Анализ матричных систем. Матричный анализ учебного плана. Контрольные вопросы и задания

11.3. Матричный метод разработки стратегий Разработка видения организацииРазличные состояния внешней и внутренней среды организаций объясняют разнообразие самих организаций и их фактическое состояние.Многофакторность параметров, определяющих положение каждой

Задание 1

Вычислить сумму матриц kA+mB, если

Элементы матрицы суммы определяются по формуле:

cij=kaij+mbij .

Вычислим элементы первой строки матрицы суммы:

С11=-4 * 2+5 * 3=7

С12=-4 * (-1)+5 * 7=39

С13=-4 * 4+5 * (-2)=-26

С21=-4 * 6+5 * 9=21

С22=-4 * 3+5 * 1=-7

С23=-4 * 0+5 * 6=30

С31=-4 * (-7)+5 * (-4)=8

С32=-4 * 5+5 * 8=20

С33=-4 * 9+5 * 5=-11

Таким образом, матрица суммы примет вид:

Задание 2

Вычислить обратную матрицу и сделать проверку.

Используем алгоритм нахождения обратной матрицы:

• 1. Матрица квадратная (число строк равно числу столбцов), следовательно, обратная к ней матрица существует.
• 2. Находим определитель исходной матрицы:

• ?А=-3 * 3 * 3+1 * (-5) * 1+0 * (-4) * 3-1 * 3 * 3-(-4) * 1 * 3-0 * (-5) * (-3)=-29 ? 0
• 3. Находим матрицу, состоящую из алгебраических дополнений элементов исходной матрицы:

А11=(-1) 2 * 3 * 3-0 * (-5)=-9

А12=(-1) 3 * -4 * 3-1 * (-5)=7

А13=(-1) 4 * -4 * 0-1 * 3=-3

А21=(-1) 3 * 1 * 3-0 * 3=-3

А22=(-1) 4 * -3 * 3-1 * 3=-12

А23=(-1) 5 * -3 * 0-1 * 1=1

А31=(-1) 4 * 1 * (-5)-3 * 3=-14

А32=(-1) 5 * -3 * (-5)-(-4) * 3=-27

А33=(-1) 6 * -3 * 3-(-4) * 1=-5

Таким образом, получаем матрицу:

4. Полученную матрицу транспонируем:

5. Последнюю матрицу делим на определитель исходной матрицы и получаемобратную матрицу:

6. Осуществляем проверку полученного результата. Для этого находим произведение полученной матрицы на исходную:

А -1 .* А=А * А -1 =*= ==

Таким образом, получили в результате единичную матрицу. Следовательно, обратная матрица была найдена, верно.

Задание 3

Решить систему линейных уравнений методом Крамера, Гаусса.

Решение:

1)Решить систему методом Крамера.

Составляем матрицу системы:

Вычисляем определитель этой матрицы:

0 * (-8) * 4+3 * 2 * (-5)+7 * 2 * 9-9 * (-8) * (-5)-3 * 7 * 4-0 * 2 * 2=-348?0

Находим определители?1 , ?2, ?3, получающиеся из исходного определителя заменой соответственно первого, второго и третьего столбцов столбцомсвободных членов:

1==2 * (-8) * 4+3 * 2 * (-3)+9 * 5 * 2-9 * (-8) * (-3)-3 * 5 * 4-2 * 2 * 2=-276

2==0 * 5 * 4+2 * 2 * (-5)+9 * 7 * (-3)-9 * 5 * (-5)-2 * 7 * 2-0 * 2 * (-3)=- 40

3==0 * (-8) * (-3)+3 * 5 * (-5)+2 * 7 * 2-2 * (-8) * (-5)-3 * 7 * (-3)-0 * 5 * 2=- 64

Теперь используя формулы Крамера

х1=, х2=, х3= ,

находим решение системы:

Х1==,=0,79 х2==,=0,11 х3===0,18

2) Решим систему методом Гаусса.

