
- •Харьковский национальный университет им. В.Н. Каразина
- •§2. Операции на множествах
- •§3. Группа
- •§4. Поле
- •§5. Определение линейного пространства
- •§6. Следствия из аксиом линейного пространства
- •§7. Примеры линейных пространств
- •§8. Определение подпространства
- •§9. Линейная комбинация векторов. Линейная оболочка системы векторов
- •§10. Полные системы векторов
- •§11. Линейно независимые системы векторов
- •§12. Связь между полными и линейно независимыми наборами векторов
- •§13. Базис линейного пространства. Его размерность
- •§14. Примеры
- •§15. Координаты вектора в заданном базиСе
- •§16. Изоморфизм линейных пространств
- •§17. Базис и размерность линейного подпространства
- •§18. Линейные многообразия
- •§ 19. Действия с подпространствами
- •§20. Прямая сумма подпространств
- •§21.Матрицы и действия над ними. Линейное пространство матриц
- •§22. ЕщЕ действия над матрицами
- •Раздел 2. Евклидовы и унитарные пространства
- •§1. ЕвклидовО пространствО
- •§2. Свойства скалярного произведения в евклидовом пространстве
- •§3. Длина вектора. Угол между векторами
- •§4. Ортогональные системы векторов
- •§5. Изоморфизм евклидовых пространств
- •§6. Унитарные пространства
- •§7. Свойства скалярного произведения в унитарном пространстве
- •§8. Длина вектора
- •§9. Ортогональные системы векторов
- •§10. Ортогональное дополнение к подпространству
- •§11. Свойства ортогонального дополнения
- •§12. Ортогональная проекция и ортогональная составляющая вектора на подпространство
- •Раздел 3. МетрическИе и нормированнЫе пространства
- •§1. Определение метрического пространства
- •§2. Предел последовательности
- •§3. Шары в метрическом пространстве. Ограниченные множества. Предельные точки
- •§4. Полнота метрических пространств
- •§5. НормИроbаНные пространства
- •§6. Связь нормированных и метрических пространств
- •§7. Покоординатная сходимость и сходимость по норме
- •§8. Связь координатной сходимости и сходимости по норме
- •§9. Полнота нормированных пространств
- •Раздел 4. Теория определителей.
- •§1. Линейный функционал
- •§2. Пространство линейных функционалов на Vn
- •§3. Билинейный функционал
- •§4. Симметричные и антисимметричные билинейные функционалы
- •§5. Полилинейный функционал
- •§6. Определитель квадратной матрицЫ
- •§7. Свойства определителей
- •§8. Пример вычисления определителя
- •§9. Теорема Лапласа
- •§10. Некоторые приемы вычисления определителей nГо порядка
- •1. Метод приведения к треугольному виду.
- •2. Метод выделения линейных множителей.
- •3. Метод представления определителя в виде суммы определителей.
- •5. Метод изменения элементов определителя.
- •Раздел 5. СистемЫ линейных уравнений
- •§ 1. Постановка задачи и терминология
- •§ 2. Формулы Крамера
- •§ 3. Обратная матрица
- •§4. Ранг матрицы
- •§5. Преобразования, не изменяющие ранг матрицы
- •§ 6. Однородные системы
- •§7 Неоднородные системы
- •§8. Метод Гаусса решения системы линейных уравнений. (метод исключения неизвестных)
- •§9. «Альтернатива Фредгольма»
- •Раздел 6. Билинейные и квадратичные формы
- •§1. Билинейный функционал. Его матрица
- •§2. Квадратичная форма
- •§3. Классификация квадратичных форм
- •§4. Канонический вид квадратичных форм
- •§5. Критерий Сильвестра
- •§6. Закон инерции квадратичных форм
- •Раздел 7. Линейные операторы
- •§1. Определение линейного оператора
- •§2. Действия над линейнымИ операторАмИ
- •§3. Связь линейных операторов с матрицами
- •§4. Закон умножения матриц
- •§5. Ядро и образ линейного оператора
- •§6. Невырожденный линейный оператор
- •§7 Инвариантные пространства
- •§8 Собственные векторы и собственные значения линейного оператора
- •§9. Спектр линейного оператора
- •Раздел 8. Преобразования при изменении базиса
- •§1. Матрица и оператор перехода
- •§2. Преобразование координат вектора
- •Экзаменационные задачи по курсу "высшая алгебра" . Часть I
§3. Шары в метрическом пространстве. Ограниченные множества. Предельные точки
Def: Шаром S(a, r) в метрическом пространстве Х с центром в точке а радиуса r называется множество всех элементов хХ удовлетворяющих условию (a, x) < r : S(a, r) {xX (a, x) < r}.
