Линейная зависимость векторов. Базис линейного пространства
Рассмотрим совокупность (в математике принято говорить – систему) векторов а1, а2, …, аk линейного пространства L.
Выражение вида называют линейной комбинацией векторов этой системы, а числа a1, a2, …, ak – коэффициентами этой линейной комбинации.
Если , то говорят, что вектор а линейно выражается через векторы а1, а2, …, аk или что вектор а является линейной комбинацией векторов а1, а2, …, аk .
Определение 2
Система а1, а2, …, аk векторов линейного пространства L называется линейно зависимой, если найдутся числа a1, a2 ,…,ak , среди которых хотя бы одно не равно нулю, такие что .
В этом случае говорят также, что векторы а1, а2, …, аk линейно зависимы.
Определение 3
Система а1, а2, …, аk векторов линейного пространства L называется линейно независимой, если равенство выполняется лишь при условии, что a1= a2 = …= ak = 0.
В этом случае также говорят, что векторы а1, а2, …, аk линейно независимы.
Сформулируем без доказательства критерий линейной зависимости
Теорема 1
Система векторов а1, а2, …, аk линейно зависима тогда и только тогда, когда хотя бы один из векторов этой системы можно представить в виде линейной комбинации остальных векторов.
Из теоремы 1 следует, что система векторов а1, а2, …, аk линейно независима тогда и только тогда, когда ни один из векторов этой системы не является линейной комбинацией остальных.
Линейно независимая система векторов а1, а2, …, аk называется максимально линейно независимой, если для любого вектора bÎL система а1, а2, …, аk, b – линейно зависима.
Для примера рассмотрим пространство V2. Любые два неколлинеарных вектора этого пространства линейно независимы. Действительно, предположим, что неколлинеарные векторы и линейно зависимы. Тогда существуют такие числа a и b, не равные одновременно нулю, что . Пусть b ¹ 0. Тогда из предыдущего равенства находим b = – a или , а это означает, что векторы и коллинеарны, что противоречит нашему предположению. Следовательно, неколлинеарные векторы и линейно независимы.
Любые три вектора пространства V2 линейно зависимы. Докажем это. Пусть , , – три вектора, лежащие в одной плоскости. Достаточно рассмотреть следующие случаи.
а) Пусть один из этих векторов нулевой, например, =`0, тогда очевидно равенство
0 + 0 + 1 =`0,
значит, существует нетривиальная линейная комбинация рассмотренных векторов, равная нулевому вектору. Следовательно, рассмотренные векторы линейно зависимы.
б) Пусть , , – ненулевые и два из них коллинеарны, например, || . Тогда , , откуда , это означает, что есть линейная комбинация векторов и . Следовательно, согласно теореме 2.1, векторы , , линейно зависимы.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
= + = a + b . (*)
Таким образом, вектор есть линейная комбинация векторов и , следовательно, векторы , , – линейно зависимые.
Если взять систему из большего числа векторов , , , , …, , то из равенства (*), доказанного для произвольных трех векторов, следует
= a + b + .
Это означает, что система , , , , …, линейно зависима.
Таким образом, в пространстве V2 максимально линейно независимую систему образуют два неколлинеарных вектора.
Определение 2
Базисом линейного пространства L называется упорядоченная максимально линейно независимая система а1, а2, а3, …, ап векторов этого пространства. Число n векторов базиса называется размерностью линейного пространства, само пространство при этом называется п-мерным.
Если хотят подчеркнуть, что линейное пространство Lимеет размерность п, пишут Ln. Линейное пространство, базис которого состоит из конечного числа векторов, называют конечномерным. Линейное пространство называют бесконечномерным, если для всякого натурального п в этом пространстве найдется п линейно независимых векторов.
Заметим, что если размерность линейного пространства равна п, то любые п линейно независимых векторов линейного пространства образуют базис этого пространства. Каждое п-мерное линейное пространство имеет бесконечно много базисов и все они состоят из п векторов.
Рассмотрим примеры базисов некоторых линейных пространств.
1. Выше было доказано, что в пространстве V2 максимально линейно независимую систему образуют два неколлинеарных вектора. Следовательно, пространстве V2 базис образует любая упорядоченная система двух неколлинеарных векторов.
2. В пространстве V3 базис образует любая упорядоченная система трех некомпланарных векторов. Доказательство можно провести аналогично тому, как это было сделано для пространства V2.
3. Рассмотрим пространство Rn числовых строк длины п. Покажем, что векторы
=[1, 0, 0, …, 0], = [0, 1, 0,…, 0], …, =[0, 0, 0, …,1]
образуют линейно независимую систему. Для этого рассмотрим произвольную линейную комбинацию этих векторов и выясним, при каких значениях коэффициентов выполняется равенство:
.
или
a1[1, 0, 0, …, 0] + a2[0, 1, 0,…, 0] + … + aп[0, 0, 0, …,1] = [0, 0,…, 0].
