- •Линейная алгебра
- •З.И.Андреева линейная алгебра
- •Введение
- •I.Системы линейных уравнений. Метод гаусса
- •II. Определители
- •2.1. Определители второго и третьего порядков
- •2.2. Перестановки и подстановки
- •2.3. Определители n-го порядка
- •III. Матрицы
- •3.1. Сложение матриц. Умножение матрицы на действительное (комплексное) число
- •3.2. Простые и двойные суммы
- •3.3 Умножение матриц
- •3.4. Умножение квадратных матриц одного порядка.
- •3.5. Решение матричных уравнений
- •IV. Линейные пространства
- •4.1. Алгебраические операции
- •4.2. Определение и примеры линейных пространств
- •4.3. Линейная зависимость и независимость векторов
- •4.4. Базис векторного пространства. Координаты вектора
- •4.5. Матрица перехода. Связь координат вектора в разных базисах
- •4.6. Подпространства линейных пространств
- •4.7. Изоморфизм линейных пространств
- •V. Ранг матрицы. Системы линейных уравнений
- •5.1. Ранг матрицы
- •5.2. Решение системы линейных уравнений с помощью ранга матрицы
- •5.3. Пространство решений системы линейных однородных уравнений
- •5.4. Связь решений однородной и неоднородной систем линейных уравнений
- •5.5. Задание подпространств конечномерного линейного пространства с помощью систем линейных уравнений
- •VI. Линейные операторы
- •6.1. Определение, примеры и свойства линейных операторов
- •6.2. Область значений и ядро линейного оператора
- •6.3. Матрица линейного оператора. Связь координат вектора и его образа
- •6.4. Связь матриц линейного оператора в разных парах базисов
- •6.5. Линейные преобразования линейного пространства
- •6.6. Невырожденные линейные преобразования
- •6.7. Собственные векторы и собственные значения линейного преобразования
- •6.8. Линейные преобразования в базисе из собственных векторов. Линейные преобразования с простым спектром
- •VII. Евклидовы пространства
- •7.1. Скалярное произведение векторов, его свойства. Определение и примеры евклидовых и унитарных пространств
- •7.2. Матрица Грама в евклидовом пространстве
- •7.3. Введение метрики в евклидовом пространстве
- •7.4. Ортонормированные базисы в евклидовом пространстве
- •7.5. Изоморфизм евклидовых пространств
- •VIII. Некоторые виды линейных преобразований евклидовых пространств
- •8.1. Ортогональные линейные преобразования
- •8.2. Сопряженные линейные преобразования
- •8.3. Самосопряженные (симметрические) линейные преобразования
- •IX. Билинейные и квадратичные формы
- •9.1. Линейные формы
- •9.2. Билинейные формы
- •9.3. Квадратичные формы
- •9.4. Закон инерции квадратичных форм
- •9.5. Положительно определённые квадратичные формы
- •9.6. Распадающиеся квадратичные формы
- •Вопросы для подготовки к коллоквиуму «Определители. Матрицы. Линейные пространства»
- •Вопросы для подготовки к экзамену
- •Литература
III. Матрицы
3.1. Сложение матриц. Умножение матрицы на действительное (комплексное) число
Рассмотрим множество Mmn всех матриц размерности mn с действительными (комплексными) элементами.
Определение 7. Суммой двух матриц одинаковой размерности называется матрица, каждый элемент которой равен сумме соответствующих элементов данных матриц.
Если арк и врк – соответствующие элементы матриц А и В соответственно и С = А + В, то срк = арк + врк .
Очевидно, сложение матриц обладает следующими свойствами:
Сумма любых двух матриц одинаковой размерности определена и однозначна.
А + В = В + А для любых матриц А и В из Mmn.
(А + В) + С = А + (В + С) для любых А, В, С из Mmn .
Матрица, все элементы которой равны нулю, играет роль нуля при сложении и называется нулевой матрицей. Её обозначают О (А + О = А ).
Если обозначить А матрицу, все элементы которой противоположны соответствующим элементам матрицы А, то А + (А) = О, т.е. матрица (А) противоположна матрице А. Итак, каждая матрица имеет противоположную.
Определение 8. Произведением матрицы А на действительное (или комплексное) число называется матрица В, все элементы которой равны соответствующим элементам матрицы А, умноженным на .
Если арк – элемент матрицы А, то в матрице В элемент врк =арк .
Умножение матрицы на число обладает следующими свойствами:
Произведение любой матрицы на любое число определено и однозначно.
1А = А для любой матрицы А из Mmn .
0А = О для любой матрицы А из Mmn .
()А = (А) для любой матрицы А из Mmn и любых чисел и .
( + )А = А + А для любой матрицы А из Mmn и любых чисел и .
(А + В) = А + В для любых матриц А и В из Mmn и любого числа .
Если А квадратная матрица n-го порядка, то А = nА .
3.2. Простые и двойные суммы
Введём некоторые общематематические понятия и обозначения.
Определение 9. Сумма вида а1 + а2 + … +аn называется простой суммой и обозначается . Следовательно, = а1 + а2 + … +аn.
Свойства простых сумм:
10. , 20. .
Определение 10. Сумма вида
называется двойной суммой и обозначается .
Свойства двойных сумм:
10. = ; 20. = .
3.3 Умножение матриц
Пусть А – матрица размерности mn и В – матрица размерности n к. Произведением матрицы А на матрицу В называется матрица С, элементы которой получаются следующим образом: каждый элемент р-ой строки матрицы А умножается на соответствующий элемент q-го столбца матрицы В, полученные произведения складываются и результат ставится в пересечение р-ой строки и q-го столбца матрицы С, т.е. срq = (11).
Размерность матрицы С равна m к.
Пример 1.
= .
Пример 2. Произведение матриц не определено.
Но даже если АВ и ВА определены, то они не обязаны быть равны.
Пример 3. АВ = ,
АВ = .
В этом примере АВ и ВА определены, но АВ ВА . Следовательно, для умножения матриц коммутативный закон не имеет места. Можно проверить:
10. Если (АВ)С и А(ВС) определены, то (АВ)С = А(ВС).
20. Если (А + В)С определено, то (А + В)С = АС + ВС.
30. Если АВ определено, то (А)В =(АВ).