- •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.
5. Обратная матрица и её вычисление.
Пусть есть .
Определение
1.
Матрица
называется левой (правой) обратной к
матрице
,
если
.
Утверждение
1.
Пусть матрицы
(левая)
и
(правая)
- обратные к матрице
.
Тогда
.
Доказательство:
.
.
Матрица
называется обратной матрицей к матрице
,
то есть
.
Лемма (о фальшивом разложении определителя).
.
Доказательство:
В левой части выписано разложение определителя по -той строке, а так как -тая и -тая строки не совпадают, следовательно получаем равенство нулю.
Следствие:
.
.
Теорема (о существовании обратной матрицы).
.
Доказательство:
1).
Необходимость:
Пусть
,
тогда
2).
Достаточность:
Пусть
,
докажем существование
Рассмотрим
.
Здесь
-
алгебраические дополнения к
Докажем, что является левой обратной матрицей к матрице . Необходимо, чтобы .
.
Докажем, что
.
.
Аналогично
доказывается, что
является правой обратной к матрице
:
,
то есть
.
Замечание:
.
Утверждение 2.
Доказательство.
Пусть есть две обратные матрицы-
и
.
.
Утверждение
3.
Доказательство:
Необходимо
проверить, что
.
Имеем:
Утверждение 4.
.
Утверждение
5.
Утверждение 6. (очевидно)
Замечание:
Формула
не используется при больших порядках
матрицы
.
Если
,
то применяют метод Гаусса.
6. Постановка задачи о решении системы линейных алгебраических уравнений (слау). Правило Крамера решения систем с квадратной матрицей.
(1)
1).
Упорядоченная совокупность из
чисел
называется решением системы (1)
,
если при подстановке
в левую часть равенства получается
верные равенства.
2). Система называется совместной, если она имеет только одно решение (и несовместная в противном случае).
3). Совместная система определена, если она имеет единственное решение (и не определена, если решений больше, чем одно).
Исследовать и решить систему значит:
1). Установить совместность.
2). Если система определена, то найти единственное решение, а если не определена, то множество решений.
называется матрицей системы .
-
столбец неизвестных.
-
столбец правых частей.
Легко
проверить, что система (1)
может
быть задана в матричном виде:
(1’)
Определение: две системы называются эквивалентными, если множество их решений совпадает.
Рассмотрим СЛАУ с невырожденной ( ) квадратной матрицей .
Теорема
(Крамера). Решение
СЛАУ с невырожденной квадратной матрицей
существует и единственно, причем
справедливы формулы:
(формулы Крамера), где
.
Доказательство:
1). Докажем единственность.
Пусть
существуют два решения
,
.
.
Домножим равенство
на
.
Слева:
.
.
Таким
образом, доказано, что решение единственно.
Одновременно получена формула
.
Действительно:
вычисляется
по формуле
после подстановки в
,
обращает все уравнения в верные равенства.
Преобразуем
Вычислим
:
.
В
круглых скобках выписано разложение
определителя
по
-тому
столбцу. В
все столбцы, кроме
-го,
совпадают с соответствующими столбцами
в
,
а в качестве
-того
выписан столбец
:
.
То есть мы доказали:
.
Замечание:
использование
формулы Крамера не целесообразно из-за
больших затрат времени (необходимо
вычислить
определитель
-го
порядка). Необходимо использовать другой
метод (например, метод Гаусса).
