Матрица математика что такое – умножение, сложение, вычитание. Как решать, с чего начать

Содержание

Как найти размерность матрицы 🚩 использование матриц 🚩 Математика

В основе всех современных жидкокристаллических дисплеев лежат открытые в 1888 году биологом Фридрихом Райнитцером жидкие кристаллы. Одним из их важнейших свойств является способность упорядочивать молекулы под влиянием электрических полей. Бурное развитие электроники в двадцатом веке сначала привело к появлению монохромных, а потом и цветных жидкокристаллических дисплеев.

Основными элементами ЖК-дисплея являются жидкокристаллическая матрица, лампы ее подсветки, шлейф для подключения и металлическая рамка жесткости. Сама матрица состоит из двух прозрачных электродов, между которыми находятся жидкие кристаллы, и двух взаимно перпендикулярных поляризационных фильтров. Молекулы жидких кристаллов изначально ориентированы в одном направлении, внешнее электрическое поле меняет их ориентацию, что позволяет менять прозрачность экрана. Чтобы управлять каждым пикселем экрана в отдельности, используется адресация по строкам и столбцам. Для обеспечения нужной яркости изображения применяется подсветка, обычно в качестве источника света устанавливают миниатюрные люминесцентные лампы или светодиоды.

В ноутбуке матрица находится непосредственно под внешним защитным слоем экрана. Следует учитывать, что жидкокристаллическая матрица является одним из самых уязвимых элементов компьютера, поэтому следует оберегать ее от ударов и других механических повреждений. В случае нарушения целостности матрицы ее придется менять. Как правило, эту операцию осуществляют в сервисных центрах, но ее можно выполнить и самостоятельно.

Чтобы добраться до матрицы, необходимо разобрать экран ноутбука, для этого сначала надо аккуратно поддеть отверткой и вытащить резиновые заглушки, на которые экран опирается в закрытом состоянии. Под ними находятся шурупы, их надо выкрутить. После этого можно будет снять внешнюю пластиковую рамку. Она дополнительно крепится защелками, поэтому ее снятие может сопровождаться довольно громким треском.

Сняв рамку, вы увидите матрицу, удерживаемую несколькими винтами, обычно двумя. Их тоже следует открутить. После этого вы сможете снять ее и положить экраном вниз на мягкую ткань. Обратите внимание на шлейфы, их необходимо аккуратно отключить от разъемов. Процедура разборки окончена, матрица снята. Теперь ее можно заменить новой и выполнить сборку в обратной последовательности.

При выборе ноутбука следует поинтересоваться типом дисплея. В частности, светодиодная подсветка матрицы гораздо надежнее, чем выполненная на основе люминесцентных ламп. Кроме того, она намного экономичнее, что позволит ноутбуку гораздо дольше работать от аккумулятора.

www.kakprosto.ru

Матрица (математика) — Традиция

У этого термина существуют и другие значения, см. Матрица.

Ма́трица — математический объект, записываемый в виде прямоугольной таблицы чисел (или элементов кольца) из других математических обьектоd и допускающий алгебраические операции (сложение, вычитание, умножение и др.) между ним и другими подобными объектами.

Правила выполнения операций над матрицами сделаны такими, чтобы было удобно записывать системы линейных уравнений.^[1]

Обычно матрицу обозначают заглавной буквой латинского алфавита и выделяют круглыми скобками «(…)» (встречается также выделение квадратными скобками «[…]», двойными прямыми линиями «||…||»).

Числа, составляющие матрицу (элементы матрицы), часто обозначают той же буквой, что и саму матрицу, но строчной.

У каждого элемента матрицы есть 2 нижних индекса ($a_{ij}$) — первый «i» обозначает номер строки, в которой находится элемент, а второй «j» — номер столбца. Говорят «матрица размерности $m \times n$», подразумевая, что в матрице

m строк и n столбцов.

Понятие матрицы впервые появилось в середине XIX века в работах Уильяма Гамильтона и Артура Кэли. Фундаментальные результаты в теории матриц принадлежат Вейерштрассу, Жордану, Фробениусу.

Матрица как запись коэффициентов системы линейных уравнений[править]

Систему из $m$ уравнений с $n$ неизвестными $$ \begin{cases} a_{11}x_1 + a_{12}x_2 + \ldots + a_{1n}x_n = b_1 \\ a_{21}x_1 + a_{22}x_2 + \ldots + a_{2n}x_n = b_2 \\ \cdots \cdots \cdots \cdots \cdots \cdots \cdots \cdots \cdots \cdots \cdots \\ a_{m1}x_1 + a_{m2}x_2 + \ldots + a_{mn}x_n = b_m \end{cases} $$

можно представить в матричном виде $$A = \begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn} \end{pmatrix} ;\quad X = \begin{pmatrix} x_{1} \\ x_{2} \\ \vdots \\ x_{n} \end{pmatrix} ;\quad B = \begin{pmatrix} b_{1} \\ b_{2} \\ \vdots \\ b_{m} \end{pmatrix}$$

и тогда всю систему можно записать так: $$AX = B,$$

где $A$ имеет смысл таблицы коэффициентов $a_{ij}$ системы уравнений.

Если $m = n$ и матрица $A$ невырожденная, то решение этого уравнения состоит в нахождении обратной матрицы $A^{-1}$, поскольку умножив обе части уравнения на эту матрицу слева $$A^{-1}AX = A^{-1}B$$

$A^{-1}A$ — превращается в $E$ (единичную матрицу). И это даёт возможность получить столбец корней уравнений $$X = A^{-1}B.$$

Все правила, по которым проводятся операции над матрицами выводятся из операций над системами уравнений.

Операции над матрицами[править]

Пусть $a_{ij}$ — элементы матрицы $A$, а $b_{ij}$ — элементы матрицы $B$.

Линейные операции:

Умножение матрицы $A$ на число $\lambda$ (обозначение: $\lambda A$) заключается в построении матрицы $B$, элементы которой получены путём умножения каждого элемента матрицы $A$ на это число, то есть каждый элемент матрицы $B$ равен $$b_{ij} = \lambda a_{ij}$$

Сложение матриц $A + B$ есть операция нахождения матрицы $C$, все элементы которой равны попарной сумме всех соответствующих элементов матриц $A$ и $B$, то есть каждый элемент матрицы $C$ равен $$c_{ij} = a_{ij} + b_{ij}$$ $$A+B= \begin{pmatrix} 2 & 0 & -1\\ 1 & 3 & 0 \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} 3 & 1 & 0\\ 8 & 2 & 3 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 2+3 & 0+1 & -1+0\\ 1+8 & 3+2 & 0+3 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 5 & 1 & -1\\ 9 & 5 & 3 \end{pmatrix} $$

Вычитание матриц $A — B$ определяется аналогично сложению, это операция нахождения матрицы $C$, элементы которой $$c_{ij} = a_{ij} — b_{ij}$$ $$A-B= \begin{pmatrix} 2 & 0 & -1\\ 1 & 3 & 0 \end{pmatrix} — \begin{pmatrix} 3 & 1 & 0\\ 8 & 2 & 3 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 2-3 & 0-1 & -1-0\\ 1-8 & 3-2 & 0-3 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} -1 & -1 & -1\\ -7 & 1 & -3 \end{pmatrix} $$

Сложение и вычитание допускается только для матриц одинакового размера.

Существует нулевая матрица $\Theta$ такая, что её прибавление к другой матрице A не изменяет A, то есть $$A + \Theta = A$$ Все элементы нулевой матрицы равны нулю.

Нелинейные операции:

Умножение матриц (обозначение: $A B$, реже со знаком умножения $A\times B$) — есть операция вычисления матрицы $C$, элементы которой равны сумме произведений элементов в соответствующей строке первого множителя и столбце второго. $$c_{ij} = \sum_k a_{ik} b_{kj}$$ В первом множителе должно быть столько же столбцов, сколько строк во втором. Если матрица $A$ имеет размерность $m \times n$, $B$ — $n \times k$, то размерность их произведения $A B = C$ есть $m \times k$. Умножение матриц не коммутативно. $$F L= \begin{pmatrix} a & d \\ b & e \\ c & f \\ \end{pmatrix} \times \begin{pmatrix} g & i & k \\ h & j & l \\ \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} (a \cdot g + d \cdot h) & (a \cdot i + d \cdot j) & (a \cdot k + d \cdot l)\\ (b \cdot g + e \cdot h) & (b \cdot i + e \cdot j) & (b \cdot k + e \cdot l)\\ (c \cdot g + f \cdot h) & (c \cdot i + f \cdot j) & (c \cdot k + f \cdot l)\\ \end{pmatrix} $$ $$A B= \begin{pmatrix} 2 & 3\\ 5 & 7 \end{pmatrix} \times \begin{pmatrix} -1 & 2\\ -2 & 3 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 2 \cdot (-1) + 3 \cdot (-2) & 2 \cdot 2 + 3 \cdot 3\\ 5 \cdot (-1) + 7 \cdot (-2) & 5 \cdot 2 + 7 \cdot 3 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} -8 & 13\\ -19 & 31 \end{pmatrix} $$ $$B A= \begin{pmatrix} -1 & 2\\ -2 & 3 \end{pmatrix} \times \begin{pmatrix} 2 & 3\\ 5 & 7 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} -1 \cdot 2 + 2 \cdot 5 & -1 \cdot 3 + 2 \cdot 7\\ -2 \cdot 2 + 3 \cdot 5 & -2 \cdot 3 + 3 \cdot 7 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 8 & 11\\ 11 & 15 \end{pmatrix} $$

