1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Mẫu các dạng bài toán ôn tập môn toán a1

10 200 1

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 10
Dung lượng 509 KB

Các công cụ chuyển đổi và chỉnh sửa cho tài liệu này

Nội dung

Mẫu các dạng bài toán ôn tập môn toán A 1 Tài liệu này chỉ mang tính chất tham khảo, không phải bài giải của thầy Phan Dân Bài 1.. Tính định thức Cách thực hiện như sau: Theo quy tắc Sa

Trang 1

Mẫu các dạng bài toán ôn tập môn toán A 1

(Tài liệu này chỉ mang tính chất tham khảo, không phải bài giải của thầy Phan Dân)

Bài 1 Tính định thức

Cách thực hiện như sau:

Theo quy tắc Sarrus, ta ghép thêm cột thứ nhất và cột thứ hai vào bên phải định thức rồi nhân các phần tử trên các đường chéo như quy tắc thể hiện trên hình

A=

Det(A)= a.e.i + b.f.g + c.d.h - c.e.g - a.f.h - b.d.i

Ví dụ: Tính định thức

2

2

1

4

1

3

1

3

2

=

A

Giải

Theo quy tắc Sarrus ta có

13 18 -16 -1 -6 12 4 2 3 3 2 4 2 1 1 1 2 3 1 1 4 3 2 1 2 2 1

1 3

3 2 2 2 1

4 1 3

1 3 2

)

Det

Bài 2: Giải hệ phương trình tuyến tính



= +

= +

=

+

1 2

2

0 2

2

1 2

2

3 2

1

3 2

1

3 2

1

x

x

x

x

x

x

x x

x

Để giải dạng này đơn giản nhất thì ta nên lập ma trận hệ số bổ sung, rồi biến đổi thành ma trận dạng bậc thang quy gọn, 3 số hạng nằm bìa phải tương ứng là nghiệm của hệ phương trình tuyến tính

Giải

Lập ma trận hệ số của hệ là:

=

1 2

2

2 2

1

2 1

2

A

Ma trận hệ số bổ sung của hệ là:

=

1 0 1 1 2

2

2 2

1

2 1

2

A

A← →d1 ↔d2

1 1 0 1 2 2

2 1 2

2 2 1

3 1 3

2 1 2

) 2 ( ) 2 (

d d d

d d d

− +

1 1 0 3 2 0

6 5 0

2 2 1

Trang 2

←  2→ 2

5

1 5 1 0 3 2

6 1 0

2 2 1

3 2 3

1 2 1

) 2 ( ) 2 (

d d d

d d d

− +

5 7 5 1 5 2

5

3 0 0

5

6 1 0

5

2 0 1

← −  3→ 3

3

3 7 5 1 5 2

1 0

6 1 0

5

2 0 1

2 3 2

1 3 1

5 6 5 2

d d d

d d d

 +

 +

3 7 3 3 4

1 0 0

0 1 0

0 0 1

Vậy nghiệm của hệ phương trình tuyến tính trên là

=

=

=

3 7 3 3 4

z y x

Bài 3: Xác định hạng của ma trận

=

4 4 5

1

3 0 2

1

1 4 3

2

A

Để xác định hạng của ma trận, ta thực hiện:

 →

← ↔

1 4 3 2

3 0 2 1

4 4 5 1

3

1 d

d

A

3 1 3

2 1 2

) 2

d

d d d

− +

0

7 4 7 0

4 4 5 1

← 2→ 2

7

1

d

d

0

1 7

4 1 0

4 4 5 1

3 2 3 1 2 1

7 ) 5 (

d d d d d d

→ +

0 0 0 0

1 7

4 1 0

1 7

8 0 1

w

=

w có dạng bậc thang và ran(A)=ran(w)=2

Bài 4: Tìm ma trận nghịch đảo của ma trận sau:

