- •Определители. Свойства определителей.
- •Метод треугольника
- •Правило Саррюса
- •Минор. Алгебраическое дополнение. Определитель n-го порядка.
- •Основные свойства определителей
- •Матрицы. Операции над матрицами.
- •Виды матриц
- •Операции над матрицами.
- •Обратная матрица.
- •Алгоритм построения обратной матрицы
- •Системы линейных алгебраических уравнений.(слау).
- •Метод Крамера
- •Матричный способ решения слау
- •Элементарные преобразования слау
- •Метод Гаусса
- •Прямой ход Гаусса (алгоритм)
- •Обратный ход метода Гаусса
- •Векторная алгебра
- •Линейные операции над векторами
- •Свойства линейных операций над векторами
- •Линейная зависимость и независимость векторов
- •Свойства линейной комбинации векторов
- •Понятие базиса. Координаты вектора.
- •Операции над векторами, разложенными по базису.
- •Декартов базис
- •Деление отрезка в данном отношении
- •Скалярное, векторное и смешенное произведение векторов
- •Аналитическая геометрия. Прямая на плоскости.
- •Задачи на прямую линию.
- •Нормальный и направленный вектор прямой
- •Плоскость в пространстве
- •Прямая в пространстве
- •Взаимное расположение прямых
- •Взаимное расположение прямой и плоскости
Алгоритм построения обратной матрицы
1)Найти определитель А, если detA≠0, то обратная матрица существует.
2 )Вычислить алгебраические дополнения элементов матрицы А.Аij, i=1,m; j=1,n.
3)Записать матрицу присоединенную к матрице Ã=
4)НайтиА-1= Ã
Пример:
1)А= detA=7≠0
2)А11=1; А21=-2
А12=3; А22=1
3) Ã=
4)А-1=
А-1=
Свойства:
а)( А-1)=А
б) (Ат)-1=(А-1)т
в)(АВ)-1=В-1А-1
г)det(F-1)=
д)det(kA-1)=
е)(kA)-1=
Процесс построения матрицы обратной к матрице А называется обращением этой матрицы. Поскольку в процессе обращения матрицы А использовалась операция транспонирования запишем некоторые свойства транспонированных матриц.
а)(А+В)т=Ат+Вт
б)(kA)т=kAт
в)(АВ)т=ВтАт
г)(Ат)т=А
Системы линейных алгебраических уравнений.(слау).
СЛАУ - называется системой вида.
Матричная запись системы 1 имеет вид.
Ах=В
А=
х=
в=
А-матрица коэффициент системы или матрица системы.
х- матрица столбец неизвестных.
в- матрица столбец свободных коэффициентов.
.Если m=n, то система 1-квадратная слау.
Решением слау называется такая совокупность х1,х2,…,хn, которое каждое уравнение системы превращает в числовое тождество.
Однородные (В=Ө)
С лау
Неоднородные (В≠ Ө)
Хотя бы 1 решение
Единственное решение
С
Не имеет ни одного решения
Если слау не имеет решений- несовместная.
Если хоть одно решение- совместная.
Если единственное решение- определенная.
Решение слау называется тривиальным, если х1=х2=…хn=0.
Если совокупности х1,х2,хn есть хоть одно хi≠0, то решение является нетривиальным.
Однородная система всегда совместна, поскольку всегда имеет тривиальное решение.
Две слау называются тривиальными, если все решения одной из них являются решением другой.
Метод Крамера
Рассмотрим кв.слау:
(2)
Определителем системы (2) называется определитель ∆
а11 а12… а1n
а21 а22… а2n
аn1 аn2…
аnn
∆=
Теорема: если определитель системы (2)≠0, то это система имеет единственное решение, определяемое по формулам Крамера.
хi= (3), i=1,n, где ∆i- это определитель полученный из определителя ∆ с заменой i-столбца на столбец свободных коэффициентов.(без док-ва).
Теорема: однородная слау имеет нетривиальное решение тогда и только тогда, когда определитель ∆ этой системы будет=0(без док-ва).
Примечание: если матрица коэффициентов системы (2) не является одним из широко используемых решения слау.
К недостаткам этого метода можно отнести то, что вычисление определителей любой ∆ и ∆i будет достаточно сложным для любой системы порядка выше третьего.
Матричный способ решения слау
Рассмотрим кв.слау (2).
Матрица А этой слау также квадратная.
Очевидно, что ∆= detA
Ах=В
А-1Ах=А-1В
Если А в матричной записи слау стоит слева от матрицы Х, то и А-1 в записи решения этой сдау будет стоять слева от матрицы В.
Пример:
А= ; х= ; В=
detА=13≠0
Ах=В
Х= А-1В
А11=1 А21=3
А12=-3 А22=4
А-1=
Х= =
Достоинством матричного метода можно отнести возможность решать любое кол-во слау с одинаковой левой частью и различными правыми частями.
К недостаткам этого метода относят большое кол-во вычислений при нахождении обратной матрицы и требование того, чтобы А должна быть невырожденной и квадратной.