
- •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
§5. Построение обратной матрицы
Мы уже видели, что для того, чтобы матрица А была обратимой, необходимо и достаточно, чтобы она была квадратной и ее ранг r(A) должен быть равен порядку n матрицы А. Теперь, используя определитель матрицы, мы можем это утверждение сформулировать следующим образом. Для того чтобы квадратная матрица А имела обратную матрицу А-1, необходимо и достаточно, чтобы ее определитель D(A) . Элементы обратной матрицы А-1 определяются по формуле:
Здесь,
D(A)
– определитель матрицы А
= (аij),
где i
= 1,2,...,n,
j
= 1,2,...,n.
Аij
– алгебраические дополнения элемента
аij
матрицы А.
Заметим, что Аij
стоят не на месте элемента аij,
а на месте элемента аji.
Следовательно, матрица А-1
является транспонированной к матрице
,
элементы которойАij
стоят на месте элементов аij
алгебраическими дополнениями которых
они являются, тогда
Докажем, что построенная матрица А-1 является обратной к А. Для этого необходимо показать, что АА-1 = Е.
.
Элементы
транспонированной матрицы
Из теоремы о чужих дополнениях следует,
что еслиi
j,
то
Получили диагональную матрицу с равными элементами по главной диагонали, а это скалярная матрица, поэтому
Пример.
Найти матрицу, обратную для матрицы
Покажем сначала, что данная матрица
имеет обратную.
Так как
D(A) , то данная матрица имеет обратную. Вычислим алгебраические дополнения:
Таким образом,
Осуществим проверку
Упражнения
Решить уравнения
2. Лежат ли точки А(1,1,2), В(–2,1,2), С(3,0,2), Д(2,2,1) в одной плоскости.
3. Доказать, что прибавление к элементам какого-либо столбца опре-
делителя соответствующих элементов другого столбца этого же определителя, умноженных на одно и тоже число не равное нулю, величину определителя не изменяет.
4.
Образуют ли вектора
базис векторного пространстваR3,
если да, то определить координаты вектора
(1,2,3)
в этом базисе.
5.
Даны векторы:
Найти их векторное произведение, угол
между ними и площадь параллелограмма,
построенного на этих векторах.
6.
Вычислить объем Vp
параллелепипеда, построенного на
векторах:
7.
Определить ранг матрицы
8.
Является ли матрица
обратимой? Если, да, то определить
обратную ей матрицу.
Глава 7 системы линейных уравнений
§1. Определения. Совместные и несовместные системы
Линейной системой к уравнений с n неизвестными х1, х2, . . . , хn, называется совокупность равенств
а11х1
+ а12х2
+ . . . +а1nхn
= в1,
а21х1 + а22х2 + . . . +а2nхn = в2, (7.1)
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
ак1х1 + ак2х2 + . . . +акnхn = вк.
Коэффициенты аij и свободные члены вi, i = 1,2,..., к, j = 1,2,..., n – известны и принадлежат полю R действительных чисел или полю С комплексных чисел. В дальнейшем под этим полем мы будем понимать поле R действительных чисел.
Решить систему (7.1) означает определить упорядоченную совокупность чисел λ1, λ2, . . ., λn из R (или С) такую, что при замене х1,х2 ,. . . .,хn соответственно на λ1, λ2, . . ., λn, каждое уравнение системы обращается в верное равенство. Упорядоченная совокупность чисел λ1, λ2, . . ., λn, называется решением системы (7.1).
Система линейных уравнений называется совместной, если она имеет решения, и, несовместной, если не имеет решений.
Если две совместные системы имеют одинаковые решения, то такие системы называются равносильными (или эквивалентными).
Совместная система линейных уравнений называется определенной, если она имеет только одно решение и неопределенной, если этих решений множество.
Ответы на эти вопросы дает метод Гаусса.