
- •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)
Из подобия треугольников авс и ав'с' следует (как в случае , так и в случае ), что.
Но
,
следовательно
.
Из
доказательства свойства 4 вытекает
следующее условие
компланарности
векторов. Для того чтобы три вектора
,
и
были
компланарны, необходимо и достаточно,
чтобы они удовлетворяли соотношению
,
гдеR
и R.
Это соотношение читается так: вектор
естьлинейная
комбинация
векторов
и
.
Таким образом, множество свободных векторов, на котором заданы данные операции сложения векторов и умножение вектора на число из R, образует векторное пространство над полем R.
Теперь рассмотрим, как можно задать вектора с помощью декартовой прямоугольной системой координат, и установим их соответствие с векторами из пространства R3.
3.3. Задание свободных векторов при помощи декартовой системы координат и соответствие их с векторами из векторного пространства r3
Выберем
в пространстве декартовую прямоугольную
систему координат x,
y,
z. Рассмотрим
произвольный вектор
,
который задан направленным отрезком
Напомним, что точкаА
может быть любой точкой пространства.
В выбранной системе координат определим
координаты начала вектора – точки А
и конца этого вектора – точки В
(рис.2.4).
Пусть
координатами точки А
является тройка чисел (х1,
у1,
z1),
а точки В
– (х2,
у2,
z2).
Тогда координатами вектора
называют упорядоченную тройку чисел
(х,
у,
z), вычисляемые
по формулам:
х = х2 – х1; у = у2 – у1; z = z2 – z1, (рис.2.4)
Рис. 2.4
Записывают
это таким образом
(х,
у,
z)
или
(ах,
ау,
аz).
Если
начало направленного отрезка
совпадает с началом координатА(х1,
у1,
z1)
= О (0, 0, 0,), то
направленный отрезок называется
радиус-вектором точки В.
В этом случае координаты (х,
у,
z), вектора
совпадают с координатамих2,
у2,
z2
точки В:
х = х2,
у = у2,
z = z2.
Таким
образом, выбрав в пространстве декартову
систему координат, мы с ее помощью можем
установить соответствие между любым
вектором
,
заданным направленным отрезком
и вектором
из векторного пространстваR3,
координаты которого определяются
упорядоченной тройкой чисел (х,
у,
z).
Если указанное соответствие, представляющее
собой способ нахождения координат
методом проектирования, обозначить
через f,
то
f
:
=f
(
)
= (х,
у,
z).
Покажем, что f является взаимно однозначным отображением. Для этого рассмотрим теорему о равенстве векторов.
Теорема. Два вектора равны тогда и только тогда, когда равны их координаты.
Для
доказательства этой теоремы вначале
покажем, как можно задать вектор
при помощи его длины
и углов, которые он образует с координатными
осями.
Рассмотрим
произвольный направленный отрезок
,
принадлежащий множеству вектора
.
Построим на
,
как на диагонали, прямоугольный
параллелепипед (рис.2.5) со сторонамиАА1
= х
= х2
– х1
= ах;
АА2
= у = у2
–
у1
= ау;
АА3
= z = z2
– z1
= аz
.
Рис. 2.5.
Заметим, что все точки, лежащие на плоскости, параллельной какой-либо координатной плоскости, имеют равные координаты той оси, к которой эта плоскость перпендикулярна. Если точки расположены на прямой, параллельной какой-либо из координатных осей, то для этих точек изменяется только координата той оси, которой эта прямая параллельна. Две другие координаты одинаковы. Например, точки А и А1 (рис.2.5) лежат на прямой, параллельной оси Ох, следовательно, для этих точек изменяется только координата х.
Теперь
обозначим через ,
и
углы, которые образует направленный
отрезок
с осями координатx,
y,
z соответственно
или со сторонами параллелепипеда АА1,
АА2,
АА3
(рис.2.5). Из
прямоугольных треугольников АА1В,
АА2В
и АА3В
находим
х
= х2
– х1
= ах
=
cos,
у
= у2
– у2
=ау
=
cos,
(
4.2 )
z
= z2
– z1
= az
=
cos,
где
=
=
,
cos, cos и cos называются направляющими косинусами, и для них имеет место соотношение
cos2 + cos2 + cos2 = 1. ( 4.3)
Теперь на основании полученных формул
докажем теорему равенства векторов.
