
- •Матрицы. Основные операции над матрицами.
- •Определители. Основные св-ва. Формула полного разложения.
- •Определители. Формулировка теоремы Лапласа.
- •Обратная матрица.
- •Линейная независимость строк. Ранг матрицы.
- •Системы линейных уравнений. Теорема Кронекера-Капелли. Формулы Крамера.
- •Системы однородных линейных уравнений. Фундаментальная система решений.
- •Общее решение системы неоднородных линейных уравнений.
- •Линейные пространства. Базис и размерность.
- •Подпространства линейных пространств.
- •Преобразование базисов и координат векторов. Матрица преобразования.
- •Евклидовы пространства. Свойства скалярного произведения. Матрица Грамма. Ортонормированный базис. Комплексные евклидовы пространства.
- •Метод Грамма-Шмидта.
- •Линейные операторы, свойства. Матрица линейного оператора. Преобразование матрицы линейного оператора при замене базиса.
- •Инвариантные подпространства. Собственные значения и собственные вектора линейных операторов.
- •Линейные операторы в евклидовых пространствах. Сопряжённый оператор.
- •Самосопряжённые операторы. Свойства собственных значений и собственных векторов. Диагональный вид самосопряжённого оператора.
- •Ортогональные и унитарные операторы.
- •Билинейные и квадратичные формы. Матрица билинейной формы. Преобразование матрицы при замене базиса.
- •Метод Лагранжа приведения квадратичной формы к диагональному виду.
- •Метод ортогональных преобразований приведения квадратичной формы к диагональному виду.
- •Метод Якоби приведения квадратичной формы к диагональному виду.
- •Классификация квадратичных форм. Критерий Сильвестра.
Самосопряжённые операторы. Свойства собственных значений и собственных векторов. Диагональный вид самосопряжённого оператора.
Если
,
то оператор
назыв. самосопряжённым оператором(ССО).
Если
– ССО, то
– вещественное число (также и в компл.
пространстве).
Св-ва:
1)Если
– ССО, то
2)Если
– ССО, то его собственные значения kR.
Пусть
– собственный вектор.
3)Собственные
вектора
если
– ССО, отвечающие различным собственным
значениям ортогональны (и в компл.
пространстве).
Док-во:
4)Если подпространство ME инвариантно относительно ССО , то и его ортогональное дополнение M также инвариантно относительно .
Док-во:
Основная теорема о самосопряжённых операторах.
Если – ССО в Е, то в Е существует ортонормированный базис из собственных векторов .
Док-во: Пусть 1,…,n
– собственные значения
и M1…Mn
– собственные подпространства. Обозначим
– это прямая сумма. Покажем, что L=E.
L
– инвариантно относительно
:
имеем
и
Если
L
– инвариантно относительно
,
то и его L
также инвариантно
.
Рассмотрим
в L
(ограничение
на L).
Если бы dimL>0,
то в L
можно вычислить матрицу
и найти какое-то собственное значение
и собственный вектор. Но по построению
L
в него входят все
и k.
.
В L
нет ничего кроме 0. В данном инвариантном
подпространстве Mk
собственные вектора могут быть не
ортогональны, но базис можно
ортогонализовать, например по методу
Грамма-Шмидта.
Если в ортонормированном базисе – матрица A симметрична (AT=A), т.е – ССО, то новый ортонормированный базис (f) собственные вектора, матрица перехода к которому:
– ортогональная
матрица.
– диагональная
матрица.
Собственные вектора
:
Если
ортонормированный базис из собственных
векторов
,
в котором A
– диагональная матрица, то
– самосопряжённая.
Ортогональные и унитарные операторы.
Ортогональный
оператор (оператор поворота) – такой
оператор, кот. сохраняет своё скалярное
произведение, т.е
.
Вводя сопряжение получим:
Т.к
в ортонормированном базисе A*=AT,
то обратная матрица для ортогонального
оператора
есть транспонированная:
Св-ва:
1)Собственные
значения ортогонального оператора
по модулю равны 1 (в том числе и в компл.
простр.)
,
– собственный вектор,
– собственные значения.
2)Произведение
есть ортогональный оператор (два
последовательных поворота – есть
поворот)
ССО и Ортогональные
операторы в комплексных (эрмитовых,
унитарных) пространствах.
Если
– ССО, то
– его
матрица эрмитова.
1)Собств/знач. R.
2)Собств./вектора (km) ортогональный ССО – Эрмитов оператор.
3)Если
,то
оператор назыв. унитарным.
для унитарного
оператора в ортонормированном базисе
4)В базисе из
собственных векторов эрмитова матрица
унитарна:
,
S
— унитарная матрица переходит от
исходного ортонормированного базиса
{e}
к ортонормированному базису из собственных
векторов оператора
.
Билинейные и квадратичные формы. Матрица билинейной формы. Преобразование матрицы при замене базиса.
Билинейная форма
– Числовая функция, аргументом кот.
явл. всевозможные векторы
и
линейного пространства L
и линейную по каждому из этих аргументов,
т.е
Квадратичная форма
– это билинейная форма, аргументом кот.
служат одни и те же векторы
:
.
Преобразование Матрицы при изменении базиса.
Билинейная форма:
Rang(Be)=Rang(Bf) – это инвариант замены базиса.
Если Rang(B)<n, то б.ф – вырожденная.
Если B(x,y)=B(y,x), то б.ф – симметричная.
Квадратичная
форма.
Кв.
форма полож. определённая, если A(x)>0,
отриц. опр. если A(x)<0,
если и та и другая, то знакопеременная.
Если A(x) полож. определённая, то полярная ей B(x,y) удовлетворяет всем аксиомам скалярного произведения в евклидовом пространстве.
Билинейная форма в комплексном пространстве.
Выполняются аксиомы:
1) ,
2)
3)
4)
В базисе:
Замена базиса:
Эрмитова б.ф:
Биллин. и квадратичн. формы в евклидовых пространствах.
Линейный оператор
назыв.
присоед. к б.ф B(x,y),
если
.
Для любой B(x,y)
оператор
определён однозначно в базисе.
В
ортонормированном базисе Г=Е и матрицы
б.ф и соотв. ей оператора
совпадают: В=А.
Симметричным б.ф
соответствует ССО.
Симметричным б.ф отвечает ССО с симм. матрицей. В базисе из ортонормированных собств. векторов его матрица диагональна