- •1. Линейные пространства
- •Дайте определение линейного пространства. Приведите примеры линейных пространств.
- •Дайте определение линейно зависимой системы векторов. Приведите примеры. Будет ли линейно зависима система, включающая нулевой вектор? Ответ обоснуйте.
- •Дайте определение линейно независимой системы векторов. Приведите примеры. Будет ли линейно независимой лестничная система векторов? Ответ обоснуйте.
- •Дайте определение базиса линейного пространства. Докажите, что координаты вектора в данном базисе определены однозначно.
- •Что называется размерностью линейного пространства ? Может ли система из векторов, где , являться базисом - мерного пространства ? Ответ обоснуйте.
- •Пусть - векторы из . Можно ли составить базис пространства из линейных комбинаций этих векторов? Ответ обоснуйте.
- •Дайте определение подпространства линейного пространства и приведите пример. Как связаны размерности пространства и его подпространства? Ответ обоснуйте.
- •Какие из множеств, образованных всевозможными векторами из такими, что а) , б) , в) , являются подпространствами в , а какие нет? Ответ обоснуйте.
- •2. Системы линейных уравнений
- •Какие системы уравнений называются определенными, неопределенными, несовместными? Приведите примеры. Может ли однородная система линейных уравнений быть несовместимой?
- •Докажите, что однородная система, состоящая из трех уравнений от пяти переменных, имеет бесконечно много решений.
- •Как связаны решения совместной неоднородной системы линейных уравнений и однородной системы ? Приведите пример.
- •Дайте определение фундаментального набора решений однородной системы линейных уравнений. Приведите пример системы и найдите ее фундаментальный набор решений.
- •Найдите фундаментальный набор решений системы:
- •Пусть дан фундаментальный набор решений некоторой однородной системы: , . Укажите другой фундаментальный набор решений этой системы. Ответ обоснуйте.
- •3. Евклидовы пространства
- •Дайте определение ортогонального базиса в . Приведите пример ортогонального базиса в , не содержащего ни одного из векторов стандартного базиса , , . Ответ обоснуйте.
- •4. Матрицы и определители
- •5. Комплексные числа
- •6. Линейные операторы в пространстве
- •Докажите, что собственные векторы квадратной матрицы 3*3, отвечающие различным собственным значениям, линейно независимы.
- •Как связаны собственные векторы и собственные значения квадратных матриц и ? Ответ обоснуйте.
- •Как связаны собственные векторы и собственные значения квадратных матриц и , где - невырожденная матрица? Ответ обоснуйте.
- •Какому алгебраическому уравнению удовлетворяют собственные значения матрицы? Приведите пример.
- •Докажите что подобные матрицы имеют одинаковые характеристические многочлены.
- •Дайте определение числа Фробениуса неотрицательной квадратной матрицы. Найдите число Фробениуса для матрицы : (а) ; (б) . Ответы обоснуйте.
- •Сформулируйте критерий продуктивности матрицы. Приведите пример продуктивной матрицы порядка 3*3
- •7. Квадратичные формы
- •Дайте определение матрицы квадратичной формы. Найдите матрицу квадратичной формы:
- •Сколько линейно независимых собственных векторов может иметь матрица порядка 3*3
- •Покажите, что собственные векторы, отвечающие различным собственным значениям симметрической матрицы, ортогональны.
- •Сформулируйте теорему о приведении квадратичной формы к главным осям.
- •Приведите форму к нормальному виду методом Лагранжа.
- •Сформулируйте закон инерции квадратичных форм. Можно ли квадратичную форму с помощью невырожденного линейного преобразования переменных привести к виду ? Ответ обоснуйте.
- •Сформулируйте и проиллюстрируйте на примере критерий Сильвестра положительной определенности квадратичной формы от трех переменных.
- •8. Прямые и плоскости в точечном пространстве
- •Что представляет собой пересечение двух ортогональных плоскостей в ? Ответ обоснуйте и приведите пример.
- •9. Кривые второго порядка
- •Запишите общее уравнение линии второго порядка. Какое геометрическое место точек определяется уравнением ?
- •Дайте определение окружности и выведите ее каноническое уравнение.
- •Напишите уравнение окружности с центром в точке радиуса . При каком значении параметра , уравнение определяет окружность?
- •Как по каноническому уравнению эллипса определить, является ли он окружностью? Ответ обоснуйте.
- •Дайте определение гиперболы. Каков геометрический смысл параметров, входящих в каноническое уравнение гиперболы? Среди линий , , выберите гиперболы и постройте их.
- •Напишите каноническое уравнение гиперболы. Приведите пример уравнения гиперболы, не пересекающей ось абсцисс. Нарисуйте ее.
- •Являются ли параболами линии, заданные уравнениями: , ? Ответ обоснуйте.
- •Дайте определение кривой второго порядка. Какие кривые второго порядка задают уравнения , ? Изобразите их.
- •Какая из кривых второго порядка обладает асимптотами? Напишите каноническое уравнение этой линии и уравнения ее асимптот.
- •10. Выпуклые множества в точечном пространстве
- •Как задать луч, отрезок в точечном пространстве ? Приведите примеры.
- •Дайте определение выпуклого множества. Докажите, что пересечение выпуклых множеств является выпуклым.
