- •1. Линейные пространства. Понятие линейного пространства. Примеры линейных пространств.
 - •2. Базис и размерность линейного пространства. Определение базиса и размерности. Примеры линейных пространств и базисов в них.
 - •4. Ранг матрицы. Определение. Теорема о базисном миноре и следствия из нее. Элементарные преобразования матриц, сохранение при этом ранга матрицы. Матрица ступенчатого вида и ее ранг. Метод Гаусса.
 - •5. Ранг системы векторов. Вычисление его через ранг матрицы , составленной из координат в некотором базисе.
 - •6. Системы линейных уравнений и вся хрень с этим связанная.
 - •7. Линейные операторы и их матрицы.
 - •8. Замена базиса
 - •9. Собственные значения и собственные вектора.
 - •10. Билинейная форма и её матрица
 - •11. Приведение квадратичной формы к каноническому и нормальному виду
 - •12. Знакоопределённые квадратичные формы
 - •Теорема: Пусть l-линейное пр-во. S- базис, (х)- квадр. Ф-ма,а- матрица квадр. Формы в бАзИсе s.
 - •13. Евклидово пространство
 - •19. (Приведение квадр. Формы к канон. Виду методом ортогон. Преобразов.)
 
6. Системы линейных уравнений и вся хрень с этим связанная.
Система, имеющая хотя бы одно решение, называется совместной; система, не имеющая ни одного решения — несовместной.
Однородные с/у: системы, правые части которых равны нулю(bk=0)
Матричный вид однородной системы: Ax=0. Однородная система в с е г д а с о в м е с т н а, поскольку любая однородная линейная система имеет по крайней мере одно решение: x1=0 , x2=0 , ..., xn=0.
Если однородная система имеет единственное решение(∆≠0), то это единственное решение — нулевое, и система называется тривиально совместной. Если же однородная система имеет более одного решения, то среди них есть и ненулевые и в этом случае система называется нетривиально совместной.
 
	решения
	ОДНОРОДНОЙ С/У: 
	1. Если
	rangAB=rang
	A(
	то есть r=n
	), то нулевое решение единственно 
	2.
	Если rangABrang
	A(
	то есть rn
	), то сущ ненулевое решение 
	3.
	Если m=n,
	А-кв матрица
	сущ ненулевое решение
	det
	=0 
	
	
Утв: Для того, чтобы однородная система была нетривиально совместна, необходимо и достаточно, чтобы ранг r матрицы системы был меньше числа неизвестных n.
ФСР-совокупность лнз решений однородной системы уравнений(базис в линейном пространстве всех решений)
ОБЩЕЕ РЕШЕНИЕ ОДНОРОДНОЙ С/У-
если ранг r матрицы A однородной линейной системы Ax=0 меньше числа неизвестных n и векторы (e1 , e2 , ..., en-r )образуют ее фундаментальную систему решений (Aei =0, i=1,2, ..., n-r), то любое решение x системы Ax=0 можно записать в виде: x=c1e1 + c2e2 + ... + cn-r en-r ,
где c1 , c2 , ..., cn-r — произвольные постоянные.
Неоднородные с/у:
системы, правые части которых одновременно не равны нулю.
В отличие от однородной системы, эта система совместна не всегда.
Утв: (теорема Кронекера-Капелли):
Неоднородная система совместна<=> ранг(А)= ранг(А|B)
Док-во:
1) Пусть система совместна   набор X = : x1A1+…+xnAn = B;
Это значит, что В явл. лин. комбинацией сто лбцов a1, …, an. Известно, что при добавлении к системе вектора, являющегося линейной комбинацией векторов этой системы; ранг системы не меняется. Поскольку r(A) совпадает с рангом системы её столбцов, то r(A) = r(A|B);
2) Обратно: Пусть r(A) = r(A|B) = r;
Р
ассмотрим
базисный минор матрицы А. Этот минор
образован первыми r
столбцами (A1
… Ar)
и какими-то r
строками матрицы А 
A1
… Ar
образуют базис в системе всех столбцов
матрицы А, а также т.к. r(A)
= r(A|B)
и в системе всех столбцов рассматриваемой
матрицы. В частности столбец В является
лин. комбинацией системы столбцов:
x1A1+…+xrAr + 0A(r+1)+…+ 0An = B. Итак X = - решение системы  совместна.
ч.т.д.
Количество решений  | 
		Ранги при этом:  | 
		Детерминант при этом  | 
	
∞-  | 
		ранг(А)=ранг(А|B)  | 
		=0  | 
	
0  | 
		ранг(А)≠ранг(А|B)  | 
		=0  | 
	
1  | 
		ранг(А)=ранг(А|B)  | 
		≠0  | 
	
Связь решений неоднородной и соответствующей однородной систем уравнений.
X общ. неодн=Х общ. одн+Х частн. неодн
Д-во: рассмотрим Aх =0 (1) и Aх =В (2)
1. пусть столбец Х1-решения(1), Х2-решения(2), Aх1 =0, Aх2 =0,
покажем, что (х1+ х2)-решение: A(х1+ х2)= Aх1+ Aх2=0-реш(1)
2. пусть Х1, Х2-решения(1),
A(х1- х2)= Aх1 - Aх2=В-В=0- решение(2)
----------------------------------------------------------------------------------
