Большая Советская Энциклопедия (ЛИ)

 

и

x’ =x cos a + ysin a + a₁

y’ = -x sin a + cos a + b₁

где a₁ = - a cos a– b sin a, b₂ = a sin a– b cos (. Другими примерами Л. п. переменных могут служить преобразования аффинных и однородных проективных координат, замена переменных при преобразовании квадратичных форм и т. п.

Л. п. векторов (или Л. п. векторного пространства) называют закон, по которому вектору х из n– мерного пространства ставят в соответствие новый вектор x', координаты которого линейно и однородно выражаются через координаты вектора х:

x’₁ = a₁₁x₁ + a₁₂x₂ + ... +a_1nx_n

x’₂ = a₂₁x₁ + a₂₂x₂ + ... +a_2nx_n

...

x’_n = a_n1x₁ + a_n2x₂ + ... +a_nnx_n,

или коротко

x' = Ax.

Например, операция проектирования на одну из координатных плоскостей (пусть на плоскость хОу) будет Л. п. трёхмерного векторного пространства: каждому вектору а с координатами х, у, z сопоставляется новый вектор b, координаты x', y'., z' которого выражаются через х, у, z следующим образом : x' = х, y' = у, z' = 0. Пример Л. п. плоскости — поворот её на угол a вокруг начала координат. Матрицу

,

составленную из коэффициентов Л. п. А, называют его матрицей. Матрицами приведённых выше Л. п. проектирования и поворота будут соответственно

 и

.

Л. п. векторного пространства можно определить (как обычно поступают) без использования системы координат: соответствие х®у = Ax называют Л. п., если выполняются условия А(х + у) = Ax + Ау и A(ax) = aА(х) для любых векторов х и у и любого числа a. В разных системах координат одному и тому же Л. п. будут соответствовать разные матрицы и, следовательно, разные формулы для преобразования координат.

К Л. п. относится, в частности, нулевое Л. п. О, переводящее все векторы в 0 (нулевой вектор) : Ox = и единичное Л. п. Е, оставляющее все векторы без изменения: Ex = х; этим Л. и. в любой системе координат соответствуют нулевая и единичная матрицы.

Для Л. п. векторного пространства естественным образом определяются операции сложения и умножения: суммой двух Л. п. А и В называют Л. п. С, переводящее любой вектор х в вектор Cx = Ax + Вх; произведением Л. п. А и В называют результат их последовательного применения: С = AB, если Cx = А(Вх).

В силу этих определений совокупность всех Л. п. векторного пространства образует кольцо. Матрица суммы (произведения) Л. п. равна сумме (произведению) матриц Л. п. слагаемых (сомножителей); при этом существен порядок множителей, так как произведение Л. и., как и матриц, не обладает свойством коммутативности. Л. п. можно также умножать на числа: если Л. п. А переводит вектор х в вектор у = Ax, то aА переводит х в aу. Примеры операций над Л. п.: 1) Пусть А и В означают операции проектирования па оси Ox и Оу в трёхмерном пространстве; А + В будет проектированием на плоскость хОу, а AB = 0. 2) А и В — повороты плоскости вокруг начала координат на углы j и

; AB будет поворотом на угол j +

. 3) Произведение единичного Л. п. Е на число a будет преобразованием подобия с коэффициентом растяжения (или сжатия) a.

Л. п. В называют обратным к Л. п. А (и обозначают А^{– 1}), если BA = Е (или AB = Е). Если Л. п. А переводило вектор х в вектор у, то Л. п. А^{– 1} переводит у обратно в х. Л. п., обладающее обратным, называют невырожденным; такие Л. п. характеризуются также тем, что определитель их матрицы не равен нулю. Некоторые классы Л. п. заслуживают особого упоминания. Обобщением поворотов двумерных и трёхмерных евклидовых пространств являются ортогональные (или унитарные — в комплексных пространствах) Л. п. Ортогональные Л. п. не изменяют длин векторов (а следовательно, и углов между ними). Матрицы этих Л. п. в ортонормированной системе координат также называются ортогональными (унитарными): произведение ортогональной матрицы на её транспонированную даёт единичную матрицу: a_ka_ika_jk = a_ka_kia_kj = 0 при i ¹ j, a_ka²_ik = a_ka²_ki = 1 (в комплексном пространстве a_ka_ik

_jk = a_ka_ki

_kj = 0, a_k|a_jk|² = a_k|a_ki|² = 1). Симметрическим (эрмитовым, или самосопряжённым, — в комплексном пространстве) Л. п. называют такое Л. п., матрица которого симметрическая: a_ij = a_ji (или (a_ij =

_ij). Симметрические Л. п. осуществляют растяжение пространства с разными коэффициентами по неск. взаимно ортогональным направлениям. С симметрическими Л. п. связана теория квадратичных форм (или эрмитовых форм в комплексном пространстве).

Приведённое выше определение Л. п. в векторном пространстве, не использующее координатную систему, без всяких изменений распространяется и на бесконечномерные (в частности, функциональные) пространства. Л. п. в бесконечномерных пространствах принято называть линейными операторами.

Лит.: Александров П. С., Лекции по аналитической геометрии..., М., 1968; Мальцев А. И., Основы линейной алгебры, 3 изд., М., 1970; Ефимов Н. В., Розендорн Э. P., Линейная алгебра и многомерная геометрия, М., 1970.

Линейное программирование

Лине'йное программи'рование, математическая дисциплина, посвященная теории и методам решения задач об экстремумах линейных функций на множествах, задаваемых системами линейных неравенств и равенств; Л. п. является одним из разделов математического программирования.

Типичным представителем задач Л. п. является следующая: найти максимум линейной функции

 (1)

при условиях

, i = 1, 2, ..., m, (2)

x_j³ 0, j = 1, 2, n, (3)

где c_j, a_ij и b_i — заданные величины.

Задачи Л. п. являются математическими моделями многочисленных задач технико-экономического содержания. Рассмотрим в качестве примера следующую задачу планирования работы предприятия. Для производства однородных изделий необходимо затратить различные производственные факторы — сырьё, рабочую силу, станочный парк, топливо, транспорт и т. д. Обычно имеется несколько отработанных технологических способов производства, причём в этих способах затраты производственных факторов в единицу времени для выпуска изделий различны. Количество израсходованных производственных факторов и количество изготовленных изделий зависит от того, сколько времени предприятие будет работать по тому или иному технологическому способу. Ставится задача рационального распределения времени работы предприятия по различным технологическим способам, т. е. такого, при котором будет произведено максимальное количество изделий при заданных ограниченных затратах каждого производственного фактора. Формализуем задачу. Пусть имеется n технологических способов производства изделий и m производственных факторов. Введём обозначения: c_j— количество изделий, выпускаемых в единицу времени при работе по j– му технологическому способу; a_ij— расход i– го производственного фактора в единицу времени при работе по j– му технологическому способу; b_i — имеющиеся ресурсы i-го производственного фактора и x_j— планируемое время работы по j– му технологическому способу. Величина

 

означает общий расход i-го производственного фактора при плане х⁽ⁱ⁾ = (x⁽ⁱ⁾₁, x⁽ⁱ⁾₂, ..., x⁽ⁱ⁾_n). И поскольку ресурсы ограничены величинами b_i, то возникают естественные условия (2) и (3). Ставится задача отыскания такого распределения времени (оптимального плана) х* = (x*₁, х*₂, ..., х* _n) работы по каждому технологическому способу, при котором общий объём продукции

был бы максимальным, то есть задача (1) — (3). Другим характерным примером прикладных задач Л. п. является транспортная задача.