- •Является ли множество точек , удовлетворяющих условию , выпуклым? Ответ обоснуйте.
- •Является ли множество точек удовлетворяющих условию , выпуклым? Ответ обоснуйте.
- •Приведите примеры выпуклого множества: а) имеющего угловую точку; б) не имеющего угловой точки. Может ли не ограниченное выпуклое множество иметь угловую точку? Приведите пример.
- •Дайте определение выпуклой оболочки системы точек. Пусть - выпуклая оболочка точек , , , . Принадлежат ли множеству точки: , ? Ответ обоснуйте.
- •11. Задачи линейного программирования
- •Приведите пример задачи линейного программирования, имеющей единственное решение. Ответ обоснуйте.
- •Приведите пример задачи линейного программирования, множеством оптимальных решений которой является отрезок. Ответ обоснуйте.
- •Приведите пример задачи линейного программирования, множеством оптимальных решений которой является луч. Ответ обоснуйте.
- •Приведите к стандартной форме задачу линейного программирования, уменьшив число переменных:
- •Приведите к канонической форме задачу линейного программирования:
- •Приведите пример задачи линейного программирования и постройте для нее двойственную задачу.
-
Покажите, что собственные векторы, отвечающие различным собственным значениям симметрической матрицы, ортогональны.
Пусть матрица A - симметричная матрица (A = AT), имеющая собственные значения λ1, ..., λn. И пусть v1, ..., vn - собственные вектора, отвечающие указанным собственным значениям: Avi = λivi, ∀i = 1..n. Рассмотрим скалярное произведение ∀i, j:
λj(vi, vj) = (vi, λjvj) = (vi, Avj) = (AT vi, vj) = (Avi, vj) = (λivi, vj) = λi(vi, vj)
Мы получили λj(vi, vj) = λi(vi, vj), значит:
(λj − λi) · (vi, vj) = 0
Так как λj = λi, получаем исходное утверждение: (vi, vj) = 0, ∀i, j = 1..n, i = j, что подтверждает ортогональность собственных векторов.
-
Сформулируйте теорему о приведении квадратичной формы к главным осям.
Канонический вид квадратичной формы в ортонормированном базисе называют каноническим видом в главных осях.
Теорема: Ортонормированный базис пространства Rn, состоящий из собственных векторов симметрической матрицы , является каноническим базисом квадратичной формы
F = xTAx.
-
Приведите форму к нормальному виду методом Лагранжа.
где ; ;
-
Сформулируйте закон инерции квадратичных форм. Можно ли квадратичную форму с помощью невырожденного линейного преобразования переменных привести к виду ? Ответ обоснуйте.
Закон инерции квадратичных форм: Число слагаемых с положительными (отрицательными) коэффициентами в каноническом виде квадратичной формы не зависит от способа приведения квадратичной формы к аноническому виду.
Приведем кв. ф. f(x1, x2, x3) к канон. виду:
f = 2x1x2 + 4x2x3 = (x21+ x22+ 4x23+ 2x1x2 + 4x2x3 + 4x1x3) − (x21+ 4x1x3 + 4x23) − x22= (x1 + x2 + 2x3)2 − (x1 + x3)2 − x22
В каноническом виде мы получили 2 ’-’ (c отрицательным знаком) и 1 - ’+’ (с положительным знаком). По закону инерции кв. ф. нельзя привести кв. ф. f(x1, x2, x3) к каноническому вид y21 − 2y22 + y23 с 2мя положительными слагаемыми и одним отрицательным слагаемым.
-
-
Сформулируйте и проиллюстрируйте на примере критерий Сильвестра положительной определенности квадратичной формы от трех переменных.
Теорема
Квадратичная форма Ф тогда и только тогда является положительно определенной, когда все угловые миноры ее матрицы строго положительны.
Доказательство
Положительность миноров будем доказывать индукцией по n.
При n=1 единственным угловым минором формы является ; положительная определенность формы Ф равнозначна положительности .
Допустим теперь, что утверждение теоремы справедливо для квадратичных форм от n – 1 переменных, и в этом предположении докажем его для квадратичной формы от n переменных.
Так, пусть дана квадратичная форма
Представим ее в виде
где есть квадратичная форма от переменных При будем иметь поэтому из положительной определенности формы Ф следует положительная определенность Угловые миноры формы совпадают с угловыми минорами формы Ф, поэтому из предположения индукции следует [1]
Положительность минора вытекает из простого рассуждения. Мы знаем, что при замене координат матрица А квадратичной формы преобразуется в матрицу , где P – матрица перехода от новых координат к старым. Применяя теорему об определителе произведения матриц, получим , т.е. и имеют один и тот же знак. Но для формы к которой Ф приводится преобразованием координат, минор , равный произведению , больше нуля; значит, он положителен и для исходного вида формы Ф. Добавляя сюда уже доказанные ранее неравенства [1], получаем требуемое. Теорема доказана.
Из данной теоремы, принимая во внимание F = - Ф, нетрудно получить
Следствие
Для того чтобы квадратичная форма была отрицательно определенной, необходимо и достаточно, чтобы знаки угловых миноров чередовались, причем
Пример
Матрицей квадратичной формы является матрица
Для нее .
Поэтому данная квадратичная форма – положительно определенная.