Здесь - след матрицы, то есть сумма диагональных элементов, - знак транспонирования. Соответственно квадрат длины вектора (то есть матрицы A) равен
Ортонормированным базисом будет, например, базис, состоящий из матриц, у которых на одном месте стоит 1, а на остальных местах стоят нули. Только нужно помнить, что базис - это УПОРЯДОЧЕННЫЙ набор векторов (естественно, линейно независимых, через которые можно линейно выразить любой вектор этого пространства), поэтому Вы должны указать, в каком порядке эти матрицы будете располагать. Скажем, сначала матрица , у которой в пересечении первой строчки и первого столбца стоит единица, а остальные нули, потом матрицы далее переходим на вторую строчку и так далее до последней матрицы .
В случае скалярное произведение задается по той же формуле, только у второй матрицы элементы нужно заменить на комплексно сопряженные:
.
А ортонормированный базис будут образовывать те же матрицы
ответ:
x∈(-∞; -6)∪(6; 10]
объяснение:
(x^2-16x+60)/(x^2-36)≤0
y=(x^2-16x+60)/(x^2-36)
(x^2-16x+60)/(x^2-36)=0
1) x^2-16x+60=0
d=256-4*60=256-240=16
2) x^2-36≠0
x^2≠36
x≠6
x≠-6
- + - +
---()()*>
(-6) (6) 10
x∈(-∞; -6)∪(6; 10]
Здесь - след матрицы, то есть сумма диагональных элементов, - знак транспонирования. Соответственно квадрат длины вектора (то есть матрицы A) равен
Ортонормированным базисом будет, например, базис, состоящий из матриц, у которых на одном месте стоит 1, а на остальных местах стоят нули. Только нужно помнить, что базис - это УПОРЯДОЧЕННЫЙ набор векторов (естественно, линейно независимых, через которые можно линейно выразить любой вектор этого пространства), поэтому Вы должны указать, в каком порядке эти матрицы будете располагать. Скажем, сначала матрица , у которой в пересечении первой строчки и первого столбца стоит единица, а остальные нули, потом матрицы далее переходим на вторую строчку и так далее до последней матрицы .
В случае скалярное произведение задается по той же формуле, только у второй матрицы элементы нужно заменить на комплексно сопряженные:
.
А ортонормированный базис будут образовывать те же матрицы