
- •Оглавление
- •Дидактический план
- •Литература
- •1. Бекелемишев, д. В. Курс аналитической геометрии и линейной алгебры [Текст] / д. В. Бекелемишев. – м. : Физматлит, 2007 (гриф умо).
- •2. Ильин, в. А. Линейная алгебра [Текст] / в. А. Ильин, э. Г. Поздняк. – м. : Физматлит, 2007 (гриф мо рф).
- •3. Кострикин, а. И. Введение в алгебру [Текст] / а. И. Кострикин. – м. : Физматлит, 2004. Кн. 2 (гриф умо).
- •Перечень компетенций
- •Тематический обзор*
- •1 Собственные числа и собственные векторы матрицы
- •1.1 Определение. Основные свойства собственных векторов
- •1.2 Характеристический многочлен
- •1.3 Собственное подпространство
- •2 Приведение симметричной матрицы к диагональному виду
- •2.1 Скалярное произведение в пространстве Rn. Процесс ортогонализации
- •2.2 Ортогональная матрица
- •2.3 Собственный базис симметричной матрицы
- •3 Квадратичная форма. Приведение к каноническому виду
- •3.1 Основные определения. Матрица квадратичной формы
- •3.2 Преобразование матрицы при линейной замене переменных
- •3.3 Приведение квадратичной формы к каноническому виду ортогональным преобразованием
- •3.4 Приведение кривой второго порядка к каноническому виду
- •3.5 Знакоопределенные квадратичные формы. Критерий Сильвестра
- •4 Линейные пространства
- •4.1 Определение линейного пространства
- •4.2 Линейная зависимость
- •4.3 Базис и координаты. Размерность пространства
- •4.4 Матрица перехода
- •4.5 Подпространство
- •4.6 Евклидовы пространства
- •5 Линейные операторы
- •5.1 Определение и примеры
- •5.2 Матрица линейного оператора
- •5.3 Самосопряженный оператор
- •Приложение 1 Перпендикуляр из точки на пространство
- •Приложение 2 о приближенном вычислении собственных значений матрицы
- •Задания для самостоятельной работы
- •1. Составьте логическую схему базы знаний по теме юниты:
- •2. Решите самостоятельно следующие задачи (номер варианта совпадает с Вашим номе-ром в списке группы):
- •Тренинг компетенций
- •1 Компетенция №1. Вычисление собственных значений и собственных векторов матрицы a порядка n
- •1.1 Пример решения типовой задачи
- •Глоссарий
- •Линейная алгебра юнита 4
4 Линейные пространства
В различных областях алгебры, геометрии и анализа встречаются объекты, над которыми можно производить операции сложения и умножения на числа. Прежде всего к таким объектам относятся сами числа (вещественные и комплексные). Другими примерами могут служить в меха-нике и геометрии свободные векторы в трехмерном пространстве. Операции сложения векторов и умножение вектора на число определяются известным образом.
В анализе складываются и умножаются на числа функции.
Природа этих объектов различна и операции сложения и умножения на числа определяются по разному, но при этом можно заметить, что эти операции обладают многими общими свойст-вами: например, сложение подчиняется переместительному и сочетательному законам, а умноже-ние удовлетворяет распределительному закону относительно сложения. Имеются и другие общие закономерности.
Чтобы изучить все такие объекты с единой точки зрения, вводится понятие линейного век-торного пространства. Элементы линейного пространства обычно называют векторами (хотя по природе своей они могут быть вовсе не похожи на привычные нам направленные отрезки) или точками. Обозначать элементы линейного пространства будем малыми латинскими буквами х, у, z.
4.1 Определение линейного пространства
Множество V называется линейным (или афинным) пространством, если
1)
задано правило, по которому для каждых
2-х элементов
можно построить третий элемент
,
называемый суммой х
и у
и обозначаемый
;
2)
задано правило, которое позволяет для
каждого элемента и каждого числа
построить эле-мент
,
,
называемый произведением х
на число ;
3) правила построения суммы и произведения элемента на число удовлетворяющих следую-щим аксиомам:
I.
а)
;
б)
;
в)
существует 0 (нуль-вектор), такой элемент
из R,
что
;
г)
для всякого
существует элемент
такой, что
;
у
– называют противопо-ложным к х
элементом.
II.
а)
;
б)
и любых
.
III.
а)
;
б)
и любых
.
Если числа в определении вещественны, то получим вещественное линейное пространст-во, в противном случае комплексное.
В дальнейшем, если не оговорено противное, будем иметь дело с действительным линейным пространством.
Не случайно в определении ничего не говорится о том, как задаются операции сложения и умножения на числа, требуется только, чтобы выполнились перечисленные аксиомы. В каждом конкретном линейном пространстве эти операции определяются по своему.
Рассмотрим несколько примеров линейных пространств.
1. Совокупность всех вещественных или комплексных чисел с обычными операциями сложе-ния и умножения на действительные числа.
2.
Множество свободных векторов в 3-х мерном
пространстве
(или совокупность векторов в пространстве,
начала которых совпадает с началом
координат).
3.
Совокупность всех непрерывных на
функций с принятыми в анализе операциями
по-точечного сложения функций
и умножения функции на число
.
Это простран-ство
обозначим
.
4.
Совокупность всех многочленов степени
не выше n:
тоже образуют линейное пространство.
5. Рассмотрим однородную линейную систему уравнений
.
Совокупность
всех решений такой системы образует
линейное пространство.
-вектором в этом пространстве является
тривиальное решение
.
6.
Рассмотренное ранее пространство Rn.
Элементы его представляют собой
совокупность любых n
вещественных чисел:
;
числа
обычно называют координатами. Операции
сложения и умножения вводятся покоординатно
(см. юниту 1).
7. Совокупность вещественных матриц одного порядка с введенными операциями сложения матриц и умножения матриц на число.
Каждое из приведенных линейных пространств содержит нулевой элемент, для каждого эле-мента есть противоположный.
Во всех рассмотренных примерах операции сложения и умножения на число определены так, что выполняются все аксиомы I– III, т.к. в конечном счете все операции сводятся к операциям над числами.