
- •Свойства
- •[Править]Неравенство Коши — Буняковского
- •Нормальное уравнение плоскости.
- •Общее уравнение прямой - основные сведения.
- •Переход от общего уравнения прямой
- •13,14,15,16 В отдельном файле
- •17. Цилиндрические поверхности с образующей, параллельной одной из координатных осей.
- •18. Матрицы. Линейные операции над матрицами, их свойства.
- •19. Нелинейные операции над матрицами (умножение, транспонирование), их свойства. Умножение матриц
- •Транспонирование и эрмитово сопряжение
- •20. Обратная матрица. Теорема существования, единственность, свойства.
- •21. Матричные уравнения. Теорема существования и единственности решения.
- •22. Решение системы линейных уравнений матричным методом. Правило Крамера.
- •23. Ранг матрицы. Свойства ранга.
- •24. Линейная зависимость столбцов матрицы. Свойства Линейная зависимость и независимость строк (столбцов) матрицы
- •Свойства линейно зависимых и линейно независимых столбцов матриц
- •25. Базисный минор. Теорема о базисном миноре. Теорема о ранге.
- •26. Системы линейных уравнений. Теорема Кронекера - Капелли о совместимости систем.
- •27. Однородные системы линейных уравнений. Свойства их решений. Общее решение ослу.
- •28. Фундаментальная система решений ослу
- •29. Неоднородные системы линейных уравнений. Свойства их решений. Построение общего решения нслу.
- •30. Линейные пространства. Определение. Примеры, следствия из аксиом.
- •31. Линейная зависимость векторов линейного пространства. Свойства
- •32. Базис линейного пространства. Размерность
- •33. Единственность разложения векторов по базису. Координаты. Действия над векторами в координатной форме.
- •34. Изменение координат вектора при переходе к новому базису. Матрица перехода.
- •35. Евклидово пространство. Определение, примеры. Модуль вектора. Угол между векторами. Неравенство Коши-Буняковского.
- •36. Линейный оператор. Матрица линейного оператора. Изменение матрицы линейного оператора при переходе к новому базису.
- •37. Образ и ядро линейного оператора. Ранг линейного оператора.
- •38.В отдельном файле.
- •39. Собственные векторы и собственные значения линейного оператора. Их свойства
- •40. Последовательность. Предел последовательности. Ограниченные, неограниченные, бесконечно малые и бесконечно большие последовательности. Определение
- •[Править]Примеры
- •[Править]Операции над последовательностями
- •[Править]Подпоследовательности
- •[Править]Примеры
- •[Править]Свойства
- •[Править]Предельная точка последовательности
- •[Править]Предел последовательности
- •[Править]Некоторые виды последовательностей
- •[Править]Ограниченные и неограниченные последовательности
- •[Править]Критерий ограниченности числовой последовательности
- •[Править]Свойства ограниченных последовательностей
- •[Править]Бесконечно большие и бесконечно малые последовательности
- •[Править]Свойства бесконечно малых последовательностей
- •[Править]Сходящиеся и расходящиеся последовательности
- •[Править]Свойства сходящихся последовательностей
- •41. Понятие функции. Способы задания функции.
- •42. Предел функции в точке, в бесконечности. Геометрическая интерпретация. Определения и примеры.
- •43. Теоремы о пределах:
- •44. Непрерывные функции и их свойства:
- •Свойства Локальные
- •Глобальные
- •Теорема о сохранении знака для непрерывной функции
- •Доказательство
- •45. Первый замечательный предел. Следствия. Теорема о пределе суммы, произведения и частного.
- •46. Ограниченные функции и их свойства. Необходимое условие существования предела функции в точке.
- •47. Бесконечно малые функции, их свойства. Леммы
- •Леммы о бесконечно малых
- •48. Критерий существования предела функции в точке.
- •49. Бесконечно большие функции, связь с бесконечно малыми функциями.
- •50. Раскрытие неопределенностей. Второй замечательный предел.
