📑   Линейная алгебра. Практическая работа №12

🌀   Homepage     🌀   GitHub Pages     🌀   Previous     🌀   Next     🌀   Instagram Posts     🌀   Pinterest Posts

Линейные пространства.

Линейные преобразования и операторы

1. Линейные пространства

Линейное пространство $\mathbb{L(C)}$ над числовым полем $\mathbb{C}$ — это множество векторов $\mathbb{L}$, в котором введены две операции:
- сложение элементов $x + y, \ \forall x, y \in \mathbb{L}$
- умножение элемента на число $\alpha \cdot x, \forall \alpha \in \mathbb{C}, \forall x \in \mathbb{L}$
причем выполнены следующие аксиомы:

$(1) \ \forall x, y \in \mathbb{L} : x + y = y + x$ (коммутативность сложения);

$(2) \ \forall x, y, z \in \mathbb{L} : x + (y + z) = x + (y + z)$ (ассоциативность сложения);

$(3) \ \exists 0 \in \mathbb{L} \ \forall x \in \mathbb{L} : x + 0 = x$ (существование нулевого вектора);

$(4) \ \forall x \in \mathbb{L} \ \exists -x \in \mathbb{L} : x + (-x) = 0$ (существование противоположного вектора);

$(5) \ \forall x \in \mathbb{L} : 1 \cdot x = x$ (существование единичного вектора);

$(6) \ \forall \alpha, \beta \in \mathbb{C}, \forall x \in \mathbb{L} : (\alpha \cdot \beta) \cdot x = \alpha \cdot (\beta \cdot x)$;

$(7) \ \forall \alpha \in \mathbb{C}, \forall x, y \in \mathbb{L} : \alpha \cdot (x + y) = \alpha \cdot x + \alpha \cdot y$ (дистрибутивность-1);

$(8) \ \forall \alpha, \beta \in \mathbb{C}, \forall x \in \mathbb{L} : (\alpha + \beta) \cdot x = \alpha \cdot x + \beta \cdot x$ (дистрибутивность-2).

Простейшие свойства линейных пространств:
1) нулевой элемент единственен;
2) единичный элемент единственен;
3) $\forall x, y, z \in \mathbb{L}: x + z = y + z \implies x = y$ и т.д.

Примеры

Декартова прямоугольная система координат

$\overrightarrow{0}\{0;0;0\}$ - нулевой вектор

$\overrightarrow{i}\{1;0;0\}, \overrightarrow{j}\{0;1;0\}, \overrightarrow{k}\{0;0;1\}$ — единичные направляющие векторы координатных осей

$\overrightarrow{v}\{x;y;z\} = x \cdot \overrightarrow{i} + y \cdot \overrightarrow{j} + z \cdot \overrightarrow{k}$

$\{x;y;z\}$ - {абсцисса; ордината; аппликата}

$\overrightarrow{v_{xy}}\{x;y;0\}$ - проекция $\overrightarrow{v}\{x;y;z\}$ на плоскость $Oxy$

В системах кординат углы между векторами $\overrightarrow{i}, \overrightarrow{j}, \overrightarrow{k}$ могут быть не прямыми, длины векторов могут быть $\neq 1$.
Цилиндрическая система координат

$\begin{cases} x = r \cos \varphi \\ y = r \sin \varphi \\ z = h \end{cases}; \ \begin{cases} r = \sqrt{x^2 + y^2} \\ \cos \varphi = \frac{x}{\sqrt{x^2 + y^2}} \\ \sin \varphi = \frac{y}{\sqrt{x^2 + y^2}} \\ h = z \end{cases}$

Географические координаты (вариант сферических)

$\begin{cases} x = r \cos \varphi \cos \vartheta \\ y = r \sin \varphi \cos \vartheta \\ z = r \sin \vartheta \end{cases}$

Векторы коллинеарны, если они лежат на параллельных прямых.
Коллинеарные векторы с общим началом лежат на одной прямой.

