- •3.Линейные операции над геометрич.Векторами.
- •5.Понятие радиус-вектора. Разложение произвольного вектора по ортам коорд осей на плоскости и в пространстве.
- •6.Действия с геометрическими векторами в коорд форме. Признак коолинеарности векторов.
- •7.Скалярное произведение геометрических векторов и его св-ва. Признак ортогональности векторов.
- •8.Вычисление скалярного произведения векторов через их координаты, длина вектора, расстояние между двумя точками. Вычисление косинуса угла между двумя векторами
- •9.Направляющие косинусы вектора и их свойство.
- •10)Векторное произведение. Определение,вычисление,св-ва.
- •11)Смешанное произведение: Определение, вычисление, геометрический смысл
- •14)Уравнение прямой, проходящей через две заданные точки на плоскости и в пространстве.
- •15.Угол между прямыми. Условия параллельности и перпендикулярности прямых на плоскости
- •16. Общее уравнение плоскости и его исследование
- •17.Угол между плоскостями. Условия параллельности и перпендикулярности плоскостей
- •18.Различные виды уравнений прямой в пространстве
- •19.Условия параллельности и перпендикулярности прямых в пространстве.
- •20.Условия параллельности и перпендикулярности прямой и плоскости в пространстве
- •21.Угол между прямой и плоскостью
- •22)Окружность и ее уравнение
- •23)Определение эллипса и его каноническое уравнение
- •24)Определение гиперболы и ее каноническое уравнение
- •25) Определение параболы и ее каноническое уравнение
- •26)Матрицы и основные определения связанные с этим понятием
- •27)Действия с матрицами. Законы.Которым эти действия удовлетворяют
- •28)Определение определителя и его св-ва
- •29.Определитель, минор и алгебраическое дополнение элемента определителя.
- •30. Обратная матрица. Теорема о существовании и единственности обратной матрицы. Способы вычисления обратной матрицы.
- •31. Определение ранга матрицы. Базисный минор. Вычисление ранга матрицы с помощью элементарных преобразований.
- •32. Система линейных уравнений и ее решение. Различные формы записи системы линейных уравнений. Определения однородной, неоднородной, совместной, несовместной, определенной и неопределенной систем
- •33. Матричный способ решения систем линейных уравнений
- •34. Формулы Крамера
- •35. Теорема Кронекера-Капелли.
- •37)Решение систем линейных уравнений методом Гаусса.
- •38)Теорема о совместности однородной системы линейных уравнений.
- •39)Теорема о существовании ненулевых решений однородных систем линейных уравнений.
- •40)Линейное(векторное) пространство. Пространство rⁿ и линейные операции в этом пространстве.
- •41)Скалярное произведение n-мерных векторов. Неравенство Коши-Буняковского. Косинус угла между m-мерными векторами.
- •42)Определение линейно зависимых и независимых векторов. Критерий линейной зависимости и независимости векторов в пространстве rⁿ.
- •43.Базис линейного пространства. Примеры базисов в r в степени n.
- •44. Теорема о единственности разложения вектора линейного пространства по базису.
- •45. Подпространство линейного пространства. Линейная оболочка системы векторов. Сумма и пересечение подпространств. Примеры подпространств.
- •46. Собственные числа и собственные векторы квадратной матрицы. Их св-ва.
- •47. Характерестическое уравнение, соответствующее квадратной матрице. Теорема о связи собственных чисел матрицы с корнями этого уравнения.
- •48. Линейные операторы. Основные понятия.
- •49.Комплексные числа в алгебраической форме записи. Геометрическое изображение комплексных чисел. Действия с комплексными числами в алгебраической форме записи. Решение алгебраических уравнений.
- •51)Действия с комплексными числами в тригонометрической и экспоненциальной(показательной) форме. Формула Муавра.
- •53)Квадратичные формы. Критерий Силвестра.
41)Скалярное произведение n-мерных векторов. Неравенство Коши-Буняковского. Косинус угла между m-мерными векторами.
Скалярным произведением двух векторов называется число, равное произведению модулей этих векторов на косинус угла между ними.
Скалярное произведение векторов а, b обозначается символом ab(две черточки сверху) (порядок записи сомножителей безразличен, то есть ab=ba )
Угол (фи) между векторами:
А=(x1;y1;z1) B=(x2;y2;z2)
Нера́венство Коши́ — Буняко́вского Для любых элементов и линейного пространства со скалярным произведением выполняется неравенство. |(x,y)|<или =||x||*||y||
связывает норму и скалярное произведение векторов в линейном пространстве. Это неравенство эквивалентно неравенству треугольника для нормы в пространстве со скалярным произведением.
Пусть дано линейное пространство L со скалярным произведением (x;y) . Пусть||x|| — норма, порождённая скалярным произведением, то есть ||x||=(x;x)(все под корнем) . Тогда для любых х,у принадлежит L имеем:
|(x,y)|<или =||x||*||y||
причём равенство достигается тогда и только тогда, когда векторы x и y пропорциональны (коллинеарны).
В пространстве комплекснозначных квадратично суммируемых последовательностей i² неравенство Коши — Буняковского имеет вид:
В
пространстве комплексных квадратично
интегрируемых функций
неравенство Коши — Буняковского имеет
вид:
Косинус угла между векторами находят из их скалярного произведения. Сумма произведения соответствующих координат вектора равна произведению их длин на косинус угла между ними.
42)Определение линейно зависимых и независимых векторов. Критерий линейной зависимости и независимости векторов в пространстве rⁿ.
Пусть
имеем векторное пространство V и систему
векторов A={
}
(система отличается от множества тем,
что в ней могут быть одинаковые элементы).
Вектор
называется линейной комбинацией системы
векторов A. Если все скаляры α1 = α2 = α3...
= αk = 0, то такая комбинация называется
тривиальной (простейшей), (и
).
Если хотя б один скаляр отличен от 0, то
такая комбинация называется нетривиальной
Определение
1.
Система
векторов A называется линейно-независимой,
если только тривиальная линейная
комбинация векторов системы равна
(т.е.
)
Определение 2. система векторов A называется линейно-зависимой, если существует хотя бы одна нетривиальная линейная комбинация, равная
Критерий линейной зависимости векторов:
Для
того чтобы векторы
(r > 1) были линейно зависимы, необходимо
и достаточно, чтобы хотя бы один из этих
векторов являлся линейной комбинацией
остальных.
Размерность линейного пространства
Линейное пространство V называется n-мерным (имеет размерность n), если в нем:
1) существует n линейно независимых векторов;
2) любая система n + 1 векторов линейно зависима.
43.Базис линейного пространства. Примеры базисов в r в степени n.
Базисом линейного пространства L называется система элементов принадлежащих L, удовлетворяющая двум условиям:
1) система линейно независима.
2) Любой элемент L линейно выражается через базисные (т.е. является линейной комбинацией элементов )
Базис в пространстве R в степени n (канонический базис). Примеры: Базисом в пространстве называются три некомпланарных вектора , взятые в определённом порядке. Эти векторы называются базисными.
