Квадратичная форма. Исследование на знакоопределенность квадратичной формы.
Линейный оператор. Собственные значения и собственные векторы линейных операторов.
Проверка на базис.
Сложение, вычитание векторов, угол между векторами, скалярное произведение векторов.
ТЕМА 3: ЭЛЕМЕНТЫ ВЕКТОРНОГО АНАЛИЗА.
1. СЛОЖЕНИЕ, ВЫЧИТАНИЕ ВЕКТОРОВ, УГОЛ МЕЖДУ ВЕКТОРАМИ, СКАЛЯРНОЕ ПРОИЗВЕДЕНИЕ ВЕКТОРОВ.
Суммой двух векторов и
называется вектор
, начало которого совпадает с началом вектора
, а конец с концом вектора
при условии, что начало вектора
совпадает с концом вектора
(рис 1) (правило треугольников).
Очевидно, что вектор в этом случае представляет диагональ параллелограмма, построенного на векторах
и
(рис 1) (правило параллелограмма).
Рис. 1.
Разностью двух векторов и
называется сумма вектора
и вектора
, противоположного
. Легко убедится в том, что на параллелограмме, построенном на векторах
и
это будет другая диагональ (рис 2).
Рис. 2.
Координатами вектора называются координаты его конечной точки.
Если и
, то суммой и разностью являются соответственно векторы:
А произведение вектора на число
есть вектор
.
Длина вектора равна корню квадратному его из суммы квадратов его координат:
Скалярным произведением двух векторов
и
называется число, равное произведению длин этих векторов на косинус угла между ними:
Угол между векторами и
определяется по формуле
Пример 3.1.Даны векторы:
Найти:
а) векторы и
;
б) длины векторов и
;
в) скалярный квадрат вектора ;
г) скалярное произведение векторов ;
д) угол меду векторами и
;
Решение:
а) По определению и
.
б) Найдем длины векторов:
в) Скалярный квадрат вектора равен квадрату модуля вектора, т.е.:
г) Найдем скалярное произведение:
д) Найдем угол между векторами:
откуда
2. ПРОВЕРКА НА БАЗИС.
Совокупность линейно независимых векторов
мерного пространства
называются базисом.
Векторы векторного пространства
называются линейно зависимыми, если существуют такие числа
, такие что хотя бы одно из них отлично от нуля, и выполняется равенство:
.
Если три вектора являются линейно независимыми (т.е. являются базисом) то они компланарны (не лежат в одной плоскости или на параллельных плоскостях).
Необходимым и достаточным условием компланарности трех векторов, заданных в декартовом базисе, является равенство нулю определителя третьего порядка, в первой строке которого записаны координаты первого вектора, во второй строке – второго, в третьей – третьего.
Пример 3.2.Проверить, образуют ли вектора базис.
и найти координаты вектора
в этом базисе.
Решение.
Базис в трехмерном пространстве могут образовывать любые три линейно независимые вектора, для этого построим определитель, и убедимся что он не равен нулю.
Итак, векторы образуют базис. По теореме про линейную зависимость любых четырех векторов в трехмерном пространстве разложим вектор
на векторах
.
где искомые координаты вектора
.
Решая полученную систему уравнений получим . Таким образом вектор
имеет в базисе
такие координаты
.
3. ЛИНЕЙНЫЙ ОПЕРАТОР
Если задан закон (правило), по которому каждому вектору пространства
ставится в соответствие единственный вектор
пространства
, то говорят, что задан оператор
, действующий из
в
, и записывают
.
Оператор называется линейным, если для любых векторов и
пространства
и любого числа
выполняются соотношения:
1. - свойство аддитивности оператора;
2. - свойство однородности оператора.
Вектор называется образом вектора
, а сам вектор
- прообразом вектора
.
Каждому линейному оператору соответствует матрица в данном базисе. Справедливо и обратное: всякой матрице -ого порядка соответствует линейный оператор
-мерного пространства.
