Файл: Линейная Алгебра от 2 октября 2013.doc

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 11.08.2024

Просмотров: 521

Скачиваний: 0

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

СОДЕРЖАНИЕ

Т. Н. Матыцина е. К. Коржевина линейная алгебра

Оглавление

Введение

1. Множества

1.1. Множества и их элементы. Способы задания множеств

1.2. Подмножества. Диаграммы Эйлера – Венна

1.3. Операции над множествами и их свойства

1. Объединение (или сумма).

2. Пересечение (или произведение).

3. Разность.

4. Декартовое произведение (или прямое произведение).

Свойства операций над множествами

1.4. Метод математической индукции

1.5. Комплексные числа

Операции над комплексными числами

Геометрическая интерпретация комплексных чисел

Тригонометрическая форма комплексного числа

Действия над комплексными числами в тригонометрической форме

3. Возведение в степень.

4. Извлечение корня n-ой степени.

Показательная форма комплексного числа

2. Бинарные отношения

2.1. Понятие отношения

Способы задания бинарных отношений

Операции над бинарными отношениями

2.2. Свойства бинарных отношений

2.3. Отношение эквивалентности

2.4. Функции

3. Матрицы и действия над ними

3.1. Общие понятия

3.2. Основные операции над матрицами и их свойства

3.2.1. Сложение однотипных матриц

3.2.2. Умножение матрицы на число

3.2.3. Умножение матриц

3.3. Транспонирование матриц

4. Определители квадратных матриц

4.1. Определители матриц второго и третьего порядка

4.2. Определитель матрицы n-го порядка

4.3. Свойства определителей

4.4. Практическое вычисление определителей

5. Ранг матрицы. Обратная матрица

5.1. Понятие ранга матрицы

5.2. Нахождение ранга матрицы методом окаймления миноров

5.3. Нахождение ранга матрицы с помощью элементарных преобразований

5.4. Понятие обратной матрицы и способы ее нахождения

Алгоритм нахождения обратной матрицы

Нахождение обратной матрицы с помощью элементарных преобразований

6. Системы линейных уравнений

6.1. Основные понятия и определения

6.2. Методы решения систем линейных уравнений

6.2.1. Метод Крамера

6.2.2. Метод обратной матрицы

6.2.3. Метод Гаусса

Описание метода Гаусса

6.3. Исследование системы линейных уравнений

6.4. Однородные системы линейных уравнений

Свойства решений однородной системы линейных уравнений

Фундаментальный набор решений однородной системы линейных уравнений

7. Арифметическое n-мерное векторное пространство

7.1. Основные понятия

7.2. Линейная зависимость и независимость системы векторов

Свойства линейной зависимости системы векторов

Единичная система векторов

Две теоремы о линейной зависимости

7.3. Базис и ранг системы векторов

Базис пространства Rn

Ранг системы векторов

8. Векторные (линейные) пространства

8.1. Определение векторного пространства над произвольным полем.

Простейшие свойства векторных пространств

Линейная зависимость и независимость системы векторов

8.2. Подпространства. Линейные многообразия

Пересечение и сумма подпространств

Линейные многообразия

8.3. Базис и размерность векторного пространства

8.3.1. Конечномерные векторные пространства

Базис конечномерного векторного пространства

8.3.2. Базисы и размерности подпространств

8.3.3. Координаты вектора относительно данного базиса

8.3.4. Координаты вектора в различных базисах

8.4 Евклидовы векторные пространства

Скалярное произведение в координатах

Метрические понятия

Процесс ортогонализации

Скалярное произведение в ортонормированном базисе

Ортогональное дополнение подпространства

9. Линейные операторы

9.1. Основные понятия и способы задания линейных операторов

Способы задания линейных операторов

9.2. Матрица линейного оператора Связь между координатами вектора и координатами его образа

Матрицы линейного оператора в различных базисах

9.3. Подобные матрицы

Свойства отношения подобия матриц

9.4. Действия над линейными операторами

1. Сложение линейных операторов.

