Предмет

Математика

Формулы по алгебре, геометрии, тригонометрии, началам анализа и вероятности.

Раздел

Основные разделы

40 формул

Алгебра

Уравнения, степени, корни, логарифмы, прогрессии и преобразования.

20 формул

Геометрия

Площади, объемы, углы, окружности, треугольники и многогранники.

12 формул

Тригонометрия

Основные тождества, формулы сложения, приведения и преобразования.

7 формул

Функции и графики

Линейные, квадратичные, показательные, логарифмические и другие функции.

10 формул

Начала анализа

Производные, первообразные, интегралы и применение анализа в школьных задачах.

Раздел

Начальная Математика

9 формул

Точка, прямая

точка, прямая, отрезок, угол, многоугольник

Раздел

Арифметика И Числа

Раздел

Высшая Математика

107 формул

Пределы, ряды

пределы, ряды, функции нескольких переменных

Все формулы раздела

Площадь круга

Площадь круга показывает, сколько квадратных единиц занимает круглая область внутри окружности.

$S = \pi r^2$

Длина окружности

Длина окружности равна расстоянию, которое получится, если окружность развернуть в прямую линию.

$C = 2\pi r$

Радианная мера угла через длину дуги

Радианная мера угла равна отношению длины соответствующей дуги окружности к радиусу этой окружности и задает естественный числовой аргумент тригонометрических функций.

$\alpha=\frac{l}{R}$

Перевод градусов в радианы

Чтобы перевести градусы в радианы, градусную меру умножают на π и делят на 180, потому что 180° соответствуют π радианам.

$\alpha_{rad}=\alpha_{deg}\cdot\frac{\pi}{180}$

Перевод радианов в градусы

Чтобы перевести радианы в градусы, радианную меру умножают на 180 и делят на π, используя соответствие π рад = 180° для одной полуокружности.

$\alpha_{deg}=\alpha_{rad}\cdot\frac{180}{\pi}$

Тангенс через синус и косинус

Тангенс угла равен отношению синуса к косинусу при условии, что косинус этого угла не равен нулю, поэтому область определения нужно проверять.

$\tan x=\frac{\sin x}{\cos x}$

Тождества для тангенса и котангенса

Тождества для тангенса и котангенса выводятся из основного тригонометрического тождества делением на cos²x или sin²x с учетом ограничений.

$1+\tan^2 x=\frac{1}{\cos^2 x},\quad 1+\cot^2 x=\frac{1}{\sin^2 x}$

Формула синуса суммы

Синус суммы двух углов равен сумме произведений синуса одного угла на косинус другого и является базовой формулой сложения.

$\sin(\alpha+\beta)=\sin\alpha\cos\beta+\cos\alpha\sin\beta$

Формула косинуса суммы

Косинус суммы двух углов равен произведению косинусов минус произведение синусов этих углов, поэтому знак в середине критически важен.

$\cos(\alpha+\beta)=\cos\alpha\cos\beta-\sin\alpha\sin\beta$

Формула тангенса суммы

Тангенс суммы равен дроби, где в числителе сумма тангенсов, а в знаменателе единица минус произведение тангенсов двух углов.

$\tan(\alpha+\beta)=\frac{\tan\alpha+\tan\beta}{1-\tan\alpha\tan\beta}$

Формулы двойного угла

Формулы двойного угла выражают синус и косинус 2x через синус и косинус угла x и следуют из формул сложения при x + x в тригонометрии.

$\sin 2x=2\sin x\cos x,\quad \cos 2x=\cos^2x-\sin^2x$

Определение производной через предел

Производная функции в точке равна пределу отношения приращения функции к приращению аргумента, если этот предел существует.

$f'(x_0)=\lim_{h\to 0}\frac{f(x_0+h)-f(x_0)}{h}$

Производная степенной функции

Производная степенной функции x^n равна n·x^(n-1), то есть показатель степени становится коэффициентом и уменьшается на единицу.

$(x^n)'=nx^{n-1}$

Производная суммы и разности

Производная суммы или разности функций равна сумме или разности их производных при условии, что обе производные существуют.

$(u\pm v)'=u'\pm v'$

Производная произведения

Производная произведения двух функций равна производной первой функции, умноженной на вторую, плюс первая функция, умноженная на производную второй.

$(uv)'=u'v+uv'$

Производная частного

Производная частного двух функций равна дроби, в числителе которой стоит u'v − uv', а в знаменателе квадрат знаменателя исходной дроби.

$\left(\frac{u}{v}\right)'=\frac{u'v-uv'}{v^2}$

Производная сложной функции

Производная сложной функции равна производной внешней функции, взятой от внутренней, умноженной на производную внутренней функции.

$(f(g(x)))'=f'(g(x))\cdot g'(x)$

Критические точки и экстремум функции

Критические точки функции ищут среди точек, где производная равна нулю или не существует, а экстремум подтверждают сменой знака производной.

$f'(x_0)=0\ \text{или}\ f'(x_0)\ \text{не существует}$

Первообразная степенной функции

Первообразная степенной функции x^n равна x^(n+1)/(n+1) плюс постоянная C, если показатель степени не равен −1, и проверяется производной.

$\int x^n\,dx=\frac{x^{n+1}}{n+1}+C,\quad n\ne -1$

Сумма двух чисел

Сумма показывает, сколько предметов получится, если к одной группе добавить другую группу и посчитать все предметы вместе.

$a+b=c$

Неизвестное слагаемое через сумму

Чтобы найти неизвестное слагаемое, из суммы вычитают известное слагаемое: так находят недостающую часть целого и проверяют ответ сложением.

$a=c-b$

Разность двух чисел

Разность показывает, сколько останется после удаления части или на сколько одно число больше другого при сравнении двух количеств.

$a-b=c$

Число на несколько больше

Чтобы получить число на несколько больше, к исходному числу прибавляют указанное количество и находят новое большее значение.

$x=a+k$

Число на несколько меньше

Чтобы получить число на несколько меньше, из исходного числа вычитают указанное количество и получают новое меньшее значение.

$x=a-k$

Длина отрезка по частям

Если отрезок состоит из двух частей, его общая длина равна сумме длин этих частей, измеренных в одной единице длины без промежутков.

$L=l_1+l_2$

Периметр простой ломаной

Периметр простой ломаной или границы фигуры находят сложением длин всех ее звеньев или сторон в одной единице длины без пропусков.

$P=l_1+l_2+\dots+l_n$

Умножение как сумма одинаковых слагаемых

Умножение показывает сумму одинаковых слагаемых: если число a повторяется n раз, его можно записать короче как a · n и проверить сложением.

$a\cdot n=\underbrace{a+a+\dots+a}_{n\text{ раз}}$

Перестановка множителей

От перестановки множителей произведение не меняется: одинаковый прямоугольный набор можно считать по строкам или по столбцам.

$a\cdot b=b\cdot a$

Умножение на ноль

Если число умножить на ноль или ноль умножить на число, произведение равно нулю, потому что нет ни одной заполненной группы.

$a\cdot 0=0,\quad 0\cdot a=0$

Умножение на единицу

Если число умножить на единицу или единицу умножить на число, произведение равно этому же числу, потому что количество не увеличивается.

$a\cdot 1=a,\quad 1\cdot a=a$

Деление на равные части

При делении на равные части общее количество N распределяют поровну на k групп и находят, сколько будет в одной группе после распределения.

$x=N:k$

Число групп при делении

Чтобы узнать число одинаковых групп, общее количество N делят на количество предметов q в одной группе и получают число полных наборов.

$m=N:q$

Неизвестный множитель

Чтобы найти неизвестный множитель, произведение делят на известный множитель и проверяют ответ обратным умножением в исходной записи.

$x=P:a$

Периметр квадрата

Периметр квадрата равен длине одной стороны, умноженной на 4, потому что у квадрата четыре равные стороны границы фигуры.

$P=4a$

Умножение суммы на число

Умножение суммы на число позволяет сначала сложить числа в скобках, а можно умножить каждое слагаемое на это число и сложить результаты.

$(a+b)\cdot c=a\cdot c+b\cdot c$

Деление суммы на число

Деление суммы на число разрешает разделить каждое слагаемое на одно и то же число и сложить частные, если такие деления выполняются без остатка.

$(a+b):c=a:c+b:c$

Порядок действий без скобок

В выражениях без скобок сначала выполняют умножение и деление по порядку слева направо, а затем сложение и вычитание по порядку слева направо.

$\text{умножение и деление} \; \rightarrow \; \text{сложение и вычитание}$

Порядок действий со скобками

Если в выражении есть скобки, сначала выполняют действия внутри скобок, затем умножение и деление, затем сложение и вычитание.

$\text{скобки} \; \rightarrow \; \text{умножение и деление} \; \rightarrow \; \text{сложение и вычитание}$

Неизвестное делимое

Чтобы найти неизвестное делимое, нужно частное умножить на делитель: если x : a = b, то x = b · a, а затем проверить ответ обратным делением.

$x:a=b \Rightarrow x=b\cdot a$

Неизвестный делитель

Чтобы найти неизвестный делитель, нужно делимое разделить на частное: если a : x = b, то x = a : b, а правильность проверяется исходным делением.

$a:x=b \Rightarrow x=a:b$

Деление с остатком

При делении с остатком делимое равно произведению делителя и неполного частного плюс остаток, причем остаток всегда меньше делителя.

$a=b\cdot q+r,\quad 0\le r<b$

Площадь прямоугольника по клеткам

Площадь прямоугольника равна произведению длины и ширины: формула показывает, сколько единичных квадратов помещается внутри прямоугольника.

$S=a\cdot b$

Площадь квадрата

Площадь квадрата равна произведению стороны самой на себя, потому что у квадрата длина и ширина одинаковы и образуют квадратную сетку.

$S=a\cdot a$

Периметр многоугольника

Периметр многоугольника равен сумме длин всех его сторон: нужно пройти по границе фигуры и сложить каждую сторону по порядку.

$P=a_1+a_2+\dots+a_n$

Расстояние по скорости и времени

Расстояние равно скорости, умноженной на время движения: формула показывает, какой путь пройдет объект при постоянной скорости.

$S=v\cdot t$

Скорость по расстоянию и времени

Скорость равна расстоянию, деленному на время: формула показывает, какой путь проходили за одну единицу времени при равномерном движении.

$v=S:t$

Время по расстоянию и скорости

Время движения равно расстоянию, деленному на скорость: формула показывает, сколько единиц времени нужно, чтобы пройти весь путь.

$t=S:v$

Перевод квадратных единиц площади

Квадратные единицы переводятся не как длины: если сторона увеличивается в 10 раз, площадь единичного квадрата увеличивается в 100 раз.

$1\,\text{дм}^2=100\,\text{см}^2,\quad 1\,\text{м}^2=100\,\text{дм}^2=10000\,\text{см}^2$

Площадь составной фигуры через вычитание

Площадь фигуры с вырезом можно найти как площадь большого прямоугольника минус площадь удаленной части, если вырез полностью находится внутри.

$S=S_{\text{большая}}-S_{\text{вырез}}$

Разрядная запись многозначного числа

Разрядная запись показывает, что многозначное число состоит из единиц, десятков, сотен, тысяч и других разрядов, умноженных на степени 10.

$N=a_n\cdot10^n+a_{n-1}\cdot10^{n-1}+\dots+a_1\cdot10+a_0$

Дробь как часть целого

Обыкновенная дробь m/n показывает m равных частей целого, если целое разделено на n одинаковых частей, и помогает записывать доли величин, которые нельзя удобно выразить только целыми числами.

$\frac{m}{n}=m\cdot\frac{1}{n}$

Нахождение части числа по дроби

Чтобы найти дробь от числа, можно разделить число на знаменатель и умножить результат на числитель, сохраняя смысл равных долей целого и единицы исходной величины.

$\text{часть}=A\cdot\frac{m}{n}=A:n\cdot m$

Нахождение числа по его дроби

Чтобы найти целое по известной дробной части, нужно известную часть разделить на числитель и умножить на знаменатель дроби; это обратная задача к нахождению доли.

$A=\text{часть}:m\cdot n$

Процент как сотая часть числа

Процент означает сотую часть: p процентов равны дроби p/100 от выбранного целого, поэтому проценты можно переводить в дроби, сравнивать доли и решать практические задачи.

$p\%=\frac{p}{100}$

Процент от числа

Чтобы найти p процентов от числа A, нужно перевести процент в дробь p/100 и умножить на A, то есть найти нужное количество сотых долей от выбранного целого.

$\text{часть}=A\cdot\frac{p}{100}$

Объем прямоугольного параллелепипеда

Объем прямоугольного параллелепипеда равен произведению трех измерений: длины, ширины и высоты, если все они выражены в одинаковых единицах длины.

$V=a\cdot b\cdot c$

Признаки делимости на 2, 5 и 10

Признаки делимости на 2, 5 и 10 позволяют определить делимость натурального числа по последней цифре, не выполняя деление столбиком.

$n\vdots2\Leftrightarrow a_0\in\{0,2,4,6,8\},\quad n\vdots5\Leftrightarrow a_0\in\{0,5\},\quad n\vdots10\Leftrightarrow a_0=0$

Признаки делимости на 3 и 9

Число делится на 3 или 9 тогда и только тогда, когда сумма его цифр делится соответственно на 3 или 9, поэтому большое число можно проверить коротким сложением цифр.

$n\vdots3\Leftrightarrow S(n)\vdots3,\quad n\vdots9\Leftrightarrow S(n)\vdots9$

Простые и составные числа

Простое число имеет ровно два натуральных делителя: 1 и само число; составное число имеет больше двух натуральных делителей.

$p>1,\;D(p)=\{1,p\}$

Разложение числа на простые множители

Разложение на простые множители представляет составное число как произведение простых чисел, часто с использованием степеней одинаковых множителей.

$n=p_1^{\alpha_1}p_2^{\alpha_2}\dots p_k^{\alpha_k}$

Наибольший общий делитель

Наибольший общий делитель двух чисел равен произведению общих простых множителей, взятых в меньших степенях, и показывает самую большую общую меру чисел.

