С.К. ГИРЛИН (составитель)
Компьютерная математика. ЛЕКЦИИ
(по книгам: 1) Черняк А.А., Новиков В.А., Мельников О.И.,
Кузнецов А.В. «Математика для экономистов на базе Mathcad»;
2) Гирлин С.К. «Интегральные уравнения»)
Ялта, 2013
СОДЕРЖАНИЕ
Глава 1. Общие математические и экономические понятия …..4
1.1. n-мерное векторное пространство действительных чисел. Математическая часть ………………………………………………4
1.2. n-мерное векторное пространство действительных чисел. Компьютерная часть …………………………………………………9
N-мерное векторное пространство действительных
1.4. Матрицы. Математическая часть …………………………… 11
1.5. Матрицы. Компьютерная часть ……………………………… 15
1.6. Матрицы. Задачи …………………………………………………16
Глава 1. Общие математические и экономические понятия.
N-мерное векторное пространство действительных чисел. Математическая часть
Вектором размерности называется упорядоченная последовательность действительных чисел . Числа называются координатами вектора .
Два вектора и одинаковой размерности называются равными, если они равны покоординатно: Вектор называется нулевым. Длиной вектора называется число
Операции над векторами
1. Сложение векторов одинаковой размерности: суммой двух векторов и называется вектор
2. Умножение вектора на скаляр: произведением вектора на действительное число (скаляр) называется вектор
3. Скалярное произведение двух векторов одинаковой размерности: число называется скалярным произведением двух векторов и и будет обозначаться Векторы и называются ортогональными, если их скалярное произведение равно 0.
Теорема 1.1 (основные свойства операций над векторами):
1.
2. ;
3. ;
4. ;
5. ;
6. ;
7.
Докажем второе, пятое и шестое свойства. Пусть , , . Тогда =
;
Аналогично доказывается, что .
Так как , то
Теорема 1.2.
Доказательство. Пусть . Тогда
Так как , то
откуда and . Теорема доказана.
Определение. Множество всех векторов размерности n, в котором заданы операции сложения векторов и умножения векторов на скаляры, называется n-мерным векторным пространством действительных чисел и обозначается .
Определение. Вектор представим в виде линейной комбинации векторов с коэффициентами , если . Если при этом не все коэффициенты равны нулю, то такую линейную комбинацию будем называть ненулевой комбинацией; если же все (и, следовательно, ), то такую линейную комбинацию будем называть нулевой.
Определение. Система векторов V из называется линейно независимой, если нулевой вектор из не может быть представлен в виде ненулевой комбинации векторов из V. В противном случае система V называется линейно зависимой. Другими словами, в случае линейно независимой системы векторов из равенства следует, что все коэффициенты в случае линейно зависимой системы из того же равенства вытекает существование такого набора коэффициентов, среди которых есть хотя бы один ненулевой.
Пример. Если , , то непосредственно проверяется равенство Выполнение этого равенства означает, что система векторов , линейно зависима.
Если система векторов В включает в себя все векторы системы А, то А называется подсистемой В.
Теорема 1.3. Если система векторов В содержит линейно зависимую подсистему векторов А, то В также линейно зависима.
Доказательство. Пусть , . Так как А линейно зависимая система, то нулевой вектор представим в виде ненулевой комбинации векторов из А: . Но тогда , что означает линейную зависимость системы векторов В. Теорема доказана.
Следствие 1.1. Любая подсистема векторов линейно независимой системы векторов линейно независима.
Теорема 1.4. Пусть линейно независимая система векторов А после добавления нового вектора В стала линейно зависимой системой . Тогда вектор представим в виде лингейной комбинации векторов из А.
Доказательство. Пусть . Ввиду линейной зависимости системы векторов нулевой вектор представим в виде ненулевой комбинации Если , то , где не все равны 0, что противоречит линейной независимости системы векторов А. Поэтому , откуда . Теорема доказана.
Определение. Максимально возможное число векторов в линейно независимой подсистеме системы векторов V называется рангом системы V.
Очевидно, ранг линейно независимой системы векторов равен числу векторов в этой системе.
Элементарными преобразованиями системы векторов называются:
- умножение любого вектора этой системы на ненулевое число (элементарное преобразование типа 1);
- прибавление к одному из векторов системы любого другого вектора этой системы, умноженного на произвольное число (элементарное преобразование типа 2).
Теорема 1.5. Элементарные преобразования сохраняют линейную независимость или линейную зависимость системы векторов.
Доказательство.Докажем эту теорему только для элементарных преобразований типа 2. Пусть , а система В получается из А в результате прибавления к первому вектору второго вектора, умноженного на число , т.е. . Очевидно, равенства
и
равносильны, поскольку любое из них вытекает из другого, причем из равенства нулю в одном из них ( например, ) вытекает равенство коэффициентов в другом (). Теорема доказана.
Теорема 1.6.Система векторов, состоящая из единственного ненулевого вектора линейно независима.
Теорема 1.7. Система векторов, содержащая нулевой вектор, линейно зависима.
Следующая система векторов называется лестничной:
…………………………………….
.
Теорема 1.8. Лестничная система векторов линейно независима.
Доказательства теорем 1.6 - 1.8 очевидны.
