- •1.Определение линейного пространства
- •2.Базис линейного пространства.
- •3.Основные примеры линейных пространств и стандартные базисы в них.
- •4.Линейная зависимость и независимость элементов линейного пространства.
- •5. Разложение вектора по базису.
- •6.Замена базиса в линейном пространстве. Изменение координат вектора при замене базиса.
- •7.Линейные подпространства. Сумма и пересечение подпространств. Прямая сумма подпространств.
- •8. Определение линейного оператора. Примеры
- •9. Образ и ядро линейного оператора
- •10.Матрица линейного оператора.
- •11. Нахождение образа и прообраза вектора, если известна матрица линейного оператора.
- •12. Преобразование матрицы линейного оператора при переходе к новому базису
- •13.Нахождение ядра линейного оператора, если известна матрица линейного оператора.
- •14.Нахождение образа линейного оператора, если известна матрица линейного оператора.
- •15.Линейные преобразования. Сумма, произведение линейных преобразований. Обратное преобразование.
- •16.Понятие собственные векторы и собственные значения
- •17. Характеристическое уравнение в математике
- •18. Нахождение собственного вектора и собственных значений линейного преобразования (статья не окончена)
- •19.Приведение матрицы линейного преобразования к диагональному виду.
- •20.Линейная функция. Определение, примеры.
- •21.Билинейная функция. Определение, примеры.
- •22.Матрица билинейной функции. Нахождение значения билинейной функции, если известна ее матрица.
- •23.Изменение матрицы билинейной функции и квадратичной формы при переходе к новому базису.
- •24.Квадратичные формы. Связь с билинейными функциями. Матрица квадратичной формы.
- •25.Приведение квадратичной формы к диагональному виду методом элементарных преобразований.
- •26.Приведение квадратичной формы к диагональному виду методом Лагранжа.
- •27.Канонический вид квадратичной формы. Положительный и отрицательный индексы инерции квадратичной формы. Ранг квадратичной формы.
- •28.Положительно определенные квадратичной формы. Критерий Сильвестра.
- •29.Определение эллипса. Фокусы эллипса.
- •34.Нахождение фокусов, эксцентриситета, директрис гиперболы, если известно ее каноническое уравнение.
- •35.Определение параболы. Фокус и директриса параболы.
- •36.Каноническое уравнение параболы. Параметр параболы. Построение параболы.
- •37.Нахождение фокуса и директрисы параболы, если известно ее каноническое уравнение.
- •38.Общие характеристики эллипса, гиперболы, параболы. Геометрический смысл эксцентриситета.
- •39.Приведение уравнения кривой второго порядка к каноническому виду методом выделения полных квадратов.
- •40.Инварианты кривой второго порядка. Определение вида кривой с помощью инвариантов.
- •41.Полярная система координат. Связь с прямоугольной системой координат. Построение кривой в полярной системе координат.
- •42.Кривые заданные параметрически. Примеры. Построение параметрически заданной кривой.
- •43.Эллипсоид. Однополостный и двуполостный гиперболоиды. Канонические уравнения. Вид поверхностей.
- •44.Конус. Эллиптический и гиперболический параболоиды. Канонические уравнения. Вид поверхностей.
16.Понятие собственные векторы и собственные значения
Перед тем как определить понятие собственные вектора, покажем его на наглядном примере. На рисунке 1, красным цветом обозначен собственный вектор. Он, в отличие от синего, при деформации не изменил направление и длину, поэтому является собственным вектором, соответствующим собственному значению λ = 1. Любой вектор, параллельный красному вектору, также будет собственным, соответствующим тому же собственному значению. Множество всех таких векторов (вместе с нулевым) образует собственное подпространство.
Определение. Ненулевой вектор x называется собственным вектором линейного оператора , если найдется такое число λ, называемое собственным значением линейного оператора, что
(x) = λ·x (1)
Равенство (1) означает, что вектор x, подвергнутый действию линейного оператора, умножается на число λ. Появляется коллинеарный вектор. Среди векторов линейного векторного пространства могут существовать такие, воздействие оператора на которые переводит эти векторы в коллинеарные самим себе. Если на таких векторах построить базис, преобразования линейной алгебры значительно упростятся.
Не всякий линейный оператор обладает собственными векторами. Например, в геометрической плоскости R2 оператор поворота на угол, не кратный π, не имеет ни одного собственного вектора, поскольку ни один ненулевой вектор после поворота не останется коллинеарным самому себе.
Решим задачу нахождения собственных векторов оператора. Запишем равенство (1) в матричной форме:
P·X = λ·X
Преобразуем матричное уравнение:
P·X – λ·X = 0 или (P – λ·E) X =0
Матричное уравнение всегда имеет нулевое решение:
X=0=
Для существования ненулевых решений ранг матрицы коэффициентов должен быть меньше числа переменных r<n, т.е. число линейно независимых уравнений должно быть меньше числа переменных. В этом случае должно быть выполнено условие
|P – λ·E|=0 (2)
Расписав уравнение (2) относительно λ подробнее, получим
|P – λ·E|=
Раскрыв определитель, получим уравнение n-й степени относительно λ:
Которое называется характеристическим уравнением оператора . Корни уравнения называются характеристическими или собственными числами оператора. Множество всех собственных чисел оператора называется спектром этого оператора. Многочлен левой части уравнения называется характеристическим многочленом.
Решив характеристическое уравнение, получаем собственные числа λ1, λ2, …, λn. Для каждого найденного собственного значения λi найдем ненулевые векторы ядра оператора P – λi E. Именно они будут собственными векторами, соответствующими собственному значению λi. Другими словами, необходимо решить однородную систему уравнений (P – λi E) X=0. Ее общее решение дает всю совокупность собственных векторов, отвечающих λi.
Общее решение однородной системы, как известно, структурировано. Оно представляет собой линейную комбинацию фундаментального набора линейно независимых решений (векторов). Число линейно независимых векторов в фундаментальном наборе называется геометрической кратностью собственного значения λi. Вводиться также алгебраическая кратность – кратность λi как корня характеристического многочлена.