
- •Лекция №1 Линейное векторное пространство
- •Введение
- •Понятие линейного векторного пространства
- •Свойства лп
- •Линейная зависимость и не зависимость векторов
- •Базис и размерность линейного векторного пространства
- •Примеры лвп
- •Линейное преобразование векторов из одного линеала в другой
- •2.1. Линейное преобразование векторов. Оператор преобразования.
- •1) Нулевой оператор – ставит каждому вектору xєX в соответствие нулевой вектор 0єY;
- •2) Единичный оператор (e) – ставит в соответствие вектору xєX этот же вектор:
- •3) Оператор b, действующий из пространства X в пространство y согласно выражению
- •Матрица линейного оператора
- •Диадное произведение векторов (базиса)
- •2) Числовые характеристики линейных операторов и его матрицы
- •3) Характеристический многочлен линейного преобразования.
- •4) Собственные числа и собственные векторы
- •2) Существование и единственность решения слау
- •2) Если;если
- •1) , Если;
- •Задача Коши для линейного матричного дифференциального уравнения первого порядка
- •Докажем единственность решения.
- •4) Если , то
Лекция №1 Линейное векторное пространство
Понятие линейного векторного пространства (ЛВП).
Линейная зависимость векторов.
Базис и размерность ЛВП.
Примеры ЛВП.
Введение
В любой области деятельности нам постоянно приходиться рассматривать различные совокупности объектов, объединенных некоторым общим признаком. Например. Говорим о совокупности точек некоторой окружности на плоскости, мы говорим объектах – точках плоскости, которые объединены тем свойством, что все они равно удалены от некоторой фиксированной точки. Определение: Совокупность объектов, объединённых некоторым общим признаком, называют множеством, а сами объекты – элементами множества. Множества могут быть конечными, при этом все их элементы могут быть перечислены; и бесконечные. При этом множество задают путём указания характеристического свойства.
В курсе множество
будем обозначать прописными латинскими
буквами
,
а их элементы – малыми
.
Множества могут быть числовыми и нечисловыми. Элементом нечислового множества может явиться вектор (направленный отрезок). Вектор характеризуется числом (модулем) и направлением. Над этими множествами также могут осуществляться алгебраические операции, к которым относятся операции сложения и умножения. Алгебраическая операция – операция над двумя элементами принадлежащим одному или нескольким множествам.
Условимся обозначать
векторы латинскими строчными буквами
,
а числа – греческими
.
Известно, что векторы, образующие некоторое нечисловое множество обладают следующими свойствами:
Свойства сложения векторов:
Каждой паре векторов
отвечает вектор
, называемый суммойx и y, причём:
сложение коммутативно
сложение ассоциативно
существует единственный нулевой вектор 0 такой, что
для любого
для каждого вектора
существует единственный противоположенный вектор (
) такой, что
.
Свойства произведения векторов:
Каждой паре
,
, где
– число,
– вектор, отвечает вектор
, называемый произведением
и
, причём:
2.1) умножение на
число ассоциативно
2.2)
для любого вектора
.
Свойства связи операций «+» и «*».
Операции сложения и умножения связаны между собой следующими соотношениями:
3.1) умножение на
число дистрибутивно относительно
сложения векторов:
3.2) умножение на
вектор дистрибутивно относительно
сложения чисел:
Понятие линейного векторного пространства
Пусть существует
множество
и множество
,
называемое полем произвольной природы,
элементами которого являются числа.
Над элементами поля производятся те же алгебраические операции, что и над векторами с соответствующими свойствами аддитивности, коммутативности и дистрибутивности.
Определение.
Множество
называетсялинейным
векторным пространством над
полем
,
операции сложения и умножения на числа
из
,
причём выполнены аксиомы
1.1 – 1.4, 2.1 – 2.2, 3.1 – 3.2.
Элементами любого линейного пространства являются векторы. Множество векторов во всём пространстве является линейным пространством над полем вещественных чисел.
В зависимости от
вида числового поля
(рациональные, вещественные, комплексные
числа), линейное пространство может
быть рациональным, вещественным,
комплексным
.
Аксиомы 1.1 – 1.4 – аксиомы сложения, 2.1 – 2.2 – аксиомы умножения, 3.1 – 3.2 – аксиомы связи операций «+» и «*».