
- •Предел числовой последовательности. Предел функции.
- •Бесконечные пределы. Односторонние пределы.
- •Бесконечно малые и бесконечно большие функции. Их свойства.
- •Сравнение бесконечно малых функций.
- •Основные теоремы о пределах.
- •Признаки существования предела.
- •Непрерывность функции. Свойства функций, непрерывных на множестве.
- •Точки разрыва функции.
- •Функцию можно доопределить до
- •Производная. Геометрический смысл производной.
- •Связь между непрерывностью и дифференцируемостью функции.
- •Свойства производных.
- •Дифференциал. Связь между производной и дифференциалом. Дифференциал
- •Геометрический смысл дифференциала. Свойства дифференциала.
- •Применение дифференциала к приближенным вычислениям.
- •Производные высших порядков. Правило Лопиталя.
- •Возрастание и убывание функций.
- •Экстремумы функции.
- •Выпуклость графика функции. Точки перегиба графика.
- •Асимптоты графика функции.
- •Первообразная. Неопределенный интеграл.
- •Свойства неопределенного интеграла.
- •Интегрирование по частям и метод замены переменной в неопределенном интеграле. Метод замены переменной в неопределенном интеграле
- •Определенный интеграл. Геометрический смысл определенного интеграла.
- •Свойства определенного интеграла. Вычисление определенного интеграла. Свойства определенного интеграла
- •Интегрирование по частям и метод замены переменной в определенном интеграле.
- •Приложения определенного интеграла.
- •Несобственные интегралы первого рода.
- •Несобственные интегралы второго рода.
- •Линейное векторное пространство.
- •30. Скалярное произведение. Длина вектора. Угол между векторами. Коллинеарные и ортогональные векторы.
- •Системы векторов. Линейная зависимость векторов. Системы векторов
- •Ранг и базис системы векторов. Ранг и базис n‑мерного линейного векторного пространства.
- •Матрицы и их виды. Операции над матрицами. Матрицы
- •Определители. Свойства определителей.
- •Обратная матрица. Нахождение обратной матрицы. Обратная матрица
- •Ранг матрицы.
- •Системы линейных уравнений. Матричная форма записи системы. Системы линейных уравнений
- •Условие совместности.
- •Решение системы с помощью формул Крамера. Решение системы с помощью обратной матрицы.
- •Решение произвольных систем линейных неоднородных уравнений. Метод и таблицы Гаусса.
- •Нахождение неотрицательных базисных решений системы.
- •Общее уравнение прямой. Уравнение прямой с угловым коэффициентом.
- •Уравнение прямой, проходящей через данную точку в данном направлении. Уравнение прямой, проходящей через две данные точки.
- •Угол между двумя прямыми. Условие параллельности и перпендикулярности прямых.
- •Уравнение плоскости в пространстве.
- •Уравнение прямой в пространстве.
- •Эллипс. Окружность. Эллипс
- •Гипербола. Парабола.
- •Решение систем линейных неравенств.
- •Понятие функции многих переменных. Непрерывность функции многих переменных. Понятие функции многих переменных
- •Частные производные функции многих переменных.
- •Полный дифференциал.
- •Производная по направлению.
- •Градиент функции многих переменных.
- •Частные производные высших порядков.
- •Экстремумы функций многих переменных. Глобальный максимум.
Линейное векторное пространство.
Определение 1. Упорядоченная совокупность из n действительных чисел (а1, а2, …,аn) называется n-мерным вектором ā(а1, а2, …, аn). Числа а1, а2, ..., аn называются координатами вектора.
Два n-мерных
вектора
(а1, а2,
…, аn)
и
(b1, b2,
…, bn)
считаются равными, если равны их
соответствующие координаты:
,
(
).
Вектор,
все координаты которого равны нулю,
называется ноль-вектором и
обозначается
.
Пример. (3; 1/2; 0,7; -2; 0) - пятимерный вектор.
Определение 2. Суммой (разностью) двух n-мерных векторов (а1, а2, …, аn) и (b1, b2, …, bn) называется n-мерный вектор, координаты которого равны суммам (разностям) соответствующих координат исходных векторов:
=(a1
b1; a2
b2;
…; an
bn).
Определение 3. Произведением n-мерного вектора (а1, а2, …, аn) на число kназывается n‑мерный вектор, координаты которого равны произведениям координат вектора на число k:
k · =(ka1; ka2; …; kan).
Для геометрических векторов (n<4) эти операции эквивалентны правилу параллелограмма или треугольника и растяжению (сжатию) вектора.
Пример. Пусть
даны три вектора:
,
и
(-1,2).
+
=
(5; 4),
-
=
(3; -2), 2
=(-2,4).
рис40
Свойства операций над векторами:
1)
+
=
+
-
коммутативность,
2) +( + )=( + )+ - ассоциативность,
3) k·( )=k· k· - дистрибутивность,
4) (k1 k2)· = k1 · k2· ,
5) (k1·k2)· =k1·(k2· ),
6) 1· = ,
7)
0·
=
,
8) k· = ,
9) k·
=
.
Определение 4. Совокупность всех n-мерных векторов с введенными на ней операциями сложения и умножения на число называется n-мерным линейным векторным пространством и обозначается En.
Пример. E2 - совокупность всех двухмерных векторов плоскости с обычными операциями сложения и умножения на число.
30. Скалярное произведение. Длина вектора. Угол между векторами. Коллинеарные и ортогональные векторы.
Скалярное произведение.
Длина вектора. Угол между векторами
Определение 1. Скалярным произведением двух n-мерных векторов (а1, а2, ..., аn) и (b1, b2, ..., bn) называется число, равное сумме попарных произведений соответствующих координат.
· =а1·b1+a2·b2+…+an·bn.
Свойства скалярного произведения:
1. · = · - коммутативность;
2. ·( + )= · + · - дистрибутивность;
3. k·( · )=(k· )· ,
4.
·
=
2
,
2=0
.
Определение 2. Длиной n-мерного вектора называется величина:
.
Определение 3. Углом между двумя ненулевыми n-мерными векторами называется угол, косинус которого вычисляется по формуле
.
Коллинеарные и ортогональные векторы
Определение
1. Два n-мерных
вектора
и
называются
коллинеарными, если найдется число
такое,
что
=
·
.
Рассмотрим два коллинеарных вектора и . Так как они коллинеарны, то = · , или (a1, a2, …, an)=( b1, b2,…, bn ). Следовательно, a1= b1, a2= 2, …, an= bn.
Выражая из этих равенств , получим
-
условие коллинеарности.
Для того чтобы два вектора были коллинеарными, необходимо и достаточно, чтобы их координаты были пропорциональны.
Найдем угол между коллинеарными векторами.
.
Определение 2. Два ненулевых n-мерных вектора и называются ортогональными, или перпендикулярными, если угол между ними равен 90°.
,
-
условие ортогональности.
Пример. (2;1), (-4;-2), (1;-2).
рис
41
=
,
· =2 · 1+1 · (-2)=0.
Векторы и коллинеарны,
векторы и ортогональны.