- •Экзаменационный билет № 1
- •1. Элементарные преобразования строк матиц. Примеры.
- •2. Евклидовы пространства. Скалярное произведение векторов, длина (норма) вектора, их свойства.
- •Экзаменационный билет № 2
- •Применение элементарных преобразований для нахождения обратных матриц и для решения матричных уравнений.
- •Неравенство Коши-Буняковского для векторов евклидова пространства.
- •Экзаменационный билет № 3
- •Правило Крамера для решения систем линейных уравнений.
- •2 Неравенство треугольника для векторов евклидова пространства.
- •Экзаменационный билет № 4
- •Ранг матрицы. Линейная зависимость векторов.
- •2. Ортонормированный базис. Процесс ортогонализации базиса.
- •Экзаменационный билет № 5
- •1. Теорема о базисном миноре.
- •2 Билинейные формы и их свойства.
- •Свойства билинейных форм
- •Преобразование матрицы билинейной формы при переходе к новому базису. Ранг билинейной формы
- •Экзаменационный билет № 6
- •1. Метод Гаусса решения систем линейных уравнений.
- •2. Квадратичные формы и их свойства. Полярные билинейные формы.
- •Приведение квадратичной формы к каноническому виду
- •Закон инерции квадратичных форм
- •Классификация квадратичных форм
- •Необходимое и достаточное условие знакоопределенности квадратичной формы
- •Необходимое и достаточное условие знакопеременности квадратичной формы
- •Необходимое и достаточное условие квазизнакопеременности квадратичной формы
- •Экзаменационный билет № 7
- •1. Фундаментальная система решений однородной системы линейных уравнений.
- •Что такое однородная система линейных уравнений?
- •Фундаментальная система решений однородной системы уравнений
- •Взаимосвязь решений неоднородной и соответствующей однородной системы уравнений
- •2 Приведение квадратичной формы к нормальному виду. Метод Лагранжа.
- •Экзаменационный билет № 9
- •1. Линейные пространства. Базис. Размерность.
- •2 Преобразование матрицы билинейной формы при смене базиса.
- •Изменение матрицы билинейной (полуторалинейной) формы при изменении базиса.
- •Экзаменационный билет № 10
- •1. Подпространства линейного пространства. Свойства. Сумма и пересечение подпростанств.
- •2 .Собственные векторы и собственные значения линейного оператора.
- •Экзаменационный билет № 11
- •1. Переход к новому базсу в линейном пространстве. Матрица перехода.
- •Переход к новому базису
- •2 Длина вектора и угол между векторами в евклидовом пространстве.
- •Длина вектора и угол между векторами в евклидовом пространстве
- •Экзаменационный билет № 12
- •Определение линейного оператора и его свойства.
- •2. Теорема Кронекера-Капелли.
- •Экзаменационный билет № 13
- •1. Образ и ядро линейного оператора в линейном пространстве.
- •2 Решение неоднородных систем линейных уравнений. Представление общего решения в векторной форме.
- •Экзаменационный билет № 14
- •1. Матрица линейного оператора и ее свойства.
- •2. Системы линейных алгебраических уравнений (слау). Основные понятия.
- •Определение системы линейных алгебраических уравнений. Решение системы. Классификация систем.
- •Матричная форма записи систем линейных алгебраических уравнений.
- •Преобразования, допустимые в методе Гаусса:
- •Экзаменационный билет № 15
- •1. Преобразование матрицы линейного оператора при смене базиса.
- •2. Построение фундаментальной системы решений и общего решения однородной системы линейных уравнений.
- •Фундаментальная система решений (конкретный пример)
- •Как найти фундаментальную систему решений линейного уравнения?
- •Теорема условия существования обратной матрицы
- •Алгоритм нахождения обратной матрицы
- •Решение матричных уравнений
- •2 Ортогональные операторы в евклидовом пространстве. Их свойства.
- •Операторы в евклидовых пространствах
2. Системы линейных алгебраических уравнений (слау). Основные понятия.
http://www.studfiles.ru/preview/6162452/
Определение системы линейных алгебраических уравнений. Решение системы. Классификация систем.
Под системой линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) подразумевают систему
содержащую m уравнений и n неизвестных (x1,x2,…,xn). Прилагательное «линейных» означает, что все неизвестные (их еще называют переменными) входят только в первой степени.
Параметры aij называют коэффициентами, а bi – свободными членами СЛАУ. Иногда, чтобы подчеркнуть количество уравнений и неизвестных, говорят так «m×n система линейных уравнений», – тем самым указывая, что СЛАУ содержит m уравнений и n неизвестных.
Если все свободные члены bi=0 то СЛАУ называют однородной. Если среди свободных членов есть хотя бы один, отличный от нуля, СЛАУ называют неоднородной.
