- •Элементы линейной алгебры с приложением
- •Введение
- •1. Определители
- •Определителем матрицы Вназывается число
- •2. Системы линейных уравнений
- •Рассмотрим снова систему (2). Определитель
- •3. Векторы и ленейные операции над ними
- •4. Векторы в декартовой прямоугольной системе координат. Скаряное произведение
- •Доказательство.Используя свойства 3, 4, получим
- •5. Векторное и смешанное произведения
- •Легко проверить исходя из определения векторного произведения, что
- •6. Уравнение плоскости и прямой
- •Решение. Уравнение плоскости, проходящей через точку м1имеет вид
- •7. Матрицы
- •Пусть дана квадратная матрица
- •Покажем, что
- •8. Ранг матрицы. Исследование системы линейных уравнений
- •Рассмотрим матрицу
- •Матрицы
- •Пример 2. Решить систему
- •По формулам Крамера
- •9. Линейные преобразования. Собственные векторы
- •Матрица
- •Так как 0, то1,2,3– ненулевое решение однородной системы
- •В силу следствия из раздела 8
- •В двумерном случае система (3) имеет вид
- •Замечание.Если матрица Аφлинейного преобразованияв базе диагональная:
- •10. Симметрические и ортогональные матрицы Квадратная матрица вида
- •Оказывается, что векторы 1и2перпендикулярны. В самом деле, применяя лемму, получаем
- •Матрица
- •Матрица преобразования в базе1,2диагональная
- •11. Квадратичные формы. Кривые второго парядка
- •12. Положительные матрицы
- •13. Балансовая модель
- •14. Продуктивные матрицы
- •15. Норма матрицы
- •16. Итерационный метод
- •17. Возмущение решений
- •18. Демографический рост
- •19. Регрессионные модели
- •20. Постановка транспортной задачи
- •20.1 Математическая формулировка транспортной задачи.
- •20.2 Базисное распределение в транспортной задаче
- •Вариант 5
- •Вариант 6
- •Вариант 7
- •Вариант 8
- •Вариант 11
- •21. Техника решения транспортной задачи вручную (метод потенциалов)
- •Вариант 13
- •22. Формализация производственных задач линейного программирования
- •23. Геометрическая интерпретация задач линейного программирования
- •24. Симплексный метод решения задач линейного программирования
- •24.1 Общая формулировка задачи линейного программирования
- •24.2 Заполнение симплексной таблицы по строкам
- •Симплексная таблица
- •24.3 Заполнение симплексной таблицы по столцам
- •24.4 Двойственные задачи, оценки, проблемы.
- •Ответы к вариантам:
- •25. Метод последовательных приближений (метод итерации)
- •26. Условия сходимости итерационного процесса
- •27. Оценка погрешности приближенного процесса метода итерации
- •28. Метод зейделя. Условия сходимости процесса зейделя
- •29. Оценка погрешности процесса зейделя
- •30. Привеление системы линейных уравнений к виду, удобному для итерации
- •31. Исправление элементов приближенной обратной матрицы
- •Задания для самостоятельной работы.
- •Вариант 1
- •Вариант 9
- •Экзаменационные вопросы
3. Векторы и ленейные операции над ними
Если у произвольного отрезка в пространстве точки, которые ограничивают этот отрезок, рассматривать в определенном порядке, то такой отрезок называется направленным. Первая из двух этих точек называется началом направленного отрезка, вторая – его концом. Направленный отрезок называется также вектором.
Вектор
с началом А и концом В обозначается
.
В
екторы
часто обозначаются и одной буквой
(иногда с черточкой сверху) :
На рис. 1 вектор изображается отрезком
, имеющим у конца стрелку.
Д
Рис.1
.
Рассматривают
также вектор, у которого конец совпадает
с началом. Такой вектор – точку называют
нулевым
и обозначают
(точка А при этом любая). Направление
нулевого вектора не определено, а длина
его считается равной нулю.
Вектора, расположенные на одной прямой или параллельных прямых, называются коллинеарными. Два вектора называются равными, если они коллинеарны, одинаково направлены и имеют равные длины. Поэтому вектор можно переносить параллельно самому себе, помещая его начало в любую точку пространства.

Пример
1. Пусть дан
квадрат ABCD
(Рис.2). Тогда
.Произведением
вектора
на действительное число
называется
вектор
,
удовлетворяющий следующим условиям:
1)
;
2
Рис.2
коллинеарен
;
3)
если
,
то вектор
направлен в одну сторону с
,
если же
,
то в противоположную.
Вектор
называетсяпротивоположным
вектору
.
Пример
2. Дан вектор
.
Построим вектор
(рис.4).