Составляем расширенную матрицу системы, в которую входят коэффициенты при переменных и свободные члены:

Умножим 2-ую строку на (5). Умножим 3-юу строку на (7). Добавим 3-ую строку к 2-ой:

Умножим 1-ую строку на (26). Умножим 2-ую строку на (3). Добавим 2-ую строку к 1-ой:

Из 1-ой строки выражаем x 3

Из 2-ой строки выражаем x 2

26х 2 =- +4=0,11

Из 3-ой строки выражаем x 1

5х 1 =-2 * 0,11- - 3=0,79

Задание 4

матрица определитель линейный крамер гаусс

Вычислить определитель 4-го порядка

Запишем разложение определителя по четвертой строке:

А==0 * А 41 +3 * А 42 +0 * А 43 +1 * А 44

где Aij - алгебраическое дополнение элемента ij a .

Найдем алгебраические дополнения по формуле А ij =(-1) i+j , где m ij - минор элемента ij a, который получается из исходного определителя вычеркиванием строки и столбца, на пересечении которых стоит данный элемент.

А 42 =(-1) 4+2 * m 42 =(-1) 6 * =4 * 7 * (-9)+7 * (-7) * 0+1 * (-1) * 0 - 0 * 7 * 0 - 7 * 1 * (-9) - 4 * (-7) * (-1)=-217

А 44 =(-1) 4+4 * m 44 =(-1) 8 * =4 * (-3) * (-1)+0 * 7 * 0+1 * 1 * 7-7 * (-3) * 0-0 * 1 * (-1)-4 * 7 * 1=-9

Подставляем полученные значения в разложение определителя:

3 * А 42 +А 44 =3 * (-217)+(-9)=-660

Задание 5

матрица обратный определитель линейный крамер гаусс

Самостоятельно, по аналогии с примером, составить задачу с экономическим содержанием, построить математическую модель экономического процесса, и решить поставленную задачу.

Задача.

Затраты трех видов сырья А, B, C на производство единицы каждого из трех типов продукции I, II, III и запасы каждого вида сырья заданы в таблице (Таблица 1):

Таблица 1

Требуется определить план производства, обеспечивающий использование всего сырья.

Запишем систему линейных уравнений, используя данные, приведенные в таблице:

где - объемы выпускаемой продукции каждого вида.

Для решения воспользуемся методом Гаусса. Запишем расширенную матрицу системы:

Запишем систему в виде расширенной матрицы:

Умножим 2-ую строку на (-2). Добавим 2-ую строку к 1-ой:

Умножим 2-ую строку на (3). Умножим 3-ую строку на (-1). Добавим 3-ую строку к 2-ой:

Умножим 1-ую строку на (2). Добавим 2-ую строку к 1-ой:

Теперь исходную систему можно записать как:

x 2 = /2

x 1 = /3

Из 1-ой строки выражаем x 3

Из 2-ой строки выражаем x 2

Из 3-ой строки выражаем x 1

Курс лекций по дисциплине

«Матричный анализ»

для студентов II курса

математического факультета специальности

«Экономическая кибернетика»

(лектор Дмитрук Мария Александровна)

Глава 3. Функции от матриц.

1. Определение функции.

Df. Пусть функция скалярного аргумента. Требуется определить, что понимать под f(A), т.е. нужно распространить функцию f(x) на матричное значение аргумента.

Решение этой задачи известно, когда f(x) многочлен: , тогда.

Определение f(A) в общем случае.

Пусть m(x) минимальный многочлен А и он имеет такое каноническое разложение, собственные значения А. Пусть многочлены g(x) и h(x) принимают одинаковые значения.

Пусть g(A)=h(A) (1), тогда многочлен d(x)=g(x)-h(x) аннулирующий многочлен для А, так как d(A)=0, следовательно, d(x) делится на линейный многочлен, т.е. d(x)=m(x)*q(x) (2).

Тогда, т.е. (3), .

Условимся m чисел для f(x) таких называть значениями функции f(x) на спектре матрицы А, а множество этих значений будем обозначать.

Если множество f(Sp A) определено для f(x), то функция определена на спектре матрицы А.

Из (3) следует, что многочлены h(x) и g(x) имеют одинаковые значения на спектре матрицы А.

Наши рассуждения обратимы, т.е. из (3) (3) (1). Таким образом, если задана матрица А, то значение многочлена f(x) вполне определяется значениями этого многочлена на спектре матрицы А, т.е. все многочлены gi(x), принимающие одинаковые значения на спектре матрицы имеют одинаковые матричные значения gi(A). Потребуем, чтобы определение значения f(A) в общем случае подчинялось такому же принципу.

Значения функции f(x) на спектре матрицы А должны полносильно определить f(A), т.е. функции, имеющие одни и те же значения на спектре должны иметь одно и то же матричное значение f(A). Очевидно, что для определения f(A) в общем случае, достаточно найти многочлен g(x), который бы принимал те же значения на спектре А, что и функция f(A)=g(A).

Df. Если f(x) определена на спектре матрицы А, то f(A)=g(A), где g(A) многочлен, принимающий на спектре те же значения, что и f(A),

Df. Значением функции от матрицы А назовем значение многочлена от этой матрицы при.

Среди многочленов из С[x], принимающих одинаковые значения на спектре матрицы А, что и f(x), степени не выше (m-1), принимающий одинаковые значения на спектре А, что и f(x) это остаток от деления любого многочлена g(x), имеющего те же значения на спектре матрицы А, что и f(x), на минимальный многочлен m(x)=g(x)=m(x)*g(x)+r(x).

Этот многочлен r(x) называют интерполяционным многочленом Лагранжа-Сильвестра для функции f(x) на спектре матрицы А.

Замечание. Если минимальный многочлен m(x) матрицы А не имеет кратных корней, т.е. , то значение функции на спектре.

Пример:

Найти r(x) для произвольной f(x), если матрица

. Построим f(H 1 ). Найдем минимальный многочлен H 1 последний инвариантный множитель :

, d n-1 =x 2 ; d n-1 =1;

m x =f n (x)=d n (x)/d n-1 (x)=x n 0 n кратный корень m(x), т.е. n-кратные собственные значения H 1 .

, r(0)=f(0), r (0)=f (0),…,r (n-1) (0)=f (n-1) (0) .

1. Свойства функций от матриц.

Свойство № 1. Если матрица имеет собственные значения (среди них могут быть и кратные), а, то собственными значениями матрицы f(A) являются собственные значения многочлена f(x): .

Доказательство:

Пусть характеристический многочлен матрицы А имеет вид:

Посчитаем. Перейдем от равенства к определителям:

Сделаем замену в равенстве:

Равенство (*) справедливо для любого множества f(x), поэтому заменим многочлен f(x) на, получим:

Слева мы получили характеристический многочлен для матрицы f(A), разложенный справа на линейные множители, откуда следует, что собственные значения матрицы f(A).

ЧТД.

Свойство № 2. Пусть матрица и собственные значения матрицы А, f(x) произвольная функция, определенная на спектре матрицы А, тогда собственные значения матрицы f(A) равны.

Доказательство:

Т.к. функция f(x) определена на спектре матрицы А, то существует интерполяционный многочлен матрицы r(x) такой, что, а тогда f(A)=r(A), а у матрицы r(A) собственными значениями по свойству № 1 будут которым соответственно равны.

ЧТД.

Свойство № 3. Если А и В подобные матрицы, т.е. , и f(x) произвольная функция, определенная на спектре матрицы А, тогда

Доказательство:

Т.к. А и В подобны, то их характеристические многочлены одинаковы одинаковы и их собственные значения, поэтому значение f(x) на спектре матрицы А совпадает со значение функции f(x) на спектре матрицы В, при чем существует интерполяционный многочлен r(x) такой, что f(A)=r(A), .

ЧТД.

Свойство № 4. Если А блочно-диагональная матрица, то

Следствие: Если, то, где f(x) функция, определенная на спектре матрицы А.

1. Интерполяционный многочлен Лагранжа-Сильвестра.

Случай № 1.

Пусть дана. Рассмотрим первый случай: характеристический многочлен имеет ровно n корней, среди которых нет кратных, т.е. все собственные значения матрицы А различны, т.е. , Sp A простой. В этом случае построим базисные многочлены lk(x):

Пусть f(x) функция, определенная на спектре матрицы А и значениями этой функции на спектре будут. Надо построить.

Построим:

Обратим внимание, что.

Пример: Построить интерполяционный многочлен Лагранжа-Сильвестра для матрицы .

Построим базисные многочлены:

Тогда для функции f(x), определенной на спектре матрицы А, мы получим:

Возьмем , тогда интерполяционный многочлен

Случай № 2.

Характеристический многочлен матрицы А имеет кратные корни, но минимальный многочлен этой матрицы является делителем характеристического многочлена и имеет только простые корни, т.е. . В этом случае интерполяционный многочлен строится так же как и в предыдущем случае.

Случай № 3.

Рассмотрим общий случай. Пусть минимальный многочлен имеет вид:

где m1+m2+…+ms=m, deg r(x)

Составим дробно-рациональную функцию:

и разложим ее на простейшие дроби.

Обозначим: . Умножим (*) на и получим

где некоторая функция, не обращающаяся в бесконечность при.

Если в (**) положить, получим:

Для того, чтобы найти ak3 надо (**) продифференцировать дважды и т.д. Таким образом, коэффициент aki определяется однозначно.

После нахождения всех коэффициентов вернемся к (*), умножим на m(x) и получим интерполяционный многочлен r(x), т.е.

Пример: Найти f(A), если , где t некоторый параметр,

Проверим, определена ли функция на спектре матрицы А

Умножим (*) на (х-3)

при х=3

Умножим (*) на (х-5)

Таким образом, - интерполяционный многочлен.

Пример 2.

Если , то доказать, что

Найдем минимальный многочлен матрицы А:

- характеристический многочлен.

d 2 (x)=1, тогда минимальный многочлен

Рассмотрим f(x)=sin x на спектре матрицы:

функция является определенной на спектре.

Умножим (*) на

.

Умножим (*) на :

Вычислим, взяв производную (**):

. Полагая ,

, т.е. .

Итак, ,

Пример 3.

Пусть f(x) определена на спектре матрицы, минимальный многочлен которой имеет вид . Найти интерполяционный многочлен r(x) для функции f(x).

Решение: По условию f(x) определена на спектре матрицы А f(1), f (1), f(2), f (2), f (2) определены.

Используем метод неопределенных коэффициентов:

Если f(x)=ln x

f(1)=0 f (1)=1

f(2)=ln 2 f (2)=0.5 f (2)=-0.25

4. Простые матрицы.

Пусть матрица, так как С алгебраически замкнутое поле, то ха

Матричный анализ или матричный метод нашел широкое распространение при сравнительной оценке различных хозяйственных систем (предприятий, отдельных подразделений предприятий и т.п.). Матричный метод позволяет определить интегральную оценку каждого предприятия по нескольким показателям. Эта оценка называется рейтингом предприятия. Рассмотрим применение матричного метода поэтапно на конкретном примере.

1. Выбор оценочных показателей и формирование матрицы исходных данных a ij , то есть таблицы, где по строкам отражаются номера систем (предприятий), а по столбцам номера показателей (i=1,2….n) - системы; (j=1,2…..n) - показатели. Выбранные показатели должны иметь одинаковую направленность (чем больше, тем лучше).

2. Составление матрицы стандартизованных коэффициентов. В каждом столбце определяется максимальный элемент, а затем все элементы этого столбца делятся на максимальный элемент. По результатам расчета создается матрица стандартизованных коэффициентов.

Выделяем в каждом столбце максимальный элемент.

Исторически первой моделью корпоративного стратегического планирования принято считать так называемую модель «роста - доли», которая больше известна как модель Бостонской консалтинговой группы (BCG).

Эта модель представляет из себя своеобразное отображение позиций конкретного вида бизнеса в стратегическом пространстве, определяемым двумя осями (x, y), одна из которых используется для измерения темпов роста рынка соответствующего продукта, а другая - для измерения относительной доли продукции организации на рынке рассматриваемого продукта.

