§1. Векторное пространство. Линейная зависимость векторов
Определение. Пусть L – произвольное множество, для элементов которого заданы две операции: сложение элементов и умножение элемента на действительное число, так что x, y, z L и , R выполнено x+yL, xL (т.е. операции не выводят за пределы L), и при этом имеют место следующие аксиомы.
А1. x + y = y + x (коммутативность сложения);
A2. (x + y) + z = x +(y + z) (ассоциативность сложения);
A3. o L такой что x + o = x (существование нулевого элемента);
A4. (–x) L такой что x + (–x) = o (существование противоположного элемента);
A5.(x + y) = x + y
A6. ( + )x = x+ x
A7. ()x = (x) ;
A8. 1·x = x .
Тогда L вместе с данными операциями называется линейным или векторным пространством. Элементы этого пространства будем называть векторами.
Примеры. 1. Пространство V2, состоящее из всех геометрических векторов на плоскости, или V3, состоящее из всех векторов в пространстве. Тогда А1 – A8 представляют собой свойства операций над векторами. Эти свойства мы доказывали в главе 1.
2. Арифметическое пространство R3, элементами которого являются тройки действительных чисел, которые могут быть записаны в виде строки или столбца. Мы будем записывать эти тройки в виде столбца:
R3 = x1, x2, x3 R .
Операции в R3 определяются следующим образом. Если
X = , Y = ,
то
X +Y = , X = .
Необходимо проверить, что в данном пространстве выполняются аксиомы А1 – А8. Проверим, например, А5.
(X +Y ) = = = + = X +Y.
Роль нулевого элемента и элемента, противоположного к X очевидно, играют столбцы
O = и – X = ,
т.е выполнены А3 и А4.
Упражнение. Проверьте самостоятельно, что выполняются остальные аксиомы.
Аналогично определяется арифметическое пространство Rn состоящее из столбцов высоты n .
3. Пространство Pn , которое состоит из всех многочленов с действительными коэффициентами, степени не превосходящей n:
Pn = {ao+ a1t + a2t2 +…+ ant n | ao, a1,…, anR}
с обычными операциями сложения многочленов и умножения многочлена на число.
4. Пространство Co([0,1]) , которое состоит из всех функций, непрерывных на отрезке [0,1].
Можно привести ещё массу примеров. Главное – уяснить себе, что векторное пространство может состоять из совершенно любых математических объектов, которые можно складывать и умножать на число, если, конечно, выполняются А1 – А8. При изучении дальнейшего материала, для простоты восприятия, можно представлять себе, что речь идет о геометрических векторах.
Из аксиом А1 – А8 можно вывести следующие следствия:
1) единственность нулевого элемента;
2) единственность противоположного элемента;
3) 0·x = o ;
4) –1·x = –x ;
5) ·o = o xL и R.
Определение. Пусть x1, x2,…, xnL – произвольные векторы, а 1, 2,…, n – произвольные числа. Тогда выражение
1x1+ 2x2 +…+ nxn (3.1)
называется линейной комбинацией векторов x1, x2,…, xn. Числа 1, 2,…, n называются коэффициентами линейной комбинации. Линейная комбинация (3.1) называется тривиальной, если все её коэффициенты равны нулю: 1= 2 =…= n = 0. Соответственно, линейная комбинация (3.1) называется нетривиальной, если среди её коэффициентов 1, 2,…, n есть хотя бы одно ненулевое число.
Определение. Векторы x1, x2,…, xn называются линейно зависимыми, если существует их нетривиальная линейная комбинация, равная нулевому вектору:
1x1+ 2x2 +…+ nxn = o. (3.2)
Соответственно векторы x1, x2,…, xn называются линейно независимыми, если равенство (3.2) возможно только для тривиальной комбинации, т.е. когда 1= 2 =…= n = 0.
Примеры. 1. Векторы i, j, k в пространстве V3 линейно независимы, а векторы a1=i+j, a2=i+j+k, a3=k линейно зависимы, т.к. 1·a1+(–1)·a2+1·a3 =o.
