
- •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
- •§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
4.2. Линейная зависимость и независимость векторов
Определение
1.
Система векторов
из К
(где m –
конечно), называется линейно
зависимой,
а вектора линейно
зависимыми,
если в поле Р
найдется хотя бы одна совокупность
,
m,
таких чисел, не все из которых равны
нулю, что
(4.7)
Определение
2.
Система векторов
,
называетсялинейно
независимой,
а вектора линейно
независимыми,
если линейная комбинация из этих векторов
равна нуль вектору
только в том случае, когда
.
Замечание.
Один вектор
линейно независим, если
,
и напротив, вектор
– линейно зависим.
Придадим наглядности линейной зависимости и независимости векторов. Рассмотрим систему из свободных векторов.
Теорема
1.
Для того чтобы два свободных вектораи
были линейно зависимы, необходимо и
достаточно, чтобы они были коллинеарны.
Доказательство.
Необходимость
. Векторы
и
линейно зависимы. Следовательно
,
где
и
не равны нулю одновременно. Пусть,
например,
,
тогда
;
отсюда следует, что
и
коллинеарны.
Достаточность.
Векторы
и
коллинеарны. Следовательно
,
отсюда
,
но так как
= 1
0, значит векторы
и
линейно
зависимы.
Замечание. Если два вектора линейно независимы, то они не коллинеарны и наоборот.
Теорема
2.
Для того чтобы три свободных вектора
,
и
были
линейно зависимы, необходимо и достаточно,
чтобы они были компланарны.
Доказательство этой теоремы см. книга 2, гл.4, §3, п.3.2.
Замечание. Если три вектора линейно независимы, то они не компланарны. Справедливо и обратное утверждение.
4.3. Теоремы о линейно зависимых и линейно независимых векторах
Теорема
1.
Если
система векторов
линейно
зависима, то после присоединения к ней
любого числа новых векторов изК,
снова
получается линейно зависимая система.
Доказательство.
Это следует из равенства
,
в
котором среди
есть отличные от нуля, а все
равны нулю.
Пусть
задана система векторов,
изК.
Любую часть этой системы векторов
назовем ее
подсистемой.
Тогда теорему 1 можно сформулировать в
следующем виде.
Если какая-либо подсистема данной системы векторов линейно зависима, то и сама система линейно зависима.
Для системы линейно независимых векторов справедливо следующее утверждение.
Если система состоит из линейно независимых векторов, то любая ее подсистема также состоит из линейно независимых векторов.
Следствия.
а)
Если в совокупности
имеется вектор
,
то совокупность
линейно зависима; это эквивалентно
утверждению, что если совокупность
линейно независима, то каждый вектор
.
б)
Если в некоторой совокупности имеются
два пропорциональных вектора, например,
где
,
то совокупность линейно зависима, ибо
таковой является частичная совокупность
; действительно,
и
.
Теорема
2.
Система векторов
из К
будет линейно зависимой тогда и только
тогда, когда один из этих векторов можно
представить в виде линейной комбинации
других векторов этой системы.
Доказательство.
Необходимость.
Пусть
– линейно зависимая система векторов.
Тогда найдется набор чисел
,
которые не все равны нулю, и такой, что
.
Предположим для определенности, что
,
тогда
или
,
где
,
j = 1,2,....,m,
и j
i.
Достаточность.
–линейная
комбинация. Умножим это равенство на
(–1) и вычтем из обеих частей вектор
(–1)
,
получим
.
Для
коэффициентов имеем нетривиальную
комбинацию
,
следовательно, система линейно зависима.