- •Лекционный курс
- •Раздел 1. Линейная алгебра с элементами аналитической геометрии
- •Тема 1. Элементы векторной алгебры и ее приложения.
- •1.1. Линейные операции над векторами
- •1.2. Скалярное произведение векторов
- •1.3. Векторное произведение векторов
- •1.4. Типовые задачи, решаемые средствами векторной алгебры
- •1.5. Линейное, евклидово и нормированное пространства.
- •Тема 2. Матрицы и определители
- •2.1. Понятие матрицы и действия с ними.
- •2.2. Транспонирование матриц
- •2.3. Произведение матриц.
- •2.4. Ранг матрицы
- •2.5. Понятие обратной матрицы
- •2.6.Определители и их свойства.
- •2.7. Линейные операторы и матрицы
- •2.8. Задача о собственных значениях
- •2.9. Свойства симметрических матриц
- •2.10. Квадратичные формы и их приведение к каноническому виду
- •Тема 3. Системы линейных уравнений
- •3.1.Формулы Крамера
- •3.2. Метод Гаусса.
- •3.3.Матричный метод решения линейной системы.
- •3.4. Понятие о приближенных методах решения линейных систем
- •Тема 4. Элементы аналитической геометрии на прямой, плоскости и в трехмерном пространстве.
- •4.1. Уравнения линий и поверхностей
- •4.2. Уравнение 1-й степени на плоскости
- •4.3. Уравнения первой степени в пространстве
- •4.4. Уравнения первой степени в пространстве
- •4.5. Типовые задачи на плоскость в пространстве.
- •4.6. Уравнения 2-й степени на плоскости.
- •4.7. Уравнения 2-й степени в пространстве
- •4.8. Цилиндры и поверхности вращения
- •Раздел 2. Математический анализ и дифференциальные уравнения.
- •Тема 5.Функции и их свойства
- •5.1. Функция, способы ее задания, свойства, график функции, преобразование графика сдвигом и деформацией.
- •Тема 6. Пределы и непрерывность.
- •6.1. Понятие предела
- •6.2. Замечательные пределы.
- •6.3. Алгоритм вычисления пределов.
- •6.4. Примеры эквивалентных бмв.
- •Тема 7. Производная и дифференциал функции.
- •7.1. Понятие производной
- •7.2. Дифференциальное исчисление функции одного переменного.
- •7.3. Из определения вытекает алгоритм вычисления производной.
- •7.4.Таблица и основные правила.
- •7.5. Производная и дифференциал.
- •7.6. Производная и дифференциал высшего порядка.
- •Тема 8. Приложения производной
- •8.2.Приложение производной к исследованию функций.
- •Тема 9. Неопределенный интеграл.
- •9.1.Первообразная. Неопределенный интеграл и его свойства
- •9.3.Методы интегрирования.
- •9.4.Рациональные дроби.
- •9.4.Рациональные тригонометрические функции.
- •9.5.Простейшие иррациональные выражения.
- •Тема 10. Определенный интеграл.
- •Методы нахождения определенного интеграла
- •10. 2.Несобственные интегралы.
- •Тема 11. Дифференциальные уравнения.
- •11.1 Определение дифференциального уравнения
- •11.2. Некоторые дифференциальные уравнения первого порядка. Методы Их Решения.
- •Тема 12 Функции нескольких переменных
- •12.1.Основные понятия
- •12.2.Непрерывность функций нескольких переменных
- •12.3.Частные производные и дифференциалы
- •12.4. Производная по направлению и градиент
- •12.5. Производная сложной функции нескольких переменных
- •12.6. Производные и дифференциалы высших порядков
- •12.7. Производные неявных функций
- •12.8.Экстремумы функций нескольких переменных
- •Раздел 3. Ряды.
- •Тема 13. Числовые и степенные ряды.
- •Раздел 4. Теория вероятностей и математическая статистика
- •Тема 14. Основные понятия теории вероятностей.
- •1. Понятие события.
- •2. Классическое определение вероятности. Свойства вероятности.
- •3. Статистическое определение вероятности.
- •4. Элементы комбинаторики
- •Тема 15. Основные теоремы теории вероятностей и следствия из них.
- •15.1.Теорема сложения.
- •15.2. Условная вероятность события. Теорема умножения
- •15.3. Вероятность появления хотя бы одного события
- •15.4. Формула полной вероятности.Формула Байеса.
- •15.5. Повторные независимые испытания
- •15.6. Локальная теорема Муавра- Лапласа
- •15.7. Интегральная теорема Муавра-Лапласа.
- •Тема 16. Случайные величины и способы их описания
- •16.1. Понятие случайной величины. Дискретные и непрерывные
- •16.2. Функция распределения случайной величины. График функции
- •16.4. Равномерный закон распределения.
- •16.6. Правило «трех сигм».
- •16.7. Показательное распределение.
- •16.8. Функция надежности.
- •16.9. Показательный закон надежности.
- •16.10. Математическое ожидание.
- •16.11. Дисперсия.
- •16.12. Числовые характеристики непрерывных случайных величин.
- •16.13. Числовые характеристики случайных величин, имеющих некоторые стандартные законы распределения.
- •1. Биномиальное распределение.
- •2. Закон Пуассона.
