
- •1. Векторы
- •Основные понятия.
- •1.2. Линейные операции над векторами.
- •1.3. Линейная зависимость векторов.
- •1.4. Линейно-векторное пространство. Базис. Разложение вектора по базису.
- •1.5. Проекция вектора на ось.
- •1.6. Декартовы координаты вектора.
- •1.6.1. Радиус-вектор точки и ее координаты.
- •1.6.2. Декартовы координаты произвольного вектора на плоскости.
- •1.6.3. Декартовы координаты произвольного вектора в пространстве.
- •1.7. Действия над векторами, заданными своими координатами.
- •1.8. Деление отрезка в данном отношении.
- •2. Скалярное произведение двух векторов.
- •2.1. Основные понятия.
- •2.2. Свойства скалярного произведения векторов.
- •2.3. Выражение скалярного произведения векторов через их координаты.
- •3. Векторное произведение двух векторов.
- •3.1.Основные понятия.
- •3.2. Свойства векторного произведения векторов.
- •3.3. Выражение векторного произведения векторов через их координаты.
- •4. Смешанное произведение трех векторов.
- •4.1. Основные понятия.
- •4.2.Свойства смешанного произведения векторов.
- •4.3. Выражение смешанного произведения векторов через их координаты.
- •Требования к оформлению студентами индивидуальных домашних работ (идр).
- •1. Векторы………………………………………………………………………………………..1
- •1.1. Основные понятия…………………………………………………………………………..1
- •2.1. Основные понятия…………………………………………………………………………18
- •3.1. Основные понятия…………………………………………………………………………20
- •4.1. Основные понятия………………………………………………………………………….23
1.4. Линейно-векторное пространство. Базис. Разложение вектора по базису.
Опр. Линейно-векторное пространство (ЛВП) – это такое множество векторов ( ), для которых определены операции сложения и умножения на действительное число и которые удовлетворяют аксиомам линейности 1 7 (п.1.2).
ЛВП называется n-мерным (обозначается Rn), если в нем максимальное число линейно независимых векторов равно n, а любое множество (n+1) векторов будет линейно зависимым. Поскольку наибольшее число линейно независимых векторов на прямой равно одному, на плоскости двум, а в пространстве трем, то размерности этих ЛВП соответственно равны 1, 2 и 3 (обозначение: R1, R2, R3).
NB. Множество векторов называется упорядоченным, если каждый из них имеет свой порядковый номер. Система векторов – это всегда упорядоченное множество векторов.
Опр.
Базисом в
n-мерном
ЛВП (Rn)
может быть любая система n
линейно независимых векторов. Обозначение
n-мерного
базиса:
{
;
;…;
}.
Количество базисных векторов всегда равно размерности данного ЛВП. Так как базисные векторы – линейно независимы, то:
а) базисом на прямой является любой ненулевой вектор этой прямой;
б) базисом на плоскости является любая пара упорядоченных линейно независимых (неколлинеарных) векторов этой плоскости, приведенных к общему началу;
в) базисом в пространстве является любая тройка упорядоченных линейно независимых (некомпланарных) векторов, приведенных к общему началу.
NB. В любом ЛВП может быть несколько базисов.
NB. Любой вектор данного ЛВП можно только единственным образом представить в виде линейной комбинации базисных векторов.
Теорема (о разложении вектора по базису на плоскости)
На плоскости любой вектор можно только единственным образом представить в виде линейной комбинации базисных (неколлинеарных) векторов и :
=
+
=
(1.4)
Запись (1.4) означает, что вектор разложен по базису { ; }. Числа и называются аффинными координатами (компонентами) вектора в базисе { ; } и они же являются аффинными координатами точки А в базисе { ; }. Для координат вектора принято обозначение = ( ; ). Координаты точки А обозначаются так: А( ; ).
Доказательство.
1) Пусть ( , , )1, где 1 плоскость, причем # . Приведем все три вектора к общему началу О и проведем прямые, являющиеся продолжением векторов и . Получим координатные оси Ох и Оу, сонаправленные векторам и соответственно. При этом длина базисного вектора будет единицей длины соответствующей оси (рис.1.5).
у
А
А2
х
О
А1
Рисунок 1.5
Построенная система координат именуется аффинной системой координат с началом О и базисными векторами и . Она обозначается символом {O; ; } или { ; }. Через конец вектора проведем прямые, параллельные базисным векторам , и получим, что = ; = . Тогда = + .
2)
Докажем однозначность коэффициентов
и
.
Допустим, существует другое разложение
вектора
по
базису {
;
},
например,
=
+
.
Вычтем это равенство из равенства (1.4)
и получим (
)
+ (
)
=
.
Так как по условию векторы
#
,
то по теореме 2 (п.1.3) эти векторы
линейно независимы. Тогда полученное
равенство возможно лишь при условии
.
Fin.
Теорема (о разложении вектора по базису в пространстве).
В
пространстве любой вектор
можно только единственным образом
представить в виде линейной комбинации
базисных (некомпланарных) векторов
,
,
:
=
+
+
=
(1.5)
Запись
(1.5) означает, что вектор
разложен
по базису {
;
;
}.
Числа
,
и
называются
аффинными координатами (компонентами)
вектора
в
базисе {
;
;
}
и они же являются аффинными координатами
точки А в базисе {
;
;
}.
Для координат вектора
принято обозначение
=
(
;
;
).
Координаты точки А обозначаются А(
;
;
).
Доказательство.