$\gcd(a,b)=\prod p_i^{\min(\alpha_i,\beta_i)}$

Наименьшее общее кратное

Наименьшее общее кратное двух чисел равно произведению всех простых множителей из разложений, взятых в больших степенях.

$\operatorname{lcm}(a,b)=\prod p_i^{\max(\alpha_i,\beta_i)}$

Сокращение дроби по НОД

Чтобы сократить дробь максимально, числитель и знаменатель делят на их наибольший общий делитель, сохраняя значение дроби и получая несократимую запись.

$\frac{a}{b}=\frac{a:d}{b:d},\quad d=\gcd(a,b)$

Приведение дробей к общему знаменателю

Чтобы привести две дроби к общему знаменателю, обычно берут НОК знаменателей и домножают числители на дополнительные множители.

$\frac{a}{m}=\frac{a\cdot(k/m)}{k},\quad \frac{b}{n}=\frac{b\cdot(k/n)}{k},\quad k=\operatorname{lcm}(m,n)$

Умножение обыкновенных дробей

При умножении обыкновенных дробей перемножают числители и знаменатели, а затем при возможности сокращают результат до несократимой дроби.

$\frac{a}{b}\cdot\frac{c}{d}=\frac{a\cdot c}{b\cdot d},\quad b\ne0,\;d\ne0$

Основное свойство пропорции

В верной пропорции произведение крайних членов равно произведению средних членов.

$\frac{a}{b} = \frac{c}{d}\quad \Longleftrightarrow \quad ad = bc$

Степень степени

При возведении степени в степень показатели перемножаются.

$(a^m)^n = a^{mn}$

Линейная функция

Линейная функция задается формулой y = kx + b и имеет график в виде прямой.

$y = kx + b$

Приведение подобных слагаемых

Приведение подобных слагаемых позволяет заменить сумму однотипных членов одним членом с общим буквенным множителем. Это базовое действие для упрощения выражений, решения линейных уравнений и подготовки многочленов к дальнейшим преобразованиям.

$ka + ma = (k + m)a$

Произведение одночленов

Произведение одночленов получают перемножением коэффициентов и сложением показателей степеней у одинаковых оснований. Формула связывает тему одночленов с правилами степеней и используется при умножении многочленов.

$(ax^m)(bx^n) = abx^{m+n}$

Степень одночлена

При возведении одночлена в степень коэффициент возводится в эту степень, а показатели степеней у переменных умножаются на показатель внешней степени.

$(ax^m)^n = a^n x^{mn}$

Умножение многочлена на одночлен

Чтобы умножить многочлен на одночлен, нужно умножить на этот одночлен каждый член многочлена и затем привести подобные слагаемые, если они появились.

$a(b + c) = ab + ac$

Умножение многочлена на многочлен

Чтобы умножить многочлен на многочлен, каждый член первого многочлена умножают на каждый член второго, затем приводят подобные слагаемые.

$(a + b)(c + d) = ac + ad + bc + bd$

Вынесение общего множителя за скобки

Вынесение общего множителя за скобки превращает сумму одночленов с общей частью в произведение. Это первый и самый важный способ разложения многочлена на множители в 7 классе.

$ab + ac = a(b + c)$

Разложение многочлена группировкой

Разложение группировкой помогает разложить многочлен на множители, если общий множитель виден не сразу во всех членах, но появляется после объединения слагаемых в пары или группы.

$ax + ay + bx + by = (a + b)(x + y)$

Линейное уравнение с двумя переменными

Линейное уравнение с двумя переменными связывает две неизвестные величины первой степени. Его решениями являются пары чисел, а графиком на координатной плоскости обычно служит прямая.

$ax + by = c$

Линейное уравнение вида ax + b = c

Линейное уравнение вида ax + b = c решается переносом свободного члена и делением на коэффициент при неизвестной. Это основной шаблон для большинства уравнений 7 класса.

$ax + b = c,\quad x = \frac{c - b}{a},\quad a \ne 0$

Равносильные преобразования уравнения

Равносильные преобразования меняют запись уравнения, но сохраняют все его решения. В 7 классе это основа переноса слагаемых, раскрытия скобок и деления на ненулевой коэффициент.

$A = B \Longleftrightarrow A + m = B + m$

Прямая пропорциональность

Прямая пропорциональность описывает зависимость, при которой одна величина равна другой величине, умноженной на постоянный коэффициент. Ее график проходит через начало координат.

$y = kx$

График линейной функции по двум точкам

Если известны две разные точки линейной функции, можно найти угловой коэффициент и построить прямую. Через две различные точки проходит единственная прямая.

$k = \frac{y_2 - y_1}{x_2 - x_1},\quad y - y_1 = k(x - x_1)$

Арифметический квадратный корень

Арифметический квадратный корень из неотрицательного числа a - это неотрицательное число, квадрат которого равен a; определение помогает отличать значение корня от решений уравнения с квадратом.

$\sqrt{a}=x\quad\Longleftrightarrow\quad x^2=a,\;x\ge 0,\;a\ge 0$

Квадрат арифметического квадратного корня

Квадрат арифметического квадратного корня возвращает подкоренное выражение, если оно неотрицательно; правило нужно для упрощения радикалов и контроля области допустимых значений.

$(\sqrt{a})^2=a,\quad a\ge 0$

Квадратный корень из частного

Квадратный корень из частного равен частному квадратных корней, если числитель неотрицателен, а знаменатель положителен.

$\sqrt{\frac{a}{b}}=\frac{\sqrt{a}}{\sqrt{b}},\quad a\ge 0,\;b>0$

Сложение подобных квадратных корней

Подобные квадратные корни имеют одинаковую подкоренную часть, поэтому складываются их коэффициенты перед корнем; правило помогает упрощать суммы радикалов после вынесения множителей.

$k\sqrt{a}+m\sqrt{a}=(k+m)\sqrt{a},\quad a\ge 0$

Неполное квадратное уравнение x² = a

Уравнение x² = a решается через квадратный корень: при положительном a есть два противоположных корня, при нуле один корень, а при отрицательном a действительных решений нет.

$x^2=a\quad\Rightarrow\quad x=\pm\sqrt{a}\;(a>0),\;x=0\;(a=0)$

Неполное квадратное уравнение ax² + bx = 0

Неполное квадратное уравнение ax² + bx = 0 решается вынесением общего множителя x за скобки; так сразу видны корень x = 0 и корень линейного множителя.

$ax^2+bx=0\quad\Rightarrow\quad x(ax+b)=0$

Корни приведенного квадратного уравнения

Приведенное квадратное уравнение имеет коэффициент 1 при x², поэтому формула корней записывается через p и q и напрямую связывается с теоремой Виета.

$x^2+px+q=0,\quad x_{1,2}=\frac{-p\pm\sqrt{p^2-4q}}{2}$

Абсцисса вершины параболы

Абсцисса вершины параболы y = ax^2 + bx + c равна -b/(2a) и показывает, при каком x квадратичная функция достигает вершины.

$x_0=-\frac{b}{2a}$

Ордината вершины параболы

Ордината вершины параболы находится подстановкой x0 в квадратичную функцию или по формуле через коэффициенты a, b и c; она дает минимум или максимум функции.

$y_0=f(x_0)=c-\frac{b^2}{4a}=\frac{4ac-b^2}{4a}$

Ось симметрии параболы

Ось симметрии параболы y = ax^2 + bx + c - вертикальная прямая x = -b/(2a), проходящая через вершину графика и делящая его пополам.

$x=-\frac{b}{2a}$

n-й член арифметической прогрессии

n-й член арифметической прогрессии равен первому члену плюс произведение разности прогрессии на n - 1 шагов от начала последовательности.

$a_n=a_1+(n-1)d$

n-й член геометрической прогрессии

n-й член геометрической прогрессии равен первому члену, умноженному на знаменатель прогрессии в степени n - 1, то есть после n - 1 одинаковых умножений.

$b_n=b_1 q^{n-1}$

Классическая вероятность события

Классическая вероятность события равна отношению числа благоприятных исходов к числу всех равновозможных исходов в конечном случайном опыте.

$P(A)=\frac{m}{n}$

Расстояние между двумя точками на плоскости

Расстояние между двумя точками на координатной плоскости находится по теореме Пифагора через разности их координат и всегда является неотрицательной длиной.

$AB=\sqrt{(x_2-x_1)^2+(y_2-y_1)^2}$

Координаты середины отрезка

Координаты середины отрезка равны средним арифметическим соответствующих координат его концов на координатной плоскости.

$M\left(\frac{x_1+x_2}{2};\frac{y_1+y_2}{2}\right)$

Теорема Пифагора

Теорема Пифагора связывает катеты и гипотенузу прямоугольного треугольника.

$c^2 = a^2 + b^2$

Площадь трапеции

Площадь трапеции равна произведению полусуммы оснований на высоту.

$S = \frac{a + b}{2}h$

Квадрат суммы

Квадрат суммы раскрывает квадрат двучлена через квадраты слагаемых и удвоенное произведение.

$(a + b)^2 = a^2 + 2ab + b^2$

Квадрат разности

Квадрат разности раскрывает квадрат двучлена с минусом через квадраты и удвоенное произведение.

$(a - b)^2 = a^2 - 2ab + b^2$

Разность квадратов

Разность квадратов раскладывает выражение a² - b² на произведение суммы и разности.

$a^2 - b^2 = (a - b)(a + b)$

Расстояние между точками в декартовых координатах

Формула находит длину отрезка между двумя точками по их координатам и является координатной записью теоремы Пифагора. Это базовая страница аналитической геометрии: она помогает перейти от рисунка к вычислению и обратно без потери геометрического смысла.

$d=\sqrt{(x_2-x_1)^2+(y_2-y_1)^2}$

Середина отрезка по координатам

Координаты середины отрезка равны средним арифметическим соответствующих координат его концов. Это базовая страница аналитической геометрии: она помогает перейти от рисунка к вычислению и обратно без потери геометрического смысла.

$M\left(\frac{x_1+x_2}{2},\frac{y_1+y_2}{2}\right)$

Деление отрезка в заданном отношении

Формула дает координаты точки, которая делит отрезок между A и B в отношении m:n, с большим весом у противоположного конца. Это базовая страница аналитической геометрии: она помогает перейти от рисунка к вычислению и обратно без потери геометрического смысла.

$P\left(\frac{n x_1+m x_2}{m+n},\frac{n y_1+m y_2}{m+n}\right),\quad AP:PB=m:n$

Вектор между двумя точками

Координаты вектора из A в B равны разности координат конца и начала. Это базовая страница аналитической геометрии: она помогает перейти от рисунка к вычислению и обратно без потери геометрического смысла.

$\overrightarrow{AB}=(x_B-x_A,\,y_B-y_A)$

Длина вектора по координатам

Длина вектора на плоскости вычисляется как корень из суммы квадратов его координат. Это базовая страница аналитической геометрии: она помогает перейти от рисунка к вычислению и обратно без потери геометрического смысла.

$\|a\|=\sqrt{a_x^2+a_y^2}$

Скалярное произведение в координатах

Скалярное произведение в координатах равно сумме произведений соответствующих координат. Это базовая страница аналитической геометрии: она помогает перейти от рисунка к вычислению и обратно без потери геометрического смысла.

$a\cdot b=a_x b_x+a_y b_y$

Угол между векторами в координатах

Косинус угла между двумя ненулевыми векторами равен их скалярному произведению, деленному на произведение длин. Это базовая страница аналитической геометрии: она помогает перейти от рисунка к вычислению и обратно без потери геометрического смысла.

$\cos\varphi=\frac{a_xb_x+a_yb_y}{\sqrt{a_x^2+a_y^2}\sqrt{b_x^2+b_y^2}}$

Уравнение прямой через две точки

Уравнение прямой через две точки фиксирует равенство отношений координатных приращений для любой точки этой прямой. Это базовая страница аналитической геометрии: она помогает перейти от рисунка к вычислению и обратно без потери геометрического смысла.

$\frac{x-x_1}{x_2-x_1}=\frac{y-y_1}{y_2-y_1}$

Угловой коэффициент прямой по двум точкам

Угловой коэффициент показывает, насколько меняется y при увеличении x на одну единицу. Это базовая страница аналитической геометрии: она помогает перейти от рисунка к вычислению и обратно без потери геометрического смысла.

$k=\frac{y_2-y_1}{x_2-x_1}$

Расстояние от точки до прямой на плоскости

Расстояние от точки до прямой равно модулю подстановки точки в нормированное общее уравнение прямой. Это базовая страница аналитической геометрии: она помогает перейти от рисунка к вычислению и обратно без потери геометрического смысла.

$d=\frac{|Ax_0+By_0+C|}{\sqrt{A^2+B^2}},\quad Ax+By+C=0$

Уравнение окружности в канонической форме

Каноническая форма окружности прямо задает все ее параметры через центр и радиус: центр (a, b), радиус R. Эта запись удобна для проверки принадлежности точки и быстрых преобразований уравнений.

$(x-a)^2+(y-b)^2=R^2$

Уравнение окружности по центру и радиусу

Эта формула показывает, как получить уравнение окружности, если известны центр и радиус. Переписывать в развернутую форму обычно не нужно до появления задачи на пересечения с прямой или касательные.

$(x-x_0)^2+(y-y_0)^2=R^2$

Уравнение касательной к окружности в заданной точке

Уравнение касательной к окружности строится через радиус к точке касания: радиус и касательная перпендикулярны. Формула удобна для получения касательной сразу из центра и точки на окружности.

$(x_1-a)(x-a_0)+(y_1-b)(y-b_0)=R^2$

Дискриминант пересечения окружности и прямой

Сравнение числа пересечений окружности и прямой удобно делать через знак дискриминанта квадратного уравнения после подстановки. Положительный, нулевой и нулевой/отрицательный знак дают две, одну или нулевую точку пересечения.

$\Delta=(A^2+B^2)R^2-(A x_0+B y_0+C)^2$

Каноническое уравнение эллипса

Канонический вид описывает эллипс через полуоси a и b и центр (h,k): точки с постоянной суммой расстояний до фокусов формируют замкнутую кривую.

$\frac{(x-h)^2}{a^2}+\frac{(y-k)^2}{b^2}=1,\ a\ge b>0$

Расстояние от центра до фокуса эллипса

Для эллипса параметры фокусов определяются через полуоси: расстояние от центра до фокуса c и эксцентриситет e описывают форму и вытянутость кривой.

$c=\sqrt{a^2-b^2},\quad e=\frac{c}{a}$

Каноническое уравнение гиперболы

Канонический вид горизонтальной гиперболы задает ее оси симметрии через h,k и полуоси a,b. По знаку между дробями выбирается открытие ветвей по горизонтали или вертикали.

$\frac{(x-h)^2}{a^2}-\frac{(y-k)^2}{b^2}=1$

Каноническое уравнение параболы

Каноническая запись параболы связывает ее вершину (h,k) и параметр раскрытия a. При знаке a определяется направление ветвей по оси y.

$y-k = a(x-h)^2$

Парабола через фокус и директрису

Определение параболы через фокус и директрису: расстояние от точки кривой до фокуса равно расстоянию от точки до директрисы. Это формула-идея для построения и проверки уравнения параболы.

$\sqrt{(x-x_f)^2+(y-y_f)^2}=\left|\frac{Ax+B y+C}{\sqrt{A^2+B^2}}\right|$

Вектор между двумя точками в пространстве

Вектор между точками A и B в 3D строится как разность их координат по каждой оси. Формула "Вектор между двумя точками в пространстве" переводит пространственную геометрию на язык координат и помогает работать с объектами в 3D без неоднозначности рисунка.

$\vec{AB}=(x_2-x_1, y_2-y_1, z_2-z_1)$

Уравнение плоскости по точке и нормали

Плоскость в пространстве задается координатами точки на ней и нормальным вектором, перпендикулярным плоскости. Формула "Уравнение плоскости по точке и нормали" переводит пространственную геометрию на язык координат и помогает работать с объектами в 3D без неоднозначности рисунка.

$A(x-x_0)+B(y-y_0)+C(z-z_0)=0$

Расстояние от точки до плоскости

Расстояние от точки до плоскости вычисляется как отношение модуля подстановки точки в уравнение плоскости к длине нормали.

$d=\frac{|Ax_0+By_0+Cz_0+D|}{\sqrt{A^2+B^2+C^2}}$

Угол между двумя плоскостями

Острый угол между плоскостями равен углу между их нормалями, для которого используется скалярное произведение. Формула "Угол между двумя плоскостями" переводит пространственную геометрию на язык координат и помогает работать с объектами в 3D без неоднозначности рисунка.

$\cos\varphi=\frac{|\vec n_1\cdot\vec n_2|}{|\vec n_1||\vec n_2|}$

Угол между прямой и плоскостью

Угол между прямой и плоскостью определяется через нормаль плоскости и направляющий вектор прямой. Формула "Угол между прямой и плоскостью" переводит пространственную геометрию на язык координат и помогает работать с объектами в 3D без неоднозначности рисунка.

$\sin\alpha=\frac{|\vec n\cdot\vec v|}{|\vec n||\vec v|}$

Расстояние от точки до прямой в пространстве

Минимальное расстояние от точки до прямой в 3D равно норме векторного произведения между радиус-вектором до одной точки прямой и направляющим вектором, деленной на длину направления.

$d=\frac{|(\vec r_0-\vec r_1)\times\vec v|}{|\vec v|}$

Объем параллелепипеда через смешанное произведение

Объем параллелепипеда, построенного на трех векторах, равен модулю скалярного тройного произведения. Формула "Объем параллелепипеда через смешанное произведение" переводит пространственную геометрию на язык координат и помогает работать с объектами в 3D без неоднозначности рисунка.

$V=|\vec a\cdot(\vec b\times\vec c)|$

Общее уравнение кривой второго порядка

Общее уравнение второй степени на плоскости объединяет уравнения окружности, эллипса, гиперболы и параболы до поворота и переноса координат.

$Ax^2 + Bxy + Cy^2 + Dx + Ey + F = 0$

Классификация коники по дискриминанту

Знак B^2-4AC однозначно определяет тип коники после удаления сдвига и поворота, если кривая не вырождена. Формула "Классификация коники по дискриминанту" помогает перейти от общего уравнения второй степени к читаемому каноническому виду и понять, какая кривая стоит за набором коэффициентов.

$\delta=B^2-4AC:\quad \delta<0\ \text{эллиптический тип},\ \delta=0\ \text{параболический тип},\ \delta>0\ \text{гиперболический тип}$

Центр коники из линейной системы

Для коник с A^2 + AC + C^2 > 0 центр (h,k) находится как решение линейной системы, обнуляющей линейные члены после переноса.

$\begin{cases}2Ah + Bk + D = 0\\Bh + 2Ck + E = 0\end{cases}$

Угол поворота осей для устранения члена xy

Поворотом на угол θ убирается смешанный член xy в квадратичной форме второго порядка. Формула "Угол поворота осей для устранения члена xy" помогает перейти от общего уравнения второй степени к читаемому каноническому виду и понять, какая кривая стоит за набором коэффициентов.

$\tan 2\theta = \frac{B}{A-C}$

Перенос начала координат в центр коники

После нахождения центра (h,k) подстановка x=X+h, y=Y+k удаляет линейные члены X и Y. Формула "Перенос начала координат в центр коники" помогает перейти от общего уравнения второй степени к читаемому каноническому виду и понять, какая кривая стоит за набором коэффициентов.

$x=X+h,\ y=Y+k;\quad AX^2+BXY+CY^2+J=0$

Полуоси эллипса после диагонализации

После переноса и поворота эллипс приводится к виду \lambda_1X^2+\lambda_2Y^2+J=0 и полуоси выражаются через собственные значения.

$\lambda_1U^2+\lambda_2V^2+J=0,\quad \lambda_1,\lambda_2>0,\ J<0,\quad a_i^2=\frac{-J}{\lambda_i}$

Полуоси гиперболы после диагонализации

Для гиперболы после центрирования и поворота одно собственное значение имеет знак минус, другое плюс, из чего напрямую получаются полуоси.

$\lambda_+U^2+\lambda_-V^2+J=0,\quad \lambda_+>0,\lambda_-<0,\quad a^2=\frac{|J|}{|\lambda_+|},\ b^2=\frac{|J|}{|\lambda_-|}$

Критерий вырожденной коники через определитель

Если детерминант квадратичной формы с линейными и свободным членом равен нулю, возможна вырождённая коника (две прямые, точка, пустое множество).

$\Delta = \left|\begin{matrix} A & \frac{B}{2} & \frac{D}{2} \\ \frac{B}{2} & C & \frac{E}{2} \\ \frac{D}{2} & \frac{E}{2} & F \end{matrix}\right| = 0$

Инвариант следа квадратичной части коники

След квадратичной формы сохраняется при ортогональном повороте; после диагонализации это удобно как контроль правильности вычислений.

$A'+C'=A+C=\operatorname{tr}\begin{pmatrix}A&B/2\\B/2&C\end{pmatrix}$

Уравнение плоскости через три точки через определитель

Уравнение плоскости через три неколлинеарные точки получают из равенства нулю определителя, составленного по координатам этих точек и произвольной точки плоскости.

$\left|\begin{matrix}x & y & z & 1\\x_1 & y_1 & z_1 & 1\\x_2 & y_2 & z_2 & 1\\x_3 & y_3 & z_3 & 1\end{matrix}\right|=0$

Нормаль плоскости через векторное произведение

Нормаль к плоскости можно найти как векторное произведение двух неколлинеарных направлений, лежащих в этой плоскости. Она нужна для построения уравнений плоскостей, расстояний и углов в пространственных координатных задачах.

$\vec n=(\overrightarrow{AB})\times(\overrightarrow{AC})$

Параметр пересечения прямой и плоскости

Формула "Параметр пересечения прямой и плоскости" описывает взаимное положение прямых, плоскостей и точек в пространстве через координаты, векторы и ортогональные построения.

$t= -\frac{A x_0+B y_0+C z_0+D}{A l + B m + C n},\quad x=x_0+lt,\ y=y_0+mt,\ z=z_0+nt$

Угол между прямыми в пространстве

Формула "Угол между прямыми в пространстве" описывает взаимное положение прямых, плоскостей и точек в пространстве через координаты, векторы и ортогональные построения.

$\cos\varphi = \frac{|\vec u\cdot\vec v|}{\|\vec u\|\,\|\vec v\|}$

Расстояние между скрещивающимися прямыми

Расстояние между скрещивающимися прямыми равно модулю смешанного произведения соединяющего вектора и двух направлений, деленному на длину их векторного произведения.

$d=\frac{|(\vec p_2-\vec p_1)\cdot(\vec u\times\vec v)|}{\|\vec u\times\vec v\|}$

Расстояние между параллельными плоскостями

Если две плоскости параллельны и приведены к одной нормали, расстояние между ними равно модулю разности свободных членов, деленному на длину нормали.

$d=\frac{|D_2-D_1|}{\sqrt{A^2+B^2+C^2}},\quad Ax+By+Cz+D_1=0,\ Ax+By+Cz+D_2=0$

Проекция точки на плоскость

Формула "Проекция точки на плоскость" описывает взаимное положение прямых, плоскостей и точек в пространстве через координаты, векторы и ортогональные построения.

$t=-\frac{A x_0+B y_0+C z_0+D}{A^2+B^2+C^2},\quad x'=x_0+tA,\ y'=y_0+tB,\ z'=z_0+tC$

Отражение точки относительно плоскости

Формула "Отражение точки относительно плоскости" описывает взаимное положение прямых, плоскостей и точек в пространстве через координаты, векторы и ортогональные построения.

$P''=P-2\frac{A x_0+B y_0+C z_0+D}{A^2+B^2+C^2}(A,B,C)$

Проекция точки на прямую в пространстве

Формула "Проекция точки на прямую в пространстве" описывает взаимное положение прямых, плоскостей и точек в пространстве через координаты, векторы и ортогональные построения.

$t=\frac{(\vec P-\vec P_0)\cdot\vec v}{\|\vec v\|^2},\quad \vec P' = \vec P_0+t\vec v$

Переход от полярных к декартовым координатам

Переход между полярными и декартовыми координатами связывает радиус-вектор и угол точки с ее проекциями на координатные оси.

$x=r\cos\varphi,\quad y=r\sin\varphi,\quad r=\sqrt{x^2+y^2},\quad \varphi=\operatorname{atan2}(y,x)$

Уравнение прямой в полярных координатах

Полярное уравнение прямой задает прямую через расстояние p от полюса до прямой и угол α направления ее нормали, что удобно для задач с лучами и секторами.

$r\cos(\varphi-\alpha)=p$

Окружность в полярных координатах

Полярное уравнение окружности получается из декартовой окружности с центром (a,b) после подстановки x=r cos φ и y=r sin φ.

$r^2-2ar\cos\varphi-2br\sin\varphi+a^2+b^2-R^2=0$

Производная параметрической кривой

Производная параметрической кривой равна отношению скоростей изменения y и x по параметру t, если dx/dt не равно нулю в рассматриваемой точке.

$\frac{dy}{dx}=\frac{dy/dt}{dx/dt},\quad dx/dt\ne0$

Касательная к параметрической кривой

Касательная к параметрической кривой строится через точку кривой при t0 и наклон, равный отношению y'(t0) к x'(t0), с отдельной проверкой вертикального случая.

$y-y(t_0)=\frac{y'(t_0)}{x'(t_0)}\,(x-x(t_0)),\quad x'(t_0)\ne0$

Длина дуги параметрической кривой

Длина дуги параметрической кривой равна интегралу от скорости точки, движущейся по кривой от параметра a до параметра b.

$L=\int_a^b\sqrt{\left(\frac{dx}{dt}\right)^2+\left(\frac{dy}{dt}\right)^2}\,dt$

Кривизна параметрической кривой

Кривизна параметрической кривой измеряет скорость поворота касательной и выражается через первые и вторые производные координат.

$\kappa=\frac{|x'y''-y'x''|}{\left((x')^2+(y')^2\right)^{3/2}}$

Площадь в полярных координатах

Площадь области в полярных координатах равна половине интеграла квадрата радиуса по углу на выбранном промежутке без повторного обхода области.

$S=\frac12\int_{\alpha}^{\beta} r(\varphi)^2\,d\varphi$

Сфера по концам диаметра

Сфера по концам диаметра задается условием прямого угла: точка сферы видит отрезок между концами диаметра под углом 90 градусов.

$(x-x_1)(x-x_2)+(y-y_1)(y-y_2)+(z-z_1)(z-z_2)=0$

Касательная плоскость к сфере

Касательная плоскость к сфере в точке P перпендикулярна радиусу CP, поэтому ее нормалью служит вектор от центра к точке касания.

$(x_1-x_0)(x-x_1)+(y_1-y_0)(y-y_1)+(z_1-z_0)(z-z_1)=0$

Каноническое уравнение эллипсоида

Эллипсоид является замкнутой квадрикой, у которой все три координатных сечения имеют форму эллипсов или окружностей и ограничивают конечное тело.

$\frac{x^2}{a^2}+\frac{y^2}{b^2}+\frac{z^2}{c^2}=1$

Однополостный гиперболоид

Однополостный гиперболоид имеет две положительные квадратичные координаты и одну отрицательную, а его сечения z=const являются эллипсами.

$\frac{x^2}{a^2}+\frac{y^2}{b^2}-\frac{z^2}{c^2}=1$

Двуполостный гиперболоид

Двуполостный гиперболоид имеет один положительный квадратный член и два отрицательных, поэтому поверхность распадается на две отдельные части.

$\frac{z^2}{c^2}-\frac{x^2}{a^2}-\frac{y^2}{b^2}=1$

Эллиптический параболоид

Эллиптический параболоид раскрывается вдоль одной оси, а его горизонтальные сечения при z>0 являются эллипсами, поэтому поверхность выглядит как чаша.

