
- •3. Определители матриц. Свойства определителей. Миноры и алгебраические дополнения.
- •4. Обратная матрица. Достаточное условие существования обратной матрицы.
- •5. Элементарные преобразования матриц. Ранг матрицы. Вычисление ранга матрицы.
- •6.Матричный способ решения систем линейных алгебраических уравнений
- •7. Решение произвольных систем. Теорема Кронекера-Капелли.
- •8.Метод Крамера
- •9. Решение линейных уравнений. Решение невырожденых систем.
- •10. Однородные система уравнений. Фундаментальная система решений.
- •12.Вектор линейной операции над векторами
- •13.Линейнозависимые и линейнонезависимые векторы. Базис
- •14.Скалярное произведение векторов и его свойства.
- •17. Векторное произведение векторов и его свойства.
- •19. Смешанное произведение векторов и его свойства.
- •30. Параметрическое и каноническое уравнение прямой.
- •35.Уравнение прямой в пространстве, проходящей через две точки.
- •24. Плоскость в пространстве. Виды уравнения плоскостей. Угол между плоскостями.
- •45.Гиперблоид
- •46. Параболоиды.
13.Линейнозависимые и линейнонезависимые векторы. Базис
Рассмотрим алименты x1, x2, xn (1) линейного пространства V.
y=1x1+2x2+…+nxn, принадлежит R.
Система векторов (1) линейно зависима, если
1x1+2x2+…+nxn = 0, при этом хотя бы одно не равно нулю.
Система векторов (1) линейно независимой, если
1x1+2x2+…+nxn = 0, при всех = 0.
Если система векторов линейно зависима, то хотя бы одно выражается через остальные.
1 Всякая система векторов, имеющая нулевой вектор – линейно зависима.
2 Если К векторов (К<n) системы (1) линейно зависима, то и система (1) линейно зависима.
3 Если из системы линейно независимых векторов отбросить r векторов (r<n), то оставшаяся система линейно независима.
4 Если среди векторов системы (1) имеются такие xk и xn, что xk=xn, то система линейно зависима.
5 Векторы x1+x2+…+xn линейно зависимы т. и т.т., когда один из векторов является линейной комбинацией остальных.
Пусть n – натуральное число. Линейное пространство V называется n-мерным, если в нем существуют n линейно независимых векторов, а всякие (n+1) линейно зависимы. n-называется размерность линейного пространства. обозначается dimV. Если пространство нулевое, то его размерность = 0. обозначается dimV.
Базисом n- мерного пространства называется любая упорядоченная система n-линейно независимых векторов.
14.Скалярное произведение векторов и его свойства.
Скалярным произведением двух ненулевых векторов называется число, равное произведению этих векторов на косинус угла между ними.
17. Векторное произведение векторов и его свойства.
Три некомпланарных вектора образуют правую тройку если с конца третьего поворот от первого вектора ко второму совершается против часовой стрелки. Если по часовой – то левую.
Векторным
произведением
вектора
на вектор
называется
вектор
,
который:
Перпендикулярен векторам и .
Имеет длину, численно равную площади параллелограмма, образованного на векторах и .
,
где
Векторы , и образуют правую тройку векторов.
Свойства:
19. Смешанное произведение векторов и его свойства.
Смешанное произведение
записывают в виде:
.
Смысл смешенного произведения: сначала два вектора векторно перемножают, а затем полученный скалярно перемножают с третьим вектором. Смешанное произведение представляет собой число – число. Результат смешанного произведения – объем параллелепипеда, образованного векторами.
Свойства.
Смешанное произведение не меняется при циклической перестановке сомножителей:
Смешанное произведение не изменится при перемене местами векторного и скалярного произведения.
Смешанное произведение меняет знак при перемене мест любых двух векторов-сомножителей.
Смешанное произведение трех ненулевых векторов равно нулю тогда и только тогда, когда они компланарны.
Три вектора называются компланарными, если результат смешанного произведения равен нулю.