- •51. Эквивалентные бесконечно малые функции. Таблица эквивалентных бесконечно малых функций.
- •52. Теорема о применении эквивалентных бесконечно малых к вычислению пределов.
- •3.2. Основные формулы эквивалентности бесконечно малых.
- •53. Односторонние пределы функции в точке. Односторонняя непрерывность функции в точке.
- •54. Точки разрыва функции и их классификация.
- •55. Свойства функций, непрерывных на отрезке.
- •56. Задачи, приводящие к понятию производной. Понятие производной. Геометрический и физический смысл производной.
- •1.1 Задачи, приводящие к понятию производной
- •, Если .
- •57. Дифференцируемость функции. Критерий дифференцируемости функции в точке.
- •57. Дифференцируемость функции. Критерий дифференцируемости функции в точке.
- •58. Производная сложной функции.
- •59. Дифференциал функции. Инвариантность формы записи первого дифференциала.
- •60. Обратная функция и ее производная.
- •60. Обратная функция и ее производная.
- •61. Правила дифференцирования.
- •63. Логарифмическое дифференцирование. Производная степенно-показательной функции.
- •5.4. Производная степенно-показательной функции
- •64. См. Отдельный файл.
- •65. Теоремы о среднем – Ферма, Ролля.
- •66. Теоремы о среднем – Лагранжа, Коши.
- •67. Дифференциалы высших порядков. Неинвариантность формы записи.
- •68. Правило Лопиталя. Раскрытие неопределенностей с использованием правила Лопиталя.
- •69. Формула Тейлора. Разложение функции по формуле Тейлора.
- •70. Монотонность функции. Условия монотонности.
- •71. Экстремумы функции. Необходимое условие существования экстремума.
- •72. Достаточные условия экстремума.
- •73. Выпуклость и вогнутость графика функции. Точки перегиба.
- •74. Асимптоты графика.
- •[Править]Виды асимптот графиков [править]Вертикальная
- •[Править]Горизонтальная
- •[Править]Наклонная
- •[Править]Нахождение асимптот
- •76. Метод замены переменных в неопределенном интеграле.
- •77. Интегрирование по частям в неопределенном интеграле. Классы функций, интегрируемых по частям.
- •78. Рациональные дроби. Разложение рациональных дробей на сумму простейших.
- •79. Интегрирование простейших рациональных дробей.
- •80. Интегрирование тригонометрических функций.
- •81. Интегрирование иррациональностей вида…
- •82. Интегрирование иррациональностей вида…
- •83. Понятие определенного интеграла, его геометрический смысл и свойства. Теорема о среднем.
- •84. Интеграл с переменным верхним пределом. Формула Ньютона-Лейбница.
- •85. Полярная система координат. Уравнения кривых в полярной системе координат.
- •Уравнение кривых в полярных координатах
- •Окружность
- •Полярная роза
- •Спираль Архимеда
- •Конические сечения
- •86. Вычисление определенного интеграла. Применение его к вычислению площадей плоских фигур, длины дуги кривой.
- •87. Вычисление объемов тел, объемов тел вращения.
- •88. Приложение определенного интеграла к задачам физики.
- •89. Несобственные интегралы I рода.
- •89. Несобственные интегралы I рода.
- •Несобственные интегралы I рода
- •Геометрический смысл несобственного интеграла I рода
- •Примеры
- •90. Несобственные интегралы II рода.
- •Геометрический смысл несобственных интегралов II рода
33. Единственность разложения векторов по базису. Координаты. Действия над векторами в координатной форме.
Пусть
произвольные векторы являются
базисом n-мерного
векторного пространства. Если к ним
добавить некоторый n-мерный
вектор x,
то полученная система векторов будет
линейно зависимой. Из свойств
линейной зависимости мы
знаем, что хотя бы один вектор линейно
зависимой системы линейно выражается
через остальные. Иными словами, хотя бы
один из векторов линейно зависимой
системы раскладывается по остальным
векторам.
