
- •1.Определение и примеры групп. Циклические группы
- •2. Определение и примеры колец. Типы колец
- •3. Определение и примеры полей. Характеристика поля
- •4. Изоморфизмы и гомоморфизмы групп, колец, полей.
- •5. Сравнения. Кольцо классов вычетов
- •6. Поле комплексных чисел
- •Алгебраическая запись
- •7. Кольцо многочленов от одной переменной над полем. Теория делимости.
- •8. Решение систем линейных уравнений с n неизвестными методом Гаусса
- •9. Решение систем линейных уравнений с n неизвестными по формулам Крамера
- •10. Матрица и её определитель. Свойства определителя n –го порядка
- •11. Обратная матрица. Способы нахождения обратной матрицы.
- •12. Ранг матрицы. Основные теоремы о ранге матрицы. Теорема Кронекера-Капелли. Общее решение систем алгебраических уравнений
- •13. Векторные пространства. Подпространства. Размерность и базис
- •14. Евклидово пространство. Процесс ортогонализации векторов
- •15. Линейные преобразования и их матрицы
- •16. Собственные векторы и собственные значения линейных операторов
- •17. Подгруппы. Смежные классы по подгруппе, фактор-группы.
- •18. Подкольца. Идеалы кольца, фактор-кольца. Кольца главных идеалов
- •19. Евклидовы и факториальные кольца
- •20. Факториальность кольца многочленов над факториальным кольцом
- •21. Многочлены от нескольких переменных, симметрические многочлены.
- •22. Алгебраическая замкнутость поля комплексных чисел.
- •Свойства
- •Свойства
- •24. Простые и конечные расширения числовых полей.
- •25. Неразрешимость некоторых классических задач на построение циркулем и линейкой.
13. Векторные пространства. Подпространства. Размерность и базис
Определение
(аксиоматика векторного пространства).
Множество V
элементов
,
,
,
… любой природы, называемых
векторами,
называется линейным (или векторным,
или аффинным) пространством,
если:
1) имеется правило сложения, посредством которого любым двум векторам и множества V ставится в соответствие третий вектор этого множества, называемый суммой и и обозначаемый = + ;
2) имеется правило
умножения
вектора на число, посредством
которого любому вектору
и любому числу
ставится в соответствие вектор
этого множества, называемый произведением
на
и обозначаемый
=
3)
указанные правила подчинены следующим
восьми аксиомам:
I.
Сложение коммутативно:
+
=
+
;
II.
Сложение ассоциативно: (
+
)
+
=
+
(
+
);
III.
В V
существует нулевой вектор
,
удовлетворяющий условию:
+
=
для любого
из V
(особая роль нулевого вектора);
IV.
Для каждого вектора
в V
существует противоположный
вектор
,
удовлетворяющий условию:
+
=
;
Дальнейшие аксиомы
связывают умножение на число со сложением
и с операциями над числами. Именно, для
любых векторов
и
из V
и для любых действительных чисел
и для действительного числа 1 должны
иметь место равенства:
V.
(особая роль числового множителя 1);
VI.
(«ассоциативность» умножения);
VII.
;
VIII.
.
Пример1. Множество
многочленов (включая и многочлен, равный
нулю) от х степени
n
над числовым полем Р с установленными
в нем обычными операциями сложения
многочленов и умножения многочлена на
число образует линейное пространство
над полем Р.
Однако,
множество многочленов от х одной и той
же степени n
0 над числовым полем Р с теми же
операциями, что и в предыдущем примере,
не образует
линейного пространства над Р, так
как сумма двух многочленов степени n
может оказаться многочленом меньшей
степени. Например, если
,
,
то
.
Линейное пространство V называется конечномерным, если в нем можно найти конечную максимальную линейно независимую систему векторов: всякая такая система векторов будет называться базисом (или базой) пространства V.
Дадим другое определение базиса.
Совокупность
линейно независимых векторов
линейного пространства V
называется базисом
этого
пространства, если для каждого вектора
пространства V
найдутся вещественные числа
такие, что
=
.
Данное равенство
называется
разложением вектора
по базису
,
а числа
- координатами
вектора
в данном базисе.
Теорема (о разложении вектора по базису). Каждый вектор может быть разложен по базису единственным образом, то есть координаты каждого вектора в данном базисе определяются однозначно.
Линейное,
или векторное
пространство
над
полем
P
— это непустое
множество
L,
на котором введены операции
сложения, то есть каждой паре элементов множества
ставится в соответствие элемент того же множества, обозначаемый
и
умножения на скаляр (то есть элемент поля P), то есть любому элементу
и любому элементу
ставится в соответствии элемент из , обозначаемый
.
При этом удовлетворяются следующие условия:
, для любых (коммутативность сложения);
, для любых
(ассоциативность сложения);
существует такой элемент
, что
для любого (существование нейтрального элемента относительно сложения), в частности L не пусто;
для любого существует такой элемент
, что
(существование противоположного элемента).
(ассоциативность умножения на скаляр);
(существование нейтрального элемента относительно умножения).
(дистрибутивность умножения на скаляр относительно сложения);
(дистрибутивность сложения относительно умножения на скаляр).
Линейное подпространство или векторное подпространство ― непустое подмножество P линейного пространства L такое, что P само является линейным пространством по отношению к определенным в L действиям сложения и умножения на скаляр.
Базис и размерность пространства
Базисом линейного
пространства
называется такая конечная упорядоченная
линейно независимая система векторов,
что любой вектор пространства
является
линейной комбинацией этих векторов.
Линейное пространство
,
в котором существует базис, состоящий
из
векторов,
называется
-мерным
линейным или
векторным
пространством.
Число
называется
размерностью
пространства и обозначается
.
Линейное пространство, в котором не
существует базис, называется
бесконечномерным.