- •Вопросы для самопроверки
- •Понятие матрицы. Виды матриц. Транспонирование матрицы. Равенство матриц. Алгебраические операции над матрицами: умножение на число, сложение, умножение матриц.
- •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 квадратные матрицы. Присоединенная матрица. Матрица, обратная данной, и алгоритм ее вычисления.
- •4. Понятие минора k-го порядка. Ранг матрицы (определение). Вычисление ранга матрицы с помощью элементарных преобразований. Пример.
- •5. Линейная независимость строк (столбцов) матрицы. Теорема о ранге матрицы.
- •7. Метод Гаусса решения системы n линейных уравнений с п переменными. Понятие о методе Жордана – Гаусса.
- •8. Система m линейных уравнений с n переменными. Теорема Кронекера – Капелли. Условие определенности и неопределенности любой системы линейных уравнений.
- •10. Система линейных однородных уравнений и ее решения. Условие существования ненулевых решений такой системы.
- •11. Векторы на плоскости и в пространстве (геометрические векторы). Линейные операции над векторами (сложение, умножение вектора на число). Коллинеарные и компланарные векторы.
- •9. Базисные (основные) и свободные (неосновные) переменные системы m линейных уравнений с n переменными. Базисное решение.
- •12. Скалярное произведение двух векторов (определение) и его выражение в координатной форме. Угол между векторами.
- •14. Векторное (линейное) пространство. Его размерность и базис. Теорема о существовании и единственности разложения вектора линейного пространства по векторам базиса.
- •15. Скалярное произведение векторов в n-мерном пространстве. Евклидово пространство. Длина (норма) вектора.
- •16. Ортогональные векторы. Ортогональный и ортонормированный базисы. Теорема о существовании ортонормированного базиса в евклидовом пространстве.
- •17. Определение оператора. Понятие линейного оператора. Образ и прообраз векторов.
- •18. Матрица линейного оператора в заданном базисе: связь между вектором х и образом у. Ранг оператора. Операции над линейными операторами. Нулевой и тождественный операторы.
- •19. Собственные векторы и собственные значения оператора (матрицы а). Характеристический многочлен оператора и его характеристическое уравнение.
- •20. Матрица линейного оператора в базисе, состоящем из его собственных значений. Пример.
- •21. Квадратичная форма (определение). Матрица квадратичной формы. Ранг квадратичной формы. Пример.
- •22. Квадратичная форма (канонический вид). Приведение квадратичной формы к каноническому виду. Пример. Закон инерции квадратичных форм.
- •23. Положительно и отрицательно определенная, знакоопределенная квадратичные формы. Критерии знакоопределенности квадратичной формы (через собственные значения ее матрицы и по критерию Сильвестра).
- •24. Уравнение линии на плоскости. Точка пересечения двух линий. Основные виды уравнений прямой на плоскости (одно из них вывести).
- •25. Общее уравнение прямой на плоскости, его исследование. Условия параллельности и перпендикулярности прямых.
- •26. Кривые второго порядка, их общее уравнение. Нормальное уравнение окружности. Каноническое уравнение эллипса. Геометрический смысл параметров окружности и эллипса.
- •27. Канонические уравнения гиперболы и параболы. Геометрический смысл их параметров. Уравнение асимптот гиперболы. График обратно-пропорциональной зависимости и квадратного трехчлена.
- •28. Общее уравнение плоскости в пространстве и его частные случаи. Нормальный вектор плоскости. Условия параллельности и перпендикулярности двух плоскостей.
- •30. Углы между двумя плоскостями, двумя прямыми, между прямой и плоскостью. Условия их параллельности и перпендикулярности.
3. Квадратная матрица и ее определитель. Особенная и неособенная квадратные матрицы. Присоединенная матрица. Матрица, обратная данной, и алгоритм ее вычисления.
Если кол-во строк= кол-ву столбцов, то такая матрица наз квадратной размером m×m(матрица порядка m). Понятие определитель приминяется только для квадратных матриц, detA,(А),∆. Определителем кв матрицы А наз число, кот вычисляется по след правилам: 1) А=(а11) detA=а11. 2) А=(а11а12) detA=а11а22-а12а21.
(а21а22)
3) А=(а11а12а13)
(а21а22а23)
(а31а32а33)
Для 3) правилом ∆(Саррюса). detA=а11а22а33+а13а21а32+а31а12а23-а31а22а13-а11а32а23-а33а21а12.
4) Определитель п-го порядка – сумме произведения элементов какой-либо строки или столбца на их алгебраические дополнения. ∆=аi1Ai1+ai2Ai2+…+ainAin. –разложение по строке. ∆=aijA1j+a2jA2j+…+anjAnj- разложение по столбцу.Аij=(-1)i+jMij- алгеброическое дополнение.
