Реферат Курсовая Конспект
АЛГЕБРА - раздел Математика, Российская Федерация Министерство Образования И Науки Федер...
|
РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
Государственное образовательное учреждение
высшнго профессионального образования
ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ИНСТИТУТ МАТЕМАТИКИ И КОМПЬЮТЕРНЫХ НАУК
КАФЕДРА АЛГЕБРЫ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ЛОГИКИ
Д. И. Иванов
АЛГЕБРА
(ЧАСТЬ I)
Учебно-методическое пособие
по дисциплине "Алгебра"
для студентов специальности
"Компьютерная безопасность"
Тюмень
УДК 512.8
ББК
Д. И. Иванов. Алгебра (часть I): Учебно-методическое пособие по дисциплине "Алгебра" для студентов специальности "Компьютерная безопасность". Тюмень, 2008, 102 стр.
Данное пособие разработано в соответствии с государственным образовательным стандартом и учебным планом специальности "Компьютерная безопасность" (I семестр), содержит теоретическую часть и комплекс практических заданий.
Рекомендовано к печати Учебно-методической комиссией института математики и компьютерных наук. Одобрено Учебно-методической секцией Учёного совета Тюменского государственного университета.
ОТВЕТСТВЕННЫЙ РЕДАКТОР: В. Н. Кутрунов, д. ф.-м. н., профессор.
РЕЦЕНЗЕНТЫ: А. Н. Дёгтев,д. ф.-м. н., профессор кафедры алгебры и математической логики Тюменского государственного университета.
С. Д. Захаров, к. ф.-м. н., зав. каф. математики информатики и естественных наук Тюменского государственного института мировой экономики управления и права.
© ГОУ ВПО Тюменский государственный университет
© Д. И. Иванов, 2008
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА I.
МАТРИЦЫ И ОПРЕДЕЛИТЕЛИ.
Матрицы и операции над ними.
Прямоугольная таблица элементов некоторого множества , состоящая из строк и столбцов, называется матрицей порядка на (). Матрицы будем обозначать буквами а их элементы, находящиеся на пересечении строки и столбца через и т.д. Если , то матрица называется квадратной порядка . В общем виде матрица записывается следующим образом:
Коротко матрицу обозначают так:
Две матрицы и считают равными, если равны элементы, стоящие на одинаковых местах, т. е. если при всех и (при этом число строк (столбцов) матриц и должно быть одинаковым).
Матрицы можно складывать, умножать на число и друг на друга. Рассмотрим эти операции.
. Суммой двух матриц и одного и того же порядка называется матрица порядка , где
Пример 1.
. Произведением матрицы на число называется матрица, у которой каждый элемент равен произведению соответствующего элемента матрицы на число :
Пример 2.
. Произведением матрицы , имеющей строк и столбцов, на матрицу , имеющую строк и столбцов, называется матрица
, имеющая m строк и n столбцов, у которой элемент равен сумме произведений элементов строки матрицы и столбца матрицы , т. е.
При этом число столбцов матрицы должно быть равно числу строк матрицы . В противном случае произведение не определено.
Пример 3.
.
Непосредственной проверкой можно убедиться в справедливости следующих свойств операций над матрицами:
1. - нулевая матрица (все элементы равны ).
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Свойства 4 и 5 называются соответственно ассоциативностью и коммутативностью сложения матриц.
8.
9. .
10.
11.
Свойство 9 носит название ассоциативности умножения, а свойства 10 и 11–дистрибутивности умножения относительно сложения матриц. Эти свойства можно доказать, рассмотрев общий элемент матриц в левой и правой части этого равенства.
12.
Т. е. умножение матриц некоммутативно, например,
Совокупность элементов квадратной матрицы называется главной диагональю. Матрица, у которой элементы, стоящие на главной диагонали, равны единице, а все остальные равны нулю, называется единичной матрицей и обозначается .
.
13. , для любой квадратной матрицы .
Если матрица порядка , а матрица порядка , причём , то называют транспонированной матрицей по отношению к и обозначают через
14.
15.
Доказательство свойств 14 и 15 заключается в рассмотрении элемента в правой и левой частях этих равенств. □
Пусть квадратная матрица порядка . Она называется
- симметрической, если
- кососимметрической, если
Пример 5.
Для вычисления определителей более высоких порядков пользуются следующим алгоритмом: с помощью свойства 9 определителей добиваются того, чтобы в одной строке (или в одном столбце) все элементы за исключением одного равнялись нулю, затем по следствию 1 из теоремы Лапласа расписывают определитель по этой строке (столбцу). Тем самым вычисление определителя сводят к вычислению определителя порядка. При необходимости процедуру повторяют.
Пример 6.Вычислить определитель
.
Решение. Домножив первую строку на (-2), (-1), (-2) и добавляя её соответственно ко второй, третьей и четвёртой строке, получим
Распишем определитель по первому столбцу:
.
Расписывая полученный определитель третьего порядка по второй строке, получим
Пример 7.
Дана матрица . Её определитель , поэтому обратная матрица существует. Найдём алгебраические дополнения элементов матрицы :
;
;
;
;
.
Тогда
Линейным уравнением от неизвестных называется уравнением вида
.
Поэтому системой линейных уравнений (СЛУ) называется система вида
(5)
Эта СЛУ состоит из уравнений от неизвестных. Матрица , составленная из коэффициентов при неизвестных, называется основной, а если к ней приписать столбец из - свободных членов СЛУ (5), то полученную матрицу называют расширенной. СЛУ (5) можно записать и в матричном виде
(6)
СЛУ (5) называется крамеровской, если число уравнений в ней равно числу неизвестных и основная матрица ее невырожденная.
ПРАВИЛО КРАМЕРА. Крамеровская СЛУ имеет единственное решение , которое находится по формулам
,
где определитель основной матрицы СЛУ, а получается из в результате замены в столбца на столбец из свободных членов.
ДОКАЗАТЕЛЬСТВО. Так как , то существует обратная матрица . Домножая обе части равенства (6) слева на , получим
(7)
Вспоминая, чему равна матрица и находя произведение в правой части (7) получаем
(8)
Но по следствию 1 из теоремы Лапласа числитель (7) есть , если вычислить , разлагая по столбцу. □
Пример 8.Решить систему уравнений
Решение.
т. о.
СИСТЕМЫ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ.
ГЛАВА 3.
ЛИНЕЙНЫЕ ОПЕРАТОРЫ.
Матрицы линейных операторов.
Пусть дано множество ; его элементы будут обозначаться малыми латинскими буквами: Пусть, далее, в множестве определены операция сложения, ставящая в соответствие всякой паре элементов из однозначно определенный элемент из , называемый их суммой, и операция умножения на действительное число, причем произведение элемента на число , однозначно определено и принадлежит к .
Элементы множества будут называться векторами, а само действительнымлинейным (или векторным, или аффинным) пространством, если указанные операции обладают свойствами из §2.1. Так, арифметическое мерное векторное пространство является примером линейного пространства.
Два линейных пространства и называются изоморфными, если существует биективное отображение , ставящее в соответствие каждому вектору пространства вектор пространства , такое что:
Пусть базис и . Так как система порождающих, то найдутся числа такие, что . Если также , то имеем . Но линейно независимая система, откуда . Значит . Итак, представление вектора в виде линейной комбинации базисных векторов возможно и единственно. Набор () называется координатами вектора х в базисе .
Отображение называется линейным оператором, если выполнены условия: для всех и числа :
(а)
(б) ,
которые можно заменить одним: для всех и чисел верно . Отсюда следует равенство
,
широко используемое в дальнейшем.
Справедлива следующая
ТЕОРЕМА (о существовании и единственности ). Пустьбазис и произвольные векторы из . Тогда существует единственный линейный оператор такой, что .
ДОКАЗАТЕЛЬСТВО. Если , то зададим так: . Проверим, что линейный оператор. Если и произвольные числа, то
Предположим, что также линейный оператор , причем .
Имеем . Итак для любого . Значит . □
Доказанная теорема показывает, что линейный оператор однозначно определяется в данном базисе своими значениями . Приходим к определению: матрицей линейного оператора в базисе называется такая матрица , у которой столбец есть координаты вектора в базисе . Т. е.,
.
Обозначим через столбец из координат вектора в базисе , т.е. . В частности, столбец из координат векторав этом же базисе.
Имеет место следующее равенство
(1)
Действительно,
Но в последней сумме коэффициенты при как раз есть координаты вектора в базисе . Из правила умножения матрицы на столбец получаем искомое равенство (1). □
Пусть другой базис L. Матрицей перехода от одного базиса к другому называется такая матрица , у которой i-ый столбец есть координаты вектора в базисе , т. е.
Фактически матрица есть матрица линейного оператора, переводящего векторы в .
Пусть столбец из координат вектора х в базисе Тогда имеет место следующее равенство
(2)
Действительно, имеем
Но откуда
Но в последней сумме коэффициенты при как раз и есть координаты вектора х в базисе . Из правила умножения матрицы на столбец получаем (2).
По следствию 2 из теоремы о ранге матриц невырожденная матрица, т.к. её столбцы, будучи координатами базисных векторов линейно независимы. Поэтому Т имеет обратную матрицу . Умножая обе части равенства (2) слева на , получаем
Пример 1.
Векторы заданы своими координатами в некотором базисе . Показать, что векторы сами образуют базис, и найти координаты вектора x в этом базисе.
Решение. Составим матрицу перехода от базиса к системе векторов :
,
она невырожденная, значит векторы линейно независимы и могут образовывать базис трёхмерного пространства. Тогда
Найдём координаты вектора в базисе
Следующая теорема устанавливает связь между матрицами одного и того же линейного оператора, заданными в разных базисах.
ТЕОРЕМА (о связи матриц линейного оператора). Пусть и – матрицы линейного оператора в базисах и соответственно и матрица перехода о первого базиса ко второму. Тогда (матрицы и называются подобными).
ДОКАЗАТЕЛЬСТВО. Если , то обозначим через и столбцы из координат вектора в первом и во втором базисах, а через и координаты образа этого вектора в первом и во втором базисах.. Из равенства (2) имеем
Из равенства (1) получаем
и .
Из этих трех равенств заключаем, что
.
Но откуда
.
Домножая обе части этого равенства на слева, получаем равенство
Которое имеет место при любом векторе . Это означает равенство матриц и . □
В доказательстве теоремы молчаливо использовался тот факт, что если для любого вектора х выполнено , то . Предлагается его доказать читателю.
Пример 2.Линейный оператор в базисе имеет матрицу . Найти его матрицу в базисе
Решение. Составим матрицу перехода от базиса к базису :
Найдём обратную матрицу для :
.
Тогда
Ранг и дефект линейного оператора.
Для доказательства основной теоремы этого параграфа потребуется понятие прямой суммы подпространств.
Пусть и – два подпространства линейного пространства . Их суммой называется множество всех векторов , где и , т.е.
Легко проверить, что также будет подпространством L.
Сумма называется прямой, если из того, что , где и следует, что и .
Определим также и пересечение двух подпространств которое также будет подпространством . Именно
и
ТЕОРЕМА (о прямых суммах подпространств). Сумма подпространств и будет прямой тогда и только тогда, когда .
ДОКАЗАТЕЛЬСТВО. Пусть – прямая сумма подпространств и , но есть вектор такой, чтоТогда, так как также является подпространством, то , и получается, что нулевой вектор можно представить двумя различными способами . Таким образом, приходим к противоречию определения прямой суммы.
Обратно, пусть , но сумма не прямая. Значит найдется и такие, что , но Так как и , то содержит ненулевой вектор Опять приходим к противоречию. □
ТЕОРЕМА (о размерности суммы двух подпространств). Размерность суммы двух подпространств пространства равна сумме их размерностей минус размерность их пересечения.
ДОКАЗАТЕЛЬСТВО. Пусть и – подпространства, и их размерности, а размерность их пересечения. Рассмотрим некоторый базис , скажем, и дополним его до базисов и пространств и .
Докажем, что система
, (3)
состоящая из векторов является базисом подпространства , тем самым будет доказана и теорема.
