}+\mathrm{B})^{\prime}=\left(\mathrm{A}^{\prime}+\mathrm{B}^{\prime}\right) \\ & =\mathrm{A}^{\prime}+\mathrm{A}\left(\text { क्योंकि }\left(\mathrm{A}^{\prime}\right)^{\prime}=\mathrm{A}\right) \\ & =\mathrm{A}+\mathrm{A}^{\prime} \quad(\text { क्योंकि } \mathrm{A}+\mathrm{B}=\mathrm{B}+\mathrm{A}) \\ & =\mathrm{B} \end{aligned} $$
इसलिए $\mathrm{B}=\mathrm{A}+\mathrm{A}^{\prime}$ एक सममित आव्यूह है।
अब मान लीजिए कि $$ \mathrm{C}=\mathrm{A}-\mathrm{A}^{\prime} $$
$$ \begin{aligned} \mathrm{C}^{\prime} & \left.=\left(\mathrm{A}-\mathrm{A}^{\prime}\right)^{\prime}=\mathrm{A}^{\prime}-\left(\mathrm{A}^{\prime}\right)^{\prime} \quad \text { (क्यो? }\right) \\ & =\mathrm{A}^{\prime}-\mathrm{A} \quad \text { (क्यों?) } \\ & =-\left(\mathrm{A}-\mathrm{A}^{\prime}\right)=-\mathrm{C} \end{aligned} $$
अत: $\mathrm{C}=\mathrm{A}-\mathrm{A}^{\prime}$ एक विषम सममित आव्यूह है।
प्रमेय 2 किसी वर्ग आव्यूह को एक सममित तथा एक विषम सममित आव्यूहों के योगफल के रूप में व्यक्त किया जा सकता है।
उपपत्ति मान लीजिए कि $\mathrm{A}$ एक वर्ग आव्यूह है। हम लिख सकते हैं कि
$$ \mathrm{A}=\frac{1}{2}\left(\mathrm{~A}+\mathrm{A}^{\prime}\right)+\frac{1}{2}\left(\mathrm{~A}-\mathrm{A}^{\prime}\right) $$
प्रमेय 1 द्वारा हमें ज्ञात है कि $\left(\mathrm{A}+\mathrm{A}^{\prime}\right)$ एक सममित आव्यूह तथा $\left(\mathrm{A}-\mathrm{A}^{\prime}\right)$ एक विषम सममित आव्यूह है। क्योंकि किसी भी आव्यूह $\mathrm{A}$ के लिए $(k \mathrm{~A})^{\prime}=k \mathrm{~A}^{\prime}$ होता है। इससे निष्कर्ष निकलता है कि $\frac{1}{2}\left(\mathrm{~A}+\mathrm{A}^{\prime}\right)$ सममित आव्यूह तथा $\frac{1}{2}\left(\mathrm{~A}-\mathrm{A}^{\prime}\right)$ विषम सममित आव्यूह है। अतः किसी वर्ग आव्यूह को एक सममित तथा एक विषम सममित आव्यूहों के योगफल के रूप में व्यक्त किया जा सकता है।
उदाहरण 22 आव्यूह $\mathrm{B}=\left[\begin{array}{rrr}2 & -2 & -4 \\ -1 & 3 & 4 \\ 1 & -2 & -3\end{array}\right]$ को एक सममित आव्यूह तथा एक विषम सममित आव्यूह के योगफल के रूप में व्यक्त कीजिए।
हल यहाँ
$\mathrm{B}^{\prime}=\left[\begin{array}{rrr}2 & -1 & 1 \\ -2 & 3 & -2 \\ -4 & 4 & -3\end{array}\right]$
मान लीजिए कि $$ P=\frac{1}{2}(B+B^{\prime})=\frac{1}{2}\begin{bmatrix} 4 & -3 & -3 \\ -3 & 6 & 2 \\ -3 & 2 & -6 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 2 & \frac{-3}{2} & \frac{-3}{2} \\ \frac{-3}{2} & 3 & 1 \\ \frac{-3}{2} & 1 & -3 \end{bmatrix} $$
अब $ P^{\prime}=\begin{bmatrix} 2 & \frac{-3}{2} & \frac{-3}{2} \\ \frac{-3}{2} & 3 & 1 \\ \frac{-3}{2} & 1 & -3 \end{bmatrix}=P $
अत: $\mathrm{P}=\frac{1}{2}\left(\mathrm{~B}+\mathrm{B}^{\prime}\right)$ एक सममित आव्यूह है।
साथ ही मान लीजिए $\mathrm{Q}=\frac{1}{2}\left(\mathrm{~B}-\mathrm{B}^{\prime}\right)=\frac{1}{2}\left[\begin{array}{rrr}0 & -1 & -5 \\ 1 & 0 & 6 \\ 5 & -6 & 0\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}0 & \frac{-1}{2} & \frac{-5}{2} \\ \frac{1}{2} & 0 & 3 \\ \frac{5}{2} & -3 & 0\end{array}\right]$ है।
तब $$ \mathrm{Q}^{\prime}=\left[\begin{array}{ccc} 0 & \frac{1}{2} & \frac{5}{3} \\ \frac{-1}{2} & 0 & -3 \\ \frac{-5}{2} & 3 & 0 \end{array}\right]=-\mathrm{Q} $$
अत: $$ \mathrm{Q}=\frac{1}{2}\left(\mathrm{~B}-\mathrm{B}^{\prime}\right) \text { एक विषम सममित आव्यूह है। } $$
अब $$ \mathrm{P}+\mathrm{Q}=\left[\begin{array}{ccc} 2 & \frac{-3}{2} & \frac{-3}{2} \\ \frac{-3}{2} & 3 & 1 \\ \frac{-3}{2} & 1 & -3 \end{array}\right]+\left[\begin{array}{ccc} 0 & \frac{-1}{2} & \frac{-5}{2} \\ \frac{1}{2} & 0 & 3 \\ \frac{5}{2} & -3 & 0 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{rrr} 2 & -2 & -4 \\ -1 & 3 & 4 \\ 1 & -2 & -3 \end{array}\right]=\mathrm{B} $$
अतः आव्यूह $\mathrm{B}$ एक सममित आव्यूह तथा एक विषम सममित आव्यूह के योगफल के रूप में व्यक्त किया गया।
प्रश्नावली 3.3
1. निम्नलिखित आव्यूहों में से प्रत्येक का परिवर्त ज्ञात कीजिए:
(i) $\left[\begin{array}{c}5 \\ \frac{1}{2} \\ -1\end{array}\right]$
(ii) $\left[\begin{array}{rr}1 & -1 \\ 2 & 3\end{array}\right]$