$z=\frac{x^2}{a^2}+\frac{y^2}{b^2}$

Гиперболический параболоид

Гиперболический параболоид является седловой поверхностью: в одном вертикальном сечении он раскрывается вверх, а в другом вниз.

$z=\frac{x^2}{a^2}-\frac{y^2}{b^2}$

Конус второго порядка

Конус второго порядка является вырожденной квадрикой, у которой сечения z=const дают подобные эллипсы, сходящиеся к вершине.

$\frac{x^2}{a^2}+\frac{y^2}{b^2}-\frac{z^2}{c^2}=0$

Поворот координат на плоскости

Поворот координат на плоскости описывает координаты той же точки в системе осей, повернутой на угол α относительно старой системы.

$x'=x\cos\alpha+y\sin\alpha,\quad y'=-x\sin\alpha+y\cos\alpha$

Матрица поворота вокруг оси z

Матрица поворота вокруг оси z активно поворачивает точку в плоскости xy на угол θ, оставляя координату z неизменной и сохраняя длины.

$\begin{pmatrix}x'\\y'\\z'\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}\cos\theta&-\sin\theta&0\\\sin\theta&\cos\theta&0\\0&0&1\end{pmatrix}\begin{pmatrix}x\\y\\z\end{pmatrix}$

Масштабирование координат

Масштабирование координат умножает каждую координату на свой коэффициент и растягивает или сжимает объект вдоль выбранных осей.

$x'=k_xx,\quad y'=k_yy,\quad z'=k_zz$

Аффинное преобразование точки

Аффинное преобразование точки состоит из линейного преобразования A и последующего сдвига b, сохраняя прямые и отношения точек на одной прямой.

$\mathbf{x}'=A\mathbf{x}+\mathbf{b}$

Обратное аффинное преобразование

Обратное аффинное преобразование восстанавливает исходную точку из образа, если матрица линейной части A невырождена и обратима.

$\mathbf{x}=A^{-1}(\mathbf{x}'-\mathbf{b}),\quad \det A\ne0$

Центр масс системы точек

Центр масс системы точек является взвешенным средним их радиус-векторов, где весами служат массы или другие положительные коэффициенты.

$\mathbf{r}_c=\frac{\sum_{i=1}^{n}m_i\mathbf{r}_i}{\sum_{i=1}^{n}m_i}$

Предел функции в точке

Предел функции в точке фиксирует значение, к которому стремится функция при приближении аргумента к заданному числу. Это базовая запись для всего дальнейшего анализа: она отделяет поведение функции в окрестности точки от ее значения в самой точке.

$\lim_{x\to a} f(x)=L$

Односторонние пределы

Односторонние пределы описывают поведение функции только слева или только справа от точки. Они особенно важны для кусочных функций, границ области определения и проверки существования двухстороннего предела.

$\lim_{x\to a-} f(x)=L_{-},\qquad \lim_{x\to a+} f(x)=L_{+}$

Предел функции на бесконечности

Предел на бесконечности описывает, к какому числу стремится функция при больших значениях аргумента. Это основной язык для горизонтальных асимптот и для понимания долгосрочного поведения модели.

$\lim_{x\to\infty} f(x)=L$

Бесконечный предел функции

Бесконечный предел означает, что значения функции неограниченно растут по модулю при приближении аргумента к точке. Это удобно для описания вертикальных асимптот и резких всплесков.

$\lim_{x\to a} f(x)=\infty$

Бесконечно малая функция

Бесконечно малая функция - это функция, которая стремится к нулю в заданном предельном процессе. Такой язык удобно использовать для оценок, сравнения порядков малости и вывода стандартных пределов.

$\lim_{x\to a}\alpha(x)=0$

Стандартный предел sin x / x

Это один из главных стандартных пределов математического анализа. Он лежит в основе производной синуса, многих тригонометрических оценок и предельных переходов в начале курса.

$\lim_{x\to 0}\frac{\sin x}{x}=1$

Стандартный предел, связанный с числом e

Этот предел дает одно из самых известных определений числа e. Он появляется в задачах о росте, сложных процентах, экспоненциальных моделях и анализе малых приращений.

$\lim_{x\to 0}(1+x)^{1/x}=e$

Альгебра пределов

Альгебра пределов дает набор правил, которые позволяют переносить предельный переход через сумму, произведение и частное. Это один из самых практичных инструментов начального анализа.

$\lim_{x\to a}(f(x)\pm g(x))=\lim_{x\to a}f(x)\pm\lim_{x\to a}g(x),\qquad \lim_{x\to a}(f(x)g(x))=\left(\lim_{x\to a}f(x)\right)\left(\lim_{x\to a}g(x)\right),\qquad \lim_{x\to a}\frac{f(x)}{g(x)}=\frac{\lim_{x\to a}f(x)}{\lim_{x\to a}g(x)}$

Непрерывность функции в точке

Непрерывность в точке означает, что предельное значение функции совпадает с ее значением в самой точке. Это первый и самый важный мост от понятия предела к вычислениям и графикам.

$\lim_{x\to a} f(x)=f(a)$

Устранимый разрыв функции

Устранимый разрыв возникает, когда предел в точке существует и конечен, но значение функции в самой точке отсутствует или не совпадает с этим пределом. Такой разрыв можно устранить переопределением функции.

$\tilde f(x)=\begin{cases}f(x),&x\ne a\\\lim_{x\to a}f(x),&x=a\end{cases}$

Производная через предел разностного отношения

Производная в точке задается пределом разностного отношения и описывает мгновенную скорость изменения функции. Без этой предельной записи производная превращается в набор правил, а не в проверяемое понятие.

$f'(x_0)=\lim_{h\to 0}\frac{f(x_0+h)-f(x_0)}{h}$

Геометрический смысл производной

Производная в точке равна угловому коэффициенту касательной и связывает анализ с наклоном графика. Поэтому одна и та же величина одновременно читается как скорость изменения и как наклон графика.

$f'(x_0)=k_{\text{кас}}=\tan\alpha$

Касательная к графику функции

Уравнение касательной строится по точке касания и производной в этой точке. Это первая локальная модель функции и основной мост к линейным приближениям.

$y=f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)$

Нормаль к графику функции

Нормаль к графику - это прямая, перпендикулярная касательной в точке. Нормаль нужна там, где важно не направление движения вдоль графика, а перпендикулярное направление.

$y-f(x_0)=-\frac{1}{f'(x_0)}(x-x_0),\quad f'(x_0)\neq 0;\qquad x=x_0,\quad f'(x_0)=0$

Производная постоянной

Постоянная не меняется при изменении аргумента, поэтому ее производная равна нулю. Это простейшая строка таблицы производных и важная проверка того, от какой переменной зависит выражение.

$\frac{d}{dx}C=0$

Производная степени x^n

Производная степени получается умножением на показатель и уменьшением степени на единицу. Правило степени связывает алгебру многочленов с локальной скоростью изменения функции.

$\frac{d}{dx}x^n=nx^{n-1}$

Производная sin x

Производная синуса равна косинусу, если аргумент измеряется в радианах. Радианная мера здесь не техническая мелочь, а условие, без которого формула меняет коэффициент.

$\frac{d}{dx}\sin x=\cos x$

Производная cos x

Производная косинуса равна минус синусу и отражает фазовый сдвиг тригонометрической пары. Знак минус отражает то, что около нуля косинус начинает убывать при движении вправо от максимума.

$\frac{d}{dx}\cos x=-\sin x$

Производная e^x

Экспонента с основанием e является собственной производной: ее темп роста совпадает с ее значением. Это свойство делает экспоненту естественной моделью процессов, где скорость пропорциональна текущему значению.

$\frac{d}{dx}e^x=e^x$

Производная ln x

Производная натурального логарифма равна обратной величине аргумента. Ограничение x>0 в действительном анализе здесь так же важно, как сама формула.

$\frac{d}{dx}\ln x=\frac{1}{x}$

Правило суммы производных

Правило суммы говорит, что производную суммы можно находить по частям: отдельно продифференцировать каждое слагаемое и затем сложить результаты.

$\frac{d}{dx}\bigl(f(x)+g(x)\bigr)=f'(x)+g'(x)$

Правило разности производных

Правило разности позволяет находить производную выражения с минусом по частям: производная разности равна разности производных.

$\frac{d}{dx}\bigl(f(x)-g(x)\bigr)=f'(x)-g'(x)$

Правило произведения производных

Производная произведения состоит из двух вкладов: сначала меняется первый множитель при фиксированном втором, затем второй при фиксированном первом.

$\frac{d}{dx}\bigl(f(x)g(x)\bigr)=f'(x)g(x)+f(x)g'(x)$

Правило частного производных

Производная частного равна разности двух вкладов в числителе, деленной на квадрат знаменателя: меняется числитель и меняется знаменатель.

$\frac{d}{dx}\left(\frac{f(x)}{g(x)}\right)=\frac{f'(x)g(x)-f(x)g'(x)}{g^2(x)}$

Правило сложной функции

Правило сложной функции, или правило цепочки, говорит: производная внешней функции берется в внутреннем выражении и умножается на производную внутренней функции.

$\frac{d}{dx}f(g(x))=f'(g(x))\cdot g'(x)$

Производная обратной функции

Производная обратной функции равна обратной величине производной исходной функции в соответствующей точке, если исходная производная не равна нулю.

$(f^{-1})'(y_0)=\frac{1}{f'(x_0)},\quad y_0=f(x_0),\ f'(x_0)\ne 0$

Логарифмическая производная

Логарифмическая производная переводит произведения, степени и частные в суммы и разности, а затем возвращает обычную производную умножением на y.

$\frac{d}{dx}\ln y=\frac{y'}{y},\quad y'=y\frac{d}{dx}\ln y$

Производная неявной функции

Если связь между x и y задана уравнением F(x,y)=0, производную y по x можно найти через частные производные F_x и F_y без явного решения уравнения.

$\frac{dy}{dx}=-\frac{F_x(x,y)}{F_y(x,y)},\quad F_y(x,y)\ne 0$

Касательная как линейная модель

Касательная в прикладной постановке нужна не только как прямая на чертеже, но и как локальная линейная замена функции. Формула позволяет быстро оценивать малое изменение величины, если известны значение функции и ее производная в одной точке.

$f(x_0+\Delta x)\approx f(x_0)+f'(x_0)\Delta x$

Нормаль как прикладное перпендикулярное направление

Нормаль удобно рассматривать как прикладное перпендикулярное направление к графику. Она нужна там, где важно не само касание, а ось, сила, отражение или геометрическая связь, задаваемая прямым углом к касательной.

$\vec n=(-f'(x_0),1),\quad y-f(x_0)=-\frac{1}{f'(x_0)}(x-x_0),\quad f'(x_0)\neq 0$

Возрастание и убывание через знак производной

Знак первой производной переводит локальный наклон в глобальный вывод о монотонности. По нему удобно строить интервалы возрастания и убывания, не перебирая значения функции вручную на каждом отрезке.

$f'(x)>0\Rightarrow f \text{ возрастает},\qquad f'(x)<0\Rightarrow f \text{ убывает}$

Критические точки функции

Критические точки - это кандидаты на экстремумы, перегибы и другие заметные особенности графика. Они возникают там, где производная обнуляется или вообще не определена, поэтому именно с них удобно начинать исследование функции.

$x_c:\ f'(x_c)=0\ \text{или}\ f'(x_c)\text{ не существует}$

Необходимое условие экстремума

Если функция имеет внутренний экстремум и в этой точке дифференцируема, ее производная обязана быть нулем. Это необходимое, но не достаточное условие, поэтому оно помогает отсеять лишние точки перед более точной проверкой.

$f'(x_0)=0\quad \text{если }x_0\text{ - внутренняя точка экстремума и }f\text{ дифференцируема в }x_0$

Достаточный признак экстремума по смене знака производной

Смена знака первой производной дает уже достаточный вывод об экстремуме. Если функция переходит от роста к убыванию, возникает максимум; если от убывания к росту, получается минимум.

$f'(x):\ +\to-\Rightarrow \text{локальный максимум},\qquad f'(x):\ -\to+\Rightarrow \text{локальный минимум}$

Вторая производная как мера изменения наклона

Вторая производная показывает, как меняется сам наклон графика. Она связывает первую производную с кривизной поведения функции и подсказывает, ускоряется ли рост наклона или, наоборот, он выравнивается.

$f''(x)=\frac{d}{dx}f'(x)=\frac{d^2f}{dx^2}$

Выпуклость и вогнутость графика

Знак второй производной описывает, как изгибается график: вверх или вниз. Это помогает понять форму кривой глубже, чем один только знак первой производной, потому что уже речь идет не о движении, а о характере изгиба.

$f''(x)>0\Rightarrow \text{график выпукл вверх},\qquad f''(x)<0\Rightarrow \text{график выпукл вниз}$

Точка перегиба

Точка перегиба - это место, где график меняет выпуклость. Для надежного вывода нужно не только заметить ноль второй производной, но и проверить смену ее знака по обе стороны точки.

$x_0\text{ - точка перегиба}\iff f''(x)\text{ меняет знак в }x_0$

Схема исследования функции

Полная схема исследования функции объединяет область определения, производные, знаки, экстремумы, выпуклость и перегиб. Это рабочий алгоритм, который превращает сложную кривую в последовательность понятных проверок.

$D(f)\to f'(x)\to \text{знак }f'\to f''(x)\to \text{знак }f''\to \text{вывод о графике}$

Понятие первообразной и связь с производной

Первообразная — это функция F(x), производная которой совпадает с исходной функцией f(x) на данном промежутке. В практическом смысле это обратное действие к дифференцированию: вместо того, чтобы искать скорость изменения, мы восстанавливаем функцию по известной скорости. Для непрерывной на интервале f(x) первообразная существует на каждом связном подотрезке этого интервала и определяется с точностью до добавления постоянной. Любая другая первообразная той же функции отличается от F(x) на константу. Это базовое понятие запускает блок неопределённого интегрирования.

