- •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
8. Системы линейных уравнений
(ПРОДОЛЖЕНИЕ)
8.1. Определение ранга матрицы через миноры.
Определение. Будем говорить, что для (m,n)-матрицы А
ранг rk A= r , если все миноры в А порядка (r+1) равны нулю, и существует минор порядка r, который не равен нулю.
Упражнения.
1. Доказать, что если rk A = r , то все миноры в А порядка s, s (r+1), равны нулю.
2. Доказать, что rk A = 0 A = 0.
3. Доказать, что rk A = 1 в А ненулевая строка, а все остальные строки ей пропорциональны.
Далее мы докажем, что rk A = rg A.
Утверждение. Если А – (m,n)-матрица, и А А , то
rk A rk A .
Доказательство. Пусть rk A= r. Покажем, что в матрице А все миноры Мr+1 порядка r+1 равны нулю. Отсюда и будет следовать утверждение.
Пусть А А, и i-я строка матрицы А получается сложением i-й строки матрицы А с j-й строкой, умноженной на с Р (j i). Рассмотрим минор Мr+1 порядка r+1 в А. Если
i-я строка матрицы А не входит в Мr+1 , то минор Мr+1 равен соответствующему минору Мr+1 матрицы А: Мr+1= Мr+1= 0. Если в Мr+1 входят и i-я и j-я строки матрицы А , то минор Мr+1 получается из соответствующего минора Мr+1 с помощью ЭП-I, то есть Мr+1= Мr+1= 0. Если же i-я строка матрицы А входит в Мr+1 , а j-я строка матрицы А не входит в Мr+1, то Мr+1= Мr+1 с М0r+1,= 0 с0 = 0, где Мr+1 и М0r+1 – соответствующие миноры матрицы А.
Пусть теперь А А, и при ЭП-II в матрице А меняются местами i-я и j-я строки. Если i-я и j-я строки матрицы А не входят в Мr+1 , то Мr+1= Мr+1= 0. Если i-я и j-я строки матрицы А входят в Мr+1 , то Мr+1= - Мr+1= - 0 = 0. Если же i-я строка матрицы А входит в Мr+1, а j-я строка матрицы А не входит в Мr+1, то Мr+1= М0r+1 = 0, где М0r+1 - некоторый минор матрицы А.
Наконец, пусть А А, и при ЭП-III в матрице А i-я строка умножается на с Р, с 0. Если i-я строка матрицы А не входит в Мr+1, то Мr+1= Мr+1= 0. Если же i-я строка матрицы А входит в Мr+1, то Мr+1= с Мr+1=с 0 = 0.
Следствие. Если А А , то rk A = rk A .
Доказательство. Так как А А, то А А, причем
обратное ЭП - того же типа (см. упражнение 1 из 4.2). Следовательно, rk A rk A, и rk A rk A, то есть rk A = rk A.
С помощью элементарных преобразований (как в 4.2) приведем матрицу А к ступенчатому виду
= .
Тогда rk A = rk .
Утверждение. rk = r = rg = rg A.
Доказательство. Так как в существуют лишь r ненулевых строк, то любой минор порядка r+1 содержит нулевую строку и поэтому равен нулю. Кроме того, очевидно, минор r-го порядка, стоящий на пересечении первых r строк и столбцов с номерами k1, k2,…, kr , не равен нулю – он равен … 0.
Итак, мы доказали, что rk A = rg A. Далее для ранга матрицы мы будем использовать единое обозначение rg A.
Утверждение. rg At = rg A.
Доказательство. Так как определитель не меняется при транспонировании матрицы, то rk At = rk A, и
rg At = rk At = rk A = rg A.
Последнее утверждение означает, что ранги матрицы по строкам и по столбцам совпадают, то есть размерность линейной оболочки строк матрицы и размерность линейной оболочки столбцов матрицы одинаковы.