§4. Евклидово пространство
Определение
1. Скалярным
произведением двух векторов
и
называется число
Скалярное
произведение имеет экономический смысл:
если вектор
- объем различных товаров, а
- вектор их
цен, то
- выражает суммарную стоимость товаров.
Скалярное произведение обладает свойствами:
1.
- коммутативность
2.
- дистрибутивность
3.
- ассоциативность
4.
,
если
- ненулевой вектор
,
если
![]()
Определение 2. Линейное (векторное) пространство, в котором задано скалярное произведение векторов, удовлетворяющее указанным четырем свойствам (аксиомам), называется евклидовым пространством.
Определение
3. Длиной
или нормой
вектора
в евклидовом пространстве называется
корень квадратный из его скалярного
квадрата:
![]()
Норма вектора обладает свойствами:
1.
,
если![]()
2.
,
где λ - действительное число
3.
- неравенство Коши - Бунявского
4.
- неравенство треугольника
В евклидовом
пространстве можно тоже находить
угла между двумя векторами:
, где
.
Такое определение
вполне корректно, так как согласно
неравенству Коши - Бунявского
,
т.е.
.
Определение 4. Два вектора называются ортогональными, если их скалярное произведение равно нулю, т.е.

Определение
5. Векторы
n
- мерного евклидова пространства образуют
ортонормированный
базис,
если эти векторы попарно ортогональны
и норма каждого из них равна единице,
т.е. если
и
Теорема. Во всяком n – мерном евклидовом пространстве существует ортонормированный базис (без доказательства).
Пример:
:
:

:

§5. Линейные операторы
Определение 1. Оператором (отображением) линейного векторного пространства называют функцию, определенную на множестве векторов данного пространств и со значениями во множестве векторов пространства:

Определение
2. Оператор
данного
пространства называется линейным,
если для любых векторов
этого пространства выполняются
соотношения:

Теорема.
Всякая матрица
определяет в пространстве
линейный оператор
по закону:
![]()
В развернутом виде этот закон можно записать так:

Матрица, о которой
говорится в теореме, называется матрицей
линейного оператора φ и
обозначается
.
Равные матрицы задают равные линейные операторы, поэтому линейный оператор, целиком определяется своей матрицей.
Примеры линейных операторов:
Нулевой оператор, задаваемый нулевой матрицей:
- все векторы
переходят в нуль - вектор
Тождественный оператор
,
заданный единичной матрицей
:
- все векторы
переходят в себя
Оператор подобия в
задается матрицей
.
Этот оператор каждый вектор
переводит в вектор
по формулам:


Оператор
зеркального
отражения
относительно оси
:


§6. Алгебра линейных операторов
Операторы
и
называются равными, если
.
Это означает, что
,
таким образом,равные
линейные операторы имеют равные матрицы.Суммой двух линейных операторов
и
называется оператор
,
такой что
- также линейный оператор и
.
При сложении линейных операторов их матрицы складываются.
Произведением линейного оператора
на число
называется оператор
- такой, что
.
- также линейный
оператор и
.
При умножении оператора на число, его матрица также умножается на это число.
Произведением двух линейных операторов
и
называется последовательное применение
их к вектору
:
и
.
При умножении операторов их матрицы перемножаются.
Обратный оператор (существует только для таких операторов
,
у которых∆
≠ 0) – это
такой оператор
,
что
-
тождественный и
Матрица обратного оператора равна обратной матрице исходного оператора.
