- •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
§8. Линейные отображения векторных пространств
Определение 1. Пусть имеются два векторных пространства K и L над одним и тем же полем Р. Линейным отображением пространства К в L называется отображение f : L , обладающее следующими свойствами:
Образы
Следует подчеркнуть, что сложение в правой и левой частях первой из формул обозначают две, вообще говоря, различные операции: сложение в пространстве К и в пространстве L. Аналогичное замечание относится и ко второй формуле.
Определение 2. Если L = P, то значение отображения есть число из P; в этом случае говорят, что f есть линейная форма.
Так, ортогональная проекция свободного вектора на плоскость есть линейное отображение пространства R3 в R2.
Следствие из определения 1. Рассмотрим множество f (K), т.е. множество элементов из L, которые служат при отображении f образами, по крайней мере, одного элемента .f (K) есть векторное пространство, являющееся векторным подпространством пространства L и размерность пространства f (K) не превосходит размерности К. Действительно если линейно зависимы вК, то в Р существуют такие , не все равные нулю, что, но тогда,
и так элементы тоже линейно зависимы. Обратное, вообще говоря, неверно. Здесь учтено, что . Это следует из линейности отображения: и, значит,Необходимо однако отметить, чтовив правой части равенства отличаются, так как это нейтральные элементы, принадлежащие разным множествам.
8.1. Ранг линейного отображения
Определение. Рангом r линейного отображения f : K L называется размерность векторного пространства f(K). Если K имеет размерность n, то, поскольку размерность пространства f(K) не может превосходить n, находим, что r ≤ n.
Если есть базис пространстваК, то иТаким образом, векторное пространствоf (K) порождается векторами и, следовательно,r есть максимальное число линейно независимых векторов т.е. ранг данной системы векторов.
Если все векторы линейно независимы и составляют базисf (K), а f (K) исчерпывает все пространство L (т.е. f (K) = L), то отображение f будет взаимно однозначным. Следовательно, для того, чтобы линейное отображение f было взаимно однозначным, необходимо и достаточно, чтобы dimK = dimL = n, и равнялось рангу r отображения. Таким образом, взаимно однозначные отображения возможны только между пространствами одинаковой размерности.
Заметим, что если линейное отображение f – взаимно однозначно, то оно будет изоморфизмом.
8.2. Координатная запись линейных отображений
Рассмотрим два векторных пространства K и L различных размерностей над одним и тем же полем P. Пусть в пространстве K размерности m выбран базис , а в пространстве L размерности h – базис . Пусть далееf есть линейное отображение K в L; оно переводит в L. Разложив векторы ипо базисам соответствующих пространств, получим
, иили с учетом свойства линейного отображения, имеем
Так как элементы , то при помощи базисаих можно представить в виде
или
Следовательно,
или покоординатно, с учетом, что
= + 2 2 + . . . + m m,
2 = 2 + 22 2 + . . . + 2m m, (4.9)
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
h = h + h2 2 + . . . + hm m.
Следует отметить, что данная система содержит элементы j, i и ij, принадлежащие только полю Р. Это позволяет рассматривать указанную систему и как характеристику линейного отображения пространства Pm в Ph. Элементами пространства Pm являются вектора , а пространстваPh – вектора Таким образом, любому линейному отображениюf векторного пространства К в L можно сопоставить линейное отображение пространства Pm в Ph, которое будет определяться одинаковыми выражениями, характеризующих отображение.
Полученная система выражений в полной мере характеризует линейное отображение f векторного пространства К в L. В свою очередь эта система задана, если известна прямоугольная таблица коэффициентов ij, записываемая следующим образом;
2 . . . m i = 1,2,...,h,
А = 2 22 . . . 2m = (ij),
. . . . . . . . . . . . . . . . . . j = 1,2,...,m
h h2 . . . hm
Такая прямоугольная таблица чисел называется матрицей, а числа ij называются ее элементами.
Множество элементов, имеющих одинаковые первые индексы, называются строкой, а множество элементов, имеющих одинаковые вторые индексы, называются столбцом. Так, ij есть элемент i-й строки и j-го столбца.
С помощью матрицы А систему выражений (4.9), характеризующих линейное отображение f векторного пространства К в L (или Pm в Ph ) записывают в следующем виде где
Матрицу можно рассматривать и независимо от пространств К и L. Ее можно ассоциировать с заданием системы векторов в пространстве вектор-строк, либо в пространстве вектор-столбцов. Действительно, пусть элементы i-й строки матрицы (i1, i2, . . . im ) представляют собой компоненты вектор-строки в пространствеPm , тогда
2 . . . m
А = 222 . . . 2m = (4.10)
. . . . . . . . . . . . . . . . . :
hh2 . . . hm
и, следовательно, задание матрицы А означает задание системы из h вектор-строк в пространствеРm. Аналогично,
ij 2 . . . m
= j h, тогда А = 2 22 . . . 2m = () (4.11)
: . . . . . . . . . . . . . . . . .
hj h h2 . . . hm
Следовательно, задание матрицы А означает задание системы из m вектор-столбцов в пространстве Ph.
Элементами матрицы в этих случаях являются компоненты векторов.
Если матрицу А в выражении (4.9) рассматривать как заданную систему вектор-столбцов в пространстве Ph, то формулы (4.9) можно записать в следующей эквивалентной форме:
,
1 1j
здесь = Рh, = j Рh, j = 1,2,..., m.
: :
h hj
Это выражение означает, что вектор является линейной комбинацией системы вектор-столбцов из P h , заданных матрицей А с коэффициентами , m. Из выше изложенного ясно, что матрицу можно рассматривать отдельно как самостоятельную величину, и на множестве матриц, как и на любом множестве, вводить свои внутренние и внешние законы композиции.