
- •Прямоугольные (декартовы) координаты на прямой, плоскости и в пространстве
- •Расстояние между двумя точками прямой, плоскости и в пространстве.
- •Деление отрезка в заданном отношении. Понятие деления отрезка в данном отношении
- •Формулы деления отрезка в данном отношении на плоскости
- •Формулы координат середины отрезка
- •Полярная система координат. Сферическая система координат.
- •Переход от декартовой к полярной системе координат и обратно.
- •Преобразование координат для прямоугольной системы координат методом сдвига и поворота.
- •Окружность. Общее и каноническое уравнения окружности.
- •Эллипс. Каноническое уравнение эллипса и его свойства.
- •Линейные операции с геометрическими векторами. Координаты геометрического вектора и его запись с помощью знака суммы. Знак суммирования и его свойства.
- •Разложение произвольного вектора по ортам координатных осей на плоскости и в пространстве.
- •Действия с геометрическими векторами в координатной форме.
- •Признак коллинеарности векторов.
- •Скалярное произведение геометрических векторов и его свойства.
- •Вычисление скалярного произведения векторов через их координаты. Длина вектора. Угол между векторами.
- •Общее уравнение прямой на плоскости в представлении геометрических векторов.
- •Каноническое и параметрическое уравнения прямой в пространстве.
- •Общее уравнение плоскости в пространстве.
- •Решение неравенств на плоскости.
- •Расстояние от точки до плоскости.
- •Векторное произведение векторов и его свойства.
- •Формулы вычисления векторного произведения векторов
- •Свойства векторного произведения векторов
- •Запись векторного произведения векторов с помощью определителя.
- •Смешанное произведение векторов.
- •Решение систем линейных уравнений с помощью векторного произведения.
- •Матрицы и их классификация. Действия с матрицами. Экономические примеры.
- •Определитель 1-го, 2-го и третьего порядков. Правило Саррюса и «звёздочки».
- •Минор и алгебраическое дополнение элемента определителя. Определитель произвольного порядка.
- •Свойства определителя. Терема об определителе произведения квадратных матриц.
- •Обратная матрица. Теорема существования и единственности обратной матрицы.
- •Минор матрицы. Базисный минор. Ранг матрицы. Нахождение ранга матрицы с помощью элементарных преобразований.
- •Транспонирование и его свойства.
- •Система линейных уравнений и её решение.
- •Метод Гаусса для решений совместной системы линейных уравнений.
- •Прямой ход.
- •Обратный ход.
- •Замечания:
- •Однородная, неоднородная, совместная, несовместная, определенная и неопределенная система. Матричная запись системы линейных уравнений.
- •Теорема о решении однородной системы линейных уравнений.
- •Теорема о числе решений совместной системы линейных уравнений.??????????
- •Теорема Кронекера-Капелли. Исследование систем линейных уравнений на совместность.
- •Решение квадратной системы линейных уравнений с помощью обратной матрицы.
- •Теорема условия существования обратной матрицы
- •Для того чтобы матрица имела обратную матрицу необходимо и достаточно, чтобы она была невырожденной.
- •Алгоритм нахождения обратной матрицы
- •Формулы Крамера.
- •Линейное (векторное) пространство. Линейное подпространство.
- •Единтс-ный ему противопол.
- •Лин.Подпр-во.
- •Базис линейного пространства. Примеры.
- •Теорема о разложении вектора по базису.
- •Линейная оболочка векторов.
- •Векторное представление системы линейных уравнений.
- •Теорема Кронекера-Капелли.
- •Критерий линейной зависимости векторов в пространстве Rn.
- •Теорема. (Необходимое и достаточное условие линейной зависимости системы векторов.)
- •Евклидовое пространство.
- •Нормируемое пространство.
- •Ортогональное дополнение и его свойства.
- •Собственные числа и собственные векторы квадратной матрицы. Характеристическое уравнение.
- •Линейная функция. Билинейная форма. Квадратичная форма.
- •Изотропный вектор и знакоопределённость квадратичной формы. Матрица квадратичной формы. Закон инерции квадратичных форм. Критерий знакоопределённости квадратичной формы.
- •Линейная балансовая модель.
- •Модель международной торговли.
- •Линейные операторы как отображения. Образ и ядро линейного оператора.
- •Матрица линейного оператора
- •Образ и ядро линейного оператора
- •Взаимно однозначные отображения.
- •Произведение операторов. Обратный оператор.
- •Теорема о представлении оператора в виде матрицы.
- •Произведение линейных отображений.
-
-
-
-
Обратная матрица. Теорема существования и единственности обратной матрицы.
-
-
Квадратная матрица А наз. невырожденной, если ее определитель не равен 0.
-
Всякая невырожденная матрица имеет обратную.
-
-
-
-
Минор матрицы. Базисный минор. Ранг матрицы. Нахождение ранга матрицы с помощью элементарных преобразований.
-
Если в матрице А выделить несколько произвольных строк и столько же произвольных столбцов, то определитель, составленный из элементов, расположенных на пересечении этих строк и столбцов называется миноромматрицы А. Если выделено s строк и столбцов, то полученный минор называется минором порядка s.
-
Заметим, что вышесказанное применимо не только к квадратным матрицам, но и к прямоугольным. Если вычеркнуть из исходной квадратной матрицы А выделенные строки и столбцы, то определитель полученной матрицы будет являться дополнительным минором.
-
В матрице
размеров
минор r-го порядка называется базисным, если он отличен от нуля, а все миноры (r+1)-ro порядка равны нулю или их вообще не существует.
-
Рангом матрицы называется порядок базисного минора. В нулевой матрице базисного минора нет. Поэтому ранг нулевой матрицы, по определению полагают равным нулю. Ранг матрицы
обозначается
. ПримерНайти все базисные миноры и ранг матрицы
-
Решение. Все миноры третьего порядка данной матрицы равны нулю, так как у этих определителей третья строка нулевая. Поэтому базисным может быть только минор второго порядка, расположенный в первых двух строках матрицы. Перебирая 6 возможных миноров, отбираем отличные от нуля
-
Каждый из этих пяти миноров является базисным. Следовательно, ранг матрицы равен 2.
-
Транспонирование и его свойства.
-
Транспонированая матрица получается из исходной путем замены строк столбцами c одинаковыми номерами.
-
Простая операция, не требующая дополнительных пояснений. Однако для наглядности приведем пример транпонированной матрицы:
-
Так для матрицы А
-
A=
-
1
-
11
-
185
-
13
-
5
-
12
-
9
-
26
-
6
-
9
-
19
-
21
-
10
-
14
-
13
-
2
-
-
-
Транспонированная матрица будет выглядеть следующим образом.
-
-
AT=
-
1
-
5
-
6
-
10
-
11
-
12
-
9
-
14
-
185
-
9
-
19
-
13
-
13
-
26
-
21
-
2
-
-
-
Полезными будут свойства транспонированных матриц, приведенные ниже.
-
(АT)T=A
-
(AB)T=BTAT
-
(A+B)T=AT+BT
-
detA=detAT
-
-
-
Система линейных уравнений и её решение.
-
-
Различные формы записи системы линейных уравнений.:
-
общая
-
матричная
-
векторная