![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •Множини
- •Відображення
- •1.3. Бінарні відношення на множині
- •2.1. Принцип математичної індукції Аксіома математичної індукції
- •Узагальнення другої форми принципу математичної індукції
- •2.2. Підстановки
- •Основні алгебраїчні структури
- •3.1. Означення комплексного числа
- •3.2. Дії над комплексними числами
- •3.3. Піднесення до степеня і добування кореня
- •4.1. Поліноми від однієї змінної
- •Г) Найбільший спільний дільник
- •Д) Найменше спільне кратне
- •4.3.Поліноми над числовими полями
- •4.4. Поліноми від багатьох змінних
- •Б) Симетричні поліноми
- •5.1. Поняття матриці
- •5.2. Дії над матрицями
- •6.1. Визначники малих порядків
- •6.2. Поняття визначника n-го порядку
- •6.3. Властивості визначника n-го порядку
- •6.4. Обчислення визначників n-го порядку
- •7.1. Загальні поняття
- •7.2. Способи розв’язування систем лінійних рівнянь
- •7.3. Матрична форма запису системи лінійних рівнянь
- •8.1. Поняття векторного простору, його розмірність і базис
- •8.3. Підпростори векторного простору
- •8.4. Лінійні перетворення у векторному просторі
- •8.5. Власні вектори і власні значення лінійного перетворення а) Інваріантні підпростори
- •Звідси із лінійної незалежності векторів e1, e2, …, en випливає:
- •9.1. Поняття евклідового простору
- •9.2. Ортонормований базис
- •9.3. Лінійні перетворення в евклідовому просторі
- •Властивості:
- •10.1. Лінійна функція (форма)
- •10.2. Поняття білінійної та квадратичної функції
- •10.3. Зведення квадратичної форми до суми квадратів
- •10.4. Закон інерції квадратичних форм
- •10.5. Класифікація квадратичних форм
- •10.6. Білінійні і квадратичні форми в евклідовому просторі
- •10.7. Зведення рівняння другого порядку до канонічного вигляду
- •Виконаємо лінійне перетворення
- •11.2. Зведення матриць до жорданової нормальної форми
- •Необхідна і достатня умова зведення матриць до діагонального вигляду
Звідси із лінійної незалежності векторів e1, e2, …, en випливає:
а11х1+а12х2+…+а1пхп=λх1,
а21х1+а22х2+…+а2пхп=λх2,
………………………………
ап1х1+ап2х2+…+аппхп=λхп,
звідки:
Для існування ненульового розв’язку цієї однорідної системи необхідно і достатньо, щоб її визначник дорівнював нулю:
Ліва частина останньої рівності являє собою поліном п-го степеня відносно λ, який називається характеристичним поліномом перетворення A в базисі е. Він є визначником матриці А-λЕ.
Таким чином, доведено, що кожне власне значення перетворення A є коренем його характеристичного полінома. І навпаки, кожний корінь характеристичного полінома перетворення A буде його власним значенням (відповідні власні вектори знаходяться із останньої системи, яка в даному випадку рівності визначника нулю обов’язково має ненульові розв’язки).
Теорема 2. Характеристичний поліном лінійного перетворення
не залежить від вибору базису.
Доведення.
Характеристичний
поліном перетворення A
в базисі е
нехай буде
=|А-λЕ|.
Нехай новий базис
утворюється із старого за допомогою
матриці С. Тоді характеристичний поліном
перетворенняA
в базисі
має вигляд:
▲
Запишемо характеристичний поліном перетворення A:
Видно,
що α1=а11+а22+...+апп,
тобто дорівнює сумі діагональних
елементів матриці А (ця сума називається
слідом
матриці А). З другого боку,
є визначником матриці А. Звідси випливає,
щодля
того,
щоб перетворення A
було невиродженим,
необхідно і достатньо,
щоб φ(0)
було відмінне від нуля,
тобто щоб перетворення A
не мало нульових власних значень.
Приклад
Знайти власні значення і власні вектори лінійного перетворення A з матрицею
А=
Характеристичний поліном матриці А має вигляд:
Власні значення перетворення A є коренями характеристичного полінома: λ1=-1, λ2=5.
Власні
вектори знаходять із системи рівнянь:
а)
λ1=-1.
тому в ролі першого
власного вектора можна взяти вектор f1=(-1;2) або кратний йому;
б)
λ2=5.
тому в
ролі
другого власного
вектора можна взяти вектор f2=(1;1) або кратний йому.
Лекція 9. Евклідові простори
9.1. Поняття евклідового простору
а) Скалярний добуток
Як відомо, у векторному просторі відсутній спосіб вимірювання довжин векторів і кутів між ними. Для розв’язання цієї проблеми скористаємось поняттям скалярного добутку.
У звичайному тривимірному векторному просторі скалярним добутком двох векторів називається добуток їх довжин, помножений на косинус кута між ними. Для векторів х та у їх скалярний добуток позначається (х, у). Отже,
(x,
y)=(x,y).
Властивості:
x, y
V [(x, y)=(y, x)]. В комплексному просторі (х, у)=
x, y
V,
[(αx, y)=α(x, y)].
x, y, z
V [(x+y, z)=(x, z)+(y, z)].
x
V [(x, x) ≥ 0, причому із (х, х)=0 випливає х=θ].
У
векторному просторі V
вважається заданим скалярний
добуток,
якщо кожній парі
векторів x,
y
V
поставлено у відповідність число (х,
у)
так, що виконуються умови 1–3.
Векторний простір, в якому заданий скалярний добуток, що задовольняє умовам 1–4, називається евклідовим простором.
Із рівностей 1–3 випливають співвідношення:
2′. (x, αy)=(αy, x)=α(y, x)=α(x, y).
3′. (z, x+y)=(x+y, z)=(x, z)+(y, z)=(z, x)+(z, y).
Приклад
Якщо в п-вимірному векторному просторі вибрано деякий базис e=(e1, e2, …, en), в якому вектори х та у мають наступні розклади:
x=x1e1+x2e2+…+xnen,
y=y1e1+y2e2+…+ynen,
то їх скалярний добуток визначається рівністю:
(x,y)=x1y1+x2y2+…+xnyn
(властивості 1–4 перевіряються безпосередньо).
Довжиною вектора х називається корінь квадратний із його скалярного квадрата:
Кут
між
векторами х
та у
визначається рівністю
.
б) Нерівність Коші-Буняковського
x,
y
V
або
.
Доведення.
Якщо α – довільне дійсне число , то для вектора х-αу (із умови 4) маємо
(х-αу, х-αу) ≥ 0,
звідки (із 1–3) отримаємо:
(х,х)-2α(х,у)+α2(у,у) ≥ 0.
Отримано квадратний тричлен відносно α. Оскільки він має бути невід’ємним при всіх α, то його дискримінант недодатний, тобто
що й треба довести. ▲
Очевидним є те, що рівність досягається (умова 4) тільки при х-αу=θ, тобто х = αу (вектори х та у пропорційні).
Оскільки
із нерівності Коші-Буняковського
випливає, що,
то це підтверджує правомірність
користування формулою для знаходженняcos
.
Вектори х та у, скалярний добуток яких дорівнює нулю, називаються ортогональними.