2. В пространстве R3 столбцы
E1 = , E2 = , E3 =
линейно независимы. Действительно,
1E1+ 2E2 +3E3 = O = 1= 2 =…= n = 0,
т.е. только тривиальная комбинация столбцов E1, E2, E3 может быть равна нулевому столбцу. Если к столбцам E1, E2, E3 добавить произвольный столбец X = , то получим линейно зависимую систему столбцов {E1, E2, E3, X}, т.к.
x1·E1+ x2·E2 + x3·E3 + (–1)·X = O.
3. В пространстве Pn многочлены 1, t, t2,…, t n линейно независимы. Если к ним добавить любой многочлен f(t) степени n, то получим линейно зависимую систему.
Упражнение. Самостоятельно покажите, что функции f(t)1, g(t) = cos t, h(t) = sin 2t в пространстве Co([0,1]) линейно зависимы.
Предложение 1. Векторы x1, x2,…, xk (k>1) линейно зависимы, тогда и только тогда, когда один из них является линейной комбинацией остальных.
Действительно, пусть векторы x1, x2,…, xk линейно зависимы, и
1x1+ 2x2 +…+ kxk = o –
их нетривиальная линейная комбинация, где, например, k0. Тогда можем выразить xk:
xk = x1+ x2 +…+ x k–1,
т.е. xk является линейной комбинацией векторов x1, x2,…, xk–1.
Обратно, если xk = 1x1+ 2x2 +…+ k–1x k–1, то
1x1+ 2x2 +…+ k–1x k–1+ (–1)xk = o,
икомбинация нетривиальная, т.к. –10.
Предложение 2. Если среди векторов x1, x2,…, xk есть нулевой, то эти векторы линейно зависимы.
Действительно, если, например, xk = o, то
0·x1+ …+ 0·x k–1+ 1·xk = o,
икомбинация нетривиальная, т.к. 10.
- Аналитическая геометрия и высшая алгебра
- Глава 1. Матрицы и определители §1. Матрицы. Основные определения.
- §2. Линейные операции над матрицами.
- §3. Линейная зависимость строк и столбцов.
- §4. Определитель матрицы.
- §5. Свойства определителя.
- §6. Приведение к диагональному виду.
- §7. Миноры произвольного порядка. Теорема Лапласа.
- §8. Перестановки.
- §9. Формула полного разложения определителя по элементам матрицы.
- §10. Системы линейных уравнений. Правило Крамера.
- §11. Ранг матрицы.
- §12. Умножение матриц.
- §13. Обратная матрица.
- §14. Решение системы линейных уравнений с помощью обратной матрицы.
- §15. Ортогональная матрица.
- Задания для самостоятельного решения.
- Глава 2. Комплексные числа и многочлены §1. Комплексные числа. Операции над ними.
- §2. Тригонометрическая форма комплексного числа.
- §3. Многочлены.
- §4. Комплексные матрицы.
- Глава 3. Векторные пространства
- §1. Векторное пространство. Линейная зависимость векторов
- §2. Базис и координаты в векторном пространстве
- §3. Преобразование координат
- §4. Евклидово векторное пространство. Неравенство Коши-Буняковского
- §5. Ортонормированный базис. Процесс ортогонализации. Матрица Грамма.
- §6. Векторные подпространства. Ортогональное дополнение.
- Глава 4. Системы линейных уравнений §1. Теорема Кронекера-Капелли. Нахождение решения.
- §2. Однородная система линейных уравнений. Фундаментальная система решений.
- §3. Общее решение неоднородной системы линейных уравнений.
- §4. Примеры решения задач.
- Советы по поводу особых ситуаций.
- Задания для самостоятельного решения.
- Глава 5. Линейные операторы §1. Понятие линейного оператора. Его матрица, ранг и дефект.
- §2. Действия над линейными операторами.
- §3. Изменение матрицы линейного оператора при замене базиса.
- §4. Собственные числа и собственные векторы линейного оператора
- §5. Линейные операторы в евклидовом пространстве
- Глава 6. Билинейные функции и квадратичные формы §1. Линейные функции
- §2. Билинейные функции
- §3. Приведение квадратичной формы к диагональному и каноническому виду
- §4. Одновременное приведение двух квадратичных форм к диагональному виду
- §5. Пространство Минковского m4.
- Глава 7. Элементы теории групп §1. Понятие группы. Примеры.
- §2. Группа преобразований плоскости Минковского.
- Используемые сокращения
- Алфавитный указатель Литература