Презентация Элементы векторной алгебры (лекция 2) онлайн
На нашем сайте вы можете скачать и просмотреть онлайн доклад-презентацию на тему Элементы векторной алгебры (лекция 2) абсолютно бесплатно. Урок-презентация на эту тему содержит всего 44 слайда. Все материалы созданы в программе PowerPoint и имеют формат ppt или же pptx. Материалы и темы для презентаций взяты из открытых источников и загружены их авторами, за качество и достоверность информации в них администрация сайта не отвечает, все права принадлежат их создателям. Если вы нашли то, что искали, отблагодарите авторов - поделитесь ссылкой в социальных сетях, а наш сайт добавьте в закладки.
Презентации » Математика » Элементы векторной алгебры (лекция 2)
Оцените!
Оцените презентацию от 1 до 5 баллов!
- Тип файла:ppt / pptx (powerpoint)
- Всего слайдов:44 слайда
- Для класса:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
- Размер файла:1.30 MB
- Просмотров:103
- Скачиваний:0
- Автор:неизвестен
Слайды и текст к этой презентации:
№3 слайд
![Значение темы Предметом](/documents_6/23340daa428069b5b4db37ac1085979c/img2.jpg)
Содержание слайда: 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.
№4 слайд
![Вектором называют любую](/documents_6/23340daa428069b5b4db37ac1085979c/img3.jpg)
Содержание слайда: Вектором называют любую конечную последовательность чисел: а1,a2,...,an. При этом сами числа а1,a2,...,an называют координатами вектора.
Вектором называют любую конечную последовательность чисел: а1,a2,...,an. При этом сами числа а1,a2,...,an называют координатами вектора.
Координаты вектора получаются вычитанием из координат его конца соответствующих координат начала.
№9 слайд
![Два вектора а ,a ,...,an и b](/documents_6/23340daa428069b5b4db37ac1085979c/img8.jpg)
Содержание слайда: Два вектора (а1,a2,...,an) и (b1,b2,...,bm) называются равными в том и только том случае, если они имеют одинаковое число координат (n= т) и если их соответственные координаты равны между собой: a1=b1; a2= b2, ..., ап=bп.
Два вектора (а1,a2,...,an) и (b1,b2,...,bm) называются равными в том и только том случае, если они имеют одинаковое число координат (n= т) и если их соответственные координаты равны между собой: a1=b1; a2= b2, ..., ап=bп.
Равенство векторов пишется так: а =b.
№16 слайд
![Произведением вектора а а ,a](/documents_6/23340daa428069b5b4db37ac1085979c/img15.jpg)
Содержание слайда: Произведением вектора а = (а1,a2,...,an) на число k называют вектор ka, определяемый равенством ka = (kа1,ka2,..., kan).
Умножение вектора на число сводится к растяжению при |k| > 1 или сжатию при |k| < 1 исходного вектора с сохранением его направления при k > 0 или с заменой на противоположное при k< 0
№18 слайд
![Cвойства операций](/documents_6/23340daa428069b5b4db37ac1085979c/img17.jpg)
Содержание слайда: 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.
№19 слайд
![Линейно зависимые и линейно](/documents_6/23340daa428069b5b4db37ac1085979c/img18.jpg)
Содержание слайда: Линейно зависимые и линейно независимые векторы
Множество L называют линейным пространством
(или векторным пространством), а его элементы –
векторами, если:
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;
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;
№20 слайд
![. Эти операции удовлетворяют](/documents_6/23340daa428069b5b4db37ac1085979c/img19.jpg)
Содержание слайда: 3. Эти операции удовлетворяют следующим требованиям:
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;
k1(k2a) = (k1k2)a для любых чисел k1 и k2 и любого вектора а;
(k1 + k2)a = k1a + k2a для любых чисел k1 и k2 и любого вектора а;
k (a +b) = ka +kb для любого числа k и любых векторов а и b.
№21 слайд
![Геометрический смысл линейной](/documents_6/23340daa428069b5b4db37ac1085979c/img20.jpg)
Содержание слайда: 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.
№22 слайд
![Примеры линейных пространств](/documents_6/23340daa428069b5b4db37ac1085979c/img21.jpg)
Содержание слайда: Примеры линейных пространств
векторы плоскости (обозначение R2)
нашего пространства, в котором мы живем, его называют трехмерным (определяется тремя измерениями: длиной, шириной, высотой) и обозначают R3
Обобщением этих пространств является пространство Rn векторов (а1,a2,..., an), имеющих n координат (n–мерных векторов).
№23 слайд
![Пусть а ,a ,..., ap множество](/documents_6/23340daa428069b5b4db37ac1085979c/img22.jpg)
Содержание слайда: Пусть а1,a2,..., ap – множество векторов из пространства L. Возьмем произвольные числа k1 , k2,…, kp и составим вектор а = k1 а1+ k2a2+...+ apkp.
Пусть а1,a2,..., ap – множество векторов из пространства L. Возьмем произвольные числа k1 , k2,…, kp и составим вектор а = k1 а1+ k2a2+...+ apkp.
Любой вектор а данного вида называется линейной комбинацией векторов а1,a2,..., ap , а числа k1 , k2,…, kp – коэффициентами этой линейной комбинации.
№25 слайд
![Векторы а ,a ,...,ap](/documents_6/23340daa428069b5b4db37ac1085979c/img24.jpg)
Содержание слайда: Векторы а1,a2,...,ap называются линейно зависимыми (или образующими линейно зависимую систему), если существуют такие числа с1 с2,..., ср, не равные одновременно нулю, что справедливо равенство:
Векторы а1,a2,...,ap называются линейно зависимыми (или образующими линейно зависимую систему), если существуют такие числа с1 с2,..., ср, не равные одновременно нулю, что справедливо равенство:
с1 а1 + с2 a2+ср ap = 0.
Если же это равенство возможно только в случае с1 = с2 = ... = ср = 0, то векторы а1,a2,...,ap называются линейно независимыми (образующими линейно независимую систему).
№26 слайд
![Условия линейной зависимости](/documents_6/23340daa428069b5b4db37ac1085979c/img25.jpg)
Содержание слайда: Условия линейной зависимости и независимости векторов
Всякая система векторов, содержащая нуль–вектор 0, линейно зависима.
Если k (k< р) векторов системы а1,a2,...,ap линейно зависимы, то и вся система линейно зависима.
Если из системы линейно независимых векторов а1,a2,...,ap удалить r (r<р) векторов, то оставшиеся векторы образуют также линейно независимую систему.
Если среди векторов системы а1,a2,...,ap имеются такие векторы аk и am, что аk = λam, где λ – некоторое число, то вся
система векторов а1,a2,...,ap линейно зависима.
Система, состоящая из одного вектора, линейно зависима тогда и только тогда, когда этот вектор нулевой.
№27 слайд
![Теорема Векторы а ,a ,...,ap](/documents_6/23340daa428069b5b4db37ac1085979c/img26.jpg)
Содержание слайда: Теорема
Векторы а1,a2,...,ap 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.
№28 слайд
![Базисом n мерного линейного](/documents_6/23340daa428069b5b4db37ac1085979c/img27.jpg)
Содержание слайда: Базисом n–мерного линейного пространства L называется любая упорядоченная система n линейно независимых векторов в пространстве Rn
Базисом n–мерного линейного пространства L называется любая упорядоченная система n линейно независимых векторов в пространстве Rn
Пример такой системы в пространстве Rn :
е1=(1,0,…,0),
e2=(0,1,…,0),
…………….
en=(0,0,…,1).
№29 слайд
![Теорема . Если в пространстве](/documents_6/23340daa428069b5b4db37ac1085979c/img28.jpg)
Содержание слайда: 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 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 k1,k2,...,kn – коэффициенты разложения вектора а по некоторому базису – называются координатами вектора а в этом базисе.
№30 слайд
![Пусть даны два линейных](/documents_6/23340daa428069b5b4db37ac1085979c/img29.jpg)
Содержание слайда: Пусть даны два линейных пространства L1 и L2. Предположим, что между элементами этих пространств можно установить взаимно однозначное соответствие (биекцию).
Пусть даны два линейных пространства L1 и L2. Предположим, что между элементами этих пространств можно установить взаимно однозначное соответствие (биекцию).
Если элемент х L1, а у L2, то факт их взаимно однозначного соответствия записывается так: х ↔ у. Предположим также, что если х1↔у1 и х2↔у2 то х1+х2↔у1+ у2 и αх1↔αу1 , где α – любое действительное число.
Если выполнены эти условия, то пространства L1 и L2 называются изоморфными.
№31 слайд
![Теорема . Два линейных](/documents_6/23340daa428069b5b4db37ac1085979c/img30.jpg)
Содержание слайда: Теорема 3. Два линейных пространства изоморфны тогда и только тогда, когда они имеют одинаковую размерность.
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 R3, каждая из которых содержит три числа.
№35 слайд
![Линейное пространство L, в](/documents_6/23340daa428069b5b4db37ac1085979c/img34.jpg)
Содержание слайда: Линейное пространство L, в котором введена операция скалярного произведения, называется евклидовым пространством.
Линейное пространство L, в котором введена операция скалярного произведения, называется евклидовым пространством.
Длиной (модулем) вектора х называется число: или
№39 слайд
![Векторы х и у называются](/documents_6/23340daa428069b5b4db37ac1085979c/img38.jpg)
Содержание слайда: Векторы х и у называются перпендикулярными или ортогональными друг другу, если их скалярное произведение равно нулю. Нулевой вектор ортогонален любому другому.
Векторы х и у называются перпендикулярными или ортогональными друг другу, если их скалярное произведение равно нулю. Нулевой вектор ортогонален любому другому.
Систему векторов а1,a2,...,ap в евклидовом пространстве L называют ортогональной, если любые два различных вектора этой системы ортогональны друг другу.
№41 слайд
![Вектор е называют](/documents_6/23340daa428069b5b4db37ac1085979c/img40.jpg)
Содержание слайда: Вектор е называют нормированным или единичным, если его модуль равен 1.
Вектор е называют нормированным или единичным, если его модуль равен 1.
Систему векторов e1, е2,…,ер 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.
№43 слайд
![РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА](/documents_6/23340daa428069b5b4db37ac1085979c/img42.jpg)
Содержание слайда: 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, 2008.
Дополнительная:
Математика в примерах и задачах: учебное пособие /Л.Н.Журбенко, Г.А. Никонова, Н.В.Никонова и др. – М.: ИНФРА–М, 2011. –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
Скачать все slide презентации Элементы векторной алгебры (лекция 2) одним архивом:
Похожие презентации
-
Элементы векторной алгебры. Лекции5-7
-
Векторный анализ. Алгебраические структуры (для студентов). Лекция 7
-
Векторная алгебра. Первая лекция
-
Элементы векторной алгебры (продолжение)
-
Элементы векторной алгебры
-
Элементы векторной алгебры и аналитической геометрии
-
Лекция 7. Булевая алгебра. Элементы математической логики и теории автоматов
-
Элементы дифференциального исчисления Лекция 4
-
Теорема Виета Франсуа Виет (1540–1603) родился во Франции. Разработал почти всю элементарную алгебру; ввёл в алгебру буквенные обо
-
Логарифмы. Авторская разработка урока по алгебре в 10 классе с элементами историзма