=

1 2

0

0 3

2

2 0

1

A

Tìm ma trận nghịch đảo bằng phương pháp biến đổi sơ cấp

Lập 1 ma trận ghép B=[A|I] (I=In thuộc Mn(R) là ma trận đơn vị)

Dùng các phép biến đổi sơ cấp theo dòng trên B sao cho nửa bên trái (phần A chiếm chỗ ban đầu) trở thành I Khi đó ở khối bên phải ta nhận được A-1

B=[A|I] ~ [ | ] ~….~[I|A-1]

Trang 3

Giải

=

1 0 0

0 1 0

0 0 1 1 2 0

0 3 2

2 0 1

]

|

[A I3

←( − 1 )d1 →d1

1 0 0

0 1 0

0 0 1 1 2 0

0 3 2

2 0 1

d2 + ( − 2 )d1 →d2

1 0 0

0 1 2

0 0 1 1 2 0

4 3 0

2 0 1

←  2→ 2

3

1

d

d

1 0 0

0 3

1 3

1 2

4 1 0

2 0 1

d3+2d2 →d3

1 3

2 3 4

0 3

1 3

3

11 0 0

3

4 1 0

2 0 1

←  3→ 3

11

11

3 11

2 11 4

0 3

1 3

1 0

4 1 0

2 0 1

2 3 2

1 3 1

3 4 2

d d d

d d d

 −

→ +

+

11

3 11

2 11

4 11

1 11

6 11

4 11 3

1 0 0

0 1 0

0 0 1

Vậy ma trận nghịch đảo là:

11

3

11

2

11

4 11

1

11

6

11

4

11

3

Bài 5: Xác định tọa độ của vectơ

Trong không gian R3 cho hệ cơ sở

u1=(1,-1,1) u2=(-1,1,0) u3=(1,0,0)

Hãy xác định tọa độ của vectơ u=(1,1,0) đối với cơ sở đã cho

Giải

Tọa độ (α1,α2,α3) của u đối với cơ sở đã cho chính là nghiệm của phương trình

U= α1.u1 + α2.u2 + α3.u3 (1)

(1) α1. (1,-1,1) + α2. (-1,1,0) + α3. (1,0,0)=(1,1,0)

(α1,-α1,α1) + (-α2,α2,0) + (α3,0,0)=(1,1,0)

(α1-α2+α3,-α1+α2,α1)=(1,1,0)

=

= +

= +

0 1 1

1

2 1

3 2 1

α

α α

α α α



=

=

=

2 1 0

3 2 1

α α α

Bài 6: Xác định sự phục thuộc tuyến tính & độc lập tuyến tính

Cho các hệ vectơ trong R3 Hãy xác định sự độc lập tuyến tính hay phụ thuộc tuyến tính của các hệ này

Trang 4

*Phương pháp:

Hệ vectơ v1, v2,…, vk thuộc không gian vectơ V được gọi là độc lập tuyến tính nếu phương trình

θ α

α

α1.v1+ 2.v2 + + k.v k = (θ =θv)

Chỉ có nghiệm duy nhất là α1=α2 = =αk =0

Một hệ vectơ v1, v2,…, vk đượcgọi là phụ thuộc tuyến tính nếu nó không phải là hệ độc lập tuyến tính

Giải

a) Xét phương trình

) 0 , 0 , 0 (

3 3 2 2 1

(1) ⇔α1(2,1,−3)+α2(3,1,2)+α3(5,2,−1)=(0,0,0)

) 0 , 0 , 0 ( ) , 2 , 5 ( ) 2 , , 3 ( ) 3 , , 2

) 0 , 0 , 0 ( ) 2

3 , 2 ,

5 3 2



=

− +

= + +

= + +

0 2

3

0 2

0 5 3 2

3 2 1

3 2 1

3 2 1

α α α

α α α

α α α

Đây là hệ phụ thuộc tuyến tính

b) Xét phương trình

) 0 , 0 , 0 (

3 3 2 2 1

(2) ⇔α1(3,2,−2)+α2(−2,1,2)+α3(2,2,−1)=(0,0,0)