$\overrightarrow{a}, \overrightarrow{b}$ - коллинеарны $\iff \exists \ \alpha, \beta \neq 0$ одновременно: $\alpha \overrightarrow{a} + \beta \overrightarrow{b} = \overrightarrow{0}$

Базис на плоскости — упорядоченный набор двух неколлинеарных векторов.
Векторы компланарны, если они лежат в параллельных плоскостях.
Компланарные векторы с общим началом лежат в одной плоскости.

$\overrightarrow{a}, \overrightarrow{b}, \overrightarrow{c}$ - компланарны $\iff \exists \ \alpha, \beta, \gamma \neq 0$ одновременно: $\alpha \overrightarrow{a} + \beta \overrightarrow{b} + \gamma \overrightarrow{c}= \overrightarrow{0}$

Базис в пространстве — упорядоченный набор трех некомпланарных векторов.
Линейная комбинация векторов

$\alpha_1 \overrightarrow{x_1} + \alpha_2 \overrightarrow{x_2} + ... + \alpha_n \overrightarrow{x_n}$

Линейная комбинация называется тривиальной, если все ее коэффициенты равны нулю.

$0 \overrightarrow{x_1} + 0 \overrightarrow{x_2} + ... + 0 \overrightarrow{x_n} = \overrightarrow{0}$

Векторы линейно независимы, если нулевому вектору равна только их тривиальная линейная комбинация.
Векторы линейно зависимы $\iff$ их смешанное произведение равно нулю.

$\overrightarrow{x}\{x_1;x_2;x_3\} \cdot \overrightarrow{y}\{y_1;y_2;y_3\} \cdot \overrightarrow{z}\{z_1;z_2;z_3\} = \begin{vmatrix} x_1 & x_2 & x_3 \\ y_1 & y_2 & y_3 \\ z_1 & z_2 & z_3 \end{vmatrix} = 0$

Базис линейного пространства - линейно независимый упорядоченный набор векторов,
позволяющий любой вектор пространства представить в виде линейной комбинации этого набора (разложение по базису),
причем коэффициенты в этом случае - координаты вектора.
Разложение вектора по базису единственно.
Размерность линейного пространства = числу векторов базиса.
Большее, чем размерность, количество векторов пространства всегда линейно зависимо.

Активируйте этот код перед использованием любых ячеек Linked Sage Cells


Активируйте этот код перед использованием любых ячеек Linked Python Cells


Активируйте этот код перед использованием любых ячеек Linked R Cells

2. Линейные преобразования

В пространстве заданы два произвольных базиса $\overrightarrow{e_1}, \overrightarrow{e_2}, ..., \overrightarrow{e_n}$ и $\overrightarrow{f_1}, \overrightarrow{f_2}, ..., \overrightarrow{f_n}$:

$\begin {cases} \overrightarrow{f_1} = c_{11}\overrightarrow{e_1} + c_{12}\overrightarrow{e_2} + ... + c_{1n}\overrightarrow{e_n} \\ \overrightarrow{f_2} = c_{21}\overrightarrow{e_1} + c_{22}\overrightarrow{e_2} + ... + c_{2n} \overrightarrow{e_n} \\ ... \\ \overrightarrow{f_n} = c_{n1}\overrightarrow{e_1} + c_{n2}\overrightarrow{e_2} + ... + c_{nn} \overrightarrow{e_n} \end{cases}$

Коэффициенты уравнений - матрица перехода $C$ от первого базиса ко второму.
Тогда матрица перехода от координат вектора относительно первого базиса к координатам относительно второго равна $(C^{-1})^T$



