- •Математика Линейная алгебра
- •Рецензенты:
- •3.6. Операции над векторами 42
- •5.6. Упражнения 91
- •Предисловие
- •1. Числовые кольца и поля. Комплексные числа
- •1.1. Основные понятия
- •1.2. Поле комплексных чисел
- •1.3. Модуль и аргумент комплексного числа. Геометрическое изображение комплексных чисел
- •1.4. Различные формы записи комплексного числа
- •1.5. Действия над комплексными числами в алгебраической форме
- •1.6. Действия над комплексными числами в тригонометрической форме
- •1.7. Действия над комплексными числами в показательной форме
- •1.8. Упражнения
- •1.9. Контрольные задания
- •1.10. Типовой расчет
- •1.11. Вопросы для самопроверки
- •1.12. Вопросы для теоретического опроса
- •2. Многочлены
- •2.1. Действия над многочленами
- •1. Сложение многочленов.
- •2. Умножение многочленов.
- •3. Деление многочленов без остатка.
- •4. Деление многочленов с остатком.
- •2.2. Схема Горнера
- •2.3. Корни многочлена
- •2.3.1. Разложение многочлена степени n на множители
- •2.3.2. Вычисление корней многочленов второй и третьей степени
- •1. Уравнения второй степени (квадратные)
- •2.4. Упражнения
- •2.5. Контрольные задания
- •2.6. Вопросы для самопроверки
- •2.7. Вопросы для теоретического опроса
- •Действия над многочленами.
- •Вычисление корней многочленов второй и третьей степени.
- •3. Линейные (векторные) пространства
- •3.1. Понятие вектора
- •3.2. Операции над векторами
- •1. Операция сложения векторов.
- •2. Операция вычитания векторов.
- •3. Умножение вектора на число.
- •4. Деление коллинеарных векторов.
- •Свойства деления:
- •3.3. Разложение вектора по ортам координатных осей
- •3.4. Скалярное произведение векторов.
- •Выражение скалярного произведения в произвольных и ортонормированных координатах.
- •3.6. Операции над векторами
- •3.7. Линейная зависимость векторов.
- •3.8. Базис и ранг системы векторов
- •3.9. Переход от одного базиса к другому. Метод замещения
- •3.10. Линейные пространства
- •3.11. Евклидовы и унитарные пространства
- •3.12. Норма вектора
- •3.13. Нормирование ненулевого вектора
- •3.14. Ортонормированные системы векторов
- •3.15. Упражнения
- •3.16. Контрольные задания
- •3.17. Типовой расчет
- •3.18. Вопросы для самопроверки
- •3.19. Вопросы для теоретического опроса
- •Переход от одного базиса к другому. Метод замещения.
- •Ортонормированные системы векторов.
- •4. Матрицы
- •4.1. Основные понятия
- •4.2 Операции над матрицами
- •Сложение матриц.
- •Умножение матрицы на число.
- •Разность матриц.
- •Умножение матриц.
- •Возведение в степень матриц.
- •Транспонирование матриц.
- •4.3. Применение элементов линейной алгебры в экономике.
- •4.4. Упражнения
- •4.5. Контрольные задания
- •Найти значение матричного многочлена , если задана матрица a.
- •4.6. Типовой расчет
- •4.7. Вопросы для самопроверки
- •4.8. Вопросы для теоретического опроса
- •5. Определители квадратных матриц
- •5.1. Перестановки
- •5.2. Определители (детерминанты) квадратных матриц
- •5.3. Свойства определителей
- •5.4. Теорема Лапласа (вычисление определителя n-ого порядка).
- •5.5. Основные методы вычисления определителя n–го порядка
- •Приведение определителя к треугольному виду.
- •5.6. Упражнения
- •5.7. Контрольные задания
- •5.8. Типовой расчет
- •5.9. Вопросы для самопроверки
- •5.10. Вопросы для теоретического опроса
- •6. Ранг матрицы
- •6.1. Основные понятия
- •6.2. Методы нахождения ранга матрицы.
