
- •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
8.2. Исследование систем линейных уравнений
Исследовать систему линейных уравнений означает выяснить, совместна она или несовместна, а в случае совместности выяснить, определена она или неопределенна.
Теорема
Кронекера-Капелли (критерий совместности
СЛУ). Для того,
чтобы система
m линейных
уравнений относительно
n неизвестных
была совместна необходимо и достаточно,
чтобы ранг основной матрицы системы A
и ранг расширенной матрицы
,
полученной путем приписывания к матрице
А
столбца свободных членов В,
были равны, т.е.
r(A)= r или
.
Доказательство. Необходимость. Пусть СЛУ совместна. Докажем, что r(A)= r . В силу совместности системы существует вектор , такой, что выполняется векторное равенство . Рассмотрим две системы векторов:
– (I) столбцы матрицы А;
– (II) столбцы расширенной
матрицы А|B.
Видно, что
,
поэтому система векторов (I)
линейно выражается через систему (II).
Верно и обратное: система (II)
линейно выражается через систему (I).
В самом деле, можно записать:
Следовательно, системы векторов (I) и (II) эквивалентны и r(A)= r .
Достаточность.
Пусть r(A)=
r
.
Докажем, что система совместна. Возьмем
некоторый базис системы векторов (I)
.
Эти же вектора образуют базис системы
(II), т.к. они линейно
независимы и их число r(A)=
r
,
поэтому через векторы
линейно выражаются все векторы системы
(II), в том числе и вектор
В:
.
Ясно, что вектор
- решение СЛУ. Таким образом, совместность
системы доказана. n
Определение. Если СЛУ совместна, то ранг матрицы этой системы r(A) называется рангом СЛУ.
Теорема (Критерий определенности
СЛУ). Совместная СЛУ определена тогда
и только тогда, когда ранг матрицы этой
системы равен числу неизвестных:
.
Теорема (Критерий неопределенности
СЛУ). Совместная СЛУ неопределенна
тогда и только тогда, когда ранг матрицы
этой системы меньше числа неизвестных:
.
Таким образом, при исследовании системы СЛУ общего вида ( ) возможны три варианта:
если r(A)= r < r =n, то система несовместна;
если r(A) = r = r и r =n, где n – число неизвестных, то система совместна и определена, т.е. имеет единственное решение;
если r(A) = r = r и r <n, где n – число неизвестных, то система совместна и неопределенна, т.е. имеет бесконечное множество решений.
8.3. Решение системы линейных уравнений в общем случае
Решить систему линейных уравнений значит указать все ее решения или убедиться в том, что их нет, или указать способ их нахождения.
Рассмотрим систему m линейных уравнений с n неизвестными:
у
которой
.
Определение. Неравный нулю минор максимального порядка r матрицы А называется базисным минором этой матрицы:
,
где М – базисный минор матрицы А.
Определение. Базисной подсистемой СЛУ называется совокупность тех уравнений этой системы, коэффициенты при неизвестных которых входят в базисный минор матрицы этой системы:
Теорема. Система линейных уравнений эквивалентна любой своей базисной подсистеме.
Доказательство. а) Пусть - любое решение СЛУ. Это означает, что при его подстановке в систему мы получаем верные числовые равенства:
Рассмотрим первые r равенств из этой системы. Они означают, что вектор является решением базисной подсистемы
,
т.е. все решения исходной системы
являются решениями базисной подсистемы.
б) Пусть
- любое решение базисной
подсистемы. В расширенной матрице
рассмотрим строки, отвечающие базисной
подсистеме, т.е. первые r
строк матрицы
.
Эти строки линейно независимы в силу
и их количество равно
,
следовательно, они образуют базис
системы всех матрицы
.
Последнее означает, что любая строка
расширенной матрицы
линейно выражается через первые r
строк матрицы
или любое уравнение исходной системы
линейно выражается через уравнения
базисной подсистемы, поэтому любое
решение базисной подсистемы, обращая
в верные числовые равенства все уравнения
базисной подсистемы, будет обращать в
верные числовые равенства и любую
линейную комбинацию этих уравнений, в
частности, и все уравнения исходной
системы. ■
Данная теорема сводит решение исходной СЛУ к решению равносильной ей подсистемы, ранг которой равен r.
Если r =n,
то базисная подсистема СЛУ
является системой r
линейных уравнений с r
неизвестными и определитель
.
Рассмотрим подробнее случай .
Определение. Базисными (основными) неизвестными СЛУ называются те переменные, коэффициенты при которых входят в базисный минор матрицы этой системы.
Определение. Свободными (неосновными) неизвестными СЛУ называются те переменные, коэффициенты при которых не входят в базисный минор матрицы этой системы.
В нашем случае
переменные
называются базисными
(основными),
а остальные n-r
переменных
называются свободными
(неосновными).
Перепишем систему уравнений, перенеся свободные переменные направо:
Свободные неизвестные объявляются параметрами, которым можно придавать произвольные числовые значения и после этого полученную систему можно рассматривать как систему r линейных уравнений с r неизвестными. В этом случае определитель системы .
Таким образом,
каждому набору значений свободных
переменных
соответствует
единственное решение системы
.
Определение. Решение системы, в которой все n-r неосновных переменных равны нулю, называются базисным.
Определение. Общим решением системы линейных уравнений называется множество всех ее решений, записанных в виде
,
зависящее от n-r параметров (свободных переменных).