Файл: Лекции по алгебре.Баскаков.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 07.04.2021

Просмотров: 3582

Скачиваний: 14

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
background image

162

Глава 3. Линейная алгебра

17. Пусть

G

- группа обратимых нижнетреугольных матриц. Докажите, что

подгруппа

H

K

матриц вида

E

+

P

j

i

k

a

ij

E

ij

, a

ij

K,

является нормаль-

ной подгруппой.

18. Отображение

det

:

GL

(

X

)

R

\{

0

}

является гомоморфизмом группы

GL

(

X

)

обратимых операторов из

L

(

X

)

в группу

K

\{

0

}

(по умножению

чисел).

19. Пусть

B

- коммутативная алгебра (с единицей) над полем

K

. Рассмот-

рим алгебру матриц

M atr

n

(

B, K

)

(см. упражнение 33, § 22) и опреде-

лим отображение

det

:

M atr

n

(

B, K

)

B,

положив для любой

A

=

= (

a

ij

)

M atr

n

(

B, K

)

det

A

=

X

σ

S

n

signσ a

1

σ

(1)

· · ·

a

(

n

)

.

Докажите, что отображение det является антисимметрическим полили-

нейным оператором строк (столбцов) матриц и установите, что det яв-

ляется гомоморфизмом алгебры

M atr

n

(

B, K

)

в алгебру

B

.

20. Пусть

B

=

C

[

a, b

]

.

Найдите определитель матрицы

sin t cos t
cos t sin t

.

21. Докажите, что матрица

A ∈

M atr

n

(

B, K

)

обратима тогда и только то-

гда, когда

det

A

обратимый элемент из алгебры

B

. Найдите

A

1

если

A

обратимая матрица.

22. Обратима ли матрица из задачи 20 ?


background image

§

23. Метод Крамера решения систем линейных алгебраических уравнений

163

§

23. Метод Крамера решения систем линейных

алгебраических уравнений

Развитая в предыдущем параграфе теория определителей может быть с

успехом применена для нахождения решений систем линейных алгебраиче-

ских уравнений вида

a

11

x

1

+

a

12

x

2

+

· · ·

+

a

1

n

x

n

=

b

1

a

21

x

1

+

a

22

x

2

+

· · ·

+

a

2

n

x

n

=

b

2

· · ·

a

n

1

x

1

+

a

n

2

x

2

+

· · ·

+

a

nn

x

n

=

b

n

,

(1)

где

A

= (

a

ij

)

M atr

n

(

K

)

и

b

= (

b

1

, . . . , b

n

)

K

n

.

Наряду с уравнением (1) рассмотрим эквивалентное ему уравнение

Ax

=

b,

(2)

где оператор

A

L

(

K

n

)

задается матрицей

A

(см.равенства (2) из

§

18 и на-

чало

§

19). Это уравнение часто записывают в виде:

A

x

=

b,

понимая левую

часть равенства как результат умножения матрицы

A

на матрицу-столбец

x

t

M atr

n,

1

(

K

)

,

а вектор

x

рассматривается как матрица из

M atr

1

,n

(

K

)

.

Рассмотрим задачу разрешимости системы (1) (уравнения (2)) для лю-

бой правой части

b

= (

b

1

, . . . , b

n

)

K

n

.

Эта задача разрешима тогда и

только тогда, когда оператор

A

:

K

n

K

n

сюръективен и, значит, когда

оператор

A

обратим (см. теорему 3 из

§

19). Обратимость оператора

A

, в

свою очередь, эквивалентна обратимости его матрицы

A

= (

a

ij

)

или условию

∆ =

det A

=

det

A 6

= 0

.

Единственное решение

x

0

= (

x

0

1

, . . . , x

0

n

)

уравнения (2) (системы (1)) в

этом случае будет иметь вид

x

0

=

A

1

b.

Осталось указать вид обратного оператора. Чтобы сделать это, в следующем

замечании рассмотрим несколько более общую ситуацию.

Замечание 1.

Пусть

B

:

X

X

– линейный оператор,

X

– конеч-

номерное линейное пространство с базисом

e

1

, . . . , e

n

и

B

= (

b

ij

)

– матрица


background image

164

Глава 3. Линейная алгебра

оператора

B

относительно этого базиса. Допустим, что

det B

=

det

B 6

= 0

.

Тогда, согласно теореме 8 из

§

22, оператор

B

обратим и матрицей оператора

B

1

является матрица

B

1

(см. теорему 7,

§

20). Тогда оператор

B

1

мож-

но с помощью матрицы

B

1

,

имеющей вид

B

ji

det

B

,

B

ij

– алгебраическое

дополнение к элементу

b

ij

, записать в виде

B

1

y

=

1

det

B

"  

n

X

j

=1

B

j

1

y

j

!

e

1

+

. . .

+

 

n

X

j

=1

B

jn

y

j

!

e

n

#

,

(3)

где

y

=

y

1

e

1

+

. . .

+

y

n

e

n

X.

Из сделанных замечаний следует

Т е о р е м а 1.

Если

det

A

= ∆

6

= 0

,

то система уравнений (1) имеет

единственное решение

x

= (

x

1

, . . . , x

n

)

K

n

,

которое задается соотношени-

ями

x

k

=

k

, k

= 1

, . . . , n,

где

k

- определитель матрицы

A

k

M atr

n

(

K

)

,

полученной из матрицы

A

= (

a

ij

)

заменой ее

k

- го столбца столбцом свободных членов

b

1

, . . . , b

n

.

Условие

6

= 0

необходимо для разрешимости системы (1) для любого

b

= (

b

1

, . . . , b

n

)

K

n

.

Доказательство.

Поскольку

∆ =

det

A 6

= 0

,

то оператор

A

:

K

n

K

n

обратим, и поэтому согласно замечанию 1 оператор

A

1

:

K

n

K

n

(здесь

e

1

= (1

,

0

, . . . ,

0)

, . . . , e

n

= (0

,

0

, . . . ,

1))

имеет следующий вид

A

1

y

=

1

 

n

X

j

=1

A

j

1

y

j

, . . . ,

n

X

j

=1

A

jn

y

j

!

, y

= (

y

1

, . . . , y

n

)

K

n

.

(4)

Отсюда следует, что решение

x

= (

x

1

, . . . , x

n

) =

A

1

b

в системе (1) опреде-

ляется соотношениями

x

k

=

1

n

X

j

=1

A

jk

b

j

=

k

, k

= 1

, . . . , n

(∆

k

=

n

P

j

=1

A

jk

b

j

– формула разложения определителя

k

матрицы

A

k

по

k

- ому столбцу). Теорема доказана.


background image

§

24. Определители и линейная независимость векторов

165

Упражнения к § 23

1. Укажите те значения параметра

λ

C

, при которых система уравнений:

(1

λ

)

x

1

+

x

2

=

b

1

,

2

x

1

λx

2

=

b

2

имеет решение для любого

b

= (

b

1

, b

2

)

C

2

.

Найдите решение системы

для найденных значений.

2. Если

a

ij

, b

i

,

1

i, j

n

- рациональные числа в системе уравнений (1)

и

∆ =

det

A 6

= 0

,

то

x

k

=

k

, k

= 1

, . . . , n

принадлежат

Q

.

§

24. Определители и линейная независимость векторов.

Приложение к системам линейных уравнений

Пусть

X

– конечномерное линейное пространство и

a

1

, . . . , a

m

- некото-

рая система векторов из

X

(упорядоченный набор векторов далее называется

системой векторов

).

Определение 1.

Векторы

a

j

1

, . . . , a

j

k

,

1

j

1

, . . . , j

k

m

называются

базисными

для системы векторов

a

1

, . . . , a

m

, если они линейно независимы

и каждый из векторов

a

1

, . . . , a

m

является их линейной комбинацией. Число

базисных векторов называется

рангом системы векторов

a

1

, . . . , a

m

.

Сформулированное определение означает, что базисные векторы обра-

зуют базис в линейной оболочке векторов

a

1

, . . . , a

m

,

т.е. в подпространстве

X

m

=

{

m

P

i

=1

α

i

a

i

: (

α

1

, . . . , α

m

)

K

m

}

.

Кроме того, ранг системы векторов

совпадает с размерностью этого подпространства.

В следующих двух замечаниях отмечается важность нахождения базис-

ных векторов и ранга системы векторов.

Замечание 1.

Систему линейных уравнений вида (1) из

§

23 запишем

в виде эквивалентного ей уравнения

x

1

a

1

+

x

2

a

2

+

· · ·

+

x

n

a

n

=

b,

(1)


background image

166

Глава 3. Линейная алгебра

где

a

k

= (

a

1

k

, a

2

k

, . . . , a

mk

)

, k

= 1

, . . . , n, b

= (

b

1

, . . . , b

m

)

- векторы из

K

m

.

Условием совместности системы уравнений (1) из

§

13 является условие

принадлежности вектора

b

линейной оболочке векторов

a

1

, . . . , a

n

из

K

m

.

Ясно также, что однородная система уравнений вида (1) из

§

13 (т.е.

система (1), где

b

= 0

) имеет только нулевое решение тогда и только тогда,

когда векторы

a

1

, . . . , a

n

линейно независимы в

K

m

.

Наконец, для того чтобы система (1) из

§

13 имела единственное решение

x

= (

x

1

, . . . , x

n

)

K

n

для любого вектора

b

= (

b

1

, . . . , b

m

)

K

m

,

необходимо

и достаточно, чтобы векторы

a

1

, . . . , a

n

образовывали базис в

K

m

.

Ясно, что

если они образуют базис в

K

m

,

то

n

=

m.

Из сделанного замечания и теоремы 1,

§

22 вытекает следующая

Т е о р е м а 1.

Для того чтобы векторы

a

k

= (

a

k

1

, a

k

2

, . . . , a

k,n

)

,

1

k

n

образовывали базис в

K

n

,

необходимо и достаточно, чтобы опре-

делитель матрицы

A

= (

a

ij

M atr

n

(

K

))

был отличен от нуля.

Поскольку транспонированная матрица

A

0

= (

a

ij

)

имеет тот же опреде-

литель, что и

A

, то имеет место

Следствие 1.

Для того чтобы векторы

a

0

k

= (

a

k

1

, a

k

2

, . . . , a

kn

)

,

1

k

n

образовывали базис в

K

n

, необходимо и достаточно, чтобы

det

(

a

ij

)

6

= 0

.

Замечание 2.

Пусть

A

:

X

X

- линейный оператор и

e

1

, . . . , e

n

-

некоторый базис в линейном пространстве

X

. Рассмотрим векторы

a

k

=

Ae

k

,

k

= 1

, . . . , n.

Из определения образа

Im A

оператора

A

следует, что

Im A

совпадает с линейной оболочкой векторов

a

k

,

1

k

n.

Следовательно,

ранг

rang A

(т.е.

dim Im A

) совпадает с рангом системы векторов

a

1

, . . . , a

n

.

Знание базисных векторов позволяет восстановить подпространство

Im A.

Прежде чем заняться поиском базисных векторов и вычислением ранга

системы векторов, сделаем еще одно замечание.

Замечание 3.

Пусть

dim X

=

m, e

1

, . . . , e

m

- базис в

X

и

A

:

X

K

m

- изоморфизм линейных пространств

X

и

K

m

, определенный в следствии 1