Def: Множество элементов Х называется ограниченным, если оно целиком принадлежит некоторому шару.
3. Сходящаяся последовательность ограничена.
◀ Пусть limxn = х0. Тогда NnNxnS(x0, ). Рассмотрим S(х0, r), где r = max{(х1, х0), (х2, х0), … , (хn, х0), } + . Ясно, что nNxnS(x0, r), т.е. последовательность {xn} ограничена. ▶
Def: Если дано МХ, то элемент хХ называется предельной точкой или точкой сгущения множества М, если S(х, ) х1М, х1 ≠ х такой, что х1S(х, ).
Def:
Множество М
с присоединенными к нему всеми предельными
точками называется замыканием множества
М
и обозначается
.
Def:
Множество М
называется замкнутым, если М
=.
Рассмотрим
предельные точки шара S(a,
r)
и покажем, что все они удовлетворяют
требованию (a,
x)
r.
Допустим, что х
предельная и (a,
x)
> r.
Тогда в окрестности точки х
радиуса 0,5[(a,
x)
– r]
нет ни одной точки шара S(a,
r)
т.е. х
не предельная.
Множество
(a,
r)
{xX
(a,
x)
r}
называется замкнутым шаром.
§4. Полнота метрических пространств
Последовательность
Х
называется фундаментальной или сходящейся
в себе, если
Nn,
m
N
(хn,
хm)
.
4. Любая фундаментальная последовательность ограничена.
◀ 0
N0m
N
(хm,
)
0.
Тогда все элементы последовательности
принадлежат
шару с центром х0
и радиуса z0
= max{0,
(х1,
),
… ,(
,
)}.▶
5. Если последовательность сходится, то она фундаментальна.
◀ Пусть
х0.
Тогда
N
n
N
(хn,
x0)
/2.
Кроме того,
(хn, xm) (хn, x0) + (х0, xm) n, m N. ▶
Для множества вещественных чисел справедливо и обратное утверждение: любая фундаментальная последовательность – сходится.
В общем случае это не так. Подтверждением этого служит факт, что последовательность рациональных чисел не обязательно сходится к рациональному числу.
Def: Метрическое пространство называется полным если любая фундаментальная последовательность в нем сходится к элементу этого же метрического пространства.
В каждом метрическом пространстве имеет место теорема – аналогичная теореме о вложенных сегментах для действительных чисел.
6.
Пусть в полном метрическом пространстве
Х
задана последовательность
(an,
n)
замкнутых шаров, вложенных друг в друга,
т.е.
(an+1,
n+1)
(an,
n)
nN.
Если
последовательность радиусов n
0 , то существует и единствен элемент
х0Х,
который принадлежит всем этим шарам
т.е. х0(an,
n)
nN.
◀
▶
Полными метрическими пространствами являются множества R иC (вещественных и комплексных чисел) и не является множество Q (рациональных чисел).
§5. НормИроbаНные пространства
Сосредоточив внимание на таком свойстве множества, как наличие в нем расстояния приходим к понятию метрического пространства.
Сосредоточив внимание на операциях в множестве приходим к понятию линейного пространства.
Если каждое расстояние никак ни связанно с операциями над элементами, то представляется весьма затруднительным построить содержательную теорию части которой соединяли бы вместе алгебраические и метрические понятия.
Поэтому мы будем на метрику, введенную в линейном пространстве накладывать дополнительные условия.
Вещественное или комплексное линейное пространство Х называется нормированным пространством, если для любого хХ существует вещественное число х называемое нормой вектора х такое, что выполняются следующие аксиомы (аксиомы нормы):
А) х ≥ 0 причем х = 0 х = θ (положительность нормы);
В) λх = λ х (абсолютная однородность нормы);
С) х + у ≤ х + у (неравенство треугольника).
Примеры
норм. Если вектор х в некотором базисе
имеет координаты х
= (х1,
х2,
… , хn),
то: )
хl
=
;)
х2
=
;)
хp
=
;)
х
=
.
Норма)
называется евклидовой нормой.