$F'(x)=f(x)$

Обозначение неопределённого интеграла

Неопределённый интеграл — это запись класса всех первообразных функции f(x). В отличие от определённого интеграла, здесь не стоит предел интегрирования, и результат всегда даёт семейство функций, отличающихся константой. Запись \(\int f(x)dx\) является краткой формой для «все функции F, у которых производная равна f». Такая форма сохраняет единый смысл в вычислениях и упрощает использование правил интегрирования.

$\int f(x) \,dx = F(x)+C$

Линейность неопределенного интеграла

Линейность позволяет переносить константы и разносить сумму под интегральным знаком. Это одно из базовых правил вычисления неопределенных интегралов, напрямую вытекающее из линейности производной в обратную сторону. Если интеграл от суммы разложить на сумму интегралов, заметно упрощается вычисление и сводятся сложные выражения к базовым формам.

$\int (\alpha f(x)+\beta g(x))\,dx = \alpha\int f(x)\,dx + \beta\int g(x)\,dx$

Правило интегрирования степени

Это базовая формула для степенных функций, обратная производной степени x^{n+1}. Важное условие: показатель n не равен −1, иначе интеграл сводится к \(\ln|x|\). Формула ускоряет интегрирование многочленов и большинства рациональных выражений после разложения.

$\int x^n\,dx = \frac{x^{n+1}}{n+1}+C,\; n\neq -1$

Интеграл от 1/x и логарифмическая форма

Интеграл от обратной функции 1/x — особый ключевой случай. Здесь формула степенного правила неприменима, потому что показатель равен −1, для которого получаем логарифм. Знак модуля делает ответ корректным на интервалах x>0 и x<0 и показывает, что первообразная определена с учётом области.

$\int \frac{1}{x}\,dx = \ln|x|+C$

Интеграл экспоненциальной функции

Экспоненциальная функция интегрируется обратно почти в себя: интеграл e^{kx} даёт e^{kx}/k. Эта формула — центральная для дифференциальных уравнений, финансовых и физических задач, где процессы роста и затухания описываются показательной зависимостью. Необходимо учитывать коэффициент k в знаменателе.

$\int e^{kx} \,dx = \frac{e^{kx}}{k}+C,\; k\neq 0$

Интегралы синуса и косинуса

Интегралы тригонометрических базовых функций сводятся к взаимной смене функций с поправкой знака: производная косинуса даёт минус синус, а синуса — косинус. Поэтому интеграл синуса даёт -cos x + C, а косинуса — sin x + C.

$\int \sin x\,dx = -\cos x + C, \quad \int \cos x\,dx = \sin x + C$

Метод подстановки в интегрировании

Подстановка (или метод замены переменной) переносит интеграл к более удобной переменной. Идея: если подынтегральное выражение содержит композицию f(g(x)) и рядом стоит производная g'(x), делаем замену u=g(x), тогда dx заменяется через du. Это переводит задачу в более простую форму.

$\int f(g(x))g'(x)\,dx = \int f(u)\,du, \quad u=g(x)$

Интегрирование по частям

Интегрирование по частям — это обратное правило произведения для производных. Когда подынтегральное выражение является произведением двух функций, один из множителей берут для дифференцирования, другой — для интегрирования, чтобы упростить вычисление. Правило основано на формуле (uv)'=u'v+uv'.

$\int u\,dv = uv - \int v\,du$

Константа интегрирования и класс решений

Константа интегрирования C фиксирует неопределенность, возникающую при переходе от производной к исходной функции. Любая первообразная отличается от другой ровно на добавление постоянной. В задаче с начальными условиями C позволяет выбрать конкретный представитель класса.

$\frac{d}{dx}(F(x)+C)=f(x)$

Формула Ньютона-Лейбница

Смысл формулы: если есть первообразная F функции f, определённая на отрезке [a,b], то определённый интеграл на этом отрезке равен разности значений первообразной на концах.

$\int_a^b f(x)\,dx = F(b)-F(a),\quad F'(x)=f(x)$

Функция накопления

Функция накопления задаёт площадь отрезка от фиксированной точки a до переменного x и связывает площадь с первообразной.

$F(x)=\int_a^x f(t)\,dt$

Площадь под графиком

Сформулировка площади (с учётом знака) для функции на отрезке [a,b] при геометрической интерпретации как интегральной суммы.

$S = \int_a^b f(x)\,dx$

Свойства определенного интеграла

Набор базовых алгебраических свойств определенного интеграла: линейность, смена знаков пределов, нулевой интеграл на пустом отрезке.

$\int_a^b f(x)dx = -\int_b^a f(x)dx, \quad \int_a^a f(x)dx=0, \quad \int_a^b (f\pm g)dx=\int_a^b fdx \pm \int_a^b gdx$

Аддитивность на промежутке

Интеграл по большому отрезку равен сумме интегралов по частям, если c принадлежит [a,b]. Эта страница показывает не только формулу, но и условия ее применения, типичные ошибки и связь с соседними правилами определенного интеграла.

$\int_a^b f(x)\,dx = \int_a^c f(x)\,dx + \int_c^b f(x)\,dx$

Среднее значение функции на отрезке

Формула среднего значения связывает значение функции на отрезке с ее интегралом и даёт характеристику типичного уровня функции на [a,b].

$f_{\text{ср}} = \frac{1}{b-a}\int_a^b f(x)\,dx$

Подстановка в определенном интеграле

Подстановка меняет переменную в определенном интеграле и меняет также пределы интегрирования на соответствующие значения новой переменной.

$\int_a^b f(g(x))g'(x)\,dx = \int_{g(a)}^{g(b)} f(u)\,du,\quad u=g(x)$

Интегрирование по частям в определенном интеграле

Интегрирование по частям переносит дифференцирование с одного фактора на другой, удобно для произведений функций. Эта страница показывает не только формулу, но и условия ее применения, типичные ошибки и связь с соседними правилами определенного интеграла.

$\int_a^b u\,dv = \left.uv\right|_a^b - \int_a^b v\,du$

Предел последовательности

Предел последовательности показывает число L, к которому стремятся члены a_n при n→∞; это базовый элемент анализа для оценки долгосрочного поведения.

$\lim_{n \to \infty} a_n = L$

Геометрическая прогрессия как ряд

Общий член геометрической прогрессии определяется умножением первого члена на степень знаменателя n−1. Страница фиксирует условия применения, типичный способ проверки и связь с соседними признаками сходимости, чтобы правило не выглядело изолированной заготовкой.

$a_n = a_1 q^{n-1}, \quad n\in\mathbb N$

Сумма бесконечного геометрического ряда

Если |q|<1, бесконечная геометрическая сумма равна a_1/(1-q). Страница фиксирует условия применения, типичный способ проверки и связь с соседними признаками сходимости, чтобы правило не выглядело изолированной заготовкой.

$\sum_{n=1}^{\infty} a_1 q^{n-1} = \frac{a_1}{1-q}, \quad |q|<1$

Необходимый признак сходимости ряда

Если ряд сходится, то его члены обязательно стремятся к нулю; это обязательный, но не достаточный тест. Страница фиксирует условия применения, типичный способ проверки и связь с соседними признаками сходимости, чтобы правило не выглядело изолированной заготовкой.

$\sum_{n=1}^{\infty} a_n\text{ сходится }\Rightarrow\lim_{n\to\infty} a_n=0$

Гармонический ряд

Гармонический ряд является эталоном: член 1/n→0 слишком медленно для сходимости. Страница фиксирует условия применения, типичный способ проверки и связь с соседними признаками сходимости, чтобы правило не выглядело изолированной заготовкой.

$\sum_{n=1}^{\infty} \frac{1}{n} \,\,\text{(расходится)}$

p-ряды

Сходимость p-рядов полностью описывается значением p относительно 1. Страница фиксирует условия применения, типичный способ проверки и связь с соседними признаками сходимости, чтобы правило не выглядело изолированной заготовкой.

$\sum_{n=1}^{\infty} \frac{1}{n^p} \text{ сходится }\iff p>1$

Признак сравнения

Сравнение с уже изученным рядом позволяет быстро переносить сходимость и расходимость. Страница фиксирует условия применения, типичный способ проверки и связь с соседними признаками сходимости, чтобы правило не выглядело изолированной заготовкой.

$0\le a_n\le b_n,\;\sum b_n\text{ сходится }\Rightarrow\sum a_n\text{ сходится};\;0\le b_n\le a_n,\;\sum b_n\text{ расходится }\Rightarrow\sum a_n\text{ расходится}$

Признак Даламбера

Отношение соседних членов определяет геометрический тип убывания ряда в хвосте. Страница фиксирует условия применения, типичный способ проверки и связь с соседними признаками сходимости, чтобы правило не выглядело изолированной заготовкой.

$L=\lim_{n\to\infty}\left|\frac{a_{n+1}}{a_n}\right|;\;L<1\Rightarrow\text{абс.схожд};\;L>1\Rightarrow\text{расхожд};\;L=1\text{ не информативно}$

Признак Коши для рядов

Критерий уплотнения (Коши) сводит ряд к подвыборке с индексом 2^n. Страница фиксирует условия применения, типичный способ проверки и связь с соседними признаками сходимости, чтобы правило не выглядело изолированной заготовкой.

$a_n>0, a_n\downarrow 0 \Rightarrow \sum a_n \text{ сходится }\iff \sum 2^n a_{2^n} \text{ сходится}$

Абсолютная и условная сходимость

Классификация разделяет устойчивую сходимость от сходимости за счёт знакопеременного баланса. Страница фиксирует условия применения, типичный способ проверки и связь с соседними признаками сходимости, чтобы правило не выглядело изолированной заготовкой.

$\sum a_n\text{ абсолютно сходится}\iff\sum|a_n|\text{ сходится};\;\sum a_n\text{ условно сходится }\iff\sum a_n\text{ сходится, но }\sum|a_n|\text{ расходится}$

Предел функции двух переменных в точке

Предел функции двух переменных описывает число, к которому стремится f(x,y), когда точка (x,y) приближается к (a,b) по любому допустимому пути в плоскости.

$\lim_{(x,y)\to(a,b)} f(x,y)=L \iff \forall \epsilon>0 \exists \delta>0:0<\sqrt{(x-a)^2+(y-b)^2}<\delta \Rightarrow |f(x,y)-L|<\epsilon$

Частные производные функции двух переменных

Частная производная показывает скорость изменения функции по одной переменной при фиксированной второй переменной, то есть локальный наклон сечения поверхности.

$f_x(a,b)=\lim_{h\to0}\frac{f(a+h,b)-f(a,b)}{h},\quad f_y(a,b)=\lim_{k\to0}\frac{f(a,b+k)-f(a,b)}{k}$

Градиент функции двух переменных

Градиент собирает частные производные в вектор и показывает направление наибольшего локального роста функции двух переменных.

$\nabla f(a,b)=(f_x(a,b), f_y(a,b))$

Направленная производная через градиент

Направленная производная измеряет скорость изменения функции в выбранном направлении и выражается через скалярное произведение градиента на единичный вектор.

$D_{\mathbf u}f(a,b)=\nabla f(a,b)\cdot\mathbf u=f_x(a,b)u_1+f_y(a,b)u_2,\quad \|\mathbf u\|=1$

Критерий Гессе для двух переменных

Критерий Гессе классифицирует стационарную точку функции двух переменных через вторые производные и определитель матрицы Гессе.

$D=f_{xx}(a,b)f_{yy}(a,b)-f_{xy}(a,b)^2; D>0, f_{xx}>0 \Rightarrow min; D>0, f_{xx}<0 \Rightarrow max; D<0 \Rightarrow saddle$

Якобиан для смены переменных

Якобиан показывает локальный коэффициент изменения площади или объема при замене переменных и входит в формулу кратных интегралов.

$J=\frac{\partial(x,y)}{\partial(u,v)}=\begin{vmatrix}x_u & x_v\\ y_u & y_v\end{vmatrix},\quad dA_{xy}=|J|dA_{uv}$

Двойной интеграл по области

Двойной интеграл складывает значения функции по плоской области и дает общий вклад распределенной величины. Страница показывает не только запись формулы, но и смысл области интегрирования, элемента меры и типичных ограничений метода.

$\iint_D f(x,y)\,dA=\lim_{\max\Delta A_i\to0}\sum_i f(\xi_i,\eta_i)\,\Delta A_i$

Повторный интеграл

Повторный интеграл записывает двойной интеграл как два обычных интегрирования по подходящим пределам. Страница показывает не только запись формулы, но и смысл области интегрирования, элемента меры и типичных ограничений метода.

$\iint_D f(x,y)\,dA=\int_a^b\int_{\alpha(x)}^{\beta(x)} f(x,y)\,dy\,dx=\int_c^d\int_{\gamma(y)}^{\delta(y)} f(x,y)\,dx\,dy$

Тройной интеграл

Тройной интеграл суммирует значения функции по объему трехмерного тела. Страница показывает не только запись формулы, но и смысл области интегрирования, элемента меры и типичных ограничений метода.

$\iiint_G f(x,y,z)\,dV=\lim_{\max \Delta V_i\to0}\sum_i f(\xi_i,\eta_i,\zeta_i)\,\Delta V_i$

Полярные координаты в двойном интеграле

Полярные координаты превращают круговые и радиальные области в простые пределы по радиусу и углу. Страница показывает не только запись формулы, но и смысл области интегрирования, элемента меры и типичных ограничений метода.

$x=r\cos\theta,\quad y=r\sin\theta,\quad dA=r\,dr\,d\theta$

Цилиндрические координаты

Цилиндрические координаты расширяют полярные координаты на пространство и удобны для тел с осевой симметрией. Страница показывает не только запись формулы, но и смысл области интегрирования, элемента меры и типичных ограничений метода.

$x=r\cos\theta,\quad y=r\sin\theta,\quad z=z,\quad dV=r\,dr\,d\theta\,dz$

Сферические координаты

Сферические координаты лучше всего подходят для шаров, сферических слоев и тел с центральной симметрией. Страница показывает не только запись формулы, но и смысл области интегрирования, элемента меры и типичных ограничений метода.

