- •Тема 1. Определители, матрицы, системы
- •П равила вычисления определителей второго и третьего порядка:
- •Свойства определителей:
- •Миноры и алгебраические дополнения
- •Теорема Лапласа
- •Вычисление определителей высших порядков, правило треугольника.
- •Виды матриц:
- •Основные операции с матрицами и их свойства
- •Ранг матрицы
- •Обратная матрица
- •Теорема о существовании и единственности обратной матрицы
- •Системы линейных алгебраических уравнений (основные понятия)
- •Методы решения
- •Условия применяемости методов
- •Теорема Кронекера-Капелли
- •Однородные системы
- •Фундаментальная система решений
- •Связь между однородной и неоднородной системами решений
- •Тема 2. Векторная алгебра. Аналитическая геометрия.
- •Векторная алгебра (основные понятия)
- •Действия над векторами
- •Линейная зависимость и независимость системы векторов (линейная комбинация)
- •Теоремы о единственности разложения любого вектора пространства (r2, r3)
- •Координаты, проекция вектора на ось
- •Декартова система координат
- •Скалярное произведение векторов (определение, свойства, приложение)
- •Векторное произведение векторов (определение, свойства, приложение)
- •Смешанное произведение векторов (определение, свойства, приложение)
- •Соответствие между геометрическими образами и уравнениями.
- •Плоскость в пространстве (типы уравнений, взаимное расположение)
- •Прямая на плоскости и в пространстве (типы уравнений, взаимное расположение)
- •Взаимное расположение прямой и плоскости
- •Кривые второго порядка
- •Окружность, эллипс, гипербола, парабола (вывод канонического уравнения, исследование кривой)
- •Преобразование системы координат на плоскости (параллельный перенос, поворот)
- •6 Основных типов поверхностей второго порядка
- •С истемы координат
- •Тема 3. Элементы линейной алгебры.
- •Линейное пространство (определение, примеры)
- •Линейная зависимость и независимость системы векторов (линейная комбинация)
- •Базис. Координаты.
- •Изменение координат при замене базиса (матрица перехода)
- •Определение скалярного произведения в линейном пространстве
- •Евклидово пространство (определение, примеры)
- •Неравенство Коши-Буняковского
- •Ортонормированный базис и его построение. Процесс ортогонализации.
- •Линейный оператор и его матрица
- •Зависимость матрицы от базиса
- •Собственные значения и вектора линейного оператора, их зависимость
- •Матрица линейного оператора в базисе из собственных векторов
- •Условия существования базиса из собственных векторов
- •Примеры операторов
- •Квадратичные формы
- •Упрощение общего уравнения линий и поверхностей второго порядка. Приведение их к каноническому виду
- •Тема 4. Введение в анализ
- •Комплексные числа (формы записи, основные операции)
- •Переменные и постоянные величины, множества (основные понятия)
- •Функция (определение, способы задания, свойства)
- •Предел числовой последовательности
- •Предел функции, геометрическая интерпретация
- •У равнения касательной и нормали
- •Гиперболические функции
- •Понятие дифференцируемой функции
- •Формула тейлора
- •Наибольшее и наименьшее значение функции
Зависимость матрицы от базиса
Вид матрицы зависит от базиса.
Собственные значения и вектора линейного оператора, их зависимость
Если после воздействия линейного оператора на вектор x получается вектор коллинеарный ему, то этот вектор называется собственным.
Пусть число и вектор xϵL, x≠0, таковы, что Ах= х. Тогда число называется собственным числом линейного оператора А, а вектор x – собственным вектором этого оператора, соответствующим собственному числу .
- характеристическая матрица. Так как нулевое решение не устраивает, то остается вариант – бесконечно. Det =0. | |=0. Так находится собственное число, и собственный вектор. Каждому собственному числу будет соответствовать бесконечное множество собственных векторов, а собственному вектору – единственное число.
Матрица линейного оператора в базисе из собственных векторов
Если матрица оператора известна в другом базисе, то всегда можно перейти к базису из собственных векторов с помощью матрицы перехода и получить Aдиаг=T-1AT
Условия существования базиса из собственных векторов
, в этом случае можно построить базис из собственных векторов, а оператор – оператор простой структуры, каждый собственный вектор находится с точностью до константы
- также можно построить базис из собственных векторов
Примеры операторов
Ортогональный – ортонормированный базис – матрица ортогонализации (ортогональная матрица – такая матрица, когда A-1=AT)
Самосопряженный – матрица операторов (симметричная, собственные числа – действительные, собственные векторы – ортогональные)
Пусть R - линейное пространство. Положим . Такой оператор, переводящий каждый элемент пространства в себя, называется единичным оператором. Часто обозначается I (A=1).
Если R и R1- произвольные пространства и (здесь О - нулевой элемент ), то О называется нулевым оператором.
(Общий вид линейного оператора, переводящего конечномерное пространство в конечномерное). Пусть А - линейный оператор, отображающий n-мерное пространство с базисом Если , то и в силу линейности оператора А, . Но c базисом , значит . Следовательно, оператор А определяется матрицей коэффициентов :
Квадратичные формы
Квадратичной формой от n переменных называется однородный многочлен второй степени от n переменных.
Если переменные принимают действительные значения, квадратичная форма называется действительной.
Упрощение общего уравнения линий и поверхностей второго порядка. Приведение их к каноническому виду
Квадратичную форму можно привести к каноническому виду (избавиться от смешанного произведение) при повороте системы координат.
Преобразование кривых второго порядка
Приведение разбивается на 2 части:
Преобразование квадратичной формы (поворот из естественного базиса в базис из собственных векторов)
Преобразование линейной части (выделение полного квадрата)
Тема 4. Введение в анализ
Комплексные числа (формы записи, основные операции)
алгебраическая форма записи - z=x+iy; x,y ϵ R; z ϵ C
в декартовой системе координат - где i - мнимая единица; a - действительная часть: a = Re z; bi - мнимая часть: b = Im z; числа вида bi - чисто мнимые; плоскость Oxy - комплексная плоскость; ось Ох - действительная ось; ось Oy - мнимая ось. - число, сопряженное числу z = a + bi;
полярная - модуль комплексного числа; аргумент комплексного числа z (главное значение аргумента) - ;
комплексная
формула Эйлера
показательная
действия:
сложение (в алгебраической форме)
умножение (в показательной)
деление (в показательной) ;
n-степень (в показательной)
извлечение в n-степени
Многочлены в комплексной области (основные теоремы)
Многочленом n-й степени в комплексной области называется функция вида , где - комплексные числа. Числа называются коэффициентами многочлена, а натуральное число n – его степенью.
Два многочлена Pn (z) и равны тогда и только тогда, когда m=n, a0 = b0 , a1 = b1 ,…, an = bn . Число z0 называется корнем многочлена , если Pn (z0) = 0.
Теорема 1 (теорема Безу). Остаток от деления многочлена Pn(z) на z – z0 ( z0 – не обязательно корень многочлена) равен P(z0).
Доказательство. Разделив P(z) на z – z0 , получим: P(z) = Q(z)(z – z0) + r, где число r – остаток от деления, а Q(z) – многочлен степени, меньшей n. При подстановке в это равенство z = z0 найдем, что r = P(z0), что и требовалось доказать.
Теорема 2 (основная теорема алгебры). Всякий многочлен в комплексной области имеет корень (без доказательства).