- •Введение
- •1.3 Первые 10 свойств определителя
- •2) При замене строк или столбцов местами определитель меняет знак:
- •4) Постоянный множитель элементов строки/столбца можно вынести за знак определителя:
- •§2. Миноры и дополнения
- •§3. Определитель n-го порядка
- •3.1 Метод математической индукции
- •3.2 Вычисление определителя n-го порядка по минорам и ад
- •3.3 Верхне треугольный определитель
- •Глава 2. Матрицы и системы линейных уравнений §4. Определение матрицы, равенство, операции над матрицами
- •4.1 Определение матрицы
- •4.2 Сложение матриц
- •§5. Произведение матриц
- •5.1 Свойства операции суммы
- •5.2 Определение произведения матриц и его некоммутативность
- •5.3 Ассоциативность произведения матриц
- •5.4 Правая и Левая дистрибутивность умножения матриц относительно сложения
- •5.5 Транспонирование произведения
- •5.6 Определитель произведения
- •5.7 Вырожденная и невырожденная квадратная матрица
- •5.8 Единичная матрица и её свойства
- •5.9.Определение обратной матрицы; отсутствие обратной матрицы у вырожденной
- •5.10 Теорема о существовании обратной матрицы и алгоритм её нахождения
- •§6. Системы линейных уравнений
- •6.1 Определенность системы линейных уравнений. Совместность, несовместность
- •6.2 Матричная форма записи m линейных уравнений с n неизвестными
- •§7. Системы n линейных уравнений с n неизвестными их решение с помощью обратной матрицы
- •§8. Формула Крамера
- •§9. Элементарное преобразование матриц
- •9.1 Понятие элементарного преобразования
- •9.2 Эквивалентные матрицы и системы
- •9.3 Ступенчатые матрицы; сведение матрицы к ступенчатой
- •9.4 Диагональные матрицы
- •§10. (Метод Гаусса) Решение произвольной системы линейных уравнений
- •§11. Определение ранга матрицы
- •11.1 Понятие ранга матрицы
- •11.2 Инвариантность ранга при элементарных преобразованиях
- •Глава 3. Векторная алгебра §14.Векторы, равенство векторов , коллиниарность и компланарность векторов, разность , умножение векторов. Свойства этих операций.
- •14.1 Сложение векторов
- •14.2 Умножение вектора на число
- •14.3 Свойства линейного пространства
- •2) Ассоциативность
- •§15. Линейно – зависимые векторы и их свойства
- •§17. Базис, координаты вектора, разложение вектора по базису
- •Эта система линейно независима;
- •Любой вектор можно выразить через , причём это выражение единственно.
- •§18. Линейное пространство и линейные операторы
- •Шаг индукции
- •Линейное подпространство
- •Линейный оператор
- •§19. Исследование систем линейных уравнений
- •19.1. Однородные системы
- •19.2 Решение неоднородных систем
- •19.3 Доказательство достаточности теоремы Кронеккер-Капелли
- •19.4 Доказательство критерия определённости системы
- •§20. Ортонормированный базис
- •§21. Прямоугольная декартова система координат. Координаты точки. Определение координат вектора по координатам его начала и конца. Расстояние между двумя точками
- •§22. Деление отрезка в заданном отношении
- •25.2 Свойства векторного произведения .(антикоммутативность, линейность и однородность)
- •Доказательство Леммы 25.1:
- •27.3 Свойства смешанного произведения
- •27.4Необходимое и достаточное условие компланарности трех векторов
- •§28 Смешанное произведение векторов в координатной форме
§9. Элементарное преобразование матриц
9.1 Понятие элементарного преобразования
Определение 9.1: Элементарным преобразованием строк 1-го типа называется:
либо 1) замена строк местами;
либо 2) умножение строки на число ;
либо 3) сложение строк.
Определение 9.2: Элементарным преобразованием строк 2-го типа называется 1 из 2-х действий:
либо 1) замена строк местами;
либо 2) прибавление к одной строке другой, умноженной на некоторое число.
Аналогично определяются элементарные преобразования столбцов 1-го и 2-го типа.
9.2 Эквивалентные матрицы и системы
Определение 9.3: Матрицы А и В называются эквивалентными, если одну из них можно получить из другой с помощью конечного числа элементарных преобразований строк.
Соответственно различают эквивалентности первого и второго типа.
Определение 9.4: Системы линейных уравнений называются эквивалентными, если эквивалентны их расширенные матрицы.
Читателю предлагается доказать самостоятельно, что эквивалентные системы линейных уравнений имеют одно и то же множество решений.
Свойства:
(предлагаем читателю вывести их самостоятельно)
-
А~А /рефлексивность/
-
А~ВВ~А /симметричность/
-
А~В, В~СА~С /транзитивность/
9.3 Ступенчатые матрицы; сведение матрицы к ступенчатой
Определение 9.5: Ступенчатой называется матрица такого вида:
этого столбца (столбцов) могло и не быть
/при переходе к следующей строке «вниз» идем не более, чем на один ненулевой элемент; слева направо последующая строка может увеличиться и на несколько нулевых элементов/
Нулевая матрица, по определению, также является ступенчатой.
Справедлива следующая теорема Гаусса:
Всякая матрица эквивалентна некоторой ступенчатой матрице.
Эту теорему доказываем методом математической индукции по числу строк матрицы А:
-
n=2, т.е. ;
Не ограничивая общности, можно считать, что , ибо если , а , то меняем местами первую и вторую строки.
Из второй строки матрицы А вычтем первую, умноженную на . Получим:
— ступенчатая матрица.
2. Шаг индукции. Пусть .
Можно считать, что первый столбец матрицы А ненулевой, т.е. при некотором j. Тогда, меняя, в случае необходимости первую и j-ую строки местами, получим, что (для новой матрицы). Вычитая из j-й строки (j=2,3,...,k,k+1) первую, умноженную на , получим:
–– ступенчатая матрица.
Матрица, получившаяся в правом нижнем углу матрицы А, состоит из k строк, и поэтому она сводится к ступенчатой по индуктивному предположению.
Теорема Гаусса доказана.
9.4 Диагональные матрицы
Определение 9.6: Матрица называется диагональной, если все её элементы, стоящие вне главной диагонали, равны нулю.
Имеет место следующая теорема:
Всякая невырожденная матрица эквивалентна некоторой диагональной и единичной.
Теорему доказываем методом математической индукции по порядку матрицы.
1. База индукции: пусть n=2.
, т.е.
Из 1-ой строки вычитаем 2-ую, умноженную на – диагональная матрица.
2. Шаг индукции:
Заметим, что (более того, для любого j=1,2,…,k,k+1), ибо (см параграф 3 , п.3.3) . Тогда, вычитая из j-ой строки (k+1)-ю (j=1,2,…,k), умноженную на , получим, что:
(9.1)
матрица k-го порядка, которая, по индуктивному предположению, сводится к диагональной.
А поделив j-ю строку (j=1,2,…,k,k+1) на (как уже отмечалось ранее, для любого j), получим единичную матрицу.
Теорема доказана.