- •Натуральные числа
- •Метод математической индукции.
- •Бином Ньютона, треугольник Паскаля
- •Целые числа
- •Рациональные числа
- •Числовые кольца, поля
- •Вещественные числа
- •Поле комплексных чисел
- •Комплексная плоскость.
- •Извлечение корней, корни из единицы
- •Делимость многочленов. Наибольший общий делитель. Алгоритм Евклида. Расширенный алгоритм Евклида.
- •Разложение рациональных функций в сумму дробей.
- •Неприводимый многочлен, его свойства
- •Из вытекает, либо , либо .
- •Если неприводимый многочлен делится на неприводимый многочлен, то они отличаются числовым множителем.
- •Корень многочлена.
- •Интерполяционный многочлен
- •Интерполяционный многочлен в форме Лагранжа
- •Интерполяционный многочлен в форме Ньютона
- •Разложение многочлена над полем рациональных чисел
- •Примитивный многочлен, его свойства
- •Критерий Эйзенштейна
- •Все коэффициенты многочлена f(X), кроме старшего, делятся на p
- •Старший коэффициент не делится на p
- •Свободный член не делится на
- •Метод Кронекера разложения многочлена на неприводимые многочлены над кольцом целых чисел.
- •Рациональные корни.
- •Присоединение корня. Поле разложения многочлена.
- •Формальная производная, ее свойства
- •Производные высоких порядков
- •Интерполяционный многочлен Лагранжа-Сильвестра
- •Формулы Виета
- •Симметрические полиномы
- •Формулы Кардано
- •Способ Феррари
- •Дискриминант
- •Основная теорема Алгебры
- •Разложение многочлена на неприводимые множители над полем вещественных чисел
- •Теорема Штурма
- •Любые два соседних многочлена не имеют общих корней
- •Последний многочлен не имеет вещественных корней.
- •Если в окрестностях корня a многочлена сам многочлен возрастает, то , а если убывает, то
- •Метод Гаусса решения системы линейных уравнений
- •Равносильные преобразования
- •Умножение строки не ненулевое число.
- •Перестановка строк
- •Прибавление к некоторой строке другой строки, умноженной на число.
- •Метод Гаусса.
- •Перестановки
- •Четность перестановок
- •Определитель
- •Свойства определителя
- •Изменит знак при перестановке столбцов
- •Равен нулю, если имеется два одинаковых столбца
- •Не изменится при прибавлении к столбцу другого столбца, умноженного на число.
- •Вычисление определителей произвольных порядков
- •Определитель Вандермонда
- •Теорема Лапласа
- •Умножение матриц
- •Формула Бине-Кощи
- •Операции с матрицами
- •Обратная матрица
- •Правило Крамера
- •Матрица элементарных преобразований
- •Построение обратной матрицы
- •Блочные матрицы
- •Алгоритм Штрассена
- •Кронекерово произведение
- •Формула Фробениуса
- •Линейные пространства.
- •. Линейная зависимость. Теорема о замене. Ранг системы.
- •Конечномерные пространства. Базис. Размерность. Дополнение до базиса. Базис суммы, пересечения.
- •. Прямая сумма подпространств. Проекция.
- •Изменение координат вектора при изменении базиса.
- •Изоморфизм линейных пространств.
- •Задание прямой и плоскости в пространстве. Деление отрезка. Задачи.
- •Ранги матрицы.
- •Общее решение системы линейных уравнений.
- •Двойственное пространство
- •Взаимное расположение линейных многообразий в пространстве.
- •Геометрия на плоскости и в пространстве.
- •Скалярное произведение.
- •Симметричность .
- •Векторное и смешанное произведение.
- •Уравнение прямой и плоскости в пространстве
- •Евклидово пространство. Скалярное произведение.
- •Изменение матрицы Грама при изменении базиса.
- •Ортогональность.
-
Формула Фробениуса
Пусть матрица A имеет блочный вид . Припишем к ней справа единичную матрицу и найдём обратную к матрице A. Для этого выполним следующие действия:
-
Умножим (слева) на матрицу (конечно в предположении существования обратной матрицы). В результате получим матрицу .
-
Вычтем из второй блочной строки первую, умноженную на матрицу (на языке матриц мы умножим слева на матрицу ). В результате получится матрица .
-
Умножим слева на матрицу . В результате получим матрицу
-
Вычтем из первой блочной строки вторую, умноженную на матрицу (т.е. умножим слева на матрицу ). В результате получится матрица
Тем самым найдена обратная матрица к матрице A. Формула называется формулой Фробениуса. Использование формулы Фробениуса позволяет уменьшить количество арифметических операций при вычислении обратной матрицы.
Обозначим через и число арифметических операций необходимых, соответственно, для обращения и умножения матриц n-го порядка. Имеет место рекуррентная формула . Положим , тогда при умножении матриц по формулам Штрассена . Применив формулу k раз (учитывая ) получим . Подставив вместо k его выражение через n () получим .
-
Линейные пространства.
Определение 7.23Множество V называется линейным пространством над числовым полем P, если определены две операции
-
сложения элементов из V (+)
-
умножения элемента из V на элемент из P (*)
Эти операции удовлетворяют аксиомам:
-
ассоциативность сложения, т.е. (x+y)+z=x+(y+z)
-
коммутативность сложения, т.е. x+y=y+x
-
существование 0, т.е. x+0=x
-
существование обратного x+y=0, обратный обозначают –x.
-
ассоциативность умножения .
-
Дистрибутивность
-
Дистрибутивность
-
умножение на 0 0x=0. (в правой части 0 – элемент из V)
-
умножение на 1; 1x=x
Элементы линейного пространства называются векторами, а элементы числового поля P – скалярами.
Примеры линейных пространств.
-
Множество непрерывных функций над R
-
Множество векторов пространства над R
-
Арифметическое пространство (множество наборов из n чисел из P)
Определение 7.24Подмножество W линейного пространства V над полем P называется подпространством, если оно является пространством (в смысле выполняются все аксиомы)
Теорема 7.36. Для того, что бы подмножество W линейного пространства V над числовым полем P являлось подпространством необходимо и достаточно выполнения двух условий:
Примеры подпространств:
-
Множество многочленов образует подпространство в пространстве всех функций.
-
Множество решений системы линейных уравнений Ax=0 в арифметическом пространстве
-
Плоскость, прямая в пространстве векторов.
-
Линейная оболочка системы векторов (то есть множество всех линейных комбинаций векторов)
Следствие 7.15. Пересечение линейных подпространств является подпространством
Доказательство заключается в проверке выполнений условий Теорема 7 .36.
Определение 7.25 Суммой подпространств V+W называется множество векторов вида
Следствие 7.16 Сумма подпространств – подпространство.
Доказательство заключается в проверке выполнений условий Теорема 7 .36.
Следствие 7.17 Сумма подпространств V+W – наименьшее подпространство, которое содержит как V так и W.
Доказательство. Обозначим через F подпространство, являющееся пересечением всех подпространств содержащих подпространства V и W. Так как V+W содержит оба этих подпространства, то . Поскольку F содержит как V так и W, и является подпространством (Следствие 7 .15), то сумма векторов x+y, где и , принадлежит F. Таким образом, установлено включение . Объединяя включения, получаем равенство V+W=F.