- •Глава I. Векторная алгебра.
- •§1. Векторы в пространстве. Основные определения.
- •§2. Линейные операции над векторами.
- •I. Сложение векторов.
- •I I. Умножение вектора на число.
- •§3. Проекция вектора на ось.
- •§4. Линейно зависимые и линейно независимые системы векторов.
- •§5. Базис. Координаты. Размерность.
- •§6. Скалярное произведение.
- •§7. Скалярное произведение в координатной форме.
- •§8. Направляющие косинусы вектора.
- •§9. Ориентация базиса в пространстве.
- •§10. Векторное произведение.
- •§11. Смешанное произведение трех векторов.
- •Глава II. Аналитическая геометрия на плоскости и в пространстве.
- •§1. Декартова система координат.
- •§2. Простейшие задачи аналитической геометрии.
- •§2. Аналитическая геометрия на плоскости.
- •§3. Прямая на плоскости.
- •§4. Специальные виды уравнения прямой.
- •§5. Основные задачи, связанные с прямой.
- •§6. Алгебраические линии на плоскости.
- •§7. Окружность.
- •§8. Эллипс.
- •§9. Гипербола.
- •§10. Парабола.
- •§11. Кривые второго порядка – заключение.
- •§12. Аналитическая геометрия в пространстве.
- •§13. Плоскость в пространстве.
- •§14. Специальные случаи уравнения плоскости.
- •§15. Основные задачи, связанные с плоскостью.
- •§16. Прямая в пространстве.
- •§17. Основные задачи.
- •§18. Поверхности в пространстве.
- •§19. Поверхность вращения.
- •§20. Проекция линии пересечения двух поверхностей на координатную плоскость.
- •§21. Поверхности второго порядка. Исследование методом сечений.
- •§22. Эллипсоид.
- •§23. Гиперболоиды и конус.
- •§24. Параболоиды.
§4. Линейно зависимые и линейно независимые системы векторов.
Определение 1. Система векторов {a1,…,an} называется линейно зависимой, если найдутся коэффициенты λ1,…,λn не все равные нулю, линейная комбинация с которыми равна нулю, т.е.
Определение 2. Система векторов {a1,…,an} называется линейно независимой, если ее линейная
комбинация равна нулю только с нулевыми коэффициентами: .
Имеют место несколько простых утверждений.
Теорема 1 (необходимое и достаточное условие линейной зависимости). Векторы а1,…,an – линейно зависимы когда хотя бы один из них является линейной комбинацией остальных.
{1.(необходимость: {ak} – л.з. ): Пусть, для определенности,
, т.е. а1 − линейная комбинация остальных.
2.(достаточность: am – л.к.): система лин. зав.}
Теорема 2. Если один из векторов системы равен нулю, то вся система линейно зависима.
{0a1 + … + 0an-1 + }
Теорема 3. Если подсистема линейно зависима, то и вся система линейно зависима.
{ }
Примеры.
1) . 2) они компланарны.
Отсюда следует, что три вектора на плоскости всегда линейно зависимы.
3) Четыре вектора в пространстве всегда линейно зависимы.
4) {f1 = 1, f2 = x, f3 = x2 } – линейно независимы.
5) {sin2x, cos2x, 1} − линейно зависимы.
§5. Базис. Координаты. Размерность.
Определение 1. Базисом векторного пространства L называется система элементов ,
удовлетворяющая двум условиям:
1) система {e1,…,en} линейно независима.
2) Любой вектор L линейно выражается через базисные (т.е. является линейной комбинацией элементов е1, е2, … , еn): .
Примеры. Базис на плоскости (V2 – 2 неколлинеарных вектора), в пространстве (V3 – 3 некомпланарных вектора), в пространстве многочленов степени ≤ n : (1,х,х2,…,хn).
Теорема 1. Коэффициенты разложения по базису – единственны.
{Пусть }
Определение 2. Координатами вектора в некотором базисе называются коэффициенты разложения по этому базису: а = ( ) или .
Замечания. 1. В силу Т.1 данное определение – корректно.
В качестве стандарта можно рассматривать как векторы – строки , так и векторы – столбцы.
Координаты базисных векторов е1,е2,е3 (в пространстве) в собственном базисе равны:
е1 = (1,0,0), е2 = (0,1,0), е3 = (0,0,1).
Определение 3. Размерностью векторного пространства L (обозначается dimL) называется максимальное число линейно независимых векторов этого пространства.
Если такого числа не существует – пространство называется бесконечномерным.
Теорема 2. Размерность линейного пространства равна числу базисных векторов. {б/д}
Отсюда, в частности, следует, что все базисы одного пространства состоят из одинакового числа векторов.
Примеры. V2 ; V3 ; Rn; C[a,b].
Результаты линейных операций легко вычисляются в координатной форме.
Теорема 3. При сложении векторов их соответствующие координаты складываются:
.
{ }
Теорема 4. При умножении вектора на число его координаты умножаются на это число:
λа = (λα1,…,λαn). {д – во аналогично}
В заключение рассмотрим пример базиса, который используется наиболее часто.
Определение 4. Ортонормированным базисом в пространстве называется базис, состоящий из трех взаимно ортогональных векторов единичной длины (на плоскости – из двух).
Эти векторы обозначают буквами i, j и k и называют
базисными ортами. Таким образом, выполняются соотношения
а a3k , а произвольный вектор а
k a2 j может быть представлен в следующем виде (рис.10):
j a = a1 i + a2 j + a3 k = ( a1, a2, a3 ).
a1i i
рис.10