- •1. Матрицы и действия над ними. Типы матриц.
- •Свойства линейных операций над матрицами.
- •2. Перестановки, подстановки.
- •3. Свойства определителей.
- •П.3. Свойства определителя.
- •4. Миноры и алгебраические дополнения. Вычисление определителя разложением по строке и столбцу.
- •5. Обратная матрица и её вычисление.
- •6. Постановка задачи о решении системы линейных алгебраических уравнений (слау). Правило Крамера решения систем с квадратной матрицей.
- •7. Линейно независимые системы строк и столбцов, их свойства. Необходимое и достаточное условие линейной независимости системы строк ( столбцов ).
- •8. Ранг матрицы. Теорема о базисном миноре.
- •9. Следствия теоремы о базисном миноре.
- •10. Следствия теоремы о базисном миноре.
- •11. Методы элементарных преобразований и окаймляющих миноров вычисления ранга матрицы.
- •1). Метод окаймляющих миноров.
- •2). Метод элементарных преобразований.
- •12. Теорема Кронекера-Капелли о совместности слау
- •13. Однородные слау. Свойства решений. Условие нетривиальной совместности. Ядро матрицы
- •14. Фундаментальная система решений однородной слау ( фср ). Теорема о существовании фср.
- •15. Теорема (об общем решении однородной системы уравнений слау).
- •16. Алгоритм решения однородных слау
- •17. Решение неоднородных систем уравнений.
- •18. Алгоритм решения неоднородных слау
- •19. Метод Гаусса решения слау (метод последовательного исключения неизвестных).
- •20. Векторы- направленные отрезки. Линейные операции над векторами.
- •Свойства линейных операций над векторами.
- •21.Линейно зависимые и независимые системы векторов
- •22.Базисы на прямой, на плоскости, в пространстве
- •23.Проекция вектора на ось. Свойства проекций. Система координат. Направляющие косинусы
- •24.Скалярное произведение векторов и его свойства
- •25.Векторное произведение векторов и его свойства
- •26.Смешанное произведение векторов и его свойства
- •27. Общее уравнение плоскости. Уравнение плоскости по точке и нормальному вектору.
- •П .2. Уравнение плоскости по трем точкам. Уравнение плоскости «в отрезках».
- •28. Нормированное (нормальное) уравнение плоскости. Отклонение точки от плоскости. Расстояние от точки до плоскости.
- •35.Размерность линейного пространства.
- •36. Переход к новому базису. Преобразование координат вектора при переходе к новому базису.
- •37. Определение линейного оператора. Примеры.
- •38. Матрица линейного оператора.
- •П.3. Вычисление координат образа вектора.
- •39. Сумма операторов. Произведение л.О. На число. Произведение л. Операторов.
- •40. Преобразование матрицы оператора при переходе к новому базису.
- •41. Собственные числа и собственные векторы л.О.
- •42. Спектральные свойства линейного оператора.
- •43. Определение евклидова пространства.
- •44. Ортонормированные базисы.
- •46. Процесс ортогонализации Грама – Шмидта.
- •48. Определение. Матрица квадратичной формы. Преобразование матрицы квадратичной формы при линейном преобразовании координат.
- •49. Метод Лагранжа приведения квадратичной формы к каноническому виду.
- •51. Знакоопределённые квадратичные формы. Критерий Сильвестра. Закон инерции.
- •52. Эллипс. Его определение и его свойства. К ривые второго порядка.
- •53. Гипербола. Её определение и свойства.
- •54. Парабола и её свойства.
- •5 5. Кривые второго порядка.
- •56. Поверхности второго порядка.
- •1. Эллипсоид.
- •2. Однополосный гиперболоид.
22.Базисы на прямой, на плоскости, в пространстве
Определение 1.
Вектор называется базисом на прямой, если
1)
,
2)
,
лежащий на этой прямой, можно записать
в виде
(1)
Векторы образуют базис на плоскости, если
1) образуют линейно независимую систему,
2)
,
лежащий на плоскости, может быть записан
в виде
(2)
Векторы образуют базис в пространстве, если
образуют линейно независимую систему,
может быть записан в виде
(3)
Теорема 1. Любой ненулевой вектор, лежащий на прямой, образует базис на прямой.
Теорема 2. Любая пара неколлинеарных векторов на плоскости образуют базис на этой плоскости.
Теорема 3. Любая тройка неколлинеарных векторов образует базис в пространстве.
Справедливость теорем 1,2,3 следует из утверждений 1-7, доказанных в предыдущем пункте.
Определение
2. Правые
части равенств (1), (2), (3) называются
разложениями векторов
по базисам
;
;
соответственно; числа α, β, γ называются
координатами вектора в базисе.
Утверждение 1. Разложение по базису единственно.
Доказательство.
Пусть вектор
имеет два разложения в базисе
:
Но
– базис
является ЛНС
.
Аналогично доказывается утверждение для базиса на прямой и в пространстве.
▲
Утверждение 2. При сложении векторов их координаты складываются. При умножении вектора на число все его координаты умножаются на это число.
Доказательство. Проведём
доказательство для плоскости. Пусть
– два вектора на плоскости,
– базис на плоскости:
1)
2)
|
α
.
▲
23.Проекция вектора на ось. Свойства проекций. Система координат. Направляющие косинусы
Определение
1. Назовём
осью
прямую с заданным направлением:
Определение
2. Векторной
проекцией вектора
на ось
,
называется вектор
,
такой, что
1) или 2)
Определение 3. Скалярной проекцией вектора на ось называется величина
,
где φ – угол между векторами , :
= 0
< 0
> 0
Свойства проекций
.
Справедливость этого утверждения следует из рисунка:
,
α
R
В справедливости можно убедиться, рассмотрев рисунки для случаев
1)α = 0, 2) α < 0, 3) α > 0.
Введём прямоугольную декартову систему координат в пространстве.
Для этого фиксируем точку О – “начало координат” и ортонормированный
базис
.
Направим
ось OX
вдоль вектора
;
ось OY
– вдоль вектора
;
ось OZ
вдоль вектора
.
Пусть M
– произвольная точка пространства.
Разложим вектор
по базису
.
Числа x, y, z называются координатами точки M в системе координат
OXYZ .
Обозначение:
M(x,
y,
z);
Z
.
Y
M
X
Пусть α, β, γ – углы, которые вектор образует с осями OX, OY, OZ. Имеем:
.
Величины
называются направляющими косинусами
вектора
.
Очевидно:
.
Пусть A(
;
B(
.
Имеем:
Отсюда ( см. рисунок )
A
O
B
.