Так мы подошли к очень важной теореме.
Теорема.
Любой вектор n-мерного векторного пространства единственным образом раскладывается по базису.
Доказательство.
Пусть -
базис n-мерного
векторного пространства. Добавим к этим
векторам n-мерный
вектор x.
Тогда полученная система векторов будет
линейно зависимой и вектор x может
быть линейно выражен через векторы
:
,
где
-
некоторые числа. Так мы получили
разложение вектора x по
базису. Осталось доказать, что это
разложение единственно.
Предположим,
что существует еще одно разложение ,
где
-
некоторые числа. Отнимем от левой и
правой частей последнего равенства
соответственно левую и правую части
равенства
:
Так
как система базисных векторов линейно
независима, то поопределению
линейной независимости системы
векторов полученное
равенство возможно только тогда, когда
все коэффициенты
равны
нулю. Поэтому,
,
что доказывает единственность разложения
вектора по базису.
Определение.
Коэффициенты называются координатами
вектора x в
базисе
.
После
знакомства с теоремой о разложении
вектора по базису, мы начинаем понимать
суть выражения «нам задан n-мерный
вектор ».
Это выражение означает, что мы рассматриваем
вектор x n-мерного
векторного пространства, координаты
которого
заданы в некотором базисе. При этом мы
понимаем, что этот же вектор x в
другом базисе n-мерного векторного
пространства будет иметь координаты,
отличные от
.
Рассмотрим следующую задачу.
Пусть
в некотором базисе n-мерного
векторного пространства нам задана
система из nлинейно
независимых векторов
и
вектор
.
Тогда векторы
также
являются базисом этого векторного
пространства.
Пусть
нам требуется найти координаты вектора x в
базисе .
Обозначим эти координаты как
.
Вектор x в
базисе имеет
представление
.
Запишем это равенство в координатной
форме:
Это
равенство равносильно системе
из n линейных
алгебраических уравнений с nнеизвестными
переменными
:
Основная
матрица этой системы имеет вид
Обозначим
ее буквой А.
Строки матрицы А представляют
собой векторы линейно независимой
системы векторов
,
поэтому ранг этой матрицы равен n,
следовательно, ее определитель отличен
от нуля. Этот факт указывает на то, что
система уравнений имеет единственное
решение, которое может быть найдено
любым методом, например, методом
Крамера или матричным
методом.
Так
будут найдены искомые координаты вектора x в
базисе
.
Разберем теорию на примерах.
Пример.
В
некотором базисе трехмерного векторного
пространства заданы векторы
Убедитесь,
что система векторов
также
является базисом этого пространства и
найдите координаты вектора x в
этом базисе.
Решение.
Чтобы
система векторов была
базисом трехмерного векторного
пространства нужно, чтобы она была
линейно независима. Выясним это, определив
ранг матрицы A,
строками которой являются векторы
.
Ранг найдем методом
Гаусса
следовательно, Rank(A) = 3,
что показывает линейную независимость
системы векторов
.
Итак,
векторы являются
базисом. Пусть в этом базисе вектор x имеет
координаты
.
Тогда, как мы показали выше, связь
координат этого вектора задается
системой уравнений
Подставив
в нее известные из условия значения,
получим
Решим
ее методом Крамера:
Таким
образом, вектор x в
базисе
имеет
координаты
.
Ответ:
.
Пример.
В
некотором базисе четырехмерного
векторного пространства задана линейно
независимая система векторов
Известно,
что
.
Найдите координаты вектора x в
базисе
.
Решение.
Так
как система векторов линейно
независима по условию, то она является
базисом четырехмерного пространства.
Тогда равенство
означает,
что вектор x в
базисе
имеет
координаты
.
Обозначим координаты вектора x в
базисе
как
.
Система
уравнений, задающая связь координат
вектора x в
базисах и
имеет
вид
Подставляем
в нее известные значения и находим
искомые координаты
:
Ответ:
.