- •Математика Линейная алгебра
- •Рецензенты:
- •3.6. Операции над векторами 42
- •5.6. Упражнения 91
- •Предисловие
- •1. Числовые кольца и поля. Комплексные числа
- •1.1. Основные понятия
- •1.2. Поле комплексных чисел
- •1.3. Модуль и аргумент комплексного числа. Геометрическое изображение комплексных чисел
- •1.4. Различные формы записи комплексного числа
- •1.5. Действия над комплексными числами в алгебраической форме
- •1.6. Действия над комплексными числами в тригонометрической форме
- •1.7. Действия над комплексными числами в показательной форме
- •1.8. Упражнения
- •1.9. Контрольные задания
- •1.10. Типовой расчет
- •1.11. Вопросы для самопроверки
- •1.12. Вопросы для теоретического опроса
- •2. Многочлены
- •2.1. Действия над многочленами
- •1. Сложение многочленов.
- •2. Умножение многочленов.
- •3. Деление многочленов без остатка.
- •4. Деление многочленов с остатком.
- •2.2. Схема Горнера
- •2.3. Корни многочлена
- •2.3.1. Разложение многочлена степени n на множители
- •2.3.2. Вычисление корней многочленов второй и третьей степени
- •1. Уравнения второй степени (квадратные)
- •2.4. Упражнения
- •2.5. Контрольные задания
- •2.6. Вопросы для самопроверки
- •2.7. Вопросы для теоретического опроса
- •Действия над многочленами.
- •Вычисление корней многочленов второй и третьей степени.
- •3. Линейные (векторные) пространства
- •3.1. Понятие вектора
- •3.2. Операции над векторами
- •1. Операция сложения векторов.
- •2. Операция вычитания векторов.
- •3. Умножение вектора на число.
- •4. Деление коллинеарных векторов.
- •Свойства деления:
- •3.3. Разложение вектора по ортам координатных осей
- •3.4. Скалярное произведение векторов.
- •Выражение скалярного произведения в произвольных и ортонормированных координатах.
- •3.6. Операции над векторами
- •3.7. Линейная зависимость векторов.
- •3.8. Базис и ранг системы векторов
- •3.9. Переход от одного базиса к другому. Метод замещения
- •3.10. Линейные пространства
- •3.11. Евклидовы и унитарные пространства
- •3.12. Норма вектора
- •3.13. Нормирование ненулевого вектора
- •3.14. Ортонормированные системы векторов
- •3.15. Упражнения
- •3.16. Контрольные задания
- •3.17. Типовой расчет
- •3.18. Вопросы для самопроверки
- •3.19. Вопросы для теоретического опроса
- •Переход от одного базиса к другому. Метод замещения.
- •Ортонормированные системы векторов.
- •4. Матрицы
- •4.1. Основные понятия
- •4.2 Операции над матрицами
- •Сложение матриц.
- •Умножение матрицы на число.
- •Разность матриц.
- •Умножение матриц.
- •Возведение в степень матриц.
- •Транспонирование матриц.
- •4.3. Применение элементов линейной алгебры в экономике.
- •4.4. Упражнения
- •4.5. Контрольные задания
- •Найти значение матричного многочлена , если задана матрица a.
- •4.6. Типовой расчет
- •4.7. Вопросы для самопроверки
- •4.8. Вопросы для теоретического опроса
- •5. Определители квадратных матриц
- •5.1. Перестановки
- •5.2. Определители (детерминанты) квадратных матриц
- •5.3. Свойства определителей
- •5.4. Теорема Лапласа (вычисление определителя n-ого порядка).
- •5.5. Основные методы вычисления определителя n–го порядка
- •Приведение определителя к треугольному виду.
- •5.6. Упражнения
- •5.7. Контрольные задания
- •5.8. Типовой расчет
- •5.9. Вопросы для самопроверки
- •5.10. Вопросы для теоретического опроса
- •6. Ранг матрицы
- •6.1. Основные понятия
- •6.2. Методы нахождения ранга матрицы.
- •1. Метод окаймляющих миноров
- •2. Метод элементарных преобразований
- •6.3. Упражнения
- •6.4. Контрольные задания
- •6.5. Типовой расчет
- •6.6. Вопросы для самопроверки
- •6.7. Вопросы для теоретического опроса
- •7. Обратная матрица
- •7.1. Основные понятия
- •7.2. Методы нахождения обратной матрицы
- •7.2.1. Нахождение обратной матрицы с помощью присоединенной матрицы.
- •7.2.2. Нахождение обратной матрицы методом замещения
- •7.3. Упражнения
- •7.4. Контрольные задания
- •7.5. Типовой расчет
- •7.6. Вопросы для самопроверки
- •7.7. Вопросы для теоретического опроса
- •Нахождение обратной матрицы с помощью присоединенной матрицы.
- •Нахождение обратной матрицы методом замещения.
