
- •1. Определение матрицы. Виды матриц. Равенство матриц.
- •2. Линейные и нелинейные операции над матрицами
- •Умножение матриц. Свойства произведения матриц
- •3. Перестановка чисел, число инверсий, определитель
- •4.Минор к-порядка минор элемента матрицы, ранг
- •Метод окаймляющих миноров:
- •Инвариантность ранга матрицы относительно элементарных преобразований.
- •Критерий существования обратной матрицы
- •Фундаментальной системой решений (фср), системы однородных линейных уравнений называется совокупность решений, которая обладает двумя свойствами:
- •Определение проекции вектора на ось:
- •Направляющие косинусы в декартовой системе координат
- •Линейная зависимость и независимость свободных векторов:
- •Критерий линейно зависимости свободных векторов
- •Определение базиса:
- •Теорема о базисе
- •Скалярное произведение векторов
- •Параметрическое уравнение.
- •Уравнение плоскости проходящей через точку параллельно 2м коллинеарным векторам
- •Уравнение прямой проходящей через точку параллельно вектору
- •Каноническое уравнение прямой в пространстве
- •Взаимное расположение прямой и плоскости в пространстве
- •Р n (a,b,c) асстояние от точки до плоскости
- •Канонические и параметрические уравнения прямой в пространстве
- •Уравнение прямой проходящей через 3 заданные точки
- •Эллипс, свойства эллипса
- •Г иперболой называется геометрическое место точек плоскости, модуль разности расстояний от которых до двух фиксированных точек плоскости и есть величина постоянная и равная ( ).
- •Метод параллельных сечений исследования формы поверхности.
Критерий существования обратной матрицы
Пусть
– квадратная матрица порядка
.
Матрица
имеет обратную тогда и только тогда,
когда ее определитель
отличен от нуля. Причем обратная матрица
может быть найдена по формуле:
,
где
– матрица из алгебраических дополнений
элементов матрицы
,
т.е.
.
Матрица
называется союзной для матрицы
.
ДОКАЗАТЕЛЬСТВО
Необходимость утверждения доказана ранее (см. свойство 3 матриц, имеющих обратную). Требуется доказать только достаточность.
Пусть матрица
– невырожденная. Тогда существует
матрица
.
Докажем, что она является обратной к
.
Имеем:
.
Здесь
использовали, что
(следствие 2.2 теоремы Лапласа),
(следствие 2.3 теоремы Лапласа).
Аналогично доказывается, что
.
Следовательно,
.
∎
Матричный метод решения системы
Рассмотрим теперь
систему линейных уравнений, в которой
число уравнений
и число неизвестных
совпадает и
.
Тогда:
1)
и, следовательно, такая система имеет
единственное решение;
2) матрица имеет обратную матрицу .
Запишем систему в матричной форме: .
Умножим обе части равенства на слева. Получим:
,
⇒
,
⇒
,
⇒
.
Если
в системе линейных уравнений
и
,
то система имеет единственное решение,
которое можно найти по формуле
.
Метод Крамера
Если в системе линейных уравнений число уравнений и число неизвестных совпадает и , то система совместна и имеет единственное решение, которое может быть найдено по формулам
(
),
где
,
а
– определитель, получаемый из определителя
заменой его
-го
столбца на столбец свободных членов.
ДОКАЗАТЕЛЬСТВО
Так как
,
то матрица
имеет обратную и систему можно решить
матричным методом, т.е.
,⇒
.
Но выражение
представляет собой разложение по
-му
столбцу определителя
.
Следовательно,
.
∎
СЛАУ
– называется однородной,
если все свободные члены равны нулю:
эта
система всегда совместна, так как
всегда является ее решением. Это решение
называют тривиальным.
Система имеет не тривиальное
решение если
и
или если
(в обоих случаях
и, следовательно, система имеет множество
решений)
Фундаментальной системой решений (фср), системы однородных линейных уравнений называется совокупность решений, которая обладает двумя свойствами:
а) ФСР состоит из (n — R) линейно независимых решений;
б) любое решение системы можно представить в виде линейной комбинации фундаментальной системы решений
Определение проекции вектора на ось:
Прямую, на которой выбрано направление, называют осью.
П
усть
имеется некоторая ось
и вектор
.
Обозначим через
и
ортогональные проекции на ось
точек
и
соответственно. Вектор
назовем векторной проекцией вектора
на ось
.
ОПРЕДЕЛЕНИЕ. Проекцией (ортогональной проекцией) вектора на ось называется длина его векторной проекции на эту ось, взятая со знаком плюс, если вектор и ось сонаправлены, и со знаком минус – если вектор и ось противоположно направлены.
Свойства проекицй:
1) Равные векторы имеют равные проекции
2) Проекция суммы векторов на одно и то же направление равна сумме проекций каждого вектора на это направление
3) При умножении вектора на число его проекция умножается на это число