
- •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
4.3 Базис и координаты. Размерность пространства
Понятие базиса пространства Rn уже обсуждалось ранее. Аналогично определяется базис любого линейного пространства.
Определение.
Конечная система векторов
называется базисом линейного пространства
V,
если:
а)
векторы
линейно независимы;
б)
любой вектор
пространства V
представляется в виде линейной комбинации
векторов базиса:
.
(*)
Коэффициенты
разложения (*) определяются однозначно
и называются координатами
вектора
в базисе
.
Действительно, в противном случае, если
и
,
где
для некоторых
,
то вычитая почленно получим
,
нуле-вую линейную комбинацию векторов
,
где не все коэффициенты равны нулю. Это
про-тиворечит условию линейной
независимости системы {f}.
Из единственности разложения следует, что два вектора равны, если совпадают их координаты по любому базису.
Примеры.
1.
В пространстве
тройка векторов
представляют базис, а координатами
любого вектора по этому базису являются
проекции вектора на координатные оси.
2.
Стандартным базисом в пространстве Rn
служит система линейно независимых
векторов
;
,
…,
и каждый вектор
,
.
3.
В пространстве многочленов степени
функции
образуют базис. Линейная независимость
этой системы уже проверялась. Координаты
любого многочлена
по данному базису равны
.
Введение базиса позволяет перейти от
линейных операций над векторами линейного
пространства к операциям над их
координатами, т.е. к привычным опе-рациям
над числами.
Теорема. При сложении векторов их соответствующие координаты складываются, при умножении вектора на число все координаты его умножаются на то же число.
Перейдем к понятию размерности пространства.
Изучая аналитическую геометрию, мы заметили, что на прямой не существует двух линейно независимых векторов; на плоскости любая пара неколлинеарных векторов линейно независима, но каждые три вектора уже линейно зависимы; в пространстве же существуют линейно незави-симые тройки векторов (неколлинеарных), но уже любые четыре вектора линейно зависимы. Упомянутые пространства отличаются своей размерностью.
При изучении пространства Rn (юнита 1) мы убедились, что в пространстве можно выбрать различные базисы. Все они обладают важным свойством – число их векторов одинаково.
Это свойство справедливо для любого линейного пространства V.
Определение.
Число векторов
во всех базисах пространства V
одинаково.
Это число называется размерностью
пространства V
и обозначается
.
Если
,
то любые n
линейно независимых векторов пространства
V
образуют базис. Поэтому прямая линия –
одномерное пространство, плоскость –
двумерна, а привычное нам пространство
– трехмерно.
Если в пространстве можно выбрать любое число линейно независимых векторов, то его называют бесконечномерным.
В
пространстве многочленов степени не
выше n
есть базис
из
вектора, потому размерность этого
пространства равна
.
Пространство же всех непрерывных на
отрезке
функции
не является конечномерным. Мы будем
рассматривать пространства, имеющие
конечные базисы.
Пример
1. В пространстве
рассмотрим два базиса. Базис
:
,
(некол-линеарны) и
:
,
.
Найдем координаты вектора
в каждом базисе. Очевидно, вектор
,
значит его координаты в базисе
.
В то же время
,
а значит
.
Пример
2. Рассмотрим
совокупность всех квадратных матриц
2-го порядка
.
Как уже говорилось, они образуют линейное
пространство. Покажем, что его размерность
равна 4. Действительно, система матриц
,
,
,
линейно независима, а матрица
– линейная комбинация
.
Система матриц
–
базис пространства, числа
– координаты
матрицы А
в этом базисе. Базис состоит из
4
элементов, следовательно, пространство
четырехмерно. Заметим, что пространство
квадратных матриц порядка n
имеет размерность
.
Пример
3. В пространстве
V
многочленов степени
,
функции
,
,
образуют базис.
Проверим их линейную независимость.
,
.
.
Отсюда
следует:
.
Мы
показали, что размерность пространства
V
многочленов степени
равна 3, потому
– базис пространства V.
Найдем
координаты многочлена
в базисе
.
или
.
Сравнивая коэффициенты при одинаковых степенях х в многочлене слева и справа, получим
.
Отсюда,
,
,
– координаты многочлена
в базисе
:
.
Заметим, что в стандартном базисе
многочлен
имеет координаты
.