- •1.2. Определители. Свойства определителей
- •Контрольная работа 2.2. Конспект лекции Лекции № 1-3 Тема 1. Линейная алгебра
- •§ 1.1. Матрицы. Определители 2-го и 3-го порядков. Свойства
- •§ 1.2. Миноры и алгебраические дополнения. Разложение
- •§ 1.3. Некоторые виды матриц и их определители
- •§ 1.4. Операции над матрицами. Обратная матрица. Ранг матрицы
- •§ 1.5. Ранг матрицы
- •§ 1.6. Системы линейных алгебраических уравнений (с.Л.А.У.). Матричный метод решения, правило Крамера.
- •§ 1.7. Метод Гаусса для исследования и решения с.Л.А.У.
- •Линейные подпространства Определение и примеры
- •Пересечение и сумма линейных подпространств
- •Ранг системы векторов
- •Квадр формы и их применения
- •Примеры
- •Свойства действий над векторами
- •Проекция вектора на ось
- •Координаты точки на числовой оси, на плоскости и в пространстве
- •Теоремы о проекции вектора на ось
- •Длина вектора. Направляющие косинусы вектора
- •Понятие базиса. Разложение вектора по базису
- •Скалярное произведение векторов
- •3.9.1Свойства скалярного произведения.
- •3.9.2Следствия изсвойств скалярного произведения.
- •3.9.3Скалярные произведения векторов через координаты
- •Смешанное произведение векторов
- •Свойства смешанного произведения
- •Геометрический смысл смешанного произведения векторов
- •Прямая линия на плоскости. Системы координат на плоскости.
- •Полярная система координат.
- •Деление отрезка в данном отношении.
- •Прямая линия на плоскости. Уравнение прямой через угловой коэффициент .
- •Уравнение прямой, проходящей через заданную точку и в данном направлении.
- •Уравнение прямой, проходящей через 2 точки.
- •Уравнение прямой в отрезках по осям.
- •Линии 2-го порядка на плоскости. Основные понятия.
- •Окружность.
- •Эллипс.
- •Гипербола.
- •Парабола.
- •Способы задания функций
- •Бесконечно малая
- •Непрерывность функции в точке и на интервале
- •Пределы. Непрерывность функций Числовая последовательность и ее свойства
- •Предел числовой последовательности
- •Предел функции Предел функции в бесконечности
- •Бесконечно малые и большие величины
- •Признаки существования и основные свойства пределов
- •Основные свойства пределов
- •Свойства непрерывных функций
- •Производная. Геометрический и механический смысл производной
- •8.Таблица производных и правила дифференцирования
- •Возрастание и убывание функции
- •Точки экстремума, экстремумы функции.
- •Достаточные условия возрастания и убывания функции.
- •Достаточные условия экстремума функции.
- •Первое достаточное условие экстремума.
- •Второй признак экстремума функции.
- •Третье достаточное условие экстремума функции.
- •Экстремумы функции Определение экстремума
- •Точки экстремума
Примеры
1. Привести квадратичную форму к каноническому виду методом Лагранжа и записать соответствующее преобразование
.
Решение. Следуя
алгоритму метода Лагранжа, выделим
вначале в квад-ратичной форме все члены,
содержащие
,
и дополним их до полного квадрата:
.
Сделаем
в этом выражении замену
и
подставим его в квадратичную форму.
Получим:
.
Далее
выделим в
члены,
содержащие
и
проделаем с ними анало-гичную процедуру:
Если
положить
,
то квадратичная форма уже не будет
содержать смешанных произведений.
Примем также
,
тогда
109
канонический вид квадратичной формы есть
.
Соответствующее
преобразование от переменных
к
переменным
имеет
вид:
.
2. Найти ортогональное преобразование, приводящее квадратичную форму к каноническому виду, и записать соответствующий канонический вид этой формы:
.
Решение. В
исходном базисе
матрица
оператора, соответствующая данной
квадратичной форме, есть
.
Эта
матрица будет определять квадратичную
форму канонического вида в ортонормированном
базисе
,
составленном из собственных векторов
матрицы
.
Найдем их.
Характеристическое уравнение для матрицы имеет вид
.
Откуда следует
и
.
Как известно собственные векторы матрицы находятся из уравнений
.
Для
случая
имеем:
.
110
Ранг
матрицы этой системы уравнений
(относительно
)
равен 1. Следовательно, ФСР системы
состоит из двух линейно независимых
решений.
Как
видно из данной системы, величина
принимает
произвольные значения, а величины
связаны
соотношением
.
В качестве собственных можно выбрать,
например, векторы
Эти
векторы ортогональны:
(если
бы они оказались не ортогональными, то
их нужно было бы ортогонализировать с
помощью стандартной процедуры). Вектор
к
тому же и нормирован. Откуда следует
-
.
Нормируем теперь вектор
:
.
Для
случая
уравнение,
определяющее собственный вектор есть
.
Ранг
матрицы этой системы уравнений равен
2. Следовательно она имеет одно линейно
независимое решение, например,
Отнормируем
этот вектор:
.
Теперь можно составить искомую матрицу ортогонального преобразования:
.
111
Исходная квадратичная форма будет иметь следующий канонический вид
.
При
этом переменные
связаны
с переменными соотношением
или
3. Построить в прямоугольной системе координат фигуру, определяемую следующим уравнением, предварительно приведя его к каноническому виду
.
Решение. Выделим
в этом выражении квадратичную форму
.
Это три первых слагаемых уравнения
.
Матрица
квадратичной формы равна
.
Проведём процедуру приведения квадратичной
формы к каноническому виду с помощью
ортогонального преобразования.
Характеристическое уравнение матрицы
имеет вид
.
Его
корни таковы:
.
Найдём
теперь собственные векторы, соответствующие
этим корням и отнормрируем их. Для
вектора
,
соответствующего
,
имеем
112
В итоге собственный вектор, соответствующий , можно выбрать в виде
.
Анологичная
процедура для собственного вектора
даёт:
Откуда:
.
После нормировки полученных векторов имеем:
.
Эти
векторы представляют собой ортонормированный
базис новой системы координат. Матрица
ортогонального оператора, приводящего
квадратичную форму к каноническому
виду
,
есть
Связь
старых
и
новых
координат
определяется соотношением
.
Учитывая приведенные выражения, приведём заданную квадратичную форму к каноническому виду
113
Это
есть каноническое уравнение эллипса в
системе координат
,которая
получается из исходной её поворотом на
угол
и
переносом начала координат в точку
.
