- •Билет 1. Определение определителя порядка n, его свойства.
- •6.2. Определители порядка n
- •Свойства определителя порядка п:
- •Билет 2. Сложение матриц и умножение матрицы на число, свойства этих операций.
- •Свойства операций сложения матриц и умножения на число:
- •Билет 3. Умножение матриц, свойства умножения (доказать ассоциативность).
- •Свойства умножения матриц:
- •Билет 4. Умножение матриц, свойства умножения (доказать дистрибутивность).
- •Свойства умножения матриц:
- •Билет 5. Обратная матрица, существование и единственность.
- •Билет 6. Ранг матрицы. Теорема о базисном миноре.
- •Билет 7. Ранг матрицы. Вычисление ранга методом окаймляющих миноров.
- •Метод элементарных преобразований
- •Билет 8. Ранг матрицы. Вычисление ранга матрицы элементарными преобразованиями.
- •Метод элементарных преобразований
- •Билет 9. Метод Гаусса решения систем линейных уравнений.
- •Билет 10. Правило Крамера.
- •Билет 11. Теорема Кронекера-Капелли.
- •Билет 12. Система линейных однородных уравнений. Фундаментальная система решений.
- •Билет 13. Аксиоматическое определение линейного пространства. Примеры. Следствия из аксиом.
- •По правилу сложения матриц
- •Билет 14. Базис линейного пространства. Примеры базисов в конкретных пространствах.
- •Билет 15. Базис линейного пространства. Единственность разложения вектора по базису.
- •Билет 16. Базис линейного пространства. Координаы суммы векторов и произведения вектора на число.
- •Билет 17. Размерность линейного пространства.
- •Билет 18. Связь между базисами линейного пространства.
- •Билет 19. Линейные подпространства. Примеры.
- •Билет 20. Линейные операторы, определения и примеры.
- •Билет 21. Матрица линейного оператора. Связь координат образа и прообраза.
- •Билет 22. Характеристический многочлен и характеристические корни матрицы.
- •Билет 23. Характеристические корни и собственные значения линейного оператора.
- •Билет 24. Линейные операторы с простым спектром.
- •Билет 25. Евклидовы пространства. Определения и примеры. Следствия из аксиом.
- •Билет 26. Норма вектора. Неравенство Коши-Буняковского.
- •Билет 27. Линейная независимость системы ненулевых ортогональных векторов в евклидовом прос-стве.
- •Билет 28. Процесс ортогонализации Шмидта.
- •Билет 29. Ортогональные и ортонормированные базисы в евклидовом пространстве.
- •Билет 30. Ортогональные матрицы, их свойства (доказать: q является ортогональной тогда и только тогда, когда столбцы q составляют ортонормированную систему).
- •Билет 31. Ортогональные матрицы, их свойства (доказать: матрица перехода от ортонормированного базиса к ортонормированному базиса является ортогональной).
- •Билет 34. Квадратичные формы. Линейные преобразования неизвестных.
- •Билет 35. Положительно определенные квадратичные формы. Критерий Сильвестра.
Билет 20. Линейные операторы, определения и примеры.
Определение
1. Пусть
- линейное пространство и каждому вектору
,
принадлежащему
,
поставлен в соответствие вектор
,
.
Соответствие
называется оператором,
определенным в линейном пространстве
.
Принята
также запись:
.
Вектор
называется прообразом,
а
- образом
при отображении оператором
.
О
пределение
2.
Оператор
,
определенный в линейном пространстве
,
называется линейным,
если:
1)
;
2)
- вещественного числа
.
Пример
1.
-
линейное пространство всех геометрических
векторов плоскости,
- зеркальное отражение относительно
оси
(рис. 12.1).
- линейный оператор.
Убедимся, что выполняется требование 2) в определении 2.
Пусть
- произвольное вещественное число, по
определению умножения на
для геометрического вектора
вектор
имеет то же направление, что и
,
если
,
и противоположное, если
,
и
.
Рис.
12.2 соответствует случаю
,
(
рассматривается аналогично).
П
усть
,
,
- зеркальное отражение вектора
относительно оси
,
- зеркальное отражение вектора
.
Тогда
~
и, значит,
.
Но
,
поэтому
.
Кроме того, направление вектора
совпадает с направлением вектора
,
следовательно,
.
Таким образом, имеем
.
Так
же, исходя из геометрических соображений,
можно доказать, что
,
следовательно, оператор
зеркального отражения относительно
оси
является линейным оператором.
Билет 21. Матрица линейного оператора. Связь координат образа и прообраза.
Определение
3.
Пусть
-
линейное пространство,
-
базис в
,
-
линейный оператор в
.
Матрицей линейного оператора
в базисе
называется матрица
,
,
такая,
что
,
,
…………………………………….. (12.1)
.
Замечание
1.
Столбцы матрицы
являются координатами в разложении
векторов
по базису
.
П
ример
2.
Найти
матрицу линейного оператора зеркального
отражения относительно оси
в базисе
.
По
определению оператора
(рис. 12.3).
Используя
разложение векторов
и
по базису
,
находим:
,
.
Полученные строки координат располагаем
по столбцам:
.
Замечание 2. Пусть - линейное пространство, - линейный оператор в , (I) - базис в . Матрица оператора в базисе (I) определена однозначно.
Для того, чтобы в этом убедиться, разложим векторы по базису (I). Столбцы матрицы представляют собой координаты этих векторов, которые согласно теореме 3 лекции 10 определяются единственным образом, следовательно, матрица оператора в (I) определена однозначно.
Теорема
1.
Пусть
-
линейное пространство,
(I)
- базис в
,
-
линейный оператор в
,
- матрица линейного оператора
в базисе (I),
,
,
,
.
Тогда
.
Доказательство. Имеем
.
По
условию
.
Используя теорему о единственности разложения вектора по базису (теорема 3 из лекции 10), получим
.
(12.2)
Заметим,
что в последнем равенстве числа
- элементы k-й
строки матрицы
.
Привлекая правило умножения матриц, равенство (12.2) запишем в виде
.
Теорема доказана.
Пример 3. Для линейного оператора зеркального отражения относительно оси найти, как преобразуются координаты произвольного вектора.
Решение. Матрица оператора была найдена в примере 2:
.
В
силу теоремы 1, если
- прообраз, а
- образ,
,
то
,
т.е. первая координата образа остается
без изменения, а вторая меняет лишь знак
(рис. 12.4).
Пример
4.
-
линейное пространство всех многочленов
степени
,
-
линейный оператор дифференцирования.
Найти его матрицу в базисе
и, используя теорему 1, продифференцировать
многочлен
.
Решение.
Находим
образы векторов базиса
и разлагаем полученные векторы по базису
:
,
,
.
Матрица оператора в базисе имеет вид
,
а
вектор
.
Обозначим
.
По теореме 1 имеем
,
или
в виде разложения по базису
:
.
Теорема 3. Пусть - линейное пространство, - базис в , . Координаты относительно базиса определены однозначно.