- •3. Равномерное распределение.
- •4. Нормальное распределение.
- •16.14. Закон больших чисел. Неравенство Чебышева. Теоремы Чебышева и Бернулли.
- •Корреляционный анализ.
- •Глоссарий
- •Темы контрольных работ.
- •Основная литература
- •Дополнительная литература
2.9. Свойства симметрических матриц
Определение. Матрицу называют симметрической, если aij=aji. Для всех i,j.
Теорема. Собственные значения симметрической матрицы – действительные числа, собственные векторы – ортогональны.
Доказательство. Ограничимся матрицей размерности 2. Имеем А=.
Характеристическое уравнение имеет вид к2-(а11+а22)+(а11а22-а122)=0. Его дискриминант равен (а11+а22)2-4(а11а22-а122)= (а11-а22)2+4а1220. А это значит – корни квадратного уравнения действительные числа.
Рассмотрим случай разных корней . Тогда по Виету имеем к1+к2= а11+а22, и к1к2= а11а22-а122 .С другой стороны для к1 найдем собственный вектор 1 из системы
Как известно, в этой системе одно из уравнений лишнее, т.к. r(A)=1. И потому мы отбросим , например, второе уравнение в системе и возьмем х2=а11-к1 . Тогда получим собственный вектор 1=(-а12 а11-к1)T . Из аналогичных рассуждений найдем 2=(-а12 а11-к2)T . Теперь вычислим их скалярное произведение 12=а122+(а11-к1)(а11-к2)= а122+а112- а11(а11+ а22)+ а11а22-а122 =0.
Если же корни равны, то это происходит только тогда, когда одновременно а12=0 и а11- а22=0. Но это может быть только если к1= к2 = а11. Но тогда в качестве 1 можно взять 1=(1 0)T ,а в качестве 2 можно взять 2=(0 1)T . И все равно они будут ортогональны.
2.10. Квадратичные формы и их приведение к каноническому виду
Пусть в ЛП размерности 2 задан =( х1 х2)T в нормированном евклидовом ортогональном базисе i,j.
Определение. Выражение ф(х1,х2)= а11х12+2а12 х1 х2 +а22х22=0 где aij - действительные числа, называют квадратичной формой двух переменных х1,х2. Ее можно записать иначе ф(х1,х2)= (а11х1+а12х2) х2+(а12 х1+а22х2)х2. Затем, используя умножение матрицы на вектор получить ф(х1,х2)= =((),)=(Ах,х), причем матрица А – симметрическая и , как известно, ее собственные векторы ортогональны. Пусть это будут векторы 1 и 2 . Тогда их можно нормировать и принять в качестве базисных в ортонормированном евклидовом ЛП. Построим единичные векторы в новом базисе (базисе собственных векторов матрицы А). Получаем и- новые единичные . И в этом новом базисе вектор =( х’1 х’2)T. Но в этом случае и квадратичная форма примет новый вид ф(х1,х2)= (А(х’1+ х’2), х’1+ х’2). Но т.к.и- собственные для А, то получаем ф(х1,х2)=( (х’1 к1+ х’2 к2), х’1+ х’2)= к1(х’1)2+ к2(х’2)2 . Получен новый вид квадратичной формы, в котором отсутствует произведение текущих координат. Такой вид носит название – канонического вида квадратичной формы.
Т.о. в декартовом базисе собственных нормированных векторов матрицы квадратичной формы сама форма принимает канонический вид.
Остается важная задача: установить связь между координатами вектора =( х1 х2)T начального базиса i,j и координатами того же вектора
=( х’1 х’2)T в новом базисе нормированных собственных векторов матрицы квадратичной формы.
Мы имеем = х1i+х2j = х’1I+х’2J . Но I и J тоже векторы, правда единичной длины. И потому I=iCos +jCos(90-), J= iCos +jCos(90+). Или после подстановки полученного вместо координат х’1,х’2 получим связь между старыми и новыми координатами =( х’1 х’2)T, которая соответствует матрице поворота плоскости на некоторый угол.
Контрольные вопросы и задания для самостоятельной подготовки:
Понятие матрицы.
Линейные операции над матрицами.
Транспонирование матриц.
Произведение матриц.
Собственные значения и собственные векторы матриц.
Ранг матрицы.
Понятие обратной матрицы.
Операции над определителями.
Свойства определителей.
Миноры и алгебраические дополнения.
Линейные операторы.
Собственные векторы и собственные значения линейного оператора.
Понятие квадратичной формы.
Преобразование квадратичной формы при замене переменных.
Приведение квадратичной формы к каноническому виду.
Метод Лагранжа.
Закон инерции квадратичных форм.
Положительно определенные квадратичные формы. Критерий Сильвестра
Найти произведение матриц
Найти матрицу С= -5А - 2В: А = В=
Найти матрицу , если
Найти обратную матрицу , если
Вычислить определитель матрицы
Найти матрицу , если
Найти обратную матрицу ,если
Вычислить определитель матрицы
Найти матрицу , если
Найти обратную матрицу , если
Вычислить определитель
Найти матрицу , если
Найти обратную матрицу , если
Вычислить определитель
Вычислить определитель матрицы четвертого порядка:
Найти матрицу, обратную данной: А =
Найти ранг матрицы: