
- •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
§8. Пример вычисления определителя
Вычислить определитель 5го порядка:
–24(104 – 61) = –2443 = –1032.
§9. Теорема Лапласа
Пусть
задана квадратная матрица Ann.
Выберем в матрице A
k-строк
i1,
i2,
…, ik
и
k-столбцов
j1,
j2,
...
jk.
Определитель матрицы образованной
элементами, стоящими на пересечении
выбранных столбцов и строк называется
минором kго
порядка и
обозначается
.
Если из
матрицы А
вычеркнуть выбранные строки и столбцы
то определитель оставшейся матрицы
называется минором дополнительным к
минору
и
обозначается
.
Величина
называется
алгебраическим дополнением к минору
и
обозначается
.
18. Теорема Лапласа.
detA
=
.
Суммирование здесь производится по всем минорам kго порядка, стоящим в выбранных k-строках или в выбранных k–столбцах. ◀ ▶
Пример. Вычислить следующий определитель раскрывая его по минорам второго порядка, стоящим во второй и третьей строках определителя:
Существует шесть различных миноров второго порядка, стоящих в указанных строках:
M12=
; M13=
; M14=
; M23=
; M24=
; M34=
.
Дополнительные к ним миноры:
;
;
;
;
;
.
Найдем соответствующие алгебраические дополнения:
A12 = (-1)2+3+3+4 M34 = M34; A13 = (-1)2+3+2+4 M24 = -M24; A14 = (-1)2+3+2+3 M23 = M23; A23 = (-1)2+3+1+4 M14 = M14; A24 = (-1)2+3+1+3 M13 = -M13; A34 = (-1)2+3+1+2 M12 = M12.
Теперь, используя теорему Лапласа, можно записать:
= M12A12 + M13A13 + M14A14 + M23A23 + M24A24 + M34A34 = M12M34 - M13M24 + M14M23 + + M23M14 - M24M13 + M34M12 = 2 ( M12M34 - M13M24 + M14M23 ) = 2 (-1354+1245-911) = –522.
§10. Некоторые приемы вычисления определителей nГо порядка
1. Метод приведения к треугольному виду.
а)
Вычислить определитель:
.
Вычитая первую строку из всех остальных, получаем определитель, который имеет треугольный вид и, следовательно, равен произведению диагональных элементов:
.
В итоге Dn
= (–1)n–1.
б)
Вычислить определитель:.
Вычитаем первую строку из всех остальных, а затем, из столбцов определителя выносим: из первого а1 – х; из второго а2 – х; …..; из n го аn – х. Получим:
D
= (a1
– x)
(a2
– x)…
(an
–
x).
Запишем
первый элемент первого столбца в виде:
=
1 +
,
и все столбцы полученного определителя
прибавим к первому столбцу. Получим
определитель треугольного вида, который
равен произведению диагональных
элементов. Следовательно:
D
= (a1–
x)
(a2
– x)…(an
– x)x+
+
+
… +
.
2. Метод выделения линейных множителей.
а)
Вычислить определитель
.
1. Прибавляя к первому столбцу определителя остальные три, обнаружим, что в первом столбце есть общий множитель, который равен х + у + z. Следовательно, определитель делится на х + у + z.
2. Аналогично, прибавляя к первому столбцу второй и вычитая из него третий и четвертый столбцы, получаем, что определитель делится на х – у – z.
3. Если первый столбец сложить с третьим и вычесть второй и четвертый, то получим, что определитель делится на х – у + z.
4. Если к первому столбцу прибавить четвертый и вычесть второй и третий столбцы, то обнаружим, что определитель имеет множитель х – у + z. Итак:
=
.
Ясно, что определитель является многочленом 4й степени по x, по y и по z. Справа тоже многочлен той же степени. Поэтому V = const. В определитель x4 входит в слагаемом:
a12a21a34a43
= (–1)2хххх
= х4.
В правой части старший член по х: Vx4, т.е. V = 1. Получаем результат:
= (x
+ y
+ z)(x
– y
– z)(x
– y
+ z)(x
+ y
– z)
= x4
+ y4
+ z4
– 2x2y2
– 2x2z2
– 2у2z2.
б)
Вычислить определитель n-го
порядка:
.
Этот
определитель называется определителем
Вандермонда. Рассматривая его как
многочлен (n
–1)й степени
относительно xn
увидим, что
он обращается в 0 при xn
= x1,
xn
= x2,
… xn
= xn
– 1. Тогда
Dn
= an
– 1(xn
– x1)(xn
–
x2)
… (xn
– xn–1),
причем an–1
= = Dn–1.
Повторяя эту процедуру, получим: Dn
= (x2
– x1)(x3
– x2)(x3
– x1)(x4
– x3)(x4
– x2)(x4
– –x1)…
=
.