- •Линейная алгебра глава 1 законы композиции
- •§1. Внутренние законы композиции
- •1.2. Основные алгебраические образования: группы, кольца, поля
- •§2. Внешние законы композиции
- •§3. Изоморфизм
- •Глава 2 комплексные числа
- •§1. Поле с комплексных чисел
- •§2. Комплексно сопряженные числа
- •§3. Модуль комплексного числа. Деление двух комплексных чисел
- •§4. Геометрическая интерпретация комплексных чисел
- •§5. Тригонометрическая форма комплексного числа. Формула муавра. Извлечение корня
- •§6. Комплексные функции
- •Комплексные функции одного действительного переменного
- •Показательная функция zеz с комплексным показателем и ее свойства
- •Формулы Эйлера. Показательная форма комплексного числа
- •Глава 3 многочлены
- •§1. Кольцо многочленов
- •§2. Деление многочленов по убывающим степеням
- •§3. Взаимно простые и неприводимые многочлены. Теорема и алгоритм евклида
- •§4. Нули (корни) многочлена. Кратность нуля. Разложение многочлена в произведение неприводимых многочленов над полем с и r
- •Упражнения
- •Глава 4 векторные пространства
- •§1. Векторное пространство многочленов над полем p коэффициентов
- •§2. Векторные пространства р n над полем р
- •§3. Векторы в геометрическом пространстве
- •3.1. Типы векторов в геометрическом пространстве
- •Из подобия треугольников авс и ав'с' следует (как в случае , так и в случае ), что.
- •3.3. Задание свободных векторов при помощи декартовой системы координат и соответствие их с векторами из векторного пространства r3
- •3.4. Скалярное произведение двух свободных векторов
- •Упражнения
- •§4. Векторное подпространство
- •4.1. Подпространство, порожденное линейной комбинацией векторов
- •4.2. Линейная зависимость и независимость векторов
- •4.3. Теоремы о линейно зависимых и линейно независимых векторах
- •4.4. База и ранг системы векторов. Базис и размерность векторного подпространства, порожденного системой векторов
- •4.5. Базис и размерность подпространства, порожденного системой
- •§5. Базис и размерность векторного пространства
- •5.1. Построение базиса
- •5.2. Основные свойства базиса
- •5.3. Базис и размерность пространства свободных векторов
- •§6. Изоморфизм между n – мерными векторными пространствами к и р n над полем р
- •§8. Линейные отображения векторных пространств
- •8.1. Ранг линейного отображения
- •8.2. Координатная запись линейных отображений
- •Упражнения
- •Глава 5 матрицы
- •§1. Ранг матрицы. Элементарные преобразования матриц
- •§2. Алгебраичесие операции над матрицами.
- •Пусть даны матрицы
- •§3. Изоморфизм между векторным пространством
- •§4. Скалярное произведение двух векторов из пространства Rn
- •§5. Квадратные матрицы
- •5.1. Обратная матрица
- •5.2. Транспонированная квадратная матрица.
- •Упражнения
- •Глава 6 определители
- •§1. Определение и свойства определителя, вытекающие из определения
- •§2. Разложение определителя по элементам столбца (строки). Теорема о чужих дополнениях
- •§3. Геометрическое представление определителя
- •3.1. Векторное произведение двух свободных векторов
- •3.2. Смешанное произведение трех свободных векторов
- •§4. Применение определителей для нахождения ранга матриц
- •§5. Построение обратной матрицы
- •Упражнения
- •Глава 7 системы линейных уравнений
- •§1. Определения. Совместные и несовместные системы
- •§2. Метод гаусса
- •§3. Матричная и векторная формы записи линейных
- •3. Матрицу-столбец свободных членов размер матрицыk 1.
