
- •Линейная алгебра глава 1 законы композиции
- •§1. Внутренние законы композиции
- •Свойства внутренних законов композиции.
- •1.2. Основные алгебраические образования: группы, кольца, поля
- •§2. Внешние законы композиции
- •§3. Изоморфизм
- •Глава 2 комплексные числа
- •§1. Поле с комплексных чисел
- •§2. Комплексно сопряженные числа
- •§3. Модуль комплексного числа. Деление двух комплексных чисел
- •§4. Геометрическая интерпретация комплексных чисел
- •§5. Тригонометрическая форма комплексного числа. Формула муавра. Извлечение корня
- •§6. Комплексные функции
- •Комплексные функции одного действительного переменного
- •Комплексные функции одного комплексного переменного
- •Показательная функция zеz с комплексным показателем и ее свойства
- •Формулы Эйлера. Показательная форма комплексного числа
- •Глава 3 многочлены
- •§1. Кольцо многочленов
- •§2. Деление многочленов по убывающим степеням
- •§3. Взаимно простые и неприводимые многочлены. Теорема и алгоритм евклида
- •§4. Нули (корни) многочлена. Кратность нуля. Разложение многочлена в произведение неприводимых многочленов над полем с и r
- •Упражнения
- •Глава 4 векторные пространства
- •§1. Векторное пространство многочленов над полем p коэффициентов
- •§2. Векторные пространства р n над полем р
- •§3. Векторы в геометрическом пространстве
- •3.1. Типы векторов в геометрическом пространстве
- •Из подобия треугольников авс и ав'с' следует (как в случае , так и в случае ), что.
- •3.3. Задание свободных векторов при помощи декартовой системы координат и соответствие их с векторами из векторного пространства r3
- •3.4. Скалярное произведение двух свободных векторов
- •Упражнения
- •§4. Векторное подпространство
- •4.1. Подпространство, порожденное линейной комбинацией векторов
- •4.2. Линейная зависимость и независимость векторов
- •4.3. Теоремы о линейно зависимых и линейно независимых векторах
- •4.4. База и ранг системы векторов. Базис и размерность векторного подпространства, порожденного системой векторов
- •4.5. Базис и размерность подпространства, порожденного системой
- •§5. Базис и размерность векторного пространства
- •5.1. Построение базиса
- •5.2. Основные свойства базиса
- •5.3. Базис и размерность пространства свободных векторов
- •§6. Изоморфизм между n – мерными векторными пространствами к и р n над полем р
- •§8. Линейные отображения векторных пространств
- •8.1. Ранг линейного отображения
- •8.2. Координатная запись линейных отображений
- •Упражнения
- •Глава 5 матрицы
- •§1. Ранг матрицы. Элементарные преобразования матриц
- •§2. Алгебраичесие операции над матрицами.
- •Пусть даны матрицы
- •§3. Изоморфизм между векторным пространством
- •§4. Скалярное произведение двух векторов из пространства Rn
- •§5. Квадратные матрицы
- •5.1. Обратная матрица
- •5.2. Транспонированная квадратная матрица.
- •Упражнения
- •Глава 6 определители
- •§1. Определение и свойства определителя, вытекающие из определения
- •§2. Разложение определителя по элементам столбца (строки). Теорема о чужих дополнениях
- •§3. Геометрическое представление определителя
- •3.1. Векторное произведение двух свободных векторов
- •3.2. Смешанное произведение трех свободных векторов
- •§4. Применение определителей для нахождения ранга матриц
- •§5. Построение обратной матрицы
- •Упражнения
- •Глава 7 системы линейных уравнений
- •§1. Определения. Совместные и несовместные системы
- •§2. Метод гаусса
- •§3. Матричная и векторная формы записи линейных
- •3. Матрицу-столбец свободных членов размер матрицы k 1.
- •§4. Система крамера
- •§5. Однородная система линейных уравнений
- •§6. Неоднородная система линейных уравнений
- •Упражнения
- •Глава 8 приведение матриц
- •§1. Матрица перехода от одного базиса к другому
- •1.1. Матрица перехода, связанная с преобразованием
- •1.2. Ортогональные матрицы перехода
- •§2. Изменение матрицы линейного отображения при замене базисов
- •2.1. Собственные значения, собственные векторы
- •2.2. Приведение квадратной матрицы к диагональной форме
- •§3. Вещественные линейные и квадратичные формы
- •3.1. Приведение квадратичной формы к каноническому виду
- •3.2. Определенная квадратичная форма. Критерий Сильвестра
- •Упражнения
5.1. Обратная матрица
Рассмотрим
матрицу А,
которая задает отображение
Обратное отображение существует, если
это взаимно однозначное отображение
Рn
на Рn.
Но для этого необходимо и достаточно,
чтобы матрица А
была квадратной
порядка n
и ранг r(A)
которой равен n.
Поэтому обратная матрица существует
только для квадратной матрицы А
ранг r(A)
и порядок n
которой одинаковы.
Определение. Квадратная матрица, представляющая обратное отображение для матрицы А, называется обратной матрицей для матрицы А и обозначается А-1; матрица А-1 является симметричным элементом для матрицы А относительно умножения.
Действительно,
пусть задано взаимно однозначное
отображение
пространства Рn
на Рn.
Обратным отображением для него будет
,
поэтому А-1А
= Еn;
точно так же
АА-1
= Еn
и, следовательно,
АА-1
= А-1А
= Еn.
Если А-1
существует, то говорят, что матрица А
обратима.
Обратно, если А
– обратимая матрица, то отображение
взаимно однозначно.
Пусть А и В – две обратимые матрицы порядка n; в силу ассоциативности
АВВ-1А-1 = А(ВВ-1)А-1 = АЕnА-1 = (АЕn)А-1 = АА-1 = Еn.
Следовательно, (АВ)(В-1А-1) = Еn, а значит, произведение двух обратимых матриц – есть матрица обратимая и (АВ)-1 = В-1А-1.
5.2. Транспонированная квадратная матрица.
Симметрические матрицы
Определение
1.
Говорят, что матрица АТ
элементов
транспонирована
по отношению к квадратной матрице А
элементов
,
если
=
,
для i
= 1,2,...,n;
j
= 1,2,...,n.
А
=
,
АТ
=
.
Элементы матрицы АТ симметричны элементам матрицы А относительно главной диагонали. Операция, переводящая квадратную матрицу в ее транспонированную, называется транспонированием. Для этого элементы каждой строки матрицы А записываются в том же порядке в столбцы матрицы АТ, причем номер столбца совпадает с номером строки. Ясно, что при этом i-ая строка АТ состоит из тех же элементов, в том же порядке, что и i-й столбец матрицы А.
Матрицы А и АТ имеют одинаковый ранг r(A) = r(AТ), а также:
(А)Т = Т; (А+В)Т = АТ+ВТ; (АВ)Т= ВТАТ; если А обратима, то (А-1)Т = (АТ)-1.
Определение 2. Квадратная матрица А элементов ij называется симметрической, если А = АТ. В этом случае ij = ji, т.е. элементы матрицы А симметричные относительно ее главной диагонали равны друг другу. Все диагональные матрицы симметрические, например, Е = ЕТ.
Упражнения
-
С помощью элементарных преобразований определить ранги матриц:
-
Доказать, что для любой матрицы А матрицы S1= A+AТ и S2 = A·AТ
всегда являются симметрическими матрицами.
-
Пусть
Найти С = А + В + АТ – ВТ + 2АВ.
-
Являются ли матрицы
перестановочными.
Глава 6 определители
§1. Определение и свойства определителя, вытекающие из определения
Определение. Рассмотрим векторное пространство квадратных матриц А порядка n над полем P. Зададим такое отображение D пространства этих матриц в поле Р, при котором каждой квадратной матрице
ставится
в соответствие число D(A)
из P
по закону
(6.1)
Это число называют определителем (детерминантом) матрицы А. Обозначение D(A) или |A|.
Из данного определения следует, что отображение D представляет собой числовую функцию, заданную на множестве квадратных матриц, и поэтому роль переменного в ней играет квадратная матрица А. Таким образом, определитель, т.е. значение D(A) числовой функции D, можно рассматривать как числовую характеристику квадратной матрицы А. Порядок матрицы называется и порядком определителя, которой он соответствует.
Сумма
в правой части равенства берется по
перестановкам вторых индексов элементов
матрицы aij,
где j
= 1, 2,...,n.
Это означает, что каждой перестановке
вторых индексов m1,
m2,...,mn
чисел 1,
2,...,n,
или
соответствует слагаемое. Каждое слагаемое
состоит из произведения n
элементов, взятых по одному и только
одному элементу из каждой строки и
каждого столбца. Произведения складываются
со знаками определяемые числом инверсий
f)
соответствующих перестановок
Число таких слагаемых равно числу
перестановок 1,2,....,n,
т.е. n!.
Примеры.
1.
Действительно, перестановок m1,m2 из 1,2 всего две
2.
а11а22а33
–
– а12а21а33 + а12а23а31 – а13а22а31 + а13а21а32 – а11а23а32. Перестановок m1, m2 , m3 из 1, 2, 3 всего 3! = 6.
Свойства определителя, вытекающие из определения:
-
Определитель транспонированной матрицы равен исходной: D(AT) = D(A). Вытекает из равноправия строк и столбцов по отношению к определителю.
-
Если поменять местами два столбца (строки) определителя, то определитель изменит знак на противоположный. Действительно, если столбцы (строки) меняются местами, то это приводит к транспозиции в перестановке
а транспозиция, как мы установили, приводит к изменению четности перестановки (книга 1, гл.2, § 2, п.3). Следовательно, все слагаемые определителя изменят знак на противоположный.
-
Определитель, у которого две строки (столбца) одинаковы, равен нулю. В самом деле, если в определителе переставить две одинаковые строки (столбца), то, с одной стороны, мы ничего не изменим, а с другой стороны, в соответствии с п.2, изменим знак определителя на противоположный, т.е. D(A) = – D(A), отсюда D(A) = 0.
-
Если все элементы столбца (строки) определителя умножить на одно и то же число, то и определитель умножится на это число.
Таким образом, если все элементы некоторой строки (столбца) содержат общий множитель, то его можно вынести за знак определителя.
-
Если каждый элемент какого-либо столбца (строки) есть сумма двух слагаемых, то определитель равен сумме двух определителей, у которых столбцами (строками) являются соответствующие слагаемые, а остальные совпадают со столбцами (строками) заданного определителя:
Свойства 4 и 5 вытекают из дистрибутивности умножения относительно сложения. Свойство 5 можно рассматривать, как правило для сложения определителей.
Следствия. 1. Величина определителя не изменится, если к элементам какого-либо столбца (строки) прибавить соответствующие элементы другого столбца (строки), умноженные на одно и то же число.
2. Если А – матрица порядка n, то D(A)=n D(A).
3. D(A)·D(B)=D(A·B). Даже если A·B B·A, то, тем не менее
D(A·B) = D(A)·D(B) = D(B·A).