$x=\rho\sin\varphi\cos\theta,\quad y=\rho\sin\varphi\sin\theta,\quad z=\rho\cos\varphi,\quad dV=\rho^2\sin\varphi\,d\rho\,d\varphi\,d\theta$

Якобиан замены координат

Якобиан измеряет, во сколько раз локально растягивается или сжимается площадь или объем при замене переменных. Страница показывает не только запись формулы, но и смысл области интегрирования, элемента меры и типичных ограничений метода.

$J=\frac{\partial(x,y)}{\partial(u,v)}=\begin{vmatrix}x_u & x_v\\ y_u & y_v\end{vmatrix},\qquad dA_{xy}=|J|\,dA_{uv}$

Площадь через двойной интеграл

Площадь области можно вычислить как двойной интеграл от единицы по этой области. Страница показывает не только запись формулы, но и смысл области интегрирования, элемента меры и типичных ограничений метода.

$S(D)=\iint_D 1\,dA$

Объем через тройной интеграл

Объем тела равен тройному интегралу от единицы по этому телу. Страница показывает не только запись формулы, но и смысл области интегрирования, элемента меры и типичных ограничений метода.

$V(G)=\iiint_G 1\,dV$

Центр масс области и тела

Центр масс показывает, где сосредоточен средний вес распределения в плоскости или в пространстве. Страница показывает не только запись формулы, но и смысл области интегрирования, элемента меры и типичных ограничений метода.

$\bar x=\frac1M\iint_D x\rho(x,y)\,dA,\qquad \bar y=\frac1M\iint_D y\rho(x,y)\,dA,\qquad M=\iint_D \rho\,dA$

Криволинейный интеграл первого рода

Криволинейный интеграл 1 рода суммирует скалярную функцию вдоль кривой, взвешивая ее значение элементом длины дуги. Он применяется, когда величина распределена по траектории: плотность по дороге, массовая распределенность вдоль проволоки или среднее значение по контуру.

$\int_C f\,ds=\int_a^b f(\mathbf r(t))\,\|\mathbf r'(t)\|\,dt$

Криволинейный интеграл второго рода

Криволинейный интеграл 2 рода учитывает направление движения вдоль траектории. Его удобно записывать как интеграл скалярного произведения векторного поля с дифференциалом перемещения, поэтому он чувствителен к ориентации и может быть положительным или отрицательным.

$\int_C \mathbf F\cdot d\mathbf r=\int_a^b \left(P\,x'(t)+Q\,y'(t)+R\,z'(t)\right)dt$

Поверхностный интеграл первого рода

Поверхностный интеграл 1 рода (скалярный) суммирует взвешенную величину по поверхности. Он применяется, когда нужно взять интеграл от плотности массы, температуры или другой скалярной характеристики по оболочке, листу или пластине.

$\iint_S g\,dS=\iint_D g(\mathbf r(u,v))\,\|\mathbf r_u\times\mathbf r_v\|\,du\,dv$

Поток векторного поля через поверхность

Поток показывает, какая часть поля проходит через поверхность со стороны нормали. Это ориентированная величина: положительный вклад дает выход или вход в зависимости от принятой ориентации поверхности.

$\Phi=\iint_S \mathbf F\cdot \mathbf n\,dS=\iint_S (P n_1+Q n_2+R n_3)\,dS$

Дивергенция векторного поля

Дивергенция измеряет локальную плотность источников и стоков поля: насколько в этой точке поле «вытекает» или «втягивается» из окрестности. Она служит точной связкой между локальной производной поля и глобальным потоком через границу.

$\nabla\cdot\mathbf F=\frac{\partial P}{\partial x}+\frac{\partial Q}{\partial y}+\frac{\partial R}{\partial z}$

Ротор векторного поля

Ротор описывает локальную циркуляцию (вихревость) поля. Он показывает, в каком направлении и с какой интенсивностью маленький элемент среды «крутится» под действием поля в окрестности точки.

$\nabla\times\mathbf F=\left(\frac{\partial R}{\partial y}-\frac{\partial Q}{\partial z},\;\frac{\partial P}{\partial z}-\frac{\partial R}{\partial x},\;\frac{\partial Q}{\partial x}-\frac{\partial P}{\partial y}\right)$

Теорема Грина

Теорема Грина связывает ориентированный интеграл по замкнутому контуру с двойным интегралом по области в плоскости. Это ключевая связь между циркуляцией по границе и «внутренней» завихренностью через Q_x−P_y.

$\oint_{\partial D} P\,dx+Q\,dy=\iint_D \left(\frac{\partial Q}{\partial x}-\frac{\partial P}{\partial y}\right)dA$

Теорема Гаусса-Остроградского

Теорема Гаусса-Остроградского переводит объемный интеграл дивергенции в поток через границу замкнутой области. Это ключевая связь локальных источников и глобального выхода поля.

$\iiint_V (\nabla\cdot\mathbf F)\,dV=\iint_{\partial V}\mathbf F\cdot\mathbf n\,dS$

Теорема Стокса

Теорема Стокса связывает поток ротора через поверхность с интегралом 2 рода по ее ориентированному краю. Она обобщает идею Грина на трехмерные поверхности и связывает локальную завихренность с граничной циркуляцией.

$\iint_S (\nabla\times\mathbf F)\cdot \mathbf n\,dS=\oint_{\partial S}\mathbf F\cdot d\mathbf r$

Потенциальное поле и независимость пути

Поле называется потенциальным, если его криволинейный интеграл 2 рода зависит только от концов пути. В такой ситуации интеграл по любому замкнутому контуру равен нулю, а поле представляется градиентом потенциала.

$\mathbf F=\nabla\varphi \Rightarrow \int_C \mathbf F\cdot d\mathbf r=\varphi(B)-\varphi(A),\;\nabla\times\mathbf F=0\;\text{в односвязной области}$

Степенной ряд

Степенной ряд — это бесконечная сумма, где каждый следующий член строится по одному шаблону степени относительно фиксированного центра a. В таком виде функция описывается через бесконечное многочленное приближение, а локальное поведение переменной x становится управляемым по степеням (x−a). Для практики это удобно: один набор коэффициентов {a_n} определяет весь шаблон приближения и задает область, где сумма имеет смысл.

$\sum_{n=0}^{\infty} a_n (x-a)^n$

Радиус сходимости степенного ряда

Радиус сходимости R определяет главный «каркас» степенного ряда: внутри интервала (a−R,a+R) ряд сходится, вне его расходится. В этом месте удобно разделять задачу на два этапа: сначала анализировать общий коэффициентный шаблон через limsup (или эквивалентный признак отношения), затем отдельно проверять концы. Такой подход резко снижает риск пропуска тонких случаев.

$R=\frac{1}{\limsup_{n\to\infty}\sqrt[n]{|a_n|}},\quad (1/\limsup=\infty\text{ если }\limsup=0),\quad (1/\infty=0)$

Интервал сходимости степенного ряда

После нахождения радиуса сходимости остаётся завершить задачу, исследовав сам интервал. Внутри I ряд гарантированно сходится, вне I расходится, а на концах R-круговой границы возможны любые варианты: сходящийся, расходящийся или условно сходящийся. Поэтому интервал сходимости всегда строится в два шага: «внутри/снаружи» по R и «границы» по отдельным критериям.

$I=(a-R,a+R),\quad a\pm R\text{ — проверяются отдельно }$

Формула Тейлора с остаточным членом

Формула Тейлора описывает функцию через начальные производные в точке a и остаточный член, который контролирует точность обрезки. В задачах это даёт не только аппроксимацию, но и механизм проверки погрешности через ξ между a и x. Такой подход делает разложение вычислительно безопасным.

$f(x)=\sum_{k=0}^{n}\frac{f^{(k)}(a)}{k!}(x-a)^k+R_n(x),\quad R_n(x)=\frac{f^{(n+1)}(\xi)}{(n+1)!}(x-a)^{n+1}$

Ряд Маклорена для e^x

Это базовый специальный случай Тейлора в точке a=0. Ключевой плюс разложения в нуле — все производные e^x в 0 равны 1, поэтому коэффициенты просты и серия даёт очень удобную рабочую модель для вычислений, линейных аппроксимаций и решения задач на оценку роста.

$e^x=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{x^n}{n!},\quad x\in\mathbb R$

Ряд Маклорена для sin x

Маклореновский ряд синуса — стандартное чередующееся разложение с только нечётными степенями. Это делает его удобным для численного приближения на малых x и для сравнения с рядом косинуса в задачах на дифференцирование и интегрирование.

$\sin x=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{(-1)^n x^{2n+1}}{(2n+1)!},\quad x\in\mathbb R$

Ряд Маклорена для cos x

Косинус разлагается в чётные степени с чередованием знаков, что делает его удобным для оценки и для вычислений вблизи нуля. Это разложение естественно дополняет ряд синуса и часто используется вместе с ним в задачах колебаний и в методах линейного приближения.

$\cos x=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{(-1)^n x^{2n}}{(2n)!},\quad x\in\mathbb R$

Ряд ln(1+x)

Это одно из самых практичных разложений для логарифма возле нуля. Оно позволяет считать ln(1+x) на малых x через полином с контролируемым остатком, что удобно в задачах с относительными изменениями и экономическими/приблизительными моделями.

$\ln(1+x)=\sum_{n=1}^{\infty}\frac{(-1)^{n+1}}{n}x^n= x-\frac{x^2}{2}+\frac{x^3}{3}-\cdots,\quad -1<x\le 1$

Биномиальный ряд

Биномиальный ряд обобщает двойную степень и рациональные степени через обобщенные биномиальные коэффициенты. Он расширяет идею (1+x)^m на нецелое α и даёт удобный локальный аппарат для корней и дробных степеней.

$(1+x)^\alpha=\sum_{n=0}^{\infty} \binom{\alpha}{n}x^n,\quad \binom{\alpha}{n}=\frac{\alpha(\alpha-1)\cdots(\alpha-n+1)}{n!},\quad |x|<1\text{ (обычно)}$

Дифференцирование и интегрирование степенных рядов

Внутри круга сходимости степень по степеням можно дифференцировать и интегрировать член за членом, сохраняя тот же центр и радиус сходимости. Это делает ряды удобным вычислительным контуром: сложная функция заменяется полиномиальной моделью, которая легко подвергается операциям.

$f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}a_n(x-a)^n \Rightarrow f'(x)=\sum_{n=1}^{\infty} n a_n(x-a)^{n-1},\quad \int f(x)\,dx=C+\sum_{n=0}^{\infty}\frac{a_n}{n+1}(x-a)^{n+1}$

Длина вектора в Rn

Длина вектора в евклидовом пространстве показывает, насколько далеко точка с координатами вектора находится от начала координат. Формула обобщает теорему Пифагора на любое число координат.

$\|x\|=\sqrt{x_1^2+x_2^2+\dots+x_n^2}$

Скалярное произведение векторов

Скалярное произведение складывает попарные произведения координат двух векторов и дает число. Через него находят длину, угол между векторами, ортогональность и проекции.

$a\cdot b=\sum_{i=1}^{n}a_i b_i$

Косинус угла между векторами

Косинус угла между двумя ненулевыми векторами равен скалярному произведению, деленному на произведение их длин. Формула переводит координаты в геометрический угол.

$\cos\varphi=\frac{a\cdot b}{\|a\|\,\|b\|}$

Матричное произведение

Матричное произведение строит элемент новой матрицы как скалярное произведение строки первой матрицы и столбца второй. Порядок множителей важен.

$(AB)_{ij}=\sum_{k=1}^{m}a_{ik}b_{kj}$

Определитель матрицы 2x2

Определитель матрицы 2x2 равен разности произведений диагоналей. Он показывает, во сколько раз линейное преобразование меняет ориентированную площадь.

$\det\begin{pmatrix}a&b\\c&d\end{pmatrix}=ad-bc$

Определитель матрицы 3x3 по правилу Саррюса

Правило Саррюса дает быстрый способ вычислить определитель матрицы 3x3 как сумму трех произведений по нисходящим диагоналям минус сумму трех произведений по восходящим диагоналям.

$\det A=a_{11}a_{22}a_{33}+a_{12}a_{23}a_{31}+a_{13}a_{21}a_{32}-a_{13}a_{22}a_{31}-a_{11}a_{23}a_{32}-a_{12}a_{21}a_{33}$

Обратная матрица 2x2

Обратная матрица 2x2 существует только при ненулевом определителе. Она обращает действие исходной матрицы: A^{-1}A = I, то есть возвращает исходный вектор.

$A^{-1}=\frac{1}{ad-bc}\begin{pmatrix}d&-b\\-c&a\end{pmatrix}$

Решение системы 2x2 по правилу Крамера

Правило Крамера выражает решение системы двух линейных уравнений через определители. Метод работает, когда главный определитель системы не равен нулю.

$x=\frac{\Delta_x}{\Delta},\quad y=\frac{\Delta_y}{\Delta}$

Ранг матрицы через миноры

Ранг матрицы равен наибольшему порядку ненулевого минора. Он показывает, сколько строк или столбцов матрицы действительно независимы.

$\operatorname{rank}A=\max\{r:\text{существует ненулевой минор порядка }r\}$

След матрицы

След квадратной матрицы равен сумме элементов главной диагонали. Он сохраняется при замене базиса и связан с собственными значениями.

$\operatorname{tr}A=a_{11}+a_{22}+\dots+a_{nn}$

Характеристический многочлен матрицы 2x2

Характеристический многочлен матрицы 2x2 выражается через след и определитель. Его корни являются собственными значениями матрицы.

$p(\lambda)=\lambda^2-\operatorname{tr}(A)\lambda+\det(A)$

Матричная форма системы линейных уравнений

Матричная форма Ax = b записывает систему линейных уравнений как произведение матрицы коэффициентов на столбец неизвестных. Такая запись позволяет решать систему не как набор отдельных строк, а как единый линейный объект.

$Ax=b$

Расширенная матрица системы

Расширенная матрица [A|b] объединяет коэффициенты системы и правые части в одну таблицу. Она нужна для метода Гаусса, потому что при преобразовании строк меняются и коэффициенты, и правые части.

$\left[A\mid b\right]$

Элементарные преобразования строк

Элементарные преобразования строк - это три допустимые операции, которые заменяют систему на эквивалентную: перестановка строк, умножение строки на ненулевое число и прибавление кратной строки.

$R_i\leftrightarrow R_j,\quad R_i\leftarrow cR_i\ (c\ne0),\quad R_i\leftarrow R_i+cR_j$

Прямой ход метода Гаусса

Прямой ход метода Гаусса зануляет коэффициенты под ведущими элементами. В результате система приводится к ступенчатому виду, из которого решение находят обратной подстановкой.

$R_i\leftarrow R_i-\frac{a_{ik}}{a_{kk}}R_k$

Обратная подстановка в методе Гаусса

Обратная подстановка находит неизвестные после прямого хода метода Гаусса. Она идет снизу вверх по ступенчатой системе: сначала последняя ведущая переменная, затем предыдущие.

$x_i=\frac{b'_i-\sum_{j=i+1}^{n}u_{ij}x_j}{u_{ii}}$

Ступенчатый вид матрицы

Ступенчатый вид матрицы - это форма, где ведущие элементы ненулевых строк смещаются вправо при движении вниз, а под каждым ведущим элементом стоят нули.

$p_1<p_2<\dots<p_r,\quad a_{ij}=0\ \text{ниже ведущих элементов}$

Приведенный ступенчатый вид матрицы

Приведенный ступенчатый вид, или RREF, усиливает обычный ступенчатый вид: каждый ведущий элемент равен 1, а в его столбце все остальные элементы равны 0.

$\operatorname{rref}(A)$

Метод Гаусса-Жордана

Метод Гаусса-Жордана продолжает метод Гаусса до приведенного ступенчатого вида. Если система имеет единственное решение, расширенная матрица превращается в [I|x], и ответ читается сразу.

$\left[A\mid b\right]\sim\left[I\mid x\right]$

Ранг расширенной матрицы системы

Ранг расширенной матрицы показывает, добавляет ли столбец правых частей новое независимое условие к строкам матрицы коэффициентов. Это ключ к проверке совместности системы.

$\operatorname{rank}[A\mid b]$

Теорема Кронекера-Капелли

Теорема Кронекера-Капелли дает точный критерий совместности линейной системы: решение существует тогда и только тогда, когда ранги матрицы коэффициентов и расширенной матрицы равны.

$\operatorname{rank}A=\operatorname{rank}[A\mid b]$

Условие несовместности линейной системы

Линейная система несовместна, если ранг расширенной матрицы больше ранга матрицы коэффициентов. Это означает, что правые части добавляют противоречивое условие, которое нельзя получить из левых частей уравнений.

$\operatorname{rank}A<\operatorname{rank}[A\mid b]$

Условие единственного решения линейной системы

Линейная система с n неизвестными имеет единственное решение, если она совместна и общий ранг равен числу неизвестных. Тогда все переменные ведущие, свободных параметров не остается.

$\operatorname{rank}A=\operatorname{rank}[A\mid b]=n$

Число свободных переменных в линейной системе

В совместной линейной системе число свободных переменных равно числу неизвестных минус ранг матрицы коэффициентов. Эти переменные становятся параметрами общего решения.

$k=n-\operatorname{rank}A$

Общее решение линейной системы через параметры

Общее решение совместной линейной системы записывают как одно частное решение плюс линейную комбинацию направлений однородной системы. Параметров столько, сколько свободных переменных.

$x=x_p+t_1v_1+\cdots+t_kv_k$

Ядро линейного отображения

Ядро линейного отображения - это множество всех векторов, которые переходят в нулевой вектор. По ядру сразу видно, теряет ли отображение информацию и может ли оно быть инъективным.

$\ker T=\{v\in V\mid T(v)=0\}$

Образ линейного отображения

Образ линейного отображения - это множество всех векторов, которые реально могут получиться на выходе. Для матрицы это столбцовое пространство, натянутое на ее столбцы.

$\operatorname{Im}T=\{T(v)\mid v\in V\}$

Ранг линейного отображения

Ранг линейного отображения равен размерности его образа. Он показывает, сколько независимых направлений результата реально достижимо.

$\operatorname{rank}T=\dim\operatorname{Im}T$

Дефект линейного отображения

Дефект линейного отображения равен размерности его ядра. Он показывает, сколько независимых входных направлений отображение переводит в ноль.

$\operatorname{def}T=\dim\ker T$

Теорема о ранге и дефекте

Теорема о ранге и дефекте говорит, что размерность исходного пространства равна сумме размерности образа и размерности ядра линейного отображения.

$\dim V=\operatorname{rank}T+\dim\ker T$

Размерности ядра и образа матрицы

Если матрица A имеет n столбцов и ранг r, то размерность ее ядра равна n-r, а размерность образа равна r. Это матричная форма теоремы о ранге и дефекте.

$\dim\ker A=n-r,\quad \dim\operatorname{Im}A=r$

Базис векторного пространства

Базис векторного пространства - это набор векторов, который одновременно порождает все пространство и не содержит лишних зависимых направлений. Через базис любой вектор записывается единственным способом.

$B=(e_1,\ldots,e_n),\quad V=\operatorname{span}B,\quad e_1,\ldots,e_n\ \text{линейно независимы}$

Координаты вектора в базисе

Координаты вектора в базисе - это коэффициенты единственного разложения вектора по базисным векторам. Сам вектор не меняется, меняется только числовая запись относительно выбранного базиса.

$v=x_1e_1+\cdots+x_ne_n,\quad [v]_B=(x_1,\ldots,x_n)^T$

Размерность векторного пространства

Размерность конечномерного векторного пространства - это число векторов в любом его базисе. Она показывает, сколько независимых направлений нужно для описания всех элементов пространства.

$\dim V=n\quad\Longleftrightarrow\quad \text{любой базис }V\text{ содержит }n\text{ векторов}$

Критерий базиса в Rn через определитель

В Rn набор из n векторов является базисом тогда и только тогда, когда определитель матрицы из этих векторов как столбцов не равен нулю.

$A=[v_1\ \cdots\ v_n],\quad v_1,\ldots,v_n\text{ - базис }\mathbb R^n\Longleftrightarrow \det A\ne0$

Матрица базиса и стандартные координаты

Матрица базиса переводит координатный столбец в выбранном базисе в стандартные координаты. Ее столбцы - это сами базисные векторы, записанные в стандартной системе.

$v=P_B[v]_B,\quad P_B=[e_1\ \cdots\ e_n]$

Переход координат между базисами

Переход координат между базисами переводит координатный столбец одного и того же вектора из базиса B в базис C. Сам вектор не меняется, меняется только его числовое описание.

$[v]_C=P_C^{-1}P_B[v]_B$

Матрица оператора при смене базиса

При смене базиса матрица одного и того же линейного оператора меняется по формуле подобия. Это позволяет описывать один оператор разными матрицами без изменения самого действия на пространстве.

$[T]_C=S^{-1}[T]_B S,\quad [v]_B=S[v]_C$

Лемма Штейница о замене

Лемма Штейница о замене формализует идею, что независимых направлений не может быть больше, чем в порождающем наборе. Из нее следуют равенство числа векторов в любых базисах и корректность понятия размерности.

$L\text{ независим},\ G\text{ порождает }V\quad\Rightarrow\quad |L|\le |G|$

Критерий линейности отображения

Критерий линейности проверяет, сохраняет ли отображение сложение векторов и умножение на скаляр. Если равенство выполняется для любых u, v и скаляров alpha, beta, отображение линейно.

$T(\alpha u+\beta v)=\alpha T(u)+\beta T(v)$

Столбцы матрицы линейного отображения

j-й столбец матрицы линейного отображения равен образу j-го базисного вектора. Это позволяет читать действие отображения прямо по столбцам матрицы.

$A e_j=a_j=T(e_j)$

Матрица линейного отображения в произвольных базисах

Матрица отображения в базисах B и C переводит координаты входного вектора в базисе B в координаты его образа в базисе C. Ее столбцы - координаты образов базисных векторов.

$[T(v)]_C=A_{C\leftarrow B}[v]_B,\quad A_{C\leftarrow B}=\big[[T(b_1)]_C\ \cdots\ [T(b_n)]_C\big]$

Обратное линейное отображение и обратная матрица

Если линейное отображение T представлено обратимой квадратной матрицей A, то обратное отображение представлено матрицей A^{-1}. Это верно при согласованных базисах.

$T^{-1}\text{ существует }\Longleftrightarrow A^{-1}\text{ существует},\quad [T^{-1}]=A^{-1}$

Линейный оператор как квадратная матрица

Линейный оператор - это линейное отображение пространства в себя. В выбранном базисе конечномерного пространства он записывается квадратной матрицей.

$T:V\to V,\quad [T]_B=A\in M_n(F),\quad [T(v)]_B=A[v]_B$

Линейный функционал как строка матрицы

Линейный функционал - это линейное отображение из пространства в поле скаляров. В выбранном базисе он записывается одной строкой, которая умножается на координатный столбец.

$f(v)=r[v]_B,\quad r=\big(f(b_1),\ldots,f(b_n)\big)$

Собственное значение и собственный вектор

Собственный вектор матрицы A - это ненулевой вектор, который после умножения на A остается на той же прямой. Собственное значение lambda показывает, во сколько раз этот вектор растягивается, сжимается или меняет направление.

$Av=\lambda v,\quad v\ne0$

Характеристическое уравнение матрицы

Характеристическое уравнение det(A-lambda I)=0 находит те значения lambda, при которых у системы (A-lambda I)v=0 появляется ненулевое решение. Именно эти lambda являются собственными значениями матрицы.

$\det(A-\lambda I)=0$

Собственное пространство матрицы

Собственное пространство E_lambda - это множество всех векторов, которые удовлетворяют Av=lambda v, вместе с нулевым вектором. Оно равно ядру матрицы A-lambda I.

$E_\lambda=\ker(A-\lambda I)$

Геометрическая кратность собственного значения

Геометрическая кратность собственного значения - это размерность его собственного пространства. Она показывает, сколько независимых собственных направлений соответствует данному lambda.

$g(\lambda)=\dim E_\lambda=\dim\ker(A-\lambda I)$

Спектр матрицы

Спектр матрицы - это множество ее собственных значений. Для конечной квадратной матрицы он состоит из корней характеристического уравнения.

$\sigma(A)=\{\lambda:\det(A-\lambda I)=0\}$

Сумма собственных значений равна следу

Сумма собственных значений квадратной матрицы, взятых с алгебраическими кратностями, равна следу матрицы. След не меняется при смене базиса.

$\lambda_1+\cdots+\lambda_n=\operatorname{tr}(A)$

Диагонализация матрицы

Диагонализация представляет квадратную матрицу A в виде A=PDP^{-1}, где D диагональна, а столбцы P являются собственными векторами A. Это переводит действие оператора в собственный базис.

$A=PDP^{-1}$

Базис из собственных векторов

Базис из собственных векторов - это базис пространства, каждый вектор которого является собственным для оператора A. В таком базисе матрица оператора становится диагональной.

$B=(v_1,\ldots,v_n),\quad Av_i=\lambda_i v_i$

Критерий диагонализируемости через геометрические кратности

Матрица n x n диагонализируема тогда и только тогда, когда сумма размерностей всех ее собственных пространств равна n. Это означает, что собственных векторов хватает на базис.

$A\text{ диагонализируема}\Longleftrightarrow \sum_{\lambda\in\sigma(A)}\dim E_\lambda=n$

Диагонализируемость при различных собственных значениях

Если матрица n x n имеет n различных собственных значений, то она диагонализируема. Разным собственным значениям соответствуют линейно независимые собственные векторы.

$\lambda_1,\ldots,\lambda_n\text{ различны}\Longrightarrow A\text{ диагонализируема}$

Диагонализация матрицы 2x2

Матрица 2x2 диагонализируется, если для нее можно найти два линейно независимых собственных вектора. При двух различных собственных значениях это выполняется автоматически.

$A=P\begin{pmatrix}\lambda_1&0\\0&\lambda_2\end{pmatrix}P^{-1}$

Степень диагонализируемой матрицы

Если A=PDP^{-1}, то степень A^k вычисляется как PD^kP^{-1}. Диагональную матрицу D возводят в степень по диагональным элементам.

$A^k=PD^kP^{-1},\quad D^k=\operatorname{diag}(\lambda_1^k,\ldots,\lambda_n^k)$

Функция от диагонализируемой матрицы

Если A диагонализируема, функцию от матрицы можно вычислить через функцию от ее собственных значений. Для диагональной D функция применяется к каждому диагональному элементу.

$f(A)=P f(D) P^{-1},\quad f(D)=\operatorname{diag}(f(\lambda_1),\ldots,f(\lambda_n))$

Недиагонализируемая матрица с жордановым блоком

Жорданов блок 2x2 с единицей над диагональю имеет одно собственное значение lambda алгебраической кратности 2, но только одно независимое собственное направление. Поэтому он не диагонализируем.

$J=\begin{pmatrix}\lambda&1\\0&\lambda\end{pmatrix},\quad \dim E_\lambda=1<2$

Норма вектора через скалярное произведение

Длина вектора в евклидовом пространстве равна квадратному корню из его скалярного произведения с самим собой. Формула связывает геометрическую длину с алгебраической операцией над координатами.

$\|v\|=\sqrt{v\cdot v}$

Ортонормированный базис

Базис называется ортонормированным, если его векторы имеют длину 1 и попарно ортогональны. Краткая запись e_i*e_j=delta_ij объединяет оба условия в одной формуле.

$e_i\cdot e_j=\delta_{ij}$

Координаты в ортонормированном базисе

В ортонормированном базисе коэффициент при базисном векторе равен скалярному произведению x с этим вектором. Поэтому разложение вектора строится без решения системы уравнений.

$x=\sum_{i=1}^{n}(x\cdot e_i)e_i$

Ортогональная проекция на прямую

Ортогональная проекция вектора v на прямую, заданную ненулевым вектором u, равна такому кратному u, что остаток v-proj_u v перпендикулярен прямой.

$\operatorname{proj}_{u}v=\frac{v\cdot u}{u\cdot u}u$

Матрица ортогональной проекции

Если столбцы Q образуют ортонормированный базис подпространства W, то матрица P=QQ^T переводит любой вектор в его ортогональную проекцию на W.

$P=QQ^{T},\quad Q^{T}Q=I$

Ортогональное дополнение подпространства

Ортогональное дополнение W^perp состоит из всех векторов, перпендикулярных каждому вектору подпространства W. В R^n его размерность дополняет размерность W до n.

$W^{\perp}=\{x:\ x\cdot w=0\ \text{для всех }w\in W\},\quad \dim W+\dim W^{\perp}=n$

Ортогональная матрица

Квадратная матрица Q ортогональна, если ее столбцы образуют ортонормированный базис. Тогда обратная матрица равна транспонированной, а преобразование сохраняет длины и углы.

$Q^{T}Q=I,\quad Q^{-1}=Q^{T}$

Проекция вектора на ненормированный вектор

Проекция вектора v на направление u вычисляется через скалярное произведение с нормированием на длину u. Эта формула связывает вычисление с геометрическим смыслом ортогонального разложения: она показывает, какая часть вектора идет вдоль выбранного направления, а какая остается поперек него.

$\operatorname{proj}_{u}(v)=\frac{u^{\top}v}{u^{\top}u}\,u$

Разложение вектора на параллельную и перпендикулярную части

Любой вектор раскладывается на компоненту вдоль u и ортогональную остаточную часть. Эта формула связывает вычисление с геометрическим смыслом ортогонального разложения: она показывает, какая часть вектора идет вдоль выбранного направления, а какая остается поперек него.

$v=\operatorname{proj}_{u}(v)+\left(v-\operatorname{proj}_{u}(v)\right),\quad u^{\top}\left(v-\operatorname{proj}_{u}(v)\right)=0$

Первый вектор в Gram-Schmidt

Нормировка первого столбца задает первый ортонормированный вектор. Эта формула относится к ортогонализации столбцов матрицы и объясняет, как заменить исходный набор векторов ортонормированным базисом с верхнетреугольными коэффициентами перехода.

$q_1=\frac{a_1}{\|a_1\|}$

k-й шаг алгоритма Gram-Schmidt

Для каждого нового столбца убирают вклад уже построенных ортонормированных направлений, затем нормируют остаток. Эта формула относится к ортогонализации столбцов матрицы и объясняет, как заменить исходный набор векторов ортонормированным базисом с верхнетреугольными коэффициентами перехода.

$u_k=a_k-\sum_{j=1}^{k-1}(q_j^{\top}a_k)\,q_j,\quad q_k=\frac{u_k}{\|u_k\|}$

Коэффициенты R через скалярные произведения

После построения Q каждую колонку a_j раскладывают по уже найденным q_i. Эта формула относится к ортогонализации столбцов матрицы и объясняет, как заменить исходный набор векторов ортонормированным базисом с верхнетреугольными коэффициентами перехода.

$R_{ij}=q_i^{\top}a_j,\quad a_j=\sum_{i=1}^{j}R_{ij}q_i,\quad R_{ij}=0\ (i>j)$

Формула QR-разложения

Матрица A раскладывается в произведение ортонормированной матрицы Q и верхнетреугольной R. Эта формула относится к ортогонализации столбцов матрицы и объясняет, как заменить исходный набор векторов ортонормированным базисом с верхнетреугольными коэффициентами перехода.

$A = QR,\quad Q^{\top}Q=I_r,\quad R \text{ верхнетреугольная}$

Проектор на span(Q)

Проецирование на пространство столбцов Q удобно через матрицу QQ^T. Эта формула относится к ортогонализации столбцов матрицы и объясняет, как заменить исходный набор векторов ортонормированным базисом с верхнетреугольными коэффициентами перехода.

$P=QQ^{\top},\quad P^2=P,\quad P^{\top}=P$

Наименьшие квадраты через QR

После QR-раскладывания задача минимизации сводится к решению треугольной системы. Формула показывает устойчивый способ работать с задачей наименьших квадратов через ортогональную геометрию, а не через прямое обращение матрицы или слепое использование нормальных уравнений.

$\hat{x}=R^{-1}Q^{\top}b,\quad A=QR$

Нормальные уравнения в QR-форме

Из A=QR получаем эквивалентное равенство через R, сохраняя идею нормальных уравнений. Формула показывает устойчивый способ работать с задачей наименьших квадратов через ортогональную геометрию, а не через прямое обращение матрицы или слепое использование нормальных уравнений.

$A^T A x = A^T b,\quad R^T R x = R^T Q^T b$

Остаток в задаче ЛС и его ортогональность

Оптимальный LS-решение дает остаток, перпендикулярный всем столбцам A (и столбцам Q). Формула показывает устойчивый способ работать с задачей наименьших квадратов через ортогональную геометрию, а не через прямое обращение матрицы или слепое использование нормальных уравнений.

$r=b-A\hat{x},\quad A^T r=0,\quad Q^T r=0$

Построение матрицы квадратичной формы из полинома

Любую квадратичную форму двух- и трёхпеременных можно записать через матрицу, где коэффициенты при смешанных членах делятся пополам и переносятся в симметричные ячейки.

$q(x,y,z)=a x^2+2bxy+2cxz+d y^2+2eyz+f z^2=\begin{bmatrix}x&y&z\end{bmatrix}\begin{bmatrix}a&b&c\\ b&d&e\\ c&e&f\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x\\y\\z\end{bmatrix}.$

Квадратичная форма при смене переменных

При обратимой линейной замене x = S y матрица формы меняется по сопряжённому преобразованию, а сама квадратичная форма остаётся той же величиной.

$x=S y, \quad Q(y)=x^T A x = y^T (S^T A S) y = y^T B y.$

Снятие линейного члена через сдвиг центра

Если у квадратичной формы есть линейная часть, её удобно убрать сдвигом переменных x→x+x₀ и затем сводить оставшуюся чистую квадратичную часть к главным осям.

$x^T A x+2b^T x+c=(x+x_0)^T A (x+x_0)+c-b^T A^{-1} b, \quad x_0=-A^{-1}b, \ (A \text{ nonsingular}).$

Устранение смешанного члена в 2D

В плоскости поворот координат на θ (u,v) убирает смешанный член q. Главные оси соответствуют направлениям, где кросс-термин исчезает.

$q(x,y)=ax^2+2bxy+cy^2, \quad \tan 2\theta=\frac{2b}{a-c}, \quad q = \lambda_1 u^2 + \lambda_2 v^2.$

Ортогональная диагонализация симметричной матрицы квадратичной формы

Для симметричной A всегда существует ортогональная матрица собственных векторов, которая переводит квадратичную форму в диагональный вид и задаёт главные оси.

$A=Q\Lambda Q^T, \quad Q^TQ=I, \quad Q=[q_1\dots q_n], \; q(x)=x^T A x=(Q^Tx)^T \Lambda (Q^Tx).$

Канонический вид в главных осях

В координатах главных осей квадратичная форма становится суммой квадратов с весами-коэффициентами λ_i, что упрощает классификацию многообразий.

$q(x)=x^T A x = z^T\Lambda z = \sum_{i=1}^{n}\lambda_i z_i^2, \quad x=Qz.$

Определенность через главные миноры

Критерий Сильвестра даёт практичный способ определить знак квадратичной формы через детерминанты ведущих главных миноров симметрической матрицы.

$A\succ 0 \iff \Delta_k>0 \ \forall k, \quad \Delta_k=\det(A_k), \quad A_k \in \mathbb R^{k\times k}.$

Экстремумы квадратичной формы на сфере

На единичной сфере максимум и минимум квадратичной формы достигаются на собственных векторах, соответствующих λ_max и λ_min.

$\lambda_{\min} \le \frac{x^T A x}{x^T x} \le \lambda_{\max}, \quad A=A^T.$

Критерий наименьших квадратов

Критерий наименьших квадратов измеряет суммарную квадратичную ошибку между наблюдаемым вектором b и моделью Ax, поэтому превращает переопределенную систему в задачу минимизации.

$\hat x_{\mathrm{LS}}=\arg\min_{x\in\mathbb R^n} \|Ax-b\|_2^2 = \arg\min_x (Ax-b)^\top (Ax-b).$

Нормальные уравнения для МНК

Нормальные уравнения A^T A x = A^T b задают стационарное условие задачи МНК и позволяют найти параметры, при которых остаток ортогонален всем столбцам матрицы A.

$A^\top A\,\hat x = A^\top b.$

Ортогональность невязки

Ортогональность невязки означает, что в оптимальном МНК-решении остаток r=b-Ax перпендикулярен каждому столбцу A и не содержит направления, которое можно еще улучшить моделью.

$r=b-A\hat x,\quad A^\top r=0.$

Число обусловленности для задачи МНК

При переходе к нормальным уравнениям число обусловленности фактически возводится в квадрат, поэтому ошибки округления и шум в данных могут заметно усилиться.

$\kappa_2(A^\top A)=\frac{\sigma_{\max}^2}{\sigma_{\min}^2}=\kappa_2(A)^2.$

QR-разложение для задачи МНК

QR-разложение решает задачу МНК без формирования A^T A: если A=QR, то параметры находятся из треугольной системы R x = Q^T b.

$A=QR,\quad Q^\top Q=I,\quad \|Ax-b\|_2^2=\|Rx-Q^\top b\|_2^2+\|Q_\perp^\top b\|_2^2.$

Псевдообратная для решения МНК

Псевдообратная матрица A^+ записывает МНК-решение как x=A^+b и обобщает обратную матрицу на прямоугольные и вырожденные системы.

$\hat x=A^+b,\qquad A^+=(A^\top A)^{-1}A^\top\ (\operatorname{rank}(A)=n).$

Проекционный оператор и оценка МНК

Матрица P=A(A^T A)^{-1}A^T проецирует b на пространство столбцов A, а вектор Pb является предсказанием модели МНК. Эта запись важна не как отдельный трюк, а как часть практического языка линейных моделей и обработки измерений.

$\hat b = A\hat x = A A^+ b,\qquad P=AA^+,\ P^\top=P,\ P^2=P.$

2×2 нормальные уравнения без полной инверсии

Малую систему нормальных уравнений 2×2 можно решить вручную через определитель или исключение, не строя полную обратную матрицу.

$\begin{aligned} \begin{bmatrix}c_{11} & c_{12}\\ c_{12} & c_{22}\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x_1\\x_2\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}d_1\\d_2\end{bmatrix},\;\Delta=c_{11}c_{22}-c_{12}^2,\\ x_1=\frac{c_{22}d_1-c_{12}d_2}{\Delta},\quad x_2=\frac{-c_{12}d_1+c_{11}d_2}{\Delta}. \end{aligned}$

Сингулярное разложение матрицы

Сингулярное разложение представляет матрицу как произведение двух ортогональных матриц и диагональной матрицы сингулярных чисел. Это универсальная форма разложения, которая работает для прямоугольных матриц и показывает главные направления действия линейного отображения.

$A=U\Sigma V^T,\quad U^TU=I,\quad V^TV=I$

Ранг матрицы через сингулярные числа

Ранг матрицы равен количеству ненулевых сингулярных чисел. Эта формула связывает алгебраическое понятие размерности образа с численной диагностикой зависимости строк и столбцов.

$\operatorname{rank}(A)=\#\{i:\sigma_i>0\}$

Спектральная норма через сингулярные числа

Спектральная норма матрицы равна ее наибольшему сингулярному числу. Она показывает максимальный коэффициент растяжения вектора при действии линейного отображения.

$\|A\|_2=\sigma_{\max}(A)=\sqrt{\lambda_{\max}(A^TA)}$

Норма Фробениуса через след и сингулярные числа

Квадрат нормы Фробениуса равен следу матрицы A^T A, сумме квадратов всех элементов и сумме квадратов сингулярных чисел. Это удобная мера общего размера матрицы.

$\|A\|_F^2=\operatorname{tr}(A^TA)=\sum_{i,j}a_{ij}^2=\sum_k\sigma_k^2$

Циклическое свойство следа матрицы

След произведения матриц не меняется при циклической перестановке множителей, если все произведения определены. Это свойство помогает упрощать доказательства, производные матричных функций и выражения с нормами.

$\operatorname{tr}(AB)=\operatorname{tr}(BA),\quad \operatorname{tr}(ABC)=\operatorname{tr}(BCA)=\operatorname{tr}(CAB)$

Дополнение Шура

Дополнение Шура выражает эффективный блок матрицы после исключения другого блока. Оно появляется при блочном обращении матриц, решении систем, вычислении определителей и условных распределениях в статистике.

$S=D-CA^{-1}B$

Обратная блочной матрицы через дополнение Шура

Формула обращает блочную матрицу через обратный блок A и обратное дополнение Шура. Она показывает, как получить обратную матрицу без обращения всей матрицы целиком.

$\begin{pmatrix}A&B\\C&D\end{pmatrix}^{-1}=\begin{pmatrix}A^{-1}+A^{-1}BS^{-1}CA^{-1}&-A^{-1}BS^{-1}\\-S^{-1}CA^{-1}&S^{-1}\end{pmatrix},\quad S=D-CA^{-1}B$

Лемма об определителе матрицы

Лемма об определителе показывает, как меняется определитель обратимой матрицы при ранговом обновлении uv^T. Вместо пересчета всего определителя достаточно вычислить один скаляр.

$\det(A+uv^T)=\det(A)\left(1+v^TA^{-1}u\right)$

Формула Шермана-Моррисона

Формула Шермана-Моррисона дает обратную матрицу после рангового обновления A+uv^T. Она позволяет обновить уже известную обратную матрицу без полного повторного обращения.

$(A+uv^T)^{-1}=A^{-1}-\frac{A^{-1}uv^TA^{-1}}{1+v^TA^{-1}u}$

Формула Вудбери

Формула Вудбери обобщает обновление обратной матрицы на добавку малого ранга UCV. Она позволяет заменить обращение большой матрицы обращением меньшей матрицы.

$(A+UCV)^{-1}=A^{-1}-A^{-1}U(C^{-1}+VA^{-1}U)^{-1}VA^{-1}$