- •Теория слау
- •Матрицы, действия с матрицами, обратная матрица. Матричные уравнения и их решения.
- •Линейная зависимость и независимость столбцов (строк) матрицы. Критерий линейной зависимости, достаточные условия линейной зависимости столбцов (строк) матрицы.
- •Определители матрицы и их свойства
- •Обратная матрица, алгоритм вычисления обратной матрицы.
- •Система линейных алгебраических уравнений, основные свойства слау, однородность и неоднородность, совместность и несовместность, определенность слау, матричная форма записи слау и ее решения
- •Квадратные системы, метод Крамера
- •Элементарные преобразования слау. Метод Гаусса исследования слау.
- •Критерий совместности слау, теорема Кронекера-Капелли, геометрическая интерпретация на примере 2-х уравнений с 2-мя неизвестными.
- •Однородные слау. Свойство решений, фср, теорема об общем решении однородной системы. Критерий существования нетривиального решения.
- •Неоднородные слау. Теорема о структуре решения неоднородной слау. Алгоритм решения неоднородной слау.
- •Определение линейного (векторного) пространства. Примеры лп.
- •Линейно зависимые и линейно независимые системы векторов. Критерий линейной зависимости.
- •Достаточные условия линейной зависимости и линейной независимости систем векторов лп. Примеры линейно независимых систем в пространствах строк, многочленов, матриц.
- •Изоморфизм лп. Критерий изоморфности лп.
- •Подпространство лп и линейные оболочки систем векторов. Размерность линейной оболочки.
- •Теорема о пополнении базиса
- •Пересечение и сумма подпространств, прямая сумма подпространств. Теорема о размерности суммы подпространств.
- •Подпространство решений однородной слау, его размерность и базис. Выражение общего решения однородной слау через фср.
- •Матрица перехода от одного базиса лп к другому и ее свойства. Преобразование координат вектора при переходе к другому базису.
- •Определение и примеры линейных операторов, линейные отображения и линейные преобразования
- •Матрица линейного оператора, нахождение координат образа вектора
- •Действия с линейными операторами. Линейное пространство ло
- •Теорема об изоморфности множества линейных преобразований множеству квадратных матриц
- •Матрица произведения линейных преобразований. Примеры нахождение матриц операторов.
- •Определение и свойства обратного оператора, его матрица.
- •Критерий обратимости линейного оператора. Примеры обратимых и необратимых операторов.
- •Преобразование матрицы линейного оператора при переходе к другому базису.
- •Определитель и характеристический многочлен линейного оператора, их инвариантность по отношению к преобразованиям базиса.
- •Ядро и образ линейного оператора. Теорема о сумме размерностей ядра и образа. Нахождение ядра и образа линейного оператора в фиксированном базисе. Ранг и дефект линейного оператора.
- •Теорема инвариантности ядра и образа ло а относительно перестановочного с ним ло в
- •Алгебраическая и геометрическая кратности собственных значений и их взаимосвязь.
- •Критерий диагонализируемости матрицы линейного оператора, достаточные условия диагонализируемости линейного оператора.
- •Теорема Гамильтона-Кэли
Алгебраическая и геометрическая кратности собственных значений и их взаимосвязь.
Алгебраическая кратность собственного числа - его кратность, как корня характеристического многочлена.
Геометрическая кратность собственного числа - размерность его собственного подпространства ker(A- λI).
Из критерия собственного значения следует, что геометрическая кратность собственного числа строго положителя., а так же то, что геометрическая кратность не превосходит алгебраическую. Отсюда следует, что если алгебраическая кратность равно 1, то геометрическая тоже равна 1.
Критерий диагонализируемости матрицы линейного оператора, достаточные условия диагонализируемости линейного оператора.
Критерий: Матрица Ае оператора АL(Vn) в базисе[e} имеет диагональный вид тогда и только тогда, когда базисные вектораe1,e2,…en являются собственными векторами оператора А. При это матрица Ае в базисе из собственных векторов имеет вид:, гдеλ – собственные значения оператора А:
Док-во: Достаточность. Если базис[e] состо из из собственных векторов оператора А, т.е.Aek = λkek, то согласно определению матрицы линейного оператора имеетAe – диагональную матрицу изλ1…n..
Необходимость. Пусть матрица Ау линейного оператора А в данном базисе [e] имеет вид диагональной матрицы изλ1…n. Тогда очевидно, для любогоi=1….n Аei =λiei, теe1,e2,…en – собственные вектора аλ1,λ2,λ3….λn – собственные значения оператора А. Чтд.
Теорема Гамильтона-Кэли
Многочлен p(λ)переменной λ называется аннулирующим для квадратной матрицы A, если при подстановке в многочлен матрицы A вместо переменной λ получаем нулевую матрицу, т.е. p(A)=O.
Для любой квадратной матрицы А многочлен называется характеристическим.
Теорема:Характеристический многочлен матрицы является аннулирующим для нее, т.е.
Док-во: Обозначим черезматрицу, присоединенную к характеристической матрице. Тогда из теоремы следует
Правые части этих равенств можно рассматривать как многочлены с матричными коэффициентами (каждый коэффициент характеристического многочлена умножается на единичную матрицу). Из равенства выше следует, что λ-матрица делится на (A-λE)слева и справа без остатка, т.е. остаток равен нулевой матрице. Пообобщенной теореме Безуостаток равен левому и правому значениям многочленапри подстановке матрицы A вместо A. Отсюда получаем=0, т.е., что и требовалось доказать.