
- •Министерство образования и науки рф
- •Оглавление
- •Предисловие
- •1. Матрицы
- •1.1. Действия с матрицами
- •1.2. Определители матриц второго и третьего порядка
- •1.3. Разложение определителя матрицы по элементам строки или столбца
- •1.4. Обратная матрица
- •2.N-мерные векторы
- •2.1. Линейные операции надn-мерными векторами
- •2.2. Скалярное произведение и длинаn-мерных векторов
- •2.3. Угол междуn-мерными векторами
- •2.4. Коллинеарные векторы
- •2.5. Разложение вектора по системе векторов
- •2.6. Векторная форма записи системы линейных уравнений
- •2.7. Задания
- •3. Линейно зависимые и линейно независимые системы векторов
- •3.1 Линейная зависимость и линейная независимость системы векторов
- •3.2. Свойства линейно зависимых и линейно независимых систем векторов
- •3.3. Задания
- •4. Базис и ортогонализация системы векторов
- •4.1. Базисы системы векторов
- •4.2. Ранг системы векторов
- •4.3. Ортогональные системы векторов
- •4.4. Ортогонализация системы векторов
- •4.5. Процесс ортогонализации Грамма-Шмидта
- •4.6. Задания
- •5. Ранг, транспонирование и след матрицы
- •5.1. Ранг матрицы
- •5.2. Транспонирование матрицы
- •5.3. Свойства транспонированных матриц
- •5.4. След матрицы
- •5.5. Различные классы квадратных матриц
- •5.6. Задания
- •6. Нахождение собственных векторов и собственных значений квадратной матрицы
- •6.1. Собственные векторы и собственные значения квадратной матрицы
- •6.2. Встроенные функции MathCad для вычисления собственных векторов и собственных значений матриц
- •6.3. Частичные проблемы собственных значений
- •6.4. Задания
- •7. Квадратичные формы
- •7.1. Свойства знака суммирования
- •7.2. Понятие квадратичной формы
- •7.3. Канонический базис квадратичной формы
- •7.4. Положительно и отрицательно определенные квадратичные формы
- •7.5. Задания
- •Контрольные вопросы и задания
- •Библиографический список
- •Для заметок
2.N-мерные векторы
2.1. Линейные операции надn-мерными векторами
В геометрии векторомв пространстве называется направленный отрезок. В фиксированной системе координат каждый вектораоднозначно определяется своими координатами:
, (1)
где
называются координатами вектораa.
Если
– какой-либо другой вектор, то
(2)
, (3)
где
– число.
Сложение векторов и умножение вектора на число называются линейными операциями над векторами.
Обобщим понятие
вектора следующим образом: назовем
последовательность n
чисел
n-мерным
вектором.
Число
называется первой координатой вектора
;
– второй координатой и т.д., а числоn
(количество
координат) называется размерностью
вектора а.
Если
,
,
то
,
.
Два n-мерных вектора:
,
,
считаются
равными только тогда, когда равны их
соответствующие координаты
,
,…,
.
Очевидно, что для любого вектора а:
,
где
.
Вектор
называетсянулевым.
Вектор (-1)называетсяпротивоположным
вектору
и обозначается
,
т.е.
.
Ясно, что
и
.
Так как операции над n-мерными векторами определяются через операции над их координатами, то свойства арифметических операций справедливы и для операций над векторами.
(сложение коммутативно).
(сложение ассоциативно).
;
(сложение дистрибутивно, где
– некоторые вещественные числа).
2.2. Скалярное произведение и длинаn-мерных векторов
Как известно из
геометрии, если векторы а
и
заданы
своими координатами
и
,
то их скалярное произведение
определяется по формуле:
.
По аналогии
скалярным
произведением
n-мерных
векторов
,
называется число
.
Некоторые свойства произведения чисел справедливы и для скалярного произведения векторов:
1.
.
2.
,
где
число.
3.
.
4.
причем
тогда
и только тогда, когда
(нулевой вектор).
Длиной
n-мерного
вектора
называется число
.
Длина вектора
обозначается
.
Из 4-го свойства
скалярного произведения векторов
вытекает, что каждый
-мерный
вектор
обладает длиной, причем нулевой вектор
,
является единственным вектором, длина
которого равна нулю.
Если а
и в
-мерные
векторы, то справедливы следующие
числовые соотношения:
1)
,
-число
2)
(неравенство Коши-Буняковского)
3)(неравенство треугольника)
Вектор называется
нормированным,
если его длина равна 1. Каждый вектор
можно нормировать, т.е. умножить на число
,
чтобы вектор
был
нормированным.
В самом деле:
,
.
2.3. Угол междуn-мерными векторами
Из неравенства Коши-Буняковского
следует
,
.
Углом между
-мерными
векторами
и
называется значение; которое получается
из решения уравнения:
(4)
и
принадлежит отрезку
.
Причем решение
единственно при любых
и
.
Следовательно, и угол между векторами
и
определен однозначно.
Перепишем соотношение (4) в виде
,
отсюда
следует, что скалярное произведение
векторов
и
равно
произведению длин этих векторов на
косинус угла между ними.
Геометрическая характеристика векторов – длина вектора и угол между векторами – позволяет сформулировать критерий равенства n-мерных векторов.
Теорема. Ненулевые
n-мерные
вектора а
и
равны тогда и только тогда,
когда угол
между ними равен нулю и длины этих
векторов равны.
2.4. Коллинеарные векторы
Два
ненулевыхn - мерных
вектора называются коллинеарными, если
угол между ними равен 0 или .
Если а,в
= 0, то
коллинеарные векторы считаются одинаково
направленными, если же
,то коллинеарные
векторы противоположно направлены.
Символическая
запись
означает, что векторыа
и
одинаково (противоположно) направлены.
Ненулевые векторы
а
и в
коллинеарны, тогда и только тогда, когда
можно подобрать такое
(число),
что
.