1) Аналогично случаю на плоскости введем аффинную систему координат в пространстве: { ; ; } (рис.1.6).
А
z
y
A3
A2
x
O
A1
Рисунок 1.6
Через
конец вектора
проведем
прямые, параллельные базисным векторам
,
,
и получим
=
;
=
;
=
.
Тогда
=
+
+
.
2)
Докажем однозначность коэффициентов
,
и
.
Допустим существует другое разложение
вектора
по
базису {
;
;
},
например,
=
+
+
.
Вычтем это равенство из равенства (1.5)
и получим (
)
+ (
)
+
(
)
=
0.
Так как по условию векторы , , некомпланарны, то по теореме 3 (п.1.3) они линейно независимы. Тогда последнее равенство возможно лишь при условии
.
Fin.
NB 1. Если векторы , , взаимно перпендикулярны и , то такая система векторов называется прямоугольной системой базисных векторов в пространстве.
NB
2.
Если векторы
,
,
взаимно перпендикулярны и
=
=
= 1, то такая система векторов называется
декартовой системой базисных векторов
в пространстве. При этом векторы
,
,
обозначаются соответственно символами
,
,
.
Теорема 1. Два вектора = ( ; ; ) и = ( ; ; ) равны, если в одном и том же базисе равны их соответствующие координаты, то есть .
Теорема 2. Два вектора = ( ; ; ) и = ( ; ; ) коллинеарны, если в одном и том же базисе пропорциональны их соответствующие координаты, а именно
NB. Назначение любого базиса состоит в том, чтобы от линейных операций над векторами перейти к линейным операциям над их координатами.
Основные свойства аффинных координат.
1) При умножении вектора на число его координаты умножаются на это число.
Доказательство.
Пусть = + + = ( ; ; ) k = k( + + ) = (k ) + (k ) + (k ) = (k ; k ; k ) . Fin.
2) При сложении векторов их соответствующие координаты складываются.
Доказательство.
Пусть = + + = ( ; ; ) и = + + = ( ; ; ).
Тогда + = ( + ) + ( + ) + ( + ) =( + ; + ; + ). Fin.
Пример
1.
В базисе {
;
;
}
даны векторы
=(1;
2; 0);
=(1;
1; 1);
=(2;
0; 1), а в базисе {
;
;
}
дан вектор
=(1;
2; 1). Найти координаты вектора
в
базисе {
;
;
}.
Решение. Согласно условию = +2 + , где = +2 ; = + + ; = 2 + . Следовательно, = ( +2 )+2( + + )+(2 + ) = +3 = (1; 0; 3)
Ответ: = (1; 0; 3) в базисе { ; ; }.
Пример 2. В базисе { ; ; } даны векторы =(0; 1; 2); =(2; 1; 1); =(1; 0; 1); =(2; 1; 3). Доказать, что векторы { ; ; } образуют базис и найти в этом базисе координаты вектора .
Решение.
Если векторы
,
,
образуют базис, то равенство нулю их
линейной комбинации
=
0 возможно лишь тогда , когда
=
0. Найдем все возможные значения
.
Подставим в данную линейную комбинацию
вместо векторов
(
)
их разложение по базису {
;
;
}.
Получим
=
+
+
=
(
2
)+
+
(2
+
+
)+
(
+
)
=
(2
+
)
+
(
+
)
+
(2
+
+
)
= 0
Так
как векторы
,
,
образуют базис, то они линейно независимы.
Следовательно, последнее равенство
выполняется только тогда, когда равны
нулю все
коэффициенты при векторах
,
,
,
то есть имеет место однородная СЛАУ
(система линейных алгебраических
уравнений):
По
теореме Кронекера - Капелли, если число
неизвестных n
= r(A)
= r(A|В),
то такая однородная СЛАУ является
совместной и определенной, то есть она
имеет только тривиальное решение:
=
0 (
).
В этом случае векторы
,
,
будут линейно независимыми и могут
образовать базис. Чтобы доказать, что
=
0, для данной однородной СЛАУ составим
расширенную матрицу и с помощью метода
Гаусса приведем ее к ступенчатому
(треугольному) виду.
NB. Из вида расширенной матрицы следует, что в ее 1-ом столбце записаны координаты вектора , во 2-ом – координаты вектора , в 3-ем – координаты вектора , а в 4-ом – столбце (столбце свободных членов) – координаты нулевого вектора .
~
~
~
2
~
~ ~
=
=
=
0.
Так
как
=
0 (
),
то {
;
;
}
базис. Теперь в этом базисе найдем
координаты вектора
.
Для этого запишем формальное разложение
вектора
по
базису {
;
;
}:
=
+
+
и
вместо векторов
,
,
,
подставим разложение каждого из них по
исходному базису {
;
;
}.
Получим: 2
+
+
3
=
(
2
)
+
(2
+
+
)
+
(
+
)
{Сгруппируем слагаемые таким образом,
чтобы можно было сравнить коэффициенты
при базисных векторах
,
,
в обеих частях равенства.}
2
+
+
3
=
(2
+
)
+
(
+
)
+
(2
+
+
)
Для данной СЛАУ составим расширенную матрицу и с помощью метода Гаусса приведем ее к ступенчатому виду.
NB. Из вида расширенной матрицы следует, что в ее 1-ом столбце записаны координаты вектора , во 2-ом – координаты вектора , в 3-ем – координаты вектора , а в 4-ом – столбце (столбце свободных членов) – координаты вектора .
~
~
2
~
~
= 2
+ 3
4
.
Ответ:
=
2
+ 3
4