
- •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.
20. Векторы- направленные отрезки. Линейные операции над векторами.
Определения
1
.
.
Вектор- направленный отрезок.
2.
3.
колинеарны
будучи приведенными к общему началу,
лежат на одной прямой.
4.
компланарны
будучи приведены к общему началу, лежат
в одной плоскости.
5.
,
если они имеют одинаковые направления
и длины.
6
.
Вектор
,
построенный
по правилу треугольника или параллелограмма
называется суммой векторов
.
правило треугольника правило параллелограмма
Определение.
Произведением
на число
назовем вектор
1.
2.
3.
Свойства линейных операций над векторами.
1.
2.
3.
(
+
)
=
+
4.
5.
6.
:
+
=
7.
8.
Вывод.
Множество векторов- направленных
отрезков с операциями
как дано в определениях, является
линейным пространством.
Для пространства направленных отрезков справедливы все теоремы, доказанные для общего случая.
21.Линейно зависимые и независимые системы векторов
Определение
1.
Вектор
вида
называется линейной комбинацией векторов
.
Здесь
некоторые действительные числа,
называемые коэффициентами линейной
комбинации.
Определение
2. Система
векторов
называется линейно зависимой системой
(ЛЗС), если
(
:
.
(*)
Если же равенство
(*) может быть выполнено только при
=
0, то система векторов
называется линейно независимой системой
(ЛНС).
Утверждение
1. Система
векторов
является линейно зависимой системой
тогда и только тогда, когда хотя бы один
из векторов может быть записан в виде
линейной комбинации других векторов.
Доказательство.
Пусть – линейно зависимая система. Тогда
:
.
Пусть
для определённости
.
Тогда
=
—
—
,
то есть вектор может быть записан в виде линейной комбинации других векторов системы.
Пусть хотя бы один из векторов может быть записан в виде линейной комбинации других. Пусть для определённости это справедливо для вектора :
= —
—
.
Перепишем:
— — = .
Справедливо
равенство (*),
Следовательно, система векторов
является линейно зависимой системой.
▲
Утверждение 2. Система векторов, содержащая нулевой вектор, является линейно зависимой системой.
Доказательство. Пусть для определённости = .
В
этом случае справедливо равенство (*)
при
:
1
+
+
0
.
Следовательно, система является линейно зависимой системой.
Утверждение 3. Система векторов, содержащая линейно зависимую подсистему, является линейно зависимой.
Доказательство.
Пусть для определённости векторы
,
входящие в систему
,
образуют линейно зависимую систему.
Тогда справедливо равенство:
,
причём
.
Следовательно, справедливо равенство:
,
в котором . Система является линейно зависимой.
▲
Утверждение
4. Векторы
образуют линейно зависимую
систему тогда и только тогда, когда – коллинеарные векторы.
Доказательство.
Пусть векторы коллинеарны. Следовательно,
:
, отсюда, в силу утверждения 1, система
является линейно зависимой системой.
Пусть векторы образуют линейно зависимую систему. Тогда, в силу утверждения 1, : . Следовательно, векторы являются коллинеарными.
Утверждение
5. Векторы
образуют линейно зависимую систему
тогда и только тогда, когда они компланарны.
Доказательство.
Пусть векторы образуют линейно зависимую систему . В силу утверждения 1, хотя бы один из векторов может быть записан в виде линейной комбинации других. Пусть, для определённости,
:
Следовательно, по определению получаем, что векторы являются компланарными.
Пусть - компланарны.
2a). Среди есть коллинеарная пара. В силу утверждения 4 эта пара образует линейно зависимую систему. В силу утверждения 3 векторы образуют линейно зависимую систему.
2б). Среди векторов нет коллинеарной пары. Приведём векторы к общему началу:
Достроим
параллелограмм с диагональю
.
Получаем:
.
В силу утверждения 1 система
является линейно зависимой системой.
Утверждение 6. Любые 3 вектора на плоскости образуют линейно
зависимую систему.
Доказательство утверждения 6 проводится аналогично тому, как это
было выполнено для утверждения 5.
Утверждение
7. Любые
четыре вектора
в пространстве
образуют линейно зависимую систему.
Доказательство.
Пусть среди векторов нет некомпланарной тройки. Приведём векторы к общему началу, построим параллелепипед с диагональю
и рёбрами, параллельными векторам
Получили:
.
В силу утверждения 1 система
является линейно зависимой.
Пусть среди векторов содержится компланарная тройка. Тогда в силу утверждения 3 система является линейно зависимой.