- •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.
- •3.3. Ранг матрицы.
- •3.1. Решение систем линейных уравнений с помощью обратной матрицы.
- •3.2. Понятие линейной зависимости строк.
- •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.
2.3. Свойства определителей.
1. Величина определителя не изменится, если строки и столбцы поменять местами, т. е. транспонировать матрицу. Это можно доказать, расписав определители:
2. Перестановка двух строк или двух столбцов определителя равносильна его умножению на (-1). Для доказательства достаточно расписать определитель:
.
3.
Если определитель имеет две равные
строки или два равных столбца, то он
равен 0. Это очень важное свойство. В
самом деле, перестановка строк даёт:
.
4. Умножение всех элементов некоторой строки на число равносильно умножению определителя на это число . Иными словами, общий множитель из некоторой строки можно выносить за знак определителя:
5. Отсюда вытекает, что если все элементы некоторой строки нулевые, то и сам определитель равен 0.
6. Если элементы двух строк пропорциональны, то определитель равен 0.
7. Запишем это свойство только для первой строки:
.
Подобное свойство выполняется для любой
строки или столбца матрицы.
8.
Если к элементам одной строки прибавить
элементы другой строки, умноженной на
некоторый коэффициент
,
то величина
не изменится!
9. Непосредственно из выражения для определителя следует, что его величина равна сумме произведений элементов некоторой строки или столбца матрицы на их алгебраические дополнения .
Кроме того, сумма произведений элементов какого-либо столбца (строки) на алгебраические дополнения другого столбца равна нулю.
Если ввести
обозначение
и назвать Аij
алгебраическим дополнением элемента
аij
, то последнее свойство (9) можно записать
в виде равенства
,
где
-
символ Кронеккера:
.
Таким образом, сумма справа в случае
i=j
равна определителю. А если номера строк
i и j различны, то эта сумма равна нулю.
Замечание. Математически строго определитель матрицы есть такая функция от элементов квадратной матрицы, для которой выполняются свойства 1-9, указанные выше. Из этого определения выводятся все правила вычисления определителей.
3.Обратная матрица.
Пусть А - квадратная матрица. Матрица В называется обратной левой матрицей по отношению к матрице А, если
матрица С называется обратной правой по отношению к А, если
.
Убедимся, что если матрицы В и C существуют, то они совпадают между собой. Действительно, это следует из сочетательного свойства произведения:
Таким образом, правые и левые обратные матрицы совпадают с одной и той же матрицей. Ее называют просто обратной матрицей и обозначают А-1.
Теорема. Для того, чтобы для матрицы А существовала обратная матрица необходимо и достаточно, чтобы определитель detА матрицы А был отличен от нуля.
Необходимость:
допустим матрица В существует. Тогда
из соотношения АВ=Е следует:
.
Значит
.
Здесь мы использовали свойство
определителей: определитель произведения
матриц равен произведению определителей
этих матриц. Примем это без доказательства.
Достаточность.
Пусть определитель detA=
.
Составим следующую матрицу В:
Здесь
через
обозначены алгебраические дополнения
соответствующих элементов
.Проверим,
что эта матрица обратная к матрице A.
Вычислим произведение:
.
Обратим внимание, что
.
Действительно,
сумма
в числителе есть не что иное, как
разложение определителя матрицы
по первой строке, и значит, эта сумма
=
.
Кроме того,
.
В самом деле
сумма в числителе является суммой произведений элементов второй строки матрицы А на алгебраические дополнения первой строки! Такое произведение равно нулю!
И т.д. В итоге, только на главной диагонали останутся ненулевые члены - они равны единице. Теорема доказана.
Эта
теорема даёт нам правило нахождения
обратной матрицы. Надо составить
вспомогательную матрицу, образованную
алгебраическими дополнениями,
транспонировать её и умножить на число
.
Отметим очевидные следствия из определения обратной матрицы:
Действительно:
т.е. матрица АВ - обратная для матрицы В-1А-1.
