Решение:
Записываем матрицу перехода А:
и находим ее определитель
0
Видим, что ранг матрицы С равен трем. Из теоремы о базисном миноре векторы f1 , f2 , f3 линейно независимы, а поэтому могут быть приняты в качестве базиса пространства R 3 .
Находим обратную матрицу А -1 .
Транспонированная матрица:
Обратная матрица А -1
Находим координаты вектора х относительно нового базиса.
Пример №1 . Даны векторы a, b, c и d . Установить, что векторы a , b , c образуют базис, и найти координаты вектора d в этом базисе.
Решение:
Соотношение, записанное для векторов d = αa + βb + γc, справедливо для каждой из проекций:
α*1 + β*2 + γ*1 = 0
α*2 — β*2 — γ*2 = 3
α*1 + β*1 + γ0 = 1 т.е. получена алгебраическая система трёх уравнений с тремя неизвестными. Решение системы удобнее вычислять методом Крамера или методом обратной матрицы:
α = 1/2; β = 1/2; γ = -3/2
следовательно, и вектор d имеет разложение в базисе a, b, c :
d = 1/2a + 1/2b — 3/2c
Пример №2 . Даны векторы . Показать, что векторы образуют базис трехмерного пространства и найти координаты вектора в этом базисе:
Пример №3 . Даны два линейных преобразования:
х’1 = a11x1 + a12x2 + a13x3, х»1 = b11x’1 + b12x’2 + b13x’3,
х’2 = a21x1 + a22x2 + a23x3, х»2 = b21x’1 + b22x’2 + b23x’3,
х’3 = a31x1 + a32x2 + a33x3, х»3 = b31x’1 + b32x’2 + b33x’3,
Средствами матричного исчисления найти преобразование, выражающее х»1, x»2, x»3 через х1, х2, х3.
х’1 = 4x1 + 3x2 + 5x3, х»1 = — x’1 + 3x’2 — 2x’3,
х’2 = 6x1 + 7x2 + x3, х»2 = — 4x’1 + x’2 + 2x’3,
х’3 = 9x1 + x2 + 8x3, х»3 = 3x’1 — 4x’2 + 5x’3,
Решение. Используя калькулятор, получаем:
Обозначим:
A = |
|
B = |
|
Тогда матричное уравнение запишется в виде: A·X = B.
Вычислим определитель матрицы А:
∆ = 4*(7*8 — 1*1) — 6*(3*8 — 1*5) + 9*(3*1 — 7*5) = -182
Определитель матрицы А равен detA=-182
Так как A невырожденная матрица, то существует обратная матрица A -1 . Умножим слева обе части уравнения на A -1 : A -1 ·A·X = A -1 ·B, тогда получим E·X = A -1 ·B, или X = A -1 ·B.
Найдем обратную матрицу A -1 .
A -1 = -1/182 |
|
Матрицу Х ищем по формуле:
X = A -1 ·B = -1/182 |
| * |
| = |
|
Пример №4 . В декартовой прямой системе координат даны вершины пирамиды A(3,0,-1), B(-1,-2,-4), C(-1,2,4), D(7,-3,1). Найдите:
а) длину ребра AB;
б) косинус угла между векторами AB и AC ;
в) уравнение ребра AB;
г) уравнение грани ABC;
д) уравнение высоты, опущенной из вершины D на грань ABC;
е) координаты векторов e 1= AB , e 2= AC , e 3= AD и докажите, что они образуют линейную независимую систему;
ж) координаты вектора MN , где M и N – середины ребер AD и DC соответственно;
з) разложение вектора MN по базису ( e 1, e 2, e 3)
Решение. Пункты (а-д) решаются через онлайн калькулятор.
Задание 1 . Разложить вектор d =(8;-5) по векторам a =(1;-2) и b =(2;3).
Решение. Векторы a и b образуют базис на плоскости, так как они не коллинеарны (, то есть соответствующие координаты этих векторов не пропорциональны).
Следовательно, вектор d = α a +β b , где α и β – коэффициенты, которые надо найти.
Таким образом, имеем равенство
8i-5j=α(i-2j)+β(2i+3j)=(α+2β)i+ (-2α+3β)j.
В координатной форме это равенство примет вид
Решим полученную систему уравнений.
- Выражение координат вектора-образа через координаты вектора-прообраза
- Матрица линейного оператора примеры
- Построение матрицы по заданной формуле отображения.
