Векторы на плоскости и в пространстве.

Векторы

Лекция 3. Векторы. Системы линейных уравнений.

Методы оценки и снижения рисков

Классификация рисков

Хозяйственный риск: понятие, причины его возникновения и последствия.

Диф­ференцированные и обобщающие (комплексные) по­казатели эффективности производства: порядок оп­ределения.

Классификация и формы выражения экономиче­ского эффекта, результата, ресурсов и затрат.

Принципы измерения экономической эф­фективности производства.

Сущность экономической эффективности произ­водства.

Тема 4.5. Экономическая эффективность производства

Методы оценки стоимо­сти имущества организации: затратный, сравнитель­ный, доходный.

Процесс оценки имущества предприятия: ос­новные этапы и принципы.

 

Сущность экономической эффективности произ­водства. Принципы измерения экономической эф­фективности производства.

Классификация и формы выражения экономиче­ского эффекта, результата, ресурсов и затрат. Диф­ференцированные и обобщающие (комплексные) по­казатели эффективности производства: порядок оп­ределения. Хозяйственный риск: понятие, причины его возникновения и последствия. Классификация рисков. Методы оценки и снижения рисков.

 

 

 

Цельизучения темы состоит в обобщении понятия вектора, с которым студенты знакомы по школьной программе и расширение ее систематического кругозора.

 

Вектор– это направленный отрезок . Точка А – начало вектора, точка В – конец вектора (рис. 3.1.1). Можно использовать обозначение .

Длиной (модулем) вектора называется число, равное длине вектора. Обозначается модуль вектора символом или . Если модуль вектора , вектор называется нулевым; направление нулевого вектора произвольно.

Два вектора называются коллинеарными, если они параллельны одной прямой (или лежат на одной прямой), в этом случае пишут . Нулевой вектор коллинеарен любому вектору.

Два вектора равны, то есть, если выполняется три условия: ; и и одинаково направлены.

Произведением вектора ā на число (скаляр) λ называется вектор , удовлетворяющий следующим условиям: , векторы и сонаправлены, если и направлены в противоположные стороны, если . Если , вектор называется противоположным вектору .

Таким образом, условие является достаточным для коллинеарности вектором и ;

Сложение векторов. Суммой двух векторов и называется вектор , начало которого совпадает с началом вектора , а конец – с концом вектора при условии, что начало вектора совпадает с концом вектора (правило треугольника) (см. рис. 3.1.2).

Так как вектор , то для получения суммы двухвекторов можно использовать правило параллелограмма: суммой двух векторов является вектор-диагональ параллелограмма, построенного на векторах и , выходящий их общего начала обоих векторов-слагаемых.

Сумма нескольких векторов находится по правилу многоугольника: чтобы найти сумму нескольких векторов ,нужно последовательно совместить начало следующего вектора-слагаемого с концом предыдущего; тогда вектор, проведенный из начала первого вектора в конец последнего называется суммой всех данных векторов (рис. 3.1.3).

Разностьюдвух векторов называется сумма . Если вектор , то по аналогии с суммой двух векторов этот вектор является диагональю параллелепипеда, построенного на трех векторах как на сторонах (рис. 3.1.4).

Рассмотрим вектор в плоскости. Перенесем в начало координат системы хОу.

Получим вектор . Координатами вектора называются координаты точки М(х;у). Введем на осях координат векторы i и j – единичной длины (рис. 3.1.5).

Очевидно, или или . Если вектор рассматривается в трехмерном пространстве, где точка М характеризуется тремя координатами, то есть M(x,y,z), то вектор можно представить в виде:

xiyjzk, (3.1.1)

где i, j, k – единичные векторы, лежащие на осях координат. Пусть , . Найдем сумму и разность этих векторов:

(3.1.2)

или

Сложение векторов и умножение вектора на скаляр подчиняется следующим свойствам:

1) ;

2) ;

3) ;

4) ;

5) .

Доказательства вытекают на основании (3.1.2).

Определение. Скалярным произведением векторов и называется число равно произведению модулей этих векторов на косинус угла φ между ними, то есть . (3.1.3)

 

Из (3.1.3) вытекают свойства скалярного произведения:

1) ;

2) ;

3) ;

4) если , то .

Используя свойства скалярного произведения, можно найти скалярное произведение двух векторов в координатной форме. Если , , то ; если - условие перпендикулярности векторов.

Если векторы коллинеарны, то есть , то - условие коллинеарности векторов.

 

Понятие n-мерного вектора. Векторное пространство. Линейная комбинация и линейная зависимость векторов.

Понятие вектора можно обобщить.

Определение. n-мерным вектором называется упорядоченная совокупность n действительных чисел, записываемых в виде Х=(х₁, х₂,…, х_n), х_i – компоненты вектора Х.

 

Понятие n-мерного вектора широко используется в экономике. Например, некоторый набор товаров можно охарактеризовать вектором , а соответствующие цены – вектором .

Два n-мерных вектора равны тогда и только тогда, когда равны их соответствующие компоненты: , .

По аналогии с геометрическими векторами вводятся: сумма векторов с компонентами , ; разность векторов с компонентами , , с теми же свойствами.

Скалярное произведение n-мерных векторов:

.

Если X- набор товаров, а Y- соответствует ценам за единицу каждого товара, то стоимость всем товаров:

.

Определение.Множество векторов с действительными компонентами, в котором определены операции сложения (вычитания) и умножения вектора на скаляр, удовлетворяющего приведенным выше свойствам называется векторным пространством.

Определение.Вектор называется линейной комбинацией векторов векторного пространства, если

, (3.1.4)

где - любые действительные числа.

 

Определение. Векторы называются линейно зависимыми, если существуют такие числа , не равные одновременно нулю, что линейная комбинация .

В противном случае векторы () называются линейно независимыми.

Если векторы линейно зависимы, то хотя бы один из них линейно выражается через остальные. Покажем это. Пусть векторы () линейно зависимы, то есть

и , тогда

Верно и обратное утверждение: если один из векторов выражается через остальные, то все векторы в совокупности линейно зависимы.

Для векторного пространства имеет место следующее свойство: если среди m векторов какая-то часть векторов являются линейно зависимыми, то все m векторов линейно зависимы.

Определение.Векторное пространство называется n-мерным, если в нем существует ровно n линейно независимых векторов, а любые из () векторов уже линейно зависимы. Это число n называется размерностью пространства.