- •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.
11. Методы элементарных преобразований и окаймляющих миноров вычисления ранга матрицы.
Определение: Элементарными преобразованиями строк называется:
1). Сложение строк
2). Умножение строки на число
3). Перестановка строк.
Теорема (без доказательства). Элементарные преобразования строк и столбцов, а так же вычеркивание нулевой строки и нулевого столбца не меняют ранга матрицы .
Два способа вычисления ранга матрицы:
1). Метод окаймляющих миноров.
Пусть существует минор -того порядка, не равный нулю, а все миноры -го порядка окаймляющие (содержащие в себе данный ненулевой минор 2-го порядка) равны нулю. Тогда и все остальные миноры порядка равны нулю (смотри доказательство теоремы о базисном миноре и его свойствах). Тогда , то есть достаточно рассмотреть окаймляющие миноры и доказать, что они равны.
2). Метод элементарных преобразований.
Идея:
Пусть
,
все строки, начиная с
являются нулевыми.
Утверждение (без доказательства).
Любую матрицу можно привести к трапеционной форме с помощью элементарных преобразований.
Доказательство основано на применении метода Гаусса.
12. Теорема Кронекера-Капелли о совместности слау
(1)
-
матрица коэффициентов.
- столбец неизвестных. - столбец правых частей.
(1’)
.
-
расширенная матрица системы (1).
Теорема (Кронекера-Капелли).
Система (1) совместна.
Доказательство:
Система
(1) совместна
хотя бы одно решение
,
где
-
,
-
То есть столбец может быть выражен линейным образом через столбцы матрицы , поэтому добавление к матрице нового столбца не может изменить .
13. Однородные слау. Свойства решений. Условие нетривиальной совместности. Ядро матрицы
(2)
Очевидно,
что всегда существует ненулевое
(тривиальное) решение
.
Когда существует ненулевое решение, тогда система называется нетривиально-совместной.
Теорема:
Система (2) нетривиально совместна , - число неизвестных
Доказательство:
Система
(2) нетривиально совместна
,
где
-
столбцы матрицы
.
система
столбцов
является линейно-зависимой
- число столбцов.
Следствия:
1).
число уравнений меньше числа неизвестных.
Тогда система (2)
нетривиально-совместна.
Доказательство:
2).
число уравнений совпадает с числом
неизвестных. Тогда система
(2) нетривиально
совместна тогда и только тогда, когда
Определение:
Пусть
,
.
Фундаментальной системой решений для
системы (2)
называется
система из
линейно-независимых между собой решений.
Теорема.
Пусть
-
решения (2’). Тогда
-
решения (2’),
-
тоже решения (2’), где
-
любое действительное число.
Доказательство:
1).
Пусть
-
решения системы (1’)
,
.
Вычислим
.
2). Пусть - решения системы (1’) .
Определение. Множество всех решений однородной системы (1) называется ядром матрицы
и
обозначается
