Лекции по "Векторной алгебре"

Автор: Пользователь скрыл имя, 20 Декабря 2011 в 17:07, курс лекций

Краткое описание

Вектором называется упорядоченная пара точек. (АВ) ⃗=а ⃗, где А – точка начала, В—точка конца.
Геометрическая интерпретация: вектор – это направленный отрезок.

Файлы: 1 файл

векторная алгебра.docx

— 150.56 Кб (Скачать)

Найти объём тетраэдра  и длину высоты H, опущенной из вершины D на грань АВС.

Решение:

 

V(тетраэдра)=V(параллелелпипеда)

Найдём  смешанное произведение векторов:

={1;2;0};  ={0;2;2}; ={5;-2;6}®

(==12+20+4=36®V(параллелелпипеда)=36®

V(тетраэдра)=6куб.ед.

H=||||;  где площадь основания параллелепипеда равна:

||||

=    =4-2+2® ||||==2®

H==3

Ответ:V=6куб.ед; H=3 

Лекция 2. (для тех, кто  хочет знать больше)

§6.Понятие об «n» мерном пространстве Rn.

П01 Определение:

Обозначим Rn множество, элементы которого (векторы), заданы в виде:

=(a1;a2;…;an)Т   aiÎR;  i=1;2;…;n

В эом множестве  введён нулевой элемент:

=(0;0;…;0)

В этом множестве введены  линейные операции.

1)Сложение:

Для любых векторов  =(a1;a2;…;an)Т и =(b1;b2;…;bn)T ;ÎRn однозначно определён вектор, называемый суммой векторов, по следующему правилу:

(a1+b1;a2+b2;…;an+bn)T

2)Умножение  вектора на скаляр.

Для любого вектора   (ÎRn) и числа R однозначно определён вектор, обозначаемый l, по правилу:

l=(la1;la2;…;lan)T

Свойства  сложения.

  1. Свойство коммутативности.

    Для любых векторов

    2)Свойство  ассоциативности:

    Для любых векторов

    3)Свойство  нулевого вектора:

      для любого 

    4)Существование  противоположного  вектора:

    для любого  существует противоположный вектор, который обозначают -: 

    5)Свойство  обратимости:

    Для любых векторов существует вектор : .

    Вектор  и обозначается:

    (

Свойства  умножения вектора  на скаляр.

1) l*(*l

2) l(ll

3) 1

4) -1

5) 0

    Пространство  Rn в этом случае называют линейным пространством, а его элементы векторами. 

    П02. Линейно зависимые и независимые системы векторов.

    Определение:

Система векторов     называется линейно зависимой, если найдутся числа: l1; l2;…;ln (не все равные нулю):

l1+l2+…+ln=l= (линейная комбинация векторов равна нулевому вектору при условии, что не все числа li  равны нулю).

Если l= тогда и только тогда, когда все числа li=0, i=1,2,…,n, то система векторов     называется линейно независимой.

    Критерий  линейной независимости.

    ;;…; 
     

    Рассмотрим  матрицу , составленную из координат этих векторов: 

    A= 
     

    По  определению линейной независимости можно составить матричное уравнение:

    Am×n*Ln×1=Om×1; где  L=lll- это однородная система, которая имеет единственное нулевое решение , если ранг матрицы А равен числу неизвестных, т.е. r(A)=n.

    Система векторов ;;…;

    линейно независима « r(A)=n

    Замечание:

    Если  m=n, то однородная система имеет единственное нулевое решение по теореме Крамера, если det A0.

    Пример 1.

    Даны  три вектора ÎR4.

    Определить  лнейную зависимость  или независимость  векторов.

    =; =; =. 

    Составим  матрицу координат  и определим её ранг, приведя её к ступенчатому виду.

    А=~       ~

    r(A)=2; n=3®r(A)n®система имеет ненулевые решения, т. е. система векторов линейно зависима

    Пример 2.

    Такой пример будет в  тесте! 

    . Даны три вектора ÎR3 .

    Определить  лнейную зависимость  или независимость  векторов. 

    = =;  . 

      определитель матрицы  координат: 

    =0+4+15-(0-20+1)=380® система векторов линейно независима. 

    П04.Базис в пространстве Rn. Разложение вектора в этом базисе.

    Определение:

    Размерность линейного векторного пространства обозначается

    dim Rn. (Размерность равна «n», что определяет число координат в задании вектора).

Определение:

Система векторов называется базисом, если выполнены два условия: 1)вектора линейно независимы, 2) dim Rn=n 

    Предложение:

    Любой вектор ÎRn однозначно может быть разложен в этом базисе, т.е. представляется линейной комбинацией базисных векторов: 

Числа x1;x2;…;xn называют координатами вектора в этом базисе. 

Для нахождения координат  вектора в заданном базисе необходимо решить систему: 
 

Пример 3.

    Используя результат примера 2, разложить вектор в этом базисе.

    = 

      (проверьте все  координаты базисных  векторов) 

    Составим расширенную  матрицу системы  и приведём её к  ступенчатому виду.

    =~~ 

    r(=r(A)=3;  n=3®система имеет единственное решение.

    Восстановим систему по ступенчатой  матрице.

    «

    :  

    =1*-2* 
     

 

    П04. Скалярное произведение в пространстве Rn.

    Определение:

    Скалярным произведением векторов =(a1;a2;…;an)Т и =(b1;b2;…;bn)T ;ÎRn называется число, полученное по формуле:

    (=a1*b1+a2*b2+…+anbn

    Свойства  скалярного произведения.

    1. (
    2. (ll
    3. (
    4. (³

    Длина вектора определяется по формуле:

    ||||=

    Замечание.

    Линейное  пространство называется евклидовым, если введено  скалярное произведение. Таким образом, пространство Rn является евклидовым «n» мерным векторным пространством.

    Неравенство Коши-Буняковского.

    Модуль  скалярного произведения двух векторов  не превышает произведения их длин.

    |(|||||||||

    Следствие:

    ||||||||||≤ 1

       |||||||| =®

Информация о работе Лекции по "Векторной алгебре"