Появление модели BCG явилось логическим завершением одной исследовательской работы, проведенной в свое время специалистом консалтинговой компании Boston Consulting Group.

В процессе изучения различных организаций, производящих 24 основных видов продуктов в 7 отраслях промышленности (электроэнергетика, производство пластмасс, промышленность цветных металлов, производство электрооборудования, производство бензина и др.), были установлены эмпирические факты того, что при удвоении объемов производства переменные издержки на производство единицы продукции уменьшаются на 10-30%.

Также было установлено, что эта тенденция имеет место почти в любом рыночном секторе.

Эти факты и стали основанием для выводов, что переменные издержки производства являются одним из основных, если не главным, фактором делового успеха и определяет конкурентные преимущества одной организации перед другой.

Статистическими методами были выведены эмпирические зависимости, описывающие взаимосвязь издержек производства, единицы продукции и объем производства. И один из основных факторов конкурентного преимущества был поставлен в однозначное соответствие с объемом производства продукции, и следовательно, с тем, какую долю на рынке соответствующих продуктов занимает этот объем.

Основное внимание в модели BCG сосредотачивается на потоке денежной наличности предприятия, которая направляется, либо на проведение операции в отдельно взятой бизнес - области, либо возникает в результате таких операций. Считается, что уровень дохода или расхода денежной наличности находится в очень сильной функциональной зависимости от темпов роста рынка и относительной доли организации на этом рынке.

Темпы роста бизнеса организации определяют темп, в котором организация будет использовать денежную наличность.

Принято считать, что на стадии зрелости и на заключительной стадии жизненного цикла любого бизнеса успешный бизнес генерирует денежную наличность, тогда как на стадии развития и роста бизнеса происходит поглощение наличности.

Вывод: для поддержания непрерывности успешного бизнеса денежная масса, появляющаяся в результате осуществления «зрелого» бизнеса, частично должна быть инвестирована в новые области бизнеса, которые в будущем обещают стать генераторами доходов организации.

В модели BCG основными коммерческими целями организации предполагается рост массы и нормы прибыли. При этом, набор допустимых стратегических решений относительно того, как можно достичь этих целей - ограничивается 4 вариантами:

• 1) увеличение доли бизнеса организации на рынке;
• 2) борьба за сохранение доли бизнеса организации на ранке;
• 3) максимальное использование положения бизнеса на рынке;
• 4) освобождение от данного вида бизнеса.

Решения, которые предполагает модель BCG, зависят от положения конкретного вида бизнеса организации, стратегическом пространстве, образуемом двумя координатными осями. Использование этого параметра в модели BCG возможны по 3 причинам:

растущий рынок, как правило, обещает в скором будущем отдачу инвестиций в данный вид бизнеса.

повышенные темпы роста рынка воздействуют на объем денежной наличности со знаком «-» даже в случае довольно высокой нормы прибыли, так как требует повышенных инвестиций в развитие бизнеса.

Существует две модели BCG: классическая и адаптированная. Рассмотрим Классическую модель:

Структура Классической модели:

На оси абсцисс выставляется измерение некоторых конкурентных позиций организации в данном бизнесе в виде отношения объемов продаж организации в данном бизнесе к объему продаж крупнейшего в данной бизнес - области конкурента.

В оригинальной версии BCG шкала абсцисс является логарифмической. Таким образом, модель BCG представляет из себя матрицу 2*2, на которой области бизнеса отображаются окружностями с центрами на пересечении координат, образуемых соответствующими темпами роста рынка и величинами относительной доли организации на соответствующем рынке.

Каждая нанесенная окружность характеризует только 1 бизнес - область, характерную для данной организации.

Величина окружности пропорциональна общему размеру всего рынка. Чаще всего этот размер определяется простым сложением бизнеса организации и соответствующего бизнеса ее конкурентов.

Иногда на каждой окружности выделяется сегмент, характеризующий относительную долю в бизнес - области организации на данном рынке, хотя для получения стратегических выводов в данной модели - это не обязательно.

