
- •§ 3. Основные свойства определителей 3-го порядка.
- •Тогда, используя свойство 5, а затем 4, будем иметь
- •Свойства обратной матрицы
- •Матричный метод решения систем линейных уравнений
- •Алгоритм
- •[Править] Пример
- •Компланарные векторы
- •Бесконечно малая величина
- •[Править] Бесконечно большая величина
- •Предел последовательности и функции. Теоремы о пределах
- •Бесконечно малые функции
- •Свойства бесконечно малых функций
- •Бесконечно большие функции
- •Свойства бесконечно больших функций в точке
- •Пределы функции на бесконечности
- •Определения Править
- •Окрестностное определение Править
- •Определения Править
- •Определения
- •[Править] Односторонний предел по Гейне
- •[Править] Односторонний предел по Коши
- •[Править] Односторонний предел как предел вдоль фильтра
- •[Править] Обозначения
- •Построение асимптот при анализе функций
- •Примеры:
- •Точки разрыва
- •Непрерывность функции в точке
- •Свойства непрерывных функций
- •Свойства непрерывных функций. Непрерывность сложной функции
- •Теоремы о непрерывных функциях
- •Непрерывность обратной функции
- •Непрерывность функций
- •[Править] Доказательство
- •Формулировка
- •[Править] Доказательство для r
- •[Править] Замечания
- •Второй замечательный предел
- •Натуральные логарифмы
- •Свойства Править
- •Дифференцирование сложной функции
- •[Править] Примеры
- •[Править] Свойства
- •[Править] Разложение в степенной ряд
- •Теорема об обратной функции.
- •Теорема (о дифференцировании обратной функции)
- •Примеры
- •Дифференцирование функций заданных параметрически
- •36. Логарифмическое дифференцирование.
- •Правила отыскания производных показательных и логарифмических функций.
- •Производные обратных тригонометрических функций
- •Теорема Ролля
- •Геометрический смысл теоремы Ролля
- •Теорема Лагранжа
- •Геометрический смысл теоремы Лагранжа
- •Теорема Коши
[Править] Пример
Для решения следующей системы уравнений:
Запишем её в виде матрицы 3×4, где последний столбец является свободным членом:
Проведём следующие действия:
К строке 2 добавим: −4 × Строку 1.
К строке 3 добавим: −9 × Строку 1.
Получим:
К строке 3 добавим: −3 × Строку 2.
Строку 2 делим на −2
К строке 1 добавим: −1 × Строку 3.
К строке 2 добавим: −3/2 × Строку 3.
К строке 1 добавим: −1 × Строку 2.
В правом столбце получаем решение:
.
10
Однородные системы линейных уравнений
Однородная система линейных уравнений AX = 0 всегда совместна. Она имеет нетривиальные (ненулевые) решения, если r = rank A < n.
Для однородных систем базисные переменные (коэффициенты при которых образуют базисный минор) выражаются через свободные переменные соотношениями вида:
Тогда n - r линейно независимыми вектор-решениями будут:
а любое другое
решение является их линейной комбинацией.
Вектор-решения
образуют
нормированную фундаментальную систему.
В
линейном пространстве
множество
решений однородной системы линейных
уравнений образует подпространство
размерности n - r;
-
базис этого подпространства.
11
12
13
Едини́чныйве́ктор или орт (единичный вектор нормированного векторного пространства) — вектор, норма (длина) которого равна единице.
Единичный
вектор
, коллинеарный с
заданным
(нормированный
вектор), определяется по формуле
.
В качестве базисных часто выбираются именно единичные векторы, так как это упрощает вычисления. Такие базисы называют нормированными. В том случае, если эти векторы такжеортогональны, такой базис называется ортонормированным базисом.
Углом
между двумя ненулевыми векторами
и
называется
наименьший угол
(
),
на который надо повернуть один из
векторов до его совпадения со вторым.
Предварительно нужно привести векторы
к общему началу О (рис.
7).
Рис. 7
Под углом
между вектором
и
осью
понимают
угол между векторами
и
(рис.
8).
Рис. 8
Пусть
–
некоторая ось, а
–
вектор, произвольно распо-ложенный в
пространстве. Обозначим
и
–
проекции на ось
соответственно
начала А и
конца В этого
вектора (рис. 9). Вектор
называется
составляющей вектора
по
оси
.
Рис. 9
Проекцией вектора
на
ось
(обозначается пр
)
называется длина его составляющей
по
этой оси, взятая со знаком «плюс», если
,
и со знаком «минус», если
.
Очевидно,
что пр
,
если вектор
образует
острый угол с осью
; пр
,
если этот угол тупой; пр
,
если
.
Если
известны координаты точек
и
на
оси:
,
,
то пр
.
Нетрудно доказать свойства проекций:
1) Равные векторы имеют равные проекции на одну и ту же ось.
2) пр
пр
пр
.
3) пр
пр
,
.
4) пр
,
где
–
угол между вектором и осью.
Заметим,
что проекция вектора на ось и его
составляющая связаны соотношением сост
пр
.
Пример
1. При каком условии
?
Решение.
Отнесем векторы
и
к
общему началу О и
построим на них параллелограмм (рис.5).