) 0 , 0 , 0 ( ) , 2 , 2 ( ) 2 , , 2 ( ) 2 , 2 , 3

) 0 , 0 , 0 ( ) 2

2 , 2 2

, 2 2 3



=

− +

= + +

= +

0 2

2

0 2 2

0 2 2 3

3 2 1

3 2 1

3 2 1

α α α

α α α

α α α



=

=

=

0 0 0

3 2 1

α α α

 Đây là hệ độc lập tuyến tính

Bài 7: Chứng minh ánh xạ tuyến tính

Hãy chứng minh rằng ánh xạ

2 3

) , 2 (

)

,

,

(

: R R

T

z y z y x

z

y

*Phương pháp:

Để chứng minh T là một ánh xạ tuyến tính ta phải chỉ ra rằng:

=

+

=

+

) ( )

(

) ' ( ) ( )

'

(

u T u

T

u T u T

u

u

T

α

α ∀α∈R;u,u'∈R3

Giải

Với

=

=

) ' ,' ,'

(

'

) , ,

(

z y x

u

z y x

u

là các phần tử bất kì trong R3 và α∈Rtùy ý

Ta có:

) ' ,' ,' ( ) ' ,' ,' ( ) ,

,

(

u

) ' ,' ,' (

)

'

=((x+x')+(y+ y')−2(z+z'),(y+y')+(z+z'))

=(x+y−2z+x'+y'−2z,'y+z+ y'+z') 

Ta lại có: T(u)+T(u')=T(x,y,z)+T(x,'y,'z')

) ' ' ,' 2 ' ' ( ) ,

2

(x+yz y+z + x+yz y+z

=

Trang 5

(x+y−2z+x'+y'−2z,'y+z+y'+z')

So sánh  và  ta nhận thấy 2 vế phải bằng nhau

Cuối cùng T(α.u)=Txyz)

xy− αz αyz)

) ( ) , 2

=

 T là ánh xạ tuyến tính

Bài 8: Xác định nhân Ker(T) và ảnh Im(T)

Hãy xác định Ker(T), Im(T) (nhân & ảnh) của ánh xạ tuyến tính

2 3

) , 2

(

)

,

(

: R R

T

z y x z y x

z

*Phương pháp

=

=

e T T

1

) ( )

Tìm Ker(T): giải phương trình T (u)=θ

Giải

Ánh xạ T hoàn toàn xác định bởi ảnh của 1 cơ sở trong R3 Vậy ta chọn cơ sở chính tắc



=

=

=

) 1 , 0 , 0 (

) 0 , 1 , 0 (

) 0 , 0 , 1 (

3 2 1

e e e

Và xét ảnh của cơ sở



=

− + +

=

=

=

− + +

=

=

=

− + +

=

=

) 1 , 1 ( ) 1 0 0 , 1 0 0 2 ( ) 1 , 0 , 0 ( ) (

) 1 , 1 ( ) 0 1 0 , 0 1 0 2 ( ) 0 , 1 , 0 ( ) (

) 1 , 2 ( ) 0 0 1 , 0 0 1 2 ( ) 0 , 0 , 1 ( ) (

3 2 1

T e T

T e T

T e T

Giả sử vR3ta có biểu thức v bằng cách biểu diễn tọa độ theo cơ sở e1, e2, e3

3 3 2 2

1

)

(

)

T = α +α +α =α1.T(e1)+α2.T(e2)+α3.T(e3)

) 1 , 1 ( ) 1 , 1 ( )

1

,

2

=α α α =(2α1,α1)+(α2,−α2)+(α3,−α3)

) ,

2

( α1+α2 +α3 α1−α2 −α3

=

Xác định Ker(T)

{( , , ) ( , , ) 0}

)