Выполнив действия над векторами в левой части равенства, получим
[a1, a2, … , an] = [0, 0,…, 0],
откуда, очевидно, a1= 0, a2= 0, …, aп= 0. Это значит, что равенство выполняется лишь при условии a1= 0, a2= 0, …, aп= 0, откуда следует, что рассматриваемая система векторов линейно независима. Покажем, что эта система максимально линейно независима.
Пусть х= [х1, х 2, …, х п] – произвольный вектор пространства Rn . Очевидно, можно записать
[х1, х 2, …, х п] = х1[1, 0,…, 0] + х2[0, 1,…, 0] + … + хп[0, 0,…, 1]. (**)
А это значит, вектор х есть линейная комбинация векторов . Таким образом, в пространстве Rn система векторов , х линейно зависима для любого вектора х. Значит, система максимально линейно независима, и значит, образует базис пространства Rn.
Теорема 2
Если система а1, а2, …, ап есть базис линейного пространства L, то, для любого вектора хÎL существуют единственная система чисел a1, a2, …, aп таких, что
, (1)
т.е. любой вектор пространства единственным образом представим в виде линейной комбинации векторов базиса.
Если а1, а2, …, ап – базис линейного пространства L, а х – произвольный вектор пространства L, то равенство
х = a1а1+ a2а2+ …+ aпа п
называется разложением вектора х по базису а1, а2, …, ап. Коэффициенты этого разложения a1, a2, …, aп называются координатами вектора хв заданном базисе.
Тот факт, система векторов а1, а2, …, ап есть базис пространства, будем записывать Б: {а1, а2, а3, …, ап}, а то, что числа a1, a2, …, aп являются координатами вектора х в базисе Б:{а1, а2, …, ап} будем обозначать
х = (a1, a2, …, aп)Б или хБ = (a1, a2, …, aп).
Строку (a1, a2, …, aп) называют координатной строкой вектора х в заданном базисе
Если векторы линейного пространства L заданы своими координатами в некотором базисе, то линейные операции над этими векторами сводятся к операциям над их координатами. При этом:
1) нулевой вектор в любом базисе имеет нулевые координаты:
0 = (0, 0, … , 0);
2) два вектора равны тогда и только тогда, когда равны ихсоответствующиекоординаты:
х= у Û a1= b1,a2 =b2, …, aп = bп.
3) координаты суммы векторов равны сумме соответствующих координат слагаемых: если х= (a1,a2, …, aп), у= (b1,b2, …, bп), то
х + у= (a1+ b1,a2 +b2, …, aп + bп).
4) координаты произведения вектора на число равны произведениям координатвекторана это число: если х= (a1, a2, …, aп), l – число, то
lх= (la1,la2, …, laп)
Заметим, что строка (a1, a2, …, aп) есть вектор линейного пространства Rn числовых строк длины п. Таким образом, мы установили взаимно однозначное соответствие между элементами произвольного п-мерного линейного пространства L и пространства Rn числовых строк длины п. Поэтому любые действия с векторами рассматриваемого линейного пространства могут быть заменены соответствующими действиями над координатами этих векторов в выбранном базисе, т.е. над векторами пространства Rn.
Договоримся о следующих обозначениях.
Если речь будет идти о векторах ЛП Rn, то будем их обозначать [х1, х2, …, хп] (т.е. компоненты числовой строки будем писать в квадратных скобках). Если же эта числовая строка определяет координаты некоторого вектора п-мерного ЛП в заданном базисе, то будем писать(х1, х2, …, хп), т.е., как и раньше, координаты вектора будем писать в круглых скобках.
Очевидно, что координаты вектора зависят от выбора базиса: один и тот же ненулевой вектор в разных базисах имеет разные координаты. Поэтому, записывая вектор в координатной форме, нужно всегда оговаривать, в каком базисе эти координаты заданы.
В каждом линейном пространстве из множества всевозможных базисов можно выделить такой, разложение по которому векторов пространства осуществляется наиболее просто. Такие базисы называют каноническими (от греческого χανων – канон, правило, образец, норма). Будем обозначать канонический базис Бк. Например, в пространстве Rn координаты произвольного вектора х =равны его компонентам, что следует из равенства (**). Поэтому в пространстве Rn канонический базис образуют векторы
=[1, 0, 0, …, 0], = [0, 1, 0,…, 0], …, =[0, 0, 0, …,1].
Без доказательства отметим, что в пространстве Rп(x) многочленов степени не выше п базис образуют любые линейно независимых многочлена. Канонический базис Бк этого пространства образуют векторы-многочлены
1, x, x2, …, xn
Действительно, любой вектор-многочлен
,
фактически, уже разложен по этому базису
,
Следовательно, координаты вектора Р(х) в базисе Бк:{1, x, x2, … , xn} имеют вид (а0, а1, …, ап), т.е. равны коэффициентам этого многочлена, взятым в порядке, соответствующем порядку векторов в базисе.
В ЛП М2 матриц второго порядка канонический базис образуют матрицы , , , .
Дата добавления: 2017-11-21; просмотров: 3559;