- •22.N-мерный вектор, векторное пространство
- •23. Линейная зависимость и независимость векторов
- •24.Размерность и базис
- •25.Переход к новому базису
- •26.Скалярное произведение n-мерных векторов. Евклидово пространство
- •27.Норма вектора. Ортогональность векторов. Ортонормированный базис.
- •28. Линейные операторы. Действия над операторами
- •29.Собственные векторы и собственные значения оператора. Характеристический многочлен
- •30.Диагональная матрица в базисе собственных векторов
- •31.Квадратичные формы
- •32.Каноническая форма квадратичной формы
- •33.Знакоопределенность квадратичной формы
- •34. Международная модель обмена
- •35.Линия на плоскости. Уравнение прямой на плоскости с угловым коэффициентом и его частные случаи
- •36.Уравнение прямой, проходящей через две точки
- •37.Каноническое и параметрическое уравнение прямой на плоскости
- •38.Уравнение прямой с угловым коэффициентом и уравнение в отрезках
- •39.Общее уравнение прямой и его исследование
- •40.Расстояние от прямой до точки на плоскости
- •2. Свойства определителей.
- •3.Миноры.Алгебраические дополнения. Определители n-го порядка.
- •4.Матрицы (определение, виды)
- •5.Действия над матрицами
- •6.Обратная матрица, алгоритм ее нахождения
- •7.Ранг матрицы. Метод нахождения ранга матрицы. Теорема Кронекера – Капели
- •8.Решение системы линейных уравнений матричным методом
- •9. Решение системы линейных уравнений методом Крамера
- •10. Решение системы линейных уравнений методом Гаусса
- •11.Решение произвольных систем линейных m уравнений с n неизвестными
- •12. Модель Леонтьева
- •13.Векторы. Линейные операции над векторами
- •14.Проекция вектора на ось
- •15.Координаты вектора в пространстве. Операция вектора.
- •16.Ортонормированный базис. Разложение вектора по базису
- •17.Скалярное произведение векторов и его свойства
- •18. Выражение скалярного произведения векторов в декартовых координатах
- •19.Угол между векторами. Условие ортогональности векторов
- •20. Векторное произведение векторов и его свойства.
- •21.Смешанное произведение векторов и его свойства
- •41.Взаимное расположение прямых на плоскости
- •42.Окружность и ее свойства
- •43.Эллипс и его свойства
- •44.Гипербола и ее свойства
- •45.Парабола и ее свойства
- •46.Приведение уравнения кривой второго порядка к каноническому виду
- •47.Уравнение плоскости в пространстве
- •48.Взаимное расположение плоскостей в пространстве
- •49.Расстояние от точки до плоскости
- •50.Уравнение прямой в пространстве
- •51.Взаимное расположение прямой и плоскости в пространстве
- •52.Угол между прямыми в пространстве
- •53.Угол между прямой и плоскостью в пространстве
- •54.Взаимное расположение прямых в пространстве
- •55.Расстояние от очки до прямой в пространстве
28. Линейные операторы. Действия над операторами
29.Собственные векторы и собственные значения оператора. Характеристический многочлен
Собственные векторы и собственные значения.
Ненулевой вектор х называется собственным вектором линейного оператора Ã, если найдется такое λ, что выполняется условие: Ã(х)=λ(х) (1)
λ – собственное значение оператора Ã.
В матричном виде имеем Ах=λх
Ах-λх=0
(А-λЕ)·Х=0 (2)
Матричное уравнение (2) имеет ненулевое решение, если определитель ∆ (А-λЕ) = 0 (3).
Уравнение (3) называется характеристическим уравнением оператора Ã. А сам ∆ называется характеристическим многочленом оператора Ã.
Решая уравнение (3) находим собственное значение оператора Ã. Затем для каждого собственного значения находят собственный вектор решая уравнение (2).
30.Диагональная матрица в базисе собственных векторов
Диагональная матрица оператора Ã.
Пусть Ã имеет n-линейно-независимых собственных векторов (е1,е2,…еn ) соответствующих собственным значениям (λ1,λ2,…λn). Тогда матрица оператора в базисе собственных векторов будет иметь диагональный вид.
А= λ1 0 …. 0
0 λ2…. 0 - диагональная матрица оператора
…………..
0 ….. 0 λn
Верно и обратное утверждение: если А оператора Ã имеет диагональный вид, то все векторы этого базиса являются собственными векторами оператора.
31.Квадратичные формы
Квадратичной формой L =(х1,х2,….хn) от n-переменных называется сумма ∑∑ aij xi xj
i j
aij – некоторые числа для которых aij = aji
L(x1,x2,x3) = x12+x22+x32+2x1x2+4x2x3-x1x3.
A = (aij)nn – называется матрицей квадратичной формы, матрица симметрична относительно главной диагонали. A = 1 1 -0,5
1 1 2
-0,5 2 1
Тогда квадратичная форма в матричном виде записывается с помощью формулы L=XTAX
32.Каноническая форма квадратичной формы
Каноническая форма квадратичной формы.
L = ∑ aiixi2 –называется канонической формой
i=1
(Aij=0, i = j)
Матрица квадратичной формы в каноническом виде представляет собой диагональную матрицу
а1 0 …. 0
0 а2…. 0
…………
0 … 0 аn
Любую квадратичную форму с помощью линейных невырожденных образований можно перевести в канонический вид.
Квадратичную форму по разному можно перевести в каноническую форму, но при этом сохраняются некоторые общие свойства:
1) Закон инерции для квадратичной формы:
Число слагаемых с положительными (отрицательными) коэффициентами квадратичной формы не зависит от способов приведения к каноническому виду.
2) Знакоопределенность квадратичной формы не меняется от способа приведения к каноническому виду.
Ранг квадратичной формы равен числу неравных нулю коэффициентов канон. вида кв. формы.
33.Знакоопределенность квадратичной формы
Выделяют положительно, отрицательно, и знаконеопределенные формы. Определение: квадратичная форма L называется положительно (отрицательно) определенной, если при всех переменных из которых хотя бы одна отлична от нуля выполняется условие: L(х1,х2,….хn)>(<)0.
Существуют разные формы определения знака квадратичной формы.
Для того чтобы квадратичная форма L была положительно (отрицательно) определенной, нужно чтобы все собственные значения матрицы кв. формы были положительны (отрицательны).
Теорема 2. Критерий Сильвестра.
Для того чтобы квадратичная форма L знакоопределенной, необходимо и достаточно чтобы главные миноры матрицы кв. формы:
1) были положительны ∆1>0, ∆2>0, ∆n>0 L>0
2) были отрицательны ∆1<0, ∆2>0, ∆3>0 L<0