
- •1. Определение векторного пространства Rn.
- •2. Линейная зависимость и независимость системы векторов.
- •3. Базис и размерность векторного пространства. Ранг системы векторов.
- •4. Слу. Элементарные преобразования в слу. Методы Гаусса и Жордана-
- •5. Матрица системы линейных уравнений и матрично-векторная запись слу.
- •11. Матрицы. Размерность матрицы. Специальные матрицы (нулевая,
- •12. Сложение матриц, свойства.
- •13. Умножение матрицы на число, свойства.
- •14. Умножение матриц, свойства.
- •15. Операция транспонирования, свойства.
- •21. Преобразование координат вектора при переходе к другому базису.
- •22. Линейные отображения линейного пространства.
- •23. Матрица линейного отображения.
- •24. Собственные векторы и собственные числа.
- •25. Характеристический многочлен линейного отображения
- •31. Угол между прямыми на плоскости
- •32. Виды уравнения плоскости в пространстве.
- •33. Угол между плоскостями.
- •34. Взаимное расположение плоскостей.
- •35. Расстояние от точки до плоскости.
- •44. Кривые второго порядка на плоскости: эксцентриситет и директрисы.
- •45. Поверхности второго порядка в пространстве.
- •46. Полярные координаты.
1. Определение векторного пространства Rn.
Множества всех действительных чисел ( R ).
n-мерным вектором называется а называется упорядоченный набор из n чисел (α1, α2, αn) и обозначается а=(α1, α2, …, αn). Числа α1, α2, αn называются координатами вектора а.
Множество всех n-мерных векторов обозначается Rn.
Вектор (о, о, …, о) называется нулевым Ѳ.
Векторы а= (α1, α2,…, αn) и в=(β1, β2, …, βn) ϵ Rn называются равными, если α1= β1, α2= β2, …, αn = βn, при этом пишут а=в.
Действия с векторами: Пусть а= (α1, α2,…, αn) и в=(β1, β2, …, βn) ϵ Rn, r ϵ Rn.
1) Сумма векторов а и в называется вектор с координатами (α1+ β1, α2+ β2, …, αn + βn) и обозначается а+в: а+в = (α1, α2, …, αn)+ (β1, β2, …, βn).
2) Произведение вектора а на число r, называется вектор с координатами (rα1,rα2,…, rαn) и обозначается rа: rа = r (α1, α2, …, αn)= (rα1,rα2,…, rαn)
Теорема: (свойства действий над векторами)
Пусть а, в ϵ Rn; k,l ϵ R. Тогда справедливо:
1)
k(la)
= (kl)a.
2)
(k+l)a
= ka+la.
3)
k(a+в)
= ka
+ kв.
4)1а=а.
5)
0а =
.
6)
kѲ
= Ѳ
Множество Rn с введенными операциями сложения векторов и умножения вектора на число называется арифметическим векторным пространством. «число» = «скаляр»
2. Линейная зависимость и независимость системы векторов.
Пусть Rn – арифметическое векторное пространство,
М с(включение) Rn.
Если М ≠ пустому множеству, то множество М называется системой векторов. Не исключается случай, когда М = Rn.
Множество М может быть как конечным, так и бесконечным.
Пусть а1, а2, …, аs ϵ Rn; r1, r2, …, rs ϵ Rn. Выражение вида: r1a1+r2a2+…+rsas называется линейной комбинацией а1, а2, …, аs.
Если два вектора в ϵ Rn справедливо равенство: в = r1a1+r2a2+…+rsas, то говорят, что вектор в линейно выражается чрез векторы а1, а2, …, аs.
Примеры: вектор в=(8,11) линейно выражается через векторы а1=(1,1), а2=(2,3), а3=(4,5) (в пространстве) ϵ R2.
Действительно, т.к. 2а1+3а2+0а3 = 2(1,1)+3(2,3)+(0,0) = (2,2)+(6,9)+(0,0) = (8,11), то в = 2а1+3а2+0а3.
Пусть а1,а2,…,аs ϵ М, где М система векторов.
Очевидно, что 0а1+0а2+…+0аs=Ѳ. Возникает вопрос: при каких значениях r1, r2, …, rs ϵ R может выполняться равенство: r1a1+r2a2+…+rsas=Ѳ.
Система векторов а1, а2, …, аs называется линейно зависимой, если найдутся не все нулевые числа r1, r2, …, rs, что выполняется равенство r1a1+r2a2+…+rsas=Ѳ.
В противном случае система векторов а1, а2, …, аs называется линейно независимой. Если система векторов а1, а2, …, аs является линейно независимой, то равенство r1a1+r2a2+…+rsas=Ѳ справедливо в том и только в том случае, когда все числа r1, r2, …, rs = 0.