
- •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
Лекция 8. Линейные пространства.
Пусть L – произвольное множество. Элементы L обозначим x,y,z,…. Существуют различные множества (с элементами разной природы), в которых определены две операции (их принято называть сложением и умножением на число), обладающие определенным набором свойств. В каждом конкретном множестве эти операции определяются по-своему, но независимо от этого, обладают соответствующими свойствами операций сложения обычных геометрических векторов и умножения их на число. Такие множества имеют целый ряд общих свойств, обусловленных общими законами, которым подчиняются упомянутые операции, независимо от конкретного правила, которым они вводятся в конкретном множестве. Их принято называть линейными пространствами. Элементы линейного пространства называют векторами или точками пространства (независимо от природы этих элементов), поэтому линейные пространства называют также векторными пространствами, на которых определены операции сложения элементов и умножения элементов на число со свойствами:
1)
для
х1, х2 Є L
справедливо свойство х1 + х2
= х2 + х1 (коммутативность),
2) для х1, х2, х3 Є L имеем (х1+ х2)+х3 = х1+(х2+х3) (ассоциативность),
3) L так что +x = x +=x, для xL (- называют нулем пространства и обозначают как 0),
4) для xL (-x) такой, что x+(-x)=0,
5) для ,R xL такой, что (x)=()x,
6) для ,R xL такой, что (+)x=x+x,
7) для ,R и x1, x2L выполняется равенство (x1+x2)=x1+x,
8) для xL выполняется :1x=x.
Определение 1. Линейной комбинацией (линейной алгебраической суммой) элементов х1,х2,…хn L называется сумма α1х1+… αnхn, где α1,… αn какие либо числа, которые называются коэффициентами разложения.
Определение 2. Элементы e1… en L называются линейно зависимыми, если существует равная нулю линейная комбинация α1e1+…+αnen = 0, в которой не все коэффициенты αn равны нулю.
Введем понятия, связанные с базисом векторного пространства (ВП)
1) Последовательность элементов e1,… en Z является базисом в Z тогда и только тогда, когда e1,… en линейно независимы и для xL 1,…, nR такие, что x= 1e1+…+nen (e1,… ,en порождает все элементы из L).
2) Базисы в векторном (линейном) пространстве имеют одинаковое число элементов.
3) Если в векторном пространстве L существует базис, то число n элементов этого базиса называется размерностью ВП, а ВП называется n-мерным ВП. Обозначается размерность dim Z=n (dimention).
Определение 3. Декартовым произведением множеств А и В называется множество всевозможных упорядоченных пар элементов АВ: {(x, y)| x ЄΑ, y ЄΒ}.
Определение 4. Декартовым произведением векторных пространств L1,…. L2 называется декартово произведение Z1 Z2, на котором определены операции сложения элементов и умножения на число по правилу:
{x1,y1} + {x2,y2}: = {x1+х2, y1+ y2}
λ {x,y}: = {λx , λy}.
Замечание 1. L1 L2 удовлетворяет 8 аксиомам.
Замечание 2. Аналогично определяются декартовы произведения L1 … Ln и Ln := L…L.
Пример: Rn:= {x1,…хn): x1, х2, …,х1 Є R}.