
- •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
§4. Ранг матрицы
Имеется матрица Аmn порядка mn и не все элементы ее равны 0. (aij 0).
Пусть существует минор rго порядка, который не равен нулю, и при этом любой минор порядка большего r равен нулю, т.е. Mr 0, Mr + i = 0 (i =1, 2,… , n – r) .
Минор Mr называется базисным минором матрицы А (он необязательно единственный), строки и столбцы, выбором которых получен минор называются базисными строками и столбцами, число r называется рангом матрицы А: r = rangA. Другими словами rangА – это наибольший порядок отличного от нуля минора этой матрицы.
6. Теорема о базисном миноре. Строки базисного минора – линейно независимы, и любая строка матрицы А является линейной комбинацией базисных строк.
Примечание: Теорема может быть сформулирована и доказана не только для строк, но и для столбцов.
◀ 1) Пусть rangA = r. Не ограничивая общности можно считать, что первые r строк матрицы a1, a2,…, ar – базисные. Докажем их линейную независимость.
Пусть
1a1
+ 2a2
+…+ rar
=
и пусть 1
0. Тогда a1
=
,
т.е.
первая строка является линейной
комбинацией остальных, но тогда detMr
= 0, что
противоречит базисности минора Mr
.
Значит 1 = 2 =…= r = 0 и, следовательно, базисные строки матрицы линейно независимы.
2) Пусть rangA = r и базисный минор Mr стоит в левом верхнем углу:
.
Рассмотрим определитель (r + 1)го порядка, состоящий из подчеркнутых элементов: Ar+1.
По условию базисности минора Mr detAr+1 = 0.
Разложим
определитель Ar+1
по последнему столбцу. a1lA1l
+ … + arlArl
+ aklAkl
= 0; При этом
Akl
0 (это detMr).
Тогда
.
Обозначим
;
;
Akl
–
это минор
Mr
и не зависит
ни от k,
ни от l.
Ail
—
не зависит
от l
(при вычитании выбрасывается). Тогда
c1,
c2,
...
cr
не зависит
от l,
а зависит
только от k.
Имеем akl
= с1a1l
+ с2a2l
+...+
crarl.
Последнее равенство показывает, что
элементы kй
строки выражены через элементы первых
r
строк.
▶
Из этой теоремы следует, что:
7. detA = 0 тогда и только тогда, когда его строки (столбцы) линейно зависимы.
8. rangA = dimℒ(a1, a2, … , am) = dimℒ(s1, s2, … , sn); a1, a2, … , am – строки; s1, s2, … , sn – столбцы.
§5. Преобразования, не изменяющие ранг матрицы
Следующие преобразования не изменяют ранг матрицы:
1) Транспонирование. ◀ При транспонировании определитель не меняется и поэтому, минорам равным нулю будет поставлено в соответствии миноры, равные нулю, а минорам не равным нулю будут соответствовать миноры, не равные нулю (0 0 и 0 0). ▶
2) Перестановка двух строк (столбцов). ◀ Любой минор – это полилинейный антисимметричный функционал (а1, а2, …, ak, …, aj, …, ar) = – (а1, а2, …, ak, …, aj, …, ar).
Отсюда ясно, что 0 0 и 0 0. ▶
3) Умножение всех элементов строки (столбца) на число C ≠ 0 .
◀ (a1, a2, …, cak, …, ar) = c(a1, a2, …, ak , …, ar) 0 0 и 0 0. ▶
4) Прибавление ко всем элементам одной строки (столбца) соответствующих элементов другой строки (столбца). ◀ Не ограничивая общности, можно считать, что к элементам 1й строки прибавляются элементы 2й строки
(a1+ a2, a2, a3 ,…,ar) = (a1, a2, …, ar) + (a1 a2, a3 ,…, ar) = (a1, a2,…, ar). ▶
5) Вычеркивание нулевой строки (столбца). ◀ Включение в систему векторов нулевого вектора или выбрасывание нулевого вектора не изменяет dimℒ(a1, a2 ,…, ar). ▶
6) Вычеркивание строки (столбца), являющейся линейной комбинацией остальных.
◀ Достаточно воспользоваться свойствами 3), 4) и 5). ▶