- •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
§3. Длина вектора. Угол между векторами
Определение
1. Нормой,
или
длиной,
вектора
а
евклидова пространства V
называется число |а|
=
(корень берется арифметический).
Часто норма обозначается так: ||a||.
Отметим, что так как (а, а)0, то длина вектора всегда существует. Если |а|=0, то а=0, и обратно.
Определение 2. Если |е|=1, то вектор е называется нормированным вектором или ортом.
Покажем,
что любой ненулевой вектор можно
нормировать, если его разделить на его
длину. Действительно,
.
Введем обозначение:
= е.
Тогда (е,
е)=1, т.е. е
– орт.
Определение 3. Базис е1,…,еn (1) евклидова пространства Vn называется ортонормированным, если он состоит из попарно ортогональных ортов, т.е. для любых i, j=1,...,n (ei, ej)=0 (2) при i j и (ei, ei)=1 (3).
Теорема 3. Во всяком конечномерном евклидовом пространстве Vn существует ортонормированный базис.
Доказательство.
Рассмотрим
ортогональный базис b1,...,bn
(4) пространства Vn
(он существует в силу следствия 1 теоремы
2) и нормируем каждый его вектор. Получим:
е1,…,еn
(5), где
= еi.
Нетрудно проверить, что система (5)
останется ортогональной, так как если
(c,
d)=0,
то для любых ,
из
R
справедливо
равенство (c,
d)=
(c,
d)=0,
т.е. векторы c
и d
также ортогональны.
Система (5) – это n попарно ортогональных ненулевых векторов. Она по теореме 1 линейно независима, и так как n=dim Vn, то (5) – базис V. Это искомый ортонормированный базис.
Теорема доказана.
Замечание 1. Ниже в конечномерных евклидовых пространствах мы будем выбирать только ортонормированные базисы.
По аналогии с геометрией на плоскости в любом евклидовом пространстве можно ввести понятие угла между векторами.
Определение
4. Углом
между ненулевыми векторами
х
и у
евклидова пространства V
называют угол ,
определяемый соотношениями
.
Корректность определения угла вытекает из неравенств , равносильных неравенству Коши – Буняковского: .
Доказательство
(этого неравенства). По
определению скалярного произведения
для любых
векторов х
и у
из V
и любого действительного числа
выполняется неравенство
.
Из него получаем:
.
Левая часть последнего неравенства
представляет собой квадратный трехчлен
относительно .
Поскольку этот трехчлен неотрицательный,
его дискриминант меньше или равен нулю,
т.е.
.
Неравенство Коши – Буняковского доказано.
Следствие. Для
любых двух векторов x
и y
евклидова
пространства V
справедливо
неравенство треугольника
.
Доказательство.
Действительно,
раскрывая величину
как скалярный
квадрат и учитывая, что в силу неравенства
Коши – Буняковского
,
находим:
.
Так как числа
и
неотрицательные, то отсюда вытекает
справедливость неравенства треугольника.
Следствие доказано.
§4. Ортонормированные базисы
О значимости ортонормированных базисов свидетельствует теорема 4.
Теорема
4. Базис (5)
евклидова пространства Vn
является ортонормированным тогда и
только тогда, когда для любых векторов
a,
b
Vn
их скалярное произведение равно сумме
произведений соответствующих координат
в этом базисе, т.е.
(6), где
– координатный
столбец вектора а,
– координатный
столбец вектора b
в базисе е.
Необходимость.
Пусть (5) – ортонормированный базис Vn.
Имеем:
,
.
Тогда
,
т.к. (ei,
ej)=0
при i
j,
а
(еi,еi)=1.
Справедливость равенства (6) доказана.
Достаточность. Пусть в базисе (5) скалярное произведение вычисляется по формуле (6) для любых a, b Vn. Рассмотрим ei=0∙e1+...+1∙ei+…+0∙en и ej=0∙e1+...+1∙ej+...+0∙ei +…+0∙en.
По формуле (6) имеем: (ei,ei)=0∙0+...+1∙1+...+0∙0=1, (ei,ej)=0∙0+...+0∙1+...+1∙0+...+0∙0=0. Значит, базис (6) – ортонормированный.
Теорема доказана.
Следствие 1. Пусть в линейном пространстве Vn задан некоторый базис a1,…,an (8). Тогда Vn можно превратить в евклидово пространство так, что базис (8) будет ортонормированным.
Доказательство. По теореме о превращении конечномерного линейного пространства в евклидово пространство Vn можно превратить в евклидово пространство, задав в нем скалярное произведение векторов как сумму произведений их соответствующих координат в базисе (8). В силу теоремы 3 тогда (8) становится ортонормированным базисом.
Следствие
2. Если в
конечномерном линейном пространстве
Ln
любым способом задано скалярное
произведение, то в нем найдется такой
базис, в котором скалярное произведение
будет вычисляться по формуле
.
Действительно, таким базисом будет ортонормированный базис. Его существование доказано ранее, а эта формула установлена в теореме 3.
Замечание 1. Следствие 2 показывает, что способ превращения конечномерного линейного пространства в евклидово, указанный в теореме 1, является универсальным. Этим мы ответили на вопрос 2 из замечания 2 §1 этой главы: каким бы способом в конечномерном линейном пространстве ни вводилось скалярное произведение, его можно свести к способу, указанному в теореме 1.
