referat (Математические основы теории систем), страница 2

Если один из этих векторов обозначить буквой х, то другой будем обозначать х и называть транспонированным вектором.

_n

(10) х=(х⁽ⁱ⁾) =(х⁽¹⁾,...,х⁽ⁿ⁾)

¹

Число n компонент вектора называется его размерностью.

СВОИСТВА ВЕКТОРОВ.

а) х=у, если равны их компоненты:

x⁽ⁱ⁾=y⁽ⁱ⁾

x⁽¹⁾ y⁽¹⁾ x⁽¹⁾+y⁽¹⁾

б) х+у= ...... + ...... = ........... -сумма векторов.

x⁽ⁿ⁾ y⁽ⁿ⁾ x⁽ⁿ⁾+y⁽ⁿ⁾

в) Разность векторов х-у представляет собой вектор z, такой, что у+z=х.

г) умножение вектора на скаляр

x⁽¹⁾ αx⁽¹⁾

αx=хα=α ....... = .........

x⁽ⁿ⁾ αx⁽ⁿ⁾

СКАЛЯРНОЕ ПРИЗВЕДЕНИЕ ВЕКТОРОВ.

x₁ y₁

Пусть х= х₂ и у= у₂ два вектора в трех мерном

x₃ y₃

пространстве. Скалярным произведением этих векторов называют скалярную величину:

( 11) х^Tу=у^Tх=х₁у₁+х₂у₂+х₃у₃

Нормой или длинной вектора х в евклидовом пространстве называют число:

(12) х = х =(х^Tх)^½ , где х -норма вектора х.

Линейное пространство в котором определено скалярное произведение называется евклидовым пространством.

БАЗИС ЛИНЕЙНОГО ПРОСТРАНСТВА.

Пусть имеем систему векторов

(13) х₁, х₂, х₃,..., х_n

Базисом (базой) системы векторов (13) называется такая линейно-независимая ее подсистема, через которую линейно выражаются все указанные векторы.

УГОЛ МЕЖДУ ВЕКТОРАМИ. ОРТОГОНАЛЬНЫЕ ВЕКТОРЫ.

П усть х=(х₁, х₂) и у=(у₁, у₂) - два вектора на плоскости. Выберем систему координат так, чтобы ось абсцисс совпадала с направлением вектора х, так что x₁= x , х₁ =0 (рис.3)

2

y₂ y

α x

y₁ 1

о бозначим через угол α между векторами х и у при этом

х^Tу=х₁у₁+х₂у₂= х * у cosα

Угол между векторами определяется:

α=arccos(x^Ty/ x y )

при │х│=1 скалярное произведение х^Tу определяет проекцию вектора у называется ортогональным, если угол между ними равен 90^○, т.е.

если х^Tу=0.

МАТРИЦЫ И ЛИНЕЙНЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ.

ПОНЯТИЕ МАТРИЦ.

Матрицей А размером m*n называют таблицу, содержащую m-строк и n-столбцов, элементами которой являются вещественные или комплексные числа

a₁₁ .......... a_1n

A= ...................... =[a_ij]

a_m1 .......... a_mn

Если m=n, то матрицу называют квадратной.

Матрицы А=[а_ij] и В=[в_ij] равны (А=В) в том и только в том случае, если имеют один и тот же размер а_ij=в_ij для всех ij.

Преобразованием линейного n-мерного пространства Х называют оператор А, отображающий это пространство в m - мерное линейное пространство Y:

(1) А:Х→Y

Таким образом, преобразование А ставит в соответствие каждому вектору х пространства Х вектор

(2) Y=А-х, пространства Y.

Преобразование А называют линейным, если выполняется условие:

(3) А(х₁+х₂)=Ах₁+Ах₂, А(ℷх_i)=ℷАх

Условие (3) будет выполнятся, если между компонентами хⁱ и у^j векторов х и у имеется линейная зависимость вида:

n ___

(4) у⁽ⁱ⁾= ∑ a_ijx^(j), i=1,m ,где а_ij - произвольное число

j=1 ____ ___

Совокупность чисел а_ij, i=1,m; ;j=1,n образуют матрицу:

a₁₁......a_1n

A= ................ = [a_ij]

a_m1......a_mn

к оторую называют матрицей линейного преобразования.

