лекция 2 для студентов 1 курса, обучающихся по специальности – Клиническая психология к.п.н., доцент Шилина Н.Г. Красноярск, 2014 Тема: Элементы векторной алгебры. Кафедра медицинской и биологической физики

План лекции: Понятие вектора. Действия над векторами. Линейно зависимые и линейно независимые векторы. Размерность линейного пространства. Базис линейного пространства Скалярное произведение двух векторов Системы координат.

Значение темы Предметом изучения в векторной алгебре являются векторные величины(векторы) и действия с ними. Примерами таких величин могут служить скорость и ускорение движущейся точки, сила. Цифровые данные, используемые в различных областях, также можно представить в виде систем векторов. Понятие вектора позволяет существенно упростить операции с большими структурированными наборами чисел.

Вектором называют любую конечную последовательность чисел: а 1,a 2,...,a n. При этом сами числа а 1,a 2,...,a n называют координатами вектора. Координаты вектора получаются вычитанием из координат его конца соответствующих координат начала.

Определение вектора Определим вектор как набор N чисел. Можно определить вектор-столбец и вектор-строку Понятие вектора позволяет существенно упростить операции с большими структурированными наборами чисел.

Геометрическим вектором (вектором) Называется направленный прямолинейный отрезок, для которого указано, какая из ограничивающих точек считается началом, а какая - концом. Начало вектора называют точкой его приложения.

Обозначения Отрезок AB

Векторы с 1,2 или 3 координатами - это направленные отрезки на прямой, плоскости, в пространстве

Два вектора (а 1,a 2,...,a n ) и (b 1,b 2,...,b m ) называются равными в том и только том случае, если они имеют одинаковое число координат (n= т) и если их соответственные координаты равны между собой: a 1 =b 1 ; a 2 = b 2,..., а п =b п. Равенство векторов пишется так: а =b.

Для геометрических векторов Два вектора называются равными, если они лежат на параллельных прямых (или одной прямой), одинаково направлены и имеют равные длины

Нуль-вектор - вектор у которого начало и конец совпадает, его модуль равен нулю и нет определенного направления. Следовательно можно считать все нуль векторы равными и ввести для них общее обозначение

Коллинеарные векторы Векторы называются коллинеарными, если они лежат на одной прямой, либо на параллельных прямых

Компланарные векторы Векторы называются компланарными, если они расположены на прямых, параллельных одной и той же плоскости

Сложение векторов Два вектора равны, если равны все их компоненты. Сумма двух векторов x и y записывается как x+y и определяется как вектор Разность двух векторов х-y есть вектор z, такой, что y+z=x

Правило параллелограмма Сумма векторов а и b определяется равенством а + b =(а 1 +b 1,a 2 +b 2,…,a n +b n ). Например, (1, –1, 0, 3, 8) + (4, 3, – 3, –5, –7) = (5, 2, –3, –2, 1).

Произведением вектора а = (а 1,a 2,...,a n ) на число k называют вектор ka, определяемый равенством ka = (kа 1,ka 2,..., ka n ). Умножение вектора на число сводится к растяжению при |k| > 1 или сжатию при |k| 0 или с заменой на противоположное при k< 0 Умножение векторов

Умножение вектора на скаляр

Cвойства операций: коммутативность: а + b = b + а; ассоциативность: (а + b) + с = а + (b + с), k(lа) = (kl)а; дистрибутивность: (k+ l)а = kа + lа, k(а + b) = ka+ kb. Вектор, все координаты которого равны нулю, называют нулевым вектором (0). Вектор (–1)а называется противоположным вектору а (обозначается –а). а+(–а) = 0.

Линейно зависимые и линейно независимые векторы Множество L называют линейным пространством (или векторным пространством), а его элементы – векторами, если: 1. На этом множестве задана операция сложения: каждым двум векторам а и b из L сопоставлен некоторый третий вектор из L, обозначаемый а + b и называемый суммой векторов а и b; 2. Задана операция умножения векторов на числа: каждый паре а, k (вектор а и число k) сопоставлен некоторый вектор, обозначаемый kа и называемый произведением вектора a на число k;

3. Эти операции удовлетворяют следующим требованиям: а + b = b + а для любых векторов а и b; (а + b) + с = а + (b + с) для любых трех векторов a, b и с; существует единственный вектор 0 такой, что а + 0 = а для любого вектора а; для любого вектора а существует единственный вектор а' такой, что а + а' = 0; 1·а = а для любого вектора а; k 1 (k 2 a) = (k 1 k 2 )a для любых чисел k 1 и k 2 и любого вектора а; (k 1 + k 2 )a = k 1 a + k 2 a для любых чисел k 1 и k 2 и любого вектора а; k (a +b) = ka +kb для любого числаk и любых векторов а и b.

Геометрический смысл линейной зависимости векторов Один вектор линейно зависим тогда и только тогда, когда он нулевой. Для того, чтобы два вектора были линейно зависимы, необходимо и достаточно, чтобы они были коллинеарны. Для того чтобы три вектора были линейно зависимы необходимо и достаточно, чтобы они были компланарны. Любые четыре вектора линейно зависимы.

Примеры линейных пространств векторы плоскости (обозначение R 2 ) нашего пространства, в котором мы живем, его называют трехмерным (определяется тремя измерениями: длиной, шириной, высотой) и обозначают R 3 Обобщением этих пространств является пространство R n векторов (а 1,a 2,..., a n ), имеющих n координат (n– мерных векторов).

Пусть а 1,a 2,..., a p – множество векторов из пространства L. Возьмем произвольные числа k 1, k 2,…, k p и составим вектор а = k 1 а 1 + k 2 a a p k p. Любой вектор а данного вида называется линейной комбинацией векторов а 1,a 2,..., a p, а числа k 1, k 2,…, k p – коэффициентами этой линейной комбинации.

Пример а 1 = (2,–1,4,0), а 2 = (3, –5, –2,2), а 3 = (–3, 6, –8,5), то линейная комбинация 3 а 1 –2 а 2 – а 3 = (6, –3,12,0) –(6, –10, –4,4) – (–3,6, –8,5) = (3,1,24, –9). вектор b является линейной комбинацией векторов а 1 и а 2, т.к. b = 3 а 1 + 2a 2.

Векторы а 1,a 2,...,a p называются линейно зависимыми (или образующими линейно зависимую систему), если существуют такие числа с 1 с 2,..., с р, не равные одновременно нулю, что справедливо равенство: с 1 а 1 + с 2 a 2 +с р a p = 0. Если же это равенство возможно только в случае с 1 = с 2 =... = с р = 0, то векторы а 1,a 2,...,a p называются линейно независимыми (образующими линейно независимую систему).

Условия линейной зависимости и независимости векторов 1. Всякая система векторов, содержащая нуль– вектор 0, линейно зависима. 2. Если k (k< р) векторов системы а 1,a 2,...,a p линейно зависимы, то и вся система линейно зависима. 3. Если из системы линейно независимых векторов а 1,a 2,...,a p удалить r (r

Теорема Векторы а 1,a 2,...,a p линейно зависимы тогда и только тогда, когда хотя бы один из них является линейной комбинацией всех остальных. Линейное пространство L называется n–мерным, если в нем существует n линейно независимых векторов, а любые n +1 векторов являются линейно зависимыми.

Базисом n–мерного линейного пространства L называется любая упорядоченная система n линейно независимых векторов в пространстве R n Пример такой системы в пространстве R n : е 1 =(1,0,…,0), e 2 =(0,1,…,0), ……………. e n =(0,0,…,1).

