07 settembre 2008

MODELLI LINEARI
(seguito)


Un nuovo oggetto algebrico
Riprendiamo in esame il sistema dell'esempio precedente:




I coefficienti delle variabili corrispondono, nell'ordine, agli elementi della tabella A, che descrive solo una parte del problema. Possiamo immaginare un'altra tabella che riporti le condizioni che si desidera soddisfare:


A questa aggiungiamo una tabella che elenchi le variabili in gioco:


Per non portarci dietro tutta la struttura delle tabelle, possiamo semplificarle, limitandoci a trascrivere i soli dati in insiemi opportunamente ordinati per righe e colonne, ricordandoci che ogni elemento ha, per la sua posizione, un particolare significato. La rappresentazione per righe e colonne non sarebbe strettamente necessaria. Infatti, si potrebbero mettere tutti i dati su un'unica fila, posizionando dei caratteri di separazione. La rappresentazione per righe e colonne, come suggerito qui di seguito, è più familiare perché ci ricorda meglio la tabella dalla quale i dati provengono.

fig. 5

Gli insiemi ordinati di dati, indicati nella figura 5 con le lettere maiuscole in grassetto A, B e C, prendono il nome di matrici.


Questo nuovo oggetto dell'algebra, la matrice, consente, come sarà illustrato successivamente, di affrontare e risolvere efficacemente molti problemi, non solo quelli traducibili in sistemi lineari. Per fare ciò sarà necessario manipolare questi oggetti mediante nuove operazioni che dovranno essere definite. In particolare, ci interessano quelle operazioni che consentono la soluzione di sistemi lineari.

fig. 6

Vorremmo poter definire operatori (che qui indichiamo con ·) che ci permettano di scrivere un sistema nella forma

e metodi per calcolare la matrice incognita X, come se questa espressione fosse un'equazione. I post successivi tratteranno proprio questo argomento.

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INDICE


ESERCIZI


06 settembre 2008

MODELLI LINEARI

Un primo esempio

Partiamo da un semplicissimo esempio. Vogliamo occuparci dell'alimentazione di Mario, nel senso di trovare un modo per valutare quanto spende giornalmente per mangiare e qual è l'apporto giornaliero di calorie del cibo che ingerisce. Mario sta sperimentando una nuova forma di alimentazione che comprende un solo cibo integrato che costa 10 €/kg e sviluppa 250 Cal/100 g.
Il modello è molto semplice e può essere rappresentato come nella figura 1. Relativamente all'unico alimento in gioco esiste una sola variabile: la quantità q di cibo che Mario decide di mangiare ogni giorno. Esistono poi due coefficienti, non variabili,
  • il prezzo p = 10 €/Kg = 1 €/100g
  • l'energia e = 200 sviluppata da 100 g di alimento.

fig. 1

La spesa giornaliera e l'apporto energetico sono in relazione lineare con q, ossia sono proporzionali a q secondo i coefficienti 1 e 200 rispettivamente

s = 1q
e = 200q .

L'aggettivo lineare attribuito a queste relazioni è dovuto al fatto che la variabile vi compare al primo grado e che queste relazioni rappresentano quindi delle rette.

Le due relazioni lineari possono essere riportate sul piano cartesiano, ottenendo i due grafici di figura 2, in ciascuno dei quali l'equazione è rappresentata da una retta passante per l'origine. Per ogni valore di q si può ottenere il corrispondente valore di s e di e.


fig. 2

Si supponga ora che Mario debba soddisfare due condizioni:

  • spendere 7€
  • sviluppare 2000 Calorie.

Come si vede dai grafici, la cosa è impossibile: o si soddisfa una condizione, o si soddisfa l'altra.

Questo vuol dire che il sistema:

è impossibile o, come si suol dire, è incompatibile. Infatti, dalla seconda equazione si ottiene q=10, in contrasto con la prima.



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Aumentiamo le variabili

Cerchiamo di complicare un po' le cose assumendo che l'esperimento di Mario comprenda due diversi cibi integrati, P1 e P2. Per comodità riportiamo in una tabella i dati di prezzo e di apporto energetico dei due cibi:

Questa tabella ha 2 righe e 2 colonne. Infatti, la parte utile della tabella è quella contenente i dati, non quella con le etichette. La prima riga si riferisce ai dati di prezzo, la seconda ai dati energetici. La prima colonna si riferisce al prodotto P1, la seconda al prodotto P2.
Adesso le variabili nell'alimentazione di Mario sono due:

  • la quantità di P1, che indicheremo con x1 (´ 100g),
  • la quantità di P2, che indicheremo con x2(´ 100g),

che egli può decidere di mangiare in un opportuno mix.

La spesa per P1 è data da:

s1 = p1x1 = 0,5x1

mentre quella per P2 è:

s2 = p2x2 = x2

come è evidenziato nel grafico della figura 3.
La spesa totale è quindi

s(x1, x2) =s1+ s2=p1x1+ p2x2= 0,5x1+ x2,

che risulta, come era evidente, funzione lineare delle due variabili x1 e x2.

fig. 3

Quanto fin qui detto per la spesa può ripetersi per il bilancio energetico. Si ottiene quindi
e(x1, x2) = e1 + e2 = c1x1 + c2x2 = 250x1 + 200x2.
Se imponiamo le due condizioni
  • spendere 7€
  • sviluppare 2000 Calorie,

otteniamo il seguente sistema di due equazioni lineari in due incognite:

che, risolto con uno qualsiasi dei metodi noti, fornisce la soluzione

x1 = 4, x2 = 5 .

Cioè si ha equilibrio tra budget di spesa e obiettivo energetico ingerendo 400 g di prodotto P1 e 500 g di prodotto P2.
Le due equazioni rappresentano due rette nel piano x1, x2: la retta della spesa, in cui ogni punto è un diverso mix dei due prodotti, caratterizzati tutti dalla spesa cumulativa di 7 €, e la retta relativa all'apporto energetico, pari a 2000 Cal, del mix dei prodotti. L'unico punto in comune alle due rette, che quindi soddisfa entrambe le condizioni, corrisponde al ricercato equilibrio tra spesa e calorie.
Si noti che le rette sono state volutamente tracciate nel solo primo quadrante. Infatti, in questo problema non ha senso considerare quantità negative di cibo.

fig. 4

L'esempio che abbiamo ora esaminato è certamente un caso molto semplice. Nella realtà i problemi che si devono affrontare sono molto più complessi e vengono messe in gioco molte più variabili, legate tra loro da un elevato numero di relazioni, che quando va bene sono lineari.
Gli strumenti algebrici elementari e la geometria analitica ci aiutano quindi poco. Sul piano cartesiano possiamo trattare solo due variabili e lo spazio cartesiano tridimensionale, limitato comunque alle tre variabili, non ci consente di visualizzare agevolmente l'intersezione tra piani e tra piani e rette. D'altra parte la soluzione di grandi sistemi lineari non può essere affrontata con carta e matita. È necessario ricorrere a strumenti di calcolo che però richiedono metodi diversi da quelli appresi alle scuole medie (come per esempio il metodo di sostituzione).


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SEGUE

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01 settembre 2008

ALGEBRA LINEARE:
modelli, sistemi e strumenti

PREMESSA

La stesura di appunti su un qualsiasi argomento risponde quasi sempre all'esigenza dell'autore di capire prima ancora che far capire ad altri l'argomento di cui si tratta. Nel caso specifico, questi appunti (ma la cosa vale anche per molti altri temi) nascono dall'esigenza di trovare l'aggancio con la realtà. La matematica vista dai matematici è una pura astrazione. Si parte dalle definizioni e si dimostrano teoremi. Per gli ingegneri, invece, la matematica è uno strumento utilissimo e insostituibile per descrivere la realtà. O almeno alcuni aspetti della realtà.

Didatticamente ritengo che sarebbe più utile partire da un problema, o da una classe di problemi, e far nascere nell'allievo l'esigenza di uno strumento per poterli risolvere, piuttosto che definire delle costruzioni matematiche per poi scoprire che forse potrebbero essere anche utili a risolvere casi concreti. Su questo terreno so di avere la totale disapprovazione dei matematici.