(T = α1 α2 α3 T α1 α2 α3 =

Ker

{( 1, 2, 32 1+ 2+ 3 =0, 1− 2 − 3 =0)}

Vậy Ker(T) là tập hợp các phần tử có tọa độ thỏa mãn hệ

=

= +

+

0

0 2

3

2

1

3 2

1

α

α

α

α

α

α

Ma trận hệ số

=

1

2

1

1

1

1

A

3 1 3

2 1 2

) 2 ( ) 1 (

d d d

d d d

− +

 −

3 0

0 0

1 1

 →

d2 ↔d3

 −

0 0

3 0

1 1

←  2→ 2

3

1

d d

 −

0 0

1 0

1 1

Hạng của ma trận A=2

 Hệ phương trình tuyến tính có nghiệm duy nhất là (α1,α2,α3)=(0,0,0)

{(0,0,0)}

)

Dim Ker T (Theo định lí về số chiều) ⇒Dim(Im( )T )=3−1=2⇒Im(T)=R2

Kết luận

{(0,0,0)}

)

(T =

Trang 6

Bài 9: Giá trị riêng của ma trận

Hãy xác định giá trị riêng của các ma trận sau:

a)

 −

=

6 1

5

1 4

3

3 1

4

=

3 1 2

1 1 0

0 0 4

B

*Phương pháp

0

=

I

A λ (λ∈{λ1,λ2, ,λn} )

Với λjlà 1 giá trị riêng thực

Giải

a) Phương trình đặc trưng của ma trận A là: A−λI =0

0 1 0 0

0 1 0

0 0 1 6

1

5

1

4

3

3

1

4

=

 −

6 1 5

1 4

3

3 1 4

=

λ λ

λ

0 1 5

4 3

1 4

6 1

5

1 4

3

3 1 4

=

λ λ λ

λ

0 ) 6 (

3 )

1 ( 1 1 )

4 ( 5 )

4 (

3 1 3 3 5 1 )

1 ( ) 6 ).(

4

).(

4

0 ) 6 ( 3 ) 4 ( ) 4 ( 15 9 5 ) 6 ).(

8

16

0 ) 6 ( 3 ) 4 ( 16 4 8

16 6 48

0 3 18 16 64 4 8

16 6 48

0 54 51

14 2



=

=

=

2

3

9

3

2

1

λ

λ

λ

Phương trình đặc trưng có 3 nghiệm



=

=

=

2 3 9

3 2 1

λ λ

λ

và đây chính là 3 giá trị riêng của ma trận A

b) Phương trình đặc trưng của ma trận B là: B−λI =0

0 1 0 0

0 1 0

0 0 1 3

1

2

1

1

0

0

0

4

=

3 1 2

1 1

0

0 0

4

=

λ λ

λ

0 1 2

1 0

0 4

3 1

2

1 1

0

0 0

4

=

λ λ λ

λ

0 ) 3 (

0 0 1 )

1 ).(

4 ( 2 )

1 (

0 1 0 0 2 )

1 (

0 ) 3 ).(

1

).(

4

0 ) 4 ( ) 3 ).(

4

4

0 4

4 4 3 3 12

0 16 20

8 2

=

=

2

4

2

1

λ

λ

Phương trình đặc trưng có 2 nghiệm

=

=

2

4

2

1

λ λ

và đây chính là 2 giá trị riêng của ma trận B

Trang 7

Bài 10: Giá trị riêng & vectơ riêng

Xác định giá trị riêng và các vectơ riêng tương ứng với mỗi giá trị riêng đó của ma trận:

=

3

1

2

1 1

0

0

0

4

B

*Phương pháp

Lập phương trình đặc trưng A−λI =0

0

2 1

2 22

21

1 12

11

=

λ

λ λ

nn n

n

n n

a a

a

a a

a

a a

a

Giải phương trình  theo ẩn λ (vế trái là đa thức của A)

