
- •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
Глоссарий
№ п/п |
Новые понятия |
Содержание |
1 |
Собственный вектор матрицы А |
вектор
|
2 |
Собственное число или собственное значение матрицы А |
число
,
соответствующее собственному вектору
|
3 |
Собственное подпространство
|
совокупность
всех собственных векторов матрицы А,
отвечающих данному собственному
значению
,
т.е. множество решений системы
|
4 |
Характеристический многочлен матрицы А |
|
5 |
Характеристическое уравнение |
уравнение =0 относительно неизвестной |
6 |
Корни характеристического уравнения |
те значения
,
для которых
|
7 |
Размерность собственного подпространства, отвечающего данному |
число векторов в фундаментальной системе решений системы уравнений |
8 |
Скалярное произведение векторов
и
|
скалярная функция двух векторных аргументов, определенная по правилу
где
|
9 |
Ортогональные векторы
|
векторы, скалярное произведение
которых равно нулю:
|
10 |
Ортонормированный базис
|
такой базис пространства , что
|
11 |
Процесс ортогонализации линейно
независимой системы векторов
|
построение такой
ортогональной системы векторов
k=2, 3,…,m |
12 |
Ортогональная матрица |
квадратная матрица порядка n,
столбцы которой образуют ортонормированный
базис в
|
13 |
Симметричная матрица
|
квадратная матрица, элементы которой, симметричные относительно главной диагонали, равны, т.е.
|
14 |
Квадратичная форма
|
скалярная функция векторного аргумента
– многочлен второй степени от координат
|
15 |
Матричная запись квадратичной формы |
представление квадратичной формы в
виде
|
16 |
Коэффициенты квадратичной формы
|
числа
|
№ п/п |
Новые понятия |
Содержание |
17 |
Канонический вид квадратичной формы |
представление квадратичной формы в виде суммы квадратов
|
18 |
Ранг квадратичной формы |
ранг матрицы квадратичной формы А он равен числу ненулевых собственных значений матрицы А, или числу ненулевых коэффициентов в каноническом виде квадратичной формы |
19 |
Закон инерции |
сохранение числа положительных, отрицательных и нулевых коэффициентов в каноническом виде, не зависимо, от способа приведения квадратичной формы к сумме квадратов |
20 |
Невырожденная квадратичная форма |
квадратичная форма, матрица которой невырождена |
21 |
Положительно определенная квадратичная форма |
такая квадратичная форма
,
что для всех
имеем
|
22 |
Неотрицательно определенная квадратичная форма |
такая квадратичная форма, что для всех
векторов
|
23 |
Отрицательно определенная |
такая квадратичная форма, что для всех
векторов
|
24 |
Угловые миноры матрицы
|
миноры
где
|
25 |
Критерий Сильвестра положительной определенности квадратичный формы |
необходимое и достаточное условие положительной определенности формы, состоящее в том, что все угловые миноры матрицы А должны быть строго положительны |
26 |
Линейное пространство V |
множество V элементов (векторов) произвольной природы, в котором определены операции сложения векторов и умножения на скаляр, подчиняющиеся определенным аксиомам |
27 |
Пространство
|
совокупность функций, непрерывных на отрезке (а, b) с обычными операциями сложения функций (поточечное) и умножением на число |
28 |
Матрица перехода от базиса
|
квадратная матрица
|
29 |
Евклидово пространство Е |
линейное пространство, в котором
введено скалярное произведение
1.
2.
|
30 |
Линейный оператор А в линейном пространстве V |
правило, по которому каждому вектору
|
31 |
Образ вектора относительно преобразования А |
вектор
|
№ п/п |
Новые понятия |
Содержание |
32 |
Матрица А линейного
оператора (преобразования) А
в базисе
|
квадратная матрица , элементы которой определяются из соотношения
|
33 |
Подобные матрицы А и В |
квадратные матрицы порядка n, для
которых существует такая невырожденная
матрица P, что
|
34 |
Оператор А*, сопряженный к оператору А |
такой линейный оператор А*, для
которого выполняется соотношение
|
35 |
Матрица В сопряженного оператора А* в ортонормированном базисе |
матрица, транспонированная к матрице
А, где А – матрица оператора
А в ортонормированном базисе, т.е.
|
36 |
Самосопряженный оператор |
оператор А в евклидовом линейном пространстве, который совпадает со своим сопряженным, А=А* |
37 |
Матрица самосопряженного оператора |
симметричная матрица в любом
ортонормированном базисе, т.е.
|
38 |
Ортонормированный собственный базис самосопряженного оператора |
ортонормированный базис из собственных векторов симметричной матрицы самосопряженного оператора; такой базис всегда существует и в нем матрица оператора имеет диагональный вид |
Рабочий учебник в соответствии с балансовым методом проектирования образовательных программ содержит:
38 – приведенных понятий;
12 – дифференциальных компетенций.