
- •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
4.Матрицы и линейные операции над ними. Произведение матриц, обратная матрица. Ранг матрицы.
Матрицы одинаковой размерности называются равными, если у них соответственно равны элементы, стоящие на одинаковых местах.
Матрица называется нулевой, если все ее элементы равны 0.
Квадратная матрица называется единичной, если элементы, стоящие на ее главной диагонали, равны 1, а остальные равны 0.
К линейным операциям над элементами множества или пространства относятся операции сложения элементов и их умножения на скаляр (число).
Умножение
матрицы на число
При
умножении матрицы A
на число λ
(слева или справа) каждый ее матричный
элемент умножается на это число:
Сложение
матриц
Операция
сложения определена только для матриц
одинаковых размеров. Результатом
сложения матриц A = || ai j ||
и B = || bi j ||
является матрица C = || ci j || ,
элементы которой равны сумме
соответствующих матричных элементов:
Линейной комбинацией матриц A и B называется выражение вида αА+βВ, где α и β – числовые коэффициенты.
Линейные операции над матрицами.
1. Сложение матриц.
Суммой матриц А и В одинаковой размерности mXn называется матрица С той же размерности, каждый элемент которой равен сумме элементов матриц А и В, стоящих на тех же местах:
Свойства сложения:
1. А + В = В + А.
2. (А + В) + С = А + (В + С) .
3. Если О – нулевая матрица, то А + О = О + А = А
Замечание 1. Справедливость этих свойств следует из определения операции сложения матриц.
Замечание 2. Отметим еще раз, что складывать можно только матрицы одинаковой размерности.
2. Умножение матрицы на число.
Произведением матрицы на число называется матрица той же размерности, что и исходная, все элементы которой равны элементам исходной матрицы, умноженным на данное число.
Свойства умножения матрицы на число:
1. (km)A=k(mA).
2. k(A + B) = kA + kB.
3. (k + m)A = kA + mA.
Операции над матрицами
Суммой
двух матриц
и
одинакового размера называется матрица
того же размера с элементами, равными
суммам соответствующих элементов
слагаемых матриц, т.е.
.
Сложение матриц обладает следующими свойствами:
1.Коммутативность,
т.е.
.
2.Ассоциативность,
т.е.
.
3.Для
любых двух матриц
и
одинакового размера существует
единственная матрица
такая, что
.
Матрица
обозначается
и называется разностью матриц
и
.
Уравнение
имеет решение
,
получающаяся при этом матрица называется
противоположной
и обозначается
.
Произведением
матрицы
на число
называется матрица, все элементы которой
равны соответствующим элементам матрицы
,
умноженным на число
.
Умножение матрицы на действительное число обладает следующими свойствами:
1.
;
2.
;
3.
;
4.
(ассоциативность);
5.
(дистрибутивность);
6.
(дистрибутивность).
Матрица
называется согласованной
с
матрицей
,
если число столбцов матрицы
равно числу строк матрицы
.
В этом случае произведением матрицы
на матрицу
называется матрица
,
где
,
т.е. элемент, стоящий в
-той
строке и
-том
столбце матрицы произведения равен
сумме произведений элементов
-той
строки матрицы
на соответствующие элементы
-го
столбца матрицы
.
Свойства умножения:
1.Если
матрица
согласована с матрицей
,
а матрица
согласована с матрицей
,
то
‑ ассоциативность
умножения;
2.
‑ свойство
дистрибутивности;
3.Умножение
матриц не коммутативно,
т.е., как правило,
.
Обратная матрица
Теорема . Для
того, чтобы матрица А имела обратную,
необходимо и достаточно, чтобы ее
определитель был отличен от нуля.
Матрица, обратная матрице А, обозначается
через А 1 ,
так что В = А 1 .
Обратная матрица вычисляется по формуле
где А i
j -
алгебраические дополнения элементов
a i
j.
Вычисление обратной матрицы по формуле для матриц высокого порядка очень трудоемко, поэтому на практике бывает удобно находить обратную матрицу с помощью метода элементарных преобразований (ЭП). Любую неособенную матрицу А путем ЭП только столбцов (или только строк) можно привести к единичной матрице Е. Если совершенные над матрицей А ЭП в том же порядке применить к единичной матрице Е, то в результате получится обратная матрица. Удобно совершать ЭП над матрицами А и Е одновременно, записывая обе матрицы рядом через черту. Отметим еще раз, что при отыскании канонического вида матрицы с целью нахождения ее ранга можно пользоваться преобразованиями строк и столбцов. Если нужно найти обратную матрицу, в процессе преобразований следует использовать только строки или только столбцы.
Ранг матрицы
Рангом
матрицы
называется наибольший порядок ее
миноров, отличных от нуля. Ранг матрицы
обозначают
или
.
Если
все миноры порядка
данной матрицы равны нулю, то все миноры
более высокого порядка данной матрицы
также равны нулю. Это следует из
определения определителя. Отсюда
вытекает алгоритм нахождения ранга
матрицы.
Если
все миноры первого порядка (элементы
матрицы
)
равны нулю, то
.
Если хотя бы один из миноров первого
порядка отличен от нуля, а все миноры
второго порядка равны нулю, то
.
Причем, достаточно просмотреть только
те миноры второго порядка, которые
окаймляют ненулевой минор первого
порядка. Если найдется минор второго
порядка отличный от нуля, исследуют
миноры третьего порядка, окаймляющие
ненулевой минор второго порядка. Так
продолжают до тех пор, пока не придут
к одному из двух случаев: либо все миноры
порядка
,
окаймляющие ненулевой минор
-го
порядка равны нулю, либо таких миноров
нет. Тогда
.