
- •3. Визначники 2–го порядку та їх властивості.
- •Доведення:
- •6Означення визначника n-го порядку
- •7Властивості визначників n-го порядку
- •8Поняття вектора.Лінійні дії над векторами.
- •9. Лінійно незалежні системи векторів. Базис,
- •11 Декартова система координат
- •12Скалярний добуток векторів
- •13Векторний добуток векторів
- •14. Мішаний добуток трьох векторів.
- •15. Векторне і нормальне рівняння площини
- •17. Кут між двома площинами.
- •21. Взаємне розташув 2 площ. Кут між прямою і площиною
- •22. Канонічне рівняння еліпса, його геометричні властивості.
- •27 Множення матриць
- •28 Елементарні перетворення матриць
- •29. Обернена матриця.
- •30. Блоковіматриці.
- •31.Розв’язуванняматричнихрівнянь.
- •32. Компл числа. Тригонометрична форма комплексного числа
- •33. Дії над компл. Числами. Ф-ла Муавра
- •34. Операції над многочленами.
- •35. Корені многочленів. Теорема Безу. Метод Горнера
- •36 Основна теорема алгебри
- •37. Раціональні дроби
- •38.Аксіоматичне визначення векторного простору
- •39. Вимірн і базис вект пр. Перет коорд при пер до нового базису.
- •40.Підпростори векторного простору
- •41.Афінний простір...
- •42.Ранг матриці.
- •43. Підпрос, утворений розв’язками однорідної с л р. Фундаментальна ср.
- •44 Неоднорідні сис-и лінійних рівнянь. Теорема Кронекера-Капеллі
- •45.Лп та їх матриці. Дії над лп. Обернене лп.
- •46.Матриці лп. Подібні матриці.
- •47.Характеристичний многочл, власні числа і власні вектори лп
- •48. Означ евклід прост. Ортог вектори. Ортогоналізація Гр-Шмі.
- •49.Ортонормовані базиси і ортогональні матриці.
- •50.Ортогональні перетворення.
- •51 Означення квадратичних форм(кф). Основні ознаки додатної визначеності.
- •52 Зведення кф до канонічного вигляду
- •53) Поняття множини. Рівність множин.
- •54) Операції над множинами.
- •55) Означення функції. Види відображень.
- •56. Складена, обернена функція.
- •57. Параметричне та неявне відображення.
- •58. Аксіоми множин дійсних чисел
- •59. Розширення множини дійсних чисел
- •60. Основні характеристики дійсного числа.
- •61. Обмежені та необмежені числові множини.
- •62. Верхня та нижня межа множини.
- •63 Принцип Архімеда.
- •64. Принцип вкладених відрізків
- •65) Еквівалентність множин та поняття потужності
- •66) Зчисленна потужність
- •67) Континуальна потужність
48. Означ евклід прост. Ортог вектори. Ортогоналізація Гр-Шмі.
Векторний
простір
називається евклідовим
простором,
якщо для векторів цього простору виконані
такі вимоги:
кожній парі векторів
ставиться у відповідність дійсне число
, яке називається скалярним добутком і
;
скалярний добуток задовольняє аксіомам (
- вектори, - число):
1)
;
2)
;
3)
;
4)
.
Зауважимо,
що арифметичний простір
можна зробити евклідовим, якщо скалярний
добуток векторів
і
визначити як величину
.
Довжиною
вектора
евклідова простору
називається величина
.
Якщо
- число, то
.
Вектор,
довжина якого дорівнює одиниці,
називається нормованим.
Якщо
,
то вектор
є нормованим і позначається через
.
Для
будь-яких векторів
виконується нерівність
Коші-Буняковського:
,
причому рівність має місце тоді й тільки
тоді, коли вектори
і
лінійно залежні.
Кутом
між векторами
називається кут
,
що визначається рівністю:
.
Вектори
називаються ортогональними
,
якщо їх скалярний добуток =0.
Система векторів називається ортогональною, якщо або вона складається з одного вектора, або її вектори попарно ортогональні.
Теорема. Ортогональна система ненульових векторів є лінійно незалежною.
Дійсно,
припустимо, що вектори
ненульові і попарно ортогональні. Щоб
довести їх лінійну незалежність, треба
показати, що рівність
можлива лише при виконанні умов
.
Помножимо
справа обидві частини рівності по черзі
на вектори
,
одержимо, що
.
Оскільки
і
при
,
то
.
Отже, вектори
лінійно незалежні.
Теорема(ортогоналізації
Грама-Шмідта).
Нехай вектори
лінійно незалежні. Тоді можна побудувати
ортогональну систему ненульових векторів
,
які визначаються за формулами:
(35)
Дійсно,
за перший вектор візьмемо
і припустимо за методом індукції, що
ненульові вектори
вже побудовані. Шукаємо вектор
у вигляді:
.
Виберемо
коефіцієнти
таким чином, щоб
при
.
Помножимо справа рівність
на
,
тоді
,
звідки
Очевидно, що
,
бо у противному випадку це означало би
лінійну залежність векторів
.
Основні співвідношення векторів:
1)Нерівність трикутника |a+b|<=|a|+|b|
2) Теорема cos: |a-b|2=|a|2+|b|2-2|a||b|cosφ
3) Теорема Піфагора: |a+b|2=|a|2+|b|2(a┴b)
49.Ортонормовані базиси і ортогональні матриці.
Базис
евклідова простору
наз ортогональним,
якщо вектори попарно ортогональні. Якщо
вектори базису нормовані, то базис наз
ортонормованим.
для ортонормованог базису маємо:
(36)
де
- символ Кронекера,
Найпрост ортонормо базисо - натуральний базис.
Нехай
,
- ортонормований базис та
тоді на підставі аксіом скалярного
добутку і рівності (36), маємо:
Отже, в ортонормов базисі скалярний добут векторів = сумі добутків відповідних координат цих векторів, тб
Координати вектора відносно ортонормованого базису . Очевидно, що
.
Це означає, що координати довільного вектора відносно ортонормован базису = скалярним добуткам цього вектора на відповідні базисні вектори.
Властивості матриці перетворення координат при переході від «старого» ортонормованого базису до «нового» ортонормованого базису. З формули (36) випливає, що
Останні співвідношення можна подати у матричному вигляді:
.
(38)
Матриця
називається ортогональною,
якщо
.
Зауважимо, що
,
тому
та
.
Отже, матриця перетворення координат
при переході від ортонорм базису до
іншого ортонорм базису є ортогональною
матрицею.
Т: Матриця є ортогональною тоді й тіль тоді, коли її стовпці (рядки) утворюють ортонор систму векторів.
Твердження теореми випливає з рівностей (для стовпців), (для рядків).
Т. Добуток двох ортогональних матриць є ортогональною матрицею; модуль визначника ортогональної матриці дорівнює одиниці.
Нехай
- ортогональні матриці, тоді в силу
визначення ортогональності, маємо:
.
Отже, матриця
є ортогональною.
З
властивостей визначників та рівності
випливає, що
,
тобто
.
Матриця
порядку
називається симетричною,
якщо для її елементів мають місце
рівності:
.
Теорема. Для того, щоб симетрична матриця була представлена у вигляді
,
де - ортогональна і - діагональна матриці, необхідно і достатньо, щоб стовпці матриці були ортонормованими власними векторами, відповідними до власних значень – діагональних елементів матриці .