Вопрос 1 Матрицы и многомерные векторы
 Скачать 0.91 Mb.
|
|
Вопрос №1 Матрицы и многомерные векторы. Матрицей называется прямоугольная таблица чисел, содержащая n строк и m столбцов. Виды матриц. Две матрицы называются равными, если их соответствующие элементы равны. Если в матрице число строк равно числу столбцов (n=m), то матрица называется квадратной. Матрица, у которой все элементы, стоящие вне главной диагонали равны 0, называется диагональной. Диагональная матрица, у которой все диагональные элементы равны 1, называется единичной. Матрица, состоящая из одних нулей, называется нулевой. Если в квадратной матрице все элементы стоящие ниже (выше) главной диагонали равны 0, то она называется верхний (нижний) треугольник. Если в матрице А строки записать столбцами с теми же номерами, то полученная матрица будет называться транспонированной к матрице А. Если матрица А равна транспонированной, то она называется симметричной. Действия над матрицами: 1) Умножение матрицы на число. В результате умножения матрицы на число получается матрица такой же размерности, что и исходная, каждый элемент которой является результатом произведения соответствующего элемента исходной матрицы на число. Мы получим одинаковый результат, умножая число на матрицу, или матрицу на число. Из определения следует, что общий множитель всех элементов матрицы можно выносить за знак матрицы. 2) Сложение и вычитание матриц. Складывать и вычитать можно только матрицы одинаковой размерности. Суммой (разностью) двух матриц называется матрица той же размерности, что и исходные, каждый элемент которой определяется как сумма (разность) соответствующих элементов матриц. Очевидно, результат сложения не изменится, если слагаемые матрицы поменять местами. Если к матрице прибавить или от нее отнять нулевую матрицу той же размерности, то получим исходную матрицу. 3) Умножение матрицы на матрицу. Умножать друг на друга можно только те матрицы, для которых число столбцов первого сомножителя равно числу строк второго сомножителя. Результатом умножения является матрица, у которой число строк равно числу строк первого сомножителя, а число столбцов совпадает с числом столбцов второго сомножителя. Иными словами, перемножать можно те матрицы, у которых совпадают средние индексы. Крайние индексы определяют размерность получаемого результата. Свойства операций над матрицами. 1) В общем случае  . Если  то матрицы А и В называются перестановочными по отношению друг к другу.2)  Ассоциативность;3)  Дисрибутивность;4) При умножении любой квадратной матрицы на единичную первоначальная матрица не меняется  .Вопрос №3 Перестановки. Расположение n элементов набора в произвольном порядке называется перестановка. Транспозицией называется перестановка двух каких либо элементов. Инверсией в перестановке называется наличие пары чисел, в которое большее число предшествует меньшему. Если число инверсий в перестановке честное, то она называется четной и наоборот. Определитель произвольного порядка. Определителем квадратной матрицы n-го порядка, называется число равное алгебраической сумме n факториал слагаемых, каждый из которых является произведением n элементов матрицы взятых по одному из каждой строки и столбца, при этом каждое слагаемое умножается на (-1) в степени число инверсий в перестановке j если первые индексы взяты в порядке нарастания. Вопрос №2 Определители 2-го и 3-го порядка и их свойства. Если квадратная матрица имеет определитель, отличный от нуля (Δ ≠ 0), то говорят, что матрица невырожденная, в противном случае - матрица вырожденная или особая. Определителем квадратной матрицы 2-го порядка, называется число равное разности произведений элементов главной и побочной диагонали матрицы. О  пределителем квадратной матрицы 3-го порядка, называется число равное:Таким образом, вычисление определителя третьего порядка сводится к вычислению определителей второго порядка. Свойства определителей: 1) Если строка (столбец) матрицы состоит из 0, то ее определитель равен 0. 2) Если все элементы, какой либо строки (столбца) матрицы умножить на одно и тоже число, то и ее определитель умножится на это же число. 3) При транспонировании матрицы ее определитель не меняется. 4) При перестановки, каких либо двух строк (столбцов) матрицы знак матрицы меняется на противоположный. Доказательство вытекает из того, что при перестановке одной транспозиции четность инверсии меняется. 5) Если квадратная матрица содержит две одинаковые строки (столбца), то её определитель равен 0. 6) Сумма произведений элементов, какой либо строки (столбца) на алгебраические дополнения какой либо строки (столбца) равно 0. 7) Если элементы, какой либо строки (столбца) равны сумме двух слагаемых, то определитель равен сумме двух определителей, у которых все строки (столбцы) кроме указанных, те же что и в исходном определителе, а рассматриваемая k-строка (столбец) в первом определителе содержит первые слагаемые, во втором вторые. 