- •§4. Система крамера
- •§5. Однородная система линейных уравнений
- •§6. Неоднородная система линейных уравнений
- •Упражнения
- •Глава 8 приведение матриц
- •§1. Матрица перехода от одного базиса к другому
- •1.1. Матрица перехода, связанная с преобразованием
- •1.2. Ортогональные матрицы перехода
- •§2. Изменение матрицы линейного отображения при замене базисов
- •2.1. Собственные значения, собственные векторы
- •2.2. Приведение квадратной матрицы к диагональной форме
- •§3. Вещественные линейные и квадратичные формы
- •3.1. Приведение квадратичной формы к каноническому виду
- •3.2. Определенная квадратичная форма. Критерий Сильвестра
- •Упражнения
Из подобия треугольников авс и ав'с' следует (как в случае , так и в случае ), что.
Но , следовательно.
Из доказательства свойства 4 вытекает следующее условие компланарности векторов. Для того чтобы три вектора ,ибыли компланарны, необходимо и достаточно, чтобы они удовлетворяли соотношению, гдеR и R. Это соотношение читается так: вектор естьлинейная комбинация векторов и.
Таким образом, множество свободных векторов, на котором заданы данные операции сложения векторов и умножение вектора на число из R, образует векторное пространство над полем R.
Теперь рассмотрим, как можно задать вектора с помощью декартовой прямоугольной системой координат, и установим их соответствие с векторами из пространства R3.
3.3. Задание свободных векторов при помощи декартовой системы координат и соответствие их с векторами из векторного пространства r3
Выберем в пространстве декартовую прямоугольную систему координат x, y, z. Рассмотрим произвольный вектор , который задан направленным отрезкомНапомним, что точкаА может быть любой точкой пространства. В выбранной системе координат определим координаты начала вектора – точки А и конца этого вектора – точки В (рис.2.4).
Пусть координатами точки А является тройка чисел (х1, у1, z1), а точки В – (х2, у2, z2). Тогда координатами вектора называют упорядоченную тройку чисел (х, у, z), вычисляемые по формулам:
х = х2 – х1; у = у2 – у1; z = z2 – z1, (рис.2.4)
Рис. 2.4
Записывают это таким образом (х, у, z) или (ах, ау, аz).
Если начало направленного отрезка совпадает с началом координатА(х1, у1, z1) = О (0, 0, 0,), то направленный отрезок называется радиус-вектором точки В. В этом случае координаты (х, у, z), вектора совпадают с координатамих2, у2, z2 точки В: х = х2, у = у2, z = z2.
Таким образом, выбрав в пространстве декартову систему координат, мы с ее помощью можем установить соответствие между любым вектором , заданным направленным отрезкоми векторомиз векторного пространстваR3, координаты которого определяются упорядоченной тройкой чисел (х, у, z). Если указанное соответствие, представляющее собой способ нахождения координат методом проектирования, обозначить через f, то
f : =f () = (х, у, z).
Покажем, что f является взаимно однозначным отображением. Для этого рассмотрим теорему о равенстве векторов.
Теорема. Два вектора равны тогда и только тогда, когда равны их координаты.
Для доказательства этой теоремы вначале покажем, как можно задать вектор при помощи его длины и углов, которые он образует с координатными осями.
Рассмотрим произвольный направленный отрезок , принадлежащий множеству вектора. Построим на, как на диагонали, прямоугольный параллелепипед (рис.2.5) со сторонамиАА1 = х = х2 – х1 = ах; АА2 = у = у2 – у1 = ау; АА3 = z = z2 – z1 = аz .
Рис. 2.5.
Заметим, что все точки, лежащие на плоскости, параллельной какой-либо координатной плоскости, имеют равные координаты той оси, к которой эта плоскость перпендикулярна. Если точки расположены на прямой, параллельной какой-либо из координатных осей, то для этих точек изменяется только координата той оси, которой эта прямая параллельна. Две другие координаты одинаковы. Например, точки А и А1 (рис.2.5) лежат на прямой, параллельной оси Ох, следовательно, для этих точек изменяется только координата х.
Теперь обозначим через , и углы, которые образует направленный отрезок с осями координатx, y, z соответственно или со сторонами параллелепипеда АА1, АА2, АА3 (рис.2.5). Из прямоугольных треугольников АА1В, АА2В и АА3В находим
х = х2 – х1 = ах = cos,
у = у2 – у2 =ау = cos, ( 4.2 )
z = z2 – z1 = az = cos,
где = =,
cos, cos и cos называются направляющими косинусами, и для них имеет место соотношение
cos2 + cos2 + cos2 = 1. ( 4.3)
Теперь на основании полученных формул докажем теорему равенства векторов. Рассмотрим два вектора ис координатами соответственноx1,y1,z1 и x2,y2,z2.
