Свойства нормы

Свойства нормы

Свойства нормы - раздел Математика, ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА 1) ||A|| = 0 û A = О. 2) ||LA|| = .

2) ||la|| = |l|×||a||, т. к. ||la|| = = = |l|×||a||.

Пример 8.11. Будем считать (если нет специальных оговорок), что скалярное произведение равно сумме произведений соответствующих координат.

1. Найти норму вектора а = ( , , ). Найдем (a, a):

(a, a) = = 1 Þ ||a|| = 1.

2. Нормировать вектор b = (–4, 2, 2, –1). Найдем норму вектора ||b||: (b, b) = (–4) 2 + 2 2 + 2 2 + (–1) 2 = 25 Þ ||b|| = = 5. Вектор e = ×b нормирован, это можно проверить, используя свойство 2, тогда e = ×b = ( , , , ).

Определение 8.18. Углом между ненулевыми векторами а и b называется угол, меняющийся в пределах от 0 до p и определенный условием .

В силу неравенства Коши – Буняковского принимает значения от (–1) до 1 и, следовательно, угол между ненулевыми векторами определен.

Определение 8.19. Векторы а и b называются ортогональными, если их скалярное произведение равно нулю. Обозначение: а ^ b.

Это определение согласуется с определением угла между векторами.

Определение 8.20. Нулевой вектор считается ортогональным любому вектору.

Эта тема принадлежит разделу:

ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА

Костромской государственный университет имени Н А Некрасова.

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Свойства нормы

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

М350 Печатается по решению редакционно-издательского совета КГУ им. Н. А. Некрасова Рецензент А. В. Чередников

ã Т. Н. Матыцина, Е. К. Коржевина 2013 ã КГУ им. Н. А. Некрасова, 2013

Определение 1.9.Объединением множеств А и В называется множество A È B, состоящее из тех и только тех элементов, которые принадлежат хотя

Определение 1.10. Пересечением множеств А и В называется множество A Ç B, которое состоит из тех и только тех элементов, принадлежащих одн

Определение 1.11.Разностью множеств А и В называется множество А В, состоящее из тех и только тех элементов, которые принадлежат множеству А

Определение 1.14. Упорядоченной парой (или парой) (a, b) называется два элемента a, b взятые в определенном порядке. Пары (a1

Свойства операций объединения, пересечения и дополнения иногда называют законами алгебры множеств. Перечислим основные свойства операций над множествами. Пусть задано универсальное множество U

Метод математической индукции используется для доказательства утверждений, в формулировке которых участвует натуральный параметр n. Метод математической индукции – метод доказательства матем

Понятие числа является одним из основных завоеваний человеческой культуры. Сначала появились натуральные числа N = <1, 2, 3, …, n, …>затем целые Z = <…, –2, –1, 0, 1, 2, …>, рациональные Q

Известно, что отрицательные числа были введены в связи с решением линейных уравнений с одной переменной. В конкретных задачах отрицательный ответ истолковывался как значение направленной величины (

Вектор можно задать не только координатами в прямоугольной системе координат, но и длиной и

Сложение и вычитание удобнее производить над комплексными числами в алгебраической форме, а умножение и деление – в тригонометрической форме. 1. Умножений.Пусть даны два к

Если z = r(cosj + i×sinj), то zn = rn(cos(nj) + i×sin(nj)), где n Î

Из математического анализа известно, что e = , e – иррациональное число. Эйле

Определение 2.1. n-арным (или n-местным) отношениемP на множествах A1, A2, …, An называется любое подмнож

Пусть бинарное отношение Р задано на непустом множестве А, т. е. Р Í А2. Определение 2.9.Бинарное отношение P на множе

Определение 2.15. Бинарное отношение на множестве А называется отношением эквивалентности, если оно рефлексивно, симметрично и транзитивно. Отношение эквивал

Определение 2.20.Бинарное отношение ƒ Í A ´ B называется функцией из множества A в множество B, если для любого x

Определение 3.1. Матрицей называется прямоугольная таблица из чисел, содержащая m строк и n столбцов. Числа m и n называют порядком (или

Складывать можно только однотипные матрицы. Определение 3.12. Суммой двух матриц А = (aij) и B = (bij), где i = 1,

1) коммутативность: " А, В : А + В = В + А; 2) ассоциативность: " А, В, С : (А + В) + С = А

Определение 3.13. Произведением матрицы А = (aij) на действительной число k называется матрица С = (сij), для которой с

Определим умножение двух матриц; для этого необходимо ввести некоторые дополнительные понятия. Определение 3.14. Матрицы А и В называются согласованными

1) Умножение матриц не коммутативно: A×B ≠ B×A. Продемонстрировать данное свойство можно на примерах. Пример 3.6. а)