- Матрица линейного оператора
- Примеры линейных операторов
- Действия над операторами
- 1. Понятие линейного оператора
- 2. Сложение линейных операторов
- 3. Умножение линейных операторов
- 4. Умножение линейного оператора на число
- 5. Нулевой оператор
- 6. Противоположный оператор
- 7. Ядро линейного оператора
- 8. Образ линейного оператора
- 9. Ранг линейного оператора
- 🎬 Видео
Видео:Доказать, что векторы a, b, c образуют базис и найти координаты вектора d в этом базисеСкачать
Выражение координат вектора-образа через координаты вектора-прообраза
Теорема 5.3. Если р — линейный оператор, действующий из линейного пространства X в линейное пространство Y, который в паре базисов е = (ei, б2,. еп) в X и q = ( По условию линейный оператор р в паре базисов ей q имеет матрицу Aqe. Поэтому ре = qAqe. Произвольный вектор х € X может быть представлен в виде х = е[х]е, где [х]е — координатный столбец этого вектора. Поэтому
Тем самым мы пришли к соотношению х’ = Пример 5.1. Пусть линейный оператор, действующий из линейного пространства X в линейное пространство У, в паре базисов е = (ei, в2, ез, е4) в X и q = (щ, q^, дз) в У задан матрицей
Найти столбец координат в базисе q образа вектора х, имеющего в базисе е столбец координат (1,1,1,1) т ,и столбец координат в базисе е прообраза вектора у, имеющего в базисе q столбец координат (3, 2,1) т .
Решение. Столбец координат образа вектора х в базисе q находим непосредственно по формуле (5.5):
Для отыскания прообраза вектора у воспользуемся той же формулой (5.5). Если [х]е = (xi, .Т2, .хз, х^) т — столбец координат искомого вектора, то
Мы имеем систему линейных уравнений относительно неизвестных Xi, Х2, Х3, х4. Решив эту систему, находим все прообразы вектора у.
Здесь х4 — свободное неизвестное, которое может принимать любые значения. ?
Видео:Координаты вектора. 9 класс.Скачать
Матрица линейного оператора примеры
Видео:Координаты в новом базисеСкачать
Построение матрицы по заданной формуле отображения.
Пусть отображение задано с помощью формулы:
то есть для координат произвольного исходного вектора определены координаты его образа. Тогда, рассматривая вместо произвольного вектора x вектор , найдём его образ, это будет вектор . Для этого в формуле, задающей образ вектора, полагаем , ,…, . Аналогично находим образы для ,…, . Из координат образа вектора составляем 1-й столбец матрицы линейного оператора, аналогично из координат последующих векторов – остальные столбцы. Рассмотрим на примере.
Пример 1. Пусть оператор задан с помощью формулы:
.
Прежде всего, докажем, что это отображение – действительно линейный оператор.
Отобразим сумму векторов:
Теперь каждую координату получившегося вектора можем преобразовать:
.
Аналогично для умножения на константу:
Для того чтобы найти матрицу этого линейного оператора, нужно, как было сказано выше, подставить значения x1 = 1, x2 = 0, а затем x1 = 0, x2 = 1. В этом примере образы базисных векторов – соответственно (3, 1) и (2, -1).
Поэтому матрица линейного оператора будет иметь вид:
.
Аналогичным способом решается задача и для 3 и большего количества переменных.
Пример 2. .
Построим матрицу оператора. Отображая вектор (1,0,0), получаем (1,4,-1), соответственно (0,1,0) переходит в (2,1,-2), а вектор (0,0,1) – в (-1,1,3).
Матрица линейного оператора:
.
2.2. Построение матрицы оператора в случае, когда известен исходный базис и система векторов, в которую он отображается.
Если задана система из n векторов, образующих базис, и какая-нибудь произвольная система n векторов (возможно, линейно-зависимая), то однозначно определён линейный оператор, отображающий каждый вектор первой системы в соответствующий вектор второй системы.
Матрицу этого оператора можно найти двумя способами: с помощью обратной матрицы и с помощью системы уравнений.
Пусть – матрица оператора в базисе . По условию, для всех индексов . Данные n равенств можно записать в виде одного матричного равенства: , при этом столбцы матрицы – это векторы , а столбцы матрицы – векторы . Тогда матрица может быть найдена в виде .
Пример. Найти матрицу линейного оператора, отображающего базис
в систему векторов .
Здесь , , , и получаем:
.
Проверка осуществляется умножением получившейся матрицы на каждый вектор: .
Аналогично решаются подобные задачи и для трёхмерного пространства. В приложении (§5) есть несколько вариантов таких задач.
2.3. Прочие способы нахождения матрицы оператора.
Существуют также примеры, где линейный оператор задаётся другими способами, отличными от рассмотренных в п. 2.1 и 2.2.
Пример. Линейными операторами являются как правое, так и левое векторное умножение на фиксированный вектор в трёхмерном пространстве, то есть отображения вида и . Построим матрицу одного из этих операторов, . Для этого найдём образы всех трёх базисных векторов линейного пространства.
.
Аналогично, ,
.
Координаты полученных векторов запишем в виде столбцов матрицы оператора.
Матрица оператора: .
Аналогично можно построить матрицу линейного оператора :
.
Пример. Линейный оператор дифференцирования в пространстве всех многочленов степени не более n. Это пространство размерности n + 1. Возьмём в качестве базиса элементы , , ,…, .
, , , аналогично получим ,…, .
Матрица этого линейного оператора:
Линейные операторы могут отображать не только пространства конечной размерности, но и бесконечномерные пространства. Так, оператор дифференцирования может рассматриваться также в пространстве всех непрерывных функций. (В этом пространстве нет конечного базиса). В этом случае, очевидно, оператор не может быть задан матрицей конечного порядка.
Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:
Лучшие изречения: Для студента самое главное не сдать экзамен, а вовремя вспомнить про него. 10219 – | 7588 – или читать все.
91.146.8.87 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам | Обратная связь.
Отключите adBlock!
и обновите страницу (F5)
очень нужно
Видео:Как разложить вектор по базису - bezbotvyСкачать
Матрица линейного оператора
Определение 1. Если задан закон, который каждому вектору x?? ставит в соот ветствие вектор y . то говорят, что в линейном пространстве ? задан оператор A , при этом пишут:
Определение 2. Оператор A называется линейным, если для любых x 1 ?? и x 2 ?? и произвольного числа ? выполняются условия:
Рассмотрим теперь в евклидовом пространстве E n базис e 1 ,e 2 . e n и пусть в этом пространстве определён линейный оператор A : y = A x .
Разложим векторы x и y по базису e 1 ,e 2 . e n :
В силу линейности оператора A можно написать
Заметим, что каждый вектор , следовательно, его также можно разложить по базису e 1 ,e 2 . e n , т.е.
В силу единственности разложения по данному базису мы можем при равнять коэффициенты при базисных векторах в правых частях формул (1) и (2); тогда получим:
Получили, что линейному оператору A в данном базисе соответствует квадратная матрица
которая называется матрицей линейного оператора A , i -й столбец которой состоит из координат вектора Ae i (i = 1,2. n ) относительно данного базиса. Отметим, что матрица A оператора A зависит от выбора базиса e 1 ,e 2 . e n .
Итак, мы показали, что всякому линейному оператору A в евклидовом пространстве E n соответствует матрица A ; можно доказать и обратное утверждение: всякую квадратную матрицу A можно рассматривать как матрицу некоторого линейного оператора A в данном базисе e 1 ,e 2 . e n .
Представляют интерес невырожденные линейные операторы, т.е. такие операторы, матрицы которых имеют обратную A -1 , т.е. также являются невырожденными. В этом случае каждому вектору y (образу), определённому соотношением, отвечает единственный вектор x (прообраз) и при этом имеет место матричное равенство: X = A -1 ? Y .
Видео:Нахождение длины вектора через координаты. Практическая часть. 9 класс.Скачать
Примеры линейных операторов
1. В пространстве 2-мерных векторов линейным оператором является правило
связывающее вектор-прообраз с вектором-образом
2. В пространстве бесконечно дифференцируемых функций линейным оператором является операция дифференцирования, ставящая в соответствие каждому элементу этого простран ства его производную функцию.
3. В пространстве многочленов P n (t) линейным оператором является операция умножения многочлена на независимую переменную t .
Пример: Известны образы базисных векторов E 3 под действием оператора A :
Найти матрицу этого оператора в исходном базисе.
Решение: По определению y = A x, значит в матричном виде можно записать, что A = X -1 Y . Для нашего примера получаем
Видео:9 класс, 2 урок, Координаты вектораСкачать
Действия над операторами
Сложение линейных операторов. Пусть x?E n , A и B – два линейных оператора в этом пространстве.
