
- •Розділ 1. Векторні простори та системи лінійних рівнянь. §1. Вектори. Дії над векторами.
- •§2. Поняття системи лінійних рівнянь і її розвязків.
- •§3. Елементарні перетворення.
- •§4. Векторні простори.Арифметичний n-мірний векторний простір.
- •§5. Лінійна залежність векторів.
- •§6. Базис і ранг скінченної системи векторів векторного простору.
- •§7. Однорідні системи лінійних рівнянь. Фундаментальна система розв’язків однорідної системи.
- •§8. Зв’язок між розв’язками неоднорідних і однорідних систем.
- •§9. Лінійний многовид.
- •Розділ 2. Матриці та дії над матрицями. §1. Матриці.
- •§2. Дії з матрицями.
- •§3. Частинні випадки множення матриць.
- •§4. Обернена матриця.
- •§5. Ранг матриці.
- •§ 6. Матрична форма системи лінійних рівнянь.
- •Розділ 3. Визначники. §1. Детермінант (визначник) квадратної матриці. Детермінант другого порядку.
- •§2. Алгебраїчне доповнення елемента.
- •§3. Детермінант n-го порядку.
- •§4. Деякі застосування визначників. Обчислення рангу матриці.
- •§5. Обчислення оберненої матриці.
- •Розділ 4. Підпростори векторних просторів. §1. Лінійна оболонка системи векторів.
- •§2. Переріз і сума підпросторів.
- •§3. Пряма сума підпросторів.
- •Розділ 5. Евклідові простори. §1. Скалярний добуток та евклідові простори.
- •§2. Довжина вектора. Кут між векторами.
- •§3. Ортогональний базис.
- •§4. Ортонормований базис.
- •§5. Ортогональне доповнення підпростору.
- •Розділ 6. Лінійні оператори векторного простору. §1. Лінійні оператори і їх матриці.
- •§2. Способи задання лінійного оператора.
- •§3. Зв’язок між матрицями лінійного оператора в різних базисах.
- •§4. Операції над лінійними операторами.
- •§5. Область значень і ядро лінійного оператора. Ранг і дефект лінійного оператора.
- •§6. Інваріантні підпростори. Власні вектори і власні значення лінійного оператора.
- •§7. Характеристичне рівняння лінійного оператора.
- •§8. Лінійний оператор з простим спектром.
- •Розділ 7. Цікаві розклади матриць та їх застосування для розв’язування систем лінійних рівнянь §1. Трикутний розклад і зміна рядків
- •§2. Зміна рядків. Перестановочна матриця
- •§3. Прямокутні матриці з ортонормованими стовпцями. Процес Грамма-Шмідта
- •§5. Інші цікаві розклади матриць
- •§6. Задачі
- •Бібліотека термінів
§3. Пряма сума підпросторів.
Означення. Сума U=U1+U2+…+Um лінійних підпросторів U1,U2,…,Um простору V називається прямою сумою цих підпросторів, якщо для довільного вектора u є U існує тільки одне представлення виду
u=u1+u2+…+um, де ui є Ui, i=1,…,m.
Якщо U – пряма сума підпросторів U1,U2,…,Um, то записують U=U1U2…Um або U=U1+U2+…+Um.
Теорема 5. Сума U=U1+U2+…+Um підпросторів лінійного простору V є прямою сумою тоді і тільки тоді, коли перетин кожного підпростору Ui (i=1,…,m) з сумою всіх інших підпросторів складається лише з нульового вектора.
Теорема 6. Розмірність прямої суми U=U1U2…Um дорівнює сумі розмірностей доданків (підпросторів).
dim(U1U2…Um)=dimU1+dimU2+…+dimUm
Розділ 5. Евклідові простори. §1. Скалярний добуток та евклідові простори.
Означення. В дійсному векторному просторі Vn визначена операція скалярного множення, якщо кожній парі векторів a,b є Vn ставиться у відповідність єдине дійсне число, яке називається скалярним добутком векторів a,b і познaчається символом (a,b), причому виконуються аксіоми скалярного добутку:
a,b є Vn [(a,b)=(b,a)];
a,b є Vn [(a+b,c)=(a,c)+(b,c)];
a,b є Vn k є R [(ka,b)=k(a,b)];
a є Vn, a0 [(a,a)0].
Властивості скалярного добутку:
(а1+а2+…+аn,b)=(a1,b)+(a2,b)+…+(an,b);
(a-b,c)=(a,c)-(b,c);
b є Vn [(0,b)=0];
(kiai,mjbj)=kimj(ai,bj), i=1,…,k, j=1,…,n;
(a,a)=0 a=0;
(,)=0.
Означення. Дійсний векторний простір, в якому визначений скалярний добуток, називається евклідовим простором.
Позначається евклідовий простір Е, а евклідовий простір
розмірності n – En.
Приклади евклідових просторів:
Множина векторів простору Vn утворює Еn, якщо скалярний добуток векторів а=(а1,а2,…,аn) і b=(b1,b2,…,bn) визначається правилом
(a,b)=a1b1+a2b2+…+anbn.
Якщо в просторі С[a,b] функцій, неперервних на сегменті [a,b], скалярний добуток х(t) i y(t) визначається правилом
(x(t),y(t))=x(t)y(t)dt, то множина С[a,b] утворює Еn.
Теорема 1. В будь-якому n-мірному дійсному векторному просторі Vn можна визначити скалярний добуток, тобто простір Vn можна перетворити в евклідовий простір Еn.
§2. Довжина вектора. Кут між векторами.
Нехай а – будь-який вектор простору Еn.
Означення. Невід’ємне значення квадратного кореня з числа (а,а) називається довжиною або нормою вектора а і позначають а .
а
=
Властивості норми вектора:
а =0 a=0;
k є R kа = k а .
Теорема 2. (Нерівність Коші-Буняковського)
Для довільних векторів a,b евклідового простору має місце нерівність:
(a,b)2 а 2 b 2
Означення.
Кутом
між векторами a
i b (відмінних від нульових) евклідового
простору Е називається таке число
(0<=<=),
що
.
Означення. Вектори a i b простору Е називаються ортогональними, якщо (a,b)=0. Для ненульових векторів a,b це рівносильно тому, що кут між а і b дорівнює /2.
Теорема 3. (Піфагора)
Квадрат довжини суми довільних ортогональних векторів a i b евклідового простору Е дорівнює сумі квадратів доданків:
a+b2=a2+b2.
Доведення. Нехай a i b довільно вибрані ортогональні вектори в Е. Тоді за означенням довжини вектораa+b2=(a+b,a+b). Але за другою аксіомою скалярного добутку
(a+b,a+b)=(a,a)+(a,b)+(b,a)+(b,b).
А внаслідок ортогональності векторів a i b (a,b)=(b,a)=0.
Таким чином a+b2=(a,a)+(b,b)= a2+b2.
Теорема 4. (Нерівність трикутника)
Довжина суми будь-яких двох векторів евклідового простору Е не більша, ніж сума довжин доданків : a+ba+b.
Доведення. Нехай a i b довільно вибрані вектори простору Е.
Тоді a+b2=(a+b,a+b)=(a,a)+2(a,b)+(b,b).
Але оскільки за нерівністю Коші-Буняковського
2(a,b) 2ab, то
a+b2 = (a+b,a+b) (a,a)+2(a,b)+(b,b)=a2+2ab+b2 = =(a+b)2.
Отже, a+ba+b.