
- •Часть 2
- •Раздел III. Дифференциальное исчисление функций одной переменной
- •1. Производная
- •1.1. Касательная к графику функции
- •1.2. Мгновенная скорость прямолинейного движения
- •1.3. Определение производной
- •1.4. Уравнения касательной и нормали
- •2. Дифференциал
- •2.1. Дифференцируемость функции в точке
- •2.2. Дифференциал функции в точке
- •2.3. Использование дифференциала
- •2.4. Непрерывность дифференцируемой функции
- •3. Правила дифференцирования
- •3.1. Дифференцирование суммы, произведения, частного
- •3.2. Дифференцирование сложной функции
- •3.3. Инвариантность формы дифференциала
- •4. Формулы дифференцирования
- •4.1. Дифференцирование степенных функций
- •4.2. Дифференцирование показательных функций
- •4.3. Дифференцирование логарифмических функций
- •4.4. Дифференцирование тригонометрических функций
- •4.5. Дифференцирование обратных тригонометрических функций
- •4.6. Дифференцирование гиперболических функций
- •4.7. Дифференцирование функции,
- •5. Производные и дифференциалы высших порядков
- •5.1. Производная n-го порядка
- •5.2. Формула Тейлора для многочлена
- •5.3. Свойства старших производных
- •5.4. Дифференциалы высших порядков
- •6. Основные теоремы дифференциального исчисления
- •6.1. Монотонность и производная
- •6.2. Необходимое условие экстремума
- •6.3. Теорема Ролля
- •6.4. Теорема Лагранжа
- •6.5. Теорема Коши
- •6.6. Формула Тейлора
- •7. Применение производной к исследованию функций
- •7.1. Условие постоянства дифференцируемой функции
- •7.2. Исследование дифференцируемой функции
- •7.3. Исследование дифференцируемой функции
- •7.4. Отыскание наибольшего и наименьшего значений функции, непрерывной на отрезке
- •7.5. Исследование функции на выпуклость
- •7.6. Правила Лопиталя
- •7.7. Общая схема исследования функции.
- •7.8. Кривизна плоской кривой
- •7.9. Вектор-функция скалярного аргумента
- •Раздел IV. Элементы линейной алгебры
- •1.1. Пространство Rn
- •1.2. Линейная зависимость векторов
- •1.3. Базис и ранг системы векторов
- •2. Матрицы и определители
- •2.1. Линейные операции над матрицами
- •2.2. Умножение матриц
- •2.3. Обратная матрица
- •2.4. Ранг матрицы
- •2.5. Определители
- •3. Системы линейных уравнений
- •3.1. Основные понятия
- •3.2. Метод обратной матрицы и правило Крамера
- •3.3. Метод Гаусса
- •3.4. Однородные системы линейных уравнений
- •4. Линейные пространства и линейные отображения
- •4.1.Линейные отображения Rn
- •4.2.Линейные подпространства Rn
- •4.3.Собственные векторы линейного отображения
- •Часть 2
- •127994, Москва, ул. Образцова, д.9, стр.9.
Раздел IV. Элементы линейной алгебры
1. n-мерные векторы
1.1. Пространство Rn
Будем называть произвольный упорядоченный набор из n действительных чисел n-мерным вектором, а сами эти действительные числа – его компонентами. Вектор с компонентами а1, а2, ..., аn будем обозначать так:
= (а1, а2,
..., аn).
Таким образом, векторы на плоскости оказываются двумерными векторами, а векторы в пространстве – трехмерными векторами. При этом компонентами вектора являются его координаты в прямоугольной декартовой системе координат.
Определим линейные
операции над n-мерными
векторами – сложение векторов и умножение
вектора на число. Суммой векторов
=(а1,
а2, ..., аn)
и
=(b1,
b2, ..., bn)
будем называть вектор
+
=(а1+b1,
а2+b2,
..., аn+bn),
а произведением вектора
=(а1,
а2, ..., аn)
на действительное число k
будем называть вектор k
=(kа1,
kа2, ..., kаn).
Нулевым вектором называют вектор
=
(0, 0, ..., 0). Противоположным вектором
для вектора
=(а1,
а2, ..., аn)
называют вектор
– =(–а1, –а2, ..., –аn). Линейные операции над n-мерными векторами обладают теми же свойствами, что и операции над двумерными и трехмерными векторами. Перечислим эти свойства.
1.1.
1.2.
+(
+ 1.3.
+ 1.4.
+(– |
2.1. k(m ) = (km) ; 2.2. (k+m) = k +m ; 2.3. k( + ) = k +k ; 2.4. 1. = . |
Множество всех n-мерных векторов с операциями сложения и умножения на число называют арифметическим n-мерным пространством и обозначают Rn. Кроме линейных операций, в пространстве Rn можно определить скалярное умножение векторов. Скалярным произведением
векторов =(а1, а2, ..., аn) и =(b1, b2, ..., bn) будем называть число = а1b1+а2b2+...+аnbn. Сформулируем свойства скалярного произведения.
1.
20,
причем
2=0
тогда и только тогда, когда
=
.
2. = .
3. (k ) = k( ).
4.
(
+
)
=
+
.
Доказательство. 1. 2= а12+а22+...+аn2. Это число неотрицательно и равно нулю только в том случае, когда а1=а2=...=аn=0.
2. = а1b1+а2b2+...+аnbn= b1а1+ b2а2+...+bnаn= .
3. (k )=а1kb1+а2kb2+...+аnkbn=k(а1b1+а2b2+...+аnbn)= k( ).
4. ( + ) = а1(b1+с1)+а2(b2+с2)+...+аn(bn+сn)= =а1b1+а2b2+...+аnbn+ а1с1+а2с2+...+аnсn= + .
Все свойства доказаны.
Поскольку
скалярный квадрат
2
– число неотрицательное, то существует
.
Это число называют длиной вектора
и обозначают
.
Векторы
и
называются
коллинеарными, если
=t
.
Докажем еще одно свойство скалярного
произведения:
,
причем равенство достигается тогда и
только тогда, когда векторы
и
коллинеарны.
Доказательство.
Если
=
,
то векторы
и
коллинеарны и
.
Пусть
и t – действительное
число. Тогда (
)2=
2–2
+
2
– квадратный трехчлен относительно t.
При любом t имеем
2–2
+
20,
поэтому D0,
то есть
0,
,
откуда
.
Наконец,
D=0существует
такое t, что (
)2=0
=
и
коллинеарны. Утверждение полностью
доказано. Его называют неравенством
Коши-Буняковского.
Неравенство
Коши-Буняковского означает, что
.
Отсюда, если
и
,
получаем:
.
Тогда существует единственное [0;]
такое, что cos
=
.
Это число называется углом между
ненулевыми векторами
и
.
Два ненулевых вектора называются ортогональными, если угол между ними равен . Если несколько векторов попарно ортогональны, то говорят, что они образуют ортогональную систему векторов.