
- •Линейная алгебра глава 1 законы композиции
- •§1. Внутренние законы композиции
- •1.2. Основные алгебраические образования: группы, кольца, поля
- •§2. Внешние законы композиции
- •§3. Изоморфизм
- •Глава 2 комплексные числа
- •§1. Поле с комплексных чисел
- •Потренироваться в сложении-вычитании и умножении
- •§2. Комплексно сопряженные числа
- •§3. Модуль комплексного числа. Деление двух комплексных чисел
- •§4. Геометрическая интерпретация комплексных чисел
- •§5. Тригонометрическая форма комплексного числа. Формула муавра. Извлечение корня
- •§6. Комплексные функции
- •Комплексные функции одного действительного переменного
- •Показательная функция zеz с комплексным показателем и ее свойства
- •Формулы Эйлера. Показательная форма комплексного числа
- •Глава 3 многочлены
- •§1. Кольцо многочленов
- •§2. Деление многочленов по убывающим степеням
- •§3. Взаимно простые и неприводимые многочлены. Теорема и алгоритм евклида
- •§4. Нули (корни) многочлена. Кратность нуля. Разложение многочлена в произведение неприводимых многочленов над полем с и r
- •Упражнения
- •Глава 4 векторные пространства
- •§1. Векторное пространство многочленов над полем p коэффициентов
- •§2. Векторные пространства р n над полем р
- •§3. Векторы в геометрическом пространстве
- •3.1. Типы векторов в геометрическом пространстве
- •Из подобия треугольников авс и ав'с' следует (как в случае , так и в случае ), что.
- •3.3. Задание свободных векторов при помощи декартовой системы координат и соответствие их с векторами из векторного пространства r3
- •3.4. Скалярное произведение двух свободных векторов
- •Упражнения
- •§4. Векторное подпространство
- •4.1. Подпространство, порожденное линейной комбинацией векторов
- •4.2. Линейная зависимость и независимость векторов
- •4.3. Теоремы о линейно зависимых и линейно независимых векторах
- •4.4. База и ранг системы векторов. Базис и размерность векторного подпространства, порожденного системой векторов
- •4.5. Базис и размерность подпространства, порожденного системой
- •§5. Базис и размерность векторного пространства
- •5.1. Построение базиса
- •5.2. Основные свойства базиса
- •5.3. Базис и размерность пространства свободных векторов
- •§6. Изоморфизм между n – мерными векторными пространствами к и р n над полем р
- •§8. Линейные отображения векторных пространств
- •8.1. Ранг линейного отображения
- •8.2. Координатная запись линейных отображений
- •Упражнения
- •Глава 5 матрицы
- •§1. Ранг матрицы. Элементарные преобразования матриц
- •§2. Алгебраичесие операции над матрицами.
- •Пусть даны матрицы
- •§3. Изоморфизм между векторным пространством
- •§4. Скалярное произведение двух векторов из пространства Rn
- •§5. Квадратные матрицы
- •5.1. Обратная матрица
- •5.2. Транспонированная квадратная матрица.
- •Упражнения
- •Глава 6 определители
- •§1. Определение и свойства определителя, вытекающие из определения
- •§2. Разложение определителя по элементам столбца (строки). Теорема о чужих дополнениях
- •§3. Геометрическое представление определителя
- •3.1. Векторное произведение двух свободных векторов
- •3.2. Смешанное произведение трех свободных векторов
- •§4. Применение определителей для нахождения ранга матриц
- •§5. Построение обратной матрицы
- •Упражнения
- •Глава 7 системы линейных уравнений
- •§1. Определения. Совместные и несовместные системы
- •§2. Метод гаусса
- •§3. Матричная и векторная формы записи линейных
- •3. Матрицу-столбец свободных членов размер матрицыk 1.
- •§4. Система крамера
- •§5. Однородная система линейных уравнений
- •§6. Неоднородная система линейных уравнений
- •Упражнения
- •Глава 8 приведение матриц
- •§1. Матрица перехода от одного базиса к другому
- •1.1. Матрица перехода, связанная с преобразованием
- •1.2. Ортогональные матрицы перехода
- •§2. Изменение матрицы линейного отображения при замене базисов
- •2.1. Собственные значения, собственные векторы
- •2.2. Приведение квадратной матрицы к диагональной форме
- •§3. Вещественные линейные и квадратичные формы
- •3.1. Приведение квадратичной формы к каноническому виду
- •3.2. Определенная квадратичная форма. Критерий Сильвестра
- •Упражнения (номера с 1465 и далее)
Упражнения
1. Доказать, что операция пересечения множеств дистрибутивна относительно операции объединения множеств.
Является ли множество Q рациональных чисел, на котором задана операция умножения группой?
Является ли множество Q полем, если:
а) на этом множестве в качестве первого закона задан закон умножения, а второй – сложение?
б) первый закон – сложение, второй – умножение?
Вычислить
Найти действительные значения х и у из уравнения
(1 + i) x2 + (2 + i) x – (1 – i) y = 7(1 + i).
Какой геометрический смысл имеет модуль разности двух комплексных чисел? Определить этот модуль для z = 3 + i2 и
. Изобразить эти точки на комплексной плоскости.
Найти все корни и построить их на комплексной плоскости:
Решить уравнения:
а) 2x2 – 3x + 7 = 0, б) cos x = 3, в) sin x = 2.
Найти корни уравнения z8 – 2
z4 + 4 = 0 и построить их на комплексной плоскости.
Представить в показательной форме комплексные числа:
1
+ i,
–1
+ i,
–5,
+ i.
Разделить многочлен 3х6 + 2х3 – 2х + 5 на многочлен 2х2 + 3 по убывающим степеням.
Определить кратность нуля х = 1 для многочлена
f
(x)
=
3х5
– 8х4
+4х3
+ 6х2
– 7х
+ 2
и представить разложение этого многочлена в произведение неприводимых многочленов на поле R и С.
Глава 4 векторные пространства
На некотором множестве К, наделенном внутренним законом коммутативной группы, может быть определен также при помощи некоторого другого множества L, внешний закон композиции – отображение KL в К. Наиболее важным множеством такого типа является векторное пространство (или линейное пространство).
Определение. Множество К называется векторным (линейным) пространством над полем Р, если оно наделено внутренним законом (+) – сложение и внешним законом (·) – умножение на элемент из поля Р, обладающих следующими свойствами:
Сложение на множестве К наделено внутренним законом коммутативной группы. х у и z имеем:
х + у = у + х;
х + (у + z) = (х + у) + z;
е такой, что х + е = е + х = х (нейтральный элемент),
такой
что
(симметричный
элемент).
Внешний закон умножения, таким что х, у и , ,
х + у) = х + у
( х = х х
х) = ( х
х = х,
где есть нейтральный элемент умножения в поле Р.
Элементы
из векторного пространства К
называются векторами и обычно обозначаются
строчными латинскими буквами со стрелками
вверху (и
т.п.) или же строчными буквами выделенными
жирным шрифтом (a,
в,
x
и т.п.). Элементы поля Р
чаще всего обозначаются строчными
греческими буквами (
и
т.п.). Нейтральный элемент сложенияе
в К
называется нулевым вектором и обозначается
.
Нейтральный элемент сложенияе
в Р
обозначается 0 (нулем), а умножения
– 1 (единица). Элемент
симметричныйх
называется также противоположным
вектору
и обозначается
,
т.е.
.
Следствия
из определения.
1) В векторном пространстве может быть
только один нулевой вектор и для каждого
вектора только один противоположный.
Действительно, допустим, что существуют
два нулевых вектора
и
тогда
из определения следует, что их сумма
должна быть равна каждому из них, т.е.
,
или
и, следовательно,
Аналогично, если какой-нибудь вектор
имеет два противоположных
и
,
то сумма
должна быть равна и
и
,
следовательно
=
.
2)
Если
то
либо,
либо
.
3)
Равенство
выполнено для любых
и
если
.
Если же
,
то, прибавив к обеим частям равенства
получим,
и значит
,
но
,
следовательно
–
и
.
4)
Равенство
выполнено для любых
и
если
Если же
,
то
или
.
Так как
,
то
откуда
.