- •Теоретические вопросы
- •Раздел 1. Линейная алгебра. Векторная алгебра.
- •Раздел 2. Введение в анализ
- •Раздел 3. Элементы теории вероятностей.
- •Раздел 1. Линейная алгебра. Векторная алгебра.
- •Понятие матрицы, типы матриц
- •2.Операции с матрицами (сложение, умножение на число, умножение матрицы на матрицу, транспортирование матриц). Свойства операций.
- •3.Определители матриц, их свойства.
- •4.Разложение определителя по элементам любой строки, столбца.
- •Свойства линейных операций: Везде далее матрицы , и - матрицы одного размера.
- •Свойства транспонирования матриц:
- •5.Обратная матрица. Критерий ее существования и формула для вычисления.
- •Методы вычисления обратной матрицы Вычисление обратной матрицы с помощью присоединённой матрицы
- •6.Системы линейных алгебраических уравнений (слау).
- •7.Совместные, несовместные, определенные, неопределенные слау.
- •8. Формулы Крамера для решения слау.
- •Примеры решения систем уравнений
- •9. Матричный метод решения слау.
- •Матричный метод решения
- •Минор матрицы, ранг матрицы. Минор
- •Алгебраическое дополнение
- •Ранг матрицы Ранг системы строк и столбцов матрицы
- •Ранг матрицы
- •Метод окаймления миноров
- •Элементарные преобразования матриц, эквивалентные матрицы и их ранги.
- •Примеры элементарных преобразований
- •Линейно зависимые, линейно независимые строки матрицы. Критерий линейной зависимости.
- •Линейно зависимые и независимые строки
- •Критерий линейной зависимости (теорема).
- •Критерий совместности слау Кронекера-Капелли.
- •Метод Гаусса решения слау. Базисный минор, базисные и свободные переменные слау.
- •Формулировка теоремы о базисном миноре
- •Линейные операции над векторами, их свойства, проекция вектора на ось.
- •Операция сложения векторов обладает следующими свойствами:
- •Свойства умножения вектора на число:
- •Проекция вектора на ось
- •Свойства проекции векторов
- •Системы координат на плоскости.
- •Базис на плоскости и в пространстве: определения и теоремы; координаты вектора в данном базисе, разложение вектора по ортам, направляющие косинусы вектора.
- •Раздел 2. Введение в анализ
- •Множества и операции над ними.
- •2.Предел числовой последовательности: определение, свойства.
- •3.Определение предела функции, основные свойства пределов.
- •4. Первый и второй замечательный пределы.
- •5. Бесконечно-малые и бесконечно-большие функции. Сравнение бесконечно малых функций.
- •6. Определение производной функции, ее физический и геометрический смысл.
- •7. Уравнения касательной и нормали к кривой
- •8. Правила дифференцирования, производные основных элементарных функций; показательно-степенной функции; функций, заданных неявно и параметрически.
- •9. Определение неопределенного интеграла, его свойства, таблица простейших интегралов. Замена переменной в неопределенном интеграле.
- •10.Определение определенного интеграла, его физический и геометрический смысл
- •11. Свойства определенного интеграла.
- •12. Формула Ньютона-Лейбница
- •13. Приложения определенного интеграла.
- •Раздел 3. Элементы теории вероятностей
- •1. Комбинаторные правила суммы и умножения, перестановки. Размещения. Сочетания.
- •2. Классическое и геометрическое определение вероятности.
- •3. Операции над случайными событиями. Теоремы сложения вероятностей.
- •4. Зависимые и независимые события. Условная вероятность. Теоремы умножения вероятностей.
- •5. Формула полной вероятности.
- •6. Формула Бернулли.
- •7. Дискретные случайные величины, ряд распределения, числовые характеристики..
- •Числовые характеристики дискретных случайных величин
- •8. Непрерывные случайные величины, дифференциальный и интегральный законы распределения, числовые характеристики.
- •9. Статастическиое распределение выборки. Определение статистической и конкурирующей гипотезы, критерии согласия
- •10. Определения точечных и интервальной оценок параметров распределения, несмещенная оценка математического ожидания, доверительный интервал
Формулировка теоремы о базисном миноре
Теорема
Столбцы матрицы , входящие в базисный минор, образуют линейно независимую систему. Любой столбец матрицы линейно выражается через остальные столбцы из базисного минора.
В
матрице
размеров
минор
-го
порядка называется базисным, если он
отличен от нуля, а все миноры
-ro
порядка равны нулю или их вообще не
существует.
Следствие. Если
все столбцы матрицы
линейно
выражаются через
столбцов
,
которые образуют линейно
независимую систему,
то ранг матрицы
.
Что означает фраза "ранг матрицы равен r"? Она означает, что есть хотя бы один минор r-го порядка, который не равен нулю. Напомню, что такой минор называется базисным. Базисных миноров может быть несколько. При этом все миноры, порядок которых выше r, равны нулю или не существуют.
Если коэффициенты при r переменных совместной СЛАУ образуют базисный минор матрицы системы A, то эти r переменных называют базисными или основными. Остальные n−r переменных именуют свободнымиили неосновными.
Выбрать r базисных переменных в общем случае можно различными способами.
Решение СЛАУ, в котором все свободные переменные равны нулю, называется базисным.
Линейные операции над векторами, их свойства, проекция вектора на ось.
Линейными операциями над векторами называются операции сложения векторов и умножения вектора на число.
Сложение
векторов
и
осуществляется
по правилу
треугольника.
Суммой
двух
векторов
и
называют
такой третий вектор
,
начало которого совпадает с началом
,
а конец - с концом
при
условии, что конец вектора
и
начало вектора
совпадают
(рис. 1).
Для сложения векторов применяется также правило параллелограмма.
Определение
Правило
параллелограмма -
если два неколлинеарных вектора
и
привести
к общему началу, то вектор
совпадает
с диагональю параллелограмма, построенного
на векторах
и
(рис.
2). Причем начало вектора
совпадает
с началом заданных векторов.
Вектор
называется противоположным
вектором к
вектору
,
если он коллинеарен вектору
,
равен ему по длине, но направлен в
противоположную сторону вектору
.
Операция сложения векторов обладает следующими свойствами:
-
коммутативность
-
ассоциативность
Разностью
векторов
и
называется
вектор
такой,
что выполняется условие:
(рис.
3).
Произведением
вектора
на
число
называется
вектор
,
удовлетворяющий условиям:
,
если
,
,
если
.
Свойства умножения вектора на число:
Проекция вектора на ось
Здесь
и
-
произвольные векторы,
,
-
произвольные числа.
Пусть
задан вектор
и
некоторая ось
с
единичным вектором
.
Точки
и
-
проекции точек
и
на
ось
соответственно.
Определение
Проекцией
вектора
на
ось
называется
длина отрезка
,
взятая со знаком "+", если
направление
совпадает
с направлением вектора
,
и со знаком "-", если
направление
противоположно
направлению единичного вектора
оси
(рис.
1).
Проекция вектора
на
ось
обозначается
символом
.
Свойства проекции векторов
Проекции равных векторов на одну и туже ось равны.
Вектор и его проекция - вектор - связаны следующим векторным равенством:
Проекция
вектора
на
некоторую ось
равна
проекции на эту же ось вектора
,
умноженного на число
:
Проекция вектора на ось равна произведению модуля этого вектора на косинус угла между ним и положительным направлением оси на некоторую ось :