L'algebra lineare rappresenta, da questo punto di vista, un terreno esemplare. Poco se ne parla nelle scuole medie e all'università la trattazione è puramente teorica (basta dare un'occhiata ad alcuni testi datati. ma ancora utilizzati. V. bibliografia). Migliore la produzione letteraria anglosassone: i testi usati nei college americani trattano argomenti concettualmente complessi partendo sempre da esempi (su questo argomento v., per esempio, il riferimento 12).

Perché modelli?
Proprio perché si parte dai fenomeni e si cerca di darne una rappresentazione matematica.
Alla voce modello un qualsiasi dizionario riporta una definizione del tipo:


Schema teorico che descrive un fenomeno mettendone in evidenza le caratteristiche strutturali ritenute più rilevanti;
precisando che un modello matematico è


un insieme di equazioni che descrivono in modo semplificato le relazioni ipotizzate tra una serie di fenomeni, allo scopo di spiegarne o prevederne lo svolgimento.
Qui si tratta della rappresentazione della realtà mediante sistemi lineari. I sistemi lineari sono efficaci strumenti dei quali ci si serve per creare modelli di quegli aspetti della realtà che ci interessa studiare. Non sempre la realtà è correttamente rappresentata da modelli lineari, ma spesso una rappresentazione lineare consente di ottenere più rapidamente risultati sufficientemente vicini alla situazione effettiva.
Come detto, i modelli sono rappresentazioni semplificate della realtà che evidenziano solo alcuni aspetti della stessa: quegli aspetti significativi per il nostro punto di vista e utili per ottenere i risultati attesi dal nostro esame della realtà stessa.
Per costruire i modelli si usano strumenti algebrici elementari, rappresentazioni grafiche, tabelle, matrici. È soprattutto di queste e della risoluzione dei sistemi di equazioni lineari che ci occuperemo nelle brevi note che seguono.






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BIBLIOGRAFIA


  1. M. Picone & G. Fichera, Trattato di Analisi Matematica, vol. I
    Tumminelli Editore, Roma 1954
    Capitolo I - Matrici e Determinanti
  2. A. Ghizzetti, Lezioni di Analisi Matematica, vol. I
    Libreria Eredi Virgilio Veschi, Roma 1959
    Capitolo III - Matrici e Determinanti
    Capitolo IV - Sistemi di equazioni lineari

  3. A. Ghizzetti, Complementi ed Esercizi di Analisi matematica, vol. I
    Libreria Eredi V. Veschi, Roma 1952
    Capp. III e IV

  4. A. Ghizzetti & F. Rosati, lezioni di analisi matematica, vol. I
    Libreria Eredi V. Veschi, Roma 1980, ristampa 1986
    Capp. 13 e 14

  5. A. Ghizzetti & F. Rosati, complementi ed esercizi di analisi matematica, vol. I
    Libreria Eredi V. Veschi, Roma 1980, ristampa 1987
    Capp. 13 e 14

  6. U. Merlone & G. Redaelli, Matematica generale
    Etas Libri Tutor, 1995
    Capitolo 9 - Algebra lineare

  7. G. C. Barozzi & C. Corradi, Matematica generale per le scienza economiche
    Il Mulino, 1999
    Capitolo 3 - Elementi di algebra lineare

  8. B. E. Meserve, Fundamental concepts of Algebra
    Dover Publications, inc., New York
    Chapter 5 - Determinats and Matrices

  9. H. Schneider & G. P. Barker, Matrices and Linear Algebra
    Dover Publications, Inc., New York, second edition

  10. L. Goldstein, D. Schneider & M. Siegel, Finite Mathematics and its Applications
    Prentice-Hall International, Inc., fourth edition
    Chapter 2 - Matrices

  11. E. Kreiyszig, Advanced Engineering Mathematics
    John Wiley & Sons, Inc., seventh edition
    Part B. Linear Algebra, Vector calculus
    Chapter 7 - Linear algebra: Matrices, Vectors, Determinants

  12. COMAP (COnsortium for Mathematics and its APplications),
    Principles and Practice of Mathematics
    Springer-Verlag New York, Inc., 1997