- •Тема 1. Матричная алгебра План
- •Понятие матрицы. Виды матриц
- •Операции над матрицами и их свойства
- •I. Сложение матриц
- •II. Умножение матрицы на число
- •Свойства операций сложения и умножения на число:
- •III. Произведение матриц
- •Свойства операции умножения матриц:
- •IV. Транспонирование матриц
- •Свойства операции транспонирования:
- •Понятие определителя. Разложение определителя по элементам строки (столбца)
- •Свойства определителей
- •Базисный минор и ранг матрицы. Теорема о базисном миноре
- •Вычисление ранга матрицы методом окаймляющих миноров
- •Вычисление ранга матрицы с помощью элементарных преобразований
- •Обратная матрица и ее вычисление. Матричные уравнения
- •Свойства обратных матриц:
- •1) Если, то домножая обе части уравнения на слева, получим .
- •2) Если, то домножая обе части уравнения на справа, получим .
- •Использование алгебры матриц в экономике
- •Тема 2. Системы линейных уравнений План
- •Понятие системы линейных уравнений (слу)
- •Матричная форма записи слу
- •Условия совместности систем линейных уравнений. Теорема Кронекера–Капелли
- •Решение систем линейных уравнений методом обратной матрицы и по формулам Крамера
- •Метод Гаусса решения систем линейных уравнений
- •Однородные системы линейных уравнений
- •Фундаментальная система решений однородной системы линейных уравнений
- •Использование систем линейных уравнений в экономике
- •Модель Леонтьева многоотраслевой экономики
- •Экономико-математическая модель линейного обмена
- •Тема 3. Комплексные числа План
- •Понятие комплексного числа
- •Действия над комплексными числами
- •Тригонометрическая форма комплексного числа
- •Действия над комплексными числами в тригонометрической форме:
- •Тема 4. Элементы векторной алгебры План
- •Векторы на плоскости и в пространстве: основные понятия
- •Линейные операции над векторами
- •Свойства операций сложения векторов и умножения вектора на число
- •Координаты вектора на плоскости и в пространстве
- •Скалярное произведение векторов
- •Свойства скалярного произведения
- •Понятие линейного пространства
- •Примеры линейных пространств
- •Линейная зависимость и независимость системы n векторов
- •Примеры линейно зависимых и линейно независимых систем векторов
- •Базис. Координаты вектора в базисе
- •Матрица перехода к новому базису
- •Свойства матрицы перехода
- •Евклидово пространство: основные понятия
- •Выпуклые множества, свойства выпуклых множеств
- •Тема 5. Линейные отображения План
- •Понятие линейного оператора
- •Матрица линейного оператора
- •Действия над линейными операторами
- •Собственные векторы и собственные значения линейного оператора
- •Квадратичные формы
- •Критерий Сильвестра
Линейные операции над векторами
Под линейными операциями над векторами понимают операции сложения векторов и умножения вектора на число. Введем эти операции.
Определение 12. Пусть даны два вектора . Построим равные им векторы и . Вектор называется суммой двух векторов и обозначается .
Таким образом, для любых точек А, В и С справедливо равенство
. (1)
Указанное в определении правило сложения векторов называется правилом треугольника. Из него несложно получить еще одно правило сложения векторов, известное как правило параллелограмма. Оно состоит в следующем: если совместить начала неколлинеарных векторов и , отложить их от произвольной точки A так, что , и взять в качестве сторон параллелограмма ABCD, то вектор , лежащий на диагонали этого параллелограмма, и есть сумма . Таким образом,
.
Замечание. Правило сложения можно распространить на любое конечное число векторов. Для того чтобы найти сумму векторов , нужно последовательно откладывать данные векторы так, чтобы конец предыдущего вектора совпадал с началом последующего. В результате получится некоторая ломаная линия, звеньями которой будут являться данные векторы. Если эту ломаную замкнуть, т.е. соединить начало первого вектора с концом последнего, то получится вектор . Сформулированное правило сложения n векторов называют правилом замыкания ломаной для многоугольника.
