- •1. Определение и простейшие свойства векторных пространств
- •2. Лиинейная зависимость векторов
- •3. Линейная выражаемость системы векторов
- •4. Базис векторного пространства
- •5. Размерность и свойства векторного пространства
- •8)Для любого вектора х и любых чисел α,β выполняется равенство
- •6. Координаты вектора
- •7. Ранг системы векторов
- •8. Ранг матрицы
- •9. Теорема о ранге матрицы
- •10. Связь между базисами пространства
- •11. Подпространство. Сумма и пересечение подпространств
- •12. Теорема о размерности суммы и пересечения подпространств
- •13. Прямая сумма подпространств
- •14. Прямое дополнение подпространств
- •15. Критерий совместимости системы линейных уравнений
- •16. Системы линейных однородных уравнений
- •17. Построение системы линейных однородных уравнений по подпространству
- •18. Связь между решениями однородной и неоднородной системы линейных уравнений
- •19. Определение и простейшие св-ва линейных операторов
- •20. Действие с линейными операторами
- •21. Матрица линейного оператора
- •22. Соответствующие действия над операторами и матрицами
- •23. Изоморфизм линейного пространства
- •24. Ранг и диффект линейного оператора
- •25. Изменение матрицы линейного оператора при замене матрицы
- •26. Инвариантное подпространство
- •27. Линейный оператор с клеточно-диагональной матрицей
- •28. Характеристический многочлен
- •29. Собственные вектора линейного оператора
- •30. Жорданова нормальная форма
- •31. .Построение Жордановой нормальной формы с единственным собственным значением
- •32. Алгоритм нахождения нормальной жордановой формы
- •33. Минимальный многочлен
- •34.Теорема Гамильтона-Келли
- •35. Линейная форма
- •36. Билинейный формы
- •37. Квадратичные формы
- •38. Ограничение билинейных и квадратичных форм
- •39. Ортагональные вектора
- •40. Приведение к кононическому виду
- •41. Алгоритм Логранжа
- •42. Нормальный вид квадратичной формы над c и r
- •43. Закон инерции вещественных квадратичных форм
- •44. Знакоопределенная форма
- •45. Критерий Сильвестра
- •46. Эквивалентность квадратичных форм
- •47. Элементарные делители матрицы
- •48. Матрица Фробениуса сопровождающая систему
- •49. Нормальная форма Фробениуса
8)Для любого вектора х и любых чисел α,β выполняется равенство
(α- β)х= αх- βх, так как
(α −β)x=[α +(−β)]x=αx+(−β)x=αx−βx.
6. Координаты вектора
Пусть X – n -мерное векторное пространство над полем P, а система векторов - базис V . Мы считаем, что векторы в базисе упорядочены, т.е. перестановка векторов из базиса приводит к другому базису. Мы уже отмечали, что всякий
вектор xX однозначно представляется в виде линейной комбинации
векторов базиса: .
Коэффициенты этой линейной комбинации называются
координатами вектора x в базисе . Столбец будем называть координатным столбцом вектора x в базисе и обозначать [x]A
Теорема 6.1. Пусть X – конечномерное векторное пространство и
– базис X . При сложении двух векторов из X их координаты складываются, при умножении вектора на число все его координаты умножаются на это число. Другими словами
Д-во
Пусть и
Тогда
7. Ранг системы векторов
Для того чтобы вычислить ранг системы векторов а1, а2, … ,а s в линейном арифметическом пространстве , из этих векторов, как из столбцов, следует записать матрицу и вычислить ранг.
Пример1.
Найти ранг системы векторов , ,
и выделить в ней максимальные линейно независимые подсистемы векторов.
Решение
Составим матрицу
Ее ранг равен двум. следовательно, ранг системы векторов также равен двум. При этом каждая пара этих векторов составляет максимальную линейно независимую подсистему, так как каждой паре векторов соответствует базисный минор. Наприиер, парам векторов и , и , и можно поставить в соответствие бизисные миноры
, , , расположенные в последних двух строках.
8. Ранг матрицы
Пусть дана матрица
Столбцы матрицы А будем расматривать как векторы линейного арифметического пространства Кm, а саму матрицу A – как конечную систему векторов.
Рангом матрицы называют ранг системы столбцов этой матрицы. Ранг матрицы обазначают через rang(A).
Если в матрице А выбраны какие-либо k строк и k столбцов, то определитель k-го порядка расположенных на пересечении выбранных строк и столбцов, называют минором k-го порядка матрицы А.
Некоторые свойства ранга матрицы.
1) При транспонировании матрицы ее ранг не изменяется.
2) При перестановке строк (столбцов) матрицы ее ранг не изменяется.
3) Ранг матрицы не изменяется при умножении всех элементов какой-либо строки (столбца) на нулевое число.
4) Ранг матрицы не изменится, если из нее удалить или в нее добавить строку (столбец). состоящую из нулей.
5) Ранг матрицы не изменится, если к одной ее строке (столбцу) приьавить другую строку (столбец), умноженную на некоторое число.
6)Ранг матрицы не изменяется, если из нее удалить или добавить строку (столбец), являющуюся линейной комбинацией других ее строк (столбцов).
Теорема 8.1 Если все миноры k-го порядка матрицы А равны нулю, то равны нулю все миноры более высокого порядка.
Д-во:
Пусть M – произвольный минор матрицы А порядка, большего k.
В соответствии с теоремой Лапласа, получим:
где Mi =миноры k-го порядка матрицы А. По условию теоремы такие миноры равны нулю. Поэтому равен нуля и минор М.Теорема доказано. Теорема доказана.