2.1

Задачи главы

[40/100%]
Показать
LaTeX
Задача 2.1.1

Пусть

A=(112−1),b→=(15). A = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 2 & -1 \end{pmatrix}, \qquad \overrightarrow {b} = \begin{pmatrix} 1 \\ 5 \end{pmatrix}.

Найдите решения системы линейных уравнений Ax→=b→A\overrightarrow {x} = \overrightarrow {b}.

?
Задача 2.1.2

Пусть α,b1,b2∈R\alpha , b_{1}, b_{2} \in \mathbb {R}. Решите систему линейных уравнений

(cos⁡(α)−sin⁡(α)sin⁡(α)cos⁡(α))(x1x2)=(b1b2). \begin{pmatrix} \cos (\alpha ) & -\sin (\alpha ) \\ \sin (\alpha ) & \cos (\alpha ) \end{pmatrix} \begin{pmatrix} x_{1} \\ x_{2} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} b_{1} \\ b_{2} \end{pmatrix}.
?
Задача 2.1.3
?
(i)

Пусть ϵ∈R\epsilon \in \mathbb {R} и

A=(1122),b→=(3ϵ). A = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 2 & 2 \end{pmatrix}, \qquad \overrightarrow {b} = \begin{pmatrix} 3 \\ \epsilon \end{pmatrix}.

Найдите условие на ϵ\epsilon, при котором существует решение Ax→=b→A\overrightarrow {x} = \overrightarrow {b}.

(ii)

Рассмотрим систему трёх линейных уравнений

(1111241410)(x1x2x3)=(1ϵϵ2) \begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 1 & 2 & 4 \\ 1 & 4 & 10 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} x_{1} \\ x_{2} \\ x_{3} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 \\ \epsilon \\ \epsilon ^{2} \end{pmatrix}

с ϵ∈R\epsilon \in \mathbb {R}. Найдите условие на ϵ\epsilon, при котором существует решение.

Задача 2.1.4

Найдите все решения системы линейных уравнений

(cos⁡(θ)−sin⁡(θ)−sin⁡(θ)−cos⁡(θ))(x1x2)=(x1x2),θ∈R \begin{pmatrix} \cos (\theta ) & -\sin (\theta ) \\ -\sin (\theta ) & -\cos (\theta ) \end{pmatrix} \begin{pmatrix} x_{1} \\ x_{2} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} x_{1} \\ x_{2} \end{pmatrix}, \qquad \theta \in \mathbb {R}

с x→≠0→\overrightarrow {x} \neq \overrightarrow {0}. Какого типа это уравнение?

?
Задача 2.1.5

Найдите все решения системы линейных уравнений

(5−2−4−222−425)(x1x2x3)=(x1x2x3). \begin{pmatrix} 5 & -2 & -4 \\ -2 & 2 & 2 \\ -4 & 2 & 5 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} x_{1} \\ x_{2} \\ x_{3} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} x_{1} \\ x_{2} \\ x_{3} \end{pmatrix}.
?
Задача 2.1.6

Пусть A∈Rn×nA \in \mathbb {R}^{n \times n} и x→,b→∈Rn\overrightarrow {x}, \overrightarrow {b} \in \mathbb {R}^{n}. Рассмотрим линейное уравнение Ax→=b→A\overrightarrow {x} = \overrightarrow {b}. Покажите, что его можно записать в виде x→=Tx→\overrightarrow {x} = T\overrightarrow {x}, т.е. найдите Tx→T\overrightarrow {x}.

?
Задача 2.1.7

Если система линейных уравнений Ax→=b→A\overrightarrow {x} = \overrightarrow {b} не имеет решения, мы называем уравнения несовместными. Если решение существует, уравнения называются совместными. Пусть Ax→=b→A\overrightarrow {x} = \overrightarrow {b} — система из mm линейных уравнений с nn неизвестными, и пусть ранг AA равен mm. Покажите, что в этом случае система Ax→=b→A\overrightarrow {x} = \overrightarrow {b} совместна.

?
Задача 2.1.8

Найдите все решения линейной системы из трёх уравнений с четырьмя неизвестными

x1+2x2−4x3+x4=3,2x1−3x2+x3+5x4=−4,7x1−10x3+13x4=0. x_{1}+2 x_{2}-4 x_{3}+x_{4} = 3, \qquad 2 x_{1}-3 x_{2}+x_{3}+5 x_{4} = -4, \qquad 7 x_{1}-10 x_{3}+13 x_{4} = 0.
?
Задача 2.1.9
?
(i)

Решите линейное уравнение

(x1x2x3)(123123123)=(x1x2x3). \begin{pmatrix} x_{1} & x_{2} & x_{3} \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 1 & 2 & 3 \\ 1 & 2 & 3 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} x_{1} & x_{2} & x_{3} \end{pmatrix}.
(ii)