у=Ах можно записать в виде умножения матрицы на вектор:

y⁽¹⁾ a₁₁......a_1n x⁽¹⁾

(5) .... = ............... * .....

y⁽ⁿ⁾ a_m1......a_mn x⁽ⁿ⁾

ОПЕРАЦИИ НАД МАТРИЦАМИ. УМНОЖЕНИЕ МАТРИЦЫ НА ЧИСЛО.

Пусть А матрица линейного преобразования Ах, α- число.

(6) αА=[α а_ij ]

При умножении матрицы А на число α все ее члены умножаются на это число.

СУММА МАТРИЦ.

Пусть у=Ах и v=Вх - два линейных преобразования с матрицами А=[a_ij] и В=[в_ij] размером m*n.

Рассмотрим новое линейное преобразование, ставшее в соответствие каждому вектору х∈Х вектор у+v∈Y

(7) у+v=Ах+Вх=(А+В)х

Преобразование (А+В)х называют суммой линейных преобразований Ах и Вх, или:

(8) А+В=[a_ij]+[в_ij]

При сложении двух матриц одинакового размера получается новая матрица того же размера, элементы которой равны сумме элементов складываемых матриц.

ПРОИЗВЕДЕНИЕ МАТРИЦ.

Пусть X,Y,Z-линеиные пространства размерностью m, r, n и пусть у=Вх, z=Ау - линейные преобразования пространства Х в пространство Y, и пространства Y в пространство Z, где В=[в_kj] и A=[a_ik] матрицы размером m*k и k*n соответственно. Произведением преобразований Ау и Вх называют новое линейное преобразование Сz.

(9) Z=Cx=A(Bx)=ABx

Матрицу С=АВ размером n*n называют произведением матриц А и В.

n ___ ___

(10) С_ij= ∑ а_ikв_kj , i=1,n , j=1,m

k=1

Согласно (10) элемент С_ij матрицы С представляет собой скалярное произведение i-й строки матрицы А на j-й столбец матрицы В, так что произведение матриц АВ символически может быть представлено в виде:

a₁₁...a_1k в₁₁...в_1m

(11) АВ= ............ * .............

a_n1...a_nk в_k1....в_km

ТРАНСПОНИРОВАНАЯ МАТРИЦА.

Пусть А=[a_ij] - матрица размером m*n. Матрица А^T=[а'_ij] размером m*n, строки которой являются столбцами матрицы А, столбцы строками матрицы А.

Элемент а'_ij матрицы А^T определяют по элементам а_ij матрицы А из соотношения:

(12) а'_ij=а_ji

ОСОБЕННОСТИ КВАДРАТНЫХ МАТРИЦ.

В квадратной матрице число строк равно числу столбцов.

Определителем квадратной матрицы называют, определитель составленный из элементов a_ij этой матрицы и обозначают det A.

Определитель det A обладает следующими свойствами:

1) при умножении на ℷ любого столбца матрицы А определитель det A умножается на ℷ;

2) перемена местами двух соседних столбцов меняет знак det A на противоположный;

3) если любые два столбца матрицы равны между собой, то det A=0;

4) добавление к любому столбцу матрицы любого другого столбца, умноженного на произвольный скалярный множитель, оставляет det A неизменным;

5) если столбцы матрицы линейно зависимы, то det A=0;

ТЕОРЕМА ГАМИЛЬТОНА-КЕЛЛИ.

Каждая квадратная матрица является корнем своего характеристического уравнения.

(13) det (A-ℷI)=a₀ℷⁿ+a₁ℷ^n-1+...+a_n-1ℷ a_n=0

(14) a₀Aⁿ+a₀A^n-1+a_n-1A+a_nI=0_[n*n]

ОБРАТНАЯ МАТРИЦА.