(iii) $\left[\begin{array}{rrr}-1 & 5 & 6 \\ \sqrt{3} & 5 & 6 \\ 2 & 3 & -1\end{array}\right]$
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#missing2. यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{rrr}-1 & 2 & 3 \\ 5 & 7 & 9 \\ -2 & 1 & 1\end{array}\right]$ तथा $\mathrm{B}=\left[\begin{array}{rrr}-4 & 1 & -5 \\ 1 & 2 & 0 \\ 1 & 3 & 1\end{array}\right]$ हैं तो सत्यापित कीजिए कि (i) $(\mathrm{A}+\mathrm{B})^{\prime}=\mathrm{A}^{\prime}+\mathrm{B}^{\prime}$ (ii) $(\mathrm{A}-\mathrm{B})^{\prime}=\mathrm{A}^{\prime}-\mathrm{B}^{\prime}$
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#missing3. यदि $\mathrm{A}^{\prime}=\left[\begin{array}{rr}3 & 4 \\ -1 & 2 \\ 0 & 1\end{array}\right]$ तथा $\mathrm{B}=\left[\begin{array}{rrr}-1 & 2 & 1 \\ 1 & 2 & 3\end{array}\right]$ हैं तो सत्यापित कीजिए कि (i) $(\mathrm{A}+\mathrm{B})^{\prime}=\mathrm{A}^{\prime}+\mathrm{B}^{\prime}$ (ii) $(\mathrm{A}-\mathrm{B})^{\prime}=\mathrm{A}^{\prime}-\mathrm{B}^{\prime}$
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#missing4. यदि $\mathrm{A}^{\prime}=\left[\begin{array}{cc}-2 & 3 \\ 1 & 2\end{array}\right]$ तथा $\mathrm{B}=\left[\begin{array}{rr}-1 & 0 \\ 1 & 2\end{array}\right]$ हैं तो $(\mathrm{A}+2 \mathrm{~B})^{\prime}$ ज्ञात कीजिए।
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#missing5. $\mathrm{A}$ तथा $\mathrm{B}$ आव्यूहों के लिए सत्यापित कीजिए कि $(\mathrm{AB})^{\prime}=\mathrm{B}^{\prime} \mathrm{A}^{\prime}$, जहाँ (i) $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{r}1 \\ -4 \\ 3\end{array}\right], \mathrm{B}=\left[\begin{array}{lll}-1 & 2 & 1\end{array}\right]$ (ii) $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{l}0 \\ 1 \\ 2\end{array}\right], \mathrm{B}=\left[\begin{array}{lll}1 & 5 & 7\end{array}\right]$
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#missing6. (i) यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{cc}\cos \alpha & \sin \alpha \\ -\sin \alpha & \cos \alpha\end{array}\right]$ हो तो सत्यापित कीजिए कि $\mathrm{A}^{\prime} \mathrm{A}=\mathrm{I}$
(ii) यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{cc}\sin \alpha & \cos \alpha \\ -\cos \alpha & \sin \alpha\end{array}\right]$ हो तो सत्यापित कीजिए कि $\mathrm{A}^{\prime} \mathrm{A}=\mathrm{I}$
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#missing7. (i) सिद्ध कीजिए कि आव्यूह $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{rrr}1 & -1 & 5 \\ -1 & 2 & 1 \\ 5 & 1 & 3\end{array}\right]$ एक सममित आव्यूह है।
(ii) सिद्ध कीजिए कि आव्यूह $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{rrr}0 & 1 & -1 \\ -1 & 0 & 1 \\ 1 & -1 & 0\end{array}\right]$ एक विषम सममित आव्यूह है।
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#missing8. आव्यूह $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{ll}1 & 5 \\ 6 & 7\end{array}\right]$ के लिए सत्यापित कीजिए कि
(i) $\left(\mathrm{A}+\mathrm{A}^{\prime}\right)$ एक सममित आव्यूह है।
(ii) $\left(\mathrm{A}-\mathrm{A}^{\prime}\right)$ एक विषम सममित आव्यूह है।
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#missing9. यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{rrr}0 & a & b \\ -a & 0 & c \\ -b & -c & 0\end{array}\right]$ तो $\frac{1}{2}\left(\mathrm{~A}+\mathrm{A}^{\prime}\right)$ तथा $\frac{1}{2}\left(\mathrm{~A}-\mathrm{A}^{\prime}\right)$ ज्ञात कीजिए।
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#missing10. निम्नलिखित आव्यूहों को एक सममित आव्यूह तथा एक विषम सममित आव्यूह के योगफल के रूप में व्यक्त कीजिए: (i) $\left[\begin{array}{rr}3 & 5 \\ 1 & -1\end{array}\right]$ (ii) $\left[\begin{array}{rrr}6 & -2 & 2 \\ -2 & 3 & -1 \\ 2 & -1 & 3\end{array}\right]$ (iii) $\left[\begin{array}{rrr}3 & 3 & -1 \\ -2 & -2 & 1 \\ -4 & -5 & 2\end{array}\right]$ (iv) $\left[\begin{array}{rr}1 & 5 \\ -1 & 2\end{array}\right]$
प्रश्न संख्या 11 तथा 12 में सही उत्तर चुनिए:
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#missing11. यदि $A$ तथा $B$ समान कोटि के सममित आव्यूह हैं तो $A B-B A$ एक