Связь между вектором и его образом
можно выразить в матричной форме уравнением:
,
где А – матрица линейного оператора, ,
- матрицы-столбцы из координат векторов
и
.
Пример 3.3.Пусть в пространстве линейный оператор
в базисе
задан матрицей
. Найти образ
вектора
.
Решение.
По формуле имеем:
Следовательно, .
4. СОБСТВЕННЫЕ ЗНАЧЕНИЯ И СОБСТВЕННЫЕ ВЕКТОРЫ ЛИНЕЙНЫХ ОПЕРАТОРОВ
Вектор называется собственным векторомлинейного оператора
, если найдется такое число
, что
.
Число называется собственным значениемоператора
(матрицы А), соответствующим вектору
.
Равенство можно переписать в матричной форме:
отсюда получим:
.
Полученная однородная система всегда имеет нулевое решение. Для существования ненулевого решения системы необходимо и достаточно, чтобы определитель системы был равен нулю.
Определитель является многочленом
-ой степени относительно
. Этот многочлен называется характеристическим многочленом оператора
или матрицы А, а уравнение
характеристическим уравнением оператора
или матрицы А.
Пример 3.4.Найти собственные значения и собственные векторы линейного оператора , заданного матрицей
.
Решение. Составляем характеристическое уравнение или
,
откуда собственные значения линейного оператора .
Находим собственный вектор , соответствующий собственному значению
. Для этого решаем матричное уравнение:
, или
.
Откуда находим или
. Положив
, получим, что векторы
при
являются собственными векторами линейного оператора
с собственным значением
.
Аналогично определяем вектор при любом
являются собственными векторами линейного оператора
с собственным значением
.
5. ИССЛЕДОВАНИЕ НА ЗНАКООПРЕДЕЛЕННОСТИ КВАДРАТИЧНОЙ ФОРМЫ
Квадратичной формой от
переменных называется сумма, каждый член которой является либо квадратом одной из переменных, либо произведением двух переменных, взятых с некоторым коэффициентом:
.
Предполагается, что коэффициенты квадратичной формы - действительные числа, причем
. Матрица
, составленная из этих коэффициентов, называется матрицей квадратичной формы.
В матричной записи квадратичная форма имеет вид:
где - матрица-столбец переменных.
Теорема.Для того чтобы квадратичная форма была положительно (отрицательно) определенной, необходимо и достаточно, чтобы все собственные значения
матрицы А были положительны (отрицательны).
Если собственные значения разных знаков то знакоопределённость квадратичной формы установить нельзя.
В ряде случаев для установления знакоопределенности квадратичной формы удобнее бывает применить критерий Сильвестра.
Теорема.Для того, чтобы квадратичная форма была положительно определенной, необходимо и достаточно, чтобы все главные миноры матрицы этой формы были положительны, т.е. , где:
,
, …,
Для отрицательно определенных квадратичных форм знаки главных миноров чередуются, начиная со знака «минус» для минора первого порядка:
,
, …,
.
Если не один из критериев не выполняется, то знакоопределённость матрицы не устанавливается.
Пример 3.5.Проверить знакоопределенность квадратичной формы
a)
б)
Решение:
а) При помощи собственных значений:
Матрица квадратичной формы имеет вид
. Для матрицы А характеристическое уравнение имеет вид:
или
.
Решая уравнение найдем . Так как корни характеристического уравнения матрицы А положительны, но квадратичная форма положительно определенная.
При помощи критерия Сильвестра:
Так как главные миноры матрицы А
положительны, то по критерию Сильвестра данная квадратичная форма положительно определенная.
б) Матрица квадратичной формы имеет вид . Поскольку при нахождении собственных значений получим уравнение третей степени, для определения знакоопределенности воспользуемся для удобства лишь критерием Сильвестра.
Главные миноры матрицы А:
.
Так как знаки миноров чередуются начиная со знака «минус», то это означает что квадратичная форма отрицательно определена.