Теорем1.9. Если число векторов в линейно независимой подсистеме А системы векторов В равно рангу В, то любой вектор из В представим в виде линейной комбинации векторов из А.
Доказательство. Пусть - произвольный вектор из В. Если , то все очевидно. Если , то система векторов будет линейно зависимой по определению ранга. Тогда выполняются условия теоремы 1.4, из которой и следует искомое утверждение.
Теорема 1.10. С помощью элементарных преобразований можно переставить местами любые два вектора системы векторов.
Доказательство. Следующая цепочка систем векторов показывает последовательность элементарных преобразований, которые меняют местами векторы и в начальной системе векторов :
, , ,
, . Теорема доказана.
N-мерное векторное пространство действительных чисел. Компьютерная часть
Координаты векторов вводятся на рабочем листе Mathcad – документа следующим образом. Пусть, к примеру, надо ввести вектор Разместите курсор (красный крестик) в нужном месте рабочего листа. Введите имя вектора Клавишей введите знак присваивания z . Комбинацией клавиш выведите диалоговое окно Вставить матрицу(Insert Matrix).В полеСтрок(Rows)этого окна задайте размерность 4 вектора. В поле Колонок ( Colomns) задайте 1. Щелкните на кнопке OK. Справа от знака присваивания (на месте метки, выделенной синим курсором ввода) появится шаблон вектора с метками для ввода его координат:
Некоторые операции над векторами производятся с помощью подпанели инструментов Матрица(Matrix), для вызова которой надо щелкнуть на кнопке панели инструментов Математика(Math). Подпанель Матрица(Matrix) содержит 12 кнопок. Щелкнув на кнопке скалярного произведения, можно вывести шаблон и на месте меток ввести векторы, участвующие в скалярном произведении. Кнопка задает шаблон для определения суммы координат вектора, имя которого следует задать на месте метки.
N-мерное векторное пространство действительных чисел. Задачи
2. Доказать все свойства сформулированные в теореме 1.1.
3. Доказать, что косинус угла между векторами и равен 1, если один из них… 4. Доказать, что косинус угла между векторами и равен -1, если один из них равен другому, умноженному на некоторое…
Матрицы. Математическая часть
Определение. Матрицей М размера называется прямоугольная таблица с строками и столбцами, состоящая из чисел, называемых элементами матрицы М. Элемент матрицы, расположенный на пересечении -ой строки и -ого столбца обозначается через ; будем говорить, что этот элемент находится на позиции . Матрица размера называется квадратной матрицей порядка . Единичной матрицей Е порядка называется квадратная матрица порядка , в которой элементы равны 1, б а остальные элементы (,, ) равны 0.
Говорят, что элементы , , образуют главную диагональ квадратной матрицы порядка .
Любую строку или столбец матрицы размера можно рассматривать как вектор пространства или соответственно. При необходимости они будут считаться таковыми без особых оговорок. Однако при этом следует различать, является ли вектор строкой, которая будет называться вектор-строкой, или столбцом, который будем называть вектор-столбцом. Вектор-строка – это матрица размера , а вектор-столбец – матрица размера . Там, где не будет ясно из контекста, какие векторы имеются в виду, это будет уточняться дополнительно.
Операции над матрицами:
- сложить (вычесть) две матрицы одинакового размера означает сложить (вычесть) их элементы, стоящие на одинаковых позициях; при этом получится матрица того же размера;
- умножить матрицу на скаляр означает умножить на это число все элементы матрицы;
- транспонировать матрицу означает преобразовать ее в матрицу , строки которой являются столбцами матрицы с теми же номерами;
- умножить матрицу размера на матрицу размера означает получить матрицу размера , элемент которой равен скалярному произведению -ой строки матрицы и -го столбца матрицы , т.е.
Замечание 1.1 Для упрощения записи знак умножения в произведении матриц будем опускать.
Теорема 1.11. Пусть , , , - матрицы, - квадратная матрица. Тогда , , , , (где - единичная матрица) при условии, что размеры матриц согласуются во всех операциях сложения и умножения.
Доказательствопроведем для последних двух утверждений теоремы. Для доказательства равенства матриц и достаточно сравнит их элементы на одинаковых позициях. На позиции в матрице находится некоторое число , равное скалярному произведению -ой строки матрицы и -ого столбца . Но -я строка матрицы - это -й столбец матрицы , а -й столбец матрицы - это -я строка матрицы . Поэтому число равно скалярному произведению -щй строки матрицы и -го столбца матрицы , т.е. число находится на позиции матрицы или на позиции матрицы . Свойство доказано.
Для доказательства равенства рассмотрим число на позиции матрицы : если -я строка в есть , то
,
так как в -ом столбце матрицы именно -я координата равна 1, а остальные координаты равны 0. Итак, доказано, что . Равенство доказывается аналогично.
Замечание 1.2. Если рассматривать векторы и как матрицы, то скалярное произведение можно записать следующим образом:
Пусть задана система линейных уравнений с переменными, имеющая следующий вид:
Здесь называются коэффициентами при переменных, - свободными членами, . Если использовать обозначения
, , ,
то систему (1.1) можно записать в матричном виде: . Если использовать обозначения:
то систему (1.1) можно записать тремя способами в векторном и векторно-матричном виде:
или