(A) विषम सममित आव्यूह है
(B) सममित आव्यूह है
(C) शून्य आव्यूह है
(D) तत्समक आव्यूह है
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#missing12. यदि $\mathrm{A}=\left[\begin{array}{rr}\cos \alpha & -\sin \alpha \\ \sin \alpha & \cos \alpha\end{array}\right]$ तथा $\mathrm{A}+\mathrm{A}^{\prime}=\mathrm{I}$, तो $\alpha$ का मान है (A) $\frac{\pi}{6}$ (B) $\frac{\pi}{3}$ (C) $\pi$ (D) $\frac{3 \pi}{2}$
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#missing3.7 व्युत्क्रमणीय आव्यूह (Invertible Matrices)
परिभाषा 6 यदि $\mathrm{A}$, कोटि $m$, का, एक वर्ग आव्यूह है और यदि एक अन्य वर्ग आव्यूह का अस्तित्व इस प्रकार है, कि $\mathrm{AB}=\mathrm{BA}=\mathrm{I}$, तो $\mathrm{B}$ को आव्यूह $\mathrm{A}$ का व्युत्क्रम आव्यूह कहते हैं और इसे $\mathrm{A}^{-1}$ द्वारा निरूपित करते हैं। ऐसी दशा में आव्यूह $\mathrm{A}$ व्युत्क्रमणीय कहलाता है।
उदाहरणार्थ, मान लीजिए कि $$ A=\left[\begin{array}{ll} 2 & 3 \\ 1 & 2 \end{array}\right] \text { तथा } B=\left[\begin{array}{rr} 2 & -3 \\ -1 & 2 \end{array}\right] \text { दो आव्यूह हैं। } $$
अब $$ \begin{aligned} \mathrm{AB} & =\left[\begin{array}{ll} 2 & 3 \\ 1 & 2 \end{array}\right]\left[\begin{array}{rr} 2 & -3 \\ -1 & 2 \end{array}\right] \\ & =\left[\begin{array}{ll} 4-3 & -6+6 \\ 2-2 & -3+4 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{ll} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{array}\right]=\mathrm{I} \end{aligned} $$
साथ ही $\mathrm{BA}=\left[\begin{array}{ll}1 & 0 \\ 0 & 1\end{array}\right]=\mathrm{I}$ है। अत: $\mathrm{B}$ आव्यूह, $\mathrm{A}$ का व्युत्क्रम है। दूसरे शब्दों में, $\mathrm{B}=\mathrm{A}^{-1}$ तथा $\mathrm{A}$ आव्यूह $\mathrm{B}$, का व्युत्क्रम है, अर्थात् $\mathrm{A}=\mathrm{B}^{-1}$
टिप्पणी
1. किसी आयताकार (Rectangular) आव्यूह का व्युत्क्रम आव्यूह नहीं होता है, क्योंकि गुणनफल $\mathrm{AB}$ तथा $\mathrm{BA}$ के परिभाषित होने और समान होने के लिए, यह अनिवार्य है कि $\mathrm{A}$ तथा $\mathrm{B}$ समान कोटि के वर्ग आव्यूह हों।
2. यदि $\mathrm{B}$, आव्यूह $\mathrm{A}$ का व्युत्क्रम है, तो $\mathrm{A}$, आव्यूह $\mathrm{B}$ का व्युत्क्रम होता है।
प्रमेय 3 [व्युत्क्रम आव्यूह की अद्वितीयता (Uniqueness of inverse)] किसी वर्ग आव्यूह का व्युत्क्रम आव्यूह, यदि उसका अस्तित्व है तो अद्वितीय होता है। उपपत्ति मान लीजिए कि $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right]$ कोटि $m$ का, एक वर्ग आव्यूह है। यदि संभव हो, तो मान लीजिए $\mathrm{B}$ तथा $\mathrm{C}$ आव्यूह $\mathrm{A}$ के दो व्युत्क्रम आव्यूह हैं। अब हम दिखाएँगें कि $\mathrm{B}=\mathrm{C}$ है।
क्योंकि आव्यूह $\mathrm{A}$ का व्युत्क्रम $\mathrm{B}$ है $$ AB=BA=I $$
क्योंकि आव्यूह $\mathrm{A}$ का व्युत्क्रम $\mathrm{C}$ भी है अत: $$ AC=CA=I $$
अब $$ B=BI=B(AC)=(BA) C=IC=C $$
प्रमेय 4 यदि $A$ तथा $B$ समान कोटि के व्युत्क्रमणीय आव्यूह हों तो $(A B)^{-1}=B^{-1} A^{-1}$ उपपत्ति एक व्युत्क्रमणीय आव्यूह की परिभाषा से
या (AB) $(\mathrm{AB})^{-1}=1$
या $\mathrm{A}^{-1}(\mathrm{AB})(\mathrm{AB})^{-1}=\mathrm{A}^{-1} \mathrm{I} \quad\left(\mathrm{A}^{-1}\right.$ का दोनों पक्षों से पूर्वगुणन करने पर)
या $\left(A^{-1} \mathrm{~A}\right) \mathrm{B}(\mathrm{AB})^{-1}=\mathrm{A}^{-1}\left(\mathrm{~A}^{-1} \mathrm{I}=\mathrm{A}^{-1}\right.$, तथा आव्यूह गुणन साहचर्य होता है)
या IB $(A B)^{-1}=A^{-1}$
या $\mathrm{B}(\mathrm{AB})^{-1}=\mathrm{A}^{-1}$
या $B^{-1} B(A B)^{-1}=B^{-1} A^{-1}$
या $$ \text { I }(A B)^{-1}=B^{-1} A^{-1} $$
अतः $ (A B)^{-1}=B^{-1} A^{-1} $
प्रश्नावली 3.4
1. आव्यूह $A$ तथा $B$ एक दूसरे के व्युत्क्रम होंगे केवल यदि
(A) $\mathrm{AB}=\mathrm{BA}$ (B) $\mathrm{AB}=\mathrm{BA}=0$
(C) $\mathrm{AB}=0, \mathrm{BA}=\mathrm{I}$ (D) $\mathrm{AB}=\mathrm{BA}=\mathrm{I}$
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#missingविविध उदाहरण
उदाहरण 23 यदि $A=\begin{bmatrix}\cos \theta & \sin \theta \\ -\sin \theta & \cos \theta\end{bmatrix}$ फिर उसे सिद्ध करो $A^{n}=\begin{bmatrix}\cos n \theta & \sin n \theta \\ -\sin n \theta & \cos n \theta\end{bmatrix}, n \in \mathbf{N}$.
समाधान हम गणितीय आगमन के सिद्धांत का उपयोग करके परिणाम सिद्ध करेंगे।
हमारे पास है $$\begin{aligned} & P(n): \text { अगर } A=\begin{bmatrix} \cos \theta & \sin \theta \\ -\sin \theta & \cos \theta \end{bmatrix} \text {, तब } A^{n}=\begin{bmatrix} \cos n \theta & \sin n \theta \\ -\sin n \theta & \cos n \theta \end{bmatrix}, n \in \mathbf{N} \\ & P(1): A=\begin{bmatrix} \cos \theta & \sin \theta \\ -\sin \theta & \cos \theta \end{bmatrix} \text {, so } A^{1}=\begin{bmatrix} \cos \theta & \sin \theta \\ -\sin \theta & \cos \theta \end{bmatrix} \end{aligned} $$
इसलिए, $\quad$ परिणाम सत्य है के लिए $n=1$.
परिणाम को सत्य होने दें $n=k$. So
$$ P(k): A=\begin{bmatrix} \cos \theta & \sin \theta \\ -\sin \theta & \cos \theta \end{bmatrix} \text {, then } A^{k}=\begin{bmatrix} \cos k \theta & \sin k \theta \\ -\sin k \theta & \cos k \theta \end{bmatrix} $$
अब, हम साबित करते हैं कि परिणाम $n=k+1$ के लिए मान्य है
अब $$\begin{aligned} A^{k+1} & =A \cdot A^{k}=\begin{bmatrix} \cos \theta & \sin \theta \\ -\sin \theta & \cos \theta \end{bmatrix}\begin{bmatrix} \cos k \theta & \sin k \theta \\ -\sin k \theta & \cos k \theta \end{bmatrix} \\ & =\begin{bmatrix} \cos \theta \cos k \theta-\sin \theta \sin k \theta & \cos \theta \sin k \theta+\sin \theta \cos k \theta \\ -\sin \theta \cos k \theta+\cos \theta \sin k \theta & -\sin \theta \sin k \theta+\cos \theta \cos k \theta \end{bmatrix} \\ & =\begin{bmatrix} \cos (\theta+k \theta) & \sin (\theta+k \theta) \\ -\sin (\theta+k \theta) & \cos (\theta+k \theta) \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} \cos (k+1) \theta & \sin (k+1) \theta \\ -\sin (k+1) \theta & \cos (k+1) \theta \end{bmatrix} \end{aligned} $$
इसलिए, परिणाम $n=k+1$ के लिए सत्य है। इस प्रकार गणितीय प्रेरण के सिद्धांत से, हमारे पास $A^{n}=\begin{bmatrix}\cos n \theta & \sin n \theta \\ -\sin n \theta & \cos n \theta\end{bmatrix}$, सभी प्राकृतिक संख्याओं के लिए मान्य है।
उदाहरण 24 यदि $A$ और $B$ एक ही क्रम के सममित आव्यूह हैं, तो दिखाएँ कि $A B$ सममित है यदि और केवल यदि $A$ और $B$ आवागमन करते हैं, तो वह $AB=BA$ है .
समाधान चूँकि A और B दोनों सममित आव्यूह हैं, इसलिए $A^{\prime}=A$ और $B^{\prime}=B$.
मान लीजिए $\quad AB$ सममित है, तो $(AB)^{\ prime}=AB$
लेकिन $$\begin{aligned} (AB)^{\prime} & =B^{\prime} A^{\prime}=BA(\text { क्यों? }) \\ BA & =AB \end{aligned} $$
इसलिए इसके विपरीत, यदि $AB=BA$, तो हम दिखाएंगे कि $AB$ सममित है।
अब $$\begin{aligned} (AB)^{\prime} & =B^{\prime} A^{\prime} \\ & =B A(\text { जैसा } A \text { और } B \text { सममित हैं }) \\ & =AB \end{aligned} $$
अतः $AB$ सममित है।
उदाहरण 25 मान लीजिए $A=\begin{bmatrix}2 & -1 \\ 3 & 4\end{bmatrix}, B=\begin{bmatrix}5 & 2 \\ 7 & 4\end{bmatrix}, C=\begin{bmatrix}2 & 5 \\ 3 & 8\end{bmatrix}$. एक मैट्रिक्स $D$ खोजें जैसे कि $CD-AB=O$।
समाधान चूँकि A, B, C सभी क्रम 2 के वर्ग आव्यूह हैं, और CD - AB अच्छी तरह से परिभाषित है, $D$ को क्रम 2 का एक वर्ग आव्यूह होना चाहिए।
होने देना $$\begin{aligned} & D=\begin{bmatrix} a & b \\ c & d \end{bmatrix} . \text { तब } CD-AB=0 \text { देता है } \\ & {\begin{bmatrix} 2 & 5 \\ 3 & 8 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} a & b \\ c & d \end{bmatrix}-\begin{bmatrix} 2 & -1 \\ 3 & 4 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} 5 & 2 \\ 7 & 4 \end{bmatrix}=O} \\ & {\begin{bmatrix} 2 a+5 c & 2 b+5 d \\ 3 a+8 c & 3 b+8 d \end{bmatrix}-\begin{bmatrix} 3 & 0 \\ 43 & 22 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 0 & 0 \\ 0 & 0 \end{bmatrix}} \\ & {\begin{bmatrix} 2 a+5 c-3 & 2 b+5 d \\ 3 a+8 c-43 & 3 b+8 d-22 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 0 & 0 \\ 0 & 0 \end{bmatrix}} \end{aligned} $$
या आव्यूहों की समानता से, हमें प्राप्त होता है
$$\begin{bmatrix} 2 a+5 c-3=0 \\ 3 a+8 c-43=0 \\ 2 b+5 d=0 \\ 3 b+8 d-22=0 \end{bmatrix} $$
इसलिए $$ D=\begin{bmatrix} a & b \\ c & d \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} -191 & -110 \\ 77 & 44 \end{bmatrix} $$
अध्याय 3 पर विविध अभ्यास
1. यदि $A$ और $B$ सममित आव्यूह हैं, तो सिद्ध करें कि $AB-BA$ एक तिरछा सममित आव्यूह है।
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समाधान
यह दिया गया है कि $A$ और $B$ सममित आव्यूह हैं। इसलिए, हमारे पास है:
$$ \begin{equation*} A^{\prime}=A \text{ और } B^{\prime}=B \tag{1} \end{equation*} $$
अब, $(A B-B A)^{\prime}=(A B)^{\prime}-(B A)^{\prime}$
$[(A-B)^{\prime}=A^{\prime}-B^{\prime}]$
$=B^{\prime} A^{\prime}-A^{\prime} B^{\prime}$
$[(A B)^{\prime}=B^{\prime} A^{\prime}]$
$=B A-A B$
[Using (1)]
$=-(A B-B A)$
$\इसलिए(A B-B A)^{\prime}=-(A B-B A)$
इस प्रकार, $(A B-B A)$ एक तिरछा-सममित मैट्रिक्स है.
