- •Определение матрицы. Перечислите основные виды матриц:
- •Операции над матрицами:
- •Расчёт определителей второго и третьего порядка:
- •Свойства определителей:
- •Обратная матрица. Теорема (необходимое и достаточное условие существования обратной матрицы). Алгоритм вычисления обратной матрицы методом Гаусса.
- •Системы линейных уравнений. Основные понятия и определения.
- •Решение систем линейных уравнений методом обратной матрицы и методом Крамера:
- •8. Решение систем линейных уравнений методом Гаусса и с использованием преобразований Жордана-Гаусса:
- •Ранг матрицы. Основные свойства ранга матрицы.
- •Модель межотраслевого баланса Леонтьева:
- •13. Привала сложения, разности
- •16. Базис
- •17. Частные случаи линейно зависимых систем
- •18. Переход от векторных соотношений к координатам
- •19. Скалярное произведение векторов, угол, перпендикулярность
- •20. Общее уравнение прямой на плоскости
- •21. Параметр и канон ур пр
- •22. Уравнение прямой в отрезках и с угловым коэф-м
- •24. Параллельность и перпендик
- •25. Угол между прямыми
- •26. Нормальное уравнение прямой. Расстояние от точки до прямой
- •28. Примеры задач
13. Привала сложения, разности
1 сумма, это вектор, начало кот совпадает с началом первого в, а конец – с концом последнего. Каждый послед откладывается из конце предыдущ. (правило многоугольника)
2 правило параллелограмма
3 разность : ОА-ОВ=ВА
14. Лин завис и лин независ системы
Рассмотрим алименты x1, x2, xn (1) линейного пространства V.
y=1x1+2x2+…+nxn, принадлежит R.
Система векторов (1) линейно зависима, если
1x1+2x2+…+nxn = 0, при этом хотя бы одно не равно нулю.
Система векторов (1) линейно независимой, если
1x1+2x2+…+nxn = 0, при всех = 0.
Если система векторов линейно зависима, то хотя бы одно выражается через остальные.
1 Всякая система векторов, имеющая нулевой вектор – линейно зависима.
2 Если К векторов (К<n) системы (1) линейно зависима, то и система (1) линейно зависима.
3 Если из системы линейно независимых векторов отбросить r векторов (r<n), то оставшаяся система линейно независима.
4 Если среди векторов системы (1) имеются такие xk и xn, что xk=xn, то система линейно зависима.
5 Векторы x1+x2+…+xn линейно зависимы т. и т.т., когда один из векторов является линейной комбинацией остальных.
15. N-мерное пространство
Пусть n – натуральное число. Линейное пространство V называется n-мерным, если в нем существуют n линейно независимых векторов, а всякие (n+1) линейно зависимы. n- максимальное числи лин независ векторовназывается размерность линейного пространства. обозначается dimV. Если пространство нулевое, то его размерность = 0. обозначается dimV.
Базисом n- мерного пространства называется совокупность n-линейно независимых векторов.
Число векторов, входящих в базис, называется рангом.
16. Базис
Базисом n- мерного пространства называется совокупность n-линейно независимых векторов.
Число векторов, входящих в базис, называется рангом.
1 составляем систему векторов
2 приводим к равносильной разрешимой системе
3 находим ранг и записываем базис, который представляет собой вектора, содержащие разрешенные переменные
4 записываем разложение векторов по базису
5 система , сост из н векторов и имеющая ранг р имеет число возможных базисов
С =
17. Частные случаи линейно зависимых систем
1 Два вектора лз, когда они коллинеарны
2 Три ненулевых вектора лин зав, когда они компланарны ( лежат в одной плоскости или параллельных плоскостях)
18. Переход от векторных соотношений к координатам
1 коорд вектора, заданного двумя точками. Из координат конца вычесть корд начала
2 длина вектора расстояние между М1 и М2: кв корень из (x2-x1)^2+(y2-y1)^2+(z2-z1)^2
19. Скалярное произведение векторов, угол, перпендикулярность
Скалярное произведение 2х векторов а и в наз. число, равное произведению длин этих векторов на cos угла между ними. Обозначается (а,в) ; а*в=|а|*|в|*cos; а*в=|а|прва
ab=ba
(ab)= (a)b
a(b+c)=ab+ac
ab = 0 т. и т.т., когда один из векторов =0 или они перпендикулярны.
Если a (x y z); b (X Y Z), то ab= xX+yY+zZ
2 Угол между векторами cos f = ab/|a||b|
Перпендикулярность: x1x2+y1y2+z1z2 =0