Лекция №2 (16. 02. 10) Определение 4 - umotnas.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
страница 1
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Лекция № § Логический (Булевый) тип данных. Основные сведения. 1 37.03kb.
Лекция №17 (30. 04. 10) Глава Линейные операторы § Определения и... 1 30.91kb.
Лекция №9 «Общие сведения о неопределенности и риске» План 1 285.08kb.
Общее языкознание 1 229.82kb.
Лекция определение требований к программному обеспечению 1 102.58kb.
Лекция введение в курс определение социолингвистики 1 185.6kb.
Лекция №23 ( и последняя, 28. 05. 10 ) § Ортогональные системы векторов 1 50.51kb.
Лекция Учение о Боге Лекция Учение об Иисусе Христе 15 2083.65kb.
Лекция №7 Определение динамических характеристик промышленных объектов... 1 109.27kb.
Лекция №5 (04. 10. 11) Определение Скалярное произведение вектора... 1 62.37kb.
5 определений 1 327.15kb.
Направленный отрезок или упорядоченная пара точек Нулевой вектор 1 81.72kb.
Викторина для любознательных: «Занимательная биология» 1 9.92kb.

Лекция №2 (16. 02. 10) Определение 4 - страница №1/1


11.01.15, М.



Лекция № 2 (16.02.10)

Определение 4. Значением линейной комбинации (1) называется вектор (вектор-столбец), который получится, если вместо букв a1, a2, …, ak подставить соответствующие конкретные векторы (расписанные по своим компонентам), а затем вычислить значение полученного выражения по правилам действий над вектор-столбцами.

Очевидно, что значение тривиальной линейной комбинации для любой системы векторов равно нулю (точнее, нулевому вектору).

Обратите внимание на различие между понятием линейной комбинации (формаль­ного буквенного выражения) и его значения. Более того, различные линейные комбинации одной и той же системы векторов (т. е. с различными наборами коэффициентов) могут, вообще говоря, давать одинакие значения. Рассмотрим пример:

a1 =, a2 =, a3 =.

Вычислим значение линейной комбинации 2a1a2a3:

2a1a2a3 = 2∙a1 + (−1)∙a2 + (−1)∙a3 =

= 2∙+ (−1)∙+ (−1)∙=++=== 0.

Но значение тривиальной линейной комбинации 0∙a1 + 0∙a2 + 0∙a3, как сказано выше, тоже равно 0.

Определение 5. Система векторов называется линейно независимой, если только тривиальная линейная комбинация этих векторов имеет нулевое значение.

Эквивалентная формулировка: из равенства λ1a1 + λ2a2 + … + λkak = 0 всегда сле­дует, что λ1 = λ2 = … = λk = 0.



Определение 6. Система векторов называется линейно зависимой, если она не яв­ляется линейно независимой.

Другими словами, в этом случае существует нетривиальная линейная комбинация данных векторов, значение которой равно нулю (нулевому вектору). В вышеприведённом примере система a1, a2, a3 четырёхмерных векторов линейно зависима, т. к. значение её нетриви­альной линейной комбинации 2a1a2a3 равно 0.


5.2.2. Теорема о сохранении линейных соотношений

Пусть дана произвольная прямоугольная матрица:



A =.

Будем рассматривать столбцы этой матрицы как вектор-столбцы размерности s:



a1 =, a2 =, …, an =.

В подобных случаях будем говорить, что мы расщепили матрицу на вектор-столбцы.

Предположим, что некоторая линейная комбинация этих столбцов равна 0:

λ1a1 + λ2a2 + … + λnan = 0. (3)



Определение. Равенство вида (3) называется линейным соотношением между столбцами матрицы A.

Теорема (о сохранении линейных соотношений). Любое линейное соотношение между столбцами матрицы сохраняется при совершении элементарных преобразований над её строками.

Доказательство. Рассмотрим следующую однородную систему уравнений:

(4)

Перепишем её в векторном виде (см. п. 5.1.5):



x1a1 + x2a2 + … + xnan = 0. (5)

Как было объяснено, соотношение (5) выполняется тогда и только тогда, когда набор чи­селявляется решением системы (4). Но равенство (3) показывает, что соотношение (5) выполняется для набора коэффициентов . Следовательно, набор чисел явля­ется одним из решений системы уравнений (4). Совершим теперь одно элементарное пре­образование над строками матрицы A; она перейдёт в новую матрицу



B =.

Расщепим эту матрицу на столбцы:



b1 =, b2 =, …, bn =.