2. दिखाएँ कि मैट्रिक्स $B^{\prime} A B$ सममित या तिरछा सममित है, क्योंकि $A$ सममित या तिरछा सममित है।
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समाधान
हम मानते हैं कि $A$ एक सममित मैट्रिक्स है, तो $A^{\ prime}=A$
विचार करना
$ \begin{matrix} (B^{\prime} A B)^{\prime} & ={B^{\prime}(A B)}^{\prime} & \\ & =(A B)^{\prime}(B^{\prime})^{\prime} & {[(A B)^{\prime}=B^{\prime} A^{\prime}]} \\ & =B^{\prime} A^{\prime}(B) & {[(B^{\prime})^{\prime}=B]} \\ & =B^{\prime}(A^{\prime} B) & \\ & =B^{\prime}(A B) & \end{matrix} $
इस प्रकार, यदि $A$ एक सममित मैट्रिक्स है, तो $B^{\ prime} A B$ एक सममित मैट्रिक्स है।
अब, हम मानते हैं कि $A$ एक तिरछा-सममित मैट्रिक्स है।
फिर, $A^{\ prime}=-A$
विचार करना
$ \begin{aligned} & (B^{\prime} A B)^{\prime}=[B^{\prime}(A B)]^{\prime}=(A B)^{\prime}(B^{\prime})^{\prime} \\ & =(B^{\prime} A^{\prime}) B=B^{\prime}(-A) B \\ & =-B^{\prime} A B \\ & \therefore(B^{\prime} A B)^{\prime}=-B^{\prime} A B \end{aligned} $
इस प्रकार, यदि $A$ एक तिरछा-सममित मैट्रिक्स है, तो $B^{\ prime} A B$ एक तिरछा-सममित मैट्रिक्स है।
इसलिए, यदि $A$ एक सममित या तिरछा-सममित मैट्रिक्स है, तो $B^{\ prime} A B$ तदनुसार एक सममित या तिरछा-सममित मैट्रिक्स है।
3. यदि मैट्रिक्स $x, y, z$ if the matrix $A=\begin{bmatrix}0 & 2 y & z \\ x & y & -z \\ x & -y & z\end{bmatrix}$ समीकरण $A^{\prime} A=I$ को संतुष्ट करते हैं।
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समाधान
दिया गया,
$A=\begin{bmatrix}0 & 2 y & z \\ x & y & -z \\ x & -y & z\end{bmatrix}$
$A=\begin{bmatrix}0 & x & x \\ 2y & y & -y \\ z & -z & z\end{bmatrix}$
$A=\begin{bmatrix}1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1\end{bmatrix}$
अब,A’A=I
मान डालना
$\left[\begin{array}{ccc} 0 & x & x \\ 2 y & y & -y \\ z & -z & z \end{array}\right]\left[\begin{array}{ccc} 0 & 2 y & z \\ x & y & -z \\ x & -y & z \end{array}\right]\left[\begin{array}{ccc} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{array}\right]$
$\left[\begin{array}{ccc} o(0)+x(x)+x(x) & o(2 y)+x(y)+x(-y) & o(z)+x(-z)+x(z) \\ 2 y(0)+y(x)-y(x) & 2 y(2 y)+y(y)-y(-y) & 2 y(z)+y(-z)-y(z) \\ z(0)-z(x)+z(x) & z(2 y)-z(y)+z(-y) & z(z)-z(-z)+z(z) \end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{array}\right]$
$\left[\begin{array}{ccc} 0+x^2+x^2 & 0+x y-x y & 0-x z+x z \\ 0+x y-x y & 4 y^2+y^2+y^2 & 2 z y-z y-z y \\ 0-x z+x z & 2 z y-z y-z y & z^2+z^2+z^2 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{array}\right]$
$\left[\begin{array}{ccc} 2 x^2 & 0 & 0 \\ 0 & 6 y^2 & 0 \\ 0 & 0 & 3 z^2 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{array}\right]$
चूँकि आव्यूह समान हैं, संगत अवयव भी समान हैं,
$$ \begin{aligned} & 2 \mathrm{x}^2=1 \\ & \mathrm{x}^2=\frac{1}{2} \\ & \mathrm{x}= \pm \sqrt{\frac{1}{2}} \\ & \mathrm{x}= \pm \frac{1}{\sqrt{2}} \end{aligned} $$
$$ \begin{aligned} & 6 y^2=1 \\ & y^2=\frac{1}{6} \\ & y= \pm \sqrt{\frac{1}{6}} \\ & y= \pm \frac{1}{\sqrt{6}} \\ \end{aligned} $$
$$ \begin{aligned} & 3 \mathrm{z}^2=1 \\ & \mathrm{z}^2=\frac{1}{3} \\ & \mathrm{z}= \pm \sqrt{\frac{1}{3}} \\ & \mathrm{z}= \pm \frac{1}{\sqrt{3}} \ \end{aligned} $$
इस प्रकार,$\mathrm{x}= \pm \frac{1}{\sqrt{2}}, \mathrm{y}= \pm \frac{1}{\sqrt{6}}, \mathrm{z}= \pm \frac{1}{\sqrt{3}}$
4. किस मान के लिए $x:\begin{bmatrix}1 & 2 & 1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}1 & 2 & 0 \\ 2 & 0 & 1 \\ 1 & 0 & 2\end{bmatrix}\begin{bmatrix}{l}0 \\ 2 \\ x\end{bmatrix}=O$ ?
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समाधान
हमारे पास है:
$ \begin{aligned} & { \begin{bmatrix} 1 & 2 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & 2 & 0 \\ 2 & 0 & 1 \\ 1 & 0 & 2 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 0 \\ 2 \\ x \end{bmatrix} =0} \\ & \Rightarrow \begin{bmatrix} 1+4+1 & 2+0+0 & 0+2+2 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 0 \\ 2 \\ x \end{bmatrix} =0 \\ & \Rightarrow \begin{bmatrix} 6 & 2 & 4 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 0 \\ 2 \\ x \end{bmatrix} =0 \\ & \Rightarrow[6(0)+2(2)+4(x)]=0 \\ & \Rightarrow[4+4 x]=[0] \\ & \therefore 4+4 x=0 \\ & \Rightarrow x=-1 \end{aligned} $
इस प्रकार, $x$ का आवश्यक मान -1 है।
5 अगर $A=\begin{bmatrix}3 & 1 \\ -1 & 2\end{bmatrix}$, show that $A^{2}-5 A+7 I=0$.
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समाधान
यह दिया गया है $A= \begin{bmatrix} 3 & 1 \\ -1 & 2 \end{bmatrix} $
$ \begin{aligned} \इसलिए A^{2}=A \cdot A & = \begin{bmatrix} 3 & 1 \\ -1 & 2 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 3 & 1 \\ -1 & 2 \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 3(3)+1(-1) & 3(1)+1(2) \\ -1(3)+2(-1) & -1(1)+2(2) \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} 9-1 & 3+2 \\ -3-2 & -1+4 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 8 & 5 \\ -5 & 3 \end{bmatrix} \end{aligned} $
$\इसलिए$ L.H.S. $=A^{2}-5 A+7 I$
$= \begin{bmatrix} 8 & 5 \\ -5 & 3\end{bmatrix} -5 \begin{bmatrix} 3 & 1 \\ -1 & 2\end{bmatrix} +7 \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} 8 & 5 \\ -5 & 3\end{bmatrix} - \begin{bmatrix} 15 & 5 \\ -5 & 10\end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 7 & 0 \\ 0 & 7 \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} -7 & 0 \\ 0 & -7\end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 7 & 0 \\ 0 & 7 \end{bmatrix} $
$= \begin{bmatrix} 0 & 0 \\ 0 & 0 \end{bmatrix} $
$=O=$ R.H.S.
$\इसलिए A^{2}-5 A+7 I=O$
6. Find $x$, if $\begin{bmatrix}x & -5 & -1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}1 & 0 & 2 \\ 0 & 2 & 1 \\ 2 & 0 & 3\end{bmatrix}\begin{bmatrix}{l}x \\ 4 \\ 1\end{bmatrix}=O$
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समाधान
हमारे पास है:
$ \begin{aligned} & { \begin{bmatrix} x & -5 & -1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & 0 & 2 \\ 0 & 2 & 1 \\ 2 & 0 & 3 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ 4 \\ 1 \end{bmatrix} =O} \\ & \Rightarrow \begin{bmatrix} x+0-2 & 0-10+0 & 2 x-5-3] \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ 4 \\ 1 \end{bmatrix} =O \\ & \Rightarrow \begin{bmatrix} x-2 & -10 & 2 x-8 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ 4 \\ 1 \end{bmatrix} =O \\ & \Rightarrow[x(x-2)-40+2 x-8]=O \\ & \Rightarrow[x^{2}-2 x-40+2 x-8]=[0] \\ & \Rightarrow[x^{2}-48]=[0] \\ & \therefore x^{2}-48=0 \\ & \Rightarrow x^{2}=48 \\ & \Rightarrow x= \pm 4 \sqrt{3} \end{aligned} $
7. एक निर्माता तीन उत्पाद तैयार करता है $x, y, z$ जिसे वह दो बाजारों में बेचता है। वार्षिक बिक्री नीचे दर्शाई गई है:
$ \begin{array}{clcl} बाज़ार एवं एवं& &{ उत्पाद } & \\ {I} & 10,000 & 2,000 & 18,000 \\ {II} & 6,000 & 20,000 & 8,000 \end{array} $
(ए) यदि $x, y$ और $z$ की इकाई बिक्री कीमतें क्रमशः ₹ 2.50, ₹ 1.50 और ₹ 1.00 हैं, तो मैट्रिक्स बीजगणित की सहायता से प्रत्येक बाजार में कुल राजस्व ज्ञात करें।
(बी) यदि उपरोक्त तीन वस्तुओं की इकाई लागत क्रमशः ₹ 2.00, ₹ 1.00 और 50 पैसे है। सकल लाभ ज्ञात कीजिए।
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समाधान
(ए) $x, y$, और $z$ की इकाई बिक्री कीमतें क्रमशः $2.50$, $1.50$, और 1.00 रुपये के रूप में दी गई हैं।
नतीजतन, बाजार में कुल राजस्व $\mathbf{I}$ को एक मैट्रिक्स के रूप में दर्शाया जा सकता है:
$ \begin{bmatrix} 10000 & 2000 & 18000\end{bmatrix} \begin{bmatrix} 2.50 \\ 1.50 \\ 1.00 \end{bmatrix} $
$=10000 \times 2.50+2000 \times 1.50+18000 \times 1.00$
$=25000+3000+18000$
$=46000$
बाज़ार II में कुल राजस्व को एक मैट्रिक्स के रूप में दर्शाया जा सकता है:
$ \begin{aligned} & { \begin{bmatrix} 6000 & 20000 & 8000 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 2.50 \\ 1.50 \\ 1.00 \end{bmatrix} } \\ & =6000 \times 2.50+20000 \times 1.50+8000 \times 1.00 \\ & =15000+30000+8000 \\ & =53000 \end{aligned} $
इसलिए, बाजार $\mathbf{I}$ में कुल राजस्व 46000 रुपये है और बाजार II में समान राजस्व 53000 रुपये है।
(बी) $x, y$, और $z$ की इकाई लागत कीमतें क्रमशः $2.00$, $1.00$ और 50 पैसे के रूप में दी गई हैं।
नतीजतन, बाजार में सभी उत्पादों की कुल लागत मूल्य $\mathbf{I}$ को एक मैट्रिक्स के रूप में दर्शाया जा सकता है:
$ \begin{aligned} & { \begin{bmatrix} 10000 & 2000 & 18000 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 2.00 \\ 1.00 \\ 0.50 \end{bmatrix} } \\ & =10000 \times 2.00+2000 \times 1.00+18000 \times 0.50 \\ & =20000+2000+9000 \\ & =31000 \end{aligned} $
चूंकि बाजार $\mathbf{I}$ में कुल राजस्व 46000 रुपये है, इस बाजार में सकल लाभ (46000 रुपये - 31000 रुपये) 15000 रुपये है।
बाज़ार II में सभी उत्पादों की कुल लागत कीमतों को एक मैट्रिक्स के रूप में दर्शाया जा सकता है:
$ \begin{aligned} & { \begin{bmatrix} 6000 & 20000 & 8000 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 2.00 \\ 1.00 \\ 0.50 \end{bmatrix} } \\ & =6000 \times 2.00+20000 \times 1.00+8000 \times 0.50 \\ & =12000+20000+4000 \\ & =\text{ Rs } 36000 \end{aligned} $
चूंकि बाजार II में कुल राजस्व 53000 रुपये है, इस बाजार में सकल लाभ (53000 रुपये - 36000 रुपये) 17000 रुपये है।
8 मैट्रिक्स खोजें $X$ ताकि $X\begin{bmatrix}1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}-7 & -8 & -9 \\ 2 & 4 & 6\end{bmatrix}$
निम्नलिखित प्रश्नों में सही उत्तर चुनें:
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समाधान
यह दिया गया है कि:
$ X \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -7 & -8 & -9 \\ 2 & 4 & 6 \end{bmatrix} $
आर.एच.एस. पर दिया गया मैट्रिक्स समीकरण का एक $2 \times 3$ मैट्रिक्स है और L.H.S पर दिया गया है। समीकरण का एक $2 \times 3$ मैट्रिक्स है। इसलिए, $X$ को $2 \times 2$ मैट्रिक्स होना चाहिए।
अब चलो $X= \begin{cases} a & c \\ b & d \end{cases} $
इसलिए, हमारे पास है:
$ \begin{aligned} & { \begin{bmatrix} a & c \\ b & d \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -7 & -8 & -9 \\ 2 & 4 & 6 \end{bmatrix} } \\ & \Rightarrow \begin{bmatrix} a+4 c & 2 a+5 c & 3 a+6 c \\ b+4 d & 2 b+5 d & 3 b+6 d \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -7 & -8 & -9 \\ 2 & 4 & 6 \end{bmatrix} \end{aligned} $
दोनों आव्यूहों के संगत तत्वों को बराबर करने पर, हमें प्राप्त होता है:
$ \begin{matrix} a+4 c=-7, & 2 a+5 c=-8, & 3 a+6 c=-9 \\ b+4 d=2, & 2 b+5 d=4, & 3 b+6 d=6 \end{matrix} $
अब, $a+4 c=-7 \Rightarrow a=-7-4 c$
$ \begin{aligned} \therefore 2 a+5 c=-8 & \Rightarrow-14-8 c+5 c=-8 \\ & \Rightarrow-3 c=6 \\ & \Rightarrow c=-2 \end{aligned} $
$\therefore a=-7-4(-2)=-7+8=1$
अब, $b+4 d=2 \Rightarrow b=2-4 d$
$ \begin{aligned} \therefore 2 b+5 d=4 & \Rightarrow 4-8 d+5 d=4 \\ & \Rightarrow-3 d=0 \\ & \Rightarrow d=0 \end{aligned} $
$\therefore b=2-4(0)=2$
इस प्रकार, $a=1, b=2, c=-2, d=0$
इसलिए, आवश्यक मैट्रिक्स $X$ is $ \begin{cases} 1 & -2 \\ 2 & 0 \end{cases} $.
9. यदि $A=\begin{bmatrix}\alpha & \beta \\ \gamma & -\alpha\end{bmatrix}$ is such that $A^{2}=I$, तब
(ए) $1+\alpha^{2}+\beta \gamma=0$
(बी) $1-\alpha^{2}+\beta \gamma=0$
(सी) $1-\alpha^{2}-\beta \gamma=0$
(डी) $1+\alpha^{2}-\beta \gamma=0$
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समाधान
$ \begin{aligned} & A= \begin{bmatrix} \alpha & \beta \\ \gamma & -\alpha \end{bmatrix} \\ & \therefore A^{2}=A \cdot A= \begin{bmatrix} \alpha & \beta \\ \gamma & -\alpha \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \alpha & \beta \\ \gamma & -\alpha \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} \alpha^{2}+\beta \gamma & \alpha \beta-\alpha \beta \\ \alpha \gamma-\alpha \gamma & \beta \gamma+\alpha^{2} \end{bmatrix} \\ & = \begin{bmatrix} \alpha^{2}+\beta \gamma & 0 \\ 0 & \beta \gamma+\alpha^{2} \end{bmatrix} \end{aligned} $
अब, $A^{2}=I \Rightarrow \begin{bmatrix} \alpha^{2}+\beta \gamma & 0 \\ 0 & \beta \gamma+\alpha^{2}\end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} $
संबंधित तत्वों की तुलना करने पर, हमारे पास है:
$ \begin{aligned} & \alpha^{2}+\beta \gamma=1 \\ & \Rightarrow \alpha^{2}+\beta \gamma-1=0 \\ & \Rightarrow 1-\alpha^{2}-\beta \gamma=0 \end{aligned} $
10. यदि मैट्रिक्स $A$ सममित और तिरछा सममित दोनों है, तो (ए) $A$ एक विकर्ण मैट्रिक्स है (बी) $A$ एक शून्य मैट्रिक्स है (सी) ए एक वर्ग मैट्रिक्स है (डी) इनमें से कोई नहीं
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यदि $A$ सममित और तिरछा-सममित मैट्रिक्स दोनों है, तो हमारे पास होना चाहिए
$ \begin{aligned} & A^{\prime}=A \text{ and } A^{\prime}=-A \\ & \Rightarrow A=-A \\ & \Rightarrow A+A=O \\ & \Rightarrow 2 A=O \\ & \Rightarrow A=O \end{aligned} $
इसलिए, $A$ एक शून्य मैट्रिक्स है।
11. यदि $A$ इस प्रकार का वर्ग आव्यूह है कि $A^{2}=A$, तो $(I+A)^{3}-7 A$ बराबर है (ए) $A$ (बी) $I-A$ (सी) I (डी) $3 A$
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समाधान
$ \begin{matrix} (I+A)^{3}-7 A & =I^{3}+A^{3}+3 I^{2} A+3 A^{2} I-7 A & \\ & =I+A^{3}+3 A+3 A^{2}-7 A & \\ & =I+A^{2} \cdot A+3 A+3 A-7 A & \\ & =I+A \cdot A-A \\ & =I+A^{2}-A \\ & =I+A-A \\ & =I \\ \therefore(I+A)^{3}-7 & =I \end{matrix} $
