- •Затверджено науково-методичною радою
- •Розділ 2. Елементи векторної алгебри..........................................21
- •§2.5. Дії над векторами, заданими своїми координатами..............................26
- •§1.1. Визначники. Визначники другого і третього порядків та їх властивості
- •§1.2. Розв’язування системи трьох лінійних рівнянь. Правило Крамера
- •§1.3. Матриці. Основні дії над матрицями. Ранг матриці
- •Будь-якій квадратній матриці
- •§1.4. Обернена матриця
- •§1.5. Системи лінійних рівнянь
- •§1.6. Матричний запис системи лінійних рівнянь і її розв’язування
- •§1.7. Розв’язування систем лінійних рівнянь за методом Гаусса
- •§1.8. Однорідна система лінійних рівнянь
- •§1.9. Критерій сумісності системи лінійних рівнянь. Теорема Кронекера–Капеллі
- •Завдання для самоконтролю
- •Розділ 2. Елементи векторної алгебри
- •§2.1. Скалярні і векторні величини
- •§2.2. Лінійні дії з векторами
- •§2.3. Проекції вектора на вісь
- •§2.4. Розкладання вектора на складові
- •Рівність (2.2) дає розкладання вектора за базисними одиничними векторами, або за ортами і
- •§2.5. Дії над векторами, заданими своїми координатами
- •§2.6. Розкладання вектора за базисом. Лінійна незалежність векторів
- •§2.7. Скалярний добуток векторів
- •§2.8. Вираження скалярного добутку через координати. Кут між векторами
- •§2.9. Векторний добуток двох векторів
- •§2.10. Векторний добуток двох векторів, заданих координатами
- •§2.11. Мішаний добуток векторів
- •Якщо вектори , і задані координатами
- •Завдання для самоконтролю
- •Розділ 3. Аналітична геометрія на площині
- •§3.1. Координати точки на прямій і на площині. Відстань між двома точками
- •§3.2. Полярна система координат
- •§3.3. Різні види рівнянь прямої на площині
- •Нормальне рівняння має вигляд:
- •§3.4. Кут між двома прямими. Умови паралельності і перпендикулярності двох прямих. Відстань від точки до прямої
- •§3.5. Коло
- •Властивості еліпса, заданого канонічним рівнянням (3.19) ( ):
- •§3.7. Гіпербола
- •§3.8. Парабола
- •Завдання для самоконтролю
- •Розділ 4. Аналітична геометрія в просторі
- •§4.1. Площина
- •§4.2. Пряма лінія у просторі
- •Нехай пряма задана загальними рівняннями
- •§4.3. Пряма і площина
- •Кут між прямою
- •Завдання для самоконтролю
- •Розділ 5. Застосування аналітичної геометрії в економіці § 5.1. Лінійна модель амортизації
- •§ 5.2. Лінійна модель витрат. Точка незбитковості Під час виробництва х одиниць продукції сукупність витрат с (х) складається з двох доданків – фіксованих (сталих) і змінних витрат:
- •§ 5.3. Закони попиту і пропозицій
- •Вектори утворюють базис, якщо вони лінійно незалежні, звідси їх лінійна комбінація дорівнює 0 тоді, коли , тобто .
- •Знаходимо :
- •Підставимо координати вершин :
- •Варіанти розрахункового завдання № 1
- •VIII. Розв’язати задачу.
- •Іх. Закони попиту та пропозицій на деякий товар задані рівняннями
- •Література
Будь-якій квадратній матриці
можна поставити у відповідність певне число, яке називається визначником цієї матриці і позначається символом det A:
Прямокутна матриця визначника не має.
Рангом
матриці А
називається
найбільший з порядків її мінорів,
відмінних від нуля, (позначається
).
Якщо
всі елементи матриці
то
.
Крім безпосереднього обчислення мінорів, ранг матриці можна знайти простішим методом, який ґрунтується на тому, що ранг матриці не зміниться, якщо над матрицею виконати так звані елементарні перетворення, а саме:
замінити рядки стовпцями (при цьому стовпці заміняються відповідними рядками);
переставити місцями два рядки (стовпці);
помножити кожен елемент рядка (стовпця) на один і той самий відмінний від нуля множник;
викреслити рядок (стовпець), всі елементи якого дорівнюють нулеві;
додати до елементів рядка (стовпця) відповідні елементи другого рядка (стовпця), помножені на одне і те саме число.
Всі ці перетворення не змінюють ранг матриці, але з їх допомогою матрицю зводять до матриці, у якої нижче головної діагоналі всі елементи – нулі. Тоді ранг матриці дорівнює кількості елементів головної діагоналі, відмінних від нуля.
Приклад
1.4.
Знайти матрицю
,
якщо
,
.
Розв’язування.
Кількість
стовпців матриці
дорівнює кількості рядків матриці
,
тому за означенням маємо
.
Приклад 1.5. Знайти ранг матриці
.
Розв’язування.
Віднімаючи від третього рядка 2-й, а від 4-го перший, дістанемо:
Від другого рядка віднімемо потроєний перший:
Від четвертого рядка віднімемо другий:
Від четвертого віднімемо третій:
.
Отже,
.
(Знак ~ між матрицями показує, що вони утворюються одна з другої елементарними перетвореннями і, отже, мають один і той самий ранг).
§1.4. Обернена матриця
Нехай – деяка квадратна матриця -го порядку.
Матриця
називається
оберненою
до матриці
,
якщо виконується умова
,
де
–
одинична матриця.
Квадратна
матриця
називається виродженою,
якщо
й
невиродженою,
якщо
.
Теорема. Для існування оберненої матриці необхідно і достатньо, щоб матриця була невиродженою.
Обернена матриця знаходиться за формулою
,
(1.6)
де – алгебраїчні доповнення елементів визначника матриці .
Приклад 1.6. Знайти матрицю , обернену до матриці
.
Розв’язування. Обчислимо визначник матриці :
.
Матриця невироджена, тому обернена матриця знаходиться за формулою (1.6). Знаходимо алгебраїчні доповнення всіх елементів даної матриці:
;
;
;
;
Складемо обернену матрицю
.
§1.5. Системи лінійних рівнянь
Системою m лінійних рівнянь з n невідомими називається система виду
(1.7)
де
– коефіцієнти,
–
вільні члени,
–
невідомі,
.
Розв’язком системи лінійних рівнянь називається впорядкована сукупність n чисел (x1, x2, … , xn), які при підстановці в систему (1.7) як невідомі, перетворюють усі рівняння в тотожності.
Система рівнянь (1.7) називається однорідною, якщо всі вільні члени дорівнюють нулю, і неоднорідною, якщо хоч один з них відмінний від нуля.
Система рівнянь називається сумісною, якщо вона має хоча б один розв’язок, і несумісною, якщо вона не має жодного розв’язку.
Сумісна система називається визначеною, якщо вона має єдиний розв’язок, і невизначеною, якщо вона має безліч розв’язків.
Дві системи лінійних рівнянь називаються еквівалентними, якщо вони мають одну й ту ж множину розв’язків.
