
- •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
§6. Связь нормированных и метрических пространств
7. Нормированное пространство легко превратить в метрическое, вводя (х, у) = х – у. В самом деле:
◀ А) (х, у) = х – у = (–1)(у – х) = –1 у – х = у – х = –1 у – х = y – x = (y, x);
В) (х, у) = х – у ≥0, причем х – у = 0 x – y = θ x = y;
С) (х, у) = х – у = (x – z) + (z – y) ≤ x – z + z – y = (х, z) + (z, у). ▶
Отметим что х = (х, θ).
Обратим внимание, что метрика в линейном пространстве обладает свойствами:
А) (х + z, у + z) = (х, у) – расстояние не меняется при сдвиге;
В) (λх, λу)= λ(х, у) – расстояние есть абсолютно однородная функция. (**)
8. Если в метрическом линейном пространстве Х метрика удовлетворяет двум последним (**) требованиям, то Х можно превратить в нормированное пространство, вводя х = (х, θ).
◀ А) х = (х, θ) ≥0; х = (х, θ) = 0 x = θ;
В) λх = ( λх, θ) = (λх, λθ) = λ(х, θ) = λ х;
С) х – у = (х + y, θ) = (х + y – y, θ – y) = (х,– y) ≤ (х, θ) + (θ,–y) =
= (х, θ) + –1(y, θ) = х + у. ▶
9.
Линейное пространство со скалярным
произведением является нормированным
(х
=
)
и метрическим ((х
+ y)
= х
– у)
пространством. ◀
▶
§7. Покоординатная сходимость и сходимость по норме
Далее рассмотрим нормированное линейное пространство с метрикой (х, у) = х – у.
Сходимость последовательности векторов в такой метрике называется сходимостью по норме.
В
вещественном и комплексном конечномерном
пространстве, кроме сходимости по норме
можно ввести другое понятие сходимости.
Для любой последовательности {хm}
векторов из Х
запишем разложение векторов хm
по базису
{ek}:
.
Пусть
.
Def:
Если k
=1, 2, …, n
имеет место
,
то говорят, что имеет место покоординатная
сходимость последовательности {хm}
х0
.
Координатная сходимость в линейном пространстве является естественной в том смысле, что если два вектора близки, то естественно предположить, что и координаты их близки.
Соответственно, аналогично, естественной сходимостью в нормированном (или метрическом) пространстве является сходимость по норме (или по метрике).
§8. Связь координатной сходимости и сходимости по норме
Конечномерные нормированные линейные пространства примечательны тем, что в этих пространствах понятие сходимости по норме и координатной сходимости эквивалентны.
10. Если {хm} сходится покоординатно, то она сходится и по норме.
◀ Пусть
║хm
– х0║
=
.
▶
11. Если в конечномерном нормированном пространстве последовательность векторов ограничена по норме, то ограничены и числовые последовательности всех координат в разложении векторов по любому базису. ◀ ▶
12. В конечномерном нормированном пространстве из сходимости по норме следует координатная сходимость. ◀ ▶