Матрицей, обратной по отношению к квадратной матрице А размером n*n, назовем такую матрицу А^-1 того же размера, для которой справедливо соотношение:

(15) А*А^-1=А^-1*А=Е

Пусть у=Ах - линейное преобразование с квадратной матрицей А=[x_ij]. Обратным преобразованием называют преобразование х=А^-1у. Матрицу А^-1 этого преобразования называют обратной по отношению к матрице А.

(16) А^-1=(1/detA) [A_ij]^T , где А_ij - алгебраическое

дополнение элемента а в определителе матрицы.

Система уравнений Ах=у называется определенной и имеет единственное решение, если detA≠0. Матрица А, для которой выполнено это условие, называют невырожденной.

ДИАГАНАЛИЗАЦИЯ МАТРИЦ.

Вид квадратной матрицы А линейного преобразования у=Ах, может быть изменен без изменения характеристического уравнения этой матрицы путем использования преобразования подобия.

Пусть А - квадратная матрица; С - произвольная невырожденная матрица. Преобразованием подобия называют преобразование:

(17) В=С^-1*А*С

Преобразование подобия позволяет приводить некоторые виды квадратных матриц к диагональной форме, являющейся наиболее удобным видом матрицы.

ℷ₁ 0 0

(18) diag[ℷ₁ ℷ₂ ......ℷ_n ]= 0 ℷ₂ 0

0 0 ℷ_n

Нормой матрицы А размер m*n называется сумма модулей ее элементов:

m n

(19) │А│= ∑ ∑ │a _ij │

i=1 j=1

При решении задач удобно ввести матрицы, элементы которых являются функциями независимой переменной t.

Эти матрицы имеют вид:

a₁₁(t) a₁₂(t) ...... a_1n(t)

(20) А(t)= a₂₁(t) a₂₂(t) ...... a_2n(t)

............................

a_m1(t) a_m2(t) ..... a_mn(t)

и называются функциональными матрицами.

Производной матрицы А(t) по независимому переменному называется матрица А(t) вида:

da₁₁(t)/dt da₁₂(t)/dt ...... da_1n(t)/dt

(21) А(t)= dA(t)/dt = ............................................................. =

da_m1(t)/dt ad_m2(t)/dt ...... da_mn(t)/dt

=[da_ij(t)/dt]

1.3 ПОНЯТИЕ ДИНАМЧЕСКОГО ОБЬЕКТА.

Физический объект - физическое устройство, характеризуемое некоторым числом свойств, соответствующих целям его использования.

В теории систем существенным является не физическое, а математическое описание свойств объекта и соотношений между ними. В теории систем объектом А является абстрактный объект, связанный с множеством свойств, который обычно характеризуется числами или набором чисел. Таким образом, фактически абстрактный объект или просто объект представляет собой множество переменных вместе с отношениями между ними.

Вспомогательные определения и понятия:

v₁, v₂,...- основные переменные объекта А.

Основное уравнение - соотношение между основными переменными.

(1) A⁽¹⁾(v₁,..., v_n)=0 Основное уравнение объекта A,

A⁽²⁾(v₁,...., v_n)=0 где A^(j), j=1,..., m

..................... v_i , i= 1,..., n

A^(m)(v₁,..., v_n)=0 m и n - конечные числа

Если абстрактный объект A определяется соотношениями (1) без каких - либо указаний, какие переменные являются входными (причина), а какие - выходными (следствия), то A будем называть неориентированным объектом.

Если основные переменные подразделены на две группы - входные и выходные переменные, играющие роль независимых и зависимых, то A будет называться ориентированным объектом.

Состояние объекта A в момент t₀ может рассматриваться как параметр S(t₀), связанной с каждой парой вход-выход

(U_{[t0, t]}, Y_{[t0, t]}), таким образом, что Y_{[t0, t]} единственным образом определяется заданием U_{[t, t]} и S(t₀).

Иначе говоря, состояние объекта в момент t₀ есть некоторый набор чисел, представленный, например, вектором α, который изменяется в пространстве ∑ так, что знание (1)α, (2) - уравнения вход-выход для объекта и (3) - входа U_[t0,t]] является достаточным для однозначного определения входа y_[t0,t].

S(t₀) - называется состоянием объекта в момент t₀.

[t₀,t]- интервал наблюдаемости