
- •1.Множества. Операции над множествами. Применение операций над множествами при решении задач.
- •2.Свойства операций над множествами. Примеры.
- •3. Числовые множества и их свойства. Числовая прямая и множества на ней.
- •4.Арифметические векторы. Линейные операции над векторами. Скалярное произведение векторов и его свойства. Ы-мерное векторное пространство.
- •5.Угол между векторами. Условие перпендикулярности векторов. Условие коллинеарности векторов.
- •Линейные операции над матрицами
- •7.Транспонирование матриц
- •Умножение матриц
- •8. Ранг матрицы
- •9. Определители второго и третьего порядков. Способы их вычисления.
- •10. Миноры и алгебраические дополнения. Определитель п-го порядка. Разложение определителя по элементам ряда.
- •Миноры и алгебраические дополнения
- •11. Свойства определителей. Вычисление определителя с использованием его свойств.
- •12. Обратная матрица. Метод нахождения обратной матрицы по формуле.
- •13.Обратная матрица. Метод нахождения обратной матрицы по методу Гаусса.
- •14. Системы линейных алгебраических уравнений. Теорема Кронекера-Капелли. Бесконечное множество решений. . Основные понятия Общий вид и свойства системы уравнений
- •15.Решение систем линейных алгебраических уравнений по формулам Крамера.
- •16.Решение систем линейных алгебраических уравнений методом обратной матрицы
- •17. Матрица системы линейных уравнений. Расширенная матрица системы. Решение системы линейных уравнений методом Гаусса. Матричная форма системы уравнений
- •18.Однородная система линейных уравнений и её фундаментальная система решений.
- •19. Собственные значения и собственные векторы матрицы. Характеристическое уравнение матрицы.
- •2.7. Собственные значения
- •2.8. Собственные векторы
5.Угол между векторами. Условие перпендикулярности векторов. Условие коллинеарности векторов.
Определение. Углом между двумя векторами, отложенными от одной точки, называется кратчайший угол, на который нужно повернуть один из векторов вокруг своего начала до положения сонаправленности с другим вектором.
рис.1.
Обозначение.
.
Из определения
следует, что
.
Мы полагаем очевидным, что при параллельном переносе любого из двух векторов угол между ними остается неизменным, только в этом случае поворот одного из векторов осуществляется либо в общей для обоих векторов плоскости, либо в плоскости параллельной другому вектору.
Условие перпендикулярности векторов:
Векторы являются перпендикулярными тогда и только тогда, когда их скалярное произведение равно нулю.
Даны два вектора a(xa;ya) и b(xb;yb). Эти векторы будут перпендикулярны, если выражение xaxb + yayb = 0.
Условие коллинеарности векторов:
Векторы коллинеарны, если абсцисса первого вектора относится к абсциссе второго так же, как ордината первого — к ординате второго.
Даны два вектора a(xa;ya) и b(xb;yb). Эти векторы коллинеарны, если xa = xb и ya = yb, где R.
6.Матрицы и операции над ними
Понятие матрицы
Определение 1. Прямоугольная таблица чисел вида
называется матрицей. Здесь aij — действительные числа (i = 1, 2,..., m, j = 1, 2, ..., n), называемые элементами матрицы, i и j — соответственно индексы строки и столбца. При этом произведение m х n числа строк на число столбцов называют размером матрицы А. Часто матрицу (13.1) записывают в сокращенном виде
Матрица, все элементы которой равны нулю, называется нулевой матрицей.
В том случае, когда m = n (число строк равно числу столбцов):
матрица А называется квадратной.
Упорядоченная совокупность элементов a11, a22,. …, апп называется главной диагональю квадратной матрицы. Квадратная матрица называется диагональной, если ее элементы удовлетворяют условию
т.е. ненулевыми могут быть только элементы главной диагонали; матрица в этом случае имеет вид
Единичной матрицей называется диагональная матрица, у которой все элементы главной диагонали равны единице:
Определение 2. Две матрицы А и В называются равными (А = В), если они имеют одинаковые размеры и их соответствующие элементы равны: aij = bij , i = 1, 2,..., m, j = 1, 2, .... n.
Линейные операции над матрицами
1. Сумма матриц. Суммой матриц А и В одинакового размера называется матрица С того же размера, каждый элемент которой равен сумме соответствующих элементов матриц А и В. Представим это в сокращенной записи. Пусть
Тогда сумма этих матриц С = А + В имеет вид
Пример 1. Пусть даны матрицы А и В:
Тогда их суммой, согласно определению, является матрица
2. Умножение матрицы на действительное число. Произведением матрицы А на действительное число α называется матрица, каждый элемент которой получен умножением соответствующего элемента матрицы А на число α.