- •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
12. Прямые суммы подпространств
Определение. Пусть L1, L2 – подпространства в L. Тогда по определению сумма подпространств
L1 + L2 = {x + y | x L1, y L2}.
Аналогично, L1 +…+ Lт = {x1 +…+ хт | x1 L1,…,хт Lт}.
Упражнения.
Доказать, что L1 + L2 - подпространство.
Доказать, что L1 + L2 - 3)наименьшее 1)подпространст-
во, 2)содержащее L1 и L2 .
3. Доказать, что (L1 + L2)+ L3 = L1 +( L2+ L3 ).
Определение. Сумма L1 + L2 подпространств L1 и L2 называется прямой и обозначается L1 L2 (или L1∔ L2), если х L1 + L2 представление х = х1 + х2 , х1 L1, х2L2 , однозначно.
Аналогично, L1+…+ Lт = L1 … Lт – прямая сумма т подпространств, если х L1 +…+ Lт представление
х = х1 +…+ хт , хi Li, однозначно.
Теорема 1. L1 + L2 = L1 L2 L1 L2 = {0}.
Доказательство.
. Пусть L1 L2 х, х 0 х = х + 0, х L1, 0L2 ,
х = 0 + х, 0 L1, х L2 . Следовательно, для х представление неоднозначно, то есть сумма подпространств – не прямая.
. Пусть L1 L2 = {0}, и для а L1+ L2 имеем два представления а = х1 + х2 = у1 + у2 , х1 , у1 L1, х2, у2 L2 . Тогда х1 – у1 = у2 – х2 L1 L2 = {0} х1 = у1 , х2 = у2 . Следовательно, оба представления для а совпадают, и сумма подпространств – прямая.
Упражнение. Доказать, что L1 +…+Lk = L1 …Lk
(L1 +…+Li ) Li+1 = {0} i =1,2,…,k-1.
Теорема 2. Пусть {e1 ,…,ek} – базис подпространства L1, {ek+1 ,…,em} – базис подпространства L2 . Тогда
L1 + L2 = L1 L2 {e1 ,…,ek} {ek+1 ,…,em} – базис подпро-
странства L1 + L2.
Доказательство.
. Пусть L1 + L2 = L1 L2. Тогда х L1 + L2 представление х = х1 + х2 , х1 L1, х2L2 , однозначно. И однозначным является выражение векторов х1 , х2 через базисы подпространств: х1 = 1е1+…+kеk , х2 = k+1еk+1+…+mеm . Следовательно, и выражение х = 1е1+…+kеk+k+1еk+1+…+mеm однозначно {e1 ,…,ek ,ek+1 ,…,em} – базис подпространства L1 + L2.
. Если {e1 ,…,ek ,ek+1 ,…,em} – базис подпространства L1 + L2, то хL1+ L2 выражение х = 1е1+…+kеk+k+1еk+1+…+mеm однозначно. Тогда и для х1 = 1е1+…+kеk L1,
х2 = k+1еk+1+…+mеm L2 представление х = х1 + х2 – однозначно, то есть L1 + L2 = L1 L2.
Следствие. dim(L1 L2) = dim L1 + dim L2.
Упражнение. Доказать, что L1+…+Lk = L1…Lk объединение базисов всех подпространств Li является базисом подпространства L1 +…+Lk .
Теорема 3. dim(L1 + L2) + dim(L1 L2)= dimL1 + dim L2 .
Доказательство. Пусть {e1 ,…,ed} – базис в L1 L2 . Дополним его до базиса {e1 ,…,ed , f1 ,…, fk } подпространства L1 и до базиса {e1 ,…,ed ,g1 ,…,gm} подпространства L2. Покажем, что {e1 ,…,ed , f1 ,…, fk , g1 ,…,gm} – базис подпространства L1+ L2 . В самом деле, х L1 + L2, х = х1 + х2 , х1 L1, х2L2, х1 <е1,…,еd , f1,…, fk >, х2 <е1,…,еd , g1,…, gm >
х1 + х2 <е1,…,еd , f1,…, fk , g1,…, gm >. Покажем, что система векторов {е1,…,еd , f1,…, fk , g1,…, gm } линейно независима. Пусть 1е1+…+dеd +1f1+…+kfk +1g1+…+mgm = 0. Тогда 1е1+…+dеd +1f1+…+kfk = -(1g1+…+mgm ) L1 L2 1=…=k = 0 1е1+…+dеd +1g1+…+mgm = 0
1=…=d=1=…=m=0, так как {e1 ,…,ed ,g1 ,…,gm} – базис подпространства L2. Следовательно, векторы
{е1,…,еd , f1,…, fk , g1,…, gm } линейно независимы, и
dim(L1 + L2)= d + k + m = dimL1 + dim L2 - dim(L1 L2).