
- •Н.П. Шевченко, и.Ю. Смирнова аналитическая геометрия и линейная алгебра
- •Аналитическая геометрия.
- •Лекция 1. Линейные образы в r2. Понятие об уравнении линии на плоскости.
- •Прямая линяя на плоскости.
- •Типы уравнений прямой.
- •Угол между двумя прямыми. Условие параллельности и перпендикулярности.
- •Задачи на тему “Прямая на плоскости”.
- •Лекция 2. Линейные образы в r3 .
- •Понятие алгебраической поверхности.
- •Плоскость.
- •Прямая линяя в пространстве.
- •Канонические уравнения прямой в пространстве.
- •Приведение общих уравнений прямой к каноническому виду.
- •Угол между двумя прямыми.
- •Задачи на тему “Прямая в пространстве”.
- •Прямая и плоскость.
- •Условие того, что прямая лежит в данной плоскости.
- •Условие того, что две прямые лежат в одной плоскости.
- •Смешанные задачи на прямую и плоскость.
- •Лекция 3. Кривые второго порядка.
- •1. Окружность
- •3. Гипербола
- •4. Парабола
- •Преобразования координат.
- •Кривые 2-го порядка с осями симметрии, параллельными осям координат.
- •1.Эллипс.
- •2.Гипербала.
- •3. Парабола.
- •Полярная система координат.
- •Связь между прямоугольными и полярными координатами.
- •Полярные уравнения кривых второго порядка.
- •Примеры на тему: ”Кривые второго порядка”.
- •Лекция 4. Поверхности второго порядка.
- •Лекция 5. Линейная алгебра. Матрицы.
- •Линейные операции над матрицами.
- •1. Сложение матриц.
- •2. Умножение матрицы на число.
- •3. Транспонирование матриц.
- •4. Умножение матриц.
- •5. Обратная матрица.
- •Свойства столбцов матрицы а.
- •Базисный минор.
- •Элементарные преобразования матриц.
- •Задачи на тему “Матрицы”.
- •Лекция 6. Системы линейных алгебраических уравнений. Однородные системы линейных уравнений.
- •Методы решения системы линейных алгебраических уравнений.
- •1. Правило Крамера.
- •Решение системы методом обратной матрицы.
- •3. Метод Гаусса.
- •Множество решений однородной системы.
- •Общая теория линейных систем.
- •Теорема Кронекера-Капелли.
- •Общее решение системы линейных уравнений.
- •Теорема. Если – фундаментальная система решений системы (7), а - некоторое частное решение системы (6), то общее решение системы линейных алгебраических неоднородных уравнений (6):
- •Задачи на тему “Системы линейных алгебраических уравнений”.
- •Неоднородные системы линейных алгебраических уравнений (слау).
- •Лекция 7. Понятие линейного преобразования. Собственные векторы.
- •Симметрическое линейное преобразование.
- •Теорема. Собственные значения симметрического линейного преобразования вещественны, а собственные векторы ортогональны.
- •Преобразование координат при переходе к новому базису (изменение направления осей).
- •Ортогональная матрица.
- •Квадратичные формы. Приведение к каноническому виду.
- •Приведение общего уравнения линии 2-го порядка к каноническому виду.
- •Задачи на темы ”Собственные векторы ”, “Приведение кривой к каноническому виду”.
- •Лекция 8. Линейные пространства.
- •Примеры векторных (линейных) пространств.
- •Пример 2. Пространство всех вещественных чисел.
- •Замечание 1. Арифметическое пространство Rn является векторным пространством (удовлетворяет аксиомам 1) – 8)).
- •Замечание .Скалярное произведение порождает норму по правилу .
- •Замечание. Пара (е, (, .)) называется n-мерным Евклидовым пространством; пара (е,ф) со свойствами 1)-3) называется n-мерным аффинным пространством.
- •Используемая литература
- •Оглавление
Элементарные преобразования матриц.
К элементарным преобразованиям матриц относятся следующие преобразования:
1. Умножение строки на число, отличное от нуля.
2. Прибавление к одной строке другой строки.
3. Перестановка строк.
4. Те же преобразования столбцов.
Элементарные преобразования не меняют ранга матрицы (базисный минор сохраняется в виде, отличном от нуля).
Задачи на тему “Матрицы”.
Найти матрицу С=3А-2В, где
А=
,
B=
.
1. Найдем транспонированную матрицу А. Для этого в матрице А поменяем местами строки и столбцы:
А=
.
2. Все элементы матрицы А умножим на 3, а элементы матрицы В на 2, получим:
3A=
,
2B=
.
