Тема 3 Векторы

Векторы на плоскости и в пространстве (сложение, вычитание, умножение на число). Координаты и длина вектора, п-мерный вектор. Линейная комбинация, линейная зависимость и независимость векторов. Понятие о векторном (линейном) пространстве и его базисе. Собственные векторы и собственные значения матрицы. Характеристический многочлен матрицы. (1, гл. 3, § 3.1 – 3.3, 3.7; с. 63 – 66, 68 – 72, 82 – 84); (2, гл. 3).

Необходимо рассмотреть и усвоить понятие вектора, обозначения векторов, определение длины векторов, определение коллинеарных векторов, противоположных векторов. Изучить операции сложения и вычитания векторов на плоскости и в пространстве. Правило параллелограмма, многоугольника, параллелепипеда.

Надо уяснить, что скалярное произведение векторов это произведение модулей их длин на косинус угла между ними, а скалярное произведение в координатах равно сумме произведений соответствующих координат. Разобрать задачи с решениями (1,3.14–3.17).

Необходимо разобраться с понятием n-мерного вектора и векторного пространства, изучить свойства векторного пространства.

Множества всех плоских и пространственных векторов, для которых определены операции сложения и умножения, а также умножения вектора на число, являются простейшими примерами векторных пространств. В данной теме обобщается понятие вектора и дается определение векторного пространства.

Необходимо уяснить понятие линейной комбинации, линейной зависимости и линейной независимости векторов, а именно: линейная комбинация векторов a₁,a₂,…,a_n векторного пространства R равна сумме произведений этих векторов на произвольные действительные числа (a_m=l₁a₁+l₂a₂+…+l_m-1a_m-1). Линейно зависимые векторы (как и строки матрицы) - это такие векторы, для которых существуют такие числа l₁,l₂,…,l_m не равные нулю одновременно такие, что l₁a₁+l₂a₂+…+l_ma_m=0. Линейно независимые - это вектора, для которых l₁a₁+l₂a₂+…+l_ma_m=0 возможно только при одновременном равенстве нулю всех чисел l₁=l₂=…=l_m=0.

В случае линейной зависимости векторов, по крайней мере, один из них выражается через остальные.

Необходимо уяснить, что любой вектор пространства может быть представлен в виде линейной комбинации векторов базиса.

Особую роль в приложениях математики играют векторы, обладающие следующим свойством: при умножении квадратных матриц на них образуются новые векторы, коллинеарные исходным. Такие векторы получили название собственных векторов матрицы, а соответствующие им числа – собственных значений матрицы. Точное определение собственных векторов и значений приведено в (1, с. 82).

Рекомендуется разобрать задачи с решениями N 3.2, 3.3, 3.7 и задачи для самостоятельной работы N 3.18 – 3.20, 3.27, 3.28 по учебнику (1) и аналогичные задачи по практикуму (2).