- •Комбинаторика. Бином ньютона
- •1.1. Комбинаторика.
- •1.2. Бином Ньютона.
- •Комплексные числа
- •Соответствия. Функции. Отношения. Отношение эквивалентности
- •3.1. Соответствия. Функции. Отношения.
- •3.2. Подстановки.
- •3.3. Отношение эквивалентности.
- •Системы линейных уравнений
- •4.1. Определения.
- •4.2. Элементарные преобразования.
- •4.3. Решение и исследование систем линейных уравнений по Гауссу.
- •4.4. Решение систем линейных уравнений по Жордану.
- •Определители
- •5.1. Определения. Свойства.
- •5.2. Вычисление определителей.
- •5.3. Обратная теорема об определителях.
- •5.4. Разложение определителя по столбцам.
- •5.5. Полилинейность и кососимметричность определителя по столбцам.
- •5.6. Определитель транспонированной матрицы.
- •5.7. Разложение определителя по строкам.
- •5.8. Определитель матрицы с углом нулей.
- •5.8. Теорема о полном разложении определителя.
- •5.9. Решение слу по Крамеру.
- •5.10. Теорема Лапласа.
- •Группы, кольца, поля
- •6.1. Определения, примеры.
- •6.2. Простейшие свойства колец.
- •6.3. Делители нуля.
- •6.4. Кольцо классов вычетов.
- •6.5. Поля.
- •7. Линейные пространства
- •7.1. Определения, примеры.
- •7.2. Теоремы о базисах.
- •7.3. Изоморфизм линейных пространств.
- •7.4. Подпространства.
- •7.5. Теорема Кронекера-Капелли.
- •7.6. Решение однородных систем линейных уравнений.
- •8. Системы линейных уравнений
- •8.1. Определение ранга матрицы через миноры.
- •8.2. Решение систем линейных уравнений (продолжение).
- •8.3. Необходимые и достаточные условия равенства нулю определителя.
- •8.4. Общее решение неоднородной системы линейных уравнений.
- •9. Матрицы
- •9.1. Операции над матрицами, их свойства.
- •9.2. Элементарные матрицы.
- •9.3. Определитель произведения матриц.
- •9.4. Обратная матрица.
- •9.5. Решение матричных уравнений.
- •9.6. Ранг произведения матриц.
- •Алгебра многочленов
- •10.1. Построение алгебры многочленов.
- •10.2. Деление многочленов с остатком. Теорема Безу.
- •10.3. Наименьшее общее кратное и наибольший общий делитель многочленов.
- •10.4. Алгоритм Евклида.
- •10.6. Производная.
- •10.7. Кратные корни многочлена.
- •10.8. Основная теорема алгебры.
- •10.10. Разложение многочлена на простые множители
- •11. Поле рациональных функций
- •11.1. Построение поля отношений.
- •11.2. Поле рациональных функций.
- •12. Прямые суммы подпространств
- •Линейные отображения
- •13.1. Линейное отображение и его матрица.
- •13.2. Матрица композиции линейных отображений.
- •13.3. Сумма линейных отображений и её матрица.
- •13.4. Умножение линейного отображения на элемент
- •13.5. Изоморфизм алгебры линейных операторов и
- •14. Матрица перехода от одного базиса к другому
- •14.1. Изменение координат вектора при изменении
- •14.2. Изменение матрицы линейного отображения
- •14.3. Эквивалентные матрицы.
- •15. Образ и ядро линейного отображения Пусть : l l - линейное отображение.
- •16. Инвариантные подпространства
- •16.1. Свойства инвариантных подпространств.
- •16.2. Прямая сумма инвариантных подпространств.
- •16.3. Прямая сумма линейных операторов.
- •16.4. Собственные векторы и собственные значения
- •16.6. Минимальный многочлен линейного оператора и матрицы.
- •16.7. Инвариантные подпространства линейных операторов, действующих в векторных пространствах над r и над с.
- •17. Диагонализируемые линейные операторы
- •18. Евклидовы векторные пространства
- •18.1. Определения, примеры.
- •18.2. Свойства евклидовых пространств.
- •19. Ортогональные линейные операторы
- •19.1. Определение. Свойства.
- •19.2. Ортогональная группа.
- •19.3. Структура ортогонального оператора.
- •20. Самосопряженные линейные операторы
- •20.1. Сопряженные линейные пространства.
- •20.2. Сопряженные линейные операторы.
- •20.3. Самосопряженные линейные операторы.
- •20.4. Структура самосопряженного оператора.
- •21. Унитарные векторные пространства
- •21.1. Определения, примеры.
- •22. Унитарные линейные операторы
- •22.1. Определение. Свойства.
- •22.2. Унитарная группа.
- •22.3. Структура унитарного оператора.
- •23. Эрмитовы линейные операторы
- •23.1. Сопряженное линейное пространство.
- •23.2. Сопряженные линейные операторы.