Giả sử  có các nghiệm thực: λ1,λ2, ,λk

=

0

0 0

2 1

n

j

x

x

x I

Giải

Phương trình đặc trưng của ma trận B là: B−λI =0

0 1 0 0

0 1 0

0 0 1 3

1

2

1

1

0

0

0

4

=

3 1 2

1 1

0

0 0

4

=

λ λ

λ

0 1 2

1 0

0 4

3 1

2

1 1

0

0 0

4

=

λ λ λ

λ

0 ) 3 (

0 0 1 )

1 ).(

4 ( 2 )

1 (

0 1 0 0 2 )

1 (

0 ) 3 ).(

1

).(

4

0 ) 4 ( ) 3 ).(

4

4

0 4

4 4 3 3 12

0 16 20

8 2

=

=

2

4

2

1

λ

λ

Phương trình đặc trưng có 2 nghiệm

=

=

2

4

2

1

λ

λ

và đây chính là 2 giá trị riêng của ma trận B

Để tìm vectơ riêng ứng với giá trị riêng λ1=4 ta giải phương trình

=

0 0 0

3

2

1

1

x

x

x

I

4 3 1 2

1 4 1 0

0 0 4

4

3 2

1

=

x x

x

0 1

1 2

1 3 0

0 0 0

3 2

1

=

x x x

Trang 8

=

− +

+ +

0 0 0

1

1

2

1

3

0

0

0

0

3 2 1

3 2 1

3 2 1

x x

x

x x

x

x x

x

=

− +

=

0 2

0 3

3 2 1

3 2

x x x

x x

= +

=

3 2 1

3 2

2

3

x x x

x x

2 1

⇒ ⇔−4x2 =2x1 ⇔−2x2 = x1



=

=

=

t x

t x

t x

2

32 1

3 2 1

Kết luận: Vectơ riêng ứng với giá trị riêng λ1 =4 là:

t t t

2

32

1 hay

2

32

1

1

t

Để tìm vectơ riêng ứng với giá trị riêng λ2 =2 ta giải phương trình

=

0 0 0

3

2

1

2

x

x

x

I

2 3 1 2

1 2 1 0

0 0 2

4

3 2

1

=

x x

x

0 1

1 2

1 1 0

0 0 2

3 2

1

=

x x x

=

+ +

+ +

0 0 0

1

1

2

1

1

0

0

0

2

3 2 1

3 2 1

3 2 1

x x

x

x x

x

x x

x



= + +

=

=

0 2

0

0 2

3 2 1

3 2 1

x x x

x x

x

= +

=

0

0

3 2

1

x x

x



=

=

=

t x

t x x

3 2

Kết luận: Vectơ riêng ứng với giá trị riêng λ2 =2 là:

t t

0 hay

−1 1

0

t ,t ≠0

Bài 11: Chéo hóa ma trận

Tìm ma trận trực giao P làm chéo hóa ma trận đối xứng

=

5

2

2

2

A

*Phương pháp

Cho dạng toán phương f(x1,x2, ,x n) với ma trận là A xác định với các giá trị riêng của A

Với mỗi giá trị riêng, tìm tìm không gian con riêng tương ứng rồi dùng thuật toán GramSchmidt để trực chẩn hóa hệ vectơ này

Ghép tất cả các vectơ riêng này theo thứ tự từ trái sang phải P=[P1P2 P n]

P là ma trận trực giao làm chéo hóa ma trận A

Dùng phép biến đổi tọa độ [ ]x =P[ ]x' at có dạng toàn phương chính tắc.