Определение 3.16. Матрица Аt, полученная из данной заменой каждой ее строки столбцом с тем же номером, называется транспонированной к данной матрице А

Каждой квадратной матрице А порядка n ставится в соответствие число, которое называется определителем этой матрицы. Обозначение: D, |A|, det A,

1. При n = 1 матрица А состоит из одного числа: |A| = а11. 2. Пусть для матрицы порядка (n – 1) определитель известен. 3. Определи

Для того чтобы вычислять определители порядков, больших, чем 3, используют свойства определителей и теорему Лапласа. Теорема 4.1 (Лапласа). Определитель квадратной матрицы

Один из способов вычисления определителей порядка выше трех – разложение его по какому-либо столбцу или строке. Пример 4.4.Вычислить определитель D =

Пусть А – матрица размерности m ´ n. Выберем в этой матрице произвольно k строк и k столбцов, где 1 ≤ k ≤ min(m, n).

Один из методов методом нахождения ранга матрицы является метод перебора миноров. Этот способ основан на определении ранга матрицы. Суть метода в следующем. Если есть хотя бы один элемент ма

Рассмотрим еще один способ нахождения ранга матрицы. Определение 5.4. Элементарными преобразованиями матрицы называются следующие преобразования: 1. умноже

Пусть дана квадратная матрица А. Определение 5.7. Матрица А–1 называется обратной для матрицы А, если А×А–1

Рассмотрим один из способов нахождения обратной матрицы к данной с помощью алгебраических дополнений. Пусть дана квадратная матрица А. 1. Находим определитель матрицы |A|. Ес

Рассмотрим еще способ нахождения обратной матицы с помощью элементарных преобразований. Сформулируем необходимые понятия и теоремы. Определение 5.11.Матрица В назыв

Рассмотрим систему линейных уравнений, в которой число уравнений равно числу неизвестных, то есть m = n и система имеет вид:

Метод обратной матрицы применим для систем линейных уравнений, в которых число уравнений равно числу неизвестных и определитель основной матрицы не равен нулю. Матричная форма записи систе

Для описания этого метода, который годится для решения произвольных систем линейных уравнений, необходимы некоторые новые понятия. Определение 6.7. Уравнение вида 0×

Метод Гаусса – метод последовательного исключения неизвестных – заключается в том, что с помощью элементарных преобразований исходная система приводится к равносильной ей системе ступенчатого или т

Исследовать систему линейных уравнений – это значит, не решая систему, ответить на вопрос: совместна система или нет, а если совместна, то, сколько у нее решений. Ответить на этот в

Определение 6.11.Система линейных уравнений называется однородной, если ее свободные члены равны нулю. Однородная система m линейных уравнени

1. Если вектор а = (a1, a2, …, an) является решением однородной системы, то вектор k×а = (k×a1, k&t

Пусть М0 – множество решений однородной системы (4) линейных уравнений. Определение 6.12.Векторы с1, с2, …, с

Пусть а1, а2, …, аm множество из m штук n-мерных векторов, о котором принято говорить – система векторов, и k1

1) Система векторов, содержащая нулевой вектор, линейно зависима. 2) Система векторов линейно зависима, если какая-нибудь ее подсистема линейно зависима. Следствие. Если си

Определение 7.13. Системой единичных векторов пространства Rn называется система векторов e1, e2, …, en

Теорема 7.1. Если большая система векторов линейно выражается через меньшую, то большая система линейно зависима. Сформулируем эту теорему подробнее: пусть а1

Пусть S – система векторов пространства Rn; она может быть как конечной, так и бесконечной. S' – подсистема системы S, S' Ì S. Дадим два

Дадим два равносильных определения ранга системы векторов. Определение 7.16. Рангом системы векторов называется количество векторов в любом базисе этой системы.

Из данной системы векторов составляем матрицу, расположив векторы как строки этой матрицы. Приводим матрицу к ступенчатому виду с помощью элементарных преобразований над строками этой матрицы. При

Пусть P – произвольное поле. Известные нам примеры полей – поле рациональных, действительных, комплексных чисел. Определение 8.1. Множество V называется в

1) о – нулевой вектор (элемент), определен единственным образом в произвольном векторном пространстве над полем. 2) Для любого вектора a Î V существует единствен

Пусть V – векторное пространство, L Ì V (L подмножество V). Определение 8.2. Подмножество L векторного про

Пусть V – векторное пространство над полем P, L1 и L2 – его подпространства. Определение 8.3. Пересечением подпрос

Пусть V – векторное пространство, L – подпространство, a – произвольный вектор из пространства V. Определение 8.6.Линейным многообразием