Свойства сложения линейных операторов

9.5. Ядро и образ линейного оператора

9.6. Обратимые линейные операторы

9.7. Собственные векторы линейного оператора

9.7.1. Свойства собственных векторов

9.7.2. Характеристический многочлен матрицы

9.7.3. Нахождение собственных векторов линейного оператора

9.7.4. Алгоритм нахождения собственных векторов линейного оператора

9.7.5.Условия, при которых матрица подобна диагональной матрице

10. Жорданова нормальная форма матрицы линейного оператора

10.1. Понятие λ-матрицы

Свойства λ-матрицы

10.2. Жорданова нормальная форма

10.3.Приведение матрицы к жордановой (нормальной) форме

Алгоритм приведения матрицы a к жордановой форме

11. Билинейные и квадратичные формы

11.1. Билинейные формы

Свойства билинейных форм

Преобразование матрицы билинейной формы при переходе к новому базису. Ранг билинейной формы

11.2. Квадратичные формы

Приведение квадратичной формы к каноническому виду

Закон инерции квадратичных форм

Классификация квадратичных форм

Необходимое и достаточное условие знакоопределенности квадратичной формы

Необходимое и достаточное условие знакопеременности квадратичной формы

Необходимое и достаточное условие квазизнакопеременности квадратичной формы

Критерий Сильвестра знакоопределенности квадратичной формы

Заключение

Библиографический список

Линейная алгебра

156961, Г. Кострома, ул. 1 Мая, 14

 = {(5, a), (6, a), (5, b), (6, b), (5, c), (6, c)};

 = {(a, a), (a, b), (a, c), (b, a), (b, b), (b, c), (c, a), (c, b) (c, c),};  = {(5, 5), (6, 6), (5, 6), (6, 5)}.

Рассмотрим геометрическую интерпретацию прямого произведения двух числовых множеств A и B – множество всех точек координатной плоскости Oxy с координатами (x, y) такими, что x  A, а y  B. Тогда для двух заданных числовых множеств можно наглядно изображать их прямое произведение и, обратно, по изображению прямого произведения двух множеств определять их элементы.

Пример 1.8. Изобразить на координатной плоскости Oxy множество A  B, если:

а) A = {3, 5, 7}, B = {2, 4};

б) A = {3, 5, 7}, B = [2; 4], то есть B = {х | х Î R, 2  х  4};

в) A = [3, 7], B = [2; 4].

Решение. Множество A  B изображено на рис. 1.7.

Пример 1.9. По изображению прямого произведения A  B (рис. 1.8) найти множества A и B.

Решение.

а) A = {1, 3, 4, 5}, B = {3}; б) A = [1;5], = (1;2]; в) A = R, B = [2;5).

Пример 1.10. Пусть = {х | х Î N, 2 < х  6}, = {х | х Î N, 1 < х < 4}, = {х | х Î N, х2 – 4 = 0}. Из каких элементов состоят множества (A  B)  (B  C), C  B, B  C?

Решение. Перепишем множества А, В и С, перечислив их элементы: = {3, 4, 5, 6}, = {2, 3}, = {2}. Тогда A  B = {3}, B  C = {2, 3}, а значит (A  B)  (B  C) = {2, 3}; C  B = {(2, 2), (2, 3)} и B  C = {(2, 2), (3, 2)}.


Свойства операций над множествами

Свойства операций объединения, пересечения и дополнения иногда называют законами алгебры множеств. Перечислим основные свойства операций над множествами. Пусть задано универсальное множество U. Тогда ( A, B, C) A, B, C  U выполняются следующие свойства:

1. идемпотентность: A,  A;

2. коммутативность:   A,   A;

3. ассоциативность: A  (B  C) = ( B)  C,

 ( C) = ( B)  C;

4. дистрибутивность:

A  (B  C) = (A  B)  (A  C) (дистрибутивность  относительно ),

A  (B  C) = ( B)  ( C) (дистрибутивность  относительно );

5. свойства нуля:   = A,   = ;

6. свойства единицы:  U,  A;

7. поглощение: ( B)  A, ( B)  A = A;

8. инволютивность (свойство двойного дополнения):  = A;

9. законы де Моргана4: , ;

10. закон включения: А  B    ;

11. свойства дополнения: А   = U, А   = ;

12. выражение для разности: А В А  .

Другие соотношения между множествами могут быть выведены на основе вышеприведенных свойств по правилам алгебры логики.

Справедливость каждого из этих свойств можно доказать, используя утверждение 1.1 и замечание 1.3. В качестве примера приведем доказательство дистрибутивности объединения относительно пересечения: A  (B  C) = (A  B)  ( C).


Пусть  ( C), = ( B)  ( C). Надо доказать, что множества X и Y равны, то есть XY и YX. Множество X  Y, если каждый элемент множества X принадлежит множеству Y. Пусть  X  ( A) или (  C) тогда

  • если  A, то x  A  B и x  A  C, следовательно, x  Y;

  • если   C, то x  B и x  Cx  A  B и x  A  C, следовательно x  Y.