З Рис.3
тогда и только тогда, когда
или
.
Если
,
то
- вектор единичной длины. Переход от
вектора
к вектору
называетсянормированием.
Пусть
- два произвольных вектора. Возьмем
любую точку О и построим вектор
.
Затем от точки А отложим вектор
.
Тогда
называетсясуммой
векторов
и
.
Р Рис.4
и
называется вектор![]()
.
Векторы
и
являются диагоналями параллелограмма,
построенного на векторах
и
(рис.3). Легко убедится, что
,
для любых векторов
,
и чисел
.
Пусть
- векторы,
- действительно числа. Вектор
называетсялинейной
комбинацией
векторов
.
Векторы
называютсялинейно
независимыми,
если равенство
(1)
выполняется
только при
.
В противном случае, эти векторы называютсялинейно
зависимыми.
Лемма.
Векторы
линейно
зависимы тогда и только тогда, когда
хотя бы один из них является линейной
комбинацией остальных.
Доказательство.
Действительно, пусть
- линейно зависимы, т.е. равенство (1),
если
,
такое:
![]()
Э
Рис.5
есть линейная комбинация векторов
.
Обратно,
пусть, например,
.
Тогда![]()
Равенство
(1) выполняется при
,
а значит, векторы
- линейно зависимы. Лемма доказана.
Теорема
1. Пусть на
плоскости заданы два неколлинеарных
вектора
.
Тогда
и
– линейно
независимые векторы и любой вектор этой
плоскости однозначно представим в виде
их линейной комбинации.
Д
оказательство.
Предположим, что
и
– линейно зависимые векторы. Тогда в
силу леммы
или
.
В любом случае получается, что векторы
и
коллинеарны, что противоречит условию.
Р
Рис.5
и
произвольный вектор
.
Считаем, что все три вектора имеют общее
начало О (рис.5). Через конец М вектора
проведем прямые, параллельные векторам
и
,
до их пересечения в точках А и В с прямыми,
на которых расположены векторы
и
.
Заметим, что
,
где
,
если векторы
и
направлены в одну сторону
(как на рис.5). Если же
и
направлены противоположно,
то
аналогично
.
Так как
,
то
(2)
Осталось
доказать, что разложение
(2) вектора
по векторам
и
единственное. Действительно, пусть
(3)
Почленно вычитая из равенства (2) равенство (3), получим
![]()
Отсюда
в силу линейной независимости векторов
и
получаем, что
, т.е.
.
Теорема полностью доказана.
Теорема 2. Три некомпланарных вектора линейно независимы. Любой вектор единственным образом разложим в их линейную комбинацию.
Доказательство можно провести по той же схеме.
Определение. Базисом на плоскости называют два любых неколлинеарных вектора этой плоскости, взятых в определенном порядке. Под базисом в пространстве понимают любую тройку некомпланарных векторов, взятых в определенном порядке.
Пусть
,
– некоторый базис плоскости. По теореме
1 любой вектор
этой плоскости можно однозначно записать
в виде
.
Числа
называютсякоординатами
вектора
в базе
,
.
Часто вектор
отождествляют с его координатной строкой
и пишут
.
Например,
.
Теорема 3. При сложении векторов их координаты (в фиксированном базисе) складываются, а при умножении вектора на число все его координаты умножаются на это число.
Доказательство.
Действительно, если
,
- произвольные число, то
![]()
![]()
Аналогично
по теореме 2 любой вектор
однозначно разлагается по базису
пространства:
,
числа
- координаты вектора
в базе
и
,теорема 3
справедлива.
Пример
3. В некотором
базисе пространства заданы векторы
.
Найти вектор
.
Решение.
![]()
Дадим
теперь понятие n–мерного
векторного пространства.
Вектор на плоскости
называетсядвумерным
(это строчка чисел длины 2), а вектор
-трехмерным
(строчка
длины 3). Поэтому естественно назвать
n–мерным
вектором
строчку чисел длины
.
Числа
называютсякоординатами
вектора
.
Двап–мерных
вектора считаются равными,
если равны их соответствующие координаты.
По определению (по аналогии с теоремой
3), если
,
,
- произвольное действительное число,
то
![]()
![]()
Далее,
вектор
называетсянулевым,
а вектор
-противоположным
вектору
.
Определение. Множество всех п –мерных векторов с операцией сложения и умножения на число называется п–мерным векторным (линейным) пространством и обозначается Rn.
Определение линейной зависимости и независимости векторов, линейной комбинации векторов переносится без изменения и на пространство Rn.
Легко
проверить, что векторы
образуют базис пространстваRn
, т.е. являются
линейно независимыми, и любой вектор
из Rn
есть линейная комбинация векторов
.