Найдите x,y∈Rx, y \in \mathbb {R} такие, что

(2−3−12)=(3001)(2/3xy2). \begin{pmatrix} 2 & -3 \\ -1 & 2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 3 & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 2/3 & x \\ y & 2 \end{pmatrix}.
Задача 2.1.10

Покажите, что задача интерполяции (подгонки кривой)

j01234tj−1.0−0.50.00.51.0yj1.00.50.00.52.0 \begin{array}{c|ccccc} j & 0 & 1 & 2 & 3 & 4 \\ \hline t_{j} & -1.0 & -0.5 & 0.0 & 0.5 & 1.0 \\ y_{j} & 1.0 & 0.5 & 0.0 & 0.5 & 2.0 \end{array}

с помощью квадратичного многочлена вида p(t)=a2t2+a1t+a0p(t) = a_{2} t^{2}+a_{1} t+a_{0} приводит к переопределённой линейной системе.

?
Задача 2.1.11

Рассмотрим переопределённую линейную систему Ax→=b→A\overrightarrow {x} = \overrightarrow {b}. Найдите x→^\hat{\overrightarrow {x}} такое, что

∥Ax→^−b→∥2=min⁡x→∥Ax→−b→∥2≡min⁡x→∥r→(x→)∥2 \left\| A\hat{\overrightarrow {x}}-\overrightarrow {b}\right\| _{2} = \min _{\overrightarrow {x}} \left\| A\overrightarrow {x}-\overrightarrow {b}\right\| _{2} \equiv \min _{\overrightarrow {x}} \left\| \overrightarrow {r}(\overrightarrow {x})\right\| _{2}

с вектором невязки r→(x→):=b→−Ax→\overrightarrow {r}(\overrightarrow {x}) := \overrightarrow {b}-A\overrightarrow {x}, где ∥⋅∥2\left\| \cdot \right\|_{2} обозначает евклидову норму.

?
Задача 2.1.12

Рассмотрим переопределённую линейную систему Ax→=b→A\overrightarrow {x} = \overrightarrow {b} с

A=(111213141516171819110),x→=(x1x2),b→=(444458478493506516523531543571). A = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 2 \\ 1 & 3 \\ 1 & 4 \\ 1 & 5 \\ 1 & 6 \\ 1 & 7 \\ 1 & 8 \\ 1 & 9 \\ 1 & 10 \end{pmatrix}, \qquad \overrightarrow {x} = \begin{pmatrix} x_{1} \\ x_{2} \end{pmatrix}, \qquad \overrightarrow {b} = \begin{pmatrix} 444 \\ 458 \\ 478 \\ 493 \\ 506 \\ 516 \\ 523 \\ 531 \\ 543 \\ 571 \end{pmatrix}.

Решите эту линейную систему в смысле наименьших квадратов (см. предыдущую задачу) методом нормальных уравнений.

?
Задача 2.1.13

Недоопределённая линейная система либо несовместна, либо имеет бесконечно много решений. Рассмотрим недоопределённую линейную систему Hx→=y→H\overrightarrow {x} = \overrightarrow {y}, где HH — матрица размера n×mn \times m с m>nm>n, и

x→=(x1x2⋮xm),y→=(y1y2⋮yn). \overrightarrow {x} = \begin{pmatrix} x_{1} \\ x_{2} \\ \vdots \\ x_{m} \end{pmatrix}, \qquad \overrightarrow {y} = \begin{pmatrix} y_{1} \\ y_{2} \\ \vdots \\ y_{n} \end{pmatrix}.

Предположим, что Hx→=y→H\overrightarrow {x} = \overrightarrow {y} имеет бесконечно много решений. Пусть QQ — матрица размера n×mn \times m

Q=(10…00…001…00…0⋮⋮⋱⋮⋮⋮00…10…0). Q = \begin{pmatrix} 1 & 0 & \ldots & 0 & 0 & \ldots & 0 \\ 0 & 1 & \ldots & 0 & 0 & \ldots & 0 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots & \vdots & & \vdots \\ 0 & 0 & \ldots & 1 & 0 & \ldots & 0 \end{pmatrix}.

Определим x→^:=Qx→\hat{\overrightarrow {x}} := Q\overrightarrow {x}. Найдите

min⁡x→∥Qx→−y→∥22 \min _{\overrightarrow {x}} \left\| Q\overrightarrow {x}-\overrightarrow {y}\right\| _{2}^{2}

при ограничении ∥Hx→−y→∥22=0\left\| H\overrightarrow {x}-\overrightarrow {y}\right\|_{2}^{2} = 0. Предположим, что (λHTH+QTQ)−1(\lambda H^{T} H+Q^{T} Q)^{-1} существует для всех λ>0\lambda >0. Примените метод множителей Лагранжа.

