- •2) Геометрические векторы: основные понятия
- •3) Сложение векторов
- •Умножение на число
- •Свойства линейных операци
- •6) Линейные операции над векторами в координатной форме
- •Действия с векторами в координатной форме
- •Как найти угол между двумя векторами
- •Инструкция
- •14) Уравнение пучка прямых
- •§ 2. Канонические и параметрические уравнения прямой в пространстве
- •§3. Расстояние от точки до плоскости в пространстве
- •§4. Координаты точки, делящей отрезок в заданном соотношении
- •Свойства углов, связанных с окружностью
- •Длины и площади
- •Вписанные и описанные окружности о кружность и треугольник
- •Окружность и четырехугольники
- •23) Каноническое уравнение эллипса
- •25) Парабола
- •Виды матриц
- •Матрицы специального вида
- •2. Существует такое натуральное число r, удовлетворяющее неравенствам , что .
- •3. Если какой-либо диагональный элемент , то все элементы I-й строки и всех последующих строк равны нулю.
- •30) Обратная матрица
- •32) Система линейных уравнений, ее решение, различные формы записи системы линейных уравнений, определение однородной,неоднородной,совместной,несовместной,определенной и неопределенной систем.
- •Векторная форма записи
- •Матричная форма записи
- •33) Решение систем линейных уравнений
- •34) Описание метода
- •3 7)Решение систем линейных уравнений методом Гаусса
- •[Править]Условие совместности
- •Алгоритм Описание
- •39) Однородные системы линейных уравнений.
- •42) Линейно зависимые и линейно независимые системы векторов векторного пространства
- •43) Размерность и базис линейного пространства, координаты вектора
- •Линейная оболочка системы векторов. Подпространство. Базис подпространства
- •Определения
- •Изоморфизм
- •46) Собственные числа и собственные векторы
- •Основная терминология
- •Геометрическая модель
- •Действия над комплексными числами
- •50) Тригонометрическая и показательная формы
- •Определение
- •Связанные определения
- •Свойства
42) Линейно зависимые и линейно независимые системы векторов векторного пространства
Так как произведение нулевого скаляра на любой вектор есть нулевой вектор и сумма нулевых векторов равна нулевому вектору, то для любой системы векторов выполняется равенство
. (2)
Отсюда следует, что нулевой вектор линейно выражается через векторы любой системы векторов или, говоря иначе, любая система векторов линейно представляет нулевой вектор.
Пример. Пусть . В этом случае нулевой столбец можно линейно выразить через столбцы системы не одним способом:
или
или
.
Чтобы различать эти способы линейного представления нулевого вектора введем следующее определение.
Определение. Если выполняется равенство
(3)
и при этом все коэффициенты , то говорят, что система представляет нулевой вектор тривиально. Если же в равенстве (3) хотя бы один из коэффициентов не равен нулю, тогда говорят, что система векторов представляет нулевой вектор нетривиально.
Из последнего примера мы видим, что существуют системы векторов, которые могут представлять нулевой вектор нетривиально. Из следующего примера мы увидим, что существуют системы векторов, которые не могут представлять нулевой вектор нетривиально.
Пример. Пусть – система двух столбцов из векторного пространства . Рассмотрим равенство:
,
где неизвестные пока коэффициенты. Используя правила умножения столбца на скаляр(число) и сложения столбцов, получаем равенство:
.
Из определения равенства матриц следует, что и .
Таким образом, данная система не может представлять нулевой столбец нетривиально.
Из приведенных примеров следует, что существует два вида систем векторов. Одни системы представляют нулевой вектор нетривиально, а другие нет. Отметим еще раз, что любая система векторов представляет нулевой вектор тривиально.
Определение. Система векторов векторного пространства, которая представляет нулевой вектор ТОЛЬКО тривиально называется линейно независимой.
Определение. Система векторов векторного пространства, которая может представить нулевой вектор нетривиально называется линейно зависимой.
Последнее определение можно дать в более развернутом виде.
Определение. Система векторов векторного пространства V называется линейно зависимой, если найдется такой ненулевой набор скаляров поля K
,
что
.
Замечание. Любая система векторов может представлять нулевой вектор тривиально:
.
Но этого недостаточно, чтобы выяснить линейно зависимая или же линейно независимая данная система векторов. Из определения следует, что линейно независимая система векторов не может представлять нулевой вектор нетривиально, а только тривиально. Поэтому для того, чтобы убедиться в линейной независимости данной системы векторов, нужно рассмотреть представление нуля произвольной линейной комбинацией этой системы векторов:
.
Если это равенство невозможно при условии, чтобы хотя бы один коэффициент этой линейной комбинации был ненулевой, тогда эта система является по определению линейно независимой.
Так в примерах предыдущего параграфа система столбцов является линейно независимой, а система столбцов является линейно зависимой.
Аналогично доказывается линейная независимость системы столбцов , , ... ,
из пространства , где К - произвольное поле, n – произвольное натуральное число.