- •Глава 2. Векторная алгебра.
- •2.1. Линейные операции над векторами
- •2.1.2. Сложение векторов
- •2.2. Задачи
- •Домашнее задание.
- •2.3. Проекция вектора на ось и ее свойства
- •2.3.1. Декартова прямоугольная система координат.
- •2.4. Линейная зависимость и независимость векторов. Базис.
- •Домашнее задание.
- •2.6. Скалярное произведение векторов
- •2.6.1. Алгебраические свойства скалярного произведения
- •2.5. Задачи
- •2.7. Задачи
- •Домашнее задание.
- •2.8. Векторное произведение векторов
- •2.8.1. Свойства векторного произведения
- •2.8.2. Векторное произведение в декартовых координатах
- •2.9. Задачи
- •Домашнее задание.
- •2.10. Смешанное произведение векторов
- •2.10.1. Смешанное произведение в декартовых координатах
- •2.10.2. Свойства смешанного произведения
- •2.11. Задачи
- •Домашнее задание.
2.4. Линейная зависимость и независимость векторов. Базис.
Введем некоторую
терминологию. Будем называть совокупность
всех геометрических векторов, имеющих
три координаты в прямоугольной декартовой
системе координат, пространством
векторов
(трехмерное пространство), имеющих
только две координаты – пространством
векторов
(двумерное
пространство), и одну – пространством
векторов
(одномерное пространство). Начнем с
наиболее общего случая и рассмотрим в
пространстве
линейную комбинацию из произвольныхn
векторов
,
(2.1)
где
-
некоторые вещественные числа, называемые
коэффициентами линейной комбинации.
Определение:
векторы
называются линейно зависимыми, если
найдется такой набор коэффициентов
,
не все из которых равны нулю, что
.
В противном случае
векторы
называются линейно независимыми. Если
векторы заданы своими декартовыми
координатами
,
то, представляя координаты каждого из них в виде вектор- столбца, линейную комбинацию (2.1) можно записать в виде
.
Тогда определить, будут ли n векторов линейно зависимыми или нет, можно следующим образом. Равенство нулю записанной выше линейной комбинации векторов равносильно записи ее в виде однородной системы линейных алгебраических уравнений относительно искомых коэффициентов этой линейной комбинации
,
(2.2)
которая имеет
нетривиальное решение только в том
случае, если ранг матрицы этой системы
меньше числа неизвестных коэффициентов
.
Заметим, что ранг матрицы A
не может быть больше трех и, следовательно,
число линейно независимых векторов в
также не может быть больше трех. Чтобы
определить, какие изn
векторов линейно независимые, нужно
выбрать какой-либо базисный минор
матрицы A
. Тогда по теореме о базисном миноре все
его столбцы линейно независимы,
следовательно, и векторы, координатами
которых являются эти столбцы, также
являются линейно независимыми.
Максимальное число таких линейно
независимых векторов равно максимальному
значению ранга матрицы A
и называется размерностью пространства
векторов, а их совокупность называется
базисом.
Если добавить
к базисным векторам любой другой вектор,
то получим уже линейно зависимую систему
векторов и тогда этот добавленный вектор
можно представить в виде линейной
комбинации базисных векторов. Пусть в
базисными будут векторы
.Если добавить
к ним любой другой вектор
,
то совокупность векторов
будет уже
линейно зависимой и этот дополнительный
вектор может быть выражен в виде линейной
комбинации векторов базиса
.
Числа
называются координатами вектора
в этом базисе, а его представление в
виде линейной комбинации базисных
векторов - разложением вектора
по этому базису. Заметим, что в совокупности
векторов
может быть несколько базисов, но число
векторов, образующих базис, всегда
одинаково. Значения этих координат
находятся из решения системы уравнений
,
матрицей которой являются координаты
базисных векторов, а правая часть –
координаты вектора
в исходном декартовом базисе. Матрица
этой системы уравнений всегда является
квадратной и невырожденной.
В случае, когда ранг матрицы A системы (2.2) равен двум, имеется только два линейно-независимых вектора, а это означает, что все векторы линейной комбинации (2.1) компланарны, т.е. лежат в одной плоскости или в параллельных плоскостях. Если же ранг матрицы А оказался равен единице, то все векторы в (2.1) коллинеарны.
Применяя все,
изложенное выше, к векторным пространствам
и
,
легко показать, что базис в
состоит
из любых двух линейно независимых
векторов, а в
- из одного любого ненулевого вектора.
Пример. Даны четыре вектора
.
Найти базис этих векторов и разложить
один из них по этому базису.
Решение. Запишем
матрицу А:
.
Ранг этой матрицыrang(A)=3,
следовательно, три вектора из четырех
линейно независимы. В качестве столбцов
базисного минора можно взять, например,
первые три столбца, тогда векторы
образуют базис. Можно взять столбцы со
второго по четвертый и тогда векторы
также образуют базис. Если выбран первый
базис, то вектор
можно разложить по этому базису:
.
Координаты этого вектора в данном базисе
найдутся из решения системы уравнений
.
Имеем:
.
Следовательно, вектор
имеет в данном базисе координаты
.
В заключении
рассмотрим простейшую задачу из
аналитической геометрии – деление
отрезка в заданном отношении,
при решении которой можно использовать
свойства геометрических векторов. Пусть
в
на некоторой прямой задан отрезок
.
Тогда для числа говорят, что точка М
этой прямой делит отрезок
в отношении
,
если имеет место равенство
.
Заметим, что это
равенство возможно только при
.
Если точки заданы своими декартовыми
координатами
,
,
,
то указанное равенство можно записать
в виде
,
из которого
координаты точки, делящей отрезок в
заданном отношении
,
определятся по формулам
![]()
