- •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.
48. Определение. Матрица квадратичной формы. Преобразование матрицы квадратичной формы при линейном преобразовании координат.
Определение. Квадратичной формой от переменных , называется форма вида:
Пример:
Поэтому считаем для симметрии, что
Определение.
Симметричная матрица
называется матрицей квадратичной формы
.
Пример:
.
На главной диагонали стоят коэффициенты
при квадратах, а остальные составляющие
матрицы- коэффициенты при
Пусть выполняется линейное последовательное преобразование переменных:
С
,
С
,
,
Очевидно
-
матрица
квадратичной формы в новых переменных.
49. Метод Лагранжа приведения квадратичной формы к каноническому виду.
Определение.
Пусть
.
Тогда говорят, что квадратичная форма
имеет канонический вид. Если более того
,
то говорят, что квадратичная форма имеет
нормальный вид.
Задача: привести квадратичную форму к каноническому виду.
Пример:
=
.
Что делать, если в нет квадратов?
Пример.
(смотри
предыдущий пример)
51. Знакоопределённые квадратичные формы. Критерий Сильвестра. Закон инерции.
Определение.
Квадратичная форма
называется положительно (отрицательно)
определенной, если
,
причём
Пусть
имеет минор
.
Назовём минором минимальное значение
в левом верхнем углу.
Теорема (критерий Сильвестра).
1). Квадратичная форма положительно определена тогда и только тогда, когда главный минор
2). Квадратичная форма отрицательно определена тогда и только тогда, когда главные миноры чередуются по знаку, начиная с минуса.
Определение. Положительноопределенные и отрицательнопределенные квадратичные формы называются знакоопределенными.
(но
не положительноопределенная!)
Теорема (закон инерции квадратичных форм).
Количество знаков «+» и «-» в каноническом виде квадратичной формы не зависит от линейных преобразований переменных.
52. Эллипс. Его определение и его свойства. К ривые второго порядка.
Если
,
то говорят, что
-
кривая 2-го порядка.
Не
всякое уравнение такого типа определяет
кривую 2-го порядка. Например,
-
не определяет никакой кривой на плоскости
(это так называемый мнимый эллипс).
О
пределение
1.
Эллипсом называется геометрическое
место точек плоскости, сумма расстояний
которых до двух фиксированных точек на
плоскости, называемых фокусами
есть величина постоянная и равная
.
Введем каноническую систему координат:
эллипсу
Введем уравнение эллипса в канонической системе координат.
=
=
-
каноническое уравнение эллипса
Величины
и
называются
полуосями эллипса.
Пусть
и
ограничена
При
вертикальные
касательные.
Определение
2.
Величина
называется эксцентриситетом эллипса.
,
для окружности
для
окружности,
О
пределение
3.
Прямые
называются директрисами эллипса.
Утверждение (директориальное свойство эллипса):
эллипсу
Итог.
Кривая на плоскости является эллипсом
- для точек кривой
В некоторой декартовой системе координат
для точек кривой.
