
- •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
§ 4. Основная теорема о линейной зависимости. Ее следствия
Определение 4. Пусть даны две конечные системы векторов линейного пространства L:a1,a2,…,al (1) и b1,b2,…,bs (2).
Если каждый вектор системы (1) линейно выражается через (2), то будем говорить, что система (1) линейно выражается через (2).
Примеры:
1. Любая подсистема системы a1,…,ai,…,ak линейно выражается через всю систему, т.к. ai=0a1+…+1ai+…+0ak.
2. Любая система векторов-отрезков из R2 линейно выражается через систему, состоящую из двух неколлинеарных векторов плоскости.
Определение 5. Если две конечные системы векторов линейно выражаются друг через друга, то они называются эквивалентными.
Замечание 1. Число векторов в двух эквивалентных системах может быть разным, что видно из следующих примеров.
Примеры:
3. Каждая система эквивалентна своему базису (это следует из теоремы 3 и примера 1).
4. Любые две системы векторов-отрезков из R2, в каждой из которых есть два неколлинеарных вектора, эквивалентны.
Следующая теорема является одним из важнейших утверждений теории линейных пространств.
Основная теорема о линейной зависимости. Пусть в линейном пространстве L над полем P заданы две системы векторов:
a1,a2,…,al (1) и b1,b2,…,bs (2), причем (1) линейно независима и линейно выражается через (2). Тогда ls (3).
Доказательство. Нам надо доказать неравенство (3). Предположим противное, пусть l>s (4).
По условию каждый вектор ai из (1) линейно выражается через систему (2):
a1=α11b1+α12b2+…+α1sbs
a2=α21b1+a22b2+…+α2sbs
…………………... (5)
al=αl1b1+αl2b2+…+αlsbs.
Составим следующее уравнение: x1a1+x2a2+…+x1al=0 (6), где xi— неизвестные, принимающие значения из поля Р (i=1,…,s).
Умножим каждое из равенств (5), соответственно на x1,x2,…,xl, подставим в (6) и соберем вместе слагаемые, содержащие b1, затем b2 и, наконец, bs. Получим:
x1a1+…+xlal = (α11x1+α21x2+ … +αl1xl)b1 + (α12x1+α22x2+ … +αl2xl)b2 + …+(α1sx1+α2sx2+…+αlsxl)bs=0. (7)
Постараемся найти ненулевое решение уравнения (6). Для этого приравняем в (7) к нулю все коэффициенты при bi (i=1, 2,…,s) и составим следующую систему уравнений:
α11x1+α21x2+
… +αl1xl=0
α12x1+α22x2+…+αl2xl=0 (8)
…………………….
α1sx1+α2sx2+…+αlsxl=0.
(8) однородная система s уравнений относительно неизвестных x1,…,xl. Она всегда совместна.
В силу неравенства (4) в этой системе число неизвестных больше числа уравнений, и потому, как следует из метода Гаусса, она приводится к трапецеидальному виду. Значит, существуют ненулевые решения системы (8). Обозначим одно из них через x10,x20,…,xl0 (9), xi0P (i=1, 2,…s).
Подставив числа (9) в левую часть (7), получим:
x10a1+x20a2+…+xl0al=0b1+0b2+…+0bs=0. (10)
Итак, (9) – ненулевое решение уравнения (6). Поэтому система (1) линейно зависима, а это противоречит условию. Следовательно, наше предположение (4) неверно и ls.
Теорема доказана.