
- •Харьковский национальный университет им. В.Н. Каразина
- •Высшая алгебра
- •Часть I
- •Харьков-2004
- •Раздел 1. Линейные пространства
- •§1. Введение
- •§2. Операции на множествах
- •§3. Группа
- •§4. Поле
- •§5. Определение линейного пространства
- •§6. Следствия из аксиом линейного пространства
- •§7. Примеры линейных пространств
- •§8. Определение подпространства
- •§9. Линейная комбинация векторов. Линейная оболочка системы векторов
- •§10. Полные системы векторов
- •§11. Линейно независимые системы векторов
- •§12. Связь между полными и линейно независимыми наборами векторов
- •§13. Базис линейного пространства. Его размерность
- •§14. Примеры
- •§15. Координаты вектора в заданном базиСе
- •§16. Изоморфизм линейных пространств
- •§17. Базис и размерность линейного подпространства
- •§18. Линейные многообразия
- •§ 19. Действия с подпространствами
- •§20. Прямая сумма подпространств
- •§21.Матрицы и действия над ними. Линейное пространство матриц
- •§22. ЕщЕ действия над матрицами
- •Раздел 2. Евклидовы и унитарные пространства
- •§1. ЕвклидовО пространствО
- •§2. Свойства скалярного произведения в евклидовом пространстве
- •§3. Длина вектора. Угол между векторами
- •§4. Ортогональные системы векторов
- •§5. Изоморфизм евклидовых пространств
- •§6. Унитарные пространства
- •§7. Свойства скалярного произведения в унитарном пространстве
- •§8. Длина вектора
- •