
- •Я. Д. Половицкий алгебра
- •Введение
- •Основные обозначения
- •Часть 1 Глава 1. Комплексные числа §1. Система комплексных чисел
- •§2. Алгебраическая форма комплексного числа
- •Геометрическая интерпретация сложения и вычитания комплексных чисел.
- •§3. Тригонометрическая форма комплексного числа
- •§4. Сопряженные числа
- •Свойства сопряженных чисел
- •§5. Возведение комплексных чисел в степень
- •§6. Извлечение корня из комплексного числа
- •§7. Решение квадратных уравнений
- •Квадратные уравнения с действительными
- •Квадратные уравнения с комплексными коэффициентами
- •§8. Корни из единицы
- •Свойства
- •Первообразные
- •Глава 2. Отображения множеств §1. Основные определения
- •§2. Умножение отображений
- •Правая запись.
- •Свойства умножения отображений
- •§3. Преобразования множеств
- •Глава 3. Перестановки и подстановки §1. Перестановки из n чисел
- •§2. Подстановки n-й степени
- •Глава 4. Определители n-го порядка §1. Определение определителя
- •§2. Свойства определителей
- •§3. Вычисление определителей
- •§4. Еще одно свойство определителей
- •Глава 5. Матрицы §1. Простые и двойные суммы
- •Свойства простых сумм
- •Двойные суммы
- •Свойства двойных сумм
- •§2. Линейные преобразования неизвестных
- •§3. Умножение матриц
- •§4. Обратная матрица
- •Единственность единичной и обратной матриц
- •§5. Решение матричных уравнений
- •Матричное доказательство теоремы Крамера
- •Глава 6. Основные алгебраические структуры §1. Алгебраическая операция
- •§2. Группы
- •§3. Кольца
- •Некоторые следствия из аксиом кольца
- •Делители нуля
- •§4. Поля
- •Некоторые следствия из аксиом поля
- •§5. Подполя и расширения полей
- •§6. Изоморфизм колец (полей)
- •§7. Построение поля комплексных чисел на языке подполей и расширений
- •§8. Определители и матрицы над произвольным полем
- •Глава 7. Многочлены и их корни §1.Кольцо многочленов
- •§2. Деление с остатком
- •§3 Делители. Свойства делимости многочленов
- •Свойства делимости многочленов
- •§4.Наибольший общий делитель
- •Следствие из алгоритма Евклида
- •Свойства взаимно простых многочленов
- •§5.Корни многочленов
- •Метод Горнера
- •Кратные корни
- •§6.Число корней многочлена в произвольном поле
- •Равносильность двух понятий равенства многочленов над бесконечным полем
- •Поле разложения многочлена
- •§7.Формулы Виета
- •§8.Основная теорема алгебры комплексных чисел
- •Следствия из основной теоремы
- •Отделение кратных корней
- •§9.Многочлены с действительными коэффициентами
- •§10. Неприводимые и приводимые многочлены над полями c и r
- •Неприводимые многочлены над полем c
- •Неприводимые многочлены над полем r
- •Глава 8. Линейные пространства § 1. Определение линейного пространства
- •Основные примеры линейных пространств
- •§ 2. Линейная зависимость векторов
- •§ 3. Максимальные линейно независимые подсистемы
- •§ 4. Основная теорема о линейной зависимости. Ее следствия
- •Следствия из основной теоремы о линейной зависимости
- •§ 5. Конечномерные линейные пространства
- •Следствия из основной теоремы о линейной зависимости для конечномерных линейных пространств
- •§ 6. Изоморфизм линейных пространств
- •§ 7. Координаты вектора
- •§ 8. Матрица перехода
- •Связь координат вектора а в разных базисах
- •§ 9. Подпространства линейного пространства
- •Глава 9. Ранг матрицы и системы линейных уравнений § 1. Ранг матрицы. Теорема о базисном миноре
- •Следствия из теоремы о базисном миноре
- •Применение ранга матрицы для решения вопросов о линейной зависимости в пространстве p(n)
- •Применение ранга матрицы к решению вопроса о линейной зависимости векторов в конечномерном линейном пространстве
- •§ 2. Системы линейных уравнений
- •Критерий совместности системы линейных уравнений
- •Обоснование практического способа решения систем линейных уравнений с помощью ранга матрицы
- •Общее решение
- •Число решений совместной системы линейных уравнений
- •Однородные системы и их пространства решений
- •Размерность пространства решений однородной системы
- •§ 3. Задание подпространств конечномерных линейных пространств системами линейных однородных уравнений
- •§4. Связь решений однородных и неоднородных систем линейных уравнений
- •Глава 10. Линейные преобразования линейных пространств § 1. Линейные отображения линейных пространств
- •§2. Линейные преобразования линейных пространств
- •Координаты образа вектора при линейном преобразовании
- •§ 3. Связь матриц линейного преобразования в разных базисах конечномерного линейного пространства
- •Понятие о нормальной форме Жордана
- •§4. Операции над линейными преобразованиями
- •§ 5. Ядро и область значений линейного преобразования
- •Невырожденные линейные преобразования
- •§ 6. Собственные значения и собственные векторы линейного преобразования
- •§ 7. Линейные преобразования с простым спектром
- •Часть 2 глава 1. Числовые функции на линейных пространствах
- •§1. Линейные функции
- •§2. Билинейные функции
- •§3. Квадратичные формы
- •Переход к новому базису
- •§4. Приведение квадратичной формы к каноническому виду
- •Комплексный нормальный вид
- •Действительный нормальный вид
- •§5. Закон инерции действительных квадратичных форм
- •Положительно определенные квадратичные формы
- •Глава 2. Евклидовы пространства §1. Скалярное произведение
- •§2. Ортогональные системы векторов
- •§3. Длина вектора. Угол между векторами
- •Корректность определения угла вытекает из неравенств , равносильных неравенству Коши – Буняковского: .
- •§4. Ортонормированные базисы
- •§5. Изоморфизм евклидовых пространств
- •§6. Ортогональные дополнения подпространств
- •§7. Унитарные пространства
- •Глава 3. Некоторые виды линейных преобразований евклидовых пространств §1. Ортогональные матрицы
- •Свойства ортогональных матриц
- •§2. Сопряженные линейные преобразования
- •§3. Ортогональные преобразования
- •§4. Симметрические преобразования
- •§5. Основная теорема о симметрических преобразованиях
- •§6. Приведение квадратичной формы к главным осям
- •Практическое приведение к главным осям
- •Практическое нахождение сон-базиса
- •Глава 4. Аффинные пространства и аффинные преобразования §1. Определение аффинного пространства
- •§2. Система координат в аффинном пространстве
- •§3. Плоскости в аффинных пространствах
- •§4. Аффинные преобразования
- •§5. Точечно-векторные евклидовы пространства. Группы и геометрии
- •Группы и геометрии
- •Глава 5. Квадрики §1. Квадрики в аффинных пространствах
- •§2. Метрическая классификация квадрик
- •§3. Приведение уравнения кривой (поверхности) второго порядка к каноническому виду
- •Глава 6. Многочлены от нескольких неизвестных §1. Кольцо многочленов от n неизвестных
- •§2. Симметрические многочлены
- •§3. Однородные симметрические многочлены
- •§4. Значение симметрического многочлена от корней уравнения
- •Библиографический список
- •Оглавление
- •Половицкий Яков Давидович Алгебра
- •614990. Пермь, ул. Букирева, 15
- •614990. Пермь, ул. Букирева, 15
Единственность единичной и обратной матриц
Пусть Е – единичная матрица n-го порядка и Е1 – другая единичная матрица того же порядка. По определению единичной матрицы имеем: для любой матрицы А n-го порядка выполняются равенства:
,
.
Докажем, что Е=Е1. Рассмотрим произведение EE1.
Имеем:
,
т.к. Е1
– единичная матрица; с другой стороны,
,
т.е. Е – единичная матрица. Следовательно,
Е=Е1.
Пусть А – любая невырожденная матрица n-го порядка. Докажем, что она имеет ровно одну обратную матрицу.
Как показано выше, хотя бы одна обратная к A матрица А-1 существует.
Пусть
В – тоже обратная матрица к А, т.е.
,
.
Рассмотрим
произведение А-1АВ.
С одной стороны, в силу ассоциативности
умножения матриц,
;
с другой стороны,
.
Следовательно, А-1=В.
Мы доказали
Утверждение 2. У каждой невырожденной матрицы существует ровно одна обратная матрица.
§5. Решение матричных уравнений
Определение 1. Прямоугольные матрицы С и D будем умножать по тому же правилу, что и квадратные, если число столбцов матрицы С равно числу строк матрицы D (чтобы строку первой матрицы можно было умножить на столбец второй матрицы по старому правилу).
Можно проверить, как и для квадратных матриц, что умножение прямоугольных матриц ассоциативно, т.е. если матрицы (АВ)С и А(ВС) существуют, то они равны.
Рассмотрим уравнение вида АХ=В (1), где А и В – данные матрицы (вообще говоря, прямоугольные), Х – неизвестная матрица.
Пользуясь ассоциативностью умножения прямоугольных матриц, мы можем решать матричные уравнения (1) для некоторых «хороших» матриц А.
Если в уравнении (1) матрицы А и В произвольные, то это уравнение сводится к системе линейных уравнений, если число строк s матрицы А равно числу строк k матрицы В, т.е. s=k (2). Если равенство (2) не выполняется, то уравнение (1) не имеет решения.
Пусть А – невырожденная квадратная матрица n-го порядка и матрица В имеет n строк.
Предположим, что уравнение (1) имеет хотя бы одно решение, т.е. существует матрица Х0 такая, что АХ0=В (3).
По условию для А существует обратная матрица А-1. Умножая обе части равенства (3) слева на матрицу А-1, получим:
(4).
В силу ассоциативности умножения имеем:
(5). Из равенств (4) и (5) следует:
.
(6)
Мы доказали что, если уравнение (1) имеет решение, то любое решение имеет вид (6), и потому решение единственно (ввиду единственности обратной матрицы).
Для
доказательства существования решения
подставим в левую часть уравнения (1)
вместо Х произведение А-1В.
Имеем:
.
Доказано
Утверждение. Матричное уравнение (1) с невырожденной матрицей А, в котором число строк матрицы В равно порядку матрицы А, имеет единственное решение X=A-1B.
Матричное доказательство теоремы Крамера
Рассмотрим систему n линейных уравнений с n неизвестными с комплексными коэффициентами:
,
(7)
где
.
Рассмотрим следующие матрицы: матрицу А системы (7):
,
,
.
Нетрудно видеть, что система (7) в матричном виде запишется следующим образом: АХ=В. (8)
Как
доказано выше, уравнение (8) для случая,
когда
,
имеет единственное решение
.
(9)
Пусть
.
Учитывая вид обратной матрицы, полученный ранее, равенство (9) перепишем в виде:
.
Следовательно,
,
где
.
Мы доказали следующую теорему:
Теорема
Крамера.
Система n
линейных уравнений с n
неизвестными, определитель которой
,
имеет единственное решение:
,
где
di
– определитель, полученный из определителя
системы d
путем замены i-го
столбца столбцом свободных членов,
.
Замечание. Напомним, что решением системы с n неизвестными называется упорядоченный набор n чисел, при подстановке которых вместо соответствующих неизвестных каждое уравнение этой системы обращается в тождество.
Определение
2. Система
линейных уравнений (7), у которой
,
называется однородной.
Однородная система всегда совместна, т.к. всегда имеет нулевое решение. Отличные от него решения однородной системы, если они существуют, называются ненулевыми.
Из теоремы Крамера легко вытекают следующие утверждения:
Следствие 1. Если для однородной системы n уравнений с n неизвестными ее определитель отличен от нуля, то она имеет только нулевое решение.
Следствие 2. Если однородная система n уравнений с n неизвестными имеет ненулевое решение, то ее определитель равен нулю.