Определение 13. Произведением вектора на число () называется вектор , удовлетворяющий следующим условиям:
1) , где — модуль числа .
2) , если 0;
, если < 0.
Замечание. Если или , то вектор =.
Замечание. При умножении вектора на число получается вектор –, противоположный вектору .
Свойства операций сложения векторов и умножения вектора на число
Для любых векторов и любых чисел , выполняется:
1) ;
2) ;
3) ;
4) ;
5) ;
6) ;
7) ;
8) .
Следствие. Разность двух векторов определяется как сумма векторов :
Координаты вектора на плоскости и в пространстве
Рассмотрим реальное пространство.
Напомним, что в трехмерном пространстве декартова прямоугольная система координат определяется заданием единицы для измерения длин и трех взаимно перпендикулярных осей, занумерованных в каком-либо порядке. Точка пересечения называется началом координат, а сами оси – координатными осями. Первая из координатных осей называется осью абсцисс, вторая – осью ординат, а третья – осью аппликат. Начало координат обозначается буквой О, а координатные оси обозначаются символами Ox, Oy, Oz соответственно. Декартова прямоугольная система кординат обозначается Oxyz.
Координатами произвольной точки А в заданной системе координат называются числа
где – проекции точки А на координатные оси, а обозначает величину отрезка оси абсцисс, обозначает величину отрезка оси ординат, обозначает величину отрезка оси аппликат. Число x называется абсциссой, число y называется ординатой, а z – аппликатой точки А. Записывают: А(x, y, z).
Напомним, что в трехмерном пространстве – три базисных вектора: – на оси абсцисс, – на оси ординат, – на оси аппликат.
Пусть — произвольный вектор пространства. Отложив вектор от начала координат, мы получим упорядоченную тройку чисел (x, y, z) – координаты конца А отложенного вектора. Эти числа называются координатами вектора относительно базиса .
Так как , , , а (см. рис.), то
(2)
Замечание. Вектор с началом в начале координат и концом в точке А называется радиус-вектором точки А. Таким образом, декартовыми координатами вектора относительно данной системы координат называются координаты конца равного этому вектору радиус-вектора.
Из определения координат вектора непосредственно следует, что при сложении векторов их координаты складываются, при вычитании — вычитаются; при умножении вектора на число — каждая координата умножается на это число, т.е. если , то
; . (3)
Признак коллинеарности. Необходимым и достаточным условием коллинеарности двух векторов и является пропорциональность их координат, т.е.
. (4)
Признак компланарности. Необходимым и достаточным условием компланарности трех ненулевых векторов , и является равенство
Рассмотрим некоторые задачи, которые пригодятся нам в дальнейшем.
Задача 1 (о нахождении координат вектора по координатам его начала и конца).
Рассмотрим две точки А и В, причем , . Найдем координаты вектора (см. рис.).
Решение. Из рисунка видно, что . Так как , , то используя (4.3), получим:
. (6)
Таким образом, для того чтобы найти координаты вектора с известными координатами его начала и конца, нужно от координат конца вычесть координаты начала.
Задача 2 (о делении отрезка в данном соотношении). Рассмотрим отрезок , причем и . Пусть данный отрезок точкой M делится в соотношении . Найдем координаты точки М.
Решение. Из рисунка видно, что справедливо векторное равенство .
Предположим, что точка M имеет координаты . Находя по формуле (6) координаты векторов , перепишем равенство в виде:
Выражая из первого равенства x, из второго – y, а из третьего – z, находим координаты точки М:
(7)
В случае если , т. е. , получаем формулу координат середины отрезка
(7)
Замечание. На плоскости (в двумерном пространстве) можно так же задать прямоугольную систему координат Oxy. С помощью введенной системы координат любую точку или ее радиус-вектор можно представить парой чисел (x, y). Все соотношения, полученные нами ранее для координат векторов и точек трехмерного пространства, будут справедливы и на плоскости с той лишь разницей, что из них нужно всюду убрать третью координату z. Аналогичные рассуждения можно повторить и для произвольной прямой (одномерного пространства).