- •Для экзамена
- •Условие изоморфизма конечномерных линейных пространств
- •Матрица перехода к новому базису, изменение координат вектора.
- •Линейные подпространства, размерность линейной оболочки,
- •Формула для размерности суммы двух подпространств
- •Прямая сумма подпространств, различные определения
- •Линейное отображение векторных пространств, ядро и образ.
- •Матрица линейного отображения (оператора), переход к новому
- •Различные характеризации невырожденного оператора
- •Собственные векторы и собственные значения линейного оператора, способы их нахождения. Диагонализируемость оператора с простым спектром.
- •"Поднятие" характеристического и минимального многочленов с ограничений оператора на инвариантных прямых слагаемых.
- •Сопряженное пространство, дуальные базисы, второе сопряженное пространство
- •Билинейные функции и формы, изменение матрицы при переходе
- •Алгоритм Лагранжа для приведения квадратичной формы к
- •Закон инерции вещественных квадратичных форм.
- •Положительно определенные квадратичные функции. Критерий Сильвестра.
- •Евклидовы пространства, условие изоморфизма.( не точно!)
- •Неравенство Коши-Буняковского. Модуль вектора, расстояние и косинус угла между векторами.
- •Процесс ортогонализации Грама-Шмидта
- •Ортогональное дополнение к подпространству евклидова
- •Ортогональные операторы и ортогональные матрицы. (не весь!)
- •Простейший вид матрицы ортогонального оператора евклидова
- •Существование ортогонального базиса из собственных
- •Норма оператора. Норма симметрического оператора.
- •Приведение квадратичной формы ортогональным
- •Приведение пары форм к диагональному виду
- •Число обусловленности матрицы. Связь с приближенным
-
Приведение пары форм к диагональному виду
Наиболее простой вид матрица линейного оператора имеет, когда базисом является система ее собственных векторов, т.е. все ее собственных значений различны. В этом случае , при и , т.е. матрица является диагональной:
.
Следовательно, для того чтобы привести матрицу оператора к диагональному виду согласно формуле , в качестве матрицы нужно взять матрицу, столбцами которой должны быть собственные векторы оператора .
-
Число обусловленности матрицы. Связь с приближенным
решением систем линейных уравнений
Число обусловленности матрицы показывает насколько матрица близка к матрице неполного ранга (для квадратных матриц - к вырожденности).
Рассмотрим систему линейных уравнений
Ax=b
(1)
Если матрица A вырожденная, то для некоторых b решение x не существует, а для других b оно будет неединственным. Следовательно, если A почти вырожденная, то можно ожидать, что малые изменения в A и b вызовут очень большие изменения в x. Если же взять в качестве A единичную матрицу, то решение системы (1) будет x=b. Следовательно, если A близка к единичной матрице, то малые изменения в A и b должны влеч за собой малые изменения в x.