
- •5) Ответ:
- •Правило Крамера. Метод обратной матрицы
- •Решение системы по формулам Крамера
- •Решение системы с помощью обратной матрицы
- •Вектор нормали плоскости (нормальный вектор)
- •Как составить уравнение плоскости по точке и вектору нормали?
- •Как построить плоскость, параллельную данной?
- •Как найти расстояние от точки до плоскости?
- •Взаимное расположение плоскостей
- •Совпадающие плоскости
- •Параллельные плоскости
- •Как найти расстояние между плоскостями?
- •Пересекающиеся плоскости
- •Как найти угол между плоскостями?
- •Взаимное расположение трёх плоскостей
- •Векторы для чайников. Действия с векторами. Координаты вектора. Простейшие задачи с векторами
- •Понятие вектора. Свободный вектор
- •Действия с векторами. Коллинеарность векторов
- •Правило сложения векторов по правилу треугольников
- •Умножение вектора на число
- •Какие векторы являются равными?
- •Координаты вектора на плоскости и в пространстве
- •Простейшие задачи аналитической геометрии. Действия с векторами в координатах
- •Как найти вектор по двум точкам?
- •Как найти длину отрезка?
- •Как найти длину вектора?
- •Действия с векторами в координатах
- •Угол между векторами
- •Скалярное произведение векторов, заданных координатами в ортонормированном базисе
- •Скалярное произведение в координатах
- •Проверка векторов на ортогональность с помощью скалярного произведения
- •Скалярное произведение в координатах, если векторы заданы суммами векторов
- •Формула косинуса угла между векторами, которые заданы координатами
- •Проекция вектора на вектор. Проекция вектора на координатные оси. Направляющие косинусы вектора
- •Проекция вектора на координатные оси. Направляющие косинусы вектора
- •Линейная зависимость и линейная независимость векторов. Базис векторов. Аффинная система координат
- •Линейная зависимость и независимость векторов плоскости. Базис плоскости и аффинная система координат
- •Как определить коллинеарность векторов плоскости?
- •Как определить коллинеарность векторов пространства?
- •Линейная зависимость и независимость векторов трехмерного пространства. Пространственный базис и аффинная система координат
- •Доказать, что 3 вектора образуют базис трёхмерного пространства и найти координаты 4-го вектора в данном базисе
- •Простейшие задачи с прямой на плоскости. Взаимное расположение прямых. Угол между прямыми
- •Взаимное расположение двух прямых
- •Как определить взаимное расположение двух прямых?
- •Как построить прямую, параллельную данной?
- •Как найти точку пересечения двух прямых?
- •Перпендикулярные прямые. Расстояние от точки до прямой. Угол между прямыми
- •Как построить прямую, перпендикулярную данной?
- •Расстояние от точки до прямой
- •Как построить точку, симметричную относительно прямой?
- •Как найти расстояние между двумя параллельными прямыми?
- •Угол между двумя прямыми
Как определить коллинеарность векторов пространства?
Правило
очень похоже. Для
того чтобы два вектора пространства
были
коллинеарны, необходимо и достаточно,
чтобы их соответствующие координаты
были пропорциональны
.
Пример 5
Выяснить, будут ли коллинеарны следующие векторы пространства:
а)
;
б)
в)
Решение:
а)
Проверим, существует ли коэффициент
пропорциональности для соответствующих
координат векторов:
Система не имеет решения, значит, векторы не коллинеарны.
«Упрощёнка»
оформляется проверкой пропорции
.
В данном случае:
–
соответствующие координаты не
пропорциональны, значит, векторы
не
коллинеарны.
Ответ: векторы не коллинеарны.
б-в) Это пункты для самостоятельного решения. Попробуйте его оформить двумя способами.
Существует метод проверки пространственных векторов на коллинеарность и через определитель третьего порядка, данный способ освещен в статье Векторное произведение векторов.
Аналогично плоскому случаю, рассмотренный инструментарий может применяться в целях исследования параллельности пространственных отрезков и прямых.
Добро пожаловать во второй раздел:
Линейная зависимость и независимость векторов трехмерного пространства. Пространственный базис и аффинная система координат
Многие закономерности, которые мы рассмотрели на плоскости, будут справедливыми и для пространства. Я постарался минимизировать конспект по теории, поскольку львиная доля информации уже разжёвана. Тем не менее, рекомендую внимательно прочитать вводную часть, так как появятся новые термины и понятия.
Теперь вместо плоскости компьютерного стола исследуем трёхмерное пространство. Сначала создадим его базис. Кто-то сейчас находится в помещении, кто-то на улице, но в любом случае нам никуда не деться от трёх измерений: ширины, длины и высоты. Поэтому для построения базиса потребуется три пространственных вектора. Одного-двух векторов мало, четвёртый – лишний.
И
снова разминаемся на пальцах. Пожалуйста,
поднимите руку вверх и растопырьте в
разные стороны большой,
указательный и средний палец.
Это будут векторы
,
они смотрят в разные стороны, имеют
разную длину и имеют разные углы между
собой. Поздравляю, базис трёхмерного
пространства готов! Кстати, не нужно
демонстрировать такое преподавателям,
как ни крути пальцами, а от определений
никуда не деться =)
Далее зададимся важным вопросом, любые ли три вектора образуют базис трехмерного пространства? Пожалуйста, плотно прижмите три пальца к столешнице компьютерного стола. Что произошло? Три вектора расположились в одной плоскости, и, грубо говоря, у нас пропало одно из измерений – высота. Такие векторы являютсякомпланарными и, совершенно очевидно, что базиса трёхмерного пространства не создают.
Следует отметить, что компланарные векторы не обязаны лежать в одной плоскости, они могут находиться в параллельных плоскостях (только не делайте этого с пальцами, так отрывался только Сальвадор Дали =)).
Определение: три вектора называются компланарными, если существует плоскость, которой они параллельны. Здесь логично добавить, что если такой плоскости не существует, то и векторы будут не компланарны.
Компланарные
векторы всегда линейно зависимы,
то есть линейно выражаются друг через
друга. Для простоты снова представим,
что они лежат в одной плоскости. Во-первых,
векторы
мало
того, что компланарны, могут быть вдобавок
ещё и коллинеарны, тогда любой вектор
можно выразить через любой вектор. Во
втором случае, если, например, векторы
не
коллинеарны, то третий вектор выражается
через них единственным образом:
(а
почему – легко догадаться по материалам
предыдущего раздела).
Справедливо и обратное утверждение: некомпланарные векторы всегда линейно независимы, то есть никоим образом не выражаются друг через друга. И, очевидно, только такие векторы могут образовать базис трёхмерного пространства.
Определение: Базисом
трёхмерного пространства называется
тройка линейно независимых (некомпланарных)
векторов
, взятых
в определённом порядке,
при этом любой вектор пространства единственным
образом раскладывается
по данному базису
,
где
–
координаты вектора
в
данном базисе
Напоминаю, также можно сказать, что вектор представлен в виде линейной комбинациибазисных векторов.
Понятие системы координат вводится точно так же, как и для плоского случая, достаточно одной точки и любых трёх линейно независимых векторов:
Точка
пространства,
которая называется началом
координат,
и некомпланарныевекторы
, взятые
в определённом порядке, задают аффинную
систему координат трёхмерного
пространства:
Конечно, координатная сетка «косая» и малоудобная, но, тем не менее, построенная система координат позволяет нам однозначно определить координаты любого вектора и координатной любой точки пространства. Аналогично плоскости, в аффинной системе координат пространства не будут работать некоторые формулы, о которых я уже упоминал.
Наиболее привычным и удобным частным случаем аффинной системы координат, как все догадываются, является прямоугольная система координат пространства:
Точка
пространства,
которая называется началом
координат,
и ортонормированныйбазис
задают декартову
прямоугольную систему координат
пространства.
Знакомая картинка:
Перед тем, как перейти к практическим заданиям, вновь систематизируем информацию:
Для трёх векторов пространства эквиваленты следующие утверждения: 1) векторы линейно независимы; 2) векторы образуют базис; 3) векторы не компланарны; 4) векторы нельзя линейно выразить друг через друга; 5) определитель, составленный из координат данных векторов, отличен от нуля.
Противоположные высказывания, думаю, понятны.
Линейная зависимость / независимость векторов пространства традиционно проверяется с помощью определителя (пункт 5). Оставшиеся практические задания будут носить ярко выраженный алгебраический характер. Пора повесить на гвоздь геометрическую клюшку и орудовать бейсбольной битой линейной алгебры:
Три
вектора пространства
компланарны
тогда и только тогда, когда определитель,
составленный из координат данных
векторов, равен нулю:
.
Обращаю внимание на небольшой технический нюанс: координаты векторов можно записывать не только в столбцы, но и в строки (значение определителя от этого не изменится – см. свойства определителей). Но гораздо лучше в столбцы, поскольку это выгоднее для решения некоторых практических задач.
Тем читателям, которые немножко позабыли методы расчета определителей, а может и вообще слабо в них ориентируются, рекомендую один из моих самых старых уроков: Как вычислить определитель?
Пример 6
Проверить, образуют ли базис трёхмерного пространства следующие векторы:
а)
б)
Решение: Фактически всё решение сводится к вычислению определителя.
а)
Вычислим определитель, составленный
из координат векторов
(определитель
раскрыт по первой строке):
,
значит, векторы
линейно
независимы (не компланарны) и образуют
базис трёхмерного пространства.
Ответ: данные векторы образуют базис
б) Это пункт для самостоятельного решения. Полное решение и ответ в конце урока.
Встречаются и творческие задачи:
Пример 7
При
каком значении параметра
векторы
будут
компланарны?
Решение:
Векторы компланарны тогда и только
тогда, когда определитель, составленный
из координат данных векторов равен
нулю:
По
существу, требуется решить уравнение
с определителем. Налетаем на нули как
коршуны на тушканчиков – определитель
выгоднее всего раскрыть по второй строке
и сразу же избавиться от от минусов:
Проводим
дальнейшие упрощения и сводим дело к
простейшему линейному уравнению:
Ответ:
при
Здесь
легко выполнить проверку, для этого
нужно подставить полученное значение
в
исходный определитель и убедиться,
что
,
раскрыв его заново.
В заключение рассмотрим ещё одну типовую задачу, которая носит больше алгебраический характер и традиционно включается в курс линейной алгебры. Она настолько распространена, что заслуживает отдельного топика: