- •1.Векторы. Линейные операции над ними. Зависимость векторов. Базис. Декартова система координат. Деление отрезка в данном отношении.
- •Проекция вектора на ось
- •Линейная зависимость векторов
- •Базис. Координаты вектора в базисе
- •Декартовы прямоугольные координаты в пространстве. Координаты точек. Координаты векторов. Деление отрезка в данном отношении
- •2.Различные формы произведения векторов. Условие ортогональности, коллинеарности и компланарности векторов. Скалярное произведение
- •Векторное произведение
- •Смешанное произведение
- •3.Определители второго и третьего порядка и их свойства. Определители n-го порядка и их свойства.
- •Свойства определителя n-го порядка Свойство 1. При замене строк столбцами (транспонировании) значение определителя не изменится
- •4.Матрицы и линейные операции над ними. Произведение матриц, обратная матрица. Ранг матрицы.
- •Операции над матрицами
- •5.Системы линейных алгебраических уравнений, общие понятия. Различные методы решения.
- •Решение систем линейных уравнений методом Гаусса. Правило Крамера решения систем линейных уравнений
- •Метод Гаусса
- •6.Произвольные системы линейных алгебраических уравнений. Теорема Кронекера-Капелли.
- •Критерий совместности системы линейных уравнений
- •Однородные системы уравнений
- •8.Евклидовы пространства. Норма вектора. Ортонормированный базис. Процесс ортогонализации. Неравенство Коши-Буняковского.
- •2. Метрическое пространство, соответствующее пространству описанному выше. То есть с метрикой, введённой по формуле:
- •(Неравенство треугольника);
- •3. Нормальные операторы в евклидовом пространстве.
- •11.Кривая на плоскости. Уравнения прямой на плоскости. Угол между прямыми. Расстояние от точки до прямой. Виды кривых второго порядка.
- •12.Кривые и поверхности в пространстве. Различные уравнения плоскости. Уравнение прямой в пространстве. Расстояние от точки до прямой или плоскости. Угол между плоскостями и прямыми.
- •13.Квадратичные формы, приведение их к каноническому виду. Знакоопределенность форм. Критерий Сильвестра. Понятие квадратичной формы
- •Канонический базис квадратичной формы
- •Квадратичная форма положительно определена тогда и только тогда, когда главные миноры матрицы положительны.
- •15.Элементы теории множеств и математической логики. Действительные числа. Грани. Понятие функции. Обратная функция.
- •16.Понятие последовательности и ее предела. Бесконечно малые. Свойства пределов. Монотонные последовательности. Число «е».
- •Бесконечный предел
- •17.Предел функции. Понятие непрерывности и свойства функций, непрерывных в точке. Точки разрыва. Замечательные пределы. Сравнение бесконечно малых. Непрерывность функции
- •Точки разрыва
- •18.Функции, непрерывные на отрезке, и их свойства. Равномерная непрерывность. Равномерная непрерывность
- •19.Понятие производной, ее геометрический и физический смысл. Основные правила дифференцирования. Таблица производных.
- •1) Физический смысл производной.
- •2) Геометрический смысл производной.
- •Правила дифференцирования
- •20.Дифференциал и его применения. Производные и дифференциалы высших порядков. Производные высших порядков
- •22.Правило Лопиталя и формула Тейлора.
- •2.Существует конечный или бесконечный предел . Тогда: .
- •23.Исследование функции на экстремум, монотонность и точки перегиба функции. Монотонность функции
- •Выпуклость и перегибы графика функции
- •Локальный экстремум
- •Глобальный экстремум
- •24.Свойства комплексных чисел. Разложение многочленов на множители. Представление рациональной функции в виде суммы элементарных дробей.
- •26.Интегрирование рациональных функций, некоторых иррациональностей и тригонометрических выражений. Интегрирование рациональных функций. Метод рационализации
- •Основные правила интегрирования
- •29.Приближенное вычисление определенных интегралов. Несобственные интегралы. Приближенное вычисление определенных интегралов
- •Несобственные интегралы
Линейная зависимость векторов
Говорят, что векторы линейно независимы, если из равенства:
|
(4.3) |
следует,
что
.
В
противном случае векторы
называются линейно
зависимыми.
Если какой-нибудь вектор можно представить
в виде
,
то говорят, что вектор
линейно выражается через векторы
.
Теорема.
Векторы
линейно зависимы тогда и только тогда,
когда, по крайней мере, один из них
линейно выражается через остальные.
Следствие. Если векторы линейно независимы, то ни один из них нельзя выразить через остальные; в частности, ни один из них не может быть нулевым.
Система,
состоящая из одного вектора, линейно
зависима тогда и только тогда, когда
этот вектор нулевой. Любые два
неколлинеарных вектора
и
линейно независимы. В самом деле,
предположим, неколлинеарные векторы
и
линейно зависимы. Тогда, по предыдущей
теореме, один из них, например
,
линейно выражается через второй, т.е.
,
а это противоречит неколлинеарности
и
.
Следовательно,
и
- линейно независимы.
Пусть
и
неколлинеарные векторы,
‑ произвольный вектор компланарный
векторам
и
.
Отложим векторы
и
от одной точки
,
т.е. построим
(Рис.4.3).
Рис. 4.3.
Из
параллелограмма
видно, что:
.
Следовательно, любые три компланарных вектора и линейно зависимы.
Любые три некомпланарных вектора и линейно независимы.
Если
предположить, что три некомпланарных
вектора
и
линейно зависимы, то один из них, например
,
линейно выражается через
и
,
т.е.
,
а это говорит о том, что три вектора
и
лежат в одной плоскости, что противоречит
условию.
Три вектора и линейно зависимы тогда и только тогда, когда определитель, составленный из их координат, равен нулю.
Пусть
векторы
и
в некотором базисе имеют координаты
,
и
соответственно. Тогда векторы
и
линейно зависимы тогда и только тогда,
когда линейно зависимы их координатные
столбцы. Значит, векторы
и
линейно зависимы тогда и только тогда,
когда существуют числа
,
неравные одновременно нулю, что
выполняется равенство:
.
Линейная
зависимость означает, что существует
ненулевой набор коэффициентов
такой, что:
(4.4)
Если
один из векторов, например,
,
является нулевым, то система
окажется линейно зависимой, т.к. равенство
(4.4) будет выполнено при
.
Теорема. Векторы линейно зависимы тогда и только тогда, когда один из векторов является линейной комбинацией остальных.
Базис. Координаты вектора в базисе
Определим понятие базиса на прямой, плоскости и в пространстве.
Базисом
на прямой
называется любой ненулевой вектор
на этой прямой. Любой другой вектор
,
коллинеарный данной прямой, может быть
выражен через вектор
в виде
.
Базисом
на плоскости
называются любых два линейно независимых
вектора
и
этой плоскости, взятые в определенном
порядке. Любой третий вектор
,
компланарный плоскости, на которой
выбран базис
,
может быть представлен в виде
.
