- •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. Ортонормированный базис. Процесс ортогонализации базиса.
http://studopedia.ru/3_18408_ortonormirovannie-bazisi.html
Базис
пространства
называется
ортогональным, если базисные векторы
попарно ортогональны. Базис называется
ортонормированным, если при этом базисные
векторы имеют единичную длину.
Теорема.Любая
ненулевые взаимно ортогональные
векторы
линейно
независимы. Если
,
то эти векторы образуют ортогональный
базис.
Доказательство.
Пусть
,
причем
.
Тогда
,
,
,
.
Полученное противоречие доказывает теорему.
Теорема.В любом конечномерном пространстве существует ортонормированный базис.
Доказательство теоремы немедленно следует из того, что существует базис , в котором квадратичная форма, соответствующая скалярному произведению, имеет канонический вид
,
(
).
В этом базисе скалярное произведение
векторов
и
задается
формулой
.
Но это и означает, что базис
ортонормированный.
16.6.
Процесс ортогонализации Грама –
Шмидта.Пусть
-
произвольный базис евклидова пространства.
Мы будем строить новый – ортонормированный
– базис пространства
.
В
качестве первого вектора нового базиса
возьмем вектор
.
Таким образом, длина вектора
равна
1. Прежде, чем построить второй вектор
нового базиса, построим вектор
:
.
Вектор
не
может быть нулевым, поскольку
векторы
и
линейно
независимы. Заметим, что
векторы
и
ортогональны.
В качестве второго базисного вектора
возьмем вектор
.
Теперь будем строить третий базисный
вектор. Сначала возьмем вектор
.
Этот
вектор – ненулевой, так как векторы
линейно
независимы,- ортогонален векторам
и
.
Остается только нормировать его:
.
Алгоритм ясен: имея
вектор
нового базиса, мы построим сначала
вектор
.
Этот
вектор ненулевой и ортогональный
векторам
.
Нормировав его, получаем
-й
вектор нового базиса
.
16.7. Матрица Грама.Пусть - произвольный базис пространства. В этом базисе скалярное произведение, как и любая билинейная форма, имеет свою матрицу. Легко видеть, что это за матрица. Так как
,
то элементами этой матрицы являются скалярные произведения базисных векторов.
Определение.Матрицей
Грама векторов
называется
матрица
,
элементы которой являются скалярными
произведениями этих векторов:
.
Можно записать в матричном виде
.
Очевидно, что матрица является симметричной с определителем, большим нуля.
Матрицу
Грама можно построить не только для
базисных векторов. Возьмем произвольные
векторы
и
построим матрицу Грама аналогичным
образом:
.
Теорема.Определитель матрицы Грама произвольных векторов положителен, если эти векторы линейно независимы, и равен нулю в противном случае.
Доказательство.
Если векторы линейно независимы, построим
подпространство
,
в котором эти векторы будут базисом.
(это подпространство является множеством
всевозможных линейных комбинаций
векторов
).
Скалярное произведение, ограниченное
на это подпространство, по-прежнему
остается симметричной положительно
определенной билинейной формой. Матрица
Грама этих векторов является матрицей
этой формы, поэтому ее определитель
больше нуля.
Если
векторы линейно зависимы, то один из
них линейно выражается через другие,
например,
.
Подставим в матрицу
вместо
вектора
это
выражение. Учитывая линейность скалярного
произведения, получим, что первый столбец
является линейной комбинацией остальных
столбцов. Отсюда следует, что определитель
матрицы равен нулю.
Очевидно, что матрица Грама векторов ортонормированного базиса является единичной.
16.8.
Переход от одного ортонормированного
базиса к другому. Пусть
-
ортонормированный базис пространства,
-
некоторый другой ортонормированный
базис. Переход от старого базиса к новому
осуществляется с помощью матрицы
перехода
.
Поскольку в ортонормированном базисе
матрица скалярного произведения является
единичной, то
,
или
.
Получается, что матрица
является
обратной л матрице
:
.
Определение.Матрица , для которой выполняется условие , называется ортогональной.
Ортогональные матрицы и только они являются матрицами перехода от одного ортонормированного базиса к другому.
Условие ортогональности матрицы можно записать через ее элементы:
Очевидным свойством ортогональных матриц является равенство 1 их определителя.
