- •Конспект лекций по линейной и векторной алгебре, аналитической геометрии и комплексным числам к.Н.Пономарёв и.А.Сажин
- •1.Введение.
- •2. Матрицы. Линейные операции над ними. Произведение матриц.
- •2.1.Операции над матрицами.
- •2.2.Определители.
- •2.3. Свойства определителей.
- •3.Обратная матрица.
- •3.1. Решение систем линейных уравнений с помощью обратной матрицы.
- •3.2. Понятие линейной зависимости строк.
- •3.3. Ранг матрицы.
- •3.4. Метод Гаусса.
- •4. Решение совместных систем линейных алгебраических уравнений.
- •4.1. Системы линейных уравнений.
- •4.2.Однородная система линейных
- •5.Векторы.
- •5.1. Понятие вектора.
- •5.2. Линейные операции с векторами.
- •5.3. Базис.
- •5.4. Скалярное произведение векторов.
- •5.5. Векторное и смешанное произведения векторов.
- •6.Аналитическая геометрия.
- •6.1. Уравнение линии на плоскости.
- •6.2.Полярная система координат.
- •6.3. Уравнение прямой на плоскости.
- •6.3.1.Уравнение прямой с угловым коэффициентом. Рассмотрим прямую в декартовой плоскости.
- •6.3.2. Нормированное уравнение прямой линии.
- •6.3.3.Уравнение прямой линии в полярных координатах.
- •7.Линии второго порядка.
- •7.1.Каноническое уравнение эллипса.
- •7.2. Каноническое уравнение гиперболы.
- •7.3.Каноническое уравнение параболы.
- •8. Плоскость. Различные способы задания плоскости.
- •9. Прямая линия в пространстве.
- •10.Линейные пространства.
- •10.1.Введение. Основные определения.
- •10.2.Размерность и базис линейного пространства.
- •10.2.1. Размерность линейного пространства.
- •10.2.2.Базис линейного пространства.
- •10.2.3.Действия над векторами в координатной форме.
- •10.2.4. Замена базиса.
- •11.Евклидовы пространства.
- •11.1.Основные определения.
- •11.2.Неравенство Коши-Буняковского.
- •11.3. Норма вектора. Нормированное пространство.
- •11.4. Ортонормированный базис конечномерного евклидова пространства.
- •11.5.Ортогональные матрицы и их свойства.
- •12.Линейные операторы.
- •12.1. Действия над линейными операторами.
- •12.2. Матрица линейного оператора.
- •12.3. Изменение матрицы линейного оператора при переходе от одного базиса к другому.
- •12.4.Собственные числа и собственные векторы линейного преобразования.
- •13.Линейные операторы в евклидовом пространстве.
- •13.1. Примеры линейных операторов.
- •14.Квадратичные формы и их приведение к каноническому виду.
- •15. Комплексные числа.
- •15.1. Алгебраические операции над комплексными числами.
- •15.2. Возведение в целую степень и извлечение корня из комплексных чисел.
11.Евклидовы пространства.
11.1.Основные определения.
Из курса аналитической геометрии нам знакомо понятие скалярного произведения векторов. На прошлой лекции мы ввели понятие линейного пространства. Введем теперь в рассмотрение линейное пространство, для элементов которого каким либо способом определено правило, ставящее в соответствие двум элементам число, называемое скалярным произведением. Такие пространства называются евклидовыми линейными пространствами.
Определение евклидового пространства. Линейное пространство R над полем вещественных чисел называется евклидовым пространством, если выполнены два требования:
Имеется правило, посредством которого любым двум элементам этого пространства x и y ставится в соответствие вещественное число, называемое скалярным произведением этих элементов и обозначается символом (x, y).
Указанное правило подчинено следующим четырем аксиомам:
10 (x, y) = (y, x) – переместительное свойство (или симметрия).
20 (x1 + x2, y) = (x1, y) + (x2, y) (распределительное свойство).
30 ( x, y) = (x, y) (для любого вещественного ).
40 (x, x) > 0, если x 0 и (x, x) = 0, если x = 0.
Пример 1. Рассмотрим пространство V3 всех свободных векторов. Скалярное произведение определим, как это сделано было в аналитической геометрии. Все аксиомы 10 - 40 при введенном нами ранее определении скалярного произведения
будут выполняться. Стало быть, линейное пространство V3 со скалярным произведениям – евклидово пространство.
Пример 2. Рассмотрим бесконечномерное пространство C[a, b] всех функций a t b. Скалярное произведение определим как интеграл от этих функций в пределах от a до b:
Можно проверить справедливость аксиом 10 - 40. Т.е. это бесконечно- мерное евклидово пространство.
Пример 3. Рассмотрим линейное пространство An упорядоченных совокупностей n вещественных чисел - пространство координат элементов. Положим
x = ( x1 x2 x3 … xn )
y = ( y1 y2 y3 … yn )
тогда введением скалярного произведения в виде
(x, y) = x1y1 + x2y2 + …+ xn yn
можно получить, как нетрудно убедиться, евклидово пространство. Определим более общее скалярное произведение.
Пример 4. Рассмотрим квадратную матрицу порядка n:
(*)
С помощью этой матрицы составим однородный многочлен второго порядка относительно переменных x1, x2, …, xn
Такой многочлен называется квадратичной формой, порождаемой квадратной матрицей А (*). Квадратичная форма называется положительно определенной, если она принимает строго положительные значения для всех значений переменных, одновременно не равных нулю и равна нулю лишь при условии, что x1 = x2 = … = xn = 0. Потребуем, чтобы матрица А удовлетворяла двум условиям:
10 порождала положительно определенную квадратичную форму
20 была симметричной относительно числовой диагонали, т.е. aik = aki для всех i = 1, 2, …, n ; k = 1, 2, …, n. С помощью матрицы, удовлетворяющей двум этим условиям, определим скалярное произведение двух элементов пространства An
(**)
Посмотрим на аксиомы 20 и 30 . Они, очевидно, удовлетворяются при совершенной произвольной матрице A. Справедливость 10 вытекает из симметричности матрицы, а 40 – квадратичная форма матрицы А – положительно определенная. Т.о. пространство An со скалярным произведением, определяемым равенством (**) при условиях 10 и 20 , налагаемых на матрицу А, является евклидовым пространством. Если в качестве матрицы А взять единичную матрицу, то мы получим евклидово пространство, рассмотренное в примере 3, обозначаемое как Еn.
