- •Матрицы: определение и свойства.
- •Определители: свойства, определители 1го и 2го порядков
- •Вычисление определителей высших порядков
- •5. Метод приведения к треугольному виду.
- •6. Формула для ведущих элементов.
- •Системы линейных уравнений, методы их решения (Крамера, Гаусса, матричный)
- •Векторы, действия с векторами, скалярное произведение векторов, лз и лнз векторы
- •Векторное и смешанное произведения векторов
- •Линейное векторное пространство: определение, свойства.
- •Базис линейного векторного пространства, переход от одного базиса к другому
- •Линейные операторы, матрица линейного оператора
- •Собственные векторы и собственные значения линейного оператора
- •Квадратичные формы: определения, свойства, теоремы.
- •Прямая на плоскости, способы задания
- •1.Двумя точками (а и в).
- •2. Двумя плоскостями (a; b).
- •3. Двумя проекциями.
- •2. Для построения фронтального следа n прямой нужно из точки пересечения горизонтальной проекции её с осью 0x восстановить перпендикуляр до пересечения с фронтальной проекцией прямой.
- •13. Расположение прямой на плоскости
- •14. Кривые второго порядка
- •Окружность
- •Гипербола
- •15. Способы задания и расположение плоскости в пространстве
- •16. Способы задания прямой в пространстве Векторно-параметрическое уравнение прямой
- •17. Основные задачи в пространстве: углы, условие параллельности и перпендикулярности
- •18. Основные задачи в пространстве: расстояния, взаимное расположение двух прямых
- •19. Поверхности второго порядка
- •20. Задачи линейного программирования, экономическая модель
- •Экономическая модель задачи
- •21. Основы мат. Моделирования, мат. Модель задачи линейного программирования
- •Пример составления математической модели
- •22. Задача оптимального распределения ресурсов
- •Конкретная ситуация парис (Планирование и Анализ Рационального Использования Средств)
- •Построение математической модели
- •Общий вид задачи оптимального распределения ресурсов
- •Варианты задачи оптимального распределения ресурсов
- •Верхняя и нижняя граница плана
- •Комплектность выпуска
- •Изменение ресурсной обеспеченности
- •Динамическое планирование
- •23. Общая задача линейного программирования
- •Область допустимых планов. Оптимальный план и оптимум
- •Область допустимых планов
- •Оптимальный план и оптимум
- •Условия разрешимости задачи и единственности решения.
- •Построение области допустимых планов
- •Построение градиента и определение оптимального плана
- •24. Основные теоремы линейного программирования.
- •25. Графический метод решения задачи линейного программирования
- •26. Симплекс-метод
- •27. Прямая и двойственная задача линейного программирования. Геометрическая интерпретация двойственной задачи
- •28. Транспортная задача Общий вид транспортной задачи
- •Пример транспортной задачи
- •29. Нелинейное программирование
Базис линейного векторного пространства, переход от одного базиса к другому
Базис - любая упорядоченная система из n линейно независимых векторов пространства .
Обозначение:
Для каждого вектора существуют числа такие что
Числа называются координатами вектора в базисе ( ) (определяются однозначно), X = (x) - координатный столбец вектора в этом базисе. Употребляется запись:
Справедливы формулы:
Матрица системы векторов
Для векторов ..., в базисе ( ) - матрица
m векторов пространства линейно независимы тогда и только тогда, когда rang A = m.
Матрица S перехода от базиса к базису - матрица системы векторов в базисе .
Если , то:
или кратко:
Если то т. е. - матрица перехода от базиса к базису .
Преобразование координат вектора
Если то В развернутой записи:
Очевидно, что
Линейные операторы, матрица линейного оператора
Пусть рассматриваются два линейных пространства различной размерности Км и Кп. Если существует правило или закон, согласно которому каждому вектору пространства Км ставится в соответствие некоторый вектор пространства Кп, то говорят, что определен оператор перехода от одного пространства к другому.
Вектор y , соответствующий вектору x при отображении линейного оператора, называется образом вектора x и обозначается символом
А(x) , т.е. y = А(x) . При этом x называется прообразом вектора y .
Оператор А является линейным, если он удовлетворяет условиям:
А(x+y)=A(x)+A(y)
A(kx)=kA(x).
Каждый лин.оператор определяется матрицей перехода; каждой матрице соответствует лин. оператор в n-мерном пространстве.
Один и тот же оператор имеет различные матрицы в различных базисах.
Матрицей линейного оператора А : Xn → Ym в базисах e1, e2, … , en и f1, f2, … , fm называется матрица размера m × n , у которой:
1) столбцы определяются как координатные столбцы образов базисных векторов пространства Xn :
Аe1,А e2, … , Аen в базисе пространства Ym ;
2) строки определяются как коэффициенты в выражении координат образа произвольного вектора через координаты самого этого вектора.
Матрицы мы будем обозначать теми же буквами, что и операторы (только без крышки):
A = (aik) = |
|
|
||||||||||||||||
|
|
|
Замечания.
1. Пользуясь определением, можно строить матрицу оператора любым из двух способом (по строкам или по столбцам).
2. Количество столбцов матрицы линейного оператора
: Xn → Ym равно размерности исходного пространства Xn , а количество строк — размерности пространства Ym .
3. Как в случае векторов мы можем, фиксировав базис, вместо абстрактного линейного пространства, оперировать с координатным пространством (т.е. с наборами чисел), так и в случае линейных (и только линейных!) операторов мы можем оперировать с их матрицами (т.е. с таблицами чисел).
4. Если оператор отображает пространство Xn в Xn , то оба базиса совпадают и матрица оператора (квадратная) определяется заданием одного базиса.
Действия с операторами и их матрицами
Сложение операторов
Пусть Xn и Ym — линейные пространства, А: Xn → Ym и В: Xn → Ym — операторы (не обязательно линейные) с общей областью определения D .
Матрицы А и А* линейного оператора в базисах (е1, е2,…,еп) и (е*1,е*2,…е*п) связаны соотношением: А*=С-АС,
где С – матрица перехода от старого базиса новому.
Нулевым О(x) или тождественным Е(x) называются операоры, действующие по правилу: О(x)=0, Е(x)=x.
Суммой операторов
А: D М Xn → Ym и В: D М Xn → Ym называется оператор С: D М Xn → Ym , обозначаемый С= А(x)+В(x)
И такой, что "x О D
С(x) = А(x) + В(x) .
Сумма линейных операторов есть линейный оператор.
При сложении операторов их матрицы в фиксированных базисах складываются.
Умножение оператора на число
Пусть Xn и Ym — линейные пространства,
А: D М Xn → Ym — оператор (не обязательно линейный). Произведением оператора А:D М Xn → Ym и числа α называется оператор С:D М Xn → Ym , обозначаемый С= αА и такой, что "x О D С(x) = αА(x) .
Произведение линейного оператора и числа есть линейный оператор.
При умножении оператора на число его матрица в фиксированных базисах умножается на это число.
Композиция (произведение) операторов
Пусть Xn , Ym и Zl – линейные пространства, А: Xn → Ym и В: Ym → Zl — операторы (не обязательно линейные).
Композицией операторов А: Xn → Ym и В: Ym → Zl называется оператор С: Xn → Zl такой, что "x О Xn С(x) = В(А(x) (рис. 1).
Композиция С операторов А и В обозначается С= В*А.
Композиция линейных операторов есть линейный оператор.
Матрица композиции линейных операторов в фиксированных базисах равна произведению матриц этих операторов в тех же базисах.