- •Понятие матрицы. Линейные операции над матрицами. Произведение и транспонированием матриц.
- •Определители 2 и 3-го порядков. Вычисление определителя n-го порядка. Свойства определителей 3-го порядка.
- •Тогда, используя свойство 4, а затем 3, будем иметь
- •Обратная матрица и ее построение. Теорема существования и единственности обратной матрицы. Матричный метод решения невырожденных систем линейных алгебраических уравнений.
- •Ранг матрицы. Вычисление ранга матрицы методом окаймляющих миноров и с помощью элементарных преобразований.
- •Системы линейных алгебраических уравнений. Теорема Кронекера-Капелли. Формулы Крамера.
- •Метод Гаусса.
- •Однородные системы линейных алгебраических уравнений. Фундаментальная система решений.
- •Декартова система координат. Понятие вектора. Линейные операции над векторами. Координаты вектора. Линейная зависимость и независимость векторов. Понятие базиса.
- •Скалярное произведение векторов. Условие перпендикулярности двух векторов. Механический смысл скалярного произведения векторов.
- •Ориентация тройки векторов в пространстве. Векторное произведение векторов. Физический смысл векторного произведения векторов. Условие коллинеарности векторов.
- •Смешанное произведение векторов. Условие компланарности трех векторов.
- •Различные виды уравнений прямой на плоскости. Взаимное расположение двух прямых на плоскости. Угол между прямыми. Расстояние от точки до прямой.
- •Эллипс. Его характеристики.
- •Гипербола. Ее характеристики.
- •Парабола. Ее характеристики.
- •Уравнение кривых второго порядка в полярной системе координат.
- •Прямая в пространстве. Способы ее задания. Взаимное расположение двух прямых в пространстве. Угол между двумя прямыми.
- •Взаимное расположение прямой и плоскости. Угол между прямой и плоскостью.
- •Кониченские поверхности.
- •Цилиндрические поверхности.
- •Эллипсоид.
- •Гиперболоиды.
- •Параболоиды.
- •Евклидово пространство. Неравенство Буняковского-Коши. Ортогональный и ортонормированный базисы. Разложение вектора по ортогональному базису.
- •Линейные операторы. Матрица линейного оператора. Действия над линейными операторами. Зависимость между матрицами линейного оператора в различных базисах.
- •Собственные векторы и собственные значения матриц и их свойства. Характеристическое уравнение и многочлен матрицы. Приведение матрицы к диагональному виду.
- •Преобразуем уравнение (1), определяющее собственные векторы и собственные числа линейного оператора а, к однородному уравнению.
- •Квадратичные формы и их матрицы. Приведение квадратичной формы к каноническому виду. Знакоопределённые квадратичные формы. Условия знакоопределённости квадратичных форм.
- •Понятие комплексного числа. Алгебраическая, тригонометрическая и показательная формы комплексного числа.
- •Операции над комплексными числами. Формула Муавра. Сопряженные числа.
- •Алгебраические многочлены. Теорема Безу. Разложение многочлена на множители.
- •30. Признак кратности корня.
- •Понятие функции. Предел функции в точке и на бесконечности. Односторонние пределы. Свойства функций, имеющих предел.
- •Бесконечно малые и бесконечно большие функции. Сравнение бесконечно малых функций. Эквивалентные функции и их применение к вычислению пределов.
- •Непрерывность функции в точке и на отрезке. Свойства функций, непрерывных в точке.
- •Точки разрыва функции и их классификация. Непрерывность элементарных функций.
- •Замечательные пределы.
- •Функции, непрерывные на отрезке, и их свойства. Теорема об устойчивости знака непрерывной функции, теоремы Больцано-Коши о промежуточном значении.
- •Производная функции, её геометрический и физический смысл.
- •Дифференцирование функций, заданных параметрически и неявно. Производные и дифференциалы высших порядков.
- •442. Производные и дифференциалы высших порядков.
- •Дифференциалы высших порядков
- •Дифференциал функции и его геометрический смысл. Применение дифференциала в приближённых вычислениях. Инвариантность формы первого дифференциала. Непрерывность дифференцируемой функции.
- •Доказательство
- •Теоремы Ролля, Лагранжа и Коши. Правило Лопиталя.