Умножение матриц ассоциативно. Возводить в степень можно только квадратные матрицы.

Транспонирование матрицы (обозначение: $A^T$) — операция, при которой матрица отражается относительно главной диагонали, то есть $$a^T_{ij} = a_{ji}$$

Если $A$ — матрица размера $m \times n$, то $A^T$ — матрица размера $n \times m$

Квадратная матрица и смежные определения[править]

Если количество строк матрицы равно количеству столбцов, то такая матрица называется квадратной.

Для квадратных матриц существует единичная матрица $E$ (аналог единицы для операции умножения чисел) такая, что умножение любой матрицы на неё не влияет на результат, а именно $$EA = AE = A$$

У единичной матрицы единицы стоят только по главной диагонали, остальные элементы равны нулю $$E = \begin{pmatrix} 1 & 0 & \cdots & 0 \\ 0 & 1 & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ 0 & 0 & \cdots & 1 \end{pmatrix}$$

Для некоторых квадратных матриц можно найти так называемую обратную матрицу. Обратная матрица $A^{-1}$ такова, что если умножить матрицу на неё, то получится единичная матрица: $$A A^{- 1} = E$$

Обратная матрица существует не всегда. Матрицы, для которых обратная существует, называются невырожденными (или регулярными), а для которых нет — вырожденными (или сингулярными). Матрица невырождена, если все ее строки (столбцы) линейно независимы как векторы. Максимальное число линейно независимых строк (столбцов) называется рангом матрицы. Определителем (детерминантом) матрицы называется значение нормированной кососимметрической (антисимметрической) полилинейной формы валентности $(p;\;0)$ на столбцах матрицы. Квадратная матрица над числовым полем вырождена тогда и только тогда, когда ее определитель равен нулю.

Свойства матриц[править]

$A + (B + C) = (A + B) + C$
$A + B = B + A$
$A(BC) = (AB)C$
$A(B + C) = AB + AC$
$(B + C)A = BA + CA$
$0 \cdot A = \Theta$
$1 \cdot A = A$
$A_{k \times l} \cdot B_{l \times n} = C \Rightarrow c_{ij} = \sum_{k = 1}^l a_{ik} b_{kj}$
$(A^T)^T=A$
$(A*B)^T=B^T*A^T$

Элементарные преобразования матриц[править]

Элементарными преобразованиями строк матрицы называются следующие преобразования:

Умножение строки на число отличное от нуля
Прибавление одной строки к другой строке

Элементарные преобразование столбцов матрицы определяются аналогично.

Матрица линейного оператора[править]

Матрица линейного оператора — матрица, выражающая линейный оператор в некотором базисе. Для того, чтобы ее получить, необходимо подействовать оператором на векторы базиса и координаты полученных векторов (образов базисных векторов) записать в столбцы матрицы.

Матрица оператора аналогична координатам вектора. При этом действие оператора на вектор равносильно умножению матрицы на столбец координат этого вектора в том же базисе.

Выберем базис $\mathbf{e}_k$. Пусть $\mathbf{x}$ — произвольный вектор. Тогда его можно разложить по этому базису: $$\mathbf{x} = x^k\mathbf{e}_k,$$

где $x^k$ — координаты вектора $\mathbf{x}$ в выбранном базисе.

Здесь и далее предполагается суммирование по немым индексам.

Пусть $\mathbf{A}$ — произвольный линейный оператор. Подействуем им на обе стороны предыдущего равенства, получим $$\mathbf{Ax} = x^k\mathbf{Ae}_k.$$

Вектора $\mathbf{Ae}_k$ также разложим в выбранном базисе, получим $$\mathbf{Ae}_k = a^j_k\mathbf{e}_j,$$

где $a^j_k$ — $j$-я координата $k$-го вектора из $\mathbf{Ae}_k$.

Подставим разложение в предыдущую формулу, получим $$\mathbf{Ax} = x^ka^j_k\mathbf{e}_j = (a^j_kx^k)\mathbf{e}_j.$$

Выражение $a^j_kx^k$, заключённое в скобки, есть ни что иное, как формула умножения матрицы на столбец, и, таким образом, матрица $a^j_k$ при умножении на столбец $x^k$ даёт в результате координаты вектора $\mathbf{Ax}$, возникшего от действия оператора $\mathbf{A}$ на вектор $\mathbf{x}$, что и требовалось получить.

traditio.wiki

Матрицы в математике, основные понятия и определения

При этом говорят, что эта матрица имеет размер .

Способы обозначения матриц

Матрицы обозначают:

Виды матриц

В зависимости от размера матрицы, вида и размещения элементов выделяют такие виды матриц:

если число строк и столбцов в матрице совпадает и равно то такая матрица называется квадратной порядка ;

если число строк не совпадает с числом столбцов, то матрица называется прямоугольной;

если матрица состоит из одной строки, то её называют вектор-строка;

если матрица состоит из одного столбца, то её называют вектор-столбец;

матрицу размером называют скаляром;

если все элементы квадратной матрицы, кроме элементов стоящих на главной диагонали, равны нулю, то такая матрица называется диагональной:

диагональная матрица, у которой все элементы главной диагонали – единицы, называется единичной и обозначается буквой

если все элементы матрицы нули, то её называют нулевой матрицей;
квадратная матрица, в которой все элементы ниже или выше главной диагонали равны нулю, называется треугольной. Если нули расположены ниже главной диагонали, то матрица верхнетреугольная, а если выше – нижнетреугольная.

Равные матрицы

Две матрицы и равны, если

обе они имеют одинаковый размер;
их соответствующие элементы равны.

Понравился сайт? Расскажи друзьям!

ru.solverbook.com

1. Матрицы. Виды матриц | spiruk

1. Матрицы. Виды матриц

Понятие / определение матрицы. Виды матриц

Определение матрицы. Матрицей называется прямоугольная таблица из чисел, содержащая некоторое количество m строк и некоторое количество n столбцов.

Основные понятия матрицы: Числа m и n называются порядками матрицы. В случае, если m=n, матрица называется квадратной, а число m=n — ее порядком.

В дальнейшем для записи матрицы будут применяться обозначение: Хотя иногда в литературе встречается обозначение: Впрочем, для краткого обозначения матрицы часто используется одна большая буква латинского алфавита, (например, А), либо символ ||aij||, а иногда и с разъяснением: A=||aij||=(aij) (i=1,2,…,m; j=1,2,…n)

Числа aij, входящие в состав данной матрицы, называются ее элементами. В записи aij первый индекс i означает номер строки, а второй индекс j — номер столбца.

Например, матрицаэто матрица порядка 2×3, ее элементы a11=1, a12=x, a13=3, a21=-2y, …

Итак, мы ввели определение матрицы. Рассмотрим виды матриц и дадим соответствующие к ним определения.

Виды матриц

Введем понятие матриц: квадратных, диагональных, единичных и нулевых.

Определение матрицы квадратной: Квадратной матрицей n-го порядка называется матрица размера n×n.

В случае квадратной матрицывводятся понятие главной и побочной диагоналей. Главной диагональю матрицы называется диагональ, идущая из левого верхнего угла матрицы в правый нижний ее угол.Побочной диагональю той же матрицы называется диагональ, идущая из левого нижнего угла в правый верхний угол. Понятие диагональной матрицы: Диагональной называется квадратная матрица, у которой все элементы вне главной диагонали равны нулю. Понятие единичной матрицы: Единичной (обозначается Е иногда I) называется диагональная матрица с единицами на главной диагонали. Понятие нулевой матрицы: Нулевой называется матрица, все элементы которой равны нулю. Две матрицы А и В называются равными (А=В), если они одинакового размера (т.е. имеют одинаковое количество строе и одинаковое количество столбцов и их соответствующие элементы равны). Так, если то А=B, если a11=b11, a12=b12, a21=b21, a22=b22

Данный материал взят с сайта highermath.ru

Понравилось это:

Нравится Загрузка…

Похожее

spiruk.wordpress.com

Матрица (математика) — что это?

Матрица представляет прямоугольную таблицу, в которую занесены числа, входящие в действительные, иррациональные и комплексные множества, являющиеся частью колец или полей. Размер матрицы зависит от количества строк и столбцов. Изначально матрица была треугольной, но в процессе своего становления приобрела привычный сейчас вид четырехугольника. И в настоящее время стало возможным даже транспонирование матриц онлайн, что очень удобно для тех, кто изучает математику.

Где используется матрица?

Матрица нужна в математическом анализе, при сокращении алгебраических, линейных или дифференциальных примеров с неизвестными. Строки в матрице показывают количество решаемых уравнений, а от столбиков зависят неизвестные. Решение приобретает вид изменения матрицы.

Где и когда зародилась матрица?

Самую раннюю матрицу нашли в Китае. Судя по записям, они именовались волшебными квадратами. С помощью матриц в древнем Китае решали только уравнения первой степени.

Еще волшебные квадраты находились археологами и среди записей арабских математиков, именно у них впервые наблюдается сложение матриц. В конце 17-го века, когда теория относительностей уже прижилась, Крамер стал искать другие закономерности, и в середине 18-го века (1751 год) представил народу «правило Камера». Приблизительно в это же время стал известен метод Гаусса. Через 2 столетия Уильям Гамильтон и Артур Кели создали теорию матриц.

Самый большой вклад в развитие матриц внес Вейерштрасс и Фронбениус. Само же понятие матрицы определил Джеймс Сильвестр только в 1850.

Что можно делать с матрицей?

В матрице возможны такие изменения:

• Складывать одноразмерные матрицы.
• Если в одной матрице определенное количество строк, а в другой столько же столбцов, то их можно перемножить.
• По канонам перемножения матриц допускается умножать на вектор, так как вектор есть частное матрицы.
• Матрица поддается скалярному умножению.

Складываясь, матрицы становятся абелевой группой. Говоря о скалярном перемножении, матрица становится модулем над умножаемым массивом или вектором в области. Совокупности перемноженных матриц создают ассоциативное кольцо и единицу перемножения или сложения.

Матрицы и их свойства

Уже есть доказательства того, что у каждого оператора первой степень в пространстве с n-ым числом осей есть только одна квадратная матрица n-ого порядка. Этой теореме есть обратная – для любой квадратной матрицы n-ого порядка есть только один линейный оператор, выполняющийся в одном пространстве. Ее характеристики зависят от свойств ее линейной функции. Собственные вектора соответствуют таким же числам, входящим в матрицу.

Такими же свойствами обладает матрица из квадратичных форм.

Существуют множества матриц, соответствующих разным типам и видам. Матрицы бывают треугольные и верхнетреугольные, симметричные и кососимметричные, единичные и другие. В теориях матриц важное место занимают нормальные состояния, то есть те, которые имеют канонический вид. Их можно создать, переменив координаты на кратные.

Одно из самых важных теоретических знаний – это жорданова теория нормальных форм. В реалиях такие формы встречаются редко. Часто они имеют дополнительные характеристики, такие как, к примеру, устойчивость.

intellect-video.com

Что такое матрица в математике?

Матрица — это таблица из чисел. Обозначают матрицы большими лат. буквами: А, В, С,…

Сами матрицы обозначают в скобках:

A = (a11 a12)

_ __(a21 a22)

Не обращая внимания на подчеркивания: Это для выравнивания по горизонтали.

Матрицы бывают квадратные и прямоугольные, а также в 1 строку или 1 столбец.

Если матрица квадратная, то у нее можно найти определитель.

Обозначают его |A| или Det(A). Для матрицы 2 на 2, как я уже написал, определитель считается так:

Det(A) = |A| = a11*a22 — a12*a21

Для матрицы 3 на 3 определитель считается по методу треугольника, представленному на рисунке.

1) Находим произведение чисел на главной диагонали a11*a22*a33.

2) Находим произведения чисел по треугольникам, у которых сторона параллельна диагонали: a13*a21*a32 и a12*a23*a31.