Giải

Lập phương trình đặc trưng của A để tìm các giá trị riêng của A

0 0

)

5 2

2 2

=

λ

λ

0 4 ) 5 ).(

2

Trang 9

0 4 5

2

⇔ λ λ λ ⇔λ2+7λ+6=0

=

=

6

1

2

1

λ λ

Ta tìm vectơ riêng tương ứng đối với mỗi giá trị riêng

=

0

0

2

1

x I

=

0

0 5

2

2 2

2

1 1

1

x

x

λ

λ

=

0

0 )

1 ( 5 2

2 )

1 ( 2

2

1

x x

=

0

0 4

2

2

1

2

1

x

x

=

+

0

0

4 2

2 1

2 1

2 1

x x

x x

=

= +

0 4 2

0 2

2 1

2 1

x x

x x

0

2 2

=

=

t x

t x

2

=

=

1

2 2

2

t

t

x

x

Ta có vectơ riêng 

=

1

2

1

v

Chẩn hóa vectơ này ta có

=

=

 +

=

=

5

15

2 1

2 5

1 1

2 1 2

1

1

2 2 1

1

v

P

=

0

0

2

1

x I

=

0

0 5

2

2 2

2

1 2

2

x

x

λ

λ

=

0

0 )

6 ( 5 2

2 )

6 ( 2

2

1

x x

=

0

0 1

2

2

4

2

1

x

x

=

 +

+

0

0

1 2

2 4

2 1

2 1

x x

x x

 +

+

2 1

2 1

2

2 4

x x

x x

0

x x

=

=

t x

t x

2

2 1

=

=

2

1 2

2

t

t

x

x

Ta có vectơ riêng 

=

2

1

2

v

Chuẩn hóa vectơ này ta có

=

=

− +

=

=

5 2 5 1 2

1 5

1 2

1 ) 2 ( 1

1

1

2 2

2

2

v

P

=

=

5 2 5 1

5

15

2

2

P P

Bài 12: Đưa dạng toàn phương về dạng chính tắc

Cho các dạng toàn phương

2 2

2 1 2

x

2 3

2 2

2 1 3

2

x

Hãy đưa các toàn phương f, g về dạng chính tắc bằng phương pháp Lagrange

*Phương pháp

Trang 10

Cho dạng toàn phương f(x1,x2, ,x n), ta thực hiện nhóm tất cả các hạng tử có chứa biến x vào một biểu1

thức rồi chuyển thành một bình phương của tổng các biến Ước lượng các biến ≠x1 để chuyển vào khối thứ hai Như vậy khối thứ 2 chỉ chứa các biến x2,x3, ,x n, ta kí hiệu khối này bởi g(x2,x3, ,x n)

Đối với g(x2,x3, ,x n) (dạng toàn phương của n-1 biến) ta thực hiện quá trình trên để tách phần có chứa x2

thành một khối

Tiếp tục quá trình này ta thu được dạng toàn phương theo các biến mới ở dạng chính tắc

Cơ sở của phương pháp:

<

+ + + +

= +

+

+

j j i n

x x

x

1

2 2

2

2 1

2 2

Ghi chú:

Nếu biến nào không tham gia trong công thức thì bước thực hiện theo biến này được bỏ qua

Nếu f(x1,x2, ,x n) chỉ chứa các hạng tử dạng chéo x i x j không chứa số hạng dạng 2

j

x thì ta thực hiện đổi

biến như sau:

2

' '

'

'

'

j i j i j

i

j

j

i

i

x x x x x

x

x

x

x

x

=

=

+

=

(có chứa số hạng tương ứng với bậc 2 của biến)

Giải

a) Ta có f(x1,x2)=x12−2x22+3x1x2

2 2

1

2

2 2

=

[…]

Bài 13: Trực giao hóa hệ vectơ

Hãy dùng thuật toán Gram-Schmidt để trực giao hóa hệ vectơ

)

0

,

0

,

0

,

2

(

)

0

,

0

,

2

,

1

(

)

0

,

2

,

1

,

2

(

3

2

1

=

=

=

u

u

u

[…]

Ngày đăng: 21/01/2016, 09:33

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

🧩 Sản phẩm bạn có thể quan tâm

w