?
Задача 2.1.14

Покажите, что решение системы нелинейных уравнений с неизвестными x1,x2,x3,x4x_{1}, x_{2}, x_{3}, x_{4}

(x1−1)2+(x2−2)2+x32=a2(x4−b1)2(x1−2)2+x22+(x3−2)2=a2(x4−b2)2(x1−1)2+(x2−1)2+(x3−1)2=a2(x4−b3)2(x1−2)2+(x2−1)2+x32=a2(x4−b4)2 \begin{aligned} (x_{1}-1)^{2}+(x_{2}-2)^{2}+x_{3}^{2} & = a^{2}(x_{4}-b_{1})^{2} \\ (x_{1}-2)^{2}+x_{2}^{2}+(x_{3}-2)^{2} & = a^{2}(x_{4}-b_{2})^{2} \\ (x_{1}-1)^{2}+(x_{2}-1)^{2}+(x_{3}-1)^{2} & = a^{2}(x_{4}-b_{3})^{2} \\ (x_{1}-2)^{2}+(x_{2}-1)^{2}+x_{3}^{2} & = a^{2}(x_{4}-b_{4})^{2} \end{aligned}

приводит к линейной недоопределённой системе. Решите эту систему относительно x1x_{1}, x2x_{2} и x3x_{3}.

?
Задача 2.1.15

Пусть AA — матрица размера m×nm \times n над R\mathbb {R}. Определим

NA:={x→∈Rn:Ax→=0→}. N_{A} := \left\{ \overrightarrow {x} \in \mathbb {R}^{n} : A\overrightarrow {x} = \overrightarrow {0} \right\} .

NAN_{A} называется ядром матрицы AA, а ν(A):=dim⁡(NA)\nu (A) := \dim (N_{A}) называется дефектом матрицы AA. Если NAN_{A} содержит только нулевой вектор, то ν(A)=0\nu (A) = 0.

?
(i)

Пусть

A=(12−12−13). A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & -1 \\ 2 & -1 & 3 \end{pmatrix}.

Найдите NAN_{A} и ν(A)\nu (A).

(ii)

Пусть

A=(2−134−26−63−9). A = \begin{pmatrix} 2 & -1 & 3 \\ 4 & -2 & 6 \\ -6 & 3 & -9 \end{pmatrix}.

Найдите NAN_{A} и ν(A)\nu (A).

Задача 2.1.16
?
(i)

Пусть x1,x2,x3∈Zx_{1}, x_{2}, x_{3} \in \mathbb {Z}. Найдите все решения системы линейных уравнений

7x1+5x2−5x3=8,17x1+10x2−15x3=−42. 7 x_{1}+5 x_{2}-5 x_{3} = 8, \qquad 17 x_{1}+10 x_{2}-15 x_{3} = -42.
(ii)

Найдите все положительные решения.

Задача 2.1.17

Рассмотрим неоднородное линейное интегральное уравнение

∫01(α1(x)β1(y)+α2(x)β2(y))φ(y) dy+f(x)=φ(x)(1) \int _{0}^{1} (\alpha _{1}(x) \beta _{1}(y)+\alpha _{2}(x) \beta _{2}(y)) \varphi (y) \, dy+f(x) = \varphi (x) \tag {1}

относительно неизвестной функции φ\varphi, где f(x)=xf(x) = x и

α1(x)=x,α2(x)=x,β1(y)=y,β2(y)=y. \alpha _{1}(x) = x, \qquad \alpha _{2}(x) = \sqrt{x}, \qquad \beta _{1}(y) = y, \qquad \beta _{2}(y) = \sqrt{y}.

Таким образом, α1\alpha_{1} и α2\alpha_{2} непрерывны на [0,1][0,1], и аналогично для β1\beta_{1} и β2\beta_{2}. Определим

B1:=∫01β1(y)φ(y) dy,B2:=∫01β2(y)φ(y) dy B_{1} := \int _{0}^{1} \beta _{1}(y) \varphi (y) \, dy, \qquad B_{2} := \int _{0}^{1} \beta _{2}(y) \varphi (y) \, dy

и

aμν:=∫01βμ(y)αν(y) dy,bμ:=∫01βμ(y)f(y) dy a_{\mu \nu } := \int _{0}^{1} \beta _{\mu }(y) \alpha _{\nu }(y) \, dy, \qquad b_{\mu } := \int _{0}^{1} \beta _{\mu }(y) f(y) \, dy

где μ,ν=1,2\mu , \nu = 1, 2. Покажите, что интегральное уравнение можно свести к системе линейных уравнений для B1B_{1} и B2B_{2}. Решите эту систему линейных уравнений и тем самым найдите решение интегрального уравнения.