Тогда
–
длина диагонали ОС этого
параллелограмма, а
–
длина диагонали ВА.
Диагонали параллелограмма равны, если
этот параллелограмм – прямоугольник.
Следовательно,
,
если
.
.
Если
-
векторы, по модулю равные единице и
направленные по координатным
осям Ox, Oy и Oz,
то разложение вектора
по
трем координатным осям выражается
формулой
(10)
где ax, ay и az -
проекции вектора a на
координатные оси - называются координатами
вектора (если вектор
имеет
координаты ax, ay, az,
то это обозначается так:
{ax, ay, az}).
Если вектор
имеет
начало в начале координат, а его
конец A имеет
координаты x, y и z,
то тогда его проекции на координатные
оси равны координатам его конца:
ax = x; ay = y; az = z.
В этом
случае вектор
называется
радиусом-вектором точки A.
Радиус-вектор точки обозначается
обыкновенно через
(см.
рисунок):
(11)
а модуль радиуса-вектора точки A(x, y, z) вычисляется по формуле
(12)
Разложение вектора по базису.
Определение.
Пусть
–
произвольный вектор,
–
произвольная система
векторов. Если выполняется равенство
,
(1)
то говорят, что
вектор
представлен
в виде линейной комбинации данной
системы
векторов. Если данная система
векторов
является
базисом векторного
пространства, то равенство
(1) называется разложением вектора
по
базису
.
Коэффициенты линейной комбинации
называются
в этом случае координатами вектора
относительно
базиса
.
Теорема. (О разложении вектора по базису.)
Любой вектор векторного пространства можно разложить по его базису и притом единственным способом.
Доказательство.
1) Пусть L произвольная прямая (или ось)
и
–
базис
.
Возьмем произвольный вектор
.
Так как оба вектора
и
коллинеарные
одной и той же прямой
L, то
.
Воспользуемся теоремой о коллинеарности
двух
векторов. Так как
,
то найдется (существует) такое число
,
что
и
тем самым мы получили разложение вектора
по
базису
векторного
пространства
.
Теперь докажем единственность такого разложения. Допустим противное. Пусть имеется два разложения вектора по базису векторного пространства :
и
,
где
.
Тогда
и
используя закон дистрибутивности,
получаем:
.
Так
как
,
то из последнего равенства следует, что
,
ч.т.д.
2)
Пусть теперь Р произвольная плоскость
и
–
базис
.
Пусть
произвольный
вектор этой плоскости. Отложим все три
вектора от какой-нибудь одной точки
этой плоскости. Построим 4 прямых.
Проведем прямую
,
на которой лежит вектор
,
прямую
,
на которой лежит вектор
.
Через конец вектора
проведем
прямую
параллельную вектору
и
прямую параллельную вектору
.
Эти 4 прямые
высекают параллелограмм. См. ниже рис.
3. По правилу параллелограмма
,
и
,
,
–
базис
,
–
базис
.
Теперь, по уже
доказанному в первой
части
этого доказательства, существуют такие
числа
,
что
и
.
Отсюда получаем:
и
возможность разложения по базису
доказана.
рис.3.
Теперь докажем
единственность разложения по базису.
Допустим противное. Пусть имеется два
разложения вектора
по
базису
векторного
пространства
:
и
.
Получаем равенство
,
откуда следует
.
Если
,
то
,
а т.к.
,
то
и
коэффициенты разложения равны:
,
.
Пусть теперь
.
Тогда
,
где
.
По теореме о коллинеарности двух
векторов
отсюда следует, что
.
Получили противоречие условию теоремы.
Следовательно,
и
,
ч.т.д.
3)
Пусть
–
базис
и
пусть
произвольный
вектор. Проведем следующие построения.
Отложим
все три базисных вектора
и
вектор
от
одной точки и построим 6 плоскостей:
плоскость, в которой лежат базисные
векторы
,
плоскость
и
плоскость
;
далее через конец вектора
проведем
три плоскости
параллельно только что построенным
трем плоскостям. Эти 6 плоскостей
высекают параллелепипед:
рис.4.
По правилу сложения векторов получаем равенство:
.
(1)
По
построению
.
Отсюда, по теореме о коллинеарности
двух
векторов, следует, что существует число
,
такое что
.
Аналогично,
и
,
где
.
Теперь, подставляя эти равенства в (1),
получаем:
(2)
и возможность разложения по базису доказана.
Докажем единственность такого разложения. Допустим противное. Пусть имеется два разложения вектора по базису :
и
.
Тогда
.
(3)
Заметим, что по условию векторы некомпланарные, следовательно, они попарно неколлинеарные.
Возможны два случая: или .
а) Пусть , тогда из равенства (3) следует:
.
(4)
Из
равенства (4) следует, что вектор
раскладывается
по базису
,
т.е. вектор
лежит
в плоскости
векторов
и,
следовательно, векторы
компланарные,
что противоречит условию.
б)
Остается случай
,
т.е.
.
Тогда из равенства (3) получаем
или
.
(5)
Так
как
–
базис
пространства
векторов
лежащих в плоскости, а мы уже доказали
единственность разложения по базису
векторов
плоскости, то из равенства (5) следует,
что
и
,
ч.т.д.
14