- •Часть II
- •Оглавление
- •Дидактический план
- •Литература*
- •Перечень умений
- •Тематический обзор*
- •1 Собственные числа и собственные векторы матрицы
- •1.1 Определение. Основные свойства собственных векторов
- •1.2 Характеристический многочлен
- •1.3 Собственное подпространство
- •2 Приведение симметричной матрицы к диагональному виду
- •2.1 Скалярное произведение в пространстве Rn. Процесс ортогонализации
- •2.2 Ортогональная матрица
- •2.3 Собственный базис симметричной матрицы
- •3 Квадратичная форма. Приведение к каноническому виду
- •3.1 Основные определения. Матрица квадратичной формы
- •3.2 Преобразование матрицы при линейной замене переменных
- •3.3 Приведение квадратичной формы к каноническому виду ортогональным преобразованием
- •3.4 Приведение кривой второго порядка к каноническому виду
- •3.5 Знакоопределенные квадратичные формы. Критерий Сильвестра
- •4 Линейные пространства
- •4.1 Определение линейного пространства
- •4.2 Линейная зависимость
- •4.3 Базис и координаты. Размерность пространства
- •4.4 Матрица перехода
- •4.5 Подпространство
- •4.6 Евклидовы пространства
- •3. Теорема Пифагора и ее обобщение.
- •5 Линейные операторы
- •5.1 Определение и примеры
- •5.2 Матрица линейного оператора
- •5.3 Самосопряженный оператор
- •Приложение 1 Перпендикуляр из точки на пространство
- •Приложение 2 о приближенном вычислении собственных значений матрицы
- •Задания для самостоятельной работы
- •1.Решите самостоятельно следующие задачи (номер варианта совпадает с вашим номером в списке группы):
- •Тренинг умений
- •1 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 1
- •2 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 2
- •3 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 3
- •4 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 4
- •5 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 5
- •6 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 6
- •7 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 7
- •8 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 8
- •9 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 9
- •10 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 10
- •11 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 11
- •12 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 12
- •13 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 13
- •Глоссарий
- •Линейная алгебра с элементами аналитической геометрии юнита 3
- •Часть II
Тренинг умений
1 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 1
Задание
Найти собственные значения и собственные векторы матрицы
Решение
№ п/п |
Алгоритм |
Конкретное соответствие данного задания предложенному алгоритму |
1 |
Составить характеристический многочлен det(A – E) |
|
2 |
Написать характеристическое уравнение |
(1 – )((2 – )2 – 1) = 0 или (1 – )2(3 – ) = 0 |
3 |
Найти корни характеристического уравнения |
1 = 2 = 1, 3 = 3. 1, 2 = 1 – корень кратности 2. 1, 2 = 1, 3 = 3 – собственные числа матрицы A |
4 |
Для каждого i найти собственные векторы |
1, 2 = 1. или
эта система эквивалентна одному уравнению: x1 – x2 + x3 = 0. Размерность подпространства решений . Фундаментальная система решений (ФСР) состоит из двух векторов f1, f2. Выпишем общее решение системы: {x1 = x2 – x3 x1 – зависимая переменная, x2, x3 – свободные переменные. , . , или . Решим систему методом Гаусса:
|
№ п/п |
Алгоритм |
Конкретное соответствие данного задания предложенному алгоритму |
|
|
r(A) = 2, n = 3. , , – зависимые, – свободная переменные. . Общее решение: . ФСР: |
5 |
Найти ФСР для каждого . |
1 = 1; , , 2 = 3; |
6 |
Объединить все найденные ФСР |
Линейно независимая система собственных векторов матрицы А: f1, f2, f3 образуют ортогональный базис пространства R3, так как (f1, f2) = (f1, f3) = (f2, f3) = 0 |
Решите самостоятельно следующие задания:
Задание 1.1
Найти собственные значения и собственные векторы матриц:
Задание 1.2
Найти собственные значения и собственные векторы матриц:
Задание 1.3
Найти собственные значения и собственные векторы матриц:
Задание 1.4
Найти собственные значения и собственные векторы матриц:
Задание 1.5
Найти собственные значения и собственные векторы матриц:
Задание 1.6
Найти собственные значения и собственные векторы матриц:
2 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 2
Задание
Ортогонализовать систему векторов пространства R4: f1=(1,–1,2,0), f2=(0,0,1,1), .
Решение
Убедимся, что данные векторы линейно независимы и не являются взаимно ортогональными. Для этого найдем ранг системы векторов:
Ранг системы {f} равен трем, все векторы линейно независимы.
Проверим ортогональность (f1, f2) = 2 0, (f1, f3) = 3 0, (f2, f3) = 2 0.
Векторы не являются взаимно ортогональными.
№ п/п |
Алгоритм |
Конкретное соответствие данного задания предложенному алгоритму |
1 |
Положить g1 = f1 |
g1 = (1, – 1, 2, 0) |
2 |
g2 = f2 – g1, где
|
(g1, f1) = 2, (g1, g1) = 6. .
|
3 |
|
(g1, f3) = 3; (g1, g1) = 6; (g2, f3) = 1; (g2, g2) = . .
|
4 |
Выписать полученную ортогональную систему g1, g2, g3 |
g1 = (1, – 1, 2, 0), g2 = (– 1, 1, 1, 3), g3 = (3, 1, – 1, 1) |
Решите самостоятельно следующие задания:
Задание 2.1
Ортогонализовать данную систему векторов:
f1 = (– 2, 2)
f2 = (3, 4)
Задание 2.2
Ортогонализовать данную систему векторов:
f1 = (1, 0, 1)
f2 = (–1, – 1, –1)
f3 = (1, 2, –1)
Задание 2.3
Ортогонализовать данную систему векторов:
f1 = (1, 1, 1, 0)
f2 = (1, –1, 0, 1)
f3 = (2, 0, –2, 1)\