8) Определитель матрицы не изменится если к элементам какой либо строки (столбца) прибавить элемент какой либо строки (столбца) предварительно умноженные на одно и то же число. Вопрос №4 Миноры и алгебраические дополнения. Минором элемента aij квадратной матрицы |A| n-ного порядка, называется определителем матрицы, полученной из матрицы |A| вычеркиванием i-той строки j-того столбца. Алгебраическим дополнением Aij элемента aij квадратной матрицы |A|, называется минор этого элемента, умноженный на (-1) в степени. Вычисление определителей произвольного порядка (теорема Лапласа). Определитель квадратной матрицы равен сумме произведений элементов любой строки (столбца) на их алгебраические дополнения:  (разложение по элементам i-й строки);  (разложение по элементам j-го столбца).Вопрос №5 Ранг матрицы, его нахождение. Рангом матрицы А (обозначается r(A)) называется наибольший порядок минора этой матрицы, отличного от нуля. Если все элементы матрицы равны нулю, то ранг такой матрицы принимают равным нулю. Всякий отличный от нуля минор матрицы, порядок которого равен рангу этой матрицы, называется базисным минором матрицы. Ранг матрицы не изменится от следующих преобразований, называемых элементарными преобразованиями матрицы: - замены строк столбцами, а столбцов соответствующими строками; - перестановки строк матрицы; - вычеркивания строки, все элементы которой равны нулю; - умножения строки на число, отличное от нуля; - прибавления к элементам строки соответствующих элементов другой строки, умноженной на одно и то же число. Подчеркнем, что сама матрица при элементарных преобразованиях меняется, но ранг матрицы не изменится. Пример. Определить ранг матрицы  . Решение. Все миноры второго и третьего порядков данной матрицы равны нулю, т.к. элементы строк этих миноров пропорциональны. Миноры первого порядка (сами элементы матрицы) отличны от нуля. Следовательно, ранг матрицы равен единице.Вопрос №6 Системы линейных уравнений. Уравнение называется линейным, если оно содержит неизвестные в первой степени и не содержит их произведений. Запись в матричной форме. - система линейных уравнений.  О   бозначим, - матрица коэффициентов, - вектор неизвестных, -  вектор свободных членов. Amn Xn1 + Bm1 = 0 - матричная запись системы уравнений. Если система уравнений имеет решение, она называется совместной, не имеет – несовместной. Совместная система, имеющая одно решение, называется определенной, если много – неопределенной. Две системы уравнений называются равносильными или эквивалентными, если каждое решение является решением уравнения системы или наоборот. Вопрос №8 Решение систем линейных уравнений с помощью определителей (формулы Крамера). Пусть Δ = |A| определитель матричной системы n линейных уравнений с n неизвестных, а Δj определитель матрицы, полученный из матричной системы заменой j-того столбца на столбец правых частей. Тогда если Δ ≠ 0, то система имеет единственное решение, определенное по формулам xj = Δj / Δ (j = 1,2,…n) – формула Крамера. Вопрос №7 Обратная матрица. Матрицей, обратной матрице А, называется матрица A-1 такая, что A-1A = A A-1 = E. Обратная матрица может существовать только для квадратной матрицы. Причем сама является той же размерности, что и исходная матрица. Можно показать, что для того, чтобы квадратная матрица имела обратную, она должна быть невырожденной (т.е. Δ ≠ 0 ). Это условие является и достаточным для существования A-1 матрице А. Итак, всякая невырожденная матрица имеет обратную, и, притом, единственную. Сформулируем правило нахождения обратной матрицы на примере матрицы А. 1. Находим определитель матрицы. Если Δ ≠ 0, то матрица A-1 существует. 2. Составим матрицу В алгебраических дополнений элементов исходной матрицы А. Т.е. в матрице В элементом i - ой строки и j - го столбца будет алгебраическое дополнение Aij элемента aij исходной матрицы. 3. Транспонируем матрицу В и получим BT. Теорема существования и единственности обратной матрицы. Для квадратной матрицы А существует и при том единственная обратная матрица А-1 тогда и только тогда, когда эта матрица не вырождена. Решение систем линейных уравнений с помощью обратной матрицы. Матричным методом могут быть решены только те системы, у которых число уравнений совпадает с числом неизвестных и определитель матрицы коэффициентов отличен от нуля (матрица А невырожденная). Из этих условий следует, что  и, следовательно, система совместна и определена. Решение системы можно получить так:  . Используя свойства произведения матриц и свойство обратной матрицы  . Т.е., для получения столбца неизвестных нужно обратную матрицу матрицы коэффициентов системы умножить на столбец свободных членов. Пример. Решить систему  матричным методом. Решение. Найдем обратную матрицу для матрицы коэффициентов системы  . Вычислим определитель, раскладывая по первой строке:  . Поскольку Δ ≠ 0, то A-1 существует. Обратная матрица найдена верно.  