- •1.Прямоугольные (декартовы) координаты на прямой, плоскости и в пространстве. Косоугольные системы координат.
- •2. Расстояние между двумя точками прямой, плоскости и в пространстве.
- •3. Деление отрезка в заданном отношении.
- •4. Полярная система координат. Сферическая система координат.
- •5. Переход от декартовой к полярной системе координат и обратно.
- •6. Преобразование координат для прямоугольной системы координат методом сдвига и поворота.
- •7. Алгебраическая линия и её порядок. Теорема об инвариантности порядка.
- •16. Окружность. Общее и каноническое уравнения окружности.
- •17. Эллипс. Каноническое уравнение эллипса и его свойства.
- •18. Парабола. Каноническое уравнение параболы и его свойства.
- •19. Гипербола. Каноническое уравнение гиперболы и его свойства.
- •20. Окружность, эллипс, гипербола и парабола как алгебраические линии второго порядка и как сечения конуса.
- •21. Геометрический вектор (длина вектора, нуль-вектор, равенство геометрических векторов, коллинеарность и компланарность). Координатные орты.
- •22. Линейные операции с геометрическими векторами. Координаты геометрического вектора и его запись с помощью знака суммы. Знак суммирования и его свойства.
- •23. Разложение произвольного вектора по ортам координатных осей на плоскости и в пространстве.
- •27. Вычисление скалярного произведения векторов через их координаты. Длина вектора. Угол между векторами.
- •28. Общее уравнение прямой на плоскости в представлении геометрических векторов.
- •38. Определитель 1-го, 2-го и третьего порядков. Правило Саррюса и «звёздочки».
- •39. Минор и алгебраическое дополнение элемента определителя. Определитель произвольного порядка.
- •40. Свойства определителя. Терема об определителе произведения квадратных матриц.
- •41. Обратная матрица. Теорема существования и единственности обратной матрицы.
- •42. Минор матрицы. Базисный минор. Ранг матрицы. Нахождение ранга матрицы с помощью элементарных преобразований.
- •43. Транспонирование и его свойства.
- •44. Система линейных уравнений и её решение.
- •45. Метод Гаусса для решений совместной системы линейных уравнений.
- •46. Однородная, неоднородная, совместная, несовместная, определенная и неопределенная система. Матричная запись системы линейных уравнений.
- •47. Теорема о решении однородной системы линейных уравнений.
- •48. Теорема о числе решений совместной системы линейных уравнений.
- •49. Решение квадратной системы линейных уравнений с помощью обратной матрицы.
- •50. Формулы Крамера.
- •51. Линейное (векторное) пространство. Линейное подпространство.
- •52. Пространство Rn и линейные операции в этом пространстве.
- •53. Система векторов. Линейно зависимые и независимые векторы.
- •54. Базис линейного пространства. Примеры.
- •55. Теорема о разложении вектора по базису.
- •56. Линейная оболочка векторов.
- •57. Векторное представление системы линейных уравнений.
- •58. Теорема Кронекера-Капелли.
- •59. Критерий линейной зависимости векторов в пространстве Rn.
- •60. Евклидовое пространство.
- •61. Нормируемое пространство.
- •62. Ортогональное дополнение и его свойства.
- •63. Собственные числа и собственные векторы квадратной матрицы. Характеристическое уравнение.
- •64. Линейная функция. Билинейная форма. Квадратичная форма.
- •65. Изотропный вектор и знакоопределённость квадратичной формы. Матрица квадратичной формы. Закон инерции квадратичных форм. Критерий знакоопределённости квадратичной формы.
- •66. Линейная балансовая модель. ( Модель Леонтьева)
- •67. Модель международной торговли.
- •68. Линейные операторы как отображения. Образ и ядро линейного оператора.
- •69. Взаимно однозначные отображения.
- •70. Произведение операторов. Обратный оператор.
- •71. Теорема о представлении оператора в виде матрицы.
- •72. Произведение линейных отображений.
60. Евклидовое пространство.
Действительное линейное пространство E называется евклидовым, если каждой паре векторов сопоставляется число так, что и выполняются аксиомы:
I.
II.
III.
IV.
Число x *y называют скалярным произведением векторов x и y, x*x, - скалярным квадратом вектора х (пишут ). Введенная операция называется скалярным умножением векторов х и у.
