
- •Билет 1. Определение определителя порядка n, его свойства.
- •6.2. Определители порядка n
- •Свойства определителя порядка п:
- •Билет 2. Сложение матриц и умножение матрицы на число, свойства этих операций.
- •Свойства операций сложения матриц и умножения на число:
- •Билет 3. Умножение матриц, свойства умножения (доказать ассоциативность).
- •Свойства умножения матриц:
- •Билет 4. Умножение матриц, свойства умножения (доказать дистрибутивность).
- •Свойства умножения матриц:
- •Билет 5. Обратная матрица, существование и единственность.
- •Билет 6. Ранг матрицы. Теорема о базисном миноре.
- •Билет 7. Ранг матрицы. Вычисление ранга методом окаймляющих миноров.
- •Метод элементарных преобразований
- •Билет 8. Ранг матрицы. Вычисление ранга матрицы элементарными преобразованиями.
- •Метод элементарных преобразований
- •Билет 9. Метод Гаусса решения систем линейных уравнений.
- •Билет 10. Правило Крамера.
- •Билет 11. Теорема Кронекера-Капелли.
- •Билет 12. Система линейных однородных уравнений. Фундаментальная система решений.
- •Билет 13. Аксиоматическое определение линейного пространства. Примеры. Следствия из аксиом.
- •По правилу сложения матриц
- •Билет 14. Базис линейного пространства. Примеры базисов в конкретных пространствах.
- •Билет 15. Базис линейного пространства. Единственность разложения вектора по базису.
- •Билет 16. Базис линейного пространства. Координаы суммы векторов и произведения вектора на число.
- •Билет 17. Размерность линейного пространства.
- •Билет 18. Связь между базисами линейного пространства.
- •Билет 19. Линейные подпространства. Примеры.
- •Билет 20. Линейные операторы, определения и примеры.
- •Билет 21. Матрица линейного оператора. Связь координат образа и прообраза.
- •Билет 22. Характеристический многочлен и характеристические корни матрицы.
- •Билет 23. Характеристические корни и собственные значения линейного оператора.
- •Билет 24. Линейные операторы с простым спектром.
- •Билет 25. Евклидовы пространства. Определения и примеры. Следствия из аксиом.
- •Билет 26. Норма вектора. Неравенство Коши-Буняковского.
- •Билет 27. Линейная независимость системы ненулевых ортогональных векторов в евклидовом прос-стве.
- •Билет 28. Процесс ортогонализации Шмидта.
- •Билет 29. Ортогональные и ортонормированные базисы в евклидовом пространстве.
- •Билет 30. Ортогональные матрицы, их свойства (доказать: q является ортогональной тогда и только тогда, когда столбцы q составляют ортонормированную систему).
- •Билет 31. Ортогональные матрицы, их свойства (доказать: матрица перехода от ортонормированного базиса к ортонормированному базиса является ортогональной).
- •Билет 32.
- •Ортогональные матрицы, их свойства (доказать: если q ортогональная то qt ортогональная).
- •Билет 33.
- •Ортогональные операторы в евклидовом пространстве, их свойства.
- •Билет 34. Квадратичные формы. Линейные преобразования неизвестных.
- •Билет 35. Положительно определенные квадратичные формы. Критерий Сильвестра.
Билет 35. Положительно определенные квадратичные формы. Критерий Сильвестра.
Определение 5.
Нормальным
видом квадратичной формы называется
сумма квадратов неизвестных с
коэффициентами «+!» или «».
Теорема 4. Всякую квадратичную форму можно привести некоторым невырожденным линейным преобразованием неизвестных к нормальному виду.
Доказательство.
Пусть
-
квадратичная форма ранга
.
Следовательно,
- линейное преобразование неизвестных,
приводящее
к виду
,
(14.20)
где
,
(теорема 3 и следствие из теоремы 2).
Положим
(14.21)
Равенства (14.21) можно записать в виде следующего матричного равенства:
,
где
-
невырожденная матрица (так как
),
следовательно, существует
и равенство
можно разрешить относительно
:
.
Последовательное
выполнение линейных преобразований
и
является линейным преобразованием с
матрицей
(теорема 1); линейное преобразование
приводит квадратичную форму
к нормальному виду
.
Теорема 4 доказана.
Определение 6.
Квадратичная
форма от n
неизвестных называется положительно
определенной, если она приводится к
нормальному виду, содержащему n
квадратов неизвестных с коэффициентами
«+1»:
Теорема
5. Квадратичная
форма
является положительно определенной
тогда и только тогда, когда при любых
значениях неизвестных, хотя бы одно из
которых отлично от нуля, эта форма
принимает положительные значения.
Доказательство.
Пусть
положительно определена, т.е. приводится
некоторым невырожденным линейным
преобразованием
к виду
.
Так
как
- невырожденная матрица,
и
.
Пусть
,
,
тогда
(14.22)
Пусть
- набор неизвестных,
среди которых хотя бы одно отлично от
нуля. Следовательно, в равенствах (14.22)
среди соответствующих значений
найдется
.
Действительно, допустим,
.
Тогда система линейных алгебраических
уравнений
с
определителем
имеет единственное решение
,
а по условию хотя бы одно из неизвестных
,
,
отлично от нуля, получили противоречие
и, следовательно, среди
,
,
есть
.
Тогда
(так как
).
Обратно.
Пусть
.
Допустим, что
не является положительно определенной,
- это означает, что в нормальном виде, к
которому приводится квадратичная форма
некоторым невырожденным линейным
преобразованием
,
либо отсутствует квадрат хотя бы одного
неизвестного, либо входит с коэффициентом
.
Пусть это неизвестное
.
Тогда
,
либо
.
Рассмотрим следующий
набор неизвестных
:
,
.
(14.23)
Пусть неизвестные
,
,
связаны с
,
,
равенствами (14.22). Набор неизвестных
,
соответствующий (14.23), найдем из системы
уравнений
(14.24)
Пусть
- решение системы (14.24), следовательно,
,
так как если
,
не удовлетворяется, например, последнее
уравнение в (14.24).
Имеем
и, таким образом,
,
получили противоречие, и, значит,
нормальный вид квадратичной формы
содержит
квадратов неизвестных с коэффициентами
+1 и
является положительно определенной
формой.
Теорема 5 доказана.
Определение 7.
Пусть,
,
.Миноры
,
,
,…,
называются главными минорами квадратичной
формы
.
Сформулируем без доказательства следующее утверждение.
Теорема
6 (критерий Сильвестра).
Квадратичная
форма
является положительно определенной
тогда и только тогда, когда все ее главные
миноры строго положительны.