
- •Тема №1. Линейные пространства Теоретические вопросы темы
- •Линейные пространства
- •Линейная зависимость систем векторов
- •Базис и размерность линейного пространства решений однородной системы линейных алгебраических уравнений (ослау)
- •Формулы перехода от базиса к базису. Формулы преобразования координат при переходе от базиса к базису
- •Подпространства линейных пространств. Сумма и пересечение подпространств
- •Скалярное произведение векторов, евклидовы пространства
- •Процесс ортогонализации Шмидта
- •Дополнение системы векторов до ортогонального базиса
- •Тема №2. Линейные операторы Теоретические вопросы темы
- •Линейные операторы, их структуры
- •Структура линейного оператора
- •Матрицы линейного оператора в разных базисах
- •Собственные числа и собственные векторы линейного оператора
- •Сопряженные линейные операторы
- •Теорема Фредгольма, ее применение к исследованию слау
- •Ортогональные матрицы и ортогональные операторы
- •Приведение матрицы линейного оператора к диагональному виду
- •Тема №3. Квадратичные формы Теоретические вопросы темы
- •Квадратичные формы, их канонический вид. Метод Лагранжа приведения квадратичной формы к каноническому виду
- •Метод ортогональных преобразований приведения квадратичной формы к каноническому виду. Знакоопределенные и знакопеременные квадратичные формы
- •Библиографический список
Подпространства линейных пространств. Сумма и пересечение подпространств
Непустое подмножество
векторов линейного пространства
называется подпространством,
если для
любых векторов
и любых чисел
вектор
.
Суммой
двух подпространств
называется множество векторов
,
которые можно представить в виде
.
Пересечением
двух подпространств
называется множество векторов
,
которые принадлежат одновременно обоим
подпространствам:
.
Задание 6. Найти базисы и размерности линейных подпространств
,
,
если
,
.
6.1. |
|
6.2. |
|
6.3. |
|
6.4. |
|
6.5. |
|
6.6. |
|
6.7. |
|
6.8. |
|
6.9. |
|
6.10. |
|
6.11. |
|
6.12. |
|
6.13. |
|
6.14. |
|
6.15. |
|
6.16. |
|
6.17. |
|
6.18. |
|
6.19. |
|
6.20. |
|
Скалярное произведение векторов, евклидовы пространства
Если в линейном
пространстве
любым двум векторам
можно поставить в соответствие
действительное число
,
называемое скалярным
произведением
и удовлетворяющее условиям (аксиомам):
1)
, 2)
,
,
3)
,
4)
,
причем
тогда и только тогда, когда
,
то это пространство называется евклидовым пространством.
Число
называется нормой
вектора
.
При этом для любых векторов
справедливо неравенство
Коши-Буняковского
.
Задание 7.
Проверить, задает ли операция
(
– элементы матрицы
),
определенная для векторов
,
пространства
,
скалярное произведение.
7.1.
|
7.2.
|
7.3.
|
7.4.
|
7.5.
|
7.6.
|
7.7.
|
7.8.
|
7.9.
|
7.10.
|
7.11.
|
7.12.
|
7.13.
|
7.14.
|
7.15.
|
7.16.
|
7.17.
|
7.18.
|
7.19.
|
7.20.
|
|
Процесс ортогонализации Шмидта
Система
векторов
евклидова пространства
со скалярным произведением
(
)
называется ортогональной,
если эти векторы взаимно ортогональны
[
при всех
,
].
Ортогональная система векторов линейно
независима.
В евклидовом
пространстве
размерности
существует ортонормированный базис
.
Этот базис можно построить по линейно
независимой системе векторов
с помощью процесса ортогонализации
Шмидта:
|
|
|
|
|
|
……………………………………… |
………………………….. |
|
|
Задание 8. Доказать, что система векторов , , пространства является базисом. Построить по этой системе ортонормированный базис (провести процесс ортогонализации Шмидта).
8.1. |
|
8.2. |
|
8.3. |
|
8.4. |
|
8.5. |
|
8.6. |
|
8.7. |
|
8.8. |
|
8.9. |
|
8.10. |
|
8.11. |
|
8.12. |
|
8.13. |
|
8.14. |
|
8.15. |
|
8.16. |
|
8.17. |
|
8.18. |
|
8.19. |
|
8.20. |
|