- •1. Решение систем линейных уравнений методом Гаусса
- •2. Матрицы. Равенство матриц. Операции над матрицами: транспонирование, сложение, умножение на число, произведение матриц
- •3. Определители 2-ого и 3-его порядков: их определения и свойства
- •4. Обратная матрица: определение, необходимое и достаточное условие ее существования. Нахождение обратной матрицы для квадратных матриц второго и третьего порядков
- •5. Правило Крамера для решения систем линейных уравнений
- •6. Решение системы линейных уравнений с помощью обратной матрицы
- •7. Определение свободного вектора
- •8. Сложение векторов и умножение их на число
- •10. Скалярное произведение и его свойства
- •11. Ортонормированный базис. Скалярное произведение в ортонормированном базисе. Длина вектора, угол между векторами.
- •12. Прямоугольная система координат в пространстве и на плоскости. Расстояние между двумя точками
- •13. Различные формы уравнения прямой на плоскости
- •9. Базис пространства векторов. Координаты вектора в базисе
- •14. Взаимное расположение двух прямых. Нахождение точки пересечения, угла между прямыми. Условия параллельности и перпендикулярности прямых
- •15. Вывод канонического уравнения окружности
- •16. Эллипс: определение, каноническое уравнение, свойства
- •17. Гипербола: определение, каноническое уравнение, свойства
- •18. Парабола: определение, каноническое уравнение, свойства
- •19. Плоскость
- •20. Вывод канонического уравнения сферы. Шар. Эллипсоид
- •21. Определение линейного пространства строк
- •22. Линейная независимость и линейная зависимость векторов: определения, примеры
- •23. Базис линейного пространства, его свойства. Координаты вектора в базисе
- •24. Ранг матрицы и методы его нахождения
- •25. Евклидово пространство. Скалярное произведение и его свойства
- •26. Ортонормированный базис
- •27. Определения отображения и линейного преобразования. Примеры
- •28. Матрица линейного преобразования
- •29. Собственные векторы матрицы: определение, метод нахождения
19. Плоскость
Определение
Плоскость
определяется точкой
и нормальным вектором
(т.е.
).
Нормальный вектор
плоскости
- любой ненулевой вектор перпендикулярный
любому вектору, лежащему в плоскости
.
Вывод уравнения плоскости в Декартовой системе координат
Точка
.
Но
,
.
Значит
(*)
Получили уравнение
плоскости с нормальным вектором
,
проходящей через точку
.
Преобразуем (*):
(**)
Получили каноническое уравнение плоскости.
Неполное уравнение плоскости
Рассмотрим (**)
1.
начало координат (точка
)
принадлежит плоскости
2.
,
т.к.
,
значит плоскость параллельна
3.
,
значит плоскость параллельна
4.
,
значит плоскость параллельна
Угол между плоскостями
Углом между плоскостями называется угол между их нормальными векторами:
Таким образом:
1. Плоскости параллельны, если их нормальные векторы колинеарны.
2. Плоскости перпендикулярны, если их нормальные векторы ортогональны.
[_]
20. Вывод канонического уравнения сферы. Шар. Эллипсоид
Сфера
Сфера – поверхность,
каждая точка которой равноудалена от
некоторой фиксированной точки
(центра сферы) на положительное расстояние
(радиус сферы).
Вывод канонического
уравнения сферы радиуса
с центром
сфере
Шар
Шар радиуса с центром в :
шару
Эллипсоид
Эллипсоид – поверхность с каноническим уравнением
[_]
21. Определение линейного пространства строк
Пусть - натуральное фиксированное число.
- множество строк длины
Операции на
Сложение:
Умножение на
:
Определение. с операциями сложения и умножения на число называется линейным пространством строк длины . Элементы называются -мерными векторами.
Вектор
называется нулевым
вектором.
[_]
22. Линейная независимость и линейная зависимость векторов: определения, примеры
Определение
Система векторов
(
)
называется линейно
независимой,
если из равенства
следует, что
и линейно
зависимой,
если
,
не все равные
нулю, такие
что
.
Следствие
Если к линейно
зависимой системе
добавить какие-то векторы
,
то полученная система останется линейно
зависимой. Действительно,
,
не все равные
нулю, но
Тогда
.
Значит
- линейно зависимая система.
Лемма
- линейно зависимая система векторов тогда и только тогда, когда хотя бы один из векторов этой системы равен линейной комбинации остальных векторов.
Доказательство
Векторы
линейно зависимы
,
не все равные нулю
:
Пусть
Тогда
Значит - линейно зависимы.
Теорема
В векторы
("бегущая единица") линейно независимы.
Доказательство
Пусть
Пример. Частные случаи линейной зависимости системы векторов в .
.
По лемме
образуют линейно зависимую систему
хотя бы один из них линейно выражается
через другой вектор
или
- коллинеарные вектора. Следовательно,
два вектора линейно независимы
они неколлинеарны.
.
По лемме
линейно зависимы
хотя бы один из них линейно выражается
через остальные векторы
например,
- компланарные векторы. Следовательно,
3 вектора линейно независимы
они некомпланарны. В частности,
некомпланарны
- линейно независимые векторы.
.
Любые 4 вектора
линейно зависимы. Действительно, если
компланарные, то они линейно зависимы
и, следовательно,
линейно зависимы. Если
не компланарные, то
равен их линейной комбинации (см. билет
№9) и, следовательно,
линейно зависимы.
[_]