Определение 1. Суммой линейных операторов A и B в E n называется оператор C, определяемый равенством Cx = A x + Bx , где x – любой вектор из E n .
Сумма линейных операторов является линейным оператором, причём его матрица C = A + B, где A и B – матрицы линейных операторов A и B .
Умножение линейного оператора на число. Пусть x?E n , линейный оператор A определён в E n , ? – некоторое число.
Определение 2. Произведением линейного оператора A на число ? называется оператор ?A , определяемый равенством .
?A является линейным оператором, а матрица этого линейного оператора получается из матрицы A умножением её на число ? , т.е. она равна ? ? A.
Умножение линейных операторов. Пусть x? E n , y ? E n , z ? E n и кроме того в E n определены линейные операторы A и B таким образом, что y = Bx, z = A y .
Определение 3. Произведением A ? B линейных операторов A и B называется оператор C, определяемый соотношением Cx = A (Bx) .
Таким образом, перемножение линейных операторов состоит в последовательном их применении по отношению к вектору x .
Рассмотрим матрицы – столбцы:
и обозначим через A, B и C – соответственно матрицы линейных операторов A, B и C. Тогда Z = A ? (B ? X) = (A ? B) ? X = C ? X , таким образом, C = A ? B, т.е. матрица произведения линей ных операторов также является линейным оператором.
a) (A ? B)(x + y) = A (B(x + y)) = A (Bx + By) = A (Bx) + A (By) = = (A ? B) ? x + (A ? B) ? y
б) (A ? B)(? x) = A (B(? x)) = A (?Bx) =?A (Bx) =? (A ? B)x
Свойства умножения линейных операторов вытекают из свойств умножения матриц.
Определение 4. Линейные операторы A и В называются равными, если . Равенство операторов обозначается как A = B .
Определение 5. Оператор E называется единичным (или тождественным) оператором, если каждому элементу x линейного пространства он ставит в соответствие тот же самый элемент, то есть
Видео:Как найти координаты вектора?Скачать
1. Понятие линейного оператора
Пусть R и S линейные пространства, которые имеют размерность n и m соответственно. Оператором A действующим из R в S называется отображение вида , сопоставляющее каждому элементу x пространства R некоторый элемент y пространства S. Для этого отображения будем использовать обозначение y= A(x) или y= Ax.
Определение 1. Оператор A действующий из R в S называется линейным, если для любых элементов x1 и x2 пространства R и любого λ из числового поля K выполняются соотношения
Если пространство S совпадает с пространством R, то линейный оператор, который действует из R в R называют линейным преобразованием пространства R.
Пусть заданы два векторных пространства n-мерный R и m-мерный S, и пусть в этих пространствах заданы базисы и соответственно. Пусть задано отображение
y=Ax, | (1) |
где A – m×n -матрица с коэффициентами из поля K. Тогда каждому элементу из R соответствует элемент y=Ax из S. Отображение (1) определяет оператор A. Покажем, что этот оператор обладает свойством линейности. Действительно, учитывая свойства умножения матриц, можно записать:
, | (2) |
. |
Покажем теперь обратное, т.е. что для любого линейного оператора A, отображающего пространство R в S и произвольных базисов и в R и S соответственно, существует такая матрица A с элементами из численного поля K, что определяемое этой матрицей линейное отображение (1) выражает координаты отображенного вектора y через координаты исходного вектора x.
Пусть x − произвольный элемент в R. Тогда
(3) |
является разложением x в по базису .
Применим оператор A к базисным векторам :
(4) |
где aij − координаты полученного вектора в базисе .
Тогда применяя оператор A к элементу x и учитывая (3) и (4), имеем
Сделаем следующее обозначение:
(6) |
Тогда равенство (5) примет следующий вид:
(7) |
Из равенства (7) следует, что любой элемент из пространства R при отображении оператором A, в пространстве S и в базисе имеет координаты yi, i=1,2. m. В свою очередь, из (6) следует, что этим координатам соответствуют линейные комбинации координатов элемента xj, j=1,2. n с коэффициентами aij i=1,2. m; j=1,2. n.
Построим матрицу A с элементами aij:
(8) |
Тогда выражение (6) можно записать в матричном виде:
y=Ax. | (9) |
Матрица A называется матрицей линейного оператора в заданных базисах и .
Видео:90. Координаты вектораСкачать
2. Сложение линейных операторов
Пусть A и B два линейных оператора действующих из R в S и пусть A и B – mxn − матрицы соответствующие этим операторам.