61. Нормируемое пространство.
Лин. пр-во наз. нормируемым, если любому в-ру х этого пр-ва сопоставлена норма ||х|| - числа, к-рое удовл. след. св-вам:
1. ||х|| ≥0, если ||х|| =0, то обязательно х=0.
2. Для люб. вещ.числа λ €R, ||λх|| = |λ|*||x||.
3. Для любых 3х эл-тов x ,y ,z этого пр-ва справедливо нерав-во треуг-ника: ||x+y||= ||x||+ ||у||.
Если ||x||(€R) -норма х и ||x||=тогда св-во 1-3 выполн.-->всякого евклидово пр-во нормируемо.
62. Ортогональное дополнение и его свойства.
Ортог. Дополнением дан. подпр-тва наз.множество всех векторов, ортогональных каждому вектору из дан.подпр-ва.
Т.Ортог. дополние подпр-ва явл. подпр-вом.
Док-во. Если х ,у € , то для любого z€Ек получим (x,z)=0и (у, z) = 0. Откуда следует, что и х + у и λх € , т.к. для люб. z€Ек и λ€R по опр.множ-ва будет (
(х+у,z)=(x,z)+(y,z)=0+0=0и (λх,z)=(xλ,z)=λ(x,z)=0.Т.о. -подпр-во.
Т.Пр-во Еп явл. прямой суммой подпр-во Ек и его ортог. дополнения.
Размерность ортог. дополнения к-мерного подпр-ва Ек пр-ва Еп равна п-k.
Свойства ортогонального дополнения.
1.(=Ek
Док-во.Из опред.ортог.допол.следует,что Ek c(.Пусть Ek ≠(.Тогда существ.z€(,но z не принадл.Ek. En=Ek©.-->существ.единств.х€ Ek, у€.:z=x+y.Но (z,y)=0,т.к. z€(и y€(.Но и (х,у)=0, т.к. х€Ek ,y€.След-но 0=(z,y)=(x+y,y)=(y,y)Что мб при y=0.Противоречие ч.т.д.
2.Ek∩0
3.=E0
4.=En
63. Собственные числа и собственные векторы квадратной матрицы. Характеристическое уравнение.
Пусть А – квадр. матрица. Если сущ-ет вещ. число λ, что ур-ие АХ =λ X имеет ненул. реш-е, где X – в-р-столбец, то число λ наз. собственным знач-ем, а вектор X наз.собственным в-ром матрицы А.
Замечая, что X = ЕХ, перепишем дан.ур-ие в виде ур-ния (А -λE )Х = 0, для к-рого по усл. необходимо найти ненул. реш-е..
Допустим опред. квадр. матр. (А -λЕ) отличен от 0. Тогда у неё сущ. обрат. и X = (А-λЕ)-1* 0= 0. Т. е.реше только нулевое. Сл-но собств. в-рам отвечает опред. матр. (А-λЕ)=0. Т. о. для нахождения собств. зн-ний необходимо решить ур-ие
|A-λE|=0(от эл-тов глав.диагонали отнимаем λ),которое наз. характеристическим ур-нием - многочлен п-степени по λ( дан. ур-ние имеет не более чем п разл. корней).
Т.Собств. вектор, соответствующий дан.собственному зн-нию, определяется с точностью до пост. множителя.
Док-во.Пусть X – собств. в-р матр. А , соответствующий собств. зн-нию λ, тогда АХ =λX . Возьмём произвольное вещ. число с≠0 и подействуем матр. А на в-р сХ : А (с Х )= сАХ = сλХ =λ (сХ ). Т.о. сХ - также собств.в-р матр. А с тем же собств. зн-нием. Ч.т.д.
Т. Если базисные в-ры явл. собств. в-рами квадр.матр. А, то эта матрица диагональна.
Док-во.] баз.в-р ei,i=1,..,n явл. собств.в-рами матр.А.Тогда Aei=,где(aji)=A. Откуда aji=δjiλi,т.е. A –это диаг.матр.,имеющая на глав.диагонали эл-ты λ1,λ2,…,λn.
Т.Если собст.чЧисла λ1,λ2,…,λn , квадр. Матрицы А различны, то отвечающие им собств.в-ры en лин.незав.