Решением СЛАУ (1) называют всякую упорядоченную совокупность чисел (α1,α2,…,αn), если элементы этой совокупности, подставленные в заданном порядке вместо неизвестных x1,x2,…,xn, обращают каждое уравнение СЛАУ в тождество.
Любая однородная СЛАУ имеет хотя бы одно решение: нулевое (в иной терминологии – тривиальное), т.е. x1=x2=…=xn=0.
Если СЛАУ (1) имеет хотя бы одно решение, ее называют совместной, если же решений нет – несовместной. Если совместная СЛАУ имеет ровно одно решение, её именуют определённой, если бесконечное множество решений – неопределённой.
Матричная форма записи систем линейных алгебраических уравнений.
С каждой СЛАУ можно связать несколько матриц; более того – саму СЛАУ можно записать в виде матричного уравнения. Для СЛАУ (1) рассмотрим такие матрицы:
Матрица A называется матрицей системы. Элементы данной матрицы представляют собой коэффициенты заданной СЛАУ.
Матрица A˜ называется расширенной матрицей системы. Её получают добавлением к матрице системы столбца, содержащего свободные члены b1,b2,...,bm. Обычно этот столбец отделяют вертикальной чертой, – для наглядности.
Матрица-столбец B называется матрицей свободных членов, а матрица-столбец X – матрицей неизвестных.
Используя введённые выше обозначения, СЛАУ (1) можно записать в форме матричного уравнения: A⋅X=B.
Примечание
Матрицы, связанные с системой, можно записать различными способами: всё зависит от порядка следования переменных и уравнений рассматриваемой СЛАУ. Но в любом случае порядок следования неизвестных в каждом уравнении заданной СЛАУ должен быть одинаков
Теорема Кронекера-Капелли. Исследование систем линейных уравнений на совместность.
Теорема Кронекера-Капелли
Система линейных алгебраических уравнений совместна тогда и только тогда, когда ранг матрицы системы равен рангу расширенной матрицы системы, т.е. rangA=rangA˜.
Система называется совместной, если она имеет хоть одно решение. Теорема Кронекера-Капелли говорит вот о чём: если rangA=rangA˜, то решение есть; если rangA≠rangA˜, то данная СЛАУ не имеет решений (несовместна). Ответ на вопрос о количестве этих решений даёт следствие из теоремы Кронекера-Капелли. В формулировке следствия использована буква n, которая равна количеству переменных заданной СЛАУ.
Следствие из теоремы Кронекера-Капелли
Если rangA≠rangA˜, то СЛАУ несовместна (не имеет решений).
Если rangA=rangA˜<n, то СЛАУ является неопределённой (имеет бесконечное количество решений).
Если rangA=rangA˜=n, то СЛАУ является определённой (имеет ровно одно решение).
Заметьте, что сформулированная теорема и следствие из неё не указывают, как найти решение СЛАУ. С их помощью можно лишь выяснить, существуют эти решения нет, а если существуют – то сколько.
Методы решения СЛАУ
Метод Крамера
Метод Крамера предназначен для решения тех систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ), у которых определитель матрицы системы отличен от нуля. Естественно, при этом подразумевается, что матрица системы квадратна (понятие определителя существует только для квадратных матриц). Суть метода Крамера можно выразить в трёх пунктах:
Составить определитель матрицы системы (его называют также определителем системы), и убедиться, что он не равен нулю, т.е. Δ≠0.
Для каждой переменной xi необходимо составить определитель Δ Xi, полученный из определителя Δ заменой i-го столбца столбцом свободных членов заданной СЛАУ.
Найти значения неизвестных по формуле xi= Δ Xi /Δ
Решение систем линейных алгебраических уравнений с помощью обратной матрицы.
Решение систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) с помощью обратной матрицы (иногда этот способ именуют ещё матричным методом или методом обратной матрицы) требует предварительного ознакомления с таким понятием как матричная форма записи СЛАУ. Метод обратной матрицы предназначен для решения тех систем линейных алгебраических уравнений, у которых определитель матрицы системы отличен от нуля. Естественно, при этом подразумевается, что матрица системы квадратна (понятие определителя существует только для квадратных матриц). Суть метода обратной матрицы можно выразить в трёх пунктах:
Записать три матрицы: матрицу системы A, матрицу неизвестных X, матрицу свободных членов B.
Найти обратную матрицу A-1.
Используя равенство X=A-1⋅B получить решение заданной СЛАУ.
Метод Гаусса. Примеры решения систем линейных алгебраических уравнений методом Гаусса.
Метод Гаусса является одним из самых наглядных и простых способов решения систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ): как однородных, так и неоднородных. Коротко говоря, суть данного метода состоит в последовательном исключении неизвестных.