Определение 8.7.Векторное пространство V называется n-мерным, если в нем существует линейно независимая система векторов, состоящая из n векторов, и при

V – конечномерное векторное пространство над полем P, S – система векторов (конечная или бесконечная). Определение 8.10. Базисом системы S

1. Пусть подпространство L = L(а1, а2, …, аm) , то есть L – линейная оболочка системы а1

Рассмотрим конечномерное векторное пространство V размерности n, векторы e1, e2, …, en образуют его базис. Пусть a – произ

Пусть V – n-мерное векторное пространство, в котором заданы два базиса: e1, e2, …, en – старый базис, e'1, e

Дано векторное пространство V над полем действительных чисел. Это пространство может быть как конечномерным векторным пространством размерности n, так и бесконечномерн

В евклидовом векторном пространстве V размерности n задан базис e1, e2, …, en. Векторы x и y разложены по векторам

В евклидовых векторных пространствах от введенного скалярного произведения можно перейти к понятиям нормы вектора и угла между векторами. Определение 8.16. Нормой (

Определение 8.21. Базис евклидова векторного пространства называется ортогональным, если векторы базиса попарно ортогональны, то есть если а1, а

Теорема 8.12. Во всяком n-мерном евклидовом пространстве существует ортонормированный базис. Доказательство. Пусть а1, а2

Дан ортонормированный базис e1, e2, …, en евклидова пространства V. Поскольку (ei, ej) = 0 при i

V – евклидово векторное пространство, L – его подпространство. Определение 8.23. Говорят, что вектор а ортогонален подпространству L , если вектор

В пространстве V задан линейный оператор j, а также в некотором базисе e1, e2, …, en найдена его матрица M(j). Пусть в этом базис

Рассмотрим множество Рn´n квадратных матриц порядка n с элементами из произвольного поля P. Введем на этом множестве отно

1. Рефлексивность. Любая матрица подобна сама себе, т. е. А

А. 2. Симметричность. Если матрица A подобна B, то и B подобна A, т. е

1. Каждый собственный вектор принадлежит только одному собственному значению. Доказательство. Пусть x собственный вектор с двумя собственными значениями

Дана матрица A Î Рn´n (или A Î Rn´n). Определени

Пусть A – квадратная матрица. Можно считать, что это матрица некоторого линейного оператора, заданного в каком-то базисе. Известно, что в другом базисе матрица линейного операт

Определение 10.5. Жордановой клеткой порядка k, относящейся к числу l0, называется матрица порядка k, 1 ≤ k ≤ n,

Теорема 10.3. Жорданова нормальная форма определяется для матрицы однозначно с точностью до порядка расположения жордановых клеток на главной диагонали. Пр

Определение 11.1. Билинейной формой называется функция (отображение) f: V ´ V ® R (или C), где V – произвольное векторное п

Любую билинейную форму можно представить в виде суммы симметричной кососимметричной форм. При выбранном базисе e1, e2, …, en в векторн

Пусть в векторном пространстве V заданы два базиса e = и f =

Пусть A(x, y) – симметрическая билинейная форма, заданная на векторном пространстве V. Определение 11.6.Квадратичной формой

Дана квадратичная форма (2) A(x, x) = , где x = (x1

Установлено, что число отличных от нуля канонических коэффициентов квадратичной формы равно ее рангу и не зависит от выбора невырожденного преобразования, с помощью которого форма A(x

Утверждение 11.1. Для того чтобы квадратичная форма A(x, x), заданная в n-мерном векторном пространстве V, была знакоопределенной, необход

Утверждение 11.3. Для того чтобы квадратичная форма A(x, x), заданная в n-мерном векторном пространстве V, была квазизнакопеременной (то е

Пусть форма A(x, x) в базисе e = определяется матрицей A(e) = (aij)

Линейная алгебра является обязательной частью любой программы по высшей математике. Любой другой раздел предполагает наличие знаний, умений и навыков, заложенных во время преподавания этой дисципли

Бурмистрова Е.Б., Лобанов С.Г. Линейная алгебра с элементами аналитической геометрии. – М.: Изд-во ВШЭ, 2007. Беклемишев Д.В. Курс аналитической геометрии и линейной алгебры.

Учебно-методическое пособие Редактор и корректор Г. Д. Неганова Компьютерный набор Т. Н. Матыциной, Е. К. Коржевина

Комментариев нет

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

7 + 2 =

Алгебра
Вычислить определитель квадратной матрицы

вычислить определитель квадратной матрицы

Алгебра
Рекурсивное вычисление определителя

вычислить определитель квадратной матрицы

Алгебра
Особенности вычисления определителя матрицы

вычислить определитель квадратной матрицы