- •I.Определители.
- •1)Определение минора Мij и алгебраического дополнения Аij. Пример.
- •2) Определение определителя матрицы размера n X n.
- •3) Основные свойства определителя.
- •4) Явные способы вычисления определителей матриц размеров 2 X 2 и 3 X 3 (с выводом).
- •2) Определения матрицы и расширенной матрицы системы. Матричный способ записи слау.
- •3) Теоорема о решении невыражденной слау методом обратной матрицы (с доказательством).
- •4) Теорема Крамера (с доказательством).
- •Теорема (о приведении матриц к ступенчатому виду). Любую матрицу путём элементарных преобразований только над строками можно привести к ступенчатому виду Простейший случай
- •6) Определение ранга матрицы. Матрицы ступенчатого (трапецеидального) вида. Порядок нахождения ранга матрицы (алгоритм Гауса).
- •IV. Линейные операции над векторами.
- •3) Основные свойства линейных операций над векторами.
- •4) Определение линейной комбинации векторов и линейной зависимости и независимости векторов.
- •5) Определение базиса. Разложение вектора по базисным векторам.
- •6) Ортогональный и ортонормированный базисы.
- •7) Теорема о единственности разложения вектора по базису ( с доказательством).
- •8) Теорема о координатах вектора в ортогональном базисе.
- •9) Определение ортов I и j на плоскости и ортов I,j,k в пространстве.
- •10) Определение координат вектора относительно базиса I,j на плоскости и относительно базиса I,j,k в пространстве.
- •11) Линейные операции над векторами в координатной форме на плоскости и в пространстве.
- •12) Определение коллинеарности векторов.
- •5) Формула выражающая смешанное произведение векторов через координаты сомножителей.
- •6) Геометрический смысл смешанного произведения векторов.
- •7) Формула для объёма параллелепипеда
4) Определение линейной комбинации векторов и линейной зависимости и независимости векторов.
Линейная комбинация векторов
Линейной комбинацией векторов называют вектор
где- коэффициенты линейной комбинации. Есликомбинация называется тривиальной, если- нетривиальной.
Линейная зависимость и независимость векторов
Системалинейно зависимачто
Системалинейно независима
Критерий линейной зависимости векторов
Для того чтобы векторы(r > 1) были линейно зависимы, необходимо и достаточно, чтобы хотя бы один из этих векторов являлся линейной комбинацией остальных.
5) Определение базиса. Разложение вектора по базисным векторам.
Базис — множество таких векторов в векторном пространстве, что любой вектор этого пространства может быть единственным образом представлен в виде линейной комбинации векторов из этого множества -базисных векторов.
п.2. Разложение вектора по базису. Определение. Пусть– произвольный вектор– произвольная система векторов. Если выполняется равенство
, (1)
то говорят, что вектор представлен в виде линейной комбинации данной системы векторов. Если данная система векторов является базисом векторного пространства, то равенство (1) называется разложением вектора по базису. Коэффициенты линейной комбинацииназываются в этом случае координатами вектораотносительно базиса .
Теорема. (О разложении вектора по базису.)
Любой вектор векторного пространства можно разложить по его базису и притом единственным способом.
Доказательство. 1) Пусть L произвольная прямая (или ось) и –базис . Возьмем произвольный вектор . Так как оба вектор иколлинеарные одной и той же прямой L, то . Воспользуемся теоремой о коллинеарности двух векторов. Так как , то найдется (существует) такое число , что и тем самым мы получили разложение вектора по базису векторного пространства.
Теперь докажем единственность такого разложения. Допустим противное. Пусть имеется два разложения вектора по базису векторного пространства :
и , где . Тогда и используя закон дистрибутивности, получаем:
.
Так как , то из последнего равенства следует, что , ч.т.д.
2) Пусть теперь Р произвольная плоскостьи–базис. Пусть произвольный вектор этой плоскости. Отложим все три вектора от какой-нибудь одной точки этой плоскости. Построим 4 прямых. Проведем прямую, на которой лежит вектор ,прямую, на которой лежит вектор. Через конец векторапроведем прямую параллельную вектору и прямую параллельную вектору . Эти 4 прямые высекают параллелограмм. См. ниже рис. 3. По правилу параллелограмма , и , , –базис, – базис .
Теперь, по уже доказанному в первой части этого доказательства, существуют такие числа , что
и . Отсюда получаем:
и возможность разложения по базису доказана.
рис.3.
Теперь докажем единственность разложения по базису. Допустим противное. Пусть имеется два разложения вектора по базису векторного пространства : и . Получаем равенство
, откуда следует . Если , то , а т.к. , то и коэффициенты разложения равны: , . Пусть теперь . Тогда , где . По теореме о коллинеарности двух векторов отсюда следует, что . Получили противоречие условию теоремы. Следовательно, и , ч.т.д.
3) Пусть – базис и пусть произвольный вектор. Проведем следующие построения.
Отложим все три базисных вектора и вектор от одной точки и построим 6 плоскостей: плоскость, в которой лежат базисные векторы , плоскость и плоскость ; далее через конец вектора проведем три плоскости параллельно только что построенным трем плоскостям. Эти 6 плоскостей высекают параллелепипед:
рис.4.
По правилу сложения векторов получаем равенство:
(1)
По построению . Отсюда, по теореме о коллинеарности двухвекторов, следует, что существует число , такое что . Аналогично, и , где . Теперь, подставляя эти равенства в (1), получаем:
(2)
и возможность разложения по базису доказана.
Докажем единственность такого разложения. Допустим противное. Пусть имеется два разложения вектора по базису :
и . Тогда
. (3)
Заметим, что по условию векторы некомпланарные, следовательно, они попарно неколлинеарные.
Возможны два случая: или .
а) Пусть , тогда из равенства (3) следует:
. (4)
Из равенства (4) следует, что векторраскладывается по базису, т.е. векторлежит в плоскости векторов и, следовательно, векторы компланарные, что противоречит условию.
б) Остается случай, т.е. . Тогда из равенства (3) получаем или
(5)
Так как – базис пространства векторов лежащих в плоскости, а мы уже доказали единственность разложения по базису векторов плоскости, то из равенства (5) следует, что и , ч.т.д.
Теорема доказана.