
- •Харьковский национальный университет им. В.Н. Каразина
- •Высшая алгебра
- •Часть I
- •Харьков-2004
- •Раздел 1. Линейные пространства
- •§1. Введение
- •§2. Операции на множествах
- •§3. Группа
- •§4. Поле
- •§5. Определение линейного пространства
- •§6. Следствия из аксиом линейного пространства
- •§7. Примеры линейных пространств
- •§8. Определение подпространства
- •§9. Линейная комбинация векторов. Линейная оболочка системы векторов
- •§10. Полные системы векторов
- •§11. Линейно независимые системы векторов
- •§12. Связь между полными и линейно независимыми наборами векторов
- •§13. Базис линейного пространства. Его размерность
- •§14. Примеры
- •§15. Координаты вектора в заданном базиСе
- •§16. Изоморфизм линейных пространств
- •§17. Базис и размерность линейного подпространства
- •§18. Линейные многообразия
- •§ 19. Действия с подпространствами
- •§20. Прямая сумма подпространств
- •§21.Матрицы и действия над ними. Линейное пространство матриц
- •§22. ЕщЕ действия над матрицами
- •Раздел 2. Евклидовы и унитарные пространства
- •§1. ЕвклидовО пространствО
- •§2. Свойства скалярного произведения в евклидовом пространстве
- •§3. Длина вектора. Угол между векторами
- •§4. Ортогональные системы векторов
- •§5. Изоморфизм евклидовых пространств
- •§6. Унитарные пространства
- •§7. Свойства скалярного произведения в унитарном пространстве
- •§8. Длина вектора
- •§9. Ортогональные системы векторов
- •§10. Ортогональное дополнение к подпространству
- •§11. Свойства ортогонального дополнения
- •§12. Ортогональная проекция и ортогональная составляющая вектора на подпространство
- •Раздел 3. МетрическИе и нормированнЫе пространства
- •§1. Определение метрического пространства
- •§2. Предел последовательности
- •§3. Шары в метрическом пространстве. Ограниченные множества. Предельные точки
- •§4. Полнота метрических пространств
- •§5. НормИроbаНные пространства
- •§6. Связь нормированных и метрических пространств
- •§7. Покоординатная сходимость и сходимость по норме
- •§8. Связь координатной сходимости и сходимости по норме
- •§9. Полнота нормированных пространств
- •Раздел 4. Теория определителей.
- •§1. Линейный функционал
- •§2. Пространство линейных функционалов на Vn
- •§3. Билинейный функционал
- •§4. Симметричные и антисимметричные билинейные функционалы
- •§5. Полилинейный функционал
- •§6. Определитель квадратной матрицЫ
- •§7. Свойства определителей
- •§8. Пример вычисления определителя
- •§9. Теорема Лапласа
- •§10. Некоторые приемы вычисления определителей nГо порядка
- •1. Метод приведения к треугольному виду.
- •2. Метод выделения линейных множителей.
- •3. Метод представления определителя в виде суммы определителей.
- •5. Метод изменения элементов определителя.
- •Раздел 5. СистемЫ линейных уравнений
- •§ 1. Постановка задачи и терминология
- •§ 2. Формулы Крамера
- •§ 3. Обратная матрица
- •§4. Ранг матрицы
- •§5. Преобразования, не изменяющие ранг матрицы
- •§ 6. Однородные системы
- •§7 Неоднородные системы
- •§8. Метод Гаусса решения системы линейных уравнений. (метод исключения неизвестных)
- •§9. «Альтернатива Фредгольма»
- •Раздел 6. Билинейные и квадратичные формы
- •§1. Билинейный функционал. Его матрица
- •§2. Квадратичная форма
- •§3. Классификация квадратичных форм
- •§4. Канонический вид квадратичных форм
- •§5. Критерий Сильвестра
- •§6. Закон инерции квадратичных форм
- •Раздел 7. Линейные операторы
- •§1. Определение линейного оператора
- •§2. Действия над линейнымИ операторАмИ
- •§3. Связь линейных операторов с матрицами
- •§4. Закон умножения матриц
- •§5. Ядро и образ линейного оператора
- •§6. Невырожденный линейный оператор
- •§7 Инвариантные пространства
- •§8 Собственные векторы и собственные значения линейного оператора
- •§9. Спектр линейного оператора
- •Раздел 8. Преобразования при изменении базиса
- •§1. Матрица и оператор перехода
- •Экзаменационные вопросы по курсу высшей алгебры
- •Часть I.
- •Экзаменационные задачи по курсу "высшая алгебра" . Часть I
ИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ
Харьковский национальный университет им. В.Н. Каразина
Н.Р. Беляев
Высшая алгебра
Часть I
Конспект лекций для студентов физико-технического факультета
Харьков-2004
Раздел 1. Линейные пространства
§1. Введение
Решение многих задач современной математики (и не только) сводится к построению и изучению неких абстрактных структур, являющихся конгломератом неких множеств с заданными на этих множествах операциями. Этот способ заманчив в силу своей общности: множества могут быть разной природы и операции, заданные на этих множествах, могут быть разными, но обладать одинаковыми свойствами. Если получен результат, опираясь на свойства операций, то результат этот имеет место во всех множествах, где операции имеют те же свойства.
§2. Операции на множествах
Пусть имеется некоторое множество М. И пусть на множестве М задан внутренний закон композиции, т.е. любой паре элементов из М поставлен в соответствие элемент того же множества М
х, уМ zM | x ⊕ y = z.
В этом случае говорят, что на множестве М корректным образом задана внутренняя операция.
Пусть кроме множества М задано некоторое другое множество Р. И пусть на множестве М задан внешний закон композиции, т.е. любому элементу из М в совокупности с произвольным элементом из Р поставлен в соответствие элемент из М:
хМ Р | zM | ʘ x = z.
В этом случае говорят, что на множестве М над множеством Р корректным образом задана внешняя операция.
Отметим, что во внутренней операции участвуют два элемента одного и того же множества, а во внешней операции – элементы различных множеств. Корректность операции на М означает, что ее результат принадлежит множеству М, а не корректность - что ее результат не принадлежит множеству М.
§3. Группа
Пусть задано некоторое множество G с элементами, вообще говоря, произвольной природы. Пусть на этом множестве корректным образом задана внутренняя операция, т.е. х, уG zG | z x ⊕ y и эта операция удовлетворяет свойствам:
1) (x ⊕ y)⊕ z = x⊕(y ⊕ z) – ассоциативность;
2) G | x ⊕ = x – существование нейтрального элемента;
3) xG, yG | x ⊕ y = – существование противоположного элемента.
Множество G с так введенной операцией называется группой по этой операции.
Если G – группа по сложению, то нейтральный элемент называется нулевым, а противоположный – противоположным.
Если G – группа по умножению, то нейтральный элемент называется единичным, а противоположный – обратным.
Если, кроме указанных свойств, операция, определенная в G обладает свойством x ⊕ y = y ⊕ x , то группа называется коммутативной или абелевой группой.
Примеры
1. Множество вещественных (целых, комплексных, рациональных) чисел является абелевой группой по сложению.
2. Множество вещественных чисел с исключенным нулем является группой по умножению.
3. Рассмотрим множество векторов единичной длины на плоскости, и исходящих из начала координат. Такой вектор характеризуется углом , который он образует с положитетельным направлением оси абсцисс.
П