
- •Вопрос 1
- •Вопрос 2
- •Вопрос 3
- •Вопрос 4 Элементарные преобразования строк (столбцов) матрицы
- •Вопрос 5 Нахождение обратной матрицы методом элементарных преобразований
- •Вопрос 6 Теория систем линейных алгебраических уравнений(слау)
- •Вопрос 7
- •Вопрос 8
- •Вопрос 9 Однородные слау (ослау)
- •Вопрос 10
- •Построение нормальной системы решений (нср)
- •Вопрос 11
- •Вопрос 12 Общее решение неоднородных слау(нслау)
- •Вопрос 13 Определение линейного пространства (лп). Примеры.
- •I. Сложение
- •II. Умножение
- •III. Аксиомы дистрибутивности
- •Вопрос 14 лз и лнз системы векторов
- •Вопрос 15 Базис и размерность лп.
- •Вопрос 16 Линейные подпространства. Линейные оболочки. Размерность линейной оболочки.
- •Вопрос 17 Координаты вектора в базисе.
- •Вопрос 18
- •Вопрос 19 Сумма и пересечение линейных подпространств.
- •Вопрос 20 Матрица перехода от одного базиса к другому.
- •Вопрос 21 Линейные формы (линейные функционалы). Их свойства. Сопряженное пространство. Биортогональный базис.
- •Вопрос 22
- •Вопрос 24
- •Вопрос 25
- •Вопрос 26
- •Вопрос 27
- •Вопрос 28
- •Вопрос 29
- •Вопрос 30
- •Вопрос 31
- •Вопрос 32 Билинейные формы
- •Общий вид бф
- •Преобразование матрицы бф при смене базиса
- •Вопрос 33 Квадратичные формы
- •Общий вид кф
- •Вопрос 34
- •Вопрос 35 Закон инерции кф
- •Вопрос 36 Классификация квадратичных форм в вещественном лп
- •Вопрос 37 Полуторалинейные формы в комплексном лп
- •Общий вид пф
- •Вопрос 38
- •Неравенство Коши-Буняковского
- •Вопрос 39 Общий вид сп в веп и кеп
- •Вопрос 40 Ортонормированный базис в веп и кеп
- •Вопрос 41
- •Вопрос 42 Ортогональные дополнения линейных подпространств в
- •Вопрос 43
- •Вопрос 44 Линейные, полуторалинейные и билинейные формы
- •Вопрос 45
- •Сопряженный оператор и его свойства
- •Свойства сопряженного оператора
- •Вопрос 46 Нормальные операторы (но) и их свойства.
- •Вопрос 47 Самосопряженные операторы
- •Вопрос 48
- •Вопрос 49 Спектральная теорема для нормальных операторов и нормальных матриц
- •Спектральная теорема для самосопряженных операторов и эрмитовых (симм.) матриц
- •Спектральная теорема для унитарных операторов и унитарных (ортог.) матриц
- •Вопрос 50 Приведение эрмитовой квадратичной формы к главным осям унитарным преобразованием
Вопрос 26
Показали,
что каждому
можно ед. образом поставить в соответствие
кв. матрицу размером
.
Покажем обратное:
Теор.
Пусть
произвольная
квадратная матрица (
.
Тогда
Док-во:
Пусть
заданный
базис. Рассмотрим систему
Таким образом задание ЛО
Тогда
Докажем единственность А. Пусть В
постороен иным образом и
.
Тогда
Покажем,
что между ЛО из L(V,V)
и квадр. матрицами n-го
порядка
сущ.
взаимно однозначное соотв.Покажем, что
(т.е. имеет место изоморфия).
Теор.
Док-во:
Вычислим
Вычислим
Т.е. верна теорема о том, что .
Сл.
dim
Док-во: по св-вам изоморфизма
Теор. (О матрице композиции)
Док-во:
Напомним что
матрицы
совпадают, то эти матрицы равны.
Л.
Пусть
Док-во:
Рассм.
в кач-ве
последовательно столбцы
(n
штук). Подставим их последовательно в
(*):
,
т.е. столбцы совпадают
В частности это можно использовать при доказательстве, что
#
.
Тогда
С
другой стороны,
#
Вопрос 27
Пусть
V
– ЛП над k
Опр.
В называется обратным к А оператором,
если
Опр. Если А имеет обратный, то А обратим
Теор.
Если
и определяется единственным образом
Док-во:
Пусть
таким образом
Докажем единственность. Пусть
обратные к А. Тогда
Теор. (О матрице обратного оператора)
Если
А – обратим, то в любом базисе Е
Док-во:
Аналогично получаем, что
по определению обратной матрицы получаем
Сл.
Если А – обратим, то в любом базисе Е
Док-во:
оба
определителя ненулевые
Опр.
Пусть
А называют биективным, если
т.е биективный ЛО взаимно однозначно
отображает V
на все W
Теор.(критерий обратимости)
Следующие 3 утверждения эквивалентны для
А – обратим
невырожден в некотором базисе
биективно отображает V на себя
Док-во:
1
из предыдущего следствия. Более того
невырожденна в любом базисе. 2
Пусть
невырождена.
Тогда
квадратная
СЛАУ
имеет единственное решение (по правилу
Крамера)
биективен.
3
Пусть
биективен
, т.е.
тогда определим В следующим образом :
Тогда
Вопрос 28
Теор
(об
изм. матр. ЛО при смене базиса):
Пусть A∈L(V,V)
-базисы
в V,
тогда
.
#
Тогда
∈V
(x=
=[
)=>
A(x)
=
=
(
)
(
[
)
Сокращаем
в рав-ве [
=[
)
на базис и на столбец (в силу пр. х),
получаем
Опр.
Определителем ЛО А назовем
,
где Е – произвольный базис
Покажем,
что это определение корректно. Пусть
E`
другой базис, тогда
Таким образом, определитель ЛО А не
зависит от выбора базиса, т.е. является
инвариантом.
Рассмотрим
многочлен относительно
Опр.
называется характеристическим многочленом
ЛО А
Заметим,
что он также не зависит от выбора Е .
Соответственно и все его коэффициенты
тоже являются инвариантными. Можно
показать, что
,
где
сумма главных миноров к-того порядка
матрицы
(главный
минор расположен на строках и столбцах
с одинаковыми номерами). В частности
Сумма
диагоналей называется следом
матрицы
и обозначается
или
.
Из инвариантности характеристического многочлена следует также инвариантность его корней.