- •Линейные пространства
- •1. Аксиоматика линейных пространств.
- •2. Примеры линейных пространств
- •3. Линейно зависимые и линейно независимые системы элементов.
- •4. Базис. Размерность. Координаты.
- •5. Подпространства линейных пространств. Линейные оболочки.
- •6. Переход к новому базису.
- •7. Евклидовы пространства.
- •9. Процесс ортогонализации Грама – Шмидта.
- •8. Ортогональные системы векторов.
- •10. Геометрические векторные пространства r1, r2, r3.
- •Свойства векторного произведения
- •Выражение для векторного произведения в декартовых координатах
- •Смешанное произведение
- •Двойное векторное произведение
- •Признаки ортогональности, коллинеарности и компланарности векторов
- •Оглавление
- •2. Примеры линейных пространств 2
3. Линейно зависимые и линейно независимые системы элементов.
Определение
1.
Сумма
называется линейной
комбинацией
элементов а1,
а2,…,аn
с коэффициентами λk
.
Определение
2. Система
элементов линейного пространства
{a1,…,an}
называется линейно
зависимой,
если найдутся коэффициенты λ1,…,λn
не все равные нулю, линейная комбинация
с которыми равна нулю, т.е.
Определение 3. Система элементов линейного пространства {a1,…,an} называется линейно
независимой,
если
ее линейная комбинация равна нулю только
с нулевыми коэффициентами:
Имеют место несколько простых утверждений.
Теорема
1 (необходимое
и достаточное условие линейной
независимости).
a1,…,an
– линейно зависима
когда хотя бы один из элементов является
линейной комбинацией остальных.
{1.(необходимость:
{ak}
– л.з. ):
.
Пусть, для определенности,
а1
– линейная комбинация остальных.
2.(достаточность:
am
– л.к.):
}
Теорема 2. Если один из элементов системы равен нулю, то вся система линейно зависима.
{
}
Теорема 3. Если подсистема линейно зависима, то и вся система линейно зависима.
{
}
Примеры.
1)
2)
3) {f1 = 1, f2 = x, f3 = x2 } – линейно независимы.
4. Базис. Размерность. Координаты.
Определение 1. Базисом линейного пространства L называется система элементов принадлежащих L, удовлетворяющая двум условиям:
1)
система
линейно
независима.
2)
Любой элемент L
линейно выражается через базисные (т.е.
является линейной комбинацией элементов
):
Примеры. Базис на плоскости (V2 – 2 неколлинеарных вектора), в пространстве (V3 – 3 некомпланарных вектора), в пространстве Rn (канонический базис), в пространстве многочленов степени ≤ n - (1,х,х2,…,хn).
Теорема 1. Коэффициенты разложения по базису – единственны.
{Пусть
}
Определение 2. Координатами элемента линейного пространства в некотором базисе называются коэффициенты разложения по этому базису.
(В силу т.1 это определение – корректно)
Будем
писать:
.
В
дальнейшем, по умолчанию, будем считать
вектор вектором – столбцом, в противном
случае будем писать строку координат
в явном виде:
либо
как
Теорема
2. При
сложении векторов их координаты
складываются:
{
}
Теорема 3. При умножении вектора на число его координаты умножаются на это число:
λа
= (λα1,…,λαn).
{
}
Определение 3. Размерностью линейного пространства L (обозначается dimL) называется максимальное число линейно независимых элементов этого пространства.
Если такого числа не существует – пространство называется бесконечномерным.
Теорема 4. Размерность линейного пространства равна числу базисных векторов.
{Пусть
базис пространства L
Рассмотрим
(n
+ 1) произвольных элементов
Разложим каждый из них по базису {e}
и запишем столбцы полученных коэффициентов
разложения в виде матрицы An,n+1.
Т.к.
rangAn,n+1
≤ n,
то, хотя бы один из столбцов будет
линейной комбинацией остальных
элементы
aţ
– линейно зависимы
dimL = n}
Отсюда, в частности, следует, что все базисы одного пространства состоят из одинакового числа векторов.
Примеры. V2, V3, Rn.
