
- •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.
2.1.Операции над матрицами.
Матрицы считаются равными, если они имеют одинаковые порядки и их соответствующие элементы совпадают.
а).
Сложение
матриц.
Суммой двух матриц
и
одинаковых порядков называют матрицу
,
элементы которой вычисляются по формуле
Будем в этом случае записывать С=А+В
Непосредственно из определения вытекает :
перестановочное свойство А+В=В+А
и
сочетательное свойство (А+В)+С=А+(В+С).
б).
Умножение матрицы
на число. Матрица
умножается на число
,
получается матрица
- (каждый член умножается на
).
Отсюда непосредственно следует:
сочетательный
закон:
распределительный
закон относительно суммы чисел:
в).
Произведение
матриц:
произведением двух матриц
и
называют матрицу
,
элементы которой
вычисляются по формуле:
.
Отметим, что не всякие матрицы A и B можно перемножить. Произведение AB определено только если число столбцов матрицы А равно числу строк матрицы В.
В частности, умножение матрицы-строки на матрицу-столбец определено только если количество членов в строке (n) равно количеству членов в столбце (n). Результатом такого умножения является одноэлементная матрица из одного числа.
n
x
В n
= С11
.
А
Всегда определено умножение столбца на строку:
n
m
x
= m
m
n
Произведение
двух матриц не обладает перестановочным
свойством, т.е. может оказаться, что
.
К примеру:
.
Однако выполняется сочетательное
свойство произведения: (AB)C=A(BC).
Введём важное понятие диагональной матрицы
и её частный случай - единичную матрицу:
.
Легко проверить, что для любой квадратной матрицы А справедливо :
.
Познакомившись с умножением матриц, можно нашу систему уравнений (***) записать компактно в матричном виде. Введём обозначения. Матрицу системы уравнений, представляющую таблицу из коэффициентов при неизвестных, обозначим А:
.
Для неизвестных введём обозначения матрицы-столбца Х
и
для правых частей -
.
Тогда можно записать:
или
2.2.Определители.
Мы
уже ввели понятие определителя для
матрицы 3-го
порядка. Подобной формулой определяется
определитель любого порядка. Однако
вычислять определитель порядка n, где
,
проще с помощью следующего понятия.
Введём
понятие минора. Минором любого элемента
матрицы n-ого
порядка называется определитель порядка
n-1, соответствующий матрице, полученной
из исходной матрицы вычёркиванием i-той
строки и j-того
столбца. Обозначим минор символом
(Лучше обозначить просто Мij)
К примеру, у матрицы четвёртого порядка можно выделить 16 миноров:
Выполняется следующая формула, которую мы доказывать не будем:
Теорема 1. Каков бы ни был номер строки i (i=1,...n); для определителя
n-ого порядка справедлива формула:
Эта формула называется формулой разложения определителя по i-той строке.
Подчеркнём, что в этой формуле показатель степени, в которую возводится (-1) равен сумме номеров строки i и столбца j. Таким образом, эта степень равна +1 или -1 в зависимости от чётности или нечётности суммы. Соответственно слагаемые в этой сумме могут входить в неё как со знаком (+) так и со знаком (-).
Пример: разложим определитель по 2-й строке
.Кстати,
проще было бы разложить определитель
по третьей строке:
.
К этому же результату можно прийти, воспользовавшись знаменателем формулы (****) для вычисления х3. Это выражение определителя иногда называют формулой “треугольника”: