
- •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
§4. Поле
Пусть в множестве корректным образом определены две внутренние операции, т.е.
1) a, b c = a ⊕ b; 2) a, b d = a ⊗ b;
и эти операции удовлетворяют следующим свойствам:
а1) a⊕b = b⊕a – коммутативность; а2) a ⊗ b = b ⊗ a;
б1) (a⊕b)⊕с = a⊕(b⊕с) – ассоциативность; б2) (a ⊗ b)⊗ с = a ⊗ (b ⊗ с);
в1) а ⊕ = а – нейтральный; в2) е а ⊗ е = а;
г1) а b (a⊕b)= – противоположный;
г2) а (a ) b a⊗b = е, и, кроме того,
д) (a ⊕ b)⊗с = a ⊗ c ⊕ b ⊗ с – операция ⊗ дистрибутивна по операции ⊕.
Множество , с так введенными операциями, называется полем.
Отметим, что поле по операции 1) является абелевой группой (свойства а1, б1, в1, г1). Кроме того, поле по операции 2) после исключения из множества элемента нейтрального по операции 1), является абелевой группой (свойства а2,б2, в2, г2) и, кроме того, операции 1) и 2) связаны законом дистрибутивности операции 2) по операции 1). (Так называемый 1-й дистрибутивный закон). Отметим, что операция 1), вообще говоря, не дистрибутивна по операции 2).
Примеры
Q – поле рациональных чисел.
R – поле вещественных чисел.
C – поле комплексных чисел.
§5. Определение линейного пространства
Def. Множество V называется линейным (векторным) пространством над числовым полем , если на множестве V корректным образом заданы две операции: одна - внутренняя, в дальнейшем именуемая сложением и обозначаемая ⊕, другая – внешняя над полем , в дальнейшем именуемая умножением на скаляр и обозначенная ⊙, удовлетворяющие аксиомам:
I. x, yV zV | z = x ⊕ y:
1) x ⊕ y = y ⊕ x; 2) (x ⊕ y) ⊕ z = x ⊕ (y ⊕ z);
3) V x ⊕ = ⊕ x = x; 4) xV yV x ⊕ y = .
Эти аксиомы определяют абелеву группу по сложению.
II. xV zV | z = ⊙ x:
1) 1 1 ⊙ x = x; 2) xV , ⊙ ( ⊙ x) = ( ⊙ ) ⊙ x.
III. Эти операции связаны соотношениями:
1) , xV ( + ) ⊙ x = ⊙ x ⊕ ⊙ x;
2) x, yV ⊙ (x ⊙ y) = ⊙ x ⊕ ⊙ y.
Линейное пространство, заданное над полем вещественных чисел, называется вещественным линейным пространством, а над полем комплексных чисел называется комплексным линейным пространством.
Элементы линейного (векторного) пространства называются векторами.
§6. Следствия из аксиом линейного пространства
1. Нулевой (нейтральный) элемент пространства единственен.
◀ Пусть имеется два нулевых элемента 1 и 2. Тогда
1. x ⊕ 1 = x (Положим в этом равенстве x = 2) . Получим 2 ⊕ 1 = 2 .
2. x ⊕ 2 = x (Аналогично положим x = 1) . Получим 1 ⊕ 2 = 1 . У равенств полученных в первой и во второй строках левые части равны, следовательно, правые части также равны 2 = 1. ▶
2. Противоположный вектор к вектору x единственен.
◀ Пусть y и z - элементы противоположные x. Тогда
y = y ⊕ =y ⊕ ( x ⊕ z) = (y ⊕ x) ⊕ z = ⊕ z = z; y = z. ▶
3. 0⊙x = .
◀ 0⊙x ⊕ y = 0⊙x ⊕ y ⊕ = 0⊙x ⊕ y ⊕ x ⊕(– x) = (0 + 1)⊙x ⊕(– x) ⊕ y =
= x ⊕ (– x) ⊕ y = ⊕ y = y, т.е. 0⊙x ⊕ y = y 0⊙x = . ▶
4. x (–1)⊙ x – его противоположный элемент.
◀ x ⊕ (–1)⊙x = 1⊙x ⊕ (–1)⊙x = (1 – 1)⊙x = 0⊙x = . ▶
5. ⊙ = .
◀ ⊙ = ⊙( ⊕ ) = ⊙ ⊕ ⊙. Прибавим к левой и правой части элемент противоположный ⊙, т.е. (– ⊙). Получим в левой части ⊙ ⊕(– ⊙) = , а в правой части ⊙ ⊕ ⊙ ⊕(– ⊙) = ⊙ ⊕ = ⊙. Следовательно ⊙ = . ▶
6. Если ⊙ х = , то = 0 или x = .
◀ Если = 0, то равенство выполнено (см. 3). Если 0, то
x
= 1⊙x=
⊙x
=
⊙(⊙x)
=
⊙
= ,
т.е.
x = .
▶
Замечание: В дальнейшем, если это не будет приводить к недоразумениям, будем пользоваться знаком + вместо ⊕, а знак ⊙ будем опускать.