Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

razdel1UMK

.pdf
Скачиваний:
32
Добавлен:
17.03.2015
Размер:
1.31 Mб
Скачать

x1 = ϕ1 (x k+1 , x k+2 ,K, x n ), x 2 = ϕ2 (x k+1 , x k+2 ,K, x n ),K,

x k = ϕk (x k+1 , x k+2 ,K, x n ), где x k+1 , x k+2 ,K, x n любые числа,

называются общими решениями системы. Решения, полученные из общих решений при конкретных значениях свободных неизвестных

x k+1 , x k+2 ,K, x n , называются частными решениями.

Заключение. Матричный способ решения систем линейных уравнений, как и решение методом Крамера, применим только для особых систем линейных уравнений, в которых количество неизвестных совпадает с количеством уравнений. Метод Гаусса применим для решения произвольных систем линейных уравнений и, следовательно, является универсальным методом. Этот метод позволяет существенно упростить и сам процесс поиска решений, если все промежуточные преобразования осуществить над специальной матрицей B составленной из коэффициентов системы (1.27) и ее свободных членов.

 

a

11

a

12

...

a

1n

 

b

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

B =

a

21

a 22

...

a 2n

 

b2

.

 

 

 

...

... ...

 

...

 

 

...

 

 

 

 

 

a m2

...

a mn

 

 

 

 

 

a m1

 

bm

Матрица В называется расширенной матрицей системы. Она позволяет заменить элементарные преобразования системы уравнений на соответствующие элементарные преобразования над своими строками, что существенно сокращает процесс поиска решении.

ПРИМЕР 1.18 Решить систему уравнений методом Гаусса.

 

x1 + 2x 2 x 3 + x 4

= 2,

 

2x1 x 2 + 3x 3 x 4

= 3,

 

 

 

 

- 3x1 + 2x 2 4x3 + 6x 4 = 5,

 

x1 x 2 + x 3 + 2x 4 = 6.

 

Решение.

Построим расширенную матрицу системы

1

2

1

1

 

2

 

 

2

1

3

1

 

3

 

 

 

 

B =

3

2

4

6

 

5

 

 

 

 

 

1

1

1

2

 

6

 

 

 

 

Исключая с помощью первой строки неизвестное x1 из всех оставшихся строк матрицы B, получим

31

 

1

2

1

1

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5 5

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

B

 

0

1

= B ,

 

 

 

 

 

0

8

7

9

11

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

3

2

1

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

где символ

 

есть символ элементарного преобразования матрицы.

Исключая

 

с

помощью

второй

 

строки

 

неизвестное x 2 из всех

последующих строк матрицы B1 , получим

 

 

 

 

 

 

1

2

1

1

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

5 5

3 1

 

 

 

 

 

 

 

B

 

 

 

 

= B

2

.

 

1

 

0

0

1

21 5

47

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0 0 1

14 5

23 5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Исключая с помощью третьей строки неизвестное x3 из четвертой

строки, получим:

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2

1

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

5

5

3

1

 

 

 

 

 

 

B2

 

 

 

= B3 .

 

 

0

0

1

21 5 47 5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

0

0

7

 

14

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Матрица B3 имеет треугольную форму. Следовательно, заданная система

 

 

 

 

 

 

x1 + 2x 2 x3 + x 4 = 2,

 

 

 

 

 

 

5x 2 +5x3 3x 4 = −1,

эквивалентна системе

 

 

 

x3 + (21 5)x 4 = 47 5,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7x 4

=14.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Последовательно вычисляя x 4 из последнего уравнения, далее x3 из

третьего, x 2 из второго и

x1 из первого уравнения этой системы найдем, что

x 4 = 2,

x 3

=1, x 2

= 0 ,

x1

=1. Итак, заданная система имеет единственное

решение

x1

=1, x 2

= 0 , x 3

=1, x 4 = 2.

ПРИМЕР 1.19 Решить систему уравнений

x1 + 2x 2 x3 + x 4 =1,

 

2x1 x 2 + x3 3x 4 = −1,

 

 

2x1 + 4x 2 2x3 = 4,

 

 

x1 +3x 2 2x3 + 2x 4 = 4.

 

Решение.

