- •Высшая математика (краткий курс лекций)
- •§2. Линейные операции над векторами.
- •§3. Линейная комбинация векторов.
- •§4. Скалярное произведение векторов.
- •§5.Векторное произведение векторов.
- •§7. Линейная зависимость векторов
- •§8. Размерность и базис векторного пространства.
- •§9. Евклидово пространство.
- •§9. Линейные операторы.
- •Глава 2. Матрицы и определители.
- •§1. Основные сведения о матрицах.
- •§2. Операции над матрицами.
- •Самым характерным примером может служить единичная матрица, которая является перестановочной с любой квадратной матрицей того же порядка:
- •§3. Определители квадратных матриц.
- •§4.Обратная матрица.
- •Алгоритм вычисления обратной матрицы:
- •§5. Базисный минор матрицы. Ранг матрицы.
- •Глава 3. Системы линейных уравнений.
- •§1. Основные понятия и определения.
- •§2. Система n линейных уравнений с n неизвестными.
- •2.1. Матричный метод (метод обратной матрицы).
- •§3. Метод Гаусса. (Карл Фридрих Гаусс (1777-1855) немецкий математик)
- •§4. Система m линейных уравнений с n переменными.
- •§5. Система линейных однородных уравнений. Фундаментальная система решений.
- •Глава 4. Основы аналитической геометрии.
- •§1.Уравнение линии на плоскости.
- •§2. Уравнение прямой на плоскости. Различные виды уравнений прямой.
- •Уравнение прямой по точке и вектору нормали.
- •Уравнение прямой по точке и угловому коэффициенту.
- •Уравнение прямой, проходящей через две точки.
- •Уравнение прямой по точке и направляющему вектору.
- •Уравнение прямой в отрезках.
- •Нормальное уравнение прямой.
- •Угол между прямыми на плоскости.
- •Расстояние от точки до прямой.
- •§3.Кривые второго порядка. Уравнение вида
- •Окружность.
- •Эллипс.
- •Гипербола.
- •Парабола.
- •§4. Системы координат.
- •Полярная система координат.
- •§5. Аналитическая геометрия в пространстве.
- •5.1.Плоскость в пространстве.
- •Уравнение плоскости, проходящей через три точки.
- •Условия параллельности и перпендикулярности плоскостей.
- •Уравнение прямой в пространстве по точке и направляющему вектору.
- •Уравнение прямой в пространстве, проходящей через две точки.
- •Общие уравнения прямой в пространстве.
- •5. 4.1. Цилиндрические поверхности.
- •5.4.2 Поверхности вращения.
- •Связь цилиндрической и декартовой прямоугольной
- •§7. Собственные значения и собственные векторы линейного преобразования.
- •§7. Квадратичные формы.
- •Приведение квадратичных форм к каноническому виду.
- •Глава 5. Комплексные числа.
- •§1. Определение комплексного числа.
- •§2. Геометрическая интерпретация комплексного числа.
- •§3. Тригонометрическая форма числа.
- •§4. Действия с комплексными числами.
- •§5. Показательная форма комплексного числа.
- •§6. Разложение многочлена на множители.
§4. Система m линейных уравнений с n переменными.
Ранее было установлено, что ранг матрицы равен максимальному числу ее линейно независимых строк (Гл.2§5). Поэтому, если строки расширенной матрицы А*, т.е. уравнения системы (1.1), линейно независимы, то ранг матрицы А*равен числу ее уравнений, т.е.r=m; если линейно зависимы - тоr < m.
Вопрос о разрешимости системы (1.1) в общем виде рассматривается в следующей теореме:
Теорема Кронекера – Капелли.
(условие совместности системы)
(Леопольд Кронекер (1823-1891) немецкий математик)
Теорема: Система линейных уравнений совместна (имеет хотя бы одно решение) тогда и только тогда, когда ранг матрицы системы равен рангу расширенной матрицы.
r(A) = r(A*).
Очевидно, что система (1.1) может быть записана в виде:
x1 + x2 + … + xn
Доказательство.
1) Если решение существует, то столбец свободных членов есть линейная комбинация столбцов матрицы А, а значит добавление этого столбца в матрицу, т.е. переход АА*не изменяют ранга.
2) Если r(A) = r(A*), то это означает, что они имеют один и тот жебазисный минор. Столбец свободных членов – линейная комбинация столбцов базисного минора, т.е. верна запись, приведенная выше.
Для совместных систем линейных уравнений верны следующие теоремы:
Если ранг матрицы совместной системы равен числу переменных, т.е. r=n, то система (1.1) имеет единственное решение.
Если ранг матрицы совместной системы меньше числа переменных, т.е. r n,то система (1.1) неопределенная и имеет бесчисленное множество решений.
Результаты исследования системы (1.1) приведем в виде схемы:
Пример1.Определитьсовместностьсистемы линейных уравнений:
Пример2.Определитьсовместностьсистемы линейных уравнений.
Пример3. Определить совместность системы и в случае совместности, решить:
§5. Система линейных однородных уравнений. Фундаментальная система решений.
Система m линейных уравнений сn переменными называется системойоднородных уравнений, если все их свободные члены равны нулю. Такая система имеет вид:
(5.1)
Система линейных однородных уравнений всегда совместна, так как она всегда имеет, по крайней мере, нулевое (тривиальное) решение (0; 0; . . . 0).
Если в системе (5.1) m=nи0, то она имеет только одно нулевое решении (это следует из теоремы и формул Крамера).
Теорема.Система линейных однородных уравнений имеет ненулевое решение тогда и только тогда, когда ранг этой системы меньше числа ее неизвестных, т.е. при r(А) n.
Следствие 1.Если число уравнений однородной системы меньше числа ее неизвестных, то эта система имеетненулевое решение.
Следствие 2.Если в однородной системе число уравнений равно числу неизвестных, то она имеетненулевое решениетогда и только тогда, когда определитель матрицы системы равен нулю.
Обозначим решение системы (5.1) x1=k1, x2=k2, . . . , xn=kn в виде вектораI=(k1, k2, . . . , kn).
Решения системы линейных однородных уравнений обладают следующими свойствами:
Если вектор I=(k1, k2, . . . , kn)– решение системы (5.1), то и векторI=(k1, k2, . . . , kn)– также решение этой системы.
Если векторы I1=(k1, k2, . . . , kn)иI2=(l1, l2, . . . , ln)– решения системы (5.1), то при любыхс1 ис2их линейная комбинацияc1I1+c2I2=(c1k1+c2l1; c1k2+c2l2; . . . ; c1kn+c2ln) – также решение данной системы.
Из сформулированных свойств следует, что всякая линейная комбинация решений системы линейных однородных уравнений также является решением этой системы.Поэтому целесообразно найти такие линейно независимые решения системы (5.1) (F1, F2, . . .Fk), через которые линейно выражались бы все остальные ее решения.
Определение. Система линейно независимых решенийF1, F2, . . .Fkназываетсяфундаментальной, если каждое решение системы (5.1) является линейной комбинацией решенийF1, F2, . . .Fk.
Теорема. Если рангrматрицы однородной системы линейных уравнений (5.1) меньше числа неизвестныхn, то всякая ее фундаментальная система решений состоит изk = n – r решений.
Поэтому общее решениесистемы (5.1) линейных однородных уравнений имеет вид:
I = c1F1+c2F2+ . . . + ckFk,
где F1, F2, . . .Fk– любая фундаментальная система решений;c1, c2, . . . ck –произвольные числа иk = n – r.
Для нахождения фундаментальной системы решений предположим, что ранг системы равен r n.Тогда базисные неизвестные этой системы (пусть, для определенности, это переменныеx1, x2, . . .xr) линейно выражаются через свободные переменныеxr+1, xr+2, . . .xn. Тогда векторF1фундаментальной системы решений получим, если придадим значения свободным переменнымxr+1 = 1, xr+2= . . .=xn=0.Затем находим второе решениеF2, принимая xr+2 = 1, xr+1= . . .=xn=0.Продолжаем аналогично находить все векторы фундаментальной системы, последовательно присваивая каждой свободной переменной единичное значение, положив остальные нулями.
Пример.Найти решение и фундаментальную систему решений системы линейных однородных уравнений: