- •Глава 4. Векторные пространства.
- •§1. Понятие векторного пространства. Примеры. Простейшие свойства векторных пространств.
- •Простейшие свойства векторных пространств. Пусть V – векторное пространство над полем р.
- •§2. Подпространство. Критерий подпространства.
- •§3. Линейно зависимые и линейно независимые системы векторов.
- •Простейшие свойства линейно зависимой системы векторов.
- •§4. Базис и ранг системы векторов.
- •§ 7. Пространство всех решений однородной системы уравнений. Фундаментальный набор решений однородной системы линейных уравнений.
- •§5. Базис и размерность векторного пространства. Координаты вектора в базисе.
- •§ 6. Дополнение линейно независимой системы векторов до базиса векторного пространства.
- •§ 8. Связь между решениями неоднородной системы линейных уравнений с решениями ассоциированной с ней однородной системы линейных уравнений.
- •§ 9. Строчечный и столбцовый ранги матрицы. Теорема Кронекера-Капелли.
§ 8. Связь между решениями неоднородной системы линейных уравнений с решениями ассоциированной с ней однородной системы линейных уравнений.
Лемма
1. Пусть
(1)
- неоднородная система линейных уравнений
над полем P,
(2)
- однородная система линейных уравнений,
ассоциированная с (1). Тогда выполняются
следующие условия:
Если
и
- решения системы (1), то
-
решение системы (2).Если
- решение системы (1) и
-
решение (2), то
-
решение системы (1).
Доказательство.
1) Так как
- решение (1), то
.
Так как
- решение (1), то
.
Тогда
,
=>
- решение системы (2).
2)
Так как
– решение системы (1), то
.
Так как
–
решение системы (2), то
.
Тогда
,
=>
-
решение системы (1). Лемма доказана.
Теорема
1.
Пусть (1) - неоднородная система линейных
уравнений над полем P,
(2) - однородная система линейных
уравнений, ассоциированная с (1), Н
– множество всех решений системы (1), U
- множество всех решений системы (2),
-
некоторое решение системы (1). Тогда
Н=
+U,
где
+U=
.
Доказательство. Докажем, что Н= +U методом встречных включений.
а)
Покажем, что
.
Пусть
+U
=>
=
+
(
– решение системы (2),
-
решение системы (1))
=>
-
решение системы (1) =>
.
б)
Покажем, что
.
Пусть
и
- решение системы (1)
-
- решение системы (2) =>
-
=
=>
=>
.
Из а) и б) следует, что Н= +U. Теорема доказана.
Замечание. Из теоремы 12 следует, что для того, чтобы найти множество всех решений системы (1), достаточно найти множество всех решений системы (2) и хотя бы одно решение системы (1).
§ 9. Строчечный и столбцовый ранги матрицы. Теорема Кронекера-Капелли.
Рассмотрим матрицу A над полем P размера m×n следующего вида:
.
Пусть
Определение
1. Вектор
называется
i-й
вектор-строкой матрицы А,
;
вектор
называется j-м
вектор-столбцом матрицы А,
.
Таким образом, (1) - система векторов-строк матрицы А, (2) - система векторов-столбцов матрицы А.
Определение 2. Строчным (горизонтальным) рангом матрицы называется ранг её системы векторов-строк, и обозначается rг(A). Столбцовым (вертикальным) рангом матрицы называется ранг её системы векторов-столбцов и обозначается rв(A).
Лемма 1. При элементарных преобразовании матрицы строчный и столбцовый ранги матрицы не изменяются.
Теорема 1. Строчечный и столбцовый ранги матрицы А совпадают, т.е. rг(A)=rв(A); и обозначается r(A); число r(A) называется рангом матрицы А.
Доказательство.
Пусть А
- матрица размера m×n
над полем Р.
Покажем что rг(A)=rв(A).
Для этого приведём матрицу А
с помощью элементарных преобразований
к ступенчатому виду А'
размера r×n:
,
где a'11
0,
a'2k
0,…,a'rs
0.
Так как по лемме 1 rг(A)=
rг(A')
и rв(A)=
rв(A'),
то достаточно показать, что rг(A')=
rв(A').
Покажем
что rг(A')=r.
Рассмотрим систему векторов-строк
матрицы А':
(1').
Покажем, что ранг системы (1') равен r.
Для этого достаточно показать, что (1')
- линейно независимая система векторов.
Пусть
- нулевая линейная комбинация системы
(1'). Покажем, что все коэффициенты
.
В координатной форме нулевая линейная
комбинация имеет вид
Умножая и складывая векторы покоординатно, получим систему уравнений
И,
поскольку
выражая коэффициенты i
поочередно из всех уравнений, начиная
с первого, получим
Значит, (1') - линейно независимая система векторов. Тогда (1') - базис системы (1'), и значит, ранг системы (1') равен r, т.е. rг(A')=r.
2)
Покажем, что rв(А')=r.
Рассмотрим систему
(2’) векторов-столбцов матрицы А'.
Так как вектор
имеет r
координат, то
Поскольку Pr
- это r-мерное
векторное пространство, т.е. dimpPr=r,
то ранг системы (2) меньше либо равен r,
т.е. rв(A')≤r.
Рассмотрим систему векторов
(3)
(всего r
векторов; эти векторы соответствуют
элементам a'11
0,
a'2k
0,…,a'rs
0).
Покажем, что (3) - базис системы (2).
а) Покажем, что (3) - линейно независимая система векторов. Пусть
Так
как ars
0,
то из последнего равенства следует, что
s=0
; … ; так как a2k
0,
то из 2-го равенства следует, что
k=0;
так как a11
0,
то из 1-го равенства следует
1=0.
Следовательно, (3) - линейно независимая
система векторов.
б) Так как (3) - линейно независимая система векторов, состоящая из r векторов, и dimpPr=r, то (3) - базис Pr. В силу (2') – система векторов из Pr, получаем, что (3) - базис системы (2').
Таким образом, rв(A')=r rг(A')= rв(A') rг(A)= rв(A). Теорема доказана.
Исходя из доказанной теоремы, определение ранга матрицы часто формулируют следующим образом:
Определение 3. Рангом матрицы A называется ранг её системы векторов-строк, и обозначается r(A).
Теорема
1 (теорема
Кронекера-Капелли).
Пусть (4)
- неоднородная
система линейных уравнений над полем
P,
A
и
- соответственно
основная и расширенная матрицы системы
(4).
Система (4)
совместна
r(A)=r(
),
причём, если r=n,
то система (4)
определена, а если r<n,
то система (4)
неопределена.
Доказательство.
Пусть система (4) совместна
(4) имеет хотя бы одно решение
(*),
где
(5)
- система векторов-столбцов матрицы А,
(6)
- система векторов-столбцов матрицы
.
Равенство (*) выполняется
вектор
является линейной комбинацией векторов
системы (5)
ранг системы (6) равен рангу системы (5)
rв(A)=rв(
)
r(A)=r(
).
В случае, когда r(A)=r( ) исследование о том, является ли система (4) определенной или неопределенной, в зависимости от r и n, изложено в вопросе «Решение систем линейных уравнений методом Гаусса».
Замечание. Однородная система линейных уравнений имеет единственное решение тогда и только тогда, когда ранг её матрицы равен числу неизвестных.
Однородная система линейных уравнений имеет ненулевое решение тогда и только тогда, когда ранг её матрицы меньше числа неизвестных.
