- •Тема 1. Определители, матрицы, системы
- •П равила вычисления определителей второго и третьего порядка:
- •Свойства определителей:
- •Миноры и алгебраические дополнения
- •Теорема Лапласа
- •Вычисление определителей высших порядков, правило треугольника.
- •Виды матриц:
- •Основные операции с матрицами и их свойства
- •Обратная матрица
- •Теорема о существовании и единственности обратной матрицы
- •Системы линейных алгебраических уравнений (основные понятия)
- •Методы решения
- •Ранг матрицы
- •Условия применяемости методов
- •Теорема Кронекера-Капелли
- •Однородные системы
- •Фундаментальная система решений
- •Связь между однородной и неоднородной системами решений
- •Тема 2. Векторная алгебра. Аналитическая геометрия.
- •Векторная алгебра (основные понятия)
- •Действия над векторами
- •Линейная зависимость и независимость системы векторов (линейная комбинация)
- •Теоремы о единственности разложения любого вектора пространства (r2, r3)
- •Координаты, проекция вектора на ось
- •Декартова система координат
- •Скалярное произведение векторов (определение, свойства, приложение)
- •Векторное произведение векторов (определение, свойства, приложение)
- •Смешанное произведение векторов (определение, свойства, приложение)
- •Соответствие между геометрическими образами и уравнениями.
- •Плоскость в пространстве (типы уравнений, взаимное расположение)
- •Прямая на плоскости и в пространстве (типы уравнений, взаимное расположение)
- •Взаимное расположение прямой и плоскости
- •Кривые второго порядка
- •Окружность, эллипс, гипербола, парабола (вывод канонического уравнения, исследование кривой)
- •Преобразование системы координат на плоскости (параллельный перенос, поворот)
- •6 Основных типов поверхностей второго порядка
- •С истемы координат
- •Тема 3. Элементы линейной алгебры.
- •Линейное пространство (определение, примеры)
- •Линейная зависимость и независимость системы векторов (линейная комбинация)
- •Базис. Координаты.
- •Изменение координат при замене базиса (матрица перехода)
- •Определение скалярного произведения в линейном пространстве
- •Евклидово пространство (определение, примеры)
- •Неравенство Коши-Буняковского
- •Ортонормированный базис и его построение. Процесс ортогонализации.
- •Линейный оператор и его матрица
- •Зависимость матрицы от базиса
- •Собственные значения и вектора линейного оператора, их зависимость
- •Матрица линейного оператора в базисе из собственных векторов
- •Условия существования базиса из собственных векторов
- •Примеры операторов
- •Квадратичные формы
- •Упрощение общего уравнения линий и поверхностей второго порядка. Приведение их к каноническому виду
- •Тема 4. Введение в анализ
- •Комплексные числа (формы записи, основные операции)
- •Переменные и постоянные величины, множества (основные понятия)
- •Функция (определение, способы задания, свойства)
- •Предел числовой последовательности
- •Предел функции, геометрическая интерпретация
- •У равнения касательной и нормали
- •Гиперболические функции
- •Понятие дифференцируемой функции
- •Формула тейлора
- •Наибольшее и наименьшее значение функции
Зависимость матрицы от базиса
Вид матрицы зависит от базиса.
Собственные значения и вектора линейного оператора, их зависимость
Если после воздействия линейного оператора на вектор x получается вектор коллинеарный ему, то этот вектор называется собственным.
Пусть
число
и
вектор xϵL,
x≠0, таковы, что Ах=
х.
Тогда число
называется
собственным числом линейного
оператора А, а вектор x –
собственным вектором этого оператора,
соответствующим собственному числу
.
-
характеристическая матрица. Так
как нулевое решение не устраивает, то
остается вариант – бесконечно. Det
=0. |
|=0.
Так находится собственное число, и
собственный вектор. Каждому собственному
числу будет соответствовать бесконечное
множество собственных векторов, а
собственному вектору – единственное
число.
Матрица линейного оператора в базисе из собственных векторов
Если матрица оператора известна в другом базисе, то всегда можно перейти к базису из собственных векторов с помощью матрицы перехода и получить Aдиаг=T-1AT
Условия существования базиса из собственных векторов
,
в этом случае можно построить базис
из собственных векторов, а оператор –
оператор простой структуры, каждый
собственный вектор находится с точностью
до константы
- также можно построить базис из
собственных векторов
Примеры операторов
Ортогональный – ортонормированный базис – матрица ортогонализации (ортогональная матрица – такая матрица, когда A-1=AT)
Самосопряженный – матрица операторов (симметричная, собственные числа – действительные, собственные векторы – ортогональные)
Пусть R - линейное пространство. Положим
.
Такой оператор, переводящий каждый
элемент пространства в себя, называется
единичным оператором. Часто обозначается
I (A=1).Если R и R1- произвольные пространства и
(здесь О - нулевой элемент ), то О называется
нулевым оператором.(Общий вид линейного оператора, переводящего конечномерное пространство в конечномерное). Пусть А - линейный оператор, отображающий n-мерное пространство
с базисом
Если
,
то
и в силу линейности оператора А,
.
Но
c
базисом
,
значит
.
Следовательно, оператор А определяется
матрицей коэффициентов
:
Квадратичные формы
Квадратичной формой от n переменных называется однородный многочлен второй степени от n переменных.
Если переменные принимают действительные значения, квадратичная форма называется действительной.
Упрощение общего уравнения линий и поверхностей второго порядка. Приведение их к каноническому виду
Квадратичную форму можно привести к каноническому виду (избавиться от смешанного произведение) при повороте системы координат.
Преобразование
кривых второго порядка
Приведение разбивается на 2 части:
Преобразование квадратичной формы (поворот из естественного базиса в базис из собственных векторов)
Преобразование линейной части (выделение полного квадрата)
Тема 4. Введение в анализ
Комплексные числа (формы записи, основные операции)
алгебраическая форма записи - z=x+iy; x,y ϵ R; z ϵ C
в декартовой системе координат -
где i - мнимая единица; a - действительная
часть: a = Re z; bi - мнимая часть: b = Im z; числа
вида bi - чисто мнимые; плоскость Oxy -
комплексная плоскость; ось Ох -
действительная ось; ось Oy - мнимая ось.
- число, сопряженное числу z = a + bi;полярная
- модуль комплексного числа; аргумент
комплексного числа z (главное значение
аргумента) -
;
комплексная
формула Эйлера
показательная
действия:
сложение (в алгебраической форме)
умножение (в показательной)
деление (в показательной)
;
n-степень (в показательной)
извлечение в n-степени
Многочлены в комплексной области (основные теоремы)
Многочленом
n-й степени
в
комплексной области называется функция
вида
,
где
- комплексные числа. Числа
называются коэффициентами многочлена,
а натуральное число n
– его степенью.
Два
многочлена Pn
(z)
и
равны тогда и только тогда, когда m=n,
a0
= b0
, a1
= b1
,…, an
= bn
. Число z0
называется корнем многочлена , если Pn
(z0)
= 0.
Теорема 1 (теорема Безу). Остаток от деления многочлена Pn(z) на z – z0 ( z0 – не обязательно корень многочлена) равен P(z0).
Доказательство. Разделив P(z) на z – z0 , получим: P(z) = Q(z)(z – z0) + r, где число r – остаток от деления, а Q(z) – многочлен степени, меньшей n. При подстановке в это равенство z = z0 найдем, что r = P(z0), что и требовалось доказать.
Теорема 2 (основная теорема алгебры). Всякий многочлен в комплексной области имеет корень (без доказательства).
