- •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
9.3. Определитель произведения матриц.
Теорема. Пусть А, В Мп(Р). Тогда |AB| = |A| |B|.
Доказательство. С помощью элементарных преобразований I-го и II-го типа над строками матрицы А (см. Теорему из 4.2) приведем её к ступенчатому виду: А … . Каждому ЭП над строками матрицы соответствует умножение этой матрицы на соответствующую элементарную матрицу слева. Таким образом, существуют элементарные матрицы Р1, Р2,…,Pk такие, что Pk…Р2Р1А = . Очевидно,
| | = (-1)s|A|, где s – количество элементарных матриц II-го типа среди Р1, Р2 ,…,Pk . Рассмотрим два случая.
1. |A| = 0. Тогда последняя строка матрицы - нулевая, и значит, последняя строка матрицы В – также нулевая. Следовательно, 0 = | В| = |Pk…Р2Р1АB| = (-1)s|AB| |AB| = 0 = =|A| |B|. В этом случае утверждение доказано.
2. |A| 0. В этом случае последняя строка матрицы - ненулевая, и матрица - треугольная. Далее как в 4.4, начиная с последней строки, с помощью только ЭП-I над строками можно сделать над каждым диагональным элементом нули, то есть получить диагональную матрицу D = diag(d1,…,dn):
… D. Значит, существуют элементарные матрицы I-го типа Q1, Q2,…,Qt такие, что Qt…Q2Q1 = D,
Qt…Q2Q1Pk…Р2Р1А= D, и |A|= (-1)s| |= (-1)s|D|=(-1)sd1,…,dn. Но при умножении матрицы В на D слева 1-я строка матрицы В умножается на d1, 2-я строка матрицы В умножается на d2 и т.д., то есть |DB| =d1,…,dn|B| =|D||B|. Следовательно,
|AB|=(-1)s|Qt…Q2Q1Pk…Р2Р1АB|=(-1)s|DB|=(-1)s|D||B| =|A||B|.
Таким образом, в случае 2 утверждение также доказано.
Лекция 19.
9.4. Обратная матрица.
Утверждение. Пусть А - (т,п)-матрица, В - (п,k)-матрица. Тогда (АВ) t = В tА t.
Доказательство. Заметим, что произведение ВtАt определено, так как В t - (k,п)-матрица, а А t - (п,т)-матрица. Кроме того (АВ) t и В tА t – матрицы одного типа.
Очевидно, (i,j)-й элемент матрицы (АВ)t равен ((АВ)t)i,j= =(АВ)j,i = АjВi = (j-я строка матрицы А)(i-й столбец матрицы В) = (В t)i(А t)j = (i-я строка матрицы В t)(j-й столбец матрицы А t) = (В tА t)i,j.
В 8.4 мы доказали, что если левая и правая обратные матрицы для (п,п)-матрицы А существуют, то они совпадают.
Теорема. А-1 |A| 0.
Доказательство. . Пусть А-1= В . Тогда АВ = Е |АВ| =|А||В| = |E| = 1 |A| 0.
. Пусть |A| 0. Найдем правую обратную матрицу Х такую, что АХ = Е. Столбцы матрицы Х обозначим Х1, Х2,…,Хп, а столбцы матрицы Е обозначим Е1, Е2,…,Еп. Тогда из уравнения АХ = Е, записывая матрицы X и E через столбцы, получим уравнение А( Х1, Х2,…,Хп) = (Е1, Е2,…,Еп), или
(АХ1, АХ2,…, АХп) = (Е1, Е2,…,Еп) АХ i = Е i i . Так как |A| 0, то по правилу Крамера решение Х i i существует и единственно. Таким образом, доказано, что правая обратная матрица для А существует и единственна. Аналогично можно доказывать существование левой обратной матрицы. Но можно поступить иначе. Так как |A t| = |A| 0, то для At по доказанному существует правая обратная матрица Y, то есть AtY = Е (AtY) t = Е t= Е Y tAtt= Е Y tA= Е Y t – левая обратная матрица для А.
Далее мы найдем, какой вид имеет обратная матрица.
Рассмотрим уравнение для i-го столбца обратной матрицы АХ i = Е i из доказательства предыдущей теоремы. Так как Е i= - здесь 1 находится на i-м месте, Х i = , то по правилу Крамера хki = k / |A|, k = 1,…,п, где k - определитель, полученный из определителя |A| заменой k-го столбца на Еi. Из разложения k по k-му столбцу получим, что k=Аik – алгебраическое дополнение к (i,k)-му элементу в |A|. Значит, хki = Аik/|A|, i, k = 1,…,п. Матрица А* = (ki), где
ki = Аik, называется присоединенной матрицей к А. Таким образом, нами доказана
Теорема. Если |A| 0, то А-1 , и А-1=(1/|A|)А*.
Упражнение. Проверить, что АА*=А* А = |A|E при любом |A|.