
- •Математика
- •Оглавление
- •1. Пространство геометрических векторов
- •Геометрический вектор. Длина и направление вектора. Равенство векторов
- •1.2. Линейные операции над векторами
- •1.3. Свойства линейных операций над геометрическими векторами
- •1.4. Линейная зависимость и линейная независимость систем
- •Доказательство
- •1.5. Скалярное произведение векторов
- •Решение
- •1.6. Векторное произведение векторов
- •1.7. Смешанное произведение векторов
- •2. Система координат. Арифметические векторы
- •2.1. Декартова прямоугольная система координат. Координаты вектора
- •2.2. Операции над арифметическими векторами
- •2.3. Линейные векторные пространства. Базис линейного пространства
- •3. Матрицы и определители
- •3.1. Матрицы, их классификация и линейные операции над ними
- •Равенство матриц
- •Умножение матрицы на число
- •Сложение матриц
- •3.2. Умножение матриц
- •Свойства умножения матриц
- •3.3. Определители. Общие методы их вычисления
- •1. Вычисление определителей второго порядка.
- •2. Вычисление определителей третьего порядка
- •3. Вычисление определителя порядка n
- •3.4. Свойства определителей. Методы вычисления, основанные на свойствах
- •3.5. Нахождение обратной матрицы
- •3.6. Ранг матрицы
- •4. Системы линейных алгебраических уравнений
- •4.1. Основные понятия и определения
- •4.2. Решение систем с квадратной матрицей
- •4.3. Решение слау методом Гаусса
- •Решение
- •4.4. Однородные слау и их решение
- •4.5. Обобщение теории слау
1.3. Свойства линейных операций над геометрическими векторами
Приведенные ниже свойства линейных операций над геометрическими векторами либо очевидны, либо легко проверяются с помощью построений.
Ассоциативность сложения:
.2
Коммутативность сложения:
.
Свойство нуль-вектора:
.3
Наличие противоположного вектора:
.
Смешанная ассоциативность:
.4
Дистрибутивность умножения относительно сложения векторов:
.
Дистрибутивность умножения относительно сложения чисел:
.
Свойство единицы:
).
Проиллюстрируем
для примера справедливость свойства
6. Возьмем произвольные векторы
и
и числоx
(пусть x>0).
Векторы x
иx
коллинеарны
векторам
и
.
Приложим векторы
иx
к точке A,
представив
их направленными отрезками
и
,
лежащими на одной
x
B` B
A C C`
|
прямой.
Приложив вектор x
Из
точки B
проведем отрезок BC,
параллельный B’C’,
до пересечения с отрезком AC’
И зададим
ему направление так, чтобы |
.
Треугольники ABC и A’B’C’ подобны как треугольники с параллельными сторонами, а значит стороны их пропорциональны:
.
Отсюда:
.
Следовательно:
Из
равенств (1) и (2) получаем:
,
что и требовалось доказать.
1.4. Линейная зависимость и линейная независимость систем
геометрических векторов. Базис векторного пространства
Определение
1.10. Системой
векторов
называют последовательность векторов
.
Подчеркнем,
что в системе векторов важен порядок
следования векторов друг за другом.
Например, системы
и
не равны: хотя они состоят из одних и
тех же векторов, но порядок следования
векторов в них различен.
Определение
1.11. Линейной
комбинацией векторов
называют
вектор вида:
,
где
.
Очевидно,
что если все числовые коэффициенты в
линейной комбинации равны нулю, то и
вся линейная комбинация равна нуль-вектору.
Обратное утверждение верно не всегда:
существуют линейные комбинации с
ненулевыми коэффициентами, равные
нуль-вектору. Например, для системы
векторов ()
на рис. 1.15 линейная комбинация
+
,
поскольку
+
,
несмотря на то, что все ее числовые
коэффициенты (
)
отличны от нуля.
Определение 1.12. Нулевой линейной комбинацией системы векторов называют линейную комбинацию равную нуль-вектору. Вырожденной линейной комбинацией системы векторов называют линейную комбинацию, все числовые коэффициенты которой равны нулю.
В этих терминах приведенное выше рассуждение можно записать так:
всякая вырожденная линейная комбинация является нулевой, но существуют нулевые комбинации не являющиеся вырожденными.
Определение
1.13. Линейно
независимой или свободной системой
векторов векторного пространства
называют систему векторов ,
если ни один из векторов системы не
представим линейной комбинацией
остальных векторов. Если хотя бы один
из векторов системы можно представить
линейной комбинацией остальных векторов,
система называется линейно
зависимой или несвободной.
Теорема
1. Для того,
чтобы система векторов была
линейно зависима, необходимо и достаточно,
чтобы существовала невырожденная
нулевая комбинация векторов системы.