в,г)Пусть матрица А- кв. Матрица А-1-наз обратной к матрице А, если выполняется усл: А-1А=АА-1=Е. Мариица наз невыражденной, если ее определитель не =0, в противнос случае матрица-выражденная. Теорема(необходимое и достаточное усл сущ обратной матрицы):Обратная матрица А-1сущ единственно тогда и только тогда, когда исходная матрица невыражденная и вычисляется по формуле А-1= 1/ detA×А~, А~-присоединенная матрица сост из алгебраических дополнений транспонированной матрицы
А~= (А11А21…Ап1/А12А22…Ап2/…/А1пА2п…Апп). Схема вычисления обр матрицы:
1) вычисляем определитель матрицы. Если определитель равен нулю , то матрица вырожденная и обратной матрицы не сущ. Если detA не=0, то: 2) вычисляем алгебраические дополнения и составляем присоединенную матрицу А~. 3) Составляем обратную матрицу по формуле: А-1= 1/ detA×А~. 4) Выполняем проверку: А-1А=Е.
4. Понятие минора k-го порядка. Ранг матрицы (определение). Вычисление ранга матрицы с помощью элементарных преобразований. Пример.
В матрице А размера т×п вычеркиванием каких-либо строк и столбцов можно вычленить квадратные подматрицы к-го порядка, где к<=min(m;n). Определители таких подматриц наз минорами к-го порядка матрицы А.
б)Рангом матрицы А наз наивысший порядок отличных от 0 миноров этой матрицы.
в)Элементарные преобразования: 1) отбрасывание нулевой строки(столбца). 2) Умножение всех элементов строки (столбца) матрицы на число, не равное 0. 3) Изменение порядка строк (столбцов) матрицы. 4) Прибавление к каждому элементу одной строки (столбца) соответствующих элементов др строки (столбца), умноженных на любое число. 5) Транспонирование матрицы.
Пример. (0 -1 3 0 2)
А= (2 -4 1 5 3)= (2 -4 1 5 3)
(-4 5 7 -10 0) (0 -1 3 0 2).
(-2 1 8 -5 3)
r(A)=2. Матрица имеет ступенчатый вид и содержит миноры 2-го порядка, не =0, например |2 -4|
|0 -1|=-2 не=0.
5. Линейная независимость строк (столбцов) матрицы. Теорема о ранге матрицы.
а)Если линейная комбинация строк λ1е1+ λ2е2+… +λмем=0, тогда и только тогда, когда все коэффициенты λi =0, т е λ1=λ2=…= λм=0,то строки е1,е2,…,ет наз линейно независимыми. λ-число, е1=а11а12а13…, е2=а21а22а23.
б)Ранг матрицы = максимальному числу ее линейно независимых строк или столбцов, ч/з кот линейно выражаются все остальные ее строки (столбцы).
6. Система п линейных уравнений с п переменными (общий вид). Матричная форма записи такой системы. Решение системы (определение). Совместные и несовместные, определенные и неопределенные системы линейных уравнений.
стема лин.ур-ний:
Аmxn*Хnx1=Вmx1 <=> (ф.1)
(a11x1+a12x2+…+ аnxn=b1
(a21x1+a21x2+… +a2nxn=b2
(….
(аmx1+а2mx2+… +аmnхn=bm
Вматричной формесистема имеет вид АХ=В, где
(а11 a12 ... a1n)
A= (a21 a22 ... a2n)
ф.2(... ... ... ... );
(am1 am2 .. amn)
(x1)
X= (x2)
ф.3 (....);
(xn)
(b1)
B= (b2)
ф.4(....);
(bm)
называются собственно матрицей системы, матрицами-столбцами переменных исвободных членов.
Решение системы:а)методом обр.м-цы. Ур-е в матричной ф-ме имеет вид АХ+В. Найти обр.м-цу. И найдём Х по ф-ле Х=А-1В,(т.е.х1,х2,х3.)
Б)По ф-ле Крамера. Найти определитель системы ^=|A|. Если он не=0,то сист.имеет единств.реш. Далее вычислить опред-ли м-ц ^1,^2,^3,полученных их м-цы А,заменой соотв-но 1-го,2-го и 3-го ст-цов столбцом своб.членов. Далее по ф-лам Крамера:х1=^1/^,х2=^2/^, х3=^3/^.
Расширенной м-цей системы наз.м-ца (А|В),полученная из м-цы сист.А добавлением к ней ст-ца членов этой системы,т.е. (А|В)=(ф.2|ф.4)
Теорема Кронекера-Капелли.Сист.лин.ур-й совмест.тог.и т.тог,ког.ранг м-цы сист.А равен рангу расшир.м-цы (А|B) этой с-мы.
r<m – ур-я с-мы(строки расш.м-цы)зависимые;
r=m –ур-я с-мы (стр.расш.м.)независимые;
r(A)не=r(A|B)- с-ма несовм-ная;
r(A)=r(A|B)=r – с-ма совм-ная;
r<n – с-ма неопред.(бескон.мн.реш.);
r=n – с-ма опред-ная (единств.реш.)
Если у сист.ур-ния есть реш-е,то такая система совместна,если решения ур-я нет, то не совместная.
Если система лин.ур-й имеет единств.решение Х=(х1,х2,…хn),то такая сист.наз.определённой. Если СЛУ имеет больше, чем одно реш-е,то такая сист.не определённая.
