
- •Московский государственный университет
- •Федеральное агентство по образованию
- •Системы линейных уравнений.
- •Метод Крамера решения системы n линейных уравнений с n неизвестными в случае, когда матрица системы невырождена.
- •Метод последовательного исключения неизвестных (метод Гаусса) решения
- •Количество решений системы линейных уравнений.
- •Система однородных
- •Линейная зависимость и независимость.
- •Ранг множества столбцов (строк). Ранг матрицы.
- •Федеральное агентство по образованию
- •Одноместный минус (переход к противоположному вектору)
- •Линейные операции над векторами
- •Координаты векторов
- •Скалярное произведение векторов
- •Координаты векторного произведения векторов, заданных своими координатами
- •Смешанное произведение трех пространственных (трехмерных) векторов
- •Формула для вычисления смешанного произведения векторов, заданных своими координатами
- •Площадь параллелограмма, построенного на векторах, заданных своими координатами на плоскости
- •Аналог смешанного произведения для векторов плоскости
- •Московский государственный университет
- •Уравнение окружности
- •Уравнение прямой, проходящей через данную точку, перпендикулярно данному вектору
- •Уравнение прямой, проходящей через данную точку, параллельно данному вектору
- •Общее уравнение прямой
- •Уравнение сферы
- •Уравнение плоскости, проходящей через данную точку, перпендикулярно данному вектору
- •Уравнения прямой, проходящей через данную точку, параллельно данному вектору
- •Общее уравнение линии второго порядка и его исследование
- •Тема 4. Понятие векторного пространства. Линейные операции над векторами Пространство Rn . Нормы в Rn . Скалярное произведение в Rn . Ортогональный и ортонормированный базисы.
- •Тема 5. Линейные операторы и их матрицы в данном базисе. Собственные векторы и собственные значения. Самосопряженные операторы. Понятие о квадратичных формах в Rn .
Федеральное агентство по образованию
ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
Московский государственный университет
приборостроения и информатики
кафедра высшей математики
Выборнов А.Н.
ПОСОБИЕ ПО МАТЕМАТИКЕ
векторы,
скалярное, векторное, смешанное произведение
Москва 2009
Векторы
Рассмотрим
некоторую плоскость. Закрепленный
вектор на
этой плоскости – это направленный
отрезок, соединяющий две точки этой
плоскости и обозначаемый указанием
начальной и конечной точек отрезка,
например,
.
Нулевые
вектора
имеют совпадающие начальную и конечную
точку, например,
.
Нулевой вектор не имеет определенного
направления. Мы будем считать, чтонулевой
вектор направлен одновременно во все
стороны, то есть одновременно параллелен
и перпендикулярен любому вектору.
Длина
вектора
– это длина отрезка
(обозначается
).
Длина нулевого вектора, очевидно, равна
нулю.
На
множестве всех закрепленных векторов
введем отношение равенства: векторы
и
считаются равными, если
1) их длины равны,
2) они параллельны или лежат на одной прямой,
3) они направлены в одну сторону.
Замечание
Можно вместо трех условий для равенства векторов записать одно условие:
только если середина
отрезка
совпадает с серединой отрезка
(М. М. Постников).
Отношение равенства разбивает множество всех закрепленных векторов плоскости на непересекающиеся подмножества равных между собой векторов. Считается, что все закрепленные вектора, принадлежащие одному из этих подмножеств (то есть равные между собой), представляют один и тот же свободный вектор.
Замечание
С подобной ситуацией мы сталкиваемся при введении понятия рационального числа. Равные между собой (хотя и разные по записи) дроби представляют одно и то же (рациональное) число:
Таким образом, векторная величина (свободный вектор) характеризуется длиной и направлением. Данный свободный вектор мы можем представить закрепленным вектором, начинающимся в любой наперед заданной точке.
Свободные
векторы мы будем обозначать
строчными латинскими буквами с надстрочной
стрелкой, например,
.Длину
свободного вектора
будем обозначать
.
Все
закрепленные нулевые векторы равны
между собой. Нулевой
свободный вектор
будем обозначать цифрой ноль с надстрочной
стрелкой:
.
В дальнейшем мы будем говорить просто «вектор», не уточняя, закрепленный он или свободный (это, обычно, бывает видно из контекста).
Коллинеарность векторов.
Рассмотрим
два свободных вектора
и
.
Представим их закрепленными векторами:
и
.
Векторы
и
называютсяколлинеарными,
если
закрепленные векторы
и
будут параллельны или лежать на одной
прямой. Таким образом, если привести
коллинеарные векторы в общее начало,
они будут лежать на одной прямой.
Одноместный минус (переход к противоположному вектору)
Рассмотрим
вектор
.Противоположным
вектору
называется вектор
.
Очевидно, что, независимо от выбора
закрепленного вектора
,
представляющего свободный вектор
,
мы будем получать один и тот же свободный
вектор
.
Линейные операции над векторами
Сложение.
Рассмотрим
два вектора
и
.
Подберем векторы
и
.
Тогда, по определению, вектор
,
то есть нужно начало вектора
приставить к концу вектора
,
и вектор, соединяющий начало
и конец
,
будет равен
.
Нетрудно
доказать корректность нашего определения,
то есть, что результат не зависит от
выбора начальной точки
,
от которой мы начинаем свое построение.
Сложение
векторов коммутативно,
то есть для любых векторов
и
будут равны векторы
и
.
Проверяя это свойство, мы заодно получим
«правило параллелограмма» сложения
векторов применяемое в механике:
Сложение
векторов также обладает свойством
ассоциативности,
то есть для любых векторов
,
и
выполнено равенство:
,
так что скобки можно вообще не ставить:
Вычитание.
Вектор
- это такой вектор, для которого
.
Нетрудно
проверить, что
.
Умножение вектора на число.
При
умножении вектора
на число
мы получаем коллинеарный ему вектор
.
В случае
вектор
направлен в ту же сторону, что и вектор
,
а в случае
вектор
направлен
в противоположную сторону. В обоих
случаях длина вектора
должна быть
.
Нулевой вектор при умножении на любое число остается нулевым. При умножении любого вектора на число ноль он становится нулевым:
Итак,
во всех случаях выполнено равенство
.
Мы обозначаем умножение вектора на число точкой, так же как и умножение чисел (но это другая операция). Это удобно, и не вызывает путаницы.
Нетрудно
проверить, что
.
Линейные операции над векторами обладают следующими, легко проверяемыми свойствами:
Эти
свойства выполнены для любых чисел ,
идля
любых векторов
и
.