- •1. Понятие матрицы. Виды матриц. Транспонирование матрицы. Равенство матриц. Алгебраические операции над матрицами: умножение
- •2. Определители 2, 3 и n-го порядков (определения и их свойства). Теорема Лапласа о разложении определителя по элементам строки или столбца.
- •3. Квадратная матрица и ее определитель. Особенная и неособенная
- •4. Понятие минора k-го порядка. Ранг матрицы (определение). Вычисление ранга матрицы с помощью элементарных преобразований. Пример
- •5. Линейная независимость столбцов (строк) матрицы. Теорема о ранге матрицы.
- •6. Векторы. Операции над векторами (сложение, вычитание, умножение на число). N-мерный вектор. Понятие о векторном пространстве и его базисе.
- •7. Собственные векторы и собственные значения матрицы. Характеристическое уравнение матрицы
- •9. Метод Гаусса решения системы n линейных уравнений с n переменными. Понятие о методе Жордана–Гаусса
- •10. Система m линейных уравнений с n переменными. Теорема Кронекера–Капелли. Условие определенности и неопределенности любой системы линейных уравнений
- •11. Базисные (основные) и свободные (неосновные) переменные системы m линейных уравнений с n переменными. Базисное решение.
- •12. Система линейных однородных уравнений и ее решения. Условие
- •13. Векторы на плоскости и в пространстве (геометрические векторы).
- •14. Скалярное произведение двух векторов (определение) и его выражение в координатной форме. Угол между векторами.
- •16. Векторное (линейное) пространство, его размерность и базис. Теорема о существовании и единственности разложения вектора линейного пространства по векторам базиса
- •17. Скалярное произведение векторов в n-мерном пространстве. Евклидово пространство. Длина (норма) вектора
- •18. Ортогональные векторы. Ортогональный и ортонормированный
- •19. Определение оператора. Понятие линейного оператора. Образ и прообраз векторов.
- •20. Матрица линейного оператора в заданном базисе: связь между вектором х и образом у. Ранг оператора. Операции над линейными операторами. Нулевой и тождественный операторы
- •21. Собственные векторы и собственные значения оператора ã
- •22. Матрица линейного оператора в базисе, состоящем из его собственных векторов. Пример
- •23. Квадратичная форма (определение). Матрица квадратичной формы. Ранг квадратичной формы. Пример
- •24. Квадратичная форма (канонический вид). Приведение квадратичной формы к каноническому виду. Пример. Закон инерции квадратичных форм
- •25. Положительно и отрицательно определенная, знакоопределенная
- •26. Уравнение линии на плоскости. Точка пересечения двух линий. Основные виды уравнений прямой на плоскости (одно из них вывести)
- •27. Общее уравнение прямой на плоскости, его исследование. Условия параллельности и перпендикулярности прямых
- •28. Кривые второго порядка, их общее уравнение. Нормальное уравнение окружности. Каноническое уравнение эллипса. Геометрический
- •29. Канонические уравнения гиперболы и параболы, геометрический
- •30. Общее уравнение плоскости в пространстве и его частные случаи. Нормальный вектор плоскости. Условия параллельности и перпендикулярности двух плоскостей
- •31. Уравнения прямой линии в пространстве как линии пересечения
- •32. Углы между двумя плоскостями, между двумя прямыми, между прямой и плоскостью. Условия параллельности и перпендикулярности
21. Собственные векторы и собственные значения оператора ã
(матрицы А). Характеристический многочлен оператора и его характеристическое уравнение.
Вектор х ≠ 0 называется собственным вектором линейного оператора Ã (или матрицы А), если найдется такое число λ, что Ã(х) = λх. Число λ называется собственным значением оператора А (матрицы А), соответствующим вектору х.
Характеристическим многочленом линейного оператора А называют характеристический многочлен его матрицы А, записанный в некотором базисе, а характеристическим уравнением этого оператора – характеристическое уравнение матрицы А.
Характеристический многочлен не зависит от выбора базиса.
Для произвольной квадратной матрицы A = (aij ) порядка n рассмотрим определитель
a11 − λ a12 . . . a1n
det(A − λE) = a21 a22 − λ . . . a2n
. . . . . . . . . . . . . . . .
an1 an2 . . . ann − λ
где E — единичная матрица, а λ — действительное переменное.
22. Матрица линейного оператора в базисе, состоящем из его собственных векторов. Пример
Е
сли
имеется n линейно
независимых собственных векторов х1,
х2,
..., хn,
соответствующих различным собственным
числам λ1,
λ2,
…, λn,
то они линейно независимы, следовательно,
их можно принять за базис пространства
Rn.
Найдем вид матрицы линейного оператора
A в базисе из его собственных векторов,
для чего подействуем оператором A на
базисные векторы: тогда .
тогда,
Таким образом, матрица линейного оператора Ã в базисе из его собственных векторов имеет диагональный вид, причем по диагонали стоят собственные числа оператора Ã.
Если матрица А линейного оператора Ã в некотором базисе является диагональной, то все векторы этого базиса – собственные векторы оператора Ã.
23. Квадратичная форма (определение). Матрица квадратичной формы. Ранг квадратичной формы. Пример
Квадратичной формой от n переменных называется сумма, каждый член которой является либо квадратом одной из переменных, либо произведением двух разных переменных, взятых с некоторым коэффициентом.
Матрицей квадратичной формы называется матрица, составленная из её коэффициентов. (матрица, у которой все элементы аij = aji, называется симметрической).
Рангом квадратичной формы называют ранг её матрицы. Ранг матрицы квадратичной формы равен числу отличных от нуля коэффициентов канонической формы и не меняется при линейных преобразованиях.
Пример. Записать матрицу квадратичной формы κ (х1, х2, х3) = х12-6х1х2-8х1х3+7х22+4х2х3-5х32 и найти её ранг. Решение: в данном случае а11=1, а12=а21=-3, а13=а31=-4, а22=7, а23=а32=2, а33=-5, поэтому
(1 -3 -4)
А=(-3 7 2)
(-4 2 -5) вычисли определитель этой матрицы, он равен -58. Т.к. det A≠0, ранг матрицы равен 3. Эта квадратичная форма является невырожденной, поскольку r=n
24. Квадратичная форма (канонический вид). Приведение квадратичной формы к каноническому виду. Пример. Закон инерции квадратичных форм
Квадратичная форма называется канонической, если она не содержит произведений различных переменных.
Любая квадратичная форма с помощью невырожденного линейного преобразования переменных может быть приведена к каноническому виду.
Пример. Приведем к каноническому виду квадратичную форму
x² + 5y² + z² + 2xy + 6xz + 2yz.
Е
е
матрица имеет вид
собственные числа и ортонормированные собственные векторы этой матрицы:
Составим
матрицу перехода к базису из этих
векторов:
(порядок
векторов изменен, чтобы они образовали
правую тройку). Преобразуем координаты
по формулам:
Получим:
Итак,
квадратичная форма приведена к
каноническому виду с коэффициентами,
равными собственным числам матрицы
квадратичной формы.
Теорема. Закон инерции. Число слагаемых с положительными (отрицательными) коэффициентами квадратичной формы не зависит от способа приведения формы к этому виду. Число положительных канонических коэффициентов квадратичной формы называется положительным индексом инерции квадратичной формы. Число отрицательных канонических коэффициентов квадратичной формы называется отрицательным индексом инерции квадратичной формы. Разность между положительным и отрицательным индексами квадратичной формы называется сигнатурой квадратичной формы. Число ненулевых канонических коэффициентов называется рангом квадратичной формы.