Построим расширенную матрицу системы

32

 

 

1 2 1 1

 

1

1 2

1 1

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

1 1 3

 

 

 

 

 

0 3

1 1

 

1

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

B =

2

4 2 0

 

4

 

0 8

4 2

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

3 2 2

 

4

 

 

0 5

3 3

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2

1

1

 

 

 

1

 

 

1 2 1 1

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0 3

1 1

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0 3 1 1

 

1

 

 

 

 

 

0

0

4

14

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

3

 

3

0 0 4 14

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

14

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0 0 0

0

 

0

 

 

 

 

 

0 0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

3

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2

1

1

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

3

1

1

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

0

2

7

 

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таким образом, заданная система эквивалентна системе,

x1 + 2x 2 x3 + x 4 =1,

 

3x 2 x3 x 4 =1,

 

 

- 2x3 + 7x 4 = 5.

 

которая имеет ступенчатый вид, и, следовательно, имеет бесконечное

множество решений. Выразим переменные x1 , x 2 , x3 через

x 4 :

 

 

 

 

x3 =

 

7x 4 5

;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1 + x

3

+ x

4

 

 

 

7x

4

5

 

 

 

9x

4

3

 

 

3x

4

1

 

x 2 =

 

 

 

 

= 1 +

 

 

 

 

+ x 4 3 =

 

 

=

 

 

 

;

 

 

3

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

2

 

 

 

x1= 2x 2 x3 + x 4 1 = 3x 4 1

 

7x 4 5

+ x 4 1 =

x 4 +1

.

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

Итак, общим решением данной системы будет

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x1 =

x 4 +1

, x 2

=

3x 4 1

, x3 =

7x 4 5

,

x 4 любое число.

 

 

2

 

2

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

= 4, x3 = 8 . Тогда

Полагая, в частности,

x 4

= 3 найдем, что x1 = 2, x 2

x1 = 2, x 2

= 4, x3 = 8 , x 4

= 3 будет одним из частных решений системы.

33

1.6ЭЛЕМЕНТЫ ВЕКТОРНОЙ АЛГЕБРЫ

1.6.1Скалярные и векторные величины

ОПРЕДЕЛЕНИЕ 1.18 Величина, определяемая заданием своего численного значения, называется скалярной величиной.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ 1.19 Величина, определяемая заданием своего численного значения и направления, называется векторной величиной.

Примерами скалярных величин являются длина, площадь, объем, масса,

температура и

др. Скалярные величины обозначаются символами

a, b,K, A, BK и

изображаются точками соответствующей числовой оси.

Примерами векторных величин являются сила, скорость, ускорение и др. Векторные величины изображаются с помощью векторов - направленных отрезков, т.е. таких отрезков, у которых одна из ограничивающих их точек принята за начало вектора, а другая за его конец. Пусть точка A есть начало

вектора, а точка B его конец, тогда этот вектор обозначается символом AB и изображается с помощью стрелки (рис.1.1).

B

a

A

Рис. 1.1

ОПРЕДЕЛЕНИЕ 1.20 Вектор может быть обозначен также одним из

символов a, b, c,K. Расстояние между началом и концом вектора называется длиной вектора или его модулем. Модуль вектора обозначается символами

AB, a ,K

ОПРЕДЕЛЕНИЕ 1.21 Вектор, начало которого совпадает с его концом,

называется нулевым и обозначается 0. Нулевой вектор не имеет определенного направления и его 0 = 0 .

ОПРЕДЕЛЕНИЕ 1.22 Векторы, расположенные на одной прямой или параллельных прямых, называются коллинеарными.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ 1.23 Векторы, расположенные на одной плоскости или на параллельных плоскостях, называются компланарными.

34

ОПРЕДЕЛЕНИЕ 1.24 Два вектора a и b называются равными, если они коллинеарны, одинаково направлены и имеют одинаковую длину.

Равенство векторов записывается в виде a = b .

Из определения равенства векторов следует, что вектор можно перенести параллельно самому себе из одной точки пространства в любую другую его точку.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ 1.25 Вектор (a) называется противоположным вектором для вектора a , если он ему коллинеарен, имеет одинаковую с a

длину, но направлен в противоположную сторону. Векторы a и a

называются взаимно противоположными векторами.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ 1.26 Вектор, длина которого равна единице, называется единичным вектором и обозначается символом a0 .

