
- •1.Определение линейного векторного пространства и следсвия из аксиом.
- •Аксиомы:
- •2. Определение подпространства линейного векторного пространства, критерий подпространства. Примеры подпространства.
- •3. Определение и свойства линейной зависимости и независимости векторов линейного пространства. Критерий линейной зависимости.
- •Свойства:
- •4. Базис и размерность линейного пространства. Координаты вектора в базисе и их единственность.
- •5. Матрица перехода от старого базиса к новому. Преобразование координат вектора при переходе к новому базису.
- •6. Определение евклидова пространства. Следствие из аксиом. Примеры.
- •Следствие из аксиом:
- •7. Неравенство Коши-Буняковского.
- •8. Определение и свойства нормы в Евклидовом пространстве.
- •9. Определение и свойства расстояния в Евклидовом пространстве.
- •10. Угол между векторами в Евклидовом пространстве. Ортогональность и свойства.
- •11. Теорема о линейной независимости ортогональной системы векторов евклидова пространства.
- •13. Матрица Грамма. Скалярное произведение и координаты векторов в ортонормированном базисе.
- •Свойства:
- •17. Сумма, умножение на число и произведение линейных операторов. Их свойства и матрицы.
- •Определим сумму этих операторов следующим образом:
- •Свойства введенных операций: .
- •18. Обратный оператор. Его существование и линейность. Матрица обратного оператора.
- •19. Сопряженные операторы. Теорема о существовании, единственности и линейности (б/д). Свойства сопряженного оператора и его матрица. Самосопряженные операторы.
- •21. Ортогональные операторы. Теорема о критериях ортогонального оператора (б/д). Свойства ортогонального оператора и его матрица.
- •23. Собственные значения и собственные векторы матриц. Их свойства.
- •24. Теорема о собственных векторах, отвечающих различным собственным значениям матрицы.
- •25. Характеристическое уравнение и характеристический многочлен матрицы. Вычесление собственных значений и собственных векторов.
- •26. Собственные значения, собственные векторы и характеристический многочлен линейного оператора. Их независимость от выбора базиса.
- •27. Теорема об ортогональности собственных векторов симметричной матрицы, отвечающих различным собственным значениям.
- •28. Теорема о существовании ортогонального базиса евклидова пространства, состоящего из собственных векторов самосопряженного оператора.
- •29. Диагонализация матрицы линейного оператора.
- •30. Квадратичные формы. Приведите к каноническому виду с помощью ортогонального преобразования.
13. Матрица Грамма. Скалярное произведение и координаты векторов в ортонормированном базисе.
Пусть
- базис.
.
Матрица Грамма, состоящая из всевозможного скалярного произведения всевозможных базисных векторов. (Лена, я тебя очень люблю(твой Сергей))
Свойства:
1. Симметрична
2. Если базис ортогональный, то матрица диагональна
3. Если базис ортонормированный, то матрица единичная
.
В ортонормированном базисе координаты всякого вектора равны скалярному произведению данного вектора на базисный.
Если
,
то
.
По аналогии с геомет. векторами,
- проекция вектора x на направление
базисного вектора
.
,если
- столбцы координат векторов
,
то
.
17. Сумма, умножение на число и произведение линейных операторов. Их свойства и матрицы.
Определим сумму этих операторов следующим образом:
определим
произведение числа
на оператор
:
матрицы
Замечание:
множество
- само является линейным оператором
относительно введенных операций.
Пусть
.
Рассмотрим
композицию операторов. Такая композиция
называется произведением двух данных
операторов:
.
Свойства введенных операций: .
Пусть А -
матрица оператора
,
В – оператора
.
.
Матрицей произведения будет произведение
этих матриц
.
Доказательство:
Выберем элемент
.Каждому
элементу можно поставить в соответствие
столбец координат:
.
;
.
18. Обратный оператор. Его существование и линейность. Матрица обратного оператора.
Пусть
.
Будем считать, что
(размерность).
-
невырожденный оператор, т.е.
.
Невырожденный
оператор
имеет
невырожденную матрицу, т.е., если А –
матрица этого оператора, то матрица
невырожденная
.
Отметим,
что
осуществляет взаимно однозначное
отображение между векторами пространства
и
.
Это значит, что разные векторы имеют
различные образы. Действительно,
предположим что
.
Т.к.
- невырожденная, то
,
т.е.
.
Учитывая, что
,
образ
- это все пространство
.
Тогда для каждого
,
существует единственный верный элемент
такой, что можно определенно отображать
.
,
где
.
- свойства обратного отображения.
Можно
показать, что отображение
является линейным.
.
- обратный оператор к оператору
.
Если А – матрица оператора
,
то
имеет
матрицу
.
.
19. Сопряженные операторы. Теорема о существовании, единственности и линейности (б/д). Свойства сопряженного оператора и его матрица. Самосопряженные операторы.
Пусть
- размерность. Определитель
называется сопряженным к оператору
,
если
,
если для
.
Теорема: Сопряженный оператор для всякого оператора существует единственный и линейный.
Свойства:
.
Матрица
сопряженного оператора. Пусть
имеет матрицу А;
имеет матрицу
в матричном виде:
,
- столбцы координат.
.
(из свойств скалярного произведения).
Таким образом, матрица сопряженного оператора равна трансформированной матрице исходного оператора.
называется самосопряженной, если
.
Матрица
у такого оператора симметрична.