- •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
1.1. Матрица перехода, связанная с преобразованием
системы координат в геометрическом пространстве
Матрицу перехода в геометрическом пространстве запишем для ортонормированных базисов. Выберем в качестве первого базиса и свяжем с ней систему координатx, y, z, а в качестве второго и связанную с ней систему координатx',y',z' (рис.2.8). Тогда
z' y'
z
x`
у
0
0 x
Рис. 2.8
,
, (8.1)
.
Если первую строку умножить последовательно на , учитывая, что
а
то получим: ;;.
Поступая аналогично со второй и третьей строками равенства, находим:
Таким образом, матрица перехода Т одного ортонормированного базиса к другому ортонормированному базису, связанная с преобразованием системы координат в геометрическом пространстве, имеет вид
(8.2)
и ее элементы определяются косинусами углов, которые образуются при повороте новой системы координат относительно старой. Если поворота системы координат при их преобразовании не происходит, а это наблюдается при параллельном переносе системы координат, тогда а остальные косинусы равны нулю. Поэтому матрица перехода для параллельного переноса системы координат является единичной
.
Теперь рассмотрим матрицу перехода Т как матрицу линейного отображения пространстваR3 на себя. Пусть – радиус-вектор некоторой точкиМ в системе координат . В системе координатx, y, z этот же вектор имеет разложение:
где x0, y0, z0 координаты начала координат в системе координатx, y, z. Тогда вектор , а
и они принадлежат пространству R3. Поэтому отображение в координатной форме имеет вид:
или(8.3)
Отсюда мы получаем формулу для изменения координат точки М при преобразовании системы координат в общем случае, когда происходит и параллельный перенос, и поворот системы координат.
или (8.4)
В формулах (8.3) и (8.4) предполагаются известными и, т.е. известны координаты точкиМ в новой системе координат и отыскиваются координаты точки в старой системе.
Более естественной является обратная задача, когда известны Х0 и Х, а требуется найти . Для этого случая полагаеми тогда
откуда
(8.5)
1.2. Ортогональные матрицы перехода
Если мы все строки равенства (8.1) возведем в квадрат или перемножим между собой, то получим следующую систему равенств:
= , (8.6)
где – символ Кронекера,
Следовательно, в матрице Т (8.2) сумма квадратов элементов, расположенных в каждом столбце ( равна 1, а сумма произведений соответствующих элементов двух любых различных столбцов ( равна нулю. Матрицы такого типа называются ортогональными.
Систему равенств (8.6), которая имеет место для элементов ортогональной матрицы Т можно переписать еще и в виде следующего условия ТТ·T=E или TT = T–1, где TT – транспонированная, а T–1 – обратная матрицы к Т.
Затем, если естьj-й вектор-столбец в Т с компонентами , то соотношение (8.6) означает, что скалярное произведение,j = 1, 2, 3, i = 1, 2, 3 и, стало быть, вектор-столбцы ,j = 1, 2, 3 ортогональной матрицы Т образуют ортонормированный базис.
Данное определение ортогональных матриц распространяется не только на матрицы перехода третьего порядка п = 3, но и на матрицы порядка n > 3.
Определение. Квадратная матрица S = (ij ), где i = 1, 2,..., n, j = 1, 2,..., n, для которой ST·S = E (или 1i 1j 2i 2j ......+ ninj ij, где ij – символ Кронекера), называется ортогональной.
Из этого определения также следует, что для того, чтобы матрица была ортогональной, необходимо и достаточно, чтобы либо ее вектор-столбцы (либо вектор-строки) образовывали ортонормированный базис в Rn.
Определитель D(S) ортогональной матрицы S равен +1 или –1. Действительно, так как определитель произведения матриц равен произведению определителей сомножителей, то
D(S·ST) = D(S) · D(ST) = [D(S)]2 = D(E) = 1 и, следовательно, D(S) = 1. Значения +1 и –1 соответствуют различной ориентации вектор-столбцов, образующих базис. Так, если в качестве вектор-столбцов в S выбрать канонический ортонормированный базис ,........,, получимS = E и D(S) = +1. Если же мы возьмем ортонормированный базис ,.......,, то отвечающая ему ортогональная матрицаS´будет иметь определитель D(S´)= –1.