Из произвольности элемента x следует, что X  Y.

Предложим теперь, что y  Y; то есть y  (A  B)  (A  C), тогда y  A  B и y  A  C. Возможны два случая:

  • если y  A, то y  B и y  C, значит y  B  C; следовательно, y  A  (B  C)   X;

  • если y  A, то   ( C) = X.

Из произвольности элемента y вытекает, что Y X.

Таким образом, получили равенство множеств X = Y.

1.4. Метод математической индукции

Метод математической индукции используется для доказательства утверждений, в формулировке которых участвует натуральный параметр n. Метод математической индукции – метод доказательства математических утверждений, основанный на принципе математической индукции. Сформулируем этот принцип: утверждение A(n), зависящее от натурального параметра n, считается доказанным, если доказано A(1) и для каждого натурального числа k из предположения, что верно A(k) выведено, что верно A(k + 1).

Доказательство методом математической индукции состоит из трех этапов.

База индукции: проверяем, что A(n) верно при n = 1.

Предположение индукции: предполагаем, что A(k) истинно.

Шаг индукции: доказываем, используя предположение, что истинно A(k + 1).

Замечание 1.6. Если требуется доказать утверждение А(n), где n  N0, то база индукции начинается с n = 0.

Замечание 1.7. Доказательство методом математической индукции можно начинать не с 1, а с любого натурального m. В этом случае утверждение считается истинным при n  m.


Замечание 1.8. С помощью принципа математической индукции можно давать индукционные определения. При этом для определения понятия А(n) (n  N), во-первых, задается значение А(1); во-вторых, для любого натурального числа k задается правило получения значения А(k + 1) по числу k и значению А(k).

Пример 1.11. Доказать равенство: 1 + 2 + … + n = .

Доказательство. Пусть А(n) = 1 + 2 + … + n.

База индукции: для n = 1 имеем верное равенство 1 = .

Предположение индукции: пусть для n = k имеем верное равенство: 1 + 2 + … + k = .

Шаг индукции: докажем, что при n = k + 1 будет верно равенство: 1 + 2 + … + k + (k + 1) = . Преобразуем левую часть этого равенства 1 + 2 + … + k + (k + 1) = А(k) + (k + 1) = + (k + 1) = = . Получили, что из истинности равенства при n = k (k – произвольное натуральное число) следует его истинность при n = k + 1.

По принципу математической индукции утверждение A(n) верно при любом натуральном n.


1.5. Комплексные числа

Понятие числа является одним из основных завоеваний человеческой культуры. Сначала появились натуральные числа N = {1, 2, 3, …, n, …} затем целые Z = {…, –2, –1, 0, 1, 2, …}, рациональные Q = { | m  Z, n  N} (для того чтобы всякое уравнение вида ах = b, где а ≠ 0 имело решение); потом появились иррациональные числа это было связано с решением квадратных уравнений, например х2 = 2, на множестве рациональных чисел это уравнение не имеет решения. Иррациональные числа – это бесконечные непериодические десятичные дроби, например , е, , , …. Рациональные числа можно представить конечными или бесконечными периодическими десятичными дробями, например  = 0,2;  = 0,(3). Рациональные и иррациональные числа образуют множество R действительных чисел. На этом множестве уравнение х2 = 2 уже имеет два корня х1 =  и х2 = –. Но действительных чисел оказалось недостаточно для того, чтобы, например решить квадратное уравнение вида х2 + 1 = 0 (т. к. на множестве действительных чисел нет такого числа, квадрат которого отрицателен). Поэтому ввели комплексные числа C. Впервые упоминание о комплексных числах появилось в работах итальянского ученого Кардано5 в 1545 г., когда он пришел к выражению , решая кубическое уравнение х3 –12х + 16 = 0. Термин «комплексное число» ввел немецкий математики Гаусс6 в 1831 г. Первоначально комплексные числа называли мнимыми. И только когда датчанин Вессель7(1799 г.) (независимо от него француз Арган8 (1806 г.) и немец Гаусс (1832 г.)) дал геометрическое истолкование комплексного числа, они получили признание и нашли широкое применение.

Уравнение вида х2 + 1 = 0 приводит к понятию мнимой единицы. Решая это уравнение, получаем х2 = –1 или х = ; назвали мнимой единицей и обозначили i =  или i2 = –1.