Найдем решение системы  .Следовательно, x1 = 1, x2 = 2, x3 = 3. Матричный метод годится для решения любых систем, у которых матрица А квадратная и невырожденная. Вопрос №10 Теорема Кронекера-Капелли. Система совместна (имеет хотя бы одно решение) тогда и только тогда, когда ранг матрицы системы равен рангу расширенной матрицы. RgA = RgA*. 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 А®А* не изменяют ранга. 2) Если RgA = RgA*, то это означает, что они имеют один и тот же базисный минор. Столбец свободных членов – линейная комбинация столбцов базисного минора, те верна запись, приведенная выше. Исследование системы линейных уравнений.  Вопрос №9 Решение и исследование систем линейных уравнений методом Гаусса. Этот метод решения систем линейных уравнений пригоден для решения систем с любым числом уравнений и неизвестных. Суть метода Гаусса заключается в преобразовании заданной системы уравнений с помощью элементарных преобразований в эквивалентную систему ступенчатого треугольного вида. Полученная система содержит все неизвестные в первом уравнении. Во втором уравнении отсутствует первое неизвестное, в третьем уравнении отсутствуют первое и второе неизвестные и т. д. Если система совместна и определена (единственное решение), то последнее уравнение содержит одно неизвестное. Найдя последнее неизвестное, из предыдущего уравнения находим еще одно - предпоследнее. Подставляя полученные величины неизвестных, мы последовательно найдем решение системы. Элементарными преобразованиями системы линейных уравнений, используемыми для приведения системы к треугольному виду, являются следующие преобразования: - перестановка местами двух уравнений; - умножение обеих частей одного из уравнений на любое число, отличное от нуля; - прибавление к обеим частям одного уравнения соответствующих частей другого уравнения, умноженных на любое число. Элементарные преобразования переводят данную систему линейных алгебраических уравнений в эквивалентную систему. Две системы называются эквивалентными, если всякое решение первой системы является решением другой системы и наоборот. Вопрос №11 Базис и размерность пространства решений однородной системы линейных уравнений. Базисом линейного пространства L называется такая конечная упорядоченная линейно независимая система векторов, что любой вектор пространства L является линейной комбинацией этих векторов. В отличие от трехмерного пространства векторов, в некоторых линейных пространствах базис не существует. В линейном пространстве любые два базиса содержат одинаковое число векторов. Линейное пространство L, в котором существует базис, состоящий из n векторов, называется - n мерным линейным или векторным пространством. Число n называется размерностью пространства и обозначается dimL. Линейное пространство, в котором не существует базис, называется бесконечномерным. Общее решение неоднородной системы линейных уравнений. Систему неоднородных уравнений запишем в матричном виде Ax = b, где матрица A имеет размеры mxn. [T] Система линейных уравнений Ax = b может иметь либо бесконечно много решений, либо одно решение, либо не иметь решений. [D] Пусть система имеет решение x(0) . Если однородная система Ax = 0 имеет только одно решение, то из формулы общего решения будет следовать, что x(0) - единственное решение неоднородной системы. Если однородная система имеет хотя бы одно ненулевое решение, то ее фундаментальная система решений будет состоять не менее, чем из одного решения. В формуле общего решения неоднородной системы будет произвольный коэффициент С1 , и при различных его значениях мы будем получать различные решения неоднородной системы. Вопрос №12 Векторы на плоскости и в пространстве. Вектором называется направленный отрезок (упорядоченная пара точек). К векторам относится также и нулевой вектор, начало и конец которого совпадают. Ортом вектора а называется вектор а0, который имеет единичную длину и то же направление, что и вектор а. Векторы, расположенные на одной прямой или на параллельных прямых, называются коллинеарными. Векторы, лежащие в одной плоскости или параллельные одной плоскости, называются компланарными. Два вектора считаются равными, если они коллинеарные, одинаково направлены и равны по длине. Пусть даны два вектора. Параллельным переносом приведем их к общему началу. Наименьший угол, на который надо повернуть один вектор до совпадения с другим, называется углом между векторами. 1) Базисом в пространстве называются любые 3 некомпланарных вектора, взятые в определенном порядке. 2) Базисом на плоскости называются любые 2 неколлинеарные векторы, взятые в определенном порядке. 3) Базисом на прямой называется любой ненулевой вектор. Три вектора, a,b,c, называются линейно-независимыми, если они не лежат в одной плоскости. Базисом в трехмерном пространстве R3 называется упорядоченная тройка любых линейно-независимых векторов. |