?
Задача 2.1.18

Рассмотрим сохраняющее площадь отображение двумерного тора (по модулю 1)

(x1′x2′)=A(x1x2),A=(41514) \begin{pmatrix} x_{1}' \\ x_{2}' \end{pmatrix} = A \begin{pmatrix} x_{1} \\ x_{2} \end{pmatrix}, \qquad A = \begin{pmatrix} 4 & 15 \\ 1 & 4 \end{pmatrix}

где det⁡(A)=1\operatorname {det}\left(A\right) = 1 (сохранение площади). Рассмотрим рациональную точку на торе

(x1x2)=(n1/pn2/p) \begin{pmatrix} x_{1} \\ x_{2} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} n_{1}/p \\ n_{2}/p \end{pmatrix}

где pp — простое число (кроме 2, 3, 5), а n1n_{1}, n2n_{2} — целые числа от 0 до p−1p-1. Оказывается, орбита обладает следующим свойством. Она периодична, и её период TT зависит только от pp. Рассмотрим p=7p = 7, n1=2n_{1} = 2, n2=3n_{2} = 3. Найдите орбиту и период TT.

?
Задача 2.1.19

Пусть AA — матрица размера m×nm \times n над R\mathbb {R}, а c→\overrightarrow {c} — nn-вектор из Rn\mathbb {R}^{n}.

?
(i)

Пусть

A=(101010101). A = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 1 \\ 0 & 1 & 0 \\ 1 & 0 & 1 \end{pmatrix}.

Выясните, имеет ли решение система (1) или система (2).

(ii)

Пусть

A=(211121112). A = \begin{pmatrix} 2 & 1 & 1 \\ 1 & 2 & 1 \\ 1 & 1 & 2 \end{pmatrix}.

Выясните, имеет ли решение система (1) или система (2).

Примечание.
?

Теорема Гордана утверждает следующее. Тогда ровно одна из следующих систем имеет решение: Система 1: Ax→<0→A\overrightarrow {x}<\overrightarrow {0} для некоторого x→∈Rn\overrightarrow {x} \in \mathbb {R}^{n}. Система 2: ATp→=0→A^{T} \overrightarrow {p} = \overrightarrow {0} и p→≥0→\overrightarrow {p} \geq \overrightarrow {0} для некоторого p→∈Rm\overrightarrow {p} \in \mathbb {R}^{m}.

Задача 2.1.20

Пусть

A=(101010101),c→=(111). A = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 1 \\ 0 & 1 & 0 \\ 1 & 0 & 1 \end{pmatrix}, \qquad \overrightarrow {c} = \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \\ 1 \end{pmatrix}.

Выясните, имеет ли решение система (1) или система (2).

?
Примечание.
?

Теорема Фаркаша утверждает следующее. Пусть AA — матрица размера m×nm \times n над R\mathbb {R}, а c→\overrightarrow {c} — nn-вектор из Rn\mathbb {R}^{n}. Тогда ровно одна из следующих систем имеет решение: Система 1: Ax→≤0→A\overrightarrow {x} \leq \overrightarrow {0} и c→Tx→>0\overrightarrow {c}^{T} \overrightarrow {x}>0 для некоторого x→∈Rn\overrightarrow {x} \in \mathbb {R}^{n}. Система 2: ATy→=c→A^{T} \overrightarrow {y} = \overrightarrow {c} и y→≥0→\overrightarrow {y} \geq \overrightarrow {0} для некоторого y→∈Rm\overrightarrow {y} \in \mathbb {R}^{m}.

Задача 2.1.21

Пусть AA — матрица размера n×nn \times n. Рассмотрим линейное уравнение Ax→=0→A\overrightarrow {x} = \overrightarrow {0}. Если матрица AA имеет ранг rr, то существует n−rn-r линейно независимых решений уравнения Ax→=0→A\overrightarrow {x} = \overrightarrow {0}. Пусть n=3n = 3 и

A=(011001000). A = \begin{pmatrix} 0 & 1 & 1 \\ 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}.

Найдите ранг AA и линейно независимые решения.

?
Задача 2.1.22

Рассмотрим кривую, описываемую уравнением

2x2+4xy−y2+4x−2y+5=0(1) 2 x^{2}+4 x y-y^{2}+4 x-2 y+5 = 0 \tag {1}

относительно естественного базиса (стандартный базис e→1=(10)T\overrightarrow {e}_{1} = \begin{pmatrix} 1 & 0 \end{pmatrix}^{T}, e→2=(01)T\overrightarrow {e}_{2} = \begin{pmatrix} 0 & 1 \end{pmatrix}^{T}).

?
(i)

Запишите уравнение в матричной форме.

