Прямая как линия пересечения двух плоскостей




Параметрическое уравнение прямой в пространстве

Параметрические уравнения прямой могут быть записаны следующим образом

x = l t + x0
y = m t + y0
z = n t + z0

где (x0, y0, z0) - координаты точки лежащей на прямой, {l; m; n}- координаты направляющего вектора прямой.

Каноническое уравнение прямой в пространстве

Если известны координаты точки A(x0, y0, z0) лежащей на прямой и направляющего вектора n = {l;m; n}, то уравнение прямой можно записать в каноническом виде, используя следующую формулу

x- x0 = y- y0 = z- z0
l m n

Прямая как линия пересечения двух плоскостей

Если прямая является пересечением двух плоскостей, то ее уравнение можно задать следующей системой уравнений

A1x+ B1y+ C1z + D1 = 0
A2x+ B2y+ C2z + D2 = 0

при условии, что не имеет место равенство

A1 = B1 = C1 .
A2 B2 C2
           

 

19Обратная матрица. Ранг матрицы. Элементарные преобразования матрицы.. Обратная матрица — такая матрица A−1, при умножении на которую, исходная матрица A даёт в результате единичную матрицу E: Квадратная матрица обратима тогда и только тогда, когда она невырожденная, то есть её определитель не равен нулю. = — транспонированная матрица алгебраических дополнений; Св-ва обратной матрицы: · (A-1)-1 = A · для любых двух обратимых матриц А и В. · где Т обозначает транспонированную матрицу. · для любого коэффициента k≠0. Рангом системы строк (столбцов) матрицы A с m строк и n столбцов называется максимальное число линейно независимых строк (столбцов). Несколько строк (столбцов) называются линейно независимыми, если ни одна из них не выражается линейно через другие. Ранг системы строк всегда равен рангу системы столбцов, и это число называется рангом матрицы. Обычно ранг матрицы A обозначается () или . Ранг матрицы — наивысший из порядков миноров этой матрицы, отличных от нуля. Элементарные преобразования матрицы — это такие преобразования матрицы, в результате которых сохраняется эквивалентность матриц. Таким образом, элементарные преобразования не изменяют множество решений системы линейных алгебраических уравнений, которую представляет эта матрица. Элементарные преобразования используются в методе Гаусса для приведения матрицы к треугольному или ступенчатому виду Элементарными преобразованиями строк называют: · перестановка местами любых двух строк матрицы; · умножение любой строки матрицы на константу k, k≠0 · прибавление к любой строке матрицы другой строки. Аналогично определяются элементарные преобразования столбцов. Элементарные преобразования обратимы. Обозначение указывает на то, что матрица A может быть получена из B путём элементарных преобразований (или наоборот). 20 Линейная зависимость векторов, базис, размерность линейного пространства. Если любой вектор системы векторов линейного пространства L линейно выражается через остальные векторы системы, то система векторов называется линейно зависимой. Система векторов, которая не является линейно зависимой, называется линейно независимой. Размерностью векторного пространства называется число, равное максимальному количеству линейно независимых векторов в этом пространстве. Базис векторного пространства – это упорядоченная совокупность линейно независимых векторов этого пространства, число которых равно размерности пространства.   21Линейное пространство. Определение, примеры. Линейным (векторным) пространством называется множество объектов, называемых векторами, для которых определена операция сложения и умножения на число(вещественное или комплексное; в зависимости от этого различают вещественные или комплексные векторные пространства),обладающими свойствами:     Примеры · Нулевое пространство, единственным элементом которого является ноль. · Любое поле является одномерным пространством над собой. · - матрица n×m с элементами из R · – множество свободных векторов(пространств, плоскостей)  
22Поверхности второго порядка. 23Собственные векторы и собственные значения линейного оператора. Приведение матрицы линейного оператора к диагональному виду. Рассмотрим линейный оператор A, действующий в линейном пространстве X: y = A (x), ∀x ∈ X, y ∈ X. Число λ называется собственным значением оператора A, если существует такой ненулевой вектор x, что справедливо равенство A (x) = λ·x. Любой ненулевой вектор x ≠0, удовлетворяющий этому уравнению, называется собственным вектором оператораA, отвечающим собственному значению λ. A (x) = λ·x, x ≠0, x ∈ X.      
24Применение квадратичной формы к исследованию кривых В общем случае кривая второго порядка в базисе описывается уравнением . Ее первые три слагаемые образуют квадратичную форму с матрицей: . Задача о приведении кривой к каноническому виду сводится к задаче о приведении к каноническому виду квадратичной формы этой кривой. Пусть и – собственные значения матрицы A, а и – ортонормированные собственные векторы матрицы A, соответствующие собственным значениям и . Ортонормированные векторы и называются главными направлениями этой кривой. Пусть является матрицей перехода от ортонормированного базиса к ортонормированному базису . Тогда ортогональное преобразование: Приводит квадратичную форму к каноническому виду , а уравнение кривой – к виду в прямоугольной декартовой системе координат , оси которой направлены вдоль векторов , а начало совпадает с точкой O системы координат XY. Выделив в этом уравнении полные квадраты, получим , где – некоторые числа. Осуществив параллельный перенос системы координат в новое начало , получим канонический вид уравнения в системе координат . В зависимости от чисел эта кривая будет эллипсом, гиперболой, параболой, парой прямых, точкой или мнимой кривой.      
     
     
     
     
     
     
     
     

 



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2017-12-29 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту:

Обратная связь