- •8. Системы линейных уравнений (слу)
- •8.1. Неоднородные системы уравнений
- •8.2. Исследование систем линейных уравнений
- •8.3. Решение системы линейных уравнений в общем случае
- •Правило нахождения решения слу в общем случае
- •8.4. Решение систем n линейных уравнений c n неизвестными
- •8.4.1. Решение систем n линейных уравнений c n неизвестными методом Крамера
- •8.4.2. Решение систем n линейных уравнений c n неизвестными методом обратной матрицы
- •8.5. Решение систем m линейных уравнений c n неизвестными
- •8.5.1. Решение систем линейных уравнений методом Гаусса (метод последовательного исключения неизвестных)
- •8.5.2. Решение систем линейных уравнений методом замещения
- •8.6. Системы линейных однородных уравнений (ослу)
- •Правило нахождения фср ослу
- •8.7. Структура общего решения неоднородной линейной системы
- •8.8. Использование систем линейных уравнений в экономике
- •8.8.1. Прогноз выпуска продукции по запасам сырья
- •8.8.2. Модель Леонтьева многоотраслевой экономики (балансовый анализ) Балансовые соотношения
- •Линейная модель межотраслевой экономики
- •Продуктивные модели Леонтьева
- •8.9. Упражнения
- •8.10. Контрольные задания
- •8.11. Типовой расчет
- •8.12. Вопросы для самопроверки
- •8.13. Вопросы для теоретического опроса
- •9. Линейные операторы (линейные преобразования)
- •9.1. Линейный оператор и его матрица
- •9.2. Линейное преобразование в координатах
- •9.3. Зависимость между матрицами одного и того же преобразования в различных базисах. Подобные матрицы
- •9.4. Действия над линейными операторами
- •9.5. Оператор, сопряженный данному
- •9.6. Собственные значения и собственные векторы линейного оператора (матрицы)
- •9.7. Приведение матрицы линейного преобразования к диагональному виду
- •9.8. Упражнения
- •9.9. Контрольные задания
- •9.10. Типовой расчет
- •9.11. Вопросы для самопроверки
- •9.12. Вопросы для теоретического опроса
- •10. Билинейные и квадратичные формы
- •10.1 Ортогональные и симметрические матрицы
- •10.2. Билинейная и квадратичная формы
- •10.3. Квадратичные формы
- •10.4. Преобразование квадратичной формы при линейном преобразовании переменных
- •10.5. Приведение квадратичной формы к каноническому виду
- •10.6. Закон инерции квадратичных форм
- •10.7. Знакоопределенные квадратичные формы
- •10.8. Упражнения
- •10.9. Контрольные задания
- •10.5. Вопросы для самопроверки
- •10.6. Вопросы для теоретического опроса
- •11. Численные методы линейной алгебры
- •11.1. Метод Гаусса
- •11.2. Уточнение решения методом итераций
- •11.3. Метод прогонки
- •11.4. Итерационные методы решения слау
- •11.4.1. Метод простой итерации
- •11.4.2. Метод Зейделя
- •11.5. Упражнения
- •11.6. Контрольные задания
- •11.7. Типовой расчет
- •11.8. Вопросы для самопроверки
- •11.9. Вопросы для теоретического опроса
6. Ранг матрицы
6.1. Основные понятия
Понятие ранга тесно связано с понятием линейной зависимости и независимости ее строк или столбцов.
Линейная зависимость матрицы означает, что хотя бы одна строка (столбец) матрицы является линейной комбинацией остальных.
Определение. Рангом матрицы называется максимальное число ее линейно независимых векторов, через которые линейно выражаются все остальные.
Ранг матрицы А обозначается через r(A).
Например:
,
n =
3, r
= 1,
т.е.
порядок матрицы равен 3, а ранг равен 1,
так как линейно независимой является
только первая строка. Вторая и третья
строки получаются умножением первой
строки на соответствующий коэффициент
(в данном случае – это коэффициенты 2 и
).
Рассмотрим
прямоугольную матрицу A=(aij)
(
).
Если в этой матрице выделить произвольно
k
строк и k
столбцов, то элементы, стоящие на
пересечении выделенных строк и столбцов,
образуют квадратную матрицу k-го
порядка. Определитель этой матрицы
называется минором k-го
порядка матрицы А.
Очевидно, что матрица А
обладает минорами любого порядка от 1
до наименьшего из чисел m
и n:
.
Среди всех отличных от нуля миноров
матрицы А
найдется по крайней мере один минор,
порядок которого будет наибольшим.
Теорема. Ранг матрицы равен наивысшему порядку отличных от нуля миноров данной матрицы.
Доказательство. Рассмотрим прямоугольную матрицу A=(aij) ( ). Пусть наивысший порядок отличных от нуля миноров этой матрицы равен r. Без ограничения общности будем считать, что этот минор расположен в левом верхнем углу матрицы А:
;
.
1. Покажем, что первые r столбцов матрицы А линейно независимы. Предположим, что они линейно зависимы, тогда по критерию линейной зависимости хотя бы один столбец (например, первый) является линейной комбинацией остальных r -1 столбцов матрицы А. Переходя к столбцам минора М, получаем, что его первый столбец с теми же коэффициентами линейно выражается через остальные r -1 столбцов. Тогда по свойству 8 определителей минор М=0, что противоречит условию.
2. Покажем, что любой l-й
столбец матрицы А,
,
линейно выражается через первые r
столбцов матрицы А. пусть
и l – фиксированное
число, такое, что
.
Рассмотрим определители
,
получающиеся из минора М приписыванием
элементов i-й
строки и l-ого
столбца матрицы А (таких
имеется m штук).
Покажем, что все
.
В самом деле, если
,
то
как определитель с двумя одинаковыми
строками.
Разложим
по элементам последней строки.
Алгебраическое дополнение элемента
ail:
.
Если
,
то алгебраическое дополнение элемента
aij:
,
причем Aij не зависит от индекса i. Поэтому
.
Запишем последнее равенство через столбцы матрицы А.
.
Видно, что l-й
столбец матрицы А линейно выражается
через ее первые r
столбцов с коэффициентами
.
Из шагов 1 и 2 следует, что первые r
столбцов образуют базис всех столбцов
А. Поэтому
.
■
Свойства ранга матрицы:
ранг матрицы r(A)=0 тогда и только тогда, когда все элементы матрицы равны нулю, т.е. A=0;
для квадратной матрицы n – го порядка r(A)= n тогда и только тогда, когда матрица A – невырожденная.
при транспонировании матрицы ее ранг не меняется
Для рангов матриц справедливы следующие соотношения:
;
;
;
;
,
если В
– квадратная матрица и
;