3) Находим сумму всех этих произведений. Получаем число A1 = a11*a22*a33 + a13*a21*a32 + a12*a23*a31.

Все это показано на левом рисунке.

4), 5) и 6) Делаем тоже самое с побочной диагональю. A2 = a13*a22*a31 + a11*a23*a32 + a12*a21*a33.

Это показано на правом рисунке.

7) Вычитаем из первой суммы вторую:

Det(A) = A1 — A2 = a11*a22*a33 + a13*a21*a32 + a12*a23*a31 — a13*a22*a31 — a11*a23*a32 — a12*a21*a33

Определители 4 и более высоких порядков находят еще более сложными методами, их ты будешь изучать в институте.

Кроме определителя у квадратных матриц есть еще Перманент Per(A). Это то же самое, но произведения складываются:

Per(A) = A1 + A2 = a11*a22*a33 + a13*a21*a32 + a12*a23*a31 + a13*a22*a31 + a11*a23*a32 + a12*a21*a33

Но перманент используется намного меньше, чем определитель, и менее известен.

Матрицы используются очень много где в математике: в линейной алгебре, в аналитической геометрии, в теории векторов,

в теории множеств, в теории функций нескольких переменных и тому подобных приложениях.

Над матрицами можно проводить алгебраические вычисления: складывать, вычитать, умножать, делить.

Причем при умножении матриц закон о перемене мест множителей не выполняется: A*B =/= B*A.

Еще матрицу можно транспонировать, то есть поменять местами строки и столбцы, из наше матрицы A получится рисунок:

Еще у матриц есть много всяких интересных свойств, и есть много видов самих матриц:

Единичные (Е), диагональные, симметричные, кососимметричные, циркулянты, и так далее.

В общем, в одном ответе всё не опишешь, смотри статьи Вики про матрицу, про определитель, и другие по ссылкам, а также изучай учебники по линейной алгебре для ВУЗов.

www.bolshoyvopros.ru

❶ Что такое матрица 🚩 для чего нужна матрица 🚩 Естественные науки

6 ноября 2011

Автор КакПросто!

Матрица — многозначный термин, используемый как в науке, так и в технике. Также он полюбился и авторам кинематографических и других научно-фантастических произведений. Но последние, разумеется, используют его в переносном смысле.

Статьи по теме:

Инструкция

В математике матрицей называют двумерную таблицу, состоящую из чисел. В высшей математике над такими матрицами производят различные действия: перемножают друг на друга, находят определители, и т.п. Матрица — частный случай массива: если массив может иметь любое количество измерений, то матрицей называют только двумерный массив. В программировании матрицей также называют двумерный массив. Любой из массивов в программе имеет имя, как если бы это была одна переменная. Чтобы уточнить, какая из ячеек массива имеется в виду, при упоминании его в программе совместно с именем переменной используют номер ячейки в ней. Как двумерная матрица, так и n-мерный массив в программе может содержать не только числовую, но и символьную, строковую, булевую и иную информацию, но всегда одну и ту же в пределах всего массива. При печати, штамповании и т.п. матрицей называют вогнутую форму. Выпуклую форму при этом называют пуансоном. Матрицы и пуансоны нередко используются совместно. В цифровом фотоаппарате, телефоне с камерой матрицей называют двумерный массив из единичных светочувствительных элементов. Каждый миллион таких элементов называют мегапикселем. Если камера цветная, пикселем матрицы называется сочетание из трех таких элементов, чувствительных к красному, зеленому и синему цветам.

Матрица может также состоять из излучателей света. Такие матрицы делятся на пассивные и активные, причем, во второй в каждый из излучателей встроено устройство управления и хранения информации. В плазменной активной матрице такое устройство нередко выражено в неявном виде. В пассивной матрице для предотвращения паразитных токов через соседние элементы каждый из них должен либо иметь одностороннюю проводимость или отрицательное динамическое сопротивление сам, либо быть включенным последовательно с элементом, имеющим хотя бы одно из этих свойств. Любые матричные экраны имеют важное преимущество — небольшую толщину, благодаря чему они занимают мало места и могут подвешиваться на стену.

Кинокартина «Матрица» построена на предположении, будто бы окружающий нас мир на самом деле не существует, а лишь имитируется при помощи сверхмощных вычислительных машин. Фильм состоит из трех серий: «Матрица», «Матрица: Перезагрузка» и «Матрица: Революция».

Видео по теме

Совет полезен?