Необходимость. Покажем, что если векторы равны (=), то и их координаты тоже равны (x1 = x2; y1 = y2; z1 = z2). Из равенства векторов следует, что = , а также, что cos cos, cos = cos, cos = cos, так как векторы коллинеарны и одинаково направлены. Если бы векторы были коллинеарны и противоположно направлены, то cos – cos, cos = – cos, cos = – cos. Теперь из формул (4.2) следует:
x1 = cos = cos = х2,
у1 = cos = cos = у2,
z1 = cos = cos = z2,
что и требовалось доказать.
Достаточность. Так как координаты векторов иравны, то
= и cos = cos, cos = cos, cos = cos.
Второе условие означает, что векторы иколлинеарны и направлены в одну сторону, а с учетом = такие вектора считаются равными, т.е. =.
. Из теоремы равенства векторов непосредственно следует, что отображение = (x,y,z) является взаимно однозначным. Действительно, каждому вектору из векторного пространства свободных векторов можно поставить в соответствие единственный вектор= (x,y,z) из векторного пространства R3 и наоборот, каждой упорядоченной тройке чисел (x,y,z), т.е. вектору из R3 , можно поставить в соответствие единственный вектор из векторного пространства свободных векторов. Для построения этого вектора достаточно построить радиус-вектор точкиВ(x,y,z) в выбранной системе координат. Тогда множество всех направленных отрезков, равных направленному отрезку и является векторомс координатамиx,y,z. Отметим, что это соответствие зависит от выбора системы координат.
Если вектор расположен в одной из координатных плоскостей, то одна из координат равна нулю, например, если эта плоскостьхОу, то координата z = 0. Изображать такой вектор можно направленным отрезком, лежащим в любой из плоскостей, параллельной плоскости хОу. В этом случае каждому вектору , расположенному в координатной плоскости, можно поставить в соответствие упорядоченную пару чисел (х,у), представляющую собой вектор из векторного пространства R2 и это соответствие взаимно однозначно.
Если вектор расположен на одной из координатных осей, то остальные две его координаты равны нулю и поэтому каждому вектору, расположенному на координатной оси, можно поставить в соответствие вектор с координатойх из векторного пространства R1 и это соответствие взаимно однозначно. Изображать такой вектор можно направленным отрезком, расположенным на любой прямой, параллельной соответствующей координатной оси.
Покажем теперь, что операции сложения свободных векторов и умножение их на число из поля R находятся в полном соответствии с аналогичными операциями над векторами из R3, т.е. относительно данных операций эти пространства изоморфны. Перечислим эти операции без доказательства, так как все они доказаны в курсе средней школы.
Сумма свободных векторов. Координаты суммы двух свободных векторов равны суммам соответствующих координат слагаемых.
На координатной оси: (х1) и (х2);
(х1) + (х2) = (х1 + х2).
На координатной плоскости : (х1,у1) и (х2,у2);
(х1,у1) + (х2,у2) = (х1 + х2, у1 + у2).
В пространстве: (х1,у1,z1) и (х2,у2,z2);
(х1,у1,z1) + (х2,у2,z2) = (х1 + х2, у1 + у2, z1 + z2) – соответствие см. формулу (4.1).
Умножение свободного вектора на число из поля R. Координаты произведения вектора(x,y,z) на число равны произведениям этого числа на соответствующие координаты вектора .
) – соответствие см. формулу (4.1).
Следствие. Для того чтобы два вектора (х1,у1,z1) и (х2,у2,z2) были коллинеарны, т.е. , необходимо и достаточно, чтобы соответствующие координаты векторов были пропорциональны:.
Кроме этих двух операций введем еще одну операцию над свободными векторами, с которой вы познакомились в курсе средней школы, но смысл, которой мы раскроем чуть позже.