Пример решения задачи с матрицей перехода

$C: (\mathfrak{e_1},\mathfrak{e_2},\mathfrak{e_3}) \to (\mathfrak{f_1},\mathfrak{f_2},\mathfrak{f_3}) \\ \begin{cases} \mathfrak{e_1} \{1;3;3\} \\ \mathfrak{e_2} \{-3;-3;-2\} \\ \mathfrak{e_3} \{-2;2;3\} \end {cases} \to \begin {cases} \mathfrak{f_1} \{1;4;-2\} \\ \mathfrak{f_2} \{-2;-1;2\} \\ \mathfrak{f_3} \{4;1;-2\} \end{cases}$

$\mathfrak{e} \{-19;7;16\} \to \mathfrak{f} \{x;y;z\}?$



3. Линейные операторы

Оператор преобразования одного линейного пространства в другое

$A: V \to W$

$\forall x \in V \ \exists y \in W: y = Ax$

Линейный оператор

1) $A(x_1 + x_2) = Ax_1 + Ax_2$

2) $A(\lambda x) = \lambda (Ax)$

Матрица линейного оператора в старом базисе

$A = C^{-1} * \tilde{A} * C$

Матрица линейного оператора в новом базисе

$\tilde{A} = C * A * C^{-1}$

Пример решения задачи с матрицей линейного оператора

$A\mathfrak{e_1=f_1}: \mathfrak{e_1}\{1;3;3\}; \mathfrak{f_1} \{1;4;-2\} \\ A\mathfrak{e_2=f_2}: \mathfrak{e_2}\{-3;-3;-2\}; \mathfrak{f_2} \{-2;-1;2\} \\ A\mathfrak{e_3=f_3}: \mathfrak{e_3}\{-2;2;3\}; \mathfrak{f_3} \{4;1;-2\}$

$A\mathfrak{e=f}: \mathfrak{e}\{-19;7;16\}; \mathfrak{f} \{x;y;z\}?$




Пример решения задачи с матрицей перехода и матрицей линейного оператора

$C: (\mathfrak{e_1},\mathfrak{e_2},\mathfrak{e_3}) \to (\mathfrak{f_1},\mathfrak{f_2},\mathfrak{f_3}) \\ \begin{cases} f_1 = e_1+ e_2 + e_3 \\ f_2 = 2 e_1+ 3 e_2 + 4 e_3 \\ f_3 = 3 e_1+ 5 e_2 + 8 e_3 \end{cases}$

$A = \begin{pmatrix} -3 & -4 & -1 \\ 4 & -3 & -3 \\ -3 & 2 & -6 \end{pmatrix} \to \tilde{A} ?$



4. Собственные значения и собственные векторы линейного оператора

Собственный ненулевой вектор $\overline{u}\{x;y;z\}$ и соответствующее ему собственное значение $\lambda$ для матрицы $A$

$A \overline{u} = \lambda \overline{u} \iff \begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{pmatrix} * \begin{pmatrix} x \\ y \\ z \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} \lambda x \\ \lambda y \\ \lambda z \end{pmatrix} \iff \begin{vmatrix} a_{11}-\lambda & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22}-\lambda & a_{23} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33}-\lambda \end{vmatrix} = 0$




5. Задание

$1.$ Линейный оператор преобразует векторы следующим образом:

$A\mathfrak{e_1=f_1}: \mathfrak{e_1}\{-2;-2;-3\}; \mathfrak{f_1} \{-1;3;4\} \\ A\mathfrak{e_2=f_2}: \mathfrak{e_2}\{-1;-1;1\}; \mathfrak{f_2} \{1;-1;-3\} \\ A\mathfrak{e_3=f_3}: \mathfrak{e_3}\{2;3;-2\}; \mathfrak{f_3} \{1;4;-2\}$

В какой вектор этот оператор переведет $\mathfrak{e}?$

$A\mathfrak{e=f}: \mathfrak{e}\{-17;-20;-3\}; \mathfrak{f} \{x;y;z\}?$

$2.$ Инициировать случайную матрицу целых чисел,
найти для нее собственные вектора и собственные значения,
используя SageMath, Numpy, SymPy или R.


6. Отдельная ячейка для дополнительных экспериментов