- •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
- •6.7. Вопросы для теоретического опроса
- •7. Обратная матрица
- •7.1. Основные понятия
- •6.3. Упражнения
- •6.4. Контрольные задания
- •6.5. Типовой расчет
- •6.6. Вопросы для самопроверки
- •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
10.6. Закон инерции квадратичных форм
Теорема. Число положительных и отрицательных квадратов в нормальной форме, к которому приводится данная квадратичная форма с помощью невырожденного линейного преобразования не зависит от выбора преобразования.
Число положительных квадратов в нормальной форме, к которой приводится данная квадратичная форма, называется положительным индексом инерции этой формы, число отрицательных квадратов – отрицательным индексом инерции этой формы.
Разность между положительным и отрицательным индексами инерции называется сигнатурой квадратичной формы.
Теорема. Две действительные квадратичные формы тогда и только тогда конгруэнтны, когда они имеют одинаковые ранги и одинаковые сигнатуры.
10.7. Знакоопределенные квадратичные формы
Определение.
Квадратичная
форма
называется положительно
(отрицательно)
определенной,
если
(
)
при
всех значениях переменных
,
из которых хотя бы одно отлично от нуля.
Определение. Квадратичная форма называется положительно (отрицательно) определенной, если она приводится к нормальному виду, состоящему из n положительных (отрицательных) квадратов:
-
положительно определенная
квадратичная форма
-
отрицательно
определенная
квадратичная форма.
Пусть дана квадратичная форма с матрицей А.
Теорема. Для того чтобы квадратичная форма была положительно (отрицательно) определенной необходимо и достаточно, чтобы все собственные значения li матрицы А были положительны (отрицательны).
Для установления знакоопределенности квадратичной формы применяют критерий Сильвестра.
Теорема (критерий Сильвестра).
1. Квадратичная форма является положительно определенной тогда и только тогда, когда все главные миноры матрицы этой формы положительны, т.е. ∆1>0, ∆2>0, …, ∆n>0, где
.
Главными минорами квадратичной формы называют миноры порядка 1, 2, .., n матрицы А, расположенные в левом верхнем углу, причем последний из них совпадает с определителем матрицы.
2. Квадратичная форма является отрицательно определенной тогда и только тогда, когда ее главные миноры четного порядка положительны, а нечетного порядка – отрицательны.
Положительно определенные и отрицательно определенные квадратичные формы называются знакоопределенными квадратичными формами.
Если квадратичная форма знакоопределенная, то все главные миноры ее матрицы отличны от нуля.
Вырожденные квадратичные формы, нормальный вид которых состоит из квадратов одного знака, называются полуопределенными.
Неопределенными называют квадратичные формы, нормальный вид которых содержит как положительные, так и отрицательные квадраты переменных.
Пример.
Доказать, что квадратичная форма
является положительно определенной.
Решение.
1 способ. Матрица А квадратичной формы имеет вид
.
Для этой матрицы характеристическое уравнение имеет вид
.
Это уравнение имеет корни l1 = 14, l= 4. так как корни положительны, то квадратичная форма положительно определенная.
2 способ. Найдем главные миноры данной матрицы
Так как главные миноры матрицы А положительны, то по критерию Сильвестра данная квадратичная форма положительно определенная.
