Утверждение. Из определения ранга набора векторов и теоремы об
одинаковом количестве векторов в любой базе набора следует, что на-
бор
к-мерных векторов, содержащий более к векторов, линейно зави-
сим.
Лемма. Если векторы
1
2
, , ,
m
a a
a
линейно независимы, а вектор
b – их линейная комбинация, то коэффициенты линейной комбина-
ции определены единственным образом.
Доказательство. Предположим, что вектор b может быть представ-
лен в виде линейной комбинации векторов
1
2
, , ,
m
a a
a
двумя спосо-
бами:
1 1
2 2
3 3
m m
a
a
a
a
b
+
+
+ +
=
(1)
и
1 1
2 2
3 3
m m
a
a
a
a
b
+
+
+ +
=
(2)
Вычтем из уравнения (1) уравнение (2) и получим
1
1
1
2
2
2
3
3
3
0
(
)
(
)
(
)
(
)
m
m
m
a
a
a
a
−
+
−
+
−
+ +
−
=
.
31
База и ранг набора векторов
Так как векторы
1
2
, , ,
m
a a
a
по условию линейно независимы, то
по определению линейной независимости векторов коэффициенты
линейной комбинации должны равняться нулю:
1
1
2
2
3
3
0
0
0
0
(
)
, (
)
, (
)
, ,(
)
m
m
−
=
−
=
−
=
−
=
.
Следовательно:
1
1
2
2
3
3
,
,
, ,
m
m
=
=
=
=
. Очевидно, что
коэффициенты определены единственным образом, что и требова-
лось доказать.
Теорема о двух наборах векторов. Если векторы набора
1 2
. , ,
k
a a
a
линейно выражаются через векторы набора
1 2
. , ,
r
b b
b
и содержит боль-
шее число векторов
(
)
k
r
, то векторы набора
1 2
. , ,
k
a a
a
линейно за-
висимы.
Из условия теоремы следует, что каждый из векторов набора
1 2
. , ,
k
a a
a
можно представить в виде линейной комбинации векто-
ров
1 2
. , ,
r
b b
b
.
1
1
2
11
21
1
2
1
2
12
22
2
1
2
1
2
............................................
r
r
r
r
k
r
k
k
rk
a
b
b
b
a
b
b
b
a
b
b
b
⎧⎪ =
+
+ +
⎪⎪⎪
⎪ =
+
+ +
⎪⎨
⎪⎪⎪
⎪⎪ =
+
+ +
⎪⎩
Умножим каждое уравнение системы соответственно на
1
2
3
, , , ,
k
и сложим эти уравнения. Полученное выражение при-
равняем нулю:
(
)
(
)
1
2
1
2
1
1
2
1 11
1 21
1
1
2 12
2
1
2
2 22
2
2
1
2
1
2
1 11
2 12
1
1 21
2 22
2
1
1
2
2
0
(
)
k
r
k
r
r
r
r
k
k
k
k
k
rk
k
k
k
k
r
r
r
k
rk
a
a
a
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
b
+
+ +
=
+
+ +
+
+
+
+ +
+ +
+
+ +
=
=
+
+ +
+
+
+ +
+
+ +
+
+ +
=
Предположим, что в полученном выражении коэффициенты при
векторах
1 2
. , ,
r
b b
b
равны нулю. Получим однородную систему линей-
ных уравнений относительно неизвестных
1
2
3
, , , ,
k
.
1 11
2 12
1
1 21
2 22
2
1
1
2
2
0
0
0
k
k
k
k
r
r
k
rk
⎧
+
+ +
=
⎪⎪⎪
⎪
+
+ +
=
⎪⎪⎨
⎪⎪⎪
⎪
+
+ +
=
⎪⎪⎩
Так как по условию
k
r
, количество неизвестных больше числа
уравнений, система имеет множество решений, а, следовательно, суще-
ствуют ненулевые решения (т.е. существуют
1
2
3
, , , ,
k
не все равные
32
Часть 3. n-мерные векторы и n-мерные векторные пространства
нулю). Следовательно, линейная комбинация
1
2
1
2
k
k
a
a
a
+
+ +
равна нулю при некоторых коэффициентах не равных нулю, что
по определению означает, что векторы
1 2
. , ,
k
a a
a
линейно зависимы,
что и требовалось доказать.
Определение'>Линейные векторные пространства
Определение. Совокупность
n
всех n-мерных векторов, для ко-
торых определены операции сложения векторов и умножения век-
тора на число, называется линейным
n-мерным векторным простран-
ством.
Определение. Набор n-мерных линейно независимых векторов на-
зывается
базисом пространства Е
n
, если каждый вектор этого простран-
ства является линейной комбинацией векторов данного набора. Все
базисы векторного пространства состоят из одного и того же числа
векторов.
Определение. Каноническим базисом n-мерного векторного про-
странства называется базис, составленный из единичных векторов:
1
2
3
1 0 0
0
0 1 0
0
0 0 1
0
0 0 0
1
( , , , , );
( , , , , );
( , , , , ); ;
( , , , , ).
n
e
e
e
e
=
=
=
=
…
…
…
…
Определение. Размерностью пространства называется количество
векторов в любом базисе пространства.
Связь между базисами пространства.
Пусть даны два базиса
n-мерного векторного пространства:
1 2
. , ,
n
a a
a
и
1 2
. , ,
n
b b
b
. Как любой вектор пространства вектора вто-
рого базиса можно представить в виде линейной комбинации векторов
первого базиса (разложить вектор по базису). Тогда
1
1 2
,
, , ,
n
j
ij
j
i
b
a j
n
=
=
=
∑
… .
В матричной записи связь между базами запишется в виде (векторы
записываем в виде векторов столбцов):
11
12
1
21
22
2
1
2
1 2
1 2
1
2
( , , , ,) ( . , , )
( . , , )
n
n
n
n
n
a b
n
n
nn
b b
b
a a
a
a a
a T
→
⎛
⎞⎟
⎜
⎟
⎜
⎟
⎜
⎟
⎜
⎟
⎜
⎟
=
=
⎜
⎟⎟
⎜
⎟
⎜
⎟
⎜
⎟
⎜
⎟⎟
⎜⎝
⎠
…
a b
T
→
– матрица перехода от базиса из векторов
1 2
. , ,
n
a a
a
к базису
из векторов
1 2
. , ,
n
b b
b
.Заметим, что
(
)
1
a b
b a
T
T
−
→
→
=
33
Линейные подпространства
Преобразование координат вектора
Пусть некоторый вектор пространства задан своими координа-
тами в базисе из векторов
(
)
1 2
. , ,
n
a a
a
. Обозначим его –
а
с . В базисе
из векторов
(
)
1
2
, , , ,
n
b b
b
…
его координаты вычисляются по формуле:
а
b
a b
с
T
с
→
=
или
1
(
)
b
a
a b
с
T
с
−
→
=
.
Пример23. Вектор
(
)
1 1 1
, ,
c =
− задан своими координатами в базисе
из векторов
(
)
(
)
(
)
1
2
3
2 2 1 0 1 1 3 3 2
, , ,
, , ,
, , .
a
a
a
=
=
=
Найти его координаты
в базисе из векторов
(
)
(
)
(
)
1
2
3
5 6 4
3 4 3
3 3 2
, , ,
, , ,
, ,
b
b
b
=
=
=
.
Решение:
Шаг 1. Находим матрицу перехода
a b
T
→
:
(
) (
)
1
2
3
1 2
, ,
. , ,
n
a b
b b b
a a
a T
→
=
5 3 3
2 0 3
6 4 3
2 1 3
4 3 2
1 1 2
a b
T
→
⎛
⎞ ⎛
⎞
⎟
⎟
⎜
⎜
⎟
⎟
⎜
⎜
⎟
⎟
⎜
⎜
⎟
⎟
=
⎜
⎜
⎟
⎟
⎜
⎜
⎟
⎟
⎜
⎜
⎟
⎟
⎟
⎟
⎜
⎜
⎟
⎟
⎜
⎜
⎝
⎠ ⎝
⎠
Решая полученную систему, найдем матрицу перехода
1 0 0
1 1 0
1 1 1
a b
T
→
⎛
⎞⎟
⎜
⎟
⎜
⎟
⎜
⎟
=⎜
⎟
⎜
⎟
⎜
⎟⎟
⎜
⎟
⎜⎝
⎠
Шаг 2. Находим координаты вектора
c в базисе из векторов
1
2
3
,
,
.
b b b
1
1 0 0
1
1 1 0
1
1 1 1
1 0 0 1
1 0 0 1
1 0 0 1
1 1 0 1
0 1 0 0
0 1 0 0
1 1 1 1
0 1 1 2
0 0 1 2
;
;
а
b
b
a b
с
T
с
c
→
⎛ ⎞ ⎛
⎞
⎟
⎟
⎜
⎜
⎟
⎟
⎜
⎜
⎟
⎟
⎜
⎜
⎟
⎟
=
=
⎜
⎜
⎟
⎟
⎜
⎜
⎟
⎟
⎜
⎜
⎟
⎟
⎟
⎟
⎜
⎜
⎟
⎟
⎜
⎜
−
⎝ ⎠ ⎝
⎠
⎛
⎞ ⎛
⎞ ⎛
⎞
⎟
⎟
⎟
⎜
⎜
⎜
⎟
⎟
⎟
⎜
⎜
⎜
⎟
⎟
⎟
⎜
⎜
⎜
⎟
⎟
⎟
⎜
⇒⎜
⇒⎜
⎟
⎟
⎟
⎜
⎜
⎜
⎟
⎟
⎟
⎜
⎜
⎜
⎟
⎟
⎟
⎟
⎟
⎟
⎜
⎜
⎜
⎟
⎟
⎟
−
−
−
⎜
⎜
⎜
⎝
⎠ ⎝
⎠ ⎝
⎠
Ответ:
(
)
1 0 2
, ,
b
с =
−
Линейные подпространства
Определение. Линейным подпространством векторного простран-
ства
n
называется непустое множество векторов L, обладающего сле-
дующими свойствами:
сумма двух любых векторов из L принадлежит L;
34
Часть 3. n-мерные векторы и n-мерные векторные пространства
произведение любого вектора из L на любое число снова при-
надлежит
L.
Линейные подпространства задаются либо в виде
оболочки, либо
в виде
множества решений однородной системы линейных уравнений.
Задание L в виде оболочки имеет вид:
{
}
1
2
, , ,
k
L
a a
a
=
…
.
Определение. Любой вектор x , принадлежащий L, является линей-
ной комбинацией векторов оболочки.
Если
x L
∈ , то
1
2
1
2
,
k
k
j
x
a
a
a
R
=
+
+ +
∈
.
Задание L в виде однородной системы линейных уравнений
Сначала докажем, что множество решений однородной системы
линейных уравнений образуют подпространство. Пусть дана некото-
рая однородная система уравнений (система имеет множество реше-
ний (
n m
)) .
11 1
12 2
13 3
1
21 1
22 2
23 3
2
31 1
32 2
33 3
3
1 1
2 2
3 3
0
0
0
0
.........................................................
n n
n n
n n
m
m
m
mn n
a x
a x
a x
a x
a x
a x
a x
a x
a x
a x
a x
a x
a x
a x
a x
a x
⎧
+
+
+ +
=
⎪⎪⎪
⎪
+
+
+ +
=
⎪⎪⎪⎪
+
+
+ +
=
⎨⎪
⎪⎪⎪
⎪⎪
+
+
+ +
=
⎪⎪⎩
…
…
…
…
Допустим, что векторы
(
)
0
0
0
0
0
1
2
3
, , , ,
n
x
x x x
x
=
…
и
(
)
1
2
3
, , , ,
n
x
x x x
x
∗
∗
∗
∗
∗
=
…
являются частными решениями множества решений данной системы
уравнений.
Если множество решений является линейным подпространством,
то любые частные решения системы должны удовлетворять условиям:
Сумма двух любых векторов из L принадлежит L.
Сложим векторы
0
x и x
∗
. Полученный суммарный вектор подста-
вим в заданную систему уравнений и убедимся, что суммарный вектор
также является решением системы, а, следовательно, принадлежит
множеству решений системы.
Произведение любого вектора из L на действительное число
снова принадлежит
L.
Умножим любое частное решение на произвольное число. Подста-
вив это частное решение, умноженное на произвольное число, в си-
стему уравнений, убеждаемся, что получаем систему числовых тож-
деств.
Пример 24. Является ли подпространством Lмножество векторов,
координаты которых целые числа?
Решение. Возьмем два вектора с целочисленными координатами:
35
Линейные подпространства
(
)
(
)
1
2
1
2
, , ,
,
, , ,
n
n
a
a a
a
L
b
b b
b
L
=
∈
=
∈
…
…
Проверим первое условие:
(
)
1
1
2
2
,
, ,
n
n
a b
a
b a
b
a
b
+ =
+
+
+
…
.
Очевидно, что
i
i
a
b
+ – целые числа. Следовательно, первое усло-
вие выполняется.
Проверим второе условие:
Умножим вектор
a ,например на 2 . Очевидно, что теперь коорди-
наты полученного вектора не являются целыми числами, что означает
невыполнение второго условия. Это означает, что данное множество
векторов не является подпространством.
Пример 25. Является ли подпространством L множество векторов,
координаты которых с четными номерами равны нулю?
Решение. Согласно условию, любой вектор множества имеет вид:
(
)
1
3
0
0
, , , ,
a
a
a
L
=
∈
…
Проверим первое условие:
(
)
1
1
3
3
0
0
, ,
, ,
a b
a
b
a
b
+ =
+
+
… .
Очевидно, что первое условие выполняется.
Проверим второе условие :
Умножим вектор
a , например, на произвольное число :
(
)
1
3
0
0
, ,
, ,
a
a
a
=
… .
Очевидно, что координаты полученного вектора с четными номе-
рами равны нулю. Это означает, что и второе условие определения
подпространства выполняется. Данное множество векторов является
подпространством.
Do'stlaringiz bilan baham: |