Рассмотрим два вектора
и
с координатами соответственноx1,y1,z1
и x2,y2,z2.
Необходимость.
Покажем, что если векторы равны (=
),
то и их координаты тоже равны (x1
= x2;
y1
= y2;
z1
= z2).
Из равенства векторов следует, что
=
,
а также, что cos
cos,
cos
= cos,
cos
= cos,
так как векторы коллинеарны и одинаково
направлены. Если бы векторы были
коллинеарны и противоположно направлены,
то cos
– cos,
cos
= – cos,
cos
= – cos.
Теперь из формул (4.2) следует:
x1
=
cos
=
cos
= х2,
у1
=
cos
=
cos
= у2,
z1
=
cos
=
cos
= z2,
что и требовалось доказать.
Достаточность.
Так как координаты векторов
и
равны, то
=
и
cos
= cos,
cos
= cos,
cos
= cos.
Второе
условие означает, что векторы
и
коллинеарны и направлены в одну сторону,
а с учетом
=
такие вектора считаются равными, т.е.
=
.
. Из
теоремы равенства векторов непосредственно
следует, что отображение
= (x,y,z)
является взаимно однозначным.
Действительно, каждому вектору
из векторного пространства свободных
векторов можно поставить в соответствие
единственный вектор
= (x,y,z)
из векторного пространства R3
и наоборот,
каждой упорядоченной тройке чисел
(x,y,z),
т.е. вектору из R3
, можно поставить в соответствие
единственный вектор
из векторного пространства свободных
векторов. Для построения этого вектора
достаточно построить радиус-вектор
точкиВ(x,y,z)
в выбранной системе координат. Тогда
множество всех направленных отрезков,
равных направленному отрезку
и является вектором
с координатамиx,y,z.
Отметим, что это соответствие зависит
от выбора системы координат.
Если
вектор
расположен в одной из координатных
плоскостей, то одна из координат равна
нулю, например, если эта плоскостьхОу,
то координата z = 0.
Изображать такой вектор можно направленным
отрезком, лежащим в любой из плоскостей,
параллельной плоскости
хОу. В этом
случае каждому вектору
,
расположенному в координатной плоскости,
можно поставить в соответствие
упорядоченную пару чисел (х,у),
представляющую собой вектор из векторного
пространства R2
и это соответствие взаимно однозначно.
Если
вектор
расположен на одной из координатных
осей, то остальные две его координаты
равны нулю и поэтому каждому вектору
,
расположенному на координатной оси,
можно поставить в соответствие вектор
с координатойх
из векторного пространства R1
и это соответствие взаимно однозначно.
Изображать такой вектор можно направленным
отрезком, расположенным на любой прямой,
параллельной соответствующей координатной
оси.
Покажем теперь, что операции сложения свободных векторов и умножение их на число из поля R находятся в полном соответствии с аналогичными операциями над векторами из R3, т.е. относительно данных операций эти пространства изоморфны. Перечислим эти операции без доказательства, так как все они доказаны в курсе средней школы.
Сумма свободных векторов. Координаты суммы двух свободных векторов равны суммам соответствующих координат слагаемых.
На
координатной оси:
(х1)
и
(х2);
(х1)
+
(х2)
=
(х1
+ х2).
На
координатной плоскости :
(х1,у1)
и
(х2,у2);
(х1,у1)
+
(х2,у2)
=
(х1
+ х2,
у1
+ у2).
В
пространстве:
(х1,у1,z1)
и
(х2,у2,z2);
(х1,у1,z1)
+
(х2,у2,z2)
=
(х1
+ х2,
у1
+ у2,
z1
+ z2)
– соответствие см. формулу (4.1).
Умножение
свободного вектора на число из поля R.
Координаты
произведения
вектора
(x,y,z)
на число
равны произведениям этого числа на
соответствующие координаты вектора
.
)
– соответствие см. формулу (4.1).
Следствие.
Для того чтобы два вектора
(х1,у1,z1)
и
(х2,у2,z2)
были коллинеарны, т.е.
,
необходимо и достаточно, чтобы
соответствующие координаты векторов
были пропорциональны:
.
Кроме этих двух операций введем еще одну операцию над свободными векторами, с которой вы познакомились в курсе средней школы, но смысл, которой мы раскроем чуть позже.