- •Академия управления при Президенте Республики Беларусь
- •Содержание
- •Тема 1. Элементарная математика 13
- •Тема 2. Аналитическая геометрия 38
- •Тема 3. Линейная алгебра 81
- •Введение Лекция 1. Основы математической логики
- •Высказывания и логические связки
- •Контрольные вопросы к лекции №1
- •Тема 1. Элементарная математика Лекция 2. Элементы теории множеств
- •Основные понятия
- •Основные операции над множествами
- •Отображения
- •Отношения эквивалентности и упорядоченности
- •Контрольные вопросы к лекции №2
- •Лекция 3. Числовые множества
- •Основные понятия
- •Соединения. Бином Ньютона
- •Комплексные числа
- •Операции над комплексными числами
- •Формула Муавра. Извлечение корня из комплексного числа
- •Контрольные вопросы к лекции №3
- •Тема 2. Аналитическая геометрия Лекция 4. Векторы
- •Основные понятия
- •Линейные операции над векторами
- •Проекция вектора на ось
- •Линейная зависимость векторов
- •Базис. Координаты вектора в базисе
- •Декартовы прямоугольные координаты в пространстве. Координаты точек. Координаты векторов. Деление отрезка в данном отношении
- •Направляющие косинусы
- •Скалярное произведение
- •Векторное произведение
- •Смешанное произведение
- •Контрольные вопросы к лекции №4
- •Лекция 5. Прямая
- •Основные понятия
- •Взаимное расположение прямых
- •Контрольные вопросы к лекции №5
- •Лекция 6. Плоскость
- •Основные понятия
- •Нормальное уравнение плоскости
- •Взаимное расположение плоскостей
- •Контрольные вопросы к лекции №6
- •Лекция 7. Кривые второго порядка
- •Уравнение фигуры
- •Гипербола
- •Парабола
- •Исследование на плоскости уравнения второй степени
- •Контрольные вопросы к лекции №7
- •Тема 3. Линейная алгебра Лекция 8. Понятие евклидова пространства
- •Коллинеарные векторы
- •Размерность и базис векторного пространства
- •Контрольные вопросы к лекции №8
- •Лекция 9. Матрицы
- •Основные понятия
- •Операции над матрицами
- •Определитель матрицы
- •Ранг матрицы
- •Обратная матрица
- •Контрольные вопросы к лекции №9
- •Лекция 10. Понятие линейного оператора
- •Переход к новому базису
- •Линейное преобразование переменных
- •Собственные значения и собственные вектора матриц
- •Контрольные вопросы к лекции №10
- •Лекция 11. Многочлены
- •Основные понятия
- •Теорема о делении с остатком
- •Теорема Безу
- •Контрольные вопросы к лекции №11
- •Лекция 12. Квадратичные формы
- •Понятие квадратичной формы
- •Канонический базис квадратичной формы
- •Канонический базис из собственных векторов матрицы квадратичной формы
- •Канонический базис Якоби квадратичной формы
- •Положительно и отрицательно определенные квадратичные формы
- •Применение квадратичных форм к исследованию кривых второго прядка
- •Контрольные вопросы к лекции №12
- •Лекция 13. Системы линейных уравнений
- •Основные понятия
- •Критерий совместности системы линейных уравнений
- •Правило Крамера решения систем линейных уравнений
- •Метод Гаусса
- •Однородные системы уравнений
- •Разрешенные системы линейных уравнений
- •Контрольные вопросы к лекции №13
- •Лекция 14. Основы линейного программирования
- •Линейное программирование
- •Задача линейного программирования
- •Приведение общей задачи линейного программирования к канонической форме
- •Множества допустимых решений
- •Опорное решение задачи линейного программирования, его взаимосвязь с угловыми точками
- •Симплекс-метод с естественным базисом
- •Симплексный метод с искусственным базисом (м-метод)
- •Теория двойственности
- •Теоремы двойственности
- •Контрольные вопросы к лекции 14
- •Экзаменационные вопросы
- •Литература
- •Высшая математика
- •Часть I
- •220007, Г. Минск, ул. Московская, 17.
Линейные операции над векторами
Сложение
вектора производится по правилу
параллелограмма: векторы
и
сносятся в общую точку
(рис. 4.1), на них строят параллелограмм
и его диагональ
называютсуммой векторов
и
.


Рис. 4.1.
Поскольку
вектор
равен
,
то можно дать другое правило нахождения
суммы
(правило треугольника): суммой векторов
и
является вектор, идущий из начала
в конец
,
если вектор
приложен к концу вектора
,
т.е.:
|
|
(4.1) |
Это
правило распространяется на любое число
слагаемых: если векторы
образуют ломаную
,
то суммой этих векторов является вектор
,
замыкающий эту ломаную, т.е.:
|
|
(4.2) |
В
частности, если ломаная замыкается,
т.е.
,
то сумма ее звеньев равна нуль-вектору
.
Сложение векторов подчиняется обычным законам сложения ‑ сочетательному и переместительному, а также обладает обратной операцией – вычитанием.
Разностью двух векторов
и
,
отложенных от одной точки
является вектор, направленный из конца
вычитаемого вектора
в конец уменьшаемого вектора
,
т.е.
(Рис. 4.2.). Это правило следует из формулы
(1): т.к.
,
то
.

Рис. 4.2.
Векторы можно не только складывать и вычитать, но и умножать на числа (скаляры).
Вектор
равен
,
где
‑ некоторое число, если:
коллинеарен
;длина вектора
отличается от длины вектора
в
раз, т.е.
;при
,
и
направлены в одну сторону, при
‑ в разные.
Произведение вектора на скаляробладает следующими свойствами:
;
;
;
;
.
Проекция вектора на ось
Пусть даны ось
и вектор
.
Проектируя начало и конец вектора на
ось
,
получим на ней вектор
.Проекцией
вектора
на ось
называется число, равное длине вектора
,
взятой со знаком плюс или минус в
зависимости от того, направлен ли вектор
в ту же сторону, что и ось
или в противоположную. Проекция вектора
на ось
обозначается
.
Свойства проекций:
,
где
‑ угол между вектором
и осью
;
;
.
Пусть
–
произвольная конечная система векторов;
‑ произвольная система действительных
чисел. Вектор
называется линейной комбинацией векторов
этой системы.
Из свойства проекций следует, что:

Линейная зависимость векторов
Говорят, что векторы линейно независимы, если из равенства:
|
|
(4.3) |
следует, что
.
В противном случае векторы
называютсялинейно зависимыми. Если
какой-нибудь вектор можно представить
в виде
,
то говорят, что вектор
линейно выражается через векторы
.
Теорема. Векторы
линейно зависимы тогда и только тогда,
когда, по крайней мере, один из них
линейно выражается через остальные.
Следствие.Если векторы
линейно независимы, то ни один из них
нельзя выразить через остальные; в
частности, ни один из них не может быть
нулевым.
Система, состоящая из одного вектора,
линейно зависима тогда и только тогда,
когда этот вектор нулевой. Любые два
неколлинеарных вектора
и
линейно независимы. В самом деле,
предположим, неколлинеарные векторы
и
линейно зависимы. Тогда, по предыдущей
теореме, один из них, например
,линейно выражается через второй, т.е.
,
а это противоречит неколлинеарности
и
.
Следовательно,
и
- линейно независимы.
Пусть
и
неколлинеарные векторы,
‑ произвольный вектор компланарный
векторам
и
.
Отложим векторы
и
от одной точки
,
т.е. построим
(Рис.4.3).

Рис. 4.3.
Из
параллелограмма
видно, что:
.
Следовательно,
любые три компланарных вектора
и
линейно зависимы.
Любые
три некомпланарных вектора
и
линейно независимы.
Если
предположить, что три некомпланарных
вектора
и
линейно зависимы, то один из них, например
,
линейно выражается через
и
,
т.е.
,
а это говорит о том, что три вектора
и
лежат в одной плоскости, что противоречит
условию.
Три
вектора
и
линейно зависимы тогда и только тогда,
когда определитель, составленный из их
координат, равен нулю.
Пусть
векторы
и
в некотором базисе имеют координаты
,
и
соответственно. Тогда векторы
и
линейно зависимы тогда и только тогда,
когда линейно зависимы их координатные
столбцы. Значит, векторы
и
линейно зависимы тогда и только тогда,
когда существуют числа
,
неравные одновременно нулю, что
выполняется равенство:
.
Линейная
зависимость означает, что существует
ненулевой набор коэффициентов
такой, что:
(4.4)
Если
один из векторов, например,
,
является нулевым, то система
окажется линейно зависимой, т.к. равенство
(4.4) будет выполнено при
.
Теорема.
Векторы
линейно зависимы тогда и только тогда,
когда один из векторов является линейной
комбинацией остальных.