- •Формула Тейлора и различные формы её остаточного члена. Основные разложения элементарных функций по формуле Тейлора.
- •Экстремумы функции. Теорема Ферма. Необходимые и достаточные условия экстремума.
- •Выпуклость и точки перегиба. Асимптоты графика функции.
- •Общая схема исследования функции и построения её графика.
Линейные операторы. Матрица линейного оператора. Действия над линейными операторами. Зависимость между матрицами линейного оператора в различных базисах.
271. Линейные операторы.
Оператор
(преобразование)
линейного пространства V
называется
линейным
оператором
(преобразованием),
если для любых векторов
x
и y
из V
и каждого действительного числа
выполняются условия:
. (1)
Для обозначения линейного оператора вместо f часто используется А.
Отметим, что из условий (1) следует, что
(2)
где
и
– любые действительные числа.
Простейшим примером
линейного оператора А
является тождественное преобразование,
т.е.
,
которое каждому вектору
ставит в соответствие тот же вектор.
Рассмотрим нетривиальные примеры линейных операторов.
1.
Пусть V –
n-мерное
арифметическое пространство
и
– квадратная матрица порядка n.
Каждому столбцу
поставим
в соответствие вектор-столбец
.
Так определяется оператор
.
На основании определения умножения матриц этот оператор является линейным.
2.
Пусть в n-мерном
линейном пространстве V
линейный оператор А
переводит базисные векторы
соответственно в векторы
,
т. е.
.
Если x
– произвольный вектор из этого
пространства V,
то для
,
имеем
.
Тогда
т.е. образ любого вектора можно выразить через образы базисных векторов . Значит, линейный оператор будет вполне определен, если задать образы базисных векторов данного пространства.
272. Матрица линейного оператора.
Пусть А – линейный оператор, переводящий базис соответственно в систему векторов . Каждый из векторов последней системы разлагается по базису:
Матрицу
(3)
i-тый
столбец которой состоит из координат
вектора
,
,
называют
матрицей
линейного оператора
А
в базисе
и обозначают А
(для
матрицы оператора сохраним то же
обозначение, что и для
линейного оператора).
Ранг r
этой матрицы называют рангом
линейного оператора,
а число
– его дефектом.
Таким образом, каждому линейному оператору n-мерного линейного пространства соответствует матрица порядка n в данном базисе и обратно, каждой матрице порядка n соответствует линейный оператор (преобразование) n-мерного линейного пространства.
В частности, матрица А тождественного преобразования в любом базисе n-мерного линейного пространства будет единичной порядка n; любой единичной матрице порядка n соответствует тождественное преобразование n-мерного линейного пространства.
273. Действия над линейными операторами.
Каждая квадратная матрица порядка n задает некоторый оператор А n-мерного линейного пространства V и наоборот.
Это обстоятельство позволяет на множестве линейных операторов определить операции, аналогичные операциям на множестве матриц.
Пусть
– два линейных оператора. Суммой
операторов
А
и В
называют линейный оператор
,
который каждому вектору
ставит в соответствие вектор
Если в пространстве V
задан базис,
то матрица оператора С
в заданном базисе равна сумме матриц
операторов А
и В
в этом базисе.
Произведением
линейного оператора
на
число
называют оператор
,
который каждому вектору
ставит в соответствие вектор
.
Матрица оператора
в заданном базисе равна произведению
матрицы оператора А
на число
.
Результат
последовательного использования двух
линейных операторов
,
называют их произведением
и
обозначают
(оператор, который выполняется первым,
записывают с правой
стороны), т.е.
Если в пространстве V
задать базис и обозначить через А
матрицу оператора А,
а через В
матрицу оператора В
в этом базисе, то матрица оператора
в том же базисе равна
произведению матриц В
и А.
Произведение операторов чаще называют композицией или суперпозицией.
274. Зависимость между матрицами линейного оператора в различных базисах.
Пусть в
-мерном
линейном пространстве
заданы два базиса
и
;
первый из них назовем старым,
а второй – новым. Обозначим через
линейное преобразование, переводящее
базис
в
.
Утверждение 1.
Если
– матрица линейного преобразования
в
старом базисе
,
то матрица
этого преобразования в новом базисе
имеет вид
.