Теорема 1. Если в пространстве L некоторая система n-мерных векторов обладает свойством, что определитель, строками которого являются данные векторы, не равен нулю, то эти векторы образуют базис в L. Теорема 2. Разложение произвольного вектора а по базису всегда единственно. Числа k 1,k 2,...,k n – коэффициенты разложения вектора а по некоторому базису – называются координатами вектора а в этом базисе.

Пусть даны два линейных пространства L 1 и L 2. Предположим, что между элементами этих пространств можно установить взаимно однозначное соответствие (биекцию). Если элемент х L 1, а у L 2, то факт их взаимно однозначного соответствия записывается так: х у. Предположим также, что если х 1 у 1 и х 2 у 2 то х 1 +х 2 у 1 + у 2 и αх 1 αу 1, где α – любое действительное число. Если выполнены эти условия, то пространства L 1 и L 2 называются изоморфными.

Теорема 3. Два линейных пространства изоморфны тогда и только тогда, когда они имеют одинаковую размерность. Например, изоморфны множество всех векторов трехмерного пространства и множество последовательностей из R 3, каждая из которых содержит три числа.

Скалярное произведение двух векторов Скалярным произведением двух векторов х = (х 1, х 2,…, х п ) и у=(у 1,у 2,…,у п ) называется число (х,у)= х 1 у 1 + х 2 у 2 +… х п у п =

Скалярное произведение двух векторов (х, х) – квадрат длины вектора х

Свойства скалярного произведения (х, у) = (у, х) – коммутативность; (х, у + z) = (х, у) + (х, z) – дистрибутивность; (kx, у) = k(х, у), k – любое действительное число; (х, х) > 0, если х – ненулевой вектор; (х, х) = 0, если х –нулевой вектор

Линейное пространство L, в котором введена операция скалярного произведения, называется евклидовым пространством. Длиной (модулем) вектора х называется число: или

Пример Рассчитать модуль вектора а =

Свойства модуля вектора |x| = 0 тогда и только тогда, когда x = 0; |kх| =|k|·|х|. k – любое действительное число; |(x, у)| |х|·|у| (неравенство Коши – Буняковского); |x + у| |х| + |у| (неравенство треугольника).

Пусть х и у – два ненулевых вектора. Углом между ними называют число φ, определенное с помощью равенства φ с b a

Векторы х и у называются перпендикулярными или ортогональными друг другу, если их скалярное произведение равно нулю. Нулевой вектор ортогонален любому другому. Систему векторов а 1,a 2,...,a p в евклидовом пространстве L называют ортогональной, если любые два различных вектора этой системы ортогональны друг другу.

Ортогональность векторов

Вектор е называют нормированным или единичным, если его модуль равен 1. Систему векторов e 1, е 2,…,е р называют ортонормированной, если любые два вектора этой системы ортогональны друг другу и если модуль каждого из них равен 1. В n–мерном евклидовом пространстве система n ортонормированных векторов образует ортонормированный базис.

Тест Умножение вектора на число при |k| >1 сводится к 1. растяжению исходного вектора 2. сжатию исходного вектора

РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА: Обязательная: Кричевец, А.Н. Математика для психологов /А.Н. Кричевец, Е.В. Шикин, А.Г. Дьячков. – М.: Флинта: НОУ ВПО «МПСИ», 2010.– 376 с. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных/А.Д. Наследов.- СПб.: Речь, Дополнительная: Математика в примерах и задачах: учебное пособие /Л.Н.Журбенко, Г.А. Никонова, Н.В.Никонова и др. – М.: ИНФРА– М, –373 с. Болдин К.В., Башлыков В.Н., Рукосуев А.В. Высшая математика /К.В. Болдин К, В.Н. Башлыков, А.В. Рукосуев. – М.: Флинта, 2010 Электронные ресурсы: УБИЦ КрасГМУ Портал центра дистанционного образования Электронная библиотека Ресурсы интернет

БЛАГОДАРЮ ЗА ВНИМАНИЕ