सारांश
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आव्यूह, फलनों या संख्याओं का एक आयताकार क्रम-विन्यास है।
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$m$ पंक्तियों तथा $n$ स्तंभों वाले आव्यूह को $m \times n$ कोटि का आव्यूह कहते हैं।
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$\left[a _{i j}\right] _{m \times 1}$ एक स्तंभ आव्यूह है।
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$\left[a _{i j}\right] _{1 \times n}$ एक पंक्ति आव्यूह है।
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एक $m \times n$ आव्यूह एक वर्ग आव्यूह है, यदि $m=n$ है।
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$\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right] _{m \times m}$ एक विकर्ण आव्यूह है, यदि $a _{i j}=0$, जब $i \neq j$
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$\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right] _{n \times n}$ एक अदिश आव्यूह है, यदि $a _{i j}=0$, जब $i \neq j, a _{i j}=k$, ( $k$ एक अचर है), जब $i=j$ है।
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$\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right] _{n \times n}$ एक तत्समक आव्यूह है, यदि $a _{i j}=1$ जब $i=j$ तथा $a _{i j}=0$ जब $i \neq j$ है।
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किसी शून्य आव्यूह (या रिक्त आव्यूह) के सभी अवयव शून्य होते हैं।
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$\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right]=\left[b _{i j}\right]=\mathrm{B}$ यदि (i) $\mathrm{A}$ तथा $\mathrm{B}$ समान कोटि के हैं तथा (ii) $i$ तथा $j$ के समस्त संभव मानों के लिए $a _{i j}=b _{i j}$ हो। $k \mathrm{~A}=k\left[a _{i j}\right] _{m \times n}=\left[k\left(a _{i j}\right)\right] _{m \times n}$
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$-\mathrm{A}=(-1) \mathrm{A}$
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$\mathrm{A}-\mathrm{B}=\mathrm{A}+(-1) \mathrm{B}$
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$\mathrm{A}+\mathrm{B}=\mathrm{B}+\mathrm{A}$
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$(\mathrm{A}+\mathrm{B})+\mathrm{C}=\mathrm{A}+(\mathrm{B}+\mathrm{C})$, जहाँ $\mathrm{A}, \mathrm{B}$ तथा $\mathrm{C}$ समान कोटि के आव्यूह हैं।
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$k(\mathrm{~A}+\mathrm{B})=k \mathrm{~A}+k \mathrm{~B}$, जहाँ $\mathrm{A}$ तथा $\mathrm{B}$ समान कोटि के आव्यूह है तथा $k$ एक अचर है।
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$(k+l) \mathrm{A}=k \mathrm{~A}+l \mathrm{~A}$, जहाँ $k$ तथा $l$ अचर हैं।
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यदि $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right] _{m \times n}$ तथा $\mathrm{B}=\left[b _{j k}\right] _{n \times p}$ तो $\mathrm{AB}=\mathrm{C}=\left[c _{i k}\right] _{m \times p}$, जहाँ $c _{i k}=\sum _{j=1}^{n} a _{i j} b _{j k}$ है।
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(i) $\mathrm{A}(\mathrm{BC})=(\mathrm{AB}) \mathrm{C}$, (ii) $\mathrm{A}(\mathrm{B}+\mathrm{C})=\mathrm{AB}+\mathrm{AC}$, (iii) $(\mathrm{A}+\mathrm{B}) \mathrm{C} \stackrel{j=1}{=} \mathrm{AC}+\mathrm{BC}$
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यदि $\mathrm{A}=\left[a _{i j}\right] _{m \times n}$ तो $\mathrm{A}^{\prime}$ या $\mathrm{A}^{\mathrm{T}}=\left[a _{j i}\right] _{n \times m}$
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(i) $\left(\mathrm{A}^{\prime}\right)^{\prime}=\mathrm{A}$ (ii) $(k \mathrm{~A})^{\prime}=k \mathrm{~A}^{\prime}$ (iii) $(\mathrm{A}+\mathrm{B})^{\prime}=\mathrm{A}^{\prime}+\mathrm{B}^{\prime}$ (iv) $(\mathrm{AB})^{\prime}=\mathrm{B}^{\prime} \mathrm{A}^{\prime}$
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यदि $\mathrm{A}^{\prime}=\mathrm{A}$ है तो $\mathrm{A}$ एक सममित आव्यूह है।
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यदि $\mathrm{A}^{\prime}=-\mathrm{A}$ है तो $\mathrm{A}$ एक विषम सममित आव्यूह है।
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किसी वर्ग आव्यूह को एक सममित और एक विषम सममित आव्यूहों के योगफल के रूप में निरूपित किया जा सकता है।
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यदि $\mathrm{A}$ तथा $\mathrm{B}$ दो वर्ग आव्यूह हैं, इस प्रकार कि $\mathrm{AB}=\mathrm{BA}=\mathrm{I}$, तो आव्यूह $\mathrm{A}$ का व्युत्क्रम आव्यूह $\mathrm{B}$ है, जिसे $\mathrm{A}^{-1}$ द्वारा निरूपित करते हैं और आव्यूह $\mathrm{B}$ का व्यूत्क्रम $\mathrm{A}$ है।
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वर्ग आव्यूह का व्युत्क्रम आव्यूह, यदि उसका अस्तित्व है, अद्वितीय होता है।