Ясно, что любой вектор и , а значит и вектор линейно выражается через векторы системы (3), т.к. содержит базисы и . Осталось проверить, что система (3) линейно независима. Предположим, что
(4)
Пусть Понятно, что . Но
. (5)
Правая часть этого равенства есть вектор из , т.е. . Окончательно, . Значит в выражении (5) отсутствуют члены с т.е. . Отсюда и из (4) заключаем, что
.
Так как система является базисом , то она линейно независима и поэтому □
Если сумма прямая, то размерность по теореме о прямых суммах равна 0, и поэтому получаем
СЛЕДСТВИЕ. Размерность прямой суммы двух подпространств равна сумме их размерностей. □
Пусть линейный оператор и
Нетрудно проверить, что и подпространства , называемые областью значений и ядром линейного оператора . Размерность называется рангом, а размерность дефектом .
ТЕОРЕМА (о ранге и дефекте). Сумма ранга и дефекта линейного оператора φ равна размерности пространства .
ДОКАЗАТНЛЬСТВО. Пусть и ранг и дефект . Выберем в базис и обозначим через векторы такие, что
Они линейно независимы, т.к. из равенства следует, что а поскольку линейно независимы, то
Обозначим через подпространство, порожденное векторами Они образуют базис и поэтому размерность подпространства равна . По предыдущему следствию достаточно теперь доказать, что является прямой суммой и . покажем, что Любой вектор имеет вид Если , то , т.е. . Но векторы линейно независимы и поэтому , откуда .
Покажем теперь, что . Возьмем вектор . Но и поэтому Пусть и . Так как , то . Следовательно . Имеем , где и , что и требовалось доказать. □
ГЛАВА 4.
ОСНОВНЫЕ АЛГЕБРАИЧЕСКИЕ СТРУКТУРЫ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.
1. Ильин В. А., Позняк Э. Г. Линейная алгебра: Учеб.: Для ВУЗов. - М.: Физматлит, 2001.
2. Курош А. Г. Курс высшей алгебры. - М.: Наука, 1971.
3. Проскуряков И. В. Сборник задач по линейной алгебре. - М.: Наука, 1984.
4. Шипачёв В. С. Задачник повысшей математике: Учеб. пособие для ВУЗов. - М.: Высшая школа, 2002.
СОДЕРЖАНИЕ.
ВВЕДЕНИЕ. ОСНОВНЫЕ МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ПОНЯТИЯ. 3
ГЛАВА I. МАТРИЦЫ И ОПРЕДЕЛИТЕЛИ. 5
§1.1. Матрицы и операции над ними. 5
§1.2. Определители. Теорема Лапласа. 8
§1.3. Теоремы о произведении определителей и обратной
матрице. Правило Крамера. 14
ЗАДАЧИ К ГЛАВЕ I. 19
ГЛАВА II. ЛИНЕЙНЫЕ ПРОСТРАНСТВА И СИСТЕМЫ
ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ. 25
§2.1. Арифметическое линейное пространство . 25
§2.2. Ранг матриц. 30
§2.3. Системы линейных уравнений. 34
ЗАДАЧИ К ГЛАВЕ II. 41
ГЛАВА 3. ЛИНЕЙНЫЕ ОПЕРАТОРЫ. 45
§3.1. Матрицы линейных операторов. 45
§3.2. Ранг и дефект линейного оператора. 51
§3.3. Характеристические корни и собственные значения. 54
ЗАДАЧИ К ГЛАВЕ III. 60
ГЛАВА 4. ОСНОВНЫЕ АЛГЕБРАИЧЕСКИЕ СТРУКТУРЫ. 63
§4.1. Группы, кольца, поля. 63
§4.2. Поле комплексных чисел. 67
§4.3. Поля вычетов. 73
§4.4. Кольца многочленов. 75
ЗАДАЧИ К ГЛАВЕ IV. 89
ОТВЕТЫ. 92
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ. 100
СОДЕРЖАНИЕ. 101
Дмитрий Иванович Иванов
АЛГЕБРА
(часть I)
Учебно-методическое пособие
по дисциплине "Алгебра"
для студентов специальности
"Компьютерная безопасность"
– Конец работы –
Используемые теги: Алгебра0.039
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: АЛГЕБРА
Если этот материал оказался полезным для Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Твитнуть |
Новости и инфо для студентов