- •1. Метод окаймляющих миноров
- •2. Метод элементарных преобразований
- •6.7. Вопросы для теоретического опроса
- •7. Обратная матрица
- •7.1. Основные понятия
- •6.3. Упражнения
- •6.4. Контрольные задания
- •6.5. Типовой расчет
- •6.6. Вопросы для самопроверки
- •7.2. Методы нахождения обратной матрицы
- •7.2.1. Нахождение обратной матрицы с помощью присоединенной матрицы.
- •7.2.2. Нахождение обратной матрицы методом замещения
- •7.3. Упражнения
- •7.4. Контрольные задания
- •7.5. Типовой расчет
- •7.6. Вопросы для самопроверки
- •7.7. Вопросы для теоретического опроса
- •Нахождение обратной матрицы с помощью присоединенной матрицы.
- •Нахождение обратной матрицы методом замещения.
- •8. Системы линейных уравнений (слу)
- •8.1. Неоднородные системы уравнений
- •8.2. Исследование систем линейных уравнений
- •8.3. Решение системы линейных уравнений в общем случае
- •Правило нахождения решения слу в общем случае
- •8.4. Решение систем n линейных уравнений c n неизвестными
- •8.4.1. Решение систем n линейных уравнений c n неизвестными методом Крамера
- •8.4.2. Решение систем n линейных уравнений c n неизвестными методом обратной матрицы
- •8.5. Решение систем m линейных уравнений c n неизвестными
- •8.5.1. Решение систем линейных уравнений методом Гаусса (метод последовательного исключения неизвестных)
- •8.5.2. Решение систем линейных уравнений методом замещения
- •8.6. Системы линейных однородных уравнений (ослу)
- •Правило нахождения фср ослу
- •8.7. Структура общего решения неоднородной линейной системы
- •8.8. Использование систем линейных уравнений в экономике
- •8.8.1. Прогноз выпуска продукции по запасам сырья
- •8.8.2. Модель Леонтьева многоотраслевой экономики (балансовый анализ) Балансовые соотношения
- •Линейная модель межотраслевой экономики
- •Продуктивные модели Леонтьева
- •8.9. Упражнения
- •8.10. Контрольные задания
- •8.11. Типовой расчет
- •8.12. Вопросы для самопроверки
- •8.13. Вопросы для теоретического опроса
- •9. Линейные операторы (линейные преобразования)
- •9.1. Линейный оператор и его матрица
- •9.2. Линейное преобразование в координатах
- •9.3. Зависимость между матрицами одного и того же преобразования в различных базисах. Подобные матрицы
- •9.4. Действия над линейными операторами
- •9.5. Оператор, сопряженный данному
- •9.6. Собственные значения и собственные векторы линейного оператора (матрицы)
- •9.7. Приведение матрицы линейного преобразования к диагональному виду
- •9.8. Упражнения
- •9.9. Контрольные задания
- •9.10. Типовой расчет
- •9.11. Вопросы для самопроверки
- •9.12. Вопросы для теоретического опроса
- •10. Билинейные и квадратичные формы
- •10.1 Ортогональные и симметрические матрицы
- •10.2. Билинейная и квадратичная формы
- •10.3. Квадратичные формы
- •10.4. Преобразование квадратичной формы при линейном преобразовании переменных
- •10.5. Приведение квадратичной формы к каноническому виду
- •10.6. Закон инерции квадратичных форм
- •10.7. Знакоопределенные квадратичные формы
- •10.8. Упражнения
- •10.9. Контрольные задания
- •10.5. Вопросы для самопроверки
- •10.6. Вопросы для теоретического опроса
- •11. Численные методы линейной алгебры
- •11.1. Метод Гаусса
- •11.2. Уточнение решения методом итераций
- •11.3. Метод прогонки
- •11.4. Итерационные методы решения слау
- •11.4.1. Метод простой итерации
- •11.4.2. Метод Зейделя
- •11.5. Упражнения
- •11.6. Контрольные задания
- •11.7. Типовой расчет
- •11.8. Вопросы для самопроверки
- •11.9. Вопросы для теоретического опроса
6.2. Методы нахождения ранга матрицы.
Существует два метода нахождения ранга матрицы.
