17. Линейная зависимость и независимость векторов.

Система линейно зависима , что .

Система линейно независима _.

Критерий линейной зависимости векторов

Для того чтобы векторы (r > 1) были линейно зависимы, необходимо и достаточно, чтобы хотя бы один из этих векторов являлся линейной комбинацией остальных.

18. Базис линейного пространства. Размерность линейного пространства.

Базисом линейного пространства L называется такая конечная упорядоченная линейно независимая система векторов, что любой вектор пространства L является линейной комбинацией этих векторов.

В отличие от трехмерного пространства векторов, в некоторых линейных пространствах базис не существует.

Линейное пространство L , в котором существует базис, состоящий из n векторов, называется n -мерным линейным или векторным пространством. Число n называется размерностью пространства и обозначается dimL. Линейное пространство, в котором не существует базис, называется бесконечномерным.

19. Преобразование координат при переходе к новому базису.

Рассмотрим линейное преобразование А и два базиса в трехмерном пространстве: е₁, е₂, е₃ и е₁, е₂, е_3. Пусть матрица С задает формулы перехода от базиса {e_k} к базису {e_k}. Если в первом из этих базисов выбранное линейное преобразование задается матрицей А, а во втором – матрицей А, то можно найти связь между этими матрицами, а именно:

А = С^-1АС

Действительно, , тогда А . С другой стороны, результаты применения одного и того же линейного преобразования А в базисе {e_k}, т.е. , и в базисе {e_k}: соответственно - связаны матрицей С: , откуда следует, что СА=АС. Умножая обе части этого равенства слева на С^-1, получим С^-1СА = = С^-1АС, что доказывает справедливость формулы.

20. Скалярное произведение векторов. Угол между векторами.

Скалярным произведением двух векторов называется произведение их модулей на косинус угла между ними:

ab = |a||b| cosφ .

Обозначения скалярного произведения: ab, (ab), a·b .

Свойства скалярного произведения:

1. ab = |a| пр_аb.

Доказательство. По свойству проекции пр_аb = |b| cosφ, следовательно, ab = |a| пр_аb.

2. ab = 0 a b.

3. ab = ba .

4. (ka)b = k(ab).

5. (a + b)c = ac + bc .

6. a² = aa = |a|² , где а² называется скалярным квадратом вектора а.

7. Если векторы а и b определены своими декартовыми координатами

a = {X₁, Y₁, Z₁}, b = {X₂, Y₂, Z₂},

то ab = X₁X₂ + Y₁Y₂ + Z₁Z₂.

Доказательство. Используя формулу, получим:

ab = (X₁i + Y₁j + Z₁k)(X₂i + Y₂j + Z₂k) .

Используя свойства 4 и 5, раскроем скобки в правой части полученного равенства:

ab = X₁X₂ii +Y₁Y₂jj + Z₁Z₂kk + X₁Y₂ij +X₁Z₂ik + Y₁X₂ji + Y₁Z₂jk + Z₁X₂ki + Z₁Y₂kj.

Но ii = jj = kk = 1 по свойству 6, ij = ji = ik = ki = jk = kj = 0 по свойству 2, поэтому

ab = X₁X₂ + Y₁Y₂ + Z₁Z₂ .

Угол между векторами:

cosφ = .

21. Ортонормированный базис. Евклидово пространство.

Если векторы e_1, e₂, e₃ попарно перпендикулярны и длина каждого из них равна единице, то базис называется ортонормированным, а координаты x₁, x₂, x₃ - прямоугольными. Базисные векторы ортонормированного базиса будем обозначать i, j, k.

Будем предполагать, что в пространстве R³ выбрана правая система декартовых прямоугольных координат {0, i, j, k}.

Ортонормированная система, состоящая из n векторов n-мерного евклидова пространства, образует базис этого пространства. Такой базис называется ортонормированным базисом.

Если e₁, e₂, ..., e_n — ортонормированный базис n-мерного евклидова пространства и

x = x₁e₁ + x₂e₂ + ... + x_ne_n — разложение вектора x по этому базису, то координаты x_i вектора x в ортонормированном базисе вычисляются по формулам x_i =(x, e_i), i = 1, 2, ..., n.

Евклидово пространство (также Эвклидово пространство) — в изначальном смысле, пространство свойства которого описываются аксиомами евклидовой геометрии. В этом случае предполагается, что пространство имеет размерность 3.