Comment résoudre un tableau

Une matrice est un tableau de valeurs écrites en lignes et en colonnes représentant une ou plusieurs équations algébriques linéaires. Il existe différentes manières de résoudre une matrice, notamment la présence d’équations linéaires et les opérations indiquées sous forme d’opérations de multiplication, d’addition, de soustraction et même d’opérations inverses. La résolution des matrices peut être compliquée au début, mais avec une diligence dans l’étude et la pratique, vous pouvez traiter n’importe quel problème matriciel qui se présente à vous.

Prenez le problème et réécrivez l'équation linéaire sous la forme d'une matrice. Vous aurez deux problèmes ou plus écrits en notation algébrique typique, ou linéairement. Pour réécrire ces équations sous forme de matrice, commencez par écrire les nombres situés à gauche du signe égal dans l'équation 1 par rapport aux numéros situés à gauche du signe égal dans l'équation 2. Cette section de la matrice sera appelée "A".

Ensuite, écris la lettre x sur la lettre y. Cette section de la matrice est "X".

Enfin, écrivez le nombre situé à droite du signe égal dans l'équation 1 par rapport au nombre situé à droite du signe égal dans l'équation 2. Cette dernière section s'appellera "B".

Détermine l'inverse de la partie A de la matrice. Comme l'inverse d'une fonction est la fonction divisée par 1, vous pouvez trouver l'inverse de A en plaçant un 1 sur la valeur de multiplication croisée de A. Voir la section Ressources pour un exemple spécifique de ce cas.

Multipliez les variables A et B pour résoudre les matrices. Votre réponse devrait avoir une composante x et une composante y, qui sont les réponses pour x et pour y. Consultez les liens dans la section Ressources pour trouver un exemple de problème avec les matrices fixes.

Conseil

Il y a différentes façons de se concentrer sur un problème matriciel. Pour plus d'informations sur la résolution des problèmes de matrice en ajoutant et en soustrayant, cliquez sur le lien ci-dessous intitulé "Autres problèmes de matrices".