3. Матрица С есть результат вычитания от элементов матрицы 3А соответствующих элементов матрицы 2В:
C=
.
Найти произведение матриц АВ:
A=
, B=
;
A=
, B=
;
A=
, B=
;
A=
, B=
.
Заметим, что во всех случаях рассматриваемой задачи, для матриц АВ выполнено условие согласования, то есть, количество столбцов матрицы А совпадает с количеством строк матрицы В, следовательно, АВ определена.
Так как А(2
3), В(3 2), то АВ(2 2) и
АВ=
=
=
=
.
Так как А(2 3), В(3 1), то АВ(2 1) и
АВ=
=
=
.
Так как А(1 3), В(3 2), то АВ(1 2) и
АВ=
=
=(15
11).
Так как А(2 3), В(3 3), то АВ(2 3) и
АВ=
.=
=
EMBED Equation.3
.
Найти А3, если А=
.
Возведение в третью степень матрицы А означает умножение ее трижды на саму себя, то есть А3=ААА.
Вначале найдем А2:
AA=
=
.
Теперь
А3=А2А=
=
.
Найти АВС, если
А=
,
B=
,
C=
.
В силу свойства ассоциативности матриц: АВС=(АВ)С=А(ВС).
Выбор последовательности умножения матриц зависит от простоты вычислений. Так, если вначале умножать матрицу А(4 3) на В(3 2), то образуется матрица АВ размера (4 2), а если перемножать В (3 2) и С(2 1), то получится матрица ВС размера (3 1) и содержащая меньше искомых элементов, чем АВ.
Находим ВС:
BC=
=
.
Теперь АВС=А(ВС)=
=
=
.
Дана матрица А:
A=
.
Найти
обратную матрицу
.
Вычислим определитель матрицы А, разложив его по второй строке:
det(A)=
=-3
-2
=-4.
Так как det(A)0, то по теореме об обратной матрице, определена.
Найдем алгебраические дополнения соответствующих элементов определителя det(A):
A11= |
A21=- |
A31= |
A12=- |
A22= |
A32=- |
A13= |
A23=- |
A33= |
Строим союзную матрицу :
=
.
Следовательно,
=
=
.
Найти ранг и базисные миноры матрицы А:
A=
,
A=
.
1. Вычеркнув из матрицы А нулевые второй, третий столбец и вторую строку, получим матрицу, эквивалентную заданной:
A~
.
Так как
=260,
то ранг исходной матрицы равен 2.
Базисными минорами исходной матрицы являются миноры второго порядка, отличные от нуля:
,
,
.
2. Производя последовательно элементарные преобразования, будем иметь:
A~C3+C2
~C1-C3
~
.
Вычеркнем нулевые первую строку и второй столбец и продолжим преобразования:
A~
~C2-5C1
.
Ранг
последней матрицы равен 2, так как,
например,
=30.
Следовательно, ранг исходной матрицы равен 2, а базисные миноры имеют второй порядок:
,
,
,
,
,
,
,
,
,
,
,
,
,
,
.
Выяснить, является ли система арифметических векторов линейно зависимой или линейно независимой.
1.
{-3
1 5 2},
{-6
2 10 4},
2.
{2
–3 1},
{3
–1 5},
{1
–4 3},
3.
{0 1 1 -1},
{1
2 0 1},
{2
3 –1 3},
{-1
0 2 –3}.
1. Замечаем, что =2 . Отсюда имеем, что линейная комбинация 1 +2 =0, если 1=2, 2=-1. Следовательно, вектора и линейно зависимы по определению.
Случаи 2. и 3. не являются тривиальными, и для их изучения будем использовать критерий линейной зависимости (независимости) векторов: Система векторов линейно зависима (независима) тогда и только тогда, когда ранг матрицы А, составленной из элементов данной системы векторов, меньше (соответственно равен) числа векторов системы.
2. Составим матрицу А, элементарными преобразованиями приведем ее к ступенчатому виду и подсчитаем ранг:
A=
~C2+C1
~C3+C2
~C1+2C2
~C1C2
~
.
Ранг
матрицы А равен трем, поскольку минор
=35
0.
Число векторов системы совпадает с
рангом, следовательно, исходная система
линейно независима.
3. Аналогично предыдущему, составим и преобразуем матрицу А:
A=
~C1-C4
, C3-C2
~C2-C1,
C4+C1
~
~C3+C2
~C4-0,5C2
~C3+2C4
~
~
~
.
Ранг матрицы А равен 3, так как, например, минор
=-40.
Число векторов системы равно 4 и не совпадает с рангом, следовательно, исходная система линейно зависима.