- •Т. Н. Матыцина е. К. Коржевина линейная алгебра
- •Оглавление
- •Введение
- •1. Множества
- •1.1. Множества и их элементы. Способы задания множеств
- •1.2. Подмножества. Диаграммы Эйлера – Венна
- •1.3. Операции над множествами и их свойства
- •1. Объединение (или сумма).
- •2. Пересечение (или произведение).
- •3. Разность.
- •4. Декартовое произведение (или прямое произведение).
- •Свойства операций над множествами
- •1.4. Метод математической индукции
- •1.5. Комплексные числа
- •Операции над комплексными числами
- •Геометрическая интерпретация комплексных чисел
- •Тригонометрическая форма комплексного числа
- •Действия над комплексными числами в тригонометрической форме
- •3. Возведение в степень.
- •4. Извлечение корня n-ой степени.
- •Показательная форма комплексного числа
- •2. Бинарные отношения
- •2.1. Понятие отношения
- •Способы задания бинарных отношений
- •Операции над бинарными отношениями
- •2.2. Свойства бинарных отношений
- •2.3. Отношение эквивалентности
- •2.4. Функции
- •3. Матрицы и действия над ними
- •3.1. Общие понятия
- •3.2. Основные операции над матрицами и их свойства
- •3.2.1. Сложение однотипных матриц
- •3.2.2. Умножение матрицы на число
- •3.2.3. Умножение матриц
- •3.3. Транспонирование матриц
- •4. Определители квадратных матриц
- •4.1. Определители матриц второго и третьего порядка
- •4.2. Определитель матрицы n-го порядка
- •4.3. Свойства определителей
- •4.4. Практическое вычисление определителей
- •5. Ранг матрицы. Обратная матрица
- •5.1. Понятие ранга матрицы
- •5.2. Нахождение ранга матрицы методом окаймления миноров
- •5.3. Нахождение ранга матрицы с помощью элементарных преобразований
- •5.4. Понятие обратной матрицы и способы ее нахождения
- •Алгоритм нахождения обратной матрицы
- •Нахождение обратной матрицы с помощью элементарных преобразований
- •6. Системы линейных уравнений
- •6.1. Основные понятия и определения
- •6.2. Методы решения систем линейных уравнений
- •6.2.1. Метод Крамера
- •6.2.2. Метод обратной матрицы
- •6.2.3. Метод Гаусса
- •Описание метода Гаусса
- •6.3. Исследование системы линейных уравнений
- •6.4. Однородные системы линейных уравнений
- •Свойства решений однородной системы линейных уравнений
- •Фундаментальный набор решений однородной системы линейных уравнений
- •7. Арифметическое n-мерное векторное пространство
- •7.1. Основные понятия
- •7.2. Линейная зависимость и независимость системы векторов
- •Свойства линейной зависимости системы векторов
- •Единичная система векторов
- •Две теоремы о линейной зависимости
- •7.3. Базис и ранг системы векторов
- •Базис пространства Rn
- •Ранг системы векторов
- •8. Векторные (линейные) пространства
- •8.1. Определение векторного пространства над произвольным полем.
- •Простейшие свойства векторных пространств
- •Линейная зависимость и независимость системы векторов
- •8.2. Подпространства. Линейные многообразия
- •Пересечение и сумма подпространств
- •Линейные многообразия
- •8.3. Базис и размерность векторного пространства
- •8.3.1. Конечномерные векторные пространства
- •Базис конечномерного векторного пространства
- •8.3.2. Базисы и размерности подпространств
- •8.3.3. Координаты вектора относительно данного базиса
- •8.3.4. Координаты вектора в различных базисах
- •8.4 Евклидовы векторные пространства
- •Скалярное произведение в координатах
- •Метрические понятия
- •Процесс ортогонализации
- •Скалярное произведение в ортонормированном базисе
- •Ортогональное дополнение подпространства
- •9. Линейные операторы
- •9.1. Основные понятия и способы задания линейных операторов
- •Способы задания линейных операторов
- •9.2. Матрица линейного оператора Связь между координатами вектора и координатами его образа
- •Матрицы линейного оператора в различных базисах
- •9.3. Подобные матрицы
- •Свойства отношения подобия матриц
- •9.4. Действия над линейными операторами
- •1. Сложение линейных операторов.
