
- •Аксиомы поля. Поле комплексных чисел. Тригонометрическая запись комплексного числа.
- •Кольцо матриц над полем действительных чисел. Основные операции над матрицами. Свойства операций.
- •Определители. Теорема Лапласа. Свойства определителей.
- •Обратная матрица: метод присоединенной матрицы и метод элементарных преобразований
- •Теорема о ранге матрицы
- •Теорема Кронекера-Капелли
- •Решение слу. Метод Крамера, матричный метод, метод Гауса.
- •Однородные слу. Построение фундаментальной системы решений
- •Векторы. Основные понятия. Скалярное произведение, его свойства.
- •Пусть заданы векторы в прямоугольной системе координат
- •Векторное произведение. Свойства
- •Смешанное произведение. Свойства
- •Преобразование координат на плоскости. Параллельный перенос и поворот.
- •Кривые второго порядка. Каноническое уравнение эллипса.
- •Кривые второго порядка. Каноническое уравнение параболы и гиперболы.
- •Классификация кривых второго порядка. Приведение к каноническому виду. Кривая второго порядка может быть задана уравнением
- •Замена:
- •Шаг третий, окончательный.
- •17. Прямая в пространстве. Основные типы уравнений.
- •18. Метод сечений в пространстве. Эллипсоиды и гиперболоиды
- •19. Метод сечений в пространстве. Цилиндры и конусы
- •20. Линейные пространства. Основные понятия. Теорема о базисе.
- •21. Матрица перехода от базиса к базису
- •Пример поиска матрицы
- •22. Линейный оператор и его матрица
- •23. Собственные значения и собственные векторы линейных операторов
- •24. Приведение уравнения второго порядка к каноническому виду
- •25. Множества. Операции над множествами
- •26. Доказать: равномощность целых и рациональных чисел. Неравномощность действительных и натуральных чисел
- •27. Функция, последовательность. Предел функции, предел последовательности.
- •28. Теорема о пределе монотонной ограниченной последовательности. Теорема о пределе промежуточной функции
- •29. Свойства предела Предел функции
- •30. Первый замечательный предел
- •Первый замечательный предел
- •31. Второй замечательный предел
- •32. Неопределенности. Сравнение бесконечно малых. Таблица эквивалентных замен
- •3) Если данный предел: не существует, в этом случае мы ничего не можем сказать о сравниваемых функциях и поэтому говорят, что функции не сравнимы.
Однородные слу. Построение фундаментальной системы решений
Однородной системой m линейных уравнений с n неизвестными называется система вида
|
|
(1) |
Эта система может быть записана в виде матричного уравнения
A · X = O |
|
Однородная система в с е г д а с о в м е с т н а, поскольку любая однородная линейная система имеет по крайней мере одно решение:
x1=0 , x2=0 , ..., xn=0.
Если однородная система имеет единственное решение, то это единственное решение — нулевое, и система называется тривиально совместной. Если же однородная система имеет более одного решения, то среди них есть и ненулевые и в этом случае система называется нетривиально совместной.
Доказано, что при m=n для нетривиальной совместности системы необходимо и достаточно, чтобы определитель матрицы системы был равен нулю.
Если однородная система нетривиально совместна, то она имеет бесконечное множество решений, причем линейная комбинация любых решений системы тоже является ее решением.
Доказано, что среди бесконечного множества решений однородной системы можно выделить ровно n-r линейно независимых решений.
Совокупность n-r линейно независимых решений однородной системы называется фундаментальной системой решений. Любое решение системы линейно выражается через фундаментальную систему. Таким образом, если ранг r матрицы A однородной линейной системы Ax=0 меньше числа неизвестных n и векторы
e1 , e2 , ..., en-r образуют ее фундаментальную систему решений (Aei =0, i=1,2, ..., n-r), то любое решение x системы Ax=0 можно записать в виде
x=c1 e1 + c2 e2 + ... + cn-r en-r ,
где c1 , c2 , ..., cn-r — произвольные постоянные. Записанное выражение называется общим решением однородной системы.
Исследовать однородную систему — значит установить, является ли она нетривиально совместной, и если является, то найти фундаментальную систему решений и записать выражение для общего решения системы.
Векторы. Основные понятия. Скалярное произведение, его свойства.
Вектором называется направленный отрезок (упорядоченная пара точек). К векторам относится также и нулевой вектор, начало и конец которого совпадают.
Длиной (модулем) вектора называется расстояние между началом и концом вектора.
Векторы называются коллинеарными, если они расположены на одной или параллельных прямых. Нулевой вектор коллинеарен любому вектору.
Векторы называются компланарными, если существует плоскость, которой они параллельны.
Коллинеарные векторы всегда компланарны, но не все компланарные векторы коллинеарны.
Векторы называются равными, если они коллинеарны, одинаково направлены и имеют одинаковые модули.
Всякие векторы можно привести к общему началу, т.е. построить векторы, соответственно равные данным и имеющие общее начало. Из определения равенства векторов следует, что любой вектор имеет бесконечно много векторов, равных ему.
Линейными операциями над векторами называется сложение и умножение на число.
Суммой
векторов является вектор -
Произведение
-
,
при этом
коллинеарен
.
Вектор сонаправлен с вектором ( ), если > 0.
Вектор противоположно направлен с вектором ( ), если < 0.
Свойства векторов.
1) + = + - коммутативность.
2)
+ (
+
)
= (
+
)+
3)
+
=
4) +(-1) =
5) () = ( ) – ассоциативность
6) (+) = + - дистрибутивность
7) ( + ) = +
8) 1 =
1) Базисом в пространстве называются любые 3 некомпланарных вектора, взятые в определенном порядке.
2) Базисом на плоскости называются любые 2 неколлинеарные векторы, взятые в определенном порядке.
3)Базисом на прямой называется любой ненулевой вектор.
Если
- базис в пространстве и
, то числа ,
и
- называются компонентами
или координатами
вектора
в этом базисе.
В связи с этим можно записать следующие свойства:
равные векторы имеют одинаковые координаты,
при умножении вектора на число его компоненты тоже умножаются на это число,
=
.
при сложении векторов складываются их соответствующие компоненты.
;
;
+
=
.
Линейная зависимость векторов.
Определение.
Векторы
называются линейно
зависимыми,
если существует такая линейная комбинация
,
при не равных нулю одновременно i
, т.е.
.
Если же только при i = 0 выполняется , то векторы называются линейно независимыми.
Свойство
1. Если
среди векторов
есть нулевой вектор, то эти векторы
линейно зависимы.
Свойство 2. Если к системе линейно зависимых векторов добавить один или несколько векторов, то полученная система тоже будет линейно зависима.
Свойство 3. Система векторов линейно зависима тогда и только тогда, когда один из векторов раскладывается в линейную комбинацию остальных векторов.
Свойство 4. Любые 2 коллинеарных вектора линейно зависимы и, наоборот, любые 2 линейно зависимые векторы коллинеарны.
Свойство 5. Любые 3 компланарных вектора линейно зависимы и, наоборот, любые 3 линейно зависимые векторы компланарны.
Свойство 6. Любые 4 вектора линейно зависимы.
Длина
вектора в координатах
определяется как расстояние между
точками начала и конца вектора. Если
заданы две точки в пространстве А(х1,
y1,
z1),
B(x2,
y2,
z2),
то
.
Если точка М(х, у, z) делит отрезок АВ в соотношении /, то координаты этой точки определяются как:
В частном случае координаты середины отрезка находятся как:
x = (x1 + x2)/2; y = (y1 + y2)/2; z = (z1 + z2)/2.
Линейные операции над векторами в координатах.