
- •1. Элементы линейной алгебры (14 часов)
- •1. Элементы линейной алгебры
- •1.1. Система линейных алгебраических уравнений
- •Определение 1
- •Определение 2
- •Определение 3
- •Определение 4
- •Определение 5
- •Определение 6
- •Определениe 7
- •Теорема 1
- •Доказательство
- •Определение 1
- •Определение 2
- •Теорема 2
- •Определение 3
- •Определение 4
- •Теорема 3
- •Пример
- •Решение
- •Теорема 4
- •1.3. Свойства определителей
- •Определение 1
- •Свойство 1
- •Свойство 2
- •Свойство 3
- •Свойство 4
- •Свойство 5
- •Свойство 7
- •Определение 2
- •Определение 3
- •Определение 4
- •Свойство 8
- •Определение 5
- •Определение 6
- •Пример 1
- •Решение
- •Свойство 9
- •Теорема разложения
- •Пример 2
- •Решение
- •1 способ
- •2 способ
- •Свойство 10
- •1.4. Матрицы. Действия с матрицами
- •Сложение матриц
- •Умножение на число
- •Умножение матриц
- •Пример
- •Решение
- •Определение
- •Теорема
- •1.5. Обратная матрица
- •Определение 1
- •Теорема 1
- •Доказательство
- •Определение 2
- •Определение 3
- •Определение 4
- •Теорема 2
- •Доказательство
- •Пример
- •Решение
- •Проверка
- •1.6. Матричные уравнения. Матричная запись СЛАУ. Формулы Крамера
- •Теорема 1
- •Доказательство
- •Теорема 2
- •Доказательство
- •Пример 1
- •Решение
- •Теорема 1.2.4
- •Доказательство
- •Теорема 3
- •Доказательство
- •Пример 2
- •Решение
- •1.7. Расширенная матрица СЛАУ. Элементарные преобразования
- •Определение 1
- •Определение 2
- •1.8. Метод Гаусса
- •1. Расширенная матрица СЛАУ приведена к виду:
- •Пример 1
- •Решение
- •2. Расширенная матрица СЛАУ приведена к виду:
- •Пример 2
- •Решение
- •3. Расширенная матрица СЛАУ приведена к виду:
- •Пример 3
- •Решение
- •1.9. Ранг матрицы. Теорема Кронекера – Капелли
- •Определение 1
- •Пример 1
- •Решение
- •Определение 2
- •Преобразования, не меняющие ранг матрицы:
- •Пример 2
- •Решение
- •Теорема Кронекера – Капелли
- •Пример 1
- •Решение
- •Пример 2
- •Решение
- •Пример 3
- •Решение
- •1.10. Однородные СЛАУ
- •Определение 1
- •Теорема 1 (теорема Кронекера-Капелли для однородной СЛАУ )
- •Пример 1
- •Решение
- •Определение 2
- •Пример 2
- •Решение
- •Теорема 2
- •Пример 3
- •Решение
- •1.11. Определение линейного пространства
- •Определение 1
- •Пример 1
- •Пример 2
- •Пример 3
- •Определение 2
- •1.12. Линейная зависимость и независимость векторов в
- •Определение 1
- •Определение 2
- •Определение 3
- •Пример 1
- •Решение
- •Пример 2
- •Решение
- •Теорема 1
- •Теорема 2
- •1.13. Размерность линейного пространства. Базис
- •Определение 1
- •Теорема 1
- •Доказательство
- •Определение 2
- •Теорема 2
- •Доказательство
- •Теорема 3
- •Доказательство
- •Пример
- •Решение
- •Евклидово пространство. Нормированное пространство. Ортонормированный базис
- •Определение 1
- •Определение 2
- •Определение 3
- •Определение 4
- •Определение 5
- •Теорема
- •(Неравенство Коши – Буняковского)
- •Доказательство
- •Теорема 2
- •Доказательство
- •Определение 6
- •Теорема 3
- •Доказательство
- •Определение 7
- •1. Элементы линейной алгебры (12 часов).
Теорема 2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Если матрица А |
однородной |
СЛАУ – |
|
квадратная, то |
однородная система имеет |
||||||||||||||||||||||
ненулевые решения тогда и только тогда, когда |
|
A |
|
= 0 . |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||
Пример 3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
x |
+ x |
2 |
− x |
3 |
= 0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
Имеет ли однородная СЛАУ: 2x1 + x2 −5x3 |
= 0 |
|
ненулевые решения? |
||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3x1 + 2x2 + 4x3 = 0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
Решение |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
1 |
− |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
1 |
−1 |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
|
|
2 |
1 |
− |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
A |
|
= |
|
2 |
1 |
−5 |
|
= −10 ≠ 0 , то |
|
Матрица системы: |
A = |
5 - квадратная. Так как |
|
|
|
||||||||||||||||||||||
|
|
3 |
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
2 |
4 |
|
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
x1 |
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
система имеет только нулевое решение: |
X = |
x |
= |
|
0 |
. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
x |
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1.11. Определение линейного пространства
Определение 1
Линейным (векторным) пространством называется множество X , состоящее из элементов любой природы, в котором определены операции сложения элементов и умножения элементов на число:
•x, y X x + y X ;
•x X , α R α x X ;
удовлетворяющие следующим условиям:
1) |
x + y = y + x x, y X ; |
2) |
(x + y) + z = x +( y + z) x, y, z X ; |
3) α(β x) = (α β)x α, β R , x X ; |
|
4) |
(α + β)x =α x + β x α, β R , x X ; |
5) α(x + y) =α x +α y α R , x, y X ; |
|
6) |
существует нулевой элемент 0 , такой что: x +0 = x x X ; |
7) |
x X существует противоположный элемент (−x), такой что: x +(−x) = 0 . |
Элементы линейного пространства называются векторами.
Пример 1
R - множество вещественных чисел – образует линейное пространство.
Пример 2
R+ - множество вещественных положительных чисел – не является линейным пространством, так как: x R+ , α < 0 α x R+ .
31