- •Свойства сложения линейных операторов
- •9.5. Ядро и образ линейного оператора
- •9.6. Обратимые линейные операторы
- •9.7. Собственные векторы линейного оператора
- •9.7.1. Свойства собственных векторов
- •9.7.2. Характеристический многочлен матрицы
- •9.7.3. Нахождение собственных векторов линейного оператора
- •9.7.4. Алгоритм нахождения собственных векторов линейного оператора
- •9.7.5.Условия, при которых матрица подобна диагональной матрице
- •10. Жорданова нормальная форма матрицы линейного оператора
- •10.1. Понятие λ-матрицы
- •Свойства λ-матрицы
- •10.2. Жорданова нормальная форма
- •10.3.Приведение матрицы к жордановой (нормальной) форме
- •Алгоритм приведения матрицы a к жордановой форме
- •11. Билинейные и квадратичные формы
- •11.1. Билинейные формы
- •Свойства билинейных форм
- •Преобразование матрицы билинейной формы при переходе к новому базису. Ранг билинейной формы
- •11.2. Квадратичные 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
- •Критерий Сильвестра знакоопределенности квадратичной формы
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Линейная алгебра
- •156961, Г. Кострома, ул. 1 Мая, 14
Свойства операций над множествами
Свойства операций объединения, пересечения и дополнения иногда называют законами алгебры множеств. Перечислим основные свойства операций над множествами. Пусть задано универсальное множество U. Тогда ( A, B, C) A, B, C U выполняются следующие свойства:
1. идемпотентность:A A = A, A A = A;
2. коммутативность: A B = B A, A B = B A;
3. ассоциативность: A (B C) = (A B) C,
A (B C) = (A B) C;
4. дистрибутивность:
A (B C) = (A B) (A C) (дистрибутивность относительно ),
A (B C) = (A B) (A C) (дистрибутивность относительно );
5. свойства нуля: A = A, A = ;
6. свойства единицы: A U = U, A U = A;
7. поглощение: (A B) A = A, (A B) A = A;
8. инволютивность (свойство двойного дополнения): = A;
9. законы де Моргана4: , ;
10. закон включения: А B ;
11. свойства дополнения: А = U, А = ;
12. выражение для разности: А \ В = А .
Другие соотношения между множествами могут быть выведены на основе вышеприведенных свойств по правилам алгебры логики.
Справедливость каждого из этих свойств можно доказать, используя утверждение 1.1 и замечание 1.3. В качестве примера приведем доказательство дистрибутивности объединения относительно пересечения: A (B C) = (A B) (A C).
Пусть X = A (B C), Y = (A B) (A C). Надо доказать, что множества X и Y равны, то есть X Y и Y X. Множество X Y, если каждый элемент множества X принадлежит множеству Y. Пусть x X (x A) или (x B C) тогда
если x A, то x A B и x A C, следовательно, x Y;
если x B C, то x B и x C x A B и x A C, следовательно x Y.
Из произвольности элемента x следует, что X Y.
Предложим теперь, что y Y; то есть y (A B) (A C), тогда y A B и y A C. Возможны два случая:
если y A, то y B и y C, значит y B C; следовательно, y A (B C) y X;
если y A, то y A (B C) = X.
Из произвольности элемента y вытекает, что Y X.
Таким образом, получили равенство множеств X = Y.
1.4. Метод математической индукции
Метод математической индукции используется для доказательства утверждений, в формулировке которых участвует натуральный параметр n. Метод математической индукции – метод доказательства математических утверждений, основанный на принципе математической индукции. Сформулируем этот принцип: утверждение A(n), зависящее от натурального параметра n, считается доказанным, если доказано A(1) и для каждого натурального числа k из предположения, что верно A(k) выведено, что верно A(k + 1).
Доказательство методом математической индукции состоит из трех этапов.
База индукции: проверяем, что A(n) верно при n = 1.
Предположение индукции: предполагаем, что A(k) истинно.
Шаг индукции: доказываем, используя предположение, что истинно A(k + 1).
Замечание 1.6. Если требуется доказать утверждение А(n), где n N0, то база индукции начинается с n = 0.
Замечание 1.7. Доказательство методом математической индукции можно начинать не с 1, а с любого натурального m. В этом случае утверждение считается истинным при n m.
Замечание 1.8. С помощью принципа математической индукции можно давать индукционные определения. При этом для определения понятия А(n) (n N), во-первых, задается значение А(1); во-вторых, для любого натурального числа k задается правило получения значения А(k + 1) по числу k и значению А(k).
Пример 1.11. Доказать равенство: 1 + 2 + … + n = .
Доказательство. Пусть А(n) = 1 + 2 + … + n.
База индукции: для n = 1 имеем верное равенство 1 = .
Предположение индукции: пусть для n = k имеем верное равенство: 1 + 2 + … + k = .
Шаг индукции: докажем, что при n = k + 1 будет верно равенство: 1 + 2 + … + k + (k + 1) = . Преобразуем левую часть этого равенства 1 + 2 + … + k + (k + 1) = А(k) + (k + 1) = + (k + 1) = = = = . Получили, что из истинности равенства при n = k (k – произвольное натуральное число) следует его истинность при n = k + 1.
По принципу математической индукции утверждение A(n) верно при любом натуральном n.