
- •1. Определение линейного пространства.
- •2. Дайте определение подпространства линейного пространства.
- •3. Понятие линейной зависимости и линейной независимости системы векторов, свойства линейной зависимости.
- •4. Определение ранга системы векторов и базиса линейного пространства.
- •5. Определение ортогональной системы векторов.
- •6. Дайте определение скалярного произведения в Rn.
- •7. Понятие определенной и неопределенной систем уравнений.
- •8. Определение фундаментального набора решений системы уравнений.
- •9. Дайте определение ранга матрицы.
- •10. Дайте определения вырожденной и невырожденной квадратных матриц.
- •11. Определение ортогональной матрицы.
- •Свойства
- •12. Правило умножения матриц. Свойства умножения матриц.
- •13. Определение обратной матрицы и ее свойства.
- •Cвойства обратных матриц
- •16. Запишите формулу Муавра.
- •18. Сформулируйте определение линейного преобразования.
- •19.Приведите определение собственных значений и собственных векторов линейного преобразования.
- •20. Дайте определение числа и вектора Фробениуса.
- •21. Сформулируйте определение канонического и нормального вида квадратичной формы. Как привести квадратичную форму к нормальному виду.
- •22.Сформулируйте закон инерции квадратичных форм. Проиллюстрируйте закон инерции на примере.
- •23. Критерий Сильвестра.
- •25. Определение отрезка, теорема об отрезке.
- •27. Определение и свойства выпуклого множества.
- •29. Понятие канонической и стандартной задач линейного программирования.
4. Определение ранга системы векторов и базиса линейного пространства.
А)
Размерность
подпространства L(1
2…
s)
векторов
1
2…
s
пространства V
называется рангом системы векторов
1
2…
s
и обозначается rk(
1
2…
s).
Таким образом, ранг системы равен r,
если среди векторов системы существуют
r
линейно независимых, а любые q>r
векторов данной системы линейно зависимы.
Ранг же линейно независимой системы
равен числу ее членов.
Б)
Система
векторов
1,
2,
3,
называется базисом в Rі,
если возможны следующие условия:
Эти векторы линейно независимы
Любой вектор
Rі является линейной комбинацией векторов данной системы, т.е.
=
Базис в Rі - это любая упорядоченная система из 3-х линейно независимых 3-мерных векторов.
Система линейно независимая, поскольку она линейная.
Рассмотрим
=(х1;х2;х3) = (х1;0;0) + (0;х2;0) + (0;0;х3) = х1(1;0;0) +х2(0;1;0) + х3(0;0;1) =>
- линейная комбинацияe1,e2 и e3 => {e1;e2;e3} –базис в Rі.
Если
система векторов
такова, что только с1ā1+с2
ā2+…+сs
ās=0
выполняется, только если с1=с2=…=сs,
то эта система называется линейно
независимой.
Дано: { Ō; ā1; ā2;…; ān}
Доказать: {Ō; ā1; ā2;…;ā} – линейно завис.
Доказательство:
{Ō} – л.з. по св-ву 1є линейной зав-ти.
(1) c0Ō+Оā1+Оā2+…+Оān = 0 c0 ≠ 0 из (1), значит {Ō; ā1; ā2;…,ān} – линейно зависима по определению, ч.т.д.
Пример: {Ō; ā1; ā2}, где ā1 = (1;1;1), ā2 = (2;2;2), с0(0;0;0)+0(1;1;1) + 0(2;2;2) = 0
5. Определение ортогональной системы векторов.
Система векторов в евклидовом пространстве называется ортогональной, если все векторы в ней попарно ортогональны.
Если ортогональная система векторов а1,а2,…,аs не содержит нулевого вектора, то она линейно независима. Действительно, подсистема, состоящая из вектора ā1 линейно независима. Если подсистема а1,а2,…,аs линейно независима, то, присоединяя к ней вектор āt+1 , получим линейно независимую систему. Таким образом мы получим линейную независимость всей системы.
Теорема. Ортогональная система ненулевых векторов линейно независима.
Определение
1. Система
векторов
называется линейно зависимой, если один
из векторов системы можно представить
в виде линейной комбинации остальных
векторов системы, и линейно независимой
- в противном случае.
Определение
1´. Система
векторов
называется линейно зависимой, если
найдутся числа с1,
с2,
…, сk,
не все равные нулю, такие, что линейная
комбинация векторов с данными
коэффициентами равна нулевому вектору:
=
,
в противном случае система называется
линейно независимой.
Эти определения эквивалентны.
6. Дайте определение скалярного произведения в Rn.
Скалярным произведением двух векторов a=(a1 , a2 , ..., an ) и b=(b1, b2, ..., bn) называется число (a, b)=a1b1+a2b2+ ...+anbn.
Основные свойства скалярного произведения векторов:
1.()=(
).
2.
(k)=k
(
)
3. (a+ b, c)=(a, c)+ (b, c)
4.
()>
0, если
,
и если (
)=
0, если
cos.=(a, b)/ |вектор а|*|вектор в|
Равенство справедливо при векторе а0 и векторе в0. Однако формула не совсем проста. Уравнение cos = с, (где - неизвестное число) имеет решение только при –1c1. Поэтому, чтобы данное нами определение угла между векторами было корректным, необходимо сначала убедиться, что (a, b)/ |вектор а|*|вектор в| заключено между -1 и 1.