
- •10. Теорема о единственности обратной матрицы (с доказательством).
- •11. Свойства обратной матрицы (с доказательством). Свойства обратной матрицы
- •23. Собственные числа и собственные векторы матрицы. Характеристическое уравнение. Алгоритм нахождения собственных векторов матрицы. Собственные числа и собственные векторы матрицы
- •24. Квадратичные формы. Различные способы записи. Матрица, ранг квадратичной формы. Изменение матрицы квадратичной формы при линейном однородном преобразовании. Квадратичные формы
- •Приведение квадратичной формы к каноническому виду
- •Знакоопределенные квадратичные формы
- •28. Определение линейного пространства. Примеры. Линейные пространства
- •Свойства линейно зависимых векторов
- •Если среди векторов есть нулевой, то векторы линейно зависимы.
- •Если среди векторов часть векторов линейно зависимы, то все векторы линейно зависимы.
- •Необходимое и достаточное условие линейной зависимости - хотя бы один из векторов представим в виде линейной комбинации остальных.
- •30. Базис линейного пространства. Координаты вектора относительно базиса. Действия над векторами в координатной форме. Базис линейного пространства
- •31. Размерность линейного пространства. Связь между числом векторов в базисе линейного пространства и его размерностью Размерность линейного пространства
- •37. Скалярное произведение векторов. Свойства. Доказательство одного свойства. Скалярное произведение
- •Свойства скалярного произведения
- •38. Векторное произведение векторов. Свойства. Доказательство одного свойства. Определение векторного произведения
- •Свойства векторного произведения
- •39. Смешанное произведение векторов. Свойства. Доказательство одного свойства. Смешанное произведение векторов
- •Свойства смешанного произведения
- •41. Алгебраические линии первого порядка. Различные виды уравнений прямой на плоскости. Определение расстояния от точки до прямой. Прямая на плоскости
- •Каноническое уравнение, параметрические уравнения прямой
- •Уравнение прямой, проходящей через две точки
- •Уравнение прямой с угловым коэффициентом
- •Взаимное расположение двух прямых на плоскости
- •Нормальное (нормированное) уравнение прямой
- •Метод Гаусса решения систем линейных алгебраических уравнений. Метод Гаусса решения систем линейных алгебраических уравнений
Необходимое и достаточное условие линейной зависимости - хотя бы один из векторов представим в виде линейной комбинации остальных.
Доказательство.
Необходимость. Пусть векторы являются линейно зависимыми, то есть существуют такие действительные числа , среди которых хотя бы одно отлично от нуля, а линейная комбинация векторов с этими числами равна нулевому вектору
Пусть
для определенности именно
Тогда, умножая обе части равенства на
получим
или
Достаточность. Если
то
Это означает, что векторы линейно зависимы.
30. Базис линейного пространства. Координаты вектора относительно базиса. Действия над векторами в координатной форме. Базис линейного пространства
Упорядоченный набор линейно независимых
векторов
называется
базисом линейного пространства
,
если каждый вектор
представим в виде их линейной комбинации
Числа называются координатами вектора относительно рассматриваемого базиса.
Пример. В пространстве
векторы
образуют базис, так как
векторы линейно независимы, их линейная комбинация
равна
лишь когда
произвольный вектор
представим в виде
Теорема 1.
Координаты вектора относительно любого базиса определяются единственным способом.
Доказательство.
Пусть для некоторого вектора
наряду с разложением
существует еще и другое разложение по тому же базису
Тогда , почленно вычитая два равенства, получаем
Базисные
векторы линейно независимы, поэтому
а тогда разложение по базису вектора
единственно.
Основное значение базиса – операции над векторами, определенные абстрактно, становятся операциями над числами (координатами).
Теорема 2 (Действия над векторами в координатной форме)
При сложении векторов линейного пространства их координаты (относительно любого базиса) складываются, при умножении на число - умножаются на это число.
Доказательство.
Пусть
некоторый
базис линейного пространства,
Тогда
31. Размерность линейного пространства. Связь между числом векторов в базисе линейного пространства и его размерностью Размерность линейного пространства
Если
в линейном пространстве есть
линейно независимых векторов, а любые
– линейно зависимы, то
называется размерностью линейного
пространства. Обозначение
Другими словами, размерность пространства равна максимальному числу линейно независимых векторов в линейном пространстве.
Линейное пространство, в котором существует сколь угодно большое число линейно независимых векторов , называется бесконечномерным.
Теорема 3.
В
мерном
линейном пространстве существует базис
из
векторов. Любая совокупность из
линейно независимых векторов является
базисом линейного пространства.
Теорема 4.
Если
в линейном пространстве
существует базис, состоящий из
векторов,
то размерность линейного пространства
равна
- числу базисных векторов.