- •23.3. Эрмитовы линейные операторы.
- •23.4. Структура эрмитова оператора.
- •24. Билинейные и квадратичные формы
- •24.1. Определение билинейной функции. Общие свойства.
- •Матрица билинейной формы.
- •24.3. Изменение матрицы билинейной формы при изменении базисов. Ранг билинейной формы.
- •24.4. Определение квадратичной формы. Связь билинейных и квадратичных форм. Матрица и ранг квадратичной формы.
- •24.5. Эквивалентность билинейных форм и квадратичных форм.
- •24.6. Канонический и нормальный вид квадратичных и симметричных билинейных форм.
- •24.7. Закон инерции для квадратичных форм.
- •24.8. Критерий Сильвестра.
- •25. Квадратичные формы в евклидовом пространстве
- •25.1. Приведение формы ортогональным преобразова-
- •25.2. Приведение пары форм.
- •26. Эрмитовы формы
- •26.1. Определение и основные свойства эрмитовых форм.
- •26.2. Нормальный вид эрмитовых форм.
- •27. Эрмитовы формы в унитарном пространстве
- •27.1. Приведение эрмитовой формы унитарным преобразованием координат.
- •27.2. Приведение пары форм.
- •28.1. Теорема Лагранжа.
- •28.2. Факторгруппы.
- •28.3. Морфизмы групп.
- •28.4. Теорема о разложении морфизма.
- •28.5. Циклические группы.
- •1. Комбинаторика. Бином Ньютона . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
5.7. Разложение определителя по строкам.
Теорема. i |A|= = .
Доказательство. Разложим |AT| по i-му столбцу:
|AT| = = - это и есть разложение определителя |A| по i-й строке.
5.8. Определитель матрицы с углом нулей.
Теорема. Пусть матрица Н имеет блочный вид:
Н = , где (пп)-матрица A = ,
(mm)-матрица C = , (nm)-матрица
B = , а (mn)-матрица 0 = . Тогда |H| = |A| |C|.
Доказательство. Рассмотрим |H| как функцию F(C) матрицы C. Эта функция полилинейна и кососимметрична относительна строк матрицы C. По обратной теореме об определителях F(C) = |C|, где = F(E) = det . Если разложить последний определитель по последней строке, то получим F(E) =(-1)n+m+п+mMn+m,п+m . Далее снова раскладывая определитель Mn+m,п+m по последней строке и повторяя эту процедуру m – 1 раз, получим, что =F(E)=|A|, и |H|=|A||C|.
5.8. Теорема о полном разложении определителя.
Запишем k-ю строку определителя матрицы А в виде Аk=(аk1,аk2,…,аkn )=аk1(1,0,0,…,0)+аk2(0,1,0,…,0)+аkn(0,0,…,1)= = аk1E1 + аk2E2 +…+ аknEn = , k = 1,…, n, где
Еs = (0,..,0,1,0,…,0) – здесь 1 стоит на s–м месте. Тогда
|A| = det(А1 ,…, Аn) = det( ,…, ) =
= , и в этой сумме из пn слагаемых все слагаемые, у которых существуют одинаковые индексы ip= iq , равны нулю, так как определители
det(E ,E ,…,E ) с одинаковыми строками E = E равны нулю. Следовательно, можно считать, что
|A| = = ,
где все индексы i1,…,in в слагаемых различны, то есть образуют перестановку чисел 1,…,п; число слагаемых, следовательно, равно п!; () = det(E ,E ,…, E ), а
= - подстановка.
Утверждение. ()=+1, если - четная, и () = - 1, если - нечетная.
Доказательство. Очевидно, матрица со строками
E ,E ,…, E получается из единичной матрицы Е при помощи действия на столбцы подстановкой . По утверждению из 3.2, если количество инверсий в нижней строке подстановки равно m, то можно разложить в произведение m транспозиций. И столбцы в матрице Е можно либо переставить все сразу с помощью , либо переставить за m шагов, переставляя при помощи транспозиций каждый раз только два столбца. Так как при каждой перестановке столбцов определитель меняет знак, то () = det(E ,E ,…, E )= (- 1 )m. Следовательно, если m - четно, то () = + 1, а если m - нечетно, то () = - 1.
Следствие. Если подстановку можно разложить одним способом в произведение р транспозиций и другим способом в произведение q транспозиций, то четность p и q одинакова.
Доказательство. В самом деле, ()=det(E ,E ,…,E )= = (- 1 )p =(- 1 )q четность p и q одинакова.
Таким образом, нами доказана
Теорема о полном разложении определителя.
|A| = , где = , () = + 1, если - четна, и () = - 1, если - нечетна.
Замечания.
1. Как мы видим, определитель матрицы равен сумме всевозможных произведений элементов матрицы, выбранных по одному из всех (различных) строк и всех (различных) столбцов, взятых со знаком + или – .
2. Очевидно, |A| = .