Рассмотрим теперь новую однородную систему уравнений:



(5)

Ясно, что система (5) получается из системы (4) применением одного элементарного пре­образования над её уравнениями, точно такого, какое мы совершили над строками мат­рицы A. Следовательно, системы уравнений (4) и (5) эквивалентны. Значит, набор чи­селявляется также решением и системы (5). Если записать систему (5) в векторной форме:



x1b1 + x2b2 + … + xnbn = 0, (6)

то это означает, что числаудовлетворяют соотношению

λ1a1 + λ2a2 + … + λnan = 0.

Но это как раз показывает, что соотношение (3) сохранилось между столбцами матрицы B, QED.



5.2.3. Базис системы векторов

Определение 1. Пусть a1, a2, …, ak – система векторов (1). Другая система векторов b1, b2, …, br (2) называется подсистемою системы (1), если она может быть получена из системы (1) вычёркиванием нескольких векторов.

Замечание 1. Не исключается тот случай, когда вычёркивается пустое множество векторов, т. е. система (2) может совпадать с системой (1). С другой стороны, нельзя вы­чёркивать все векторы системы (1), если только мы не будем допускать пустых систем векторов (я этого допускать не буду).

Замечание 2. Из определения следует, что векторы второй системы имеют ту же размерность, что и векторы первой системы.

Определение 2. Пусть a1, a2, …, ak – система векторов (1) и пусть b – ещё один вектор той же размерности. Говорят, что вектор b линейно выражается через векторы сис­темы (1), если он может быть представлен в виде некоторой линейной комбинации векто­ров системы (1), т. е. существуют такие числа λ1, λ2, …, λk, что

b = λ1a1 + λ2a2 + … + λkak.

[Строго говоря, правильнее было бы сказать, что вектор b является значением линейной комбинации λ1a1 + λ2a2 + … + λkak. Подобную вольность речи я буду позволять себе и в дальнейшем.]



Замечание. Нулевой вектор линейно выражается через любую систему векторов:

0 = 0a1 + 0a2 + … + 0ak.

Определение 3. Пусть a1, a2, …, ak – система векторов (1). Линейно независимая подсистема её b1, b2, …, br (2) называется базисом системы векторов (1), если каждый век­тор первой системы линейно выражается через векторы второй системы.

Более подробно, система (2) – базис системы (1), если

1) вторая система является подсистемой первой;

2) вторая система линейно независима;

3) каждый вектор первой системы линейно выражается через векторы второй сис­темы.

Лемма. Система, состоящая из одного вектора, линейно независима тогда и только тогда, когда этот вектор ненулевой.

Доказательство. Пусть вектор a0. Если λa = 0, то λ = 0 или a = 0 (свойство 5 из п. 5.1.3 (см. лекцию 1). Так как по условию a0, то λ = 0, что означает линейную незави­симость. Если же a = 0, то нетривиальная линейная комбинация 1a = 0, что означает ли­нейную зависимость.

Теорема. Любая конечная система векторов, содержащая хотя бы один ненулевой вектор, обладает базисом.

Доказательство проведем индукцией по количеству векторов (k) системы (1).

Рассмотрим сначала тот частный случай теоремы, когда первый вектор системы a10, а остальные её векторы (если они есть) равны нулю. Мы имеем систему a1, 0, 0, …, 0 (1), a10. Докажем, что система (2), состоящая из одного вектора a1, является базисом системы (1). Для этого надо проверить выполнение условий 1–3. Выполнение условий 1 и 3 очевидно. Условие 2 выполняется в силу леммы.

Мы доказали, в частности, что для случая k = 1 теорема верна. Предположим, что теорема верна для k векторов; докажем, что тогда она верна также и для k + 1 вектора.

Имеем систему из k + 1 вектора: a1, a2, …, ak, ak+1 (*). Рассмотрим систему векто­ров a2, …, ak, ak+1 (**). Случай, когда все эти векторы нулевые, разобран выше. В против­ном случае система (**) по предположению индукции имеет какой-то базис, скажем, b2, …, br (3).

Рассмотрим теперь два случая.

1) a1 линейно выражается через векторы системы (3).

Если это так, то (3) является также базисом системы (*), и в этом случае теорема доказана.

2) a1 не выражается линейно через векторы системы (3).

Тогда мы утверждаем, что a1, b2, …, br (4) – базис системы (1).

Так как система (3) является базисом системы (**), то



etc.

Теперь остаётся показать, что система (4) линейно независима. Пусть 1a1 + 2b2 + + … +  rbr = 0. Если 1  0, то



(a1 линейно выражается через (3)).

Значит, 1 = 0, а тогда и все остальные коэффициенты i равны нулю. Следовательно, сис­тема (4) является базисом системы (1). Теорема полностью доказана.