Деление осей на 2 части сделано не случайно. В верхней части матрицы оказываются бизнес области, относящиеся к темпам роста выше средних. В нижней соответственно более низким.

В оригинальной модели BCG принято, что границей высоких и низких темпов роста является 10% увеличения продаж в год.

Каждому из этих квадратов даются образные названия (например: матрицу BCG называют «Зоопарком»).

«Звезды»: это новые бизнес - области, занимающие относительно большую долю бурно развивающегося рынка, на котором приносят высокие прибыли. Это бизнес - области можно назвать лидерами своих отраслей, так как они приносят организации очень высокий доход. Однако главная проблема связана с определением правильного баланса между доходом и инвестициями в эту область с тем, чтобы в будущем гарантировать возврат последних.

«Дойные коровы»: это бизнес - области, которые в прошлом получили относительно большую долю рынка, однако со временем рост соответствующей отрасли заметно замедлился, поток денежной наличности в этой позиции хорошо сбалансирован, поскольку для инвестиций в такую бизнес - область требуется самый необходимый минимум. Такая бизнес - область может принести хороший доход организации (Это бывшие «Звезды»).

«Трудные дети»: эти бизнес - области конкурируют в растущих отраслях, но занимают относительно небольшую долю рынка. Это сочетание обстоятельств приводит к необходимости увеличения инвестиций, с целью защиты своей доли рынка. Высокие темпы роста требуют значительной денежной наличности, чтобы соответствовать этому росту.

«Собаки»: это бизнес - области с относительно небольшой долей на рынке в медленно развивающихся отраслях. Поток денежной наличности незначителен, порой даже отрицателен.

Но не многие используют Классическую модель, так как она непрактична из-за необходимости получения актуальных данных о состоянии рынка и доли, занимаемой компанией и ее конкурентом. Поэтому для расчетов используем

Адаптированную модель:

Адаптированная матрица BCG строится на основе внутренней информации компании. Необходимые данные - объемы продаж продукции за определенный период, который не может быть менее 12 месяцев, в дальнейшем, для отслеживания динамики, необходимо добавлять данные за следующие 3 месяца (т.е. данные за 12, 15, 18, 21, 24 месяца). Данные необязательно должны начинаться с января месяца, но должны быть по месяцам. Также важно учитывать сезонность продаж товаров или услуг для продукции вашей компании. В рассматриваемой компании товарный портфель состоит из 5 групп товаров, а также имеются данные об их продажах за период январь - декабрь 2013г.

Таблица 5. Данные по продажам предприятия ООО НордВест

– умножив вес на оценку и просуммировав полученные значения по всем факторам, получим взвешенную оценку / рейтинг привлекательности рынка

Таблица 7. Оценка привлекательности отрасли

Таблица 8. Оценка конкурентной позиции в отрасли

2 .Строим Матрицу Мак - Кинси для ООО Норд-Вест

По оси x откладываем 3,6 балла, по оси у откладываем 2,9 балла. На пересечении данных баллов мы попадаем в квадрат «Успех 3». Который присущ организациям, рыночная привлекательность которых держится на среднем уровне, но при этом их преимущества на данном рынке очевидны и сильны. Стратегические выводы из анализа на основе матрицы McKinsey очевидны: компания ООО Норд-Вест "попадает в квадрат «Успех 3»

Рис. 4. Матрица Мак-Кинси

Для позиции «успех 3» характерны наивысшая степень привлекательности рынка и относительно сильные преимущества на нем. Предприятие будет безусловным лидером или одним из лидеров на строительном рынке, а угрозой для него может быть только усиление некоторых позиций отдельных конкурентов. Поэтому стратегия предприятия, которое пребывает в такой позиции, должна быть нацелена на защиту своего состояния в большинстве своем с помощью дополнительных инвестиций. Организации необходимо, прежде всего, определить наиболее привлекательные рыночные сегменты и инвестировать именно в них, развивать свои преимущества и противостоять влиянию конкурентов.

Керамическая плитка

Ячеистый бетон

Крупно форматный кирпич