- •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 25. Евклидовы пространства. Определения и примеры. Следствия из аксиом.
Определение
1. Евклидовым
пространством
называется n-мерное
линейное пространство, в котором каждой
паре векторов
поставлено в соответствие вещественное
число,
называемое скалярным произведением
векторов
и
(это
число обозначим
),
причем выполняются следующие аксиомы:
1.
;
2.
;
3.
;
4.
.
Замечание.
Аксиомы 2 и 3 справедливы также в форме
2’:
и форме 3’:
.
Пример
1. Пусть
- линейное пространство геометрических
векторов, скалярное произведение
определено равенством
.
(13.1)
Аксиомы 1 - 4 выполняются (см. алгебраические свойства скалярного произведения, доказанные в Лекции 2), следовательно, со скалярным произведением, определенным равенством (13.1), является евклидовым пространством.
Пример 2. В линейном пространстве арифметических векторов формула
,
(13.2)
где
,
,
задает скалярное произведение. Докажем
это. Проверим выполнение аксиом 1 - 4.
Поскольку компоненты
- вещественные числа, имеем
следовательно, аксиома I выполняется.
Пусть
.
По определению сложения в
.
Имеем
,
аксиома 2 справедлива.
Пусть - произвольное вещественное число. По определению умножения вектора на число в
.
Далее имеем
,
аксиома 3 выполняется.
Проверим
выполнение аксиомы 4:
Если
,
то среди компонент вектора
найдется
,
,
тогда
и
,
следовательно, аксиома 4 выполняется.
Таким образом, линейное пространство арифметических векторов со скалярным произведением (13.2) является евклидовым пространством.
В любом евклидовом пространстве справедливы следствия из аксиом 1 - 4:
а)
;
б)
если
,
,
то
Доказательство следствий проведите самостоятельно.
Билет 26. Норма вектора. Неравенство Коши-Буняковского.
Определение
2.
Нормой
вектора
называется число,
равное
.
Обозначим
норму
.
Норма
- аналог длины вектора, определенной
для геометрических векторов.
Угол между векторами и в евклидовом пространстве определяется равенством
.
(13.3)
Покажем,
что угол
действительно можно определить равенством
(13.3), т.е. покажем, что
.
Теорема
1 (неравенство Коши - Буняковского).
Для
любого
и
любого
справедливо
неравенство
.
(13.4)
Доказательство.
Пусть
- произвольное вещественное число.
Положим
.
Тогда по аксиоме 4 имеем
.
Воспользуемся аксиомами 1 - 3:
.
Так
как
,
то дискриминант
квадратного трехчлена
неположителен:
.
Отсюда
или
,
и неравенство (13.4) выполняется.
Теорема доказана.
Билет 27. Линейная независимость системы ненулевых ортогональных векторов в евклидовом прос-стве.
Определение 3. Пусть - евклидово пространство, , . Векторы и называются ортогональными, если
.
Определение
4.
Система
векторов
называется ортогональной системой
векторов в евклидовом пространстве
,
если
при
.
Справедливо следующее утверждение.
Теорема 2. В евклидовом пространстве всякая система ненулевых ортогональных векторов линейно независима.
Доказательство.
Пусть
- произвольная ортогональная система
векторов в
;
.
Пусть
.
(13.5)
Умножим обе части (13.5) скалярно на :
.
(13.6)
Поскольку
система векторов
ортогональна, то верны равенства
,…,
;
следствие а) из аксиом дает
;
согласно аксиоме 4
.
Тогда из равенства (13.6) получим
.
Аналогично,
скалярно умножая (13.5) последовательно
на
,
получим
,
следовательно, система
линейно независима.
Теорема доказана.
