- •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
Матрица перехода к новому базису
Пусть
в n-мерном
векторном пространстве
даны два различных базиса:
и
,
которые условимся называть «старым» и
«новым» базисами пространства. Каждый
из векторов нового базиса можно выразить
через векторы старого базиса:

а так же записать в матричной форме:
(17)
или в сокращенной матричной форме:
(17
)
Матрица

называется матрицей перехода от старого базиса к новому базису.
Замечание. Следует обратить внимание на то, что координаты векторов нового базиса по старому базису располагаются в матрице перехода по столбцам.
Формулы
(16) и (16
)
называются формулами
преобразования базиса.
Свойства матрицы перехода
1) Матрица
перехода является невырожденной, т.е.

2) Матрица перехода
от нового базиса к старому базису имеет
вид
.
Действительно, умножив равенство (16
)
справа на матрицу
,
получим

Найдем зависимость между координатами вектора в разных базисах.
Пусть
имеет координаты
в старом базисе и
в
новом базисе, тогда

Подставив
в это выражение разложение векторов
по базису
,
получим

В силу однозначности разложения вектора по базису, имеем

или в матричной форме:
(18)
или в сокращенной матричной форме:
(1
)
Координаты
вектора
в новом базисе выражаются через
координаты вектора в старом базисе

Формулы (18), (1
)
называют формулами преобразования
координат.
Евклидово пространство: основные понятия
Рассмотрим действительное линейное пространство L.
Определение
22. Будем
говорить, что в линейном пространстве
L
задано скалярное произведение, если
каждой паре векторов
поставлено в соответствие действительное
число
так, что выполняются следующие условия:
1)
;
2)
;
3)
;
4)
,
причем равенство нулю имеет место лишь
для нулевого вектора
.
Определение 23. Линейное пространство L, в котором определено скалярное произведение, будем называть евклидовым пространством и обозначать E.
Если n-мерное линейное пространство — евклидово, то будем называть его евклидовым n-мерным пространством, а базис линейного пространства – базисом евклидова пространства.
Дадим определения длины вектора и угла между векторами в евклидовом пространстве E.
Определение
24. Длиной
вектора
называется величина
.
Углом
между векторами
называется угол
,
косинус которого равен
Определение
25. Два
вектора
евклидова пространства E
называются
ортогональными,
если их скалярное произведение равно
нулю, т.е.
.
Пусть
в евклидовом пространстве
задан некоторый ортонормированный
базис
,
т.е.
при
и
при
.
Если векторы
относительно данного базиса имеют
разложения
,
,
то несложно показать, что скалярное
произведение
будет определяться формулой
.
(19)
Замечание.
Длину
вектора
и
угол между векторами
с учетом (4.19) можно вычислять по формулам
(20)
(21)