(ii)

Найдите ортогональную замену базиса такую, чтобы уравнение относительно нового базиса не содержало перекрёстных членов, т.е. члена x′y′x'y'. Эта смена системы координат не меняет начало координат.

Задача 2.1.23

Рассмотрим матрицу 2×22 \times 2

(b−aab) \begin{pmatrix} b & -a \\ a & b \end{pmatrix}

с a,b∈Ra, b \in \mathbb {R} и положительным определителем, т.е. a2+b2>0a^{2}+b^{2}>0. Решите уравнение

(b−aab)(x1y1)=(ba−ab)(x0y0) \begin{pmatrix} b & -a \\ a & b \end{pmatrix} \begin{pmatrix} x_{1} \\ y_{1} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} b & a \\ -a & b \end{pmatrix} \begin{pmatrix} x_{0} \\ y_{0} \end{pmatrix}

относительно вектора (x1y1)T\begin{pmatrix} x_{1} & y_{1} \end{pmatrix}^{T} при заданном векторе (x0y0)T\begin{pmatrix} x_{0} & y_{0} \end{pmatrix}^{T}.

?
Задача 2.1.24

Пусть VV — векторное пространство над полем R\mathbb {R}. Пусть WW — подпространство пространства VV. Определим отношение эквивалентности ∼\sim на VV, полагая v1∼v2v_{1} \sim v_{2}, если v1−v2∈Wv_{1}-v_{2} \in W. Факторпространство V/WV/W — это множество классов эквивалентности [v][v], где v1−v2∈Wv_{1}-v_{2} \in W. Таким образом, можно сказать, что v1v_{1} эквивалентно v2v_{2} по модулю WW, если v1=v2+wv_{1} = v_{2}+w для некоторого w∈Ww \in W. Пусть

V=R2={(x1x2):x1,x2∈R} V = \mathbb {R}^{2} = \left\{ \begin{pmatrix} x_{1} \\ x_{2} \end{pmatrix} : x_{1}, x_{2} \in \mathbb {R} \right\}

и подпространство

W={(x10):x1∈R}. W = \left\{ \begin{pmatrix} x_{1} \\ 0 \end{pmatrix} : x_{1} \in \mathbb {R} \right\} .
?
(i)

Верно ли, что

(30)∼(10),(41)∼(−31),(30)∼(41)  ? \begin{pmatrix} 3 \\ 0 \end{pmatrix} \sim \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \end{pmatrix}, \qquad \begin{pmatrix} 4 \\ 1 \end{pmatrix} \sim \begin{pmatrix} -3 \\ 1 \end{pmatrix}, \qquad \begin{pmatrix} 3 \\ 0 \end{pmatrix} \sim \begin{pmatrix} 4 \\ 1 \end{pmatrix} \; ?
(ii)

Найдите факторпространство V/WV/W.

Задача 2.1.25

Пусть VV — векторное пространство над полем R\mathbb {R} и U⊂VU \subset V — подпространство. Определим отношение эквивалентности ∼\sim на VV соотношением x∼yx \sim y тогда и только тогда, когда x−y∈Ux-y \in U. Пусть V/U=V/∼V/U = V/\sim. Определим сложение и умножение на скаляр на V/UV/U формулами [x]+[y]=[x]+[y][x]+[y] = [x]+[y], c[x]=[cx]c[x] = [cx], где c∈Rc \in \mathbb {R} и

[x]={y∈V:y∼x}. [x] = \left\{ y \in V : y \sim x \right\} .
?
(i)

Покажите, что эти операции не зависят от выбора представителя xx.

(ii)

Пусть V=C2V = \mathbb {C}^{2} и подпространство U={(x1,x2):x1=2x2}U = \left\{ (x_{1}, x_{2}) : x_{1} = 2 x_{2} \right\}. Найдите V/UV/U.

Задача 2.1.26

Пусть b>ab>a. Рассмотрим систему линейных уравнений

(111…1x0x1x2⋯xnx02x12x22…xn2⋮⋮⋮⋱⋮x0nx1nx2n…xnn)(w0w1w2⋮wn)=(b−a(b2−a2)/2(b3−a3)/3⋮(bn+1−an+1)/(n+1)). \begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 & \ldots & 1 \\ x_{0} & x_{1} & x_{2} & \cdots & x_{n} \\ x_{0}^{2} & x_{1}^{2} & x_{2}^{2} & \ldots & x_{n}^{2} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ x_{0}^{n} & x_{1}^{n} & x_{2}^{n} & \ldots & x_{n}^{n} \end{pmatrix} \begin{pmatrix} w_{0} \\ w_{1} \\ w_{2} \\ \vdots \\ w_{n} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} b-a \\ (b^{2}-a^{2})/2 \\ (b^{3}-a^{3})/3 \\ \vdots \\ (b^{n+1}-a^{n+1})/(n+1) \end{pmatrix}.

Пусть n=2n = 2, a=0a = 0, b=1b = 1, x0=0x_{0} = 0, x1=1/2x_{1} = 1/2, x2=1x_{2} = 1. Найдите w0,w1,w2w_{0}, w_{1}, w_{2}.

?
Задача 2.1.27

Пусть Y,X,A,B,C,EY, X, A, B, C, E — матрицы n×nn \times n над R\mathbb {R}. Рассмотрим систему матричных уравнений Y+CE+DX=0nY+C E+D X = 0_{n}, AE+BX=0nA E+B X = 0_{n}. Предположим, что AA обратима. Исключите матрицу EE и решите систему относительно YY.

?
Задача 2.1.28

В задаче трёх тел важную роль играет следующее линейное преобразование

X(x1,x2,x3)=13(x1+x2+x3)x(x1,x2,x3)=12(x1−x2)y(x1,x2,x3)=16(x1+x2−2x3). \begin{aligned} X(x_{1}, x_{2}, x_{3}) & = \frac{1}{3}(x_{1}+x_{2}+x_{3}) \\ x(x_{1}, x_{2}, x_{3}) & = \frac{1}{\sqrt{2}}(x_{1}-x_{2}) \\ y(x_{1}, x_{2}, x_{3}) & = \frac{1}{\sqrt{6}}(x_{1}+x_{2}-2 x_{3}). \end{aligned}
?
(i)

Найдите обратное преобразование.

(ii)

Введите полярные координаты x(r,ϕ)=rsin⁡(ϕ)x(r,\phi ) = r\sin (\phi ), y(r,ϕ)=rcos⁡(ϕ)y(r,\phi ) = r\cos (\phi ) и

r2=13((x1−x2)2+(x2−x3)2+(x3−x1)2). r^{2} = \frac{1}{3} \left( (x_{1}-x_{2})^{2}+(x_{2}-x_{3})^{2}+(x_{3}-x_{1})^{2} \right).

Выразите (x1−x2)(x_{1}-x_{2}), (x2−x3)(x_{2}-x_{3}), (x3−x1)(x_{3}-x_{1}) через эти три координаты.

Задача 2.1.29

Пусть α∈[0,2π)\alpha \in [0, 2\pi ). Найдите все решения линейного уравнения

(cos⁡(α)sin⁡(α)sin⁡(α)cos⁡(α))(x1x2)=(11). \begin{pmatrix} \cos (\alpha ) & \sin (\alpha ) \\ \sin (\alpha ) & \cos (\alpha ) \end{pmatrix} \begin{pmatrix} x_{1} \\ x_{2} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \end{pmatrix}.

Таким образом, x1x_{1} и x2x_{2} зависят от α\alpha.

?
Задача 2.1.30

Рассмотрим дифференциальное уравнение в частных производных (уравнение Лапласа)

∂2u∂x2+∂2u∂y2=0на[0,1]×[0,1] \frac{\partial ^{2} u}{\partial x^{2}}+\frac{\partial ^{2} u}{\partial y^{2}} = 0 \quad \text{на} \quad [0,1] \times [0,1]

с граничными условиями

u(x,0)=1,u(x,1)=2,u(0,y)=1,u(1,y)=2. u(x,0) = 1, \qquad u(x,1) = 2, \qquad u(0,y) = 1, \qquad u(1,y) = 2.

Примените схему центральных разностей

(∂2u∂x2)j,k≈uj−1,k−2uj,k+uj+1,k(Δx)2,(∂2u∂y2)j,k≈uj,k−1−2uj,k+uj,k+1(Δy)2 \left( \frac{\partial ^{2} u}{\partial x^{2}} \right)_{j,k} \approx \frac{u_{j-1,k}-2 u_{j,k}+u_{j+1,k}}{(\Delta x)^{2}}, \qquad \left( \frac{\partial ^{2} u}{\partial y^{2}} \right)_{j,k} \approx \frac{u_{j,k-1}-2 u_{j,k}+u_{j,k+1}}{(\Delta y)^{2}}

и затем решите полученное линейное уравнение. Рассмотрите случаи Δx=Δy=1/3\Delta x = \Delta y = 1/3 и Δx=Δy=1/4\Delta x = \Delta y = 1/4.

?
Задача 2.1.31
?
(i)

Уравнение прямой в евклидовом пространстве R2\mathbb {R}^{2}, проходящей через точки (x1,y1)(x_{1}, y_{1}) и (x2,y2)(x_{2}, y_{2}), задаётся формулой

(y−y1)(x2−x1)=(y2−y1)(x−x1). (y-y_{1})(x_{2}-x_{1}) = (y_{2}-y_{1})(x-x_{1}).

Примените это уравнение к точкам в R2\mathbb {R}^{2}, заданным как (x1,y1)=(1,1/2)(x_{1}, y_{1}) = (1, 1/2), (x2,y2)=(1/2,1)(x_{2}, y_{2}) = (1/2, 1). Рассмотрите единичный квадрат с угловыми точками (0,0)(0,0), (0,1)(0,1), (1,0)(1,0), (1,1)(1,1) и отображение

(0,0)→0,(0,1)→0,(1,0)→0,(1,1)→1. (0,0) \to 0, \quad (0,1) \to 0, \quad (1,0) \to 0, \quad (1,1) \to 1.

Мы можем рассматривать это как логический элемент И (AND) с двумя входами. Покажите, что построенная выше прямая классифицирует это отображение.

(ii)

Уравнение плоскости в R3\mathbb {R}^{3}, проходящей через точки (x1,y1,z1)(x_{1}, y_{1}, z_{1}), (x2,y2,z2)(x_{2}, y_{2}, z_{2}), (x3,y3,z3)(x_{3}, y_{3}, z_{3}) в R3\mathbb {R}^{3}, задаётся формулой

det⁡((x−x1y−y1z−z1x2−x1y2−y1z2−z1x3−x1y3−y1z3−z1))=0. \operatorname {det}\left( \begin{pmatrix} x-x_{1} & y-y_{1} & z-z_{1} \\ x_{2}-x_{1} & y_{2}-y_{1} & z_{2}-z_{1} \\ x_{3}-x_{1} & y_{3}-y_{1} & z_{3}-z_{1} \end{pmatrix} \right) = 0.

Примените это уравнение к точкам (1,1,1/2)(1, 1, 1/2), (1,1/2,1)(1, 1/2, 1), (1/2,1,1)(1/2, 1, 1). Рассмотрите единичный куб в R3\mathbb {R}^{3} с угловыми точками (вершинами)

(0,0,0),(0,0,1),(0,1,0),(0,1,1),(1,0,0),(1,0,1),(1,1,0),(1,1,1) (0,0,0), \quad (0,0,1), \quad (0,1,0), \quad (0,1,1), \quad (1,0,0), \quad (1,0,1), \quad (1,1,0), \quad (1,1,1)

и отображение, при котором все угловые точки переходят в 0, кроме (1,1,1)(1,1,1), которая переходит в 1. Мы можем рассматривать это как логический элемент И (AND) с тремя входами. Покажите, что плоскость, построенная в (i), разделяет эти решения.

Задача 2.1.32

Найдите систему линейных уравнений для aa и bb, заданную формулой

x+15(x+3)(x−1)=ax+3+bx−1. \frac{x+15}{(x+3)(x-1)} = \frac{a}{x+3}+\frac{b}{x-1}.

Решите систему линейных уравнений.

?
Задача 2.1.33

Пусть k=1,2,3,4k = 1, 2, 3, 4 и x0=1x_{0} = 1, x5=0x_{5} = 0. Решите уравнение xk−1−2xk+xk+1=0x_{k-1}-2 x_{k}+x_{k+1} = 0.

?
Задача 2.1.34

Рассмотрим многочлен p(x)=a+bx+cx2p(x) = a+bx+cx^{2}. Найдите a,b,ca, b, c из условий p(0)=0p(0)=0, p(1)=1p(1)=1, p(2)=0p(2)=0.

?
Задача 2.1.35

Пусть A∈Cn×mA \in \mathbb {C}^{n \times m}, где n≥mn \geq m и rk⁡(A)=m\operatorname {rk}\left(A\right) = m.

?
(i)

Покажите, что матрица A∗AA^{*} A размера m×mm \times m обратима.

(ii)

Положим Π:=A(A∗A)−1A\Pi := A(A^{*} A)^{-1} A. Покажите, что Π\Pi является матрицей проектирования, т.е. Π2=Π\Pi^{2} = \Pi и Π=Π∗\Pi = \Pi^{*}.

Задача 2.1.36

Пусть a,b,c∈Ra, b, c \in \mathbb {R} и abc≠0abc \neq 0. Найдите решение системы линейных уравнений

(0cbc0aba0)(cos⁡(α)cos⁡(β)cos⁡(γ))=(abc). \begin{pmatrix} 0 & c & b \\ c & 0 & a \\ b & a & 0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} \cos (\alpha ) \\ \cos (\beta ) \\ \cos (\gamma ) \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} a \\ b \\ c \end{pmatrix}.
?
Задача 2.1.37

Пусть AA — обратимая матрица n×nn \times n над R\mathbb {R}. Рассмотрим систему линейных уравнений Ax→=b→A\overrightarrow {x} = \overrightarrow {b} или

∑j=1naijxj=bi,i=1,…,n. \sum _{j=1}^{n} a_{ij} x_{j} = b_{i}, \qquad i = 1, \ldots , n.

