
- •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
Раздел 4. Теория определителей.
§1. Линейный функционал
Пусть Vn – n-мерное линейное пространство. Если для любого хVn существует число (х)К, где К некоторое числовое поле, то говорят, что на пространстве Vn задан функционал φ со значениями в поле К.
Функционал (х) называется линейным функционалом, если
а) х, уVn (х + у) = (х) + (у) (аддитивность);
б) хVn К (х) = (х) (однородность).
Пусть
базис
в Vn.
Тогда хVn:
х
=
(х)
=
=
.
Таким образом, чтобы задать линейный
функционал в линейном пространстве,
достаточно задать величиныui
= (ei),
т.е. каждому линейному функционалу можно
поставить в соответствие вектор u
= (u1,
u2,
… , un)
такой, что (х)
= (x,
u)
=
.
Действие функционала
на вектор х
можно трактовать и
как умножение
матриц (х)
= (u1,
u2,
… , un)(ξ1,
ξ2,
… , ξn)Т.
Запись
линейного функционала в некотором
базисе в виде (х)
=
называется линейной формой. Таким
образом, линейная форма это запись
линейного функционала в некотором
базисе.
§2. Пространство линейных функционалов на Vn
Рассмотрим множество возможных линейных функционалов на Vn. Два функционала f и будем называть равными, если хVn f(x) = (х).
Введем операции сложения функционалов и умножение функционалов на скаляр из вещественного поля K так:
) g = f + хVn g(x) = f(x) + (х);
) g = f хVn, K g(x) = f(x).
Нетрудно убедится, что множество линейных функционалов с так введенными операциями образуют линейное пространство. В качестве нейтрального функционала определим функционал, который хVn (х) = 0. Построенное таким образом пространство линейных функционалов заданных на Vn, называется пространством, сопряженным к Vn и обозначается Vn*.
1. dimVn = dimVn*. ◀ ▶
§3. Билинейный функционал
Пусть Vn – n-мерное линейное пространство. Если любой паре векторов х, уVn поставить в соответствие число (х, у)K (K – некоторое числовое поле) такое, что х, у, zVn, K выполнимы требования:
то говорят, что в Vn задан билинейный функционал (или билинейная форма).
Пусть
– базис вVn
и х,
уVn.
Тогда х
=
,у
=
и(х,
y)
=
==
=
,
гдеuij
= (ei,
ej).
Задание uij
полностью
определяют билинейный функционал.
Запись билинейного функционала в
некотором базисе в виде (х,
y)
=
=
называется билинейной формой.
§4. Симметричные и антисимметричные билинейные функционалы
Функционал (х, у) называется симметричным, если (х, y) = (y, х). (При этом (ei, ej) = (ej, ei) т.е. uij = uji).
Функционал (х, y) называется антисимметричным, если (х, y) = –(y, х) (При этом (ei, ej) = – (ej, ei) т.е. uij = –uji).
Если в заданной билинейной форме (х, y) положить х = у, то получим частный случай билинейной формы – квадратичную форму.
2. Любой билинейный функционал можно представить в виде суммы симметричного и антисимметричного функционалов.
◀ s(х, y) = ((х, у) + (y, х))/2, А(х, y) = ((х, у) – (y, х))/2. ▶
3. Каждому билинейному симметричному функционалу (билинейной форме) можно поставить в соответствие квадратичную форму и наоборот.
◀ *) (х, y) = (y, х) (х, х);
**) (х + y, х + у) = (х, х) + (х, y) + (y, х) + (у, у) = (х, х) + 2(y, х) + (у, у)
(х,
у)
=
[(х
+ y,
х
+ у)
– (х,
х)
– (у,
у)].
▶
4. Если билинейный функционал антисимметричен, то соответствующая ему квадратичная форма равна нулю.
◀ (х, y) = –(y, х). Полагая в данном равенстве y=x получим (х, х) = –(х, х) = 0. ▶