1.6.2 Линейные операции над векторами

ОПРЕДЕЛЕНИЕ 1.27 Операции сложения и вычитания векторов и умножения вектора на число называются линейными операциями над

векторами.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Сложение векторов

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ОПРЕДЕЛЕНИЕ 1.28 Суммой векторов

 

и

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a

b

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

c = a

+ b

 

 

 

 

 

называется

третий

вектор

c

=

 

a

+

b

, начало которого

 

 

 

 

 

b

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

совпадает с началом вектора a , а конец – с концом

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

вектора

b

,

при

условии,

что

 

 

начало

вектора

b

 

 

 

 

 

 

 

a

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

приложено к концу вектора a

(рис. 1.2).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 1.2

 

 

N

a

 

 

 

 

Q

 

 

 

 

Сумма векторов может быть найдена

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

и по правилу параллелограмма (рис. 1.3). Из

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

определения суммы

векторов

 

 

следует, что

 

b

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

b

 

 

 

 

сложение

 

 

векторов

 

 

подчиняется

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

переместительному

закону

 

 

+

 

 

=

 

+

 

 

 

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a

b

b

a

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=

 

 

,

 

 

 

=

 

 

 

и

M

a

P

 

 

 

 

Действительно,

пусть

 

MP

a

MN

b

 

 

 

Рис.1.3

 

 

 

 

 

 

 

 

MNQP

есть

параллелограмм. Тогда

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=

 

,

 

 

 

 

 

 

=

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

и

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

NQ

a

 

 

 

 

 

PQ

b

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

MQ = MP + PQ = a + b ,

MQ = MN + + NQ = b + a . Отсюда, a + b = b + a .

35

Понятие суммы векторов, введенное для двух векторов, можно обобщить на сумму любого конечного числа слагаемых. Например, если заданы три

 

 

1,

 

 

 

 

3 , то суммой этих векторов называется вектор

 

1 +

 

2 +

 

3 ,

вектора

a

a

2

и

a

a

a

a

 

по правилу

 

1 +

 

2 +

 

3 = (

 

1 +

 

2 )+

 

3. Аналогично, если

определяемый

a

a

a

a

a

a

заданы векторы a1,a 2 ,K,a k , где k > 3, k N, то суммой этих векторов

называется вектор

a1 + a 2 +K+ a k = (a1 + a 2 +K+ a k1 )+ a k .

Покажем, что сложение векторов подчиняется сочетательному закону

(a + b)+ c = a + (b + c) (рис. 1.4).

Рис. 1.4

Пусть MN = a , NP = b , PQ = c . Тогда MP = a + b, NQ = b + c ,

MQ = MP + PQ = (a + b)+ c, MQ = MN + NQ = a + (b + c). Следовательно,

(a + b)+ c = a + (b + c).

Разность векторов

ОПРЕДЕЛЕНИЕ 1.29 Разностью векторов a и b называется такой вектор c = a b , что a = b +c .

Для построения вектора a b по данным векторам a и b можно воспользоваться одним из способов, сущность которых пояснена на рис. 1.5 и

рис. 1.6

36

Рис 1.5

Рис 1.6

Умножение вектора на число

ОПРЕДЕЛЕНИЕ 1.30 Пусть даны вектор a и число λ. Произведением

вектора

 

 

на число λ называется вектор λa , коллинеарный вектору

 

 

 

,

a

a

 

 

 

 

 

 

 

λ

 

 

=

 

λ

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

что и вектор

 

 

, если λ > 0 ,

имеющий длину

a

 

 

 

 

a

 

 

и то же направление,

a

и противоположное направление, если λ < 0. Если

λ = 0, то λ

 

=

 

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Следствие 1 . Из определения умножения вектора на число следует, что

 

 

 

 

= λ

 

 

 

 

 

 

 

и

 

 

коллинеарны. Очевидно, что если

 

 

 

 

 

 

если

b

a

, то векторы

 

 

 

b

a

a

 

 

и

 

 

 

 

 

 

= λ

 

. Таким образом, два вектора

 

 

 

 

 

 

 

 

b

коллинеарные векторы,

то

 

b

a

a

и

 

b

коллинеарны тогда и только тогда, когда имеет место равенство b = λa . Следствие 2. Противоположный вектор a можно рассматривать как

произведение вектора a на λ = −1, то есть a = (1)a

Следствие 3. Пусть дан вектор a . Рассмотрим вектор a0 , коллинеарный

a , направленный, как a , имеющий длину, равную единице. Тогда, согласно операции умножения вектора на число, следует, что

 

=

 

 

 

 

 

 

0

(1.33)

a

 

a

 

 

a

Умножение вектора на число подчиняется распределительным законам

λ(a + b)= λa + λb, (λ1 + λ2 )a = λ1 a + λ2 a и сочетательному закону

(λ1 λ2 )a = λ1 (λ2 a).

