
- •I. Векторная алгебра и аналитическая геометрия.
- •1. Декартовы координаты на плоскости. Операции над векторами.
- •2. Два определения скалярного произведения.
- •3. Прямая на плоскости и различные формы ее представления.
- •4. Расстояние от точки до прямой на плоскости
- •5. Взаимное расположение прямых на плоскости.
- •6. Декартовы координаты в пространстве. Задача о делении отрезка в данном отношении.
- •7. Операции над векторами в пространстве.
- •8. Векторное произведение и его свойства
- •9.Смешанное произведение и его свойства
- •11.Расстояние от точки до плоскости.
- •16. Расстояние между прямой и плоскостью, между двумя прямыми
- •17.. Системы координат (декартовы, полярные, цилиндрические, сферические).
- •II. Линейная алгебра}
- •1.Матрица,примеры и операции над матрицей.
- •2. Алгебра матриц (сложение, умножение на число, умножение матриц, линейная комбинация, транспонирование)
- •3. Подстановки, транспозиции и их свойства.
- •4 Определитель матрицы. Примеры применения.
- •5.Свойства определителя
- •6.Свойства определителей
- •1)Обратная матрица
- •2)Теорема об определителе произведения матриц
- •9. Методы обращения матрицы.
- •10. Ранг матрицы и его свойства.
- •11. Системы линейных уравнений. Теорема Кронеккера-Капелли.
- •12. Линейная зависимость векторов. Базис n - мерного пространства
- •13. Системы линейных уравнений. Метод Крамера решения систем линейных уравнений.
- •14Системы линейных уравнений. Метод Гаусса решения систем линейных уравнений
- •15. Собственные векторы и собственные значения матрицы.
- •16.Ортонормированные системы векторов и их свойства
- •17 Линейные операторы. Матрица линейного оператора.
- •18. Матрица линейного преобразования координат.
- •20. Классификация кривых второго порядка.
- •21. Классификация поверхностей второго порядка.
- •III. Дифференциальное исчисление
- •2.Последовательности.
- •3.Предел последовательности. Теорема Больцано-Вейерштрасса.
- •4. Бесконечно малые и бесконечно большие последовательности. Их свойства. Бесконечно малые и бесконечно большие последовательности и их свойства.
- •5. Свойства пределов последовательности, связанные с арифметическими операциями.
- •6.Предел функции. Свойства предела функции в точке
- •7Основные теоремы о пределах. Арифметические операции над пределами.
- •8.Первый замечательный предел
- •9.Второй замечательный предел
- •10. Бесконечно малые функции. Свойства бесконечно малых.
- •11. Непрерывность функции в точке. Свойства функций, непрерывных в точке.
- •Комментарии
- •Точки разрыва
- •Устранимые точки разрыва
- •[Править] Точки разрыва первого и второго рода
- •Свойства Локальные
- •[Править] Глобальные
- •12. Асимптоты вертикальные и горизонтальные.
- •13. Комплексные числа и действия над ними. Тригонометрическая форма комплексного числа.
- •14.Предел последовательности комплексных чисел.
- •15.Непрерывность сложных и обратных функций
- •17.Непрерывность функции на отрезке
- •18. Производная функции в точке, ее геометрический смысл. Сделай пожалуста и этот вопрос.
- •19.Свойства производной функции.
- •23. Производные высших порядков
- •24.Теорема Ролля.
- •Доказательство
- •Следствия
- •1. Теорема Ролля
- •27. Формула Тейлора.
- •28. Применение производной для исследования монотонности функции.
- •29. Минимумы и максимумы функции. Необходимые условия экстремума.
- •30. Достаточные условия экстремума.
- •31. Асимптоты вертикальные и наклонные
- •32. Выпуклость. Точки перегиба
- •33. Общая схема исследования функции.
1)Обратная матрица
Матрица A − 1 называется обратной к квадратной матрице A n –го порядка, если
A · A − 1 = A − 1 · A = E , |
Условие существования обратной матрицы. Для того, чтобы квадратная матрица A имела обратную, необходимо и достаточно, чтобы она была невырожденной, т.е. detA ≠ 0 .
