
- •Глава 1. Матрицы и определители
- •§1. Матрицы
- •2. Квадратные матрицы
- •3. Действия с матрицами
- •Тогда суммарная производительность (за рабочий день) будет:
- •§2. Определители. Свойства. Вычисление
- •2. Перестановки
- •4. Свойства определителей
- •5. Вычисление определителей -го порядка.
- •§3. Обратная матрица
- •2. Способы вычисления обратной матрицы
- •3. Вычисление обратной матрицы методом элементарных преобразований. Элементарные преобразования матрицы
- •§4. Ранг матрицы
- •Идея практического метода вычисления ранга матрицы
- •Типовой пример Найти ранг и указать какой-нибудь базисный минор матрицы .
- •Глава 2. Системы линейных
- •Алгебраических уравнений
- •§1. Общие понятия
- •§2. Решение линейных систем с помощью обратной матрицы. Правило Крамера. Теорема Кронекера–Капелли
- •2. Правило Крамера
- •3. Критерий совместности системы линейных уравнений
- •§3. Метод Гаусса (метод последовательного исключения неизвестных) решения систем линейных уравнений
- •§4. Однородная система линейных алгебраических уравнений
- •Глава 3. Линейные (векторные) пространства
- •§1. Понятие линейного пространства
- •§ 2. Линейная зависимость и независимость систем векторов. Базис и размерность
- •1. Линейно зависимые и независимые системы векторов.
- •2. Базис и размерность линейного пространства
- •Типовые примеры
- •§ 3. Евклидовы пространства
- •1. Скалярное произведение
- •2. Процесс ортогонализации базиса
- •Типовые примеры
- •Матрица Грамма.Матрицей Грамадля системы векторовназывается симметричная матрица вида
- •4. Ортогональное разложение векторов. Говорят, что векторортогонален к подпространству, если векторортогонален любому вектору из этого подпространства.
- •§4.Унитарное пространство
- •§ 5. Собственные векторы и собственные значения матриц
- •§6. Квадратичные формы и их применения
- •Типовые примеры
§6. Квадратичные формы и их применения
1.
Квадратичной формой
переменных
,принимающих
числовые значения , называется числовая
функция вида
,
где
-
числа, называемые коэффициентами
квадратичной формы.
Матрицей
квадратичной формы
переменных
,
называется симметрическая матрица
порядка
,
элементы главной диагонали которой
совпадают с коэффициентами при квадратах
переменных, а каждый недиагональный
элемент, расположенный в
ой
строке
ом
столбце, равен половине коэффициента
при
в квадратичной форме.
Рангом
квадратичной формы
называется ранг её матрицы. Квадратичная
форма может быть записана в матричном
виде
где
матрица
квадратичной формы и
.
Квадратичная
форма называется канонической
(имеет канонический вид), если коэффициенты
при
,
то есть, если матрица квадратичной формы
диагональная и следовательно
.,
где
не все коэффициенты
равны нулю.
ТЕОРЕМА (Лагранжа). Для всякой квадратичной формы существует такой базис, в котором квадратичная форма имеет канонический вид.
Нормальным
видом квадратичной формы
называется такой канонический вид, в
котором коэффициенты при квадратах
неизвестных (не считая нулевых) равны
.
Квадратичная
форма
называется положительно (отрицательно)
определённой, если
при всех
и положительно (отрицательно)
полуопределённой, если
при всех
.
ТЕОРЕМА
(критерий
Сильвестра).
Для того чтобы квадратичная форма
была положительно определённой,
необходимо и достаточно чтобы все
угловые миноры матрицы квадратичной
формы были положительны, то есть, чтобы
Здесь
-угловые
миноры матрицы квадратичной формы.
Следствие
Для
того чтобы квадратичная форма
была отрицательно определённой,
необходимо и достаточно, чтобы знаки
угловых миноров матрицы квадратичной
формы чередовались следующим образом:
Типовые примеры
1. Привести квадратичную форму к каноническому виду методом Лагранжа и записать соответствующее преобразование
.
►Следуя
алгоритму метода Лагранжа, выделим
вначале в квадратичной форме все члены,
содержащие
,
и дополним их до полного квадрата:
.
Сделаем
в этом выражении замену
и подставим его в квадратичную форму.
Получим:
.
Далее
выделим в
члены, содержащие
и проделаем с ними аналогичную процедуру:
Если
положить
,
то квадратичная форма уже не будет
содержать смешанных произведений.
Примем также
,
тогда
канонический вид квадратичной формы есть
.
Соответствующее
преобразование от переменных
к переменным
имеет вид:
.◄
2. Найти ортогональное преобразование, приводящее квадратичную форму к каноническому виду, и записать соответствующий канонический вид этой формы:
.
►В
исходном базисе
матрица оператора, соответствующая
данной квадратичной форме, есть
.
Эта
матрица будет определять квадратичную
форму канонического вида в ортонормированном
базисе
,
составленном из собственных векторов
матрицы
.
Найдем их. Характеристическое уравнение
для матрицы
имеет вид
.
Откуда следует
и
.
Как известно собственные векторы матрицы находятся из уравнений
.
Для
случая
имеем:
.
Ранг
матрицы этой системы уравнений
(относительно
)
равен 1. Следовательно, ФСР системы
состоит из двух линейно независимых
решений.
Как
видно из данной системы, величина
принимает произвольные значения, а
величины
связаны соотношением
.
В качестве собственных можно выбрать,
например, векторы
Эти
векторы ортогональны:
(если бы они оказались не ортогональными,
то их нужно было бы ортогонализировать
с помощью стандартной процедуры). Вектор
к тому же и нормирован. Откуда следует
-
.
Нормируем теперь вектор
:
.
Для
случая
уравнение, определяющее собственный
вектор есть
.
Ранг
матрицы этой системы уравнений равен
2. Следовательно она имеет одно линейно
независимое решение, например,
Отнормируем этот вектор:
.
Теперь можно составить искомую матрицу ортогонального преобразования:
.
Исходная квадратичная форма будет иметь следующий канонический вид
.
При
этом переменные
связаны с переменными
соотношением
или
.◄
3. Построить в прямоугольной системе координат фигуру, определяемую следующим уравнением, предварительно приведя его к каноническому виду
.
►Выделим
в этом выражении квадратичную форму
.
Это три первых слагаемых уравнения
.
Матрица
квадратичной формы равна
.
Проведём процедуру приведения квадратичной
формы к каноническому виду с помощью
ортогонального преобразования.
Характеристическое уравнение матрицы
имеет вид
.
Его
корни таковы:
.
Найдём теперь собственные векторы,
соответствующие этим корням и ортонормируем
их. Для вектора
,
соответствующего
,
имеем
В
итоге собственный вектор, соответствующий
,
можно выбрать в виде
.
Аналогичная
процедура для собственного вектора
даёт:
Откуда:
.
После нормировки полученных векторов имеем:
.
Эти
векторы представляют собой ортонормированный
базис новой системы координат. Матрица
ортогонального оператора, приводящего
квадратичную форму
к каноническому виду
,
есть
Связь
старых
и новых
координат определяется соотношением
.
Учитывая приведенные выражения, приведём заданную квадратичную форму к каноническому виду
.
Это есть каноническое уравнение эллипса
в системе координат
,которая
получается из исходной её поворотом на
угол
и
переносом начала координат в точку
.◄