Покажем, например, справедливость первого из распределительных законов. Построим на векторах MN = a, MQ = b параллелограмм MNPQ , на

векторах MN= λa, MQ= λb параллелограмм MNPQ(рис. 1.7). Из подобия этих параллелограммов следует, что λ(a + b)= λa b.

37

Рис. 1.7

Аналогично можно убедиться и в справедливости оставшихся законов. ПРИМЕР 1.20 Точка O является центром тяжести треугольника ABC.

Доказать, что OA + OB + OC = 0 .

Решение. Известно, что центр тяжести треугольника находится в точке пересечения его медиан. Обозначим через P середину стороны AC и построим

вектор OP (рис. 1.8).

Рис. 1.8

Тогда, согласно операции умножения вектора на скаляр и свойства медианы, получим OP = 13 BP = −12 OB. Построим на векторах OA и OC

параллелограмм OADC (рис. 1.8).

Тогда, согласно операции сложения векторов, OD = OA + OC . Точка P является точкой пересечения диагоналей этого параллелограмма.

Следовательно, OP = 12 OD или

OP = 12 (OA + OC). Итак,

38

A1 B1

 

 

= −

 

1

 

(

 

 

)=

 

1

(

 

 

 

+

 

 

 

 

 

).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

OP

OB

OA

OC

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(

 

 

 

2

 

 

 

) +

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

+

 

 

 

 

 

=

 

 

 

 

 

+

 

 

+

 

 

 

=

 

.

Отсюда

OA

OC

OB

0

OA

OB

OC

0

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.6.3 Угол между векторами. Проекция вектора на ось

 

 

и

 

 

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Пусть заданы векторы

a

b

Выберем в пространстве произвольную

точку O и отложим от этой точки векторы

OA

=

a

и

OB

=

b

.

Углом

 

 

между

векторами

a

 

 

и

 

b называется наименьший угол

ϕ(0 ≤ ϕ ≤ π), на который нужно повернуть один из заданных векторов до его совпадения со вторым (рис. 1.9).

Рис. 1.9

Пусть в пространстве заданы вектор AB и ось l (рис. 1.10).

Рис. 1.10

Обозначим через A1 и B1 проекции на ось l точек A и B

соответственно. Построим вектор A1 B1 и назовем его компонентом вектора AB по оси l.

Проекцией вектора AB на ось l называется длина его компоненты по этой оси, если компонента направлена в ту же сторону, что и ось l;

39

противоположное число, если компонента и ось имеют разные направления; нуль, если компонента есть нулевой вектор. Проекция вектора на ось

обозначается в виде прl AB или прl a .

Выберем на оси l единичный вектор e имеющий то же направление, что

иось l. Углом между векторами AB и e называется угол между вектором AB

иосью l.

Теорема 1.7. Проекция вектора a на ось l равна модулю вектора a , умноженному на косинус угла ϕ между вектором и осью:

 

 

прl

 

=

 

 

 

cos ϕ.

 

a

a

(1.34)

 

 

 

 

=

 

и

 

 

 

 

Доказательство: Пусть

a

AB

A1B1

является компонентой вектора

 

 

на ось l (рис. 1.11).

 

AB

 

Рис. 1.11

Если угол ϕ между a и осью острый, то компонента A1B1 направлена в ту же сторону, что и ось l. Тогда пр l a =прl AB = A1B1 . Из треугольника ABC следует, что A1B1 = AC = AB cos ϕ = a cos ϕ. Тогда

пр l a = a cosϕ.

 

 

 

 

 

 

 

Если

 

 

же

π < ϕ ≤ π,

 

 

 

то

компонента

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

направлена

в

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A B

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

противоположную по

отношению

к оси

l

сторону.

Следовательно,

пр l

a

 

 

 

 

=прl

AB

 

= −

 

A1B1

 

. Из треугольника ABCследует, что

A1B1

 

=

 

=

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=

 

 

 

cos(π−ϕ)= −

 

 

 

 

 

cos ϕ. Тогда пр l

 

 

= −

 

 

 

 

 

 

=

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

AC

AB

AB

a

A1B1

 

 

 

 

 

=

 

 

 

cosϕ =

 

 

 

 

cosϕ.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

AB

 

 

a

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Если ϕ = π

, то компонента есть нулевой вектор. Тогда и пр l

 

= 0 .

 

 

 

 

 

 

 

 

a

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ϕ(0 ≤ ϕ ≤ π)

пр l

 

 

=

 

 

 

cos ϕ.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Итак,

для

любых

углов

a

 

a

 

Опираясь

на

ранее рассмотренные линейные операции над векторами, можно убедиться, что

40

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]