1. Метод окаймляющих миноров
При вычислении ранга матрицы этим способом следует переходить от миноров низших порядков к минорам более высокого порядка. Если уже найден минор k-го порядка матрицы А, отличный от нуля, то требуют вычисления лишь миноры (k+1)-го порядка, окаймляющие минор, т.е. содержащие его в качестве минора. Если все они равны нулю, то ранг матрицы равен k.
Алгоритм метода заключается в следующем.
Найти какой-нибудь минор первого порядка М1 (т.е. элемент матрицы), отличный от нуля. Если такого минора нет, то матрица нулевая и ранг матрицы равен нулю:
.Вычислить миноры второго порядка, содержащие М1 (окаймляющие М1) до тех пор, пока не найдется минор М2, отличный от нуля. Если такого минора нет, то ранг матрицы
,
если есть, то
и т.д.Вычислить (если они существуют) миноры k- го порядка, окаймляющие минор Мk-1, отличный от нуля. Если такого минора нет, то ранг матрицы
,
если есть, то
и т.д.
При нахождении ранга матрицы таким способом достаточно на каждом шаге найти всего один ненулевой минор k–го порядка, причем его ищут его среди миноров, содержащих минор Мk-1, отличный от нуля.
Пример. Найти ранг матрицы методом окаймляющих миноров:
.
Решение.
Так
как у матрицы А
есть ненулевые элементы, то ранг матрицы
r(A)≥1.
Найдем какой-нибудь минор второго
порядка. Таким минором является, например,
.
Значит, r(A)≥2.
Вычислим миноры третьего порядка, окаймляющие минор М2.
;
.
Все миноры третьего порядка, окаймляющие минор М2, равны нулю, следовательно, r(A)<3, т.е. r(A)=2.
2. Метод элементарных преобразований
Определение. Преобразования, сохраняющие ранг матрицы, называются элементарными преобразованиями матрицы.
К элементарным преобразованиям матрицы относятся:
отбрасывание нулевой строки (столбца);
умножение всех элементов строки (столбца) матрицы на число, отличное от нуля;
изменение порядка строк и столбцов матрицы;
прибавление к каждому элементу некоторой строки (столбца) соответствующих элементов другой строки (столбца), умноженные на любое число, отличное от нуля;
транспонирование матрицы.
Так как ранг матрицы не изменяется при элементарных преобразованиях, то необходимо привести матрицу к так называемому ступенчатому виду. В этом случае ранг ступенчатой матрицы равен количеству ее ненулевых строк (или числу ненулевых элементов главной диагонали матрицы) ступенчатого вида.
Алгоритм метода элементарных преобразований.
Если элемент матрицы
,
перестановкой строк и столбцов добиваются
того, что бы
.Если , то, умножая элементы первой строки на подходящие числа, и затем, складывая их с соответствующими элементами других строк, добьемся того, чтобы все элементы первого столбца, кроме , равнялись нулю. Аналогично проводят преобразования для остальных строк.
Если в процессе преобразований получаются строки (или столбцы), целиком состоящие из нулей, то отбрасываем эти строки (или столбцы). При этом получаем матрицу ступенчатого вида, у которой ранг равен количеству ее ненулевых строк (или числу ненулевых элементов главной диагонали матрицы ступенчатого вида).
Пример.
Найти ранг матрицы:
Решение.
Матрица А имеет размер 4Ч3, значит, r(A)≤3. С помощью элементарных преобразований, не меняющих ранг матрицы, приведем матрицу А к ступенчатому виду.
Транспонируем матрицу А.
~
(-1)
~
В новой матрице поменяем местами вторую и третью строки. Затем сделаем нулевыми все элементы матрицы под крайним элементом второй строки для чего умножим элементы второй строки на (-3) и сложим ее с третьей строкой матрицы:
~
.
Получили ступенчатую матрицу размера 3Ч4, у которой три ненулевых элемента на главной диагонали. Таким образом, эта матрица имеет ненулевой минор 3-го порядка, например,
.
Значит, r(A)=3.
Пример.
Используя элементарные преобразования,
найти ранг матрицы
.
Решение.
При вычислении ранга матрицы производят те же преобразования, что и при вычислении определителя
