Лекции и конспекты по математике Примеры решения задч

В разделе "Матрица линейного преобразования" мы выяснили, что каждое линейное преобразование $ n$ -мерного линейного пространства в фиксированном базисе задается матрицей. Если меняется базис, то, как правило, меняется и матрица. Возникает вопрос, нельзя ли найти базис, в котором матрица линейного преобразования имеет наиболее простой вид. В общем случае выбрать такой базис довольно сложно. Это связано с нахождением нормальной жордановой формы матрицы, изложение которого можно найти в более обстоятельных учебниках по линейной алгебре, например, в [4], [5]. Следующая теорема отвечает на этот вопрос в более простом случае.

        Теорема 19.2   Пусть $ \mathcal{A}$  -- линейное преобразование $ n$ -мерного линейного пространства. Матрица линейного преобразования имеет диагональный вид
$\displaystyle A=\left(\begin{array}{cccc}{\lambda}_1&0&\ldots&0\\ 0&{\lambda}_2&\ldots&0\\ \hdotsfor{4}\\ 0&0&\ldots&{\lambda}_n\end{array}\right)$(19.5)
 

тогда и только тогда, когда векторы базиса являются собственнными векторами преобразования $ \mathcal{A}$ , соответствующими собственным числам $ {{\lambda}_1,\,{\lambda}_2, \ldots,\,{\lambda}_n}$ .

        Доказательство.     Пусть преобразование $ \mathcal{A}$ имеет $ n$ линейно независимых собственных векторов $ {e_1,\,e_2,\ldots,\,e_n}$ , соответствующих собственным числам $ {{\lambda}_1,\,{\lambda}_2\ldots,\,{\lambda}_n}$ . Так как векторы $ {e_1,\,e_2,\ldots,\,e_n}$ линейно независимы, то они образуют базис. Найдем матрицу преобразования $ \mathcal{A}$ в этом базисе. Ее первый столбец является координатным столбцом вектора $ {\mathcal{A}(e_1)}$ . Так как $ {e_1}$  -- собственный вектор, то

$\displaystyle \mathcal{A}(e_1)={\lambda}_1e_1={\lambda}_1e_1+0e_2+\ldots+0e_n.$

Координатный столбец этого вектора $ \left(\begin{array}{c}{\lambda}_1\\ 0\\ \vdots\\ 0\end{array}\right)$ . Второй столбец матрицы $ A$ является координатным столбцом вектора $ {\mathcal{A} (e_2)}$ . Так как $ {e_2}$  -- собственный вектор, то

$\displaystyle \mathcal{A}(e_2)={\lambda}_2e_2=0e_1+{\lambda}_2e_2+\ldots+0e_n.$

Координатный столбец этого вектора $ \left(\begin{array}{c}0\\ {\lambda}_2\\ \vdots\\ 0\end{array}\right)$ . Вычисляя аналогично остальные столбцы, получаем, что матрица линейного преобразования $ \mathcal{A}$ в базисе $ {e_1,\,e_2,\ldots,\,e_n}$ имеет вид  (19.5). Первая часть теоремы доказана.

Пусть в некотором базисе $ {e_1,\,e_2,\ldots,\,e_n}$ матрица линейного преобразования имеет вид (19.5). Найдем образ вектора $ e_1$ . Этот вектор имеет координатный столбец $ \left(\begin{array}{r}1\\ 0\\ \vdots\\ 0\end{array}\right)$ , его образ имеет координатный столбец

$\displaystyle A\left(\begin{array}{r}1\\ 0\\ \vdots\\ 0\end{array}\right)= \le... ...}\right)={\lambda}_1\left(\begin{array}{r}1\\ 0\\ \vdots\\ 0\end{array}\right).$

Следовательно, $ {\lambda}_1$  -- собственное число преобразования $ \mathcal{A}$ , а $ e_1$  -- соответствущий ему собственный вектор. Аналогично находим, что любой базисный вектор $ e_i$ является собственным вектором преобразования $ \mathcal{A}$ , соответствующим собственному числу $ {\lambda}_i$ .     

        Следствие 19.2   Если у матрицы $ A$ порядка $ n$ существует набор из $ n$ линейно независимых собственнных векторов, соответствующих собственным числам $ {{\lambda}_1,\,{\lambda}_2\ldots,\,{\lambda}_n}$ , то матрица $ A$ подобна диагональной матрице с числами $ {{\lambda}_1,\,{\lambda}_2\ldots,\,{\lambda}_n}$ на диагонали.
       

 Определение. Предикатом  P(x1, x2, …, xn) называется функция, переменные которой принимают значения из некоторого множества М, а сама функция принимает два значения: И (истина) и Л (ложь), т.е.

 

 Предикат от п аргументов называется п – местным предикатом. Высказывания считаются нуль – местными предикатами.

 Над предикатами можно производить обычные логические операции, в результате которых получаются новые предикаты.

  [an error occurred while processing this directive]

 Кроме обычных логических операций к предикатам применяются также специальные операции, называемые кванторами.

 Кванторы бывают двух видов:

 

 1) Квантор общности. Обозначается ("х)Р(х). Квантором общности называется высказывание истинное, когда Р(х) истинно для каждого элемента х из множества М, и ложное – в противном случае.

 2) Квантор существования. Обозначается ($х)Р(х). Квантором существования называется высказывание, истинное, когда существует элемент из множества М, для которого Р(х) истинно, и ложное в противном случае.

 Операцию связывания квантором можно применять и к предикатам от большего числа переменных.

 Для формул логики предикатов сохраняется справедливость всех правил равносильных преобразований логики высказываний. Кроме того, справедливы следующие свойства:

 1) Перенос квантора через отрицание.

Ø("x)A(x) º ($x)ØA(x); Ø($x)A(x) º ("x)ØA(x);

 

2)      Вынесение квантора за скобки.

 

($х)(А(х) & B) º ($x)A(x) & B; ("x)(A(x) & B) º ("x)A(x) & B;

 

($х)(А(х) Ú B) º ($x)A(x) Ú B; ("x)(A(x) Ú B) º ("x)A(x) Ú B;

 

 3) Перестановка одноименных кванторов.

  [an error occurred while processing this directive]

("y)("x)A(x,y) º ("x)("y)A(x,y); ($y)($x)A(x,y) º ($x)($y)A(x,y);

 

 4) Переименование связанных переменных. Если заменить связанную переменную формулы А другой переменной, не входящей в эту формулу, в кванторе и всюду в области действия квантора получаем формулу, равносильную А.

 

 Исчисление предикатов базируется на приведенных выше свойствах и правилах, называемых аксиомами.

 

 Какими бы ни были формулы А и В для них справедливы следующие аксиомы:

 

 1) A Þ (B Þ A);

 

 2) (A Þ (B Þ C)) Þ ((A Þ B) Þ (A Þ C));

 

 3) (ØB Þ ØA) Þ ((ØB Þ A) Þ B);

 

 4) ("xi)A(xi) Þ A(xj), где формула А(хi) не содержит переменной xi.

 

 5) A(xi) Þ ($xj)A(xj), где формула А(хi) не содержит переменной xi.

Если подынтегральная функция содержит радикал , а > 0, то можно положить = = а sin t.

 Так как выражение имеет смыл только при |x| £ a, то и первообразная ищется на промежутке –а < x < a, следовательно, можно считать, что  тогда = а cos t.

II. Если подынтегральная функция содержит радикал , а > 0, то можно положить .

  В этом случае первообразная ищется на луче х > а или на луче х < –а. Так как нет никаких оснований предпочесть один луч другому, то можно выбрать тот луч, на котором будет более простая запись преобразованного подынтегрального выражения, т.е. луч х > а, тогда берем и = a tg t.

 В этом же случае можно сделать замену х = а ch t, тогда .

III. Если подынтегральная функция содержит радикал , а > 0, то можно положить х = а tg t. Функция х = а tg t непрерывно дифференцируема на интеграле (), при этом промежутком изменения х является числовая прямая, поэтому

.

Математический анализ Типовые расчеты по математике