
- •Линейная алгебра и элементы аналитической геометрии Лекция 1-2. Матрицы. Определители
- •Матрицы, виды матриц
- •Линейные операции над матрицами, свойства матриц
- •Умножение матриц
- •Обратная матрица. Необходимое и достаточное условие существования обратной матрицы.
- •Ранг матрицы
- •Метод окаймляющих миноров
- •Метод элементарных преобразований
- •Свойства определителей:
- •Вычисление определителей
- •Лекция 3. Системы линейных алгебраических уравнений (слау)
- •Совместность систем уравнений. Теорема Кронекера – Капелли
- •Правило Крамера
- •Метод обратной матрицы
- •Системы m линейных уравнений с n неизвестными. Метод Гаусса. Однородная слау
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Лекция 4. Векторы
- •Скалярное произведение векторов в r3 и его свойства
- •Скалярное произведение в координатной форме
- •Свойства скалярного произведения
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Лекции 5-6. Различные виды уравнения прямой
- •9) Уравнение прямой в отрезах
- •10) Нормальное уравнение прямой
- •Общее уравнение плоскости в пространстве и его частные случаи
- •14) Уравнение плоскости с нормальным вектором:
- •Понятие функции. Способы задания и свойства функции
- •Односторонние пределы
- •Основные теоремы о пределах.
- •Замечательные пределы
- •Лекция 8. Производная и дифференциал функции
- •Механический смысл производной.
- •Геометрический смысл производной
- •Правила дифференцирования (Производная суммы, произведения и частного)
- •Дифференцирование неявных функций
- •Логарифмическое дифференцирование
- •Дифференциал функции
- •Лекция 9. Приложения производной. Производные и дифференциалы высших порядков. Исследование функций
- •Приложения производной.
- •2. Производные и дифференциалы высших порядков
- •Правило Лопиталя
- •3. Исследование функций
- •Асимптоты
- •Общая схема исследования функции:
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Непрерывность функции двух переменных
- •Частные производные
- •Частные производные высших порядков.
- •Полный дифференциал функции
- •Применение полного дифференциала к приближенным вычислениям
- •Формула Тейлора
- •Необходимое и достаточное условие экстремума.
- •Необходимое условие экстремума
- •2) Достаточное условие экстремума
- •Лекция 12. Интегральное исчисление Неопределенный интеграл
- •Основные свойства неопределенного интеграла
- •Интегрирование по частям
- •Интегрирование дробно - рациональных выражений. Интегрирование тригонометрических выражений и иррациональных функций
- •Интегрирование функций, содержащих квадратный трехчлен.
- •Интегрирование дробно - рациональных выражений.
- •3. Интегрирование тригонометрических выражений
- •Универсальная подстановка
- •4. Интегрирование иррациональных функций
- •Задания
- •Лекция 13. Определённый интеграл и его приложения. Несобственные интегралы
- •Свойства определенного интеграла
- •Формула Ньютона – Лейбница
- •Замена переменной в определенном интеграле
- •Нахождение определенного интеграла по частям
- •Приложения определенного интеграла Вычисление площадей плоских фигур
- •Вычисление длины дуги кривой
- •Вычисление объемов тел
- •Несобственные интегралы
- •Признаки сходимости несобственных интегралов
- •Задания
- •Лекция 14 Дифференциальные уравнения. (Дифференциальные уравнения. Общие понятия и определения. Задача Коши. Уравнения с разделенными переменными. Уравнения с разделяющимися переменными)
- •Лекция 15. Теория рядов
- •§1 Понятие числового ряда
- •§2 Свойства сходящихся рядов
- •§3 Необходимое условие сходимости ряда
- •§4 Сходимость положительных рядов
- •§5 Теоремы сравнения рядов.
- •§6 Достаточные признаки сходимости положительных рядов
- •Теорема 3. (Интегральный признак сходимости ряда).
- •§6 Знакопеременные ряды. Теорема Лейбница
- •Абсолютная и условная сходимости
- •Функциональный ряд
- •Мажорируемые ряды
- •Степенные ряды
Линейная алгебра и элементы аналитической геометрии Лекция 1-2. Матрицы. Определители
(Виды матриц. Линейные операции над матрицами. Умножение матриц. Транспонирование матриц. Определители квадратных матриц. Свойства определителей. Теорема Лапласа. Обратная матрица. Необходимое и достаточное условие существования обратной матрицы. Ранг матрицы. Элементарные преобразования матриц. Экономическая интерпретация матрицы).
Матрицы, виды матриц
Определение.
Матрицей
размера
называется прямоугольная таблица
чисел, состоящая из m
строк
и n
столбцов.
Матрицы обозначают главными буквами латинского алфавита А, В, С, ... - заданные матрицы, X, Y, Z, ...- неизвестные матрицы.
Числа
aij,
bij,
cij
составляющие матрицу, называются ее
элементами,
где
i
-
номер строки
,
j
-
номер столбца
.
Число
строк и столбцов матрицы определяют ее
размер. Например, матрица размера
имеет вид:
|
(1) |
Главной
диагональю матрицы
наз. диагональ
,
идущая из левого верхнего угла этой
матрицы в правый нижний угол.
Побочной
(второй) диагональю наз. диагональ с
элементами
,
идущая из правого верхнего угла в левый
нижний.
При
имеем квадратную
матрицу.
Квадратную матрицу называют диагональной, если все ее элементы, кроме лежащих на главной диагонали, равны нулю, а главная диагональ содержит хотя бы один элемент, не равный нулю.
Диагональную
матрицу, у которой элементы главной
диагонали равны единице (
),
называют единичной
матрицей и обозначают -
.
Например, единичная матрица 3-порядка
имеет вид
(2)
Две
матрицы наз. равными,
если равны элементы, стоящие на
соответствующих местах:
.
Равными могут быть только матрицы одинаковых размеров.
Матрица, все элементы которой равны нулю, наз. нулевой. Обозн. О.
матрица
– строка
,
матрица – столбец
Квадратная матрица, у которой ниже главной диагонали стоят нулевые элементы (aij=0), называется верхнетреугольной.
Квадратная матрица, у которой выше главной диагонали стоят нулевые элементы (aij=0), называется нижнетреугольной.
Верхнетреугольные и нижнетреугольные матрицы называются треугольными.
Теорема. Определитель квадратной треугольной матрицы равен произведению ее элементов, стоящих на главной диагонали.
Матрицу называют невырожденной (неособенной), если det A ¹ 0.
Если det A = 0 матрица А называется вырожденной. Матрицу можно транспонировать как определитель.
Линейные операции над матрицами, свойства матриц
Операции сложения матриц и умножение матрицы на число называют линейными операциями.
Применять линейные операции над матрицами можно только для матриц одинаковой размерности, получаем матрицы тех же размеров.
Суммой
(разностью)
двух матриц
и
наз. матрица
, элементы которой равны сумме (разности)
соответствующих элементов матриц А и
В:
,
(3)
Эти операции обладают свойствами:
а) коммутативности A+B=B+A,
б) ассоциативности (A+B)+C=A+(B+C),
в) дистрибутивности l(A+B)=lA+lB.
Пример.
При умножении матрицы на число все элементы матрицы умножаются на это число. По-другому, если все элементы матрицы содержат общий множитель, то этот множитель можно выносить за знак матрицы.
Пример.