
- •Оглавление
- •Дидактический план
- •Литература
- •1. Бекелемишев, д. В. Курс аналитической геометрии и линейной алгебры [Текст] / д. В. Бекелемишев. – м. : Физматлит, 2007 (гриф умо).
- •2. Ильин, в. А. Линейная алгебра [Текст] / в. А. Ильин, э. Г. Поздняк. – м. : Физматлит, 2007 (гриф мо рф).
- •3. Кострикин, а. И. Введение в алгебру [Текст] / а. И. Кострикин. – м. : Физматлит, 2004. Кн. 2 (гриф умо).
- •Перечень компетенций
- •Тематический обзор*
- •1 Собственные числа и собственные векторы матрицы
- •1.1 Определение. Основные свойства собственных векторов
- •1.2 Характеристический многочлен
- •1.3 Собственное подпространство
- •2 Приведение симметричной матрицы к диагональному виду
- •2.1 Скалярное произведение в пространстве Rn. Процесс ортогонализации
- •2.2 Ортогональная матрица
- •2.3 Собственный базис симметричной матрицы
- •3 Квадратичная форма. Приведение к каноническому виду
- •3.1 Основные определения. Матрица квадратичной формы
- •3.2 Преобразование матрицы при линейной замене переменных
- •3.3 Приведение квадратичной формы к каноническому виду ортогональным преобразованием
- •3.4 Приведение кривой второго порядка к каноническому виду
- •3.5 Знакоопределенные квадратичные формы. Критерий Сильвестра
- •4 Линейные пространства
- •4.1 Определение линейного пространства
- •4.2 Линейная зависимость
- •4.3 Базис и координаты. Размерность пространства
- •4.4 Матрица перехода
- •4.5 Подпространство
- •4.6 Евклидовы пространства
- •5 Линейные операторы
- •5.1 Определение и примеры
- •5.2 Матрица линейного оператора
- •5.3 Самосопряженный оператор
- •Приложение 1 Перпендикуляр из точки на пространство
- •Приложение 2 о приближенном вычислении собственных значений матрицы
- •Задания для самостоятельной работы
- •1. Составьте логическую схему базы знаний по теме юниты:
- •2. Решите самостоятельно следующие задачи (номер варианта совпадает с Вашим номе-ром в списке группы):
- •Тренинг компетенций
- •1 Компетенция №1. Вычисление собственных значений и собственных векторов матрицы a порядка n
- •1.1 Пример решения типовой задачи
- •Глоссарий
- •Линейная алгебра юнита 4
4.2 Линейная зависимость
Пусть
вектора из линейного пространства V;
– действительные числа. Вектор
называют линейной комбинацией
.
Очевидно,
при
,
.
Но может быть, что линейная комбинация
y=0,
хотя не все коэффициенты обращаются в
нуль. Тогда говорят, что линейно
зависимы.
Определение. Вектора называют линейно зависимыми, если существуют числа , не все равные нулю и такие, что
.
(*)
Если
же равенство (*) возможно только при
,
то
–
линейно неза-висимы.
Например, на плоскости два вектора
и
линейно зависимы тогда и только тогда,
когда
и
коллинеарны.
В пространстве же линейная независимость
векторов эквивалентна их некомпланарности.
Как было показано (юнита 1), система векторов
из арифметического пространства Rn линейно независима.
Рассмотрим
несколько примеров линейно независимых
систем векторов в пространстве
– непрерывно
дифференцируемых функций на отрезке
.
Пример
1. Пара
функций
,
линейно независимы на любом отрезке
.
Действительно, составим линейную
комбинацию, приравняем ее 0-вектору
пространства
.
Нулевым элементом этого пространства
является функция, принимающая значение
нуль во всех точках отрезка
,
т.е.
(отрезок оси ОХ).
.
Это
равенство должно выполняться для всех
х
из
.
Пусть х=0
сначала, затем положим
(считаем, что 0 и
принадлежат
),
получаем:
,
.
Условия линейной независимости выполнено.
Система
же функций в том же пространстве
,
,
– линейно зависима, т.к. имеет место
тождество
,
здесь
,
,
.
Пример
2. Рассмотрим
пространство многочленов степени
.
Система функций 1; х;
;
линейно независима.
Составим
их линейную комбинацию, приравняем нуль
– вектору и найдем коэффициенты
,
,
,
:
.
Продифференцируем последовательно три раза последнее равенство, учитывая, что производ-ные нуль – функции равны нулю тождественно, получим
.
Отсюда
получаем
.
Заметим,
что вообще система функций
линейно независима в пространстве
мно-гочленов степени
,
при любом
Отсюда
следует, что многочлен
степени n
тождественно равен нулю тогда и только
тогда, когда
все его коэффициенты равны нулю, а два
многочлена степени n
равны, если совпадают их коэффициенты
при одинаковых степенях х.
В
дальнейшем мы познакомимся и с другими
линейно независимыми системами в
.
Лемма 1. Если среди векторов имеются линейно зависимые, то и вся система линейно зависима.
Действительно,
если
линейно зависимая подсистема, то
существует нетри-виальная линейная
комбинация из этих векторов равная
нуль-вектору:
(не
все Сi
равны нулю). (*)
Тогда приписав к (*) остальные вектора системы с нулевыми коэффициентами, получим
(**)
и линейная комбинация (**) тоже нетривиальна. Таким образом всякая подсистема линейно неза-висимой системы векторов линейно независима.
Лемма 2. Вектора линейно зависимы тогда и только тогда, когда хотя бы один из них есть линейная комбинация других. Доказательство очевидно сразу же следует из определения линейной зависимости.
Лемма
3.
Если в систему векторов входит 0-вектор,
то она линейно зависима, т.к. существует,
например, линейная комбинация
,
где С
– любое,
.