2)Теорема об определителе произведения матриц
Пусть и
—
матрицы одного и того же порядка. Тогда
т.е. определитель произведения матриц равен произведению их определителей.
9. Методы обращения матрицы.
Обращение матрицы - алгоритм, применяемый при численном нахождении обратной матрицы. Как и в задаче решения линейных систем, методы численного обращения подразделяются на прямые и итерационные; однако итерационные методы вследствие их трудоемкости играют здесь существенно меньшую роль.
Большинство прямых методов О. м. основано на идее разложения заданной матрицы в произведение легко обращаемых сомножителей. Если
- такое разложение, то
Типичным (и одним из наиболее употребительных) прямых методов О. м. является метод Жордана (см. [1]).
Пусть
А- невырожденная матрица порядка п. Построение
обратной матрицы А -1 происходит
в пшагов; результатом k-го шага будет
матрица ,
первые кстолбцов к-рой совпадают с
одноименными столбцами единичной
матрицы. Переход от
(пустьА=А 0 )к
с
матричной точки зрения эквивалентен
умножению .
слева
на матрицу
,
к-рая отличается от единичной лишь
(k+1)-м столбцом. Элементы этого столбца
выбираются так, чтобы привести (k+1)-й
столбец
к
единичному, и имеют вид
Из соотношений
вытекает
и
Получение
факторизованного представления (1) для
обратной матрицы требует
примерно
операций
умножения и примерно
операций
сложения. Приблизительно такое же число
дополнительных операций необходимо
для того, чтобы перемножить матрицы в
(1) и получить явный вид
.
Во многих приложениях операции О. м.
использование факторизованной формы
(1) столь же удовлетворительно, что и
явного вида. Напр., вычисление
произведения
,
где b- вектор-столбец, требует одинаковой
арифметич. работы в обоих случаях.
Одинаковы и требования к памяти при
реализации на ЭВМ.
В
приведенном описании метода Жордана
предполагалось для простоты, что все
элементы (называемые
ведущими элементами) отличны от нуля.
В действительности метод Жордана, как
и методы типа Гаусса для решения линейных
систем, как правило, применяется с той
или иной схемой выбора ведущих элементов.
Использование такой схемы равносильно
введению в (1) дополнительных множителей,
учитывающих перестановки строк и
столбцов обратной матрицы. Точность
вычисленного решения, как и в случае
линейных систем, зависит от степени
роста матричных элементов на промежуточных
шагах метода. Такой рост и, следовательно,
ухудшение точности вычисляемого решения
в методе Жордана, даже при выборе ведущего
элемента, более вероятны, чем в методах
типа Гаусса.
Невязкой,
соответствующей приближенной обратной
матрице Xдля А, наз. матрица .
Имеет место оценка
Таким образом, норма невязки является оценкой относительной точности приближенной обратной матрицы X. В этом состоит важное отличие задачи численного О. м. от задачи решения линейных систем, где (напр., в ортогональных методах или методах типа Гаусса) невязка обычно мала, а качество полученного решения зависит от обусловленности системы.
Обращение ряда важных классов матриц может быть достигнуто значительно более экономичными, чем в общем случае, методами. Таковы теплицевы, ганкелевы, ленточные (и, в частности, трехдиагональные) матрицы, блочные матрицы, имеющие теплицеву структуру или структуру кронекерова произведения, и т. д. Напр., пусть Т- теплицева матрица порядка n+1 с элементами из Rили С:
Предполагается,
что не только Т, но
и ее главная подматрица порядка
пневырождены. Тогда для матрицы уже,
вообще говоря, не являющейся теплицевой,
справедливо представление (см. [2]):
При этом векторы
суть
соответственно первый и последний
столбцы Таким
образом, Тполностью определяется
заданием первого и последнего столбцов.
При необходимости из (2)
могут
быть последовательно вычислены все
элементы
Это
вычисление требует арифметич.
операций.
В
экономичных алгоритмах обращения
теплицевых. матриц (см., напр., [3])
вычисление проводится
по рекуррентным формулам и также
требует
операций.
Условие невырожденности главных
подматриц может быть ослаблено с
сохранением порядка О( п 2 )необходимой
арифметич. работы.