Пусть A=C−RA = C-R. Это называется расщеплением матрицы AA, а RR — дефектной матрицей расщепления. Рассмотрим итерацию

Cx→(k+1)=Rx→(k)+b→,k=0,1,2,…. C \overrightarrow {x}^{(k+1)} = R \overrightarrow {x}^{(k)}+\overrightarrow {b}, \qquad k = 0, 1, 2, \ldots .

Пусть

A=(4−10−14−10−24),C=(400040004),b→=(322),x→(0)=(000). A = \begin{pmatrix} 4 & -1 & 0 \\ -1 & 4 & -1 \\ 0 & -2 & 4 \end{pmatrix}, \qquad C = \begin{pmatrix} 4 & 0 & 0 \\ 0 & 4 & 0 \\ 0 & 0 & 4 \end{pmatrix}, \qquad \overrightarrow {b} = \begin{pmatrix} 3 \\ 2 \\ 2 \end{pmatrix}, \qquad \overrightarrow {x}^{(0)} = \begin{pmatrix} 0 \\ 0 \\ 0 \end{pmatrix}.

Итерация сходится, если ρ(C−1R)<1\rho (C^{-1} R)<1, где ρ(C−1R)\rho (C^{-1} R) обозначает спектральный радиус матрицы C−1RC^{-1} R. Покажите, что ρ(C−1R)<1\rho (C^{-1} R)<1. Выполните итерацию.

?
Задача 2.1.38

Пусть AA — матрица n×nn \times n над R\mathbb {R} и пусть b→∈Rn\overrightarrow {b} \in \mathbb {R}^{n}. Рассмотрим линейное уравнение Ax→=b→A\overrightarrow {x} = \overrightarrow {b}. Предположим, что ajj≠0a_{jj} \neq 0 при j=1,…,nj = 1, \ldots , n. Определим диагональную матрицу D=diag⁡(ajj)D = \operatorname {diag}(a_{jj}). Тогда линейное уравнение Ax→=b→A\overrightarrow {x} = \overrightarrow {b} можно записать в виде

x→=Bx→+c→ \overrightarrow {x} = B\overrightarrow {x}+\overrightarrow {c}

с B:=−D−1(A−D)B := -D^{-1}(A-D), c→:=D−1b→\overrightarrow {c} := D^{-1} \overrightarrow {b}. Метод Якоби для решения линейного уравнения Ax→=b→A\overrightarrow {x} = \overrightarrow {b} задаётся формулой

x→(k+1)=Bx→(k)+c→,k=0,1,… \overrightarrow {x}^{(k+1)} = B \overrightarrow {x}^{(k)}+\overrightarrow {c}, \qquad k = 0, 1, \ldots

где x→(0)\overrightarrow {x}^{(0)} — произвольный начальный вектор в Rn\mathbb {R}^{n}. Последовательность сходится, если

ρ(B):=max⁡j=1,…,n∣λj(B)∣<1 \rho (B) := \max _{j=1,\ldots ,n} \left|\lambda _{j}(B)\right| < 1

где ρ(B)\rho (B) — спектральный радиус матрицы BB. Пусть

A=(210121012). A = \begin{pmatrix} 2 & 1 & 0 \\ 1 & 2 & 1 \\ 0 & 1 & 2 \end{pmatrix}.
?
(i)

Покажите, что метод Якоби можно применить к этой матрице.

(ii)

Найдите решение линейного уравнения при b→=(111)T\overrightarrow {b} = \begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 \end{pmatrix}^{T}.

Задача 2.1.39

Первый закон Кирхгофа гласит, что алгебраическая сумма всех токов, втекающих в узел, равна 0. Второй закон Кирхгофа гласит, что алгебраическая сумма всех напряжений в замкнутом контуре равна 0. Используйте законы Кирхгофа и закон Ома (V=RIV = RI), чтобы составить систему линейных уравнений для цепи, изображённой на рисунке.

Цепь к задаче 2.1.39Цепь к задаче 2.1.39

Даны напряжения VAV_{A}, VBV_{B} и сопротивления R1R_{1}, R2R_{2}, R3R_{3}. Найдите I1I_{1}, I2I_{2}, I3I_{3}.

?
Задача 2.1.40

Напишите программу на C++, реализующую метод Гаусса для решения линейных уравнений. Примените её к системе

(1118422793)(x1x2x3)=(1514). \begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 8 & 4 & 2 \\ 27 & 9 & 3 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} x_{1} \\ x_{2} \\ x_{3} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 \\ 5 \\ 14 \end{pmatrix}.
?