Определение 2. Суммой линейных операторов A и B называется оператор C, определяемый равенством
Cx= Ax+ Bx, x∈R, | (10) |
где x∈R означает, что x принадлежит пространстве R.
Сумма линейных операторов обозначается так C=A+B. Легко убедится, что сумма линейных операторов также является линейным оператором.
Применим оператор C к базисному вектору ej, тогда:
Cej= Aej+ Bej= | n | (aij+bij) ej |
∑ | ||
j= 1 |
Следовательно оператору C отвечает матрица ,где i=1,2. m, j=1,2. n, т.е.
C=A+B. | (11) |
Видео:Базис и матрица перехода. Координаты вектора в разных базисах.Скачать
3. Умножение линейных операторов
Пусть заданы три линейных пространства R, S и T. Пусть линейный оператор B отображает R в S, а линейный оператор A отображает S в T.
Определение 3. Произведением операторов A и B называется оператор C, для которого выполняется следующее равенство при любом x из R:
Cx= A( Bx), x ∈ R. | (12) |
Произведение линейных операторов обозначается C=AB. Легко убедится, что произведение линейных операторов также является линейным оператором.
Таким образом оператор C отображает пространство R в T. Выберем в пространствах R, S и T базисы и обозначим через A, B и C матрицы операторов A, B и C соответствующие этим базисам. Тогда отображения линейных операторов A, B, C
y=Bx, z=Ay, z=Cx |
можно записать в виде матричных равенств
y=Bx, z=Ay, z=Cx |
где x, y, z − векторы x, y, z − представленные в виде координатных столбцов. Тогда
Cx=A(Bx)=(AB)x. |
Учитывая произвольность х, получим
C=AB. | (13) |
Следовательно произведению операторов C=AB соответствует матричное произведение C=AB.
Видео:Координаты вектора в пространстве. 11 класс.Скачать
4. Умножение линейного оператора на число
Пусть задан линейный оператор A отображающий R в S и некоторое число λ из поля K.
Определение 4. Произведением оператора A на число λ называется оператор C, для которого выполняется следующее равенство при любом x из R:
Cx=λ ( Ax) | (14) |
Таким образом оператор C отображает пространство R в S. Выберем в пространствах R и S базисы и обозначим через A матрицу оператора A соответствующее этим базисам векторные равенства
y=Ax, z=λy, z=Cx |
можно записать в виде матричных равенств
y=Ax, z=λy, z=Cx |
где x, y, z − векторы x, y, z − представленные в виде координатных столбцов. Тогда
Cx=λ(Ax)=(λA)x. |
Учитывая произвольность х, получим
C=λA. | (15) |
Следовательно произведению оператора C на число λ соответствует произведение матрицы A на число λ.
Видео:Нахождение координат вектора. Практическая часть. 9 класс.Скачать
5. Нулевой оператор
Оператор, отображающий все элементы пространства R в нулевой элемент пространства S называется нулевым оператором и обозначается через O. Действие нулевого оператора можно записать так:
Видео:11 класс, 2 урок, Координаты вектораСкачать
6. Противоположный оператор
Противоположным оператору A называется оператор −A удовлетворяющий равенству:
Видео:Координаты точки и координаты вектора 1.Скачать
7. Ядро линейного оператора
Определение 5. Ядром линейного оператора A называется множество всех тех элементов x пространства R, для которых выполняется следующее равенство: Ax=0.
Ядро линейного оператора также называют дефектом оператора. Ядро линейного оператора обозначается символом ker A.
Видео:Орт вектора. Нормировать вектор. Найти единичный векторСкачать
8. Образ линейного оператора
Определение 6. Образом линейного оператора A называется множество всех элементов y пространства R, для которых выполняется следующее равенство: y=Ax для всех x из R.
Образ линейного оператора обозначается символом im A.
Видео:Длина вектора через координаты. 9 класс.Скачать
9. Ранг линейного оператора
Определение 7. Рангом линейного оператора A обозначаемое символом rang A называется число равное размерности образа im A оператора A, т.е.: rang A=dim(im A).
🎬 Видео
Векторы. Метод координат. Вебинар | МатематикаСкачать
Ядро и образ линейного оператораСкачать
Координаты вектора.Скачать
Координаты середины отрезкаСкачать
5 4 Координаты Преобразование координат при замене базисаСкачать