
- •1.Определение линейного пространства
- •2.Базис линейного пространства.
- •3.Основные примеры линейных пространств и стандартные базисы в них.
- •4.Линейная зависимость и независимость элементов линейного пространства.
- •5. Разложение вектора по базису.
- •6.Замена базиса в линейном пространстве. Изменение координат вектора при замене базиса.
- •7.Линейные подпространства. Сумма и пересечение подпространств. Прямая сумма подпространств.
- •8. Определение линейного оператора. Примеры
- •9. Образ и ядро линейного оператора
- •10.Матрица линейного оператора.
- •11. Нахождение образа и прообраза вектора, если известна матрица линейного оператора.
- •12. Преобразование матрицы линейного оператора при переходе к новому базису
- •13.Нахождение ядра линейного оператора, если известна матрица линейного оператора.
- •14.Нахождение образа линейного оператора, если известна матрица линейного оператора.
- •15.Линейные преобразования. Сумма, произведение линейных преобразований. Обратное преобразование.
- •16.Понятие собственные векторы и собственные значения
- •17. Характеристическое уравнение в математике
- •18. Нахождение собственного вектора и собственных значений линейного преобразования (статья не окончена)
- •19.Приведение матрицы линейного преобразования к диагональному виду.
- •20.Линейная функция. Определение, примеры.
- •21.Билинейная функция. Определение, примеры.
- •22.Матрица билинейной функции. Нахождение значения билинейной функции, если известна ее матрица.
- •23.Изменение матрицы билинейной функции и квадратичной формы при переходе к новому базису.
- •24.Квадратичные формы. Связь с билинейными функциями. Матрица квадратичной формы.
- •25.Приведение квадратичной формы к диагональному виду методом элементарных преобразований.
- •26.Приведение квадратичной формы к диагональному виду методом Лагранжа.
- •27.Канонический вид квадратичной формы. Положительный и отрицательный индексы инерции квадратичной формы. Ранг квадратичной формы.
- •28.Положительно определенные квадратичной формы. Критерий Сильвестра.
- •29.Определение эллипса. Фокусы эллипса.
- •34.Нахождение фокусов, эксцентриситета, директрис гиперболы, если известно ее каноническое уравнение.
- •35.Определение параболы. Фокус и директриса параболы.
- •36.Каноническое уравнение параболы. Параметр параболы. Построение параболы.
- •37.Нахождение фокуса и директрисы параболы, если известно ее каноническое уравнение.
- •38.Общие характеристики эллипса, гиперболы, параболы. Геометрический смысл эксцентриситета.
- •39.Приведение уравнения кривой второго порядка к каноническому виду методом выделения полных квадратов.
- •40.Инварианты кривой второго порядка. Определение вида кривой с помощью инвариантов.
- •41.Полярная система координат. Связь с прямоугольной системой координат. Построение кривой в полярной системе координат.
- •42.Кривые заданные параметрически. Примеры. Построение параметрически заданной кривой.
- •43.Эллипсоид. Однополостный и двуполостный гиперболоиды. Канонические уравнения. Вид поверхностей.
- •44.Конус. Эллиптический и гиперболический параболоиды. Канонические уравнения. Вид поверхностей.
8. Определение линейного оператора. Примеры
Определение 1. Пусть Ex и Ey – линейные пространства над полем комплексных (или действительных) чисел. Отображение А: Ex Ey называется линейным оператором, если для любых элементов х1 и х2 пространства Ex и любого комплексного (действительного) числа выполняются следующие равенства :
1. А(х1+х2) = Ах1 + Ах2;
2. А( х) = А(х);
Примеры линейных операторов:
1) Пусть Е = Е1 – линейное топологическое пространство. Оператор А задан формулой:
Ax = x для всех x Е.
Такой оператор, переводящий каждый элемент пространства в себя является линейным и называется единичным оператором.
2) Рассмотрим D[a,b] – пространство дифференцируемых функций, оператор дифференцирования Д в пространстве D[a,b] задан формулой:
Дf(x) = f/(x).
Где f(x) D[a, b], f/(x) C[a, b].
Оператор Д определен не на всем пространстве C[a, b], а лишь на множестве функций имеющих непрерывную производную. Его линейность, очевидно, следует из свойств производной.
3) Рассмотрим пространство С[- , + ] – пространство непрерывных и ограниченных функций, оператор А сдвигает функцию на const a:
Аf(x) = f(x+a).
Проверим линейность оператора А:
1) А(f+g) = (f+g)(x+a) = f(x+a) + g(x+a) = А(f) + А(g).
Исходя из определения суммы функции, аксиома аддитивности выполняется.
2) A(kf(x)) = kf(x+a) = kA(f(x)).
Верна аксиома однородности.
Можно сделать вывод, что А – линейный оператор.
4) Пусть (пространство непрерывных функций на отрезке [0,1], и дано отображение 1, заданное формулой:
Так как интеграл с переменным верхним пределом от непрерывной функции является функцией дифференцируемой, а, следовательно, непрерывной, то . В силу линейности определенного интеграла данное отображение является линейным оператором.
9. Образ и ядро линейного оператора
Рассмотрим линейный оператор A, действующий в конечномерном линейном пространстве X. Доказано, что образ Im(A) линейного оператора - линейное пространство. Размерность образа линейного оператора называется рангом оператора, обозначается Rg(A) = r = dim( Im(A) ).
Ядром линейного оператора называется множество элементов из X, образом которых является нулевой элемент. Ядро оператора обозначают Ker(A) : Ker(A) = {x e X : A(X) =0 } . Ядро линейного оператора - линейное пространство; размерность ядра линейного оператора называется дефектом оператора, обозначается Def(A): d = Def(A) = dim ( Ker(A) ) .
Для линейного оператора, действующего в n-мерном линейном пространстве X, справедливы следующие утверждения:
сумма ранга и дефекта оператора равно размерности пространства, в котором действует оператор:
Def(A) + Rg(A) = n;
ранг оператора равен рангу его матрицы;
ядро оператора совпадает с множеством решений линейной однородной системы с матрицей A, размерность пространства решений этой системы равна дефекту оператора, а ее фундаментальная система решений образует базис в ядре оператора;
столбцы, входящие в базисный минор матрицы оператора образуют базис в образе оператора.
Сформулированные утверждения позволяют описать структуру образа и ядра линейного оператора, заданного матрицей, используя язык матричных преобразований и общей теории линейных систем.