- •Т. Н. Матыцина е. К. Коржевина линейная алгебра
- •Оглавление
- •Введение
- •1. Множества
- •1.1. Множества и их элементы. Способы задания множеств
- •1.2. Подмножества. Диаграммы Эйлера – Венна
- •1.3. Операции над множествами и их свойства
- •1. Объединение (или сумма).
- •2. Пересечение (или произведение).
- •3. Разность.
- •4. Декартовое произведение (или прямое произведение).
- •Свойства операций над множествами
- •1.4. Метод математической индукции
- •1.5. Комплексные числа
- •Операции над комплексными числами
- •Геометрическая интерпретация комплексных чисел
- •Тригонометрическая форма комплексного числа
- •Действия над комплексными числами в тригонометрической форме
- •3. Возведение в степень.
- •4. Извлечение корня n-ой степени.
- •Показательная форма комплексного числа
- •2. Бинарные отношения
- •2.1. Понятие отношения
- •Способы задания бинарных отношений
- •Операции над бинарными отношениями
- •2.2. Свойства бинарных отношений
- •2.3. Отношение эквивалентности
- •2.4. Функции
- •3. Матрицы и действия над ними
- •3.1. Общие понятия
- •3.2. Основные операции над матрицами и их свойства
- •3.2.1. Сложение однотипных матриц
- •3.2.2. Умножение матрицы на число
- •3.2.3. Умножение матриц
- •3.3. Транспонирование матриц
- •4. Определители квадратных матриц
- •4.1. Определители матриц второго и третьего порядка
- •4.2. Определитель матрицы n-го порядка
- •4.3. Свойства определителей
- •4.4. Практическое вычисление определителей
- •5. Ранг матрицы. Обратная матрица
- •5.1. Понятие ранга матрицы
- •5.2. Нахождение ранга матрицы методом окаймления миноров
- •5.3. Нахождение ранга матрицы с помощью элементарных преобразований
- •5.4. Понятие обратной матрицы и способы ее нахождения
- •Алгоритм нахождения обратной матрицы
- •Нахождение обратной матрицы с помощью элементарных преобразований
- •6. Системы линейных уравнений
- •6.1. Основные понятия и определения
- •6.2. Методы решения систем линейных уравнений
- •6.2.1. Метод Крамера
- •6.2.2. Метод обратной матрицы
- •6.2.3. Метод Гаусса
- •Описание метода Гаусса
- •6.3. Исследование системы линейных уравнений
- •6.4. Однородные системы линейных уравнений
- •Свойства решений однородной системы линейных уравнений
- •Фундаментальный набор решений однородной системы линейных уравнений
- •7. Арифметическое n-мерное векторное пространство
- •7.1. Основные понятия
- •7.2. Линейная зависимость и независимость системы векторов
- •Свойства линейной зависимости системы векторов
- •Единичная система векторов
- •Две теоремы о линейной зависимости
- •7.3. Базис и ранг системы векторов
- •Базис пространства Rn
- •Ранг системы векторов
- •8. Векторные (линейные) пространства
- •8.1. Определение векторного пространства над произвольным полем.
- •Простейшие свойства векторных пространств
- •Линейная зависимость и независимость системы векторов
- •8.2. Подпространства. Линейные многообразия
- •Пересечение и сумма подпространств
- •Линейные многообразия
- •8.3. Базис и размерность векторного пространства
- •8.3.1. Конечномерные векторные пространства
- •Базис конечномерного векторного пространства
- •8.3.2. Базисы и размерности подпространств
- •8.3.3. Координаты вектора относительно данного базиса
- •8.3.4. Координаты вектора в различных базисах
- •8.4 Евклидовы векторные пространства
- •Скалярное произведение в координатах
- •Метрические понятия
- •Процесс ортогонализации
- •Скалярное произведение в ортонормированном базисе
- •Ортогональное дополнение подпространства
- •9. Линейные операторы
- •9.1. Основные понятия и способы задания линейных операторов
- •Способы задания линейных операторов
- •9.2. Матрица линейного оператора Связь между координатами вектора и координатами его образа
- •Матрицы линейного оператора в различных базисах
- •9.3. Подобные матрицы
- •Свойства отношения подобия матриц
- •9.4. Действия над линейными операторами
- •1. Сложение линейных операторов.
- •Свойства сложения линейных операторов
- •9.5. Ядро и образ линейного оператора
- •9.6. Обратимые линейные операторы
- •9.7. Собственные векторы линейного оператора
- •9.7.1. Свойства собственных векторов
- •9.7.2. Характеристический многочлен матрицы
- •9.7.3. Нахождение собственных векторов линейного оператора
- •9.7.4. Алгоритм нахождения собственных векторов линейного оператора
- •9.7.5.Условия, при которых матрица подобна диагональной матрице
- •10. Жорданова нормальная форма матрицы линейного оператора
- •10.1. Понятие λ-матрицы
- •Свойства λ-матрицы
- •10.2. Жорданова нормальная форма
- •10.3.Приведение матрицы к жордановой (нормальной) форме
- •Алгоритм приведения матрицы a к жордановой форме
- •11. Билинейные и квадратичные формы
- •11.1. Билинейные формы
- •Свойства билинейных форм
- •Преобразование матрицы билинейной формы при переходе к новому базису. Ранг билинейной формы
- •11.2. Квадратичные формы
- •Приведение квадратичной формы к каноническому виду
- •Закон инерции квадратичных форм
- •Классификация квадратичных форм
- •Необходимое и достаточное условие знакоопределенности квадратичной формы
- •Необходимое и достаточное условие знакопеременности квадратичной формы
- •Необходимое и достаточное условие квазизнакопеременности квадратичной формы
- •Критерий Сильвестра знакоопределенности квадратичной формы
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Линейная алгебра
- •156961, Г. Кострома, ул. 1 Мая, 14
10.2. Жорданова нормальная форма
Определение 10.5. Жордановой клеткой порядка k, относящейся к числу 0, называется матрица порядка k, 1 ≤ k ≤ n, имеющая вид
,
на ее главной диагонали стоит одно и то же число 0, а на параллельной ей сверху диагонали стоят единицы, все же остальные элементы равны нулю. Например: (0), , – жордановы клетки первого, второго и третьего порядков соответственно.
Определение 10.6. Жордановой матрицей порядка n называется матрица порядка n, имеющая вид: J = . В ней вдоль главной диагонали идут жордановы клетки J1, J2, …, Js некоторых порядков, не обязательно различных, и относящиеся к некоторым числам, тоже не обязательно различным. Все места вне этих клеток заняты нулями. При этом s ≥ 1, то есть одна жорданова клетка порядка n так же считается жордановой матрицей и s ≤ n.
Замечание. Говорят, что матрица J имеет нормальную жорданову форму. Диагональная матрица является частным случаем жордановой матрицы, у нее все клетки имеют порядок 1.
10.3.Приведение матрицы к жордановой (нормальной) форме
Теорема 10.3. Жорданова нормальная форма определяется для матрицы однозначно с точностью до порядка расположения жордановых клеток на главной диагонали.
Приведем матрицу A(λ) = A – λE к каноническому виду с помощью элементарных преобразований.
A – λE = .
Отличные от единицы многочлены en–j+1(λ), …, en–1(λ), en(λ) называют инвариантными множителями матрицы A(λ). Среди них нет многочленов равных нулю, сумма степеней всех этих многочленов равна n, и все они раскладываются на линейные множители над множеством комплексных чисел. Пусть en–j+1(λ) раскладывается в произведение следующих множителей: , , …, . Назовем эти множители элементарными делителями многочлена en–j+1(λ).
Определение 10.7. Элементарными делителями матрицы A(λ) называются элементарные делители всех многочленов en–j+1(λ), …, en–1(λ), en(λ).
Выпишем жорданову матрицу J порядка n, составленную из жордановых клеток определяемых следующим образом: каждому элементарному делителю матрицы A(λ) ставим в соответствие жорданову клетку порядка kij, относящуюся к числу i.
Пусть для некоторой матрицы порядка 9 характеристическая матрица A – λE приведена к каноническому виду.
A – λE = .
e1 = e2 = e3 = e4 = e5 = e6 = 1, e7 = – 2, e8 = ( – 2)( – 5)2, e9 = ( – 2)3( – 5)2 – инвариантные множители матрицы A – λE, ( – 2), ( – 2), ( – 5)2, ( – 2)3, ( – 5)2 – элементарные делители матрицы A – λE.
Получаем: две клетки порядка 1, относящиеся к числу 2, две клетки порядка 2, относящиеся к числу 5 , одну клетку порядка 3, относящуюся к числу 2, Выпишем жорданову форму матрицы A
Алгоритм приведения матрицы a к жордановой форме
Составить характеристическую матрицу A – λE.
Привести эту матрицу к канонической форме с помощью элементарных преобразований.
Разложить диагональные многочлены на линейные множители.
Найти элементарные делители и по ним выписать жорданову форму матрицы A.
Для того чтобы заданная матрица была подобна диагональной матрице, необходимо и достаточно, чтобы все элементарные делители ее характеристической матрицы были первой степени.
Пример 10.4. Привести к жордановой форме матрицу A = .
Решение. с помощью элементарных преобразований приводим матрицу A –λE к следующему виду: A –λE = … . Инвариантные множители этой матрицы: e1 = 1, e2 = 1, e3 = ( – 1)( – 2)2; элементарные делители будут ( – 1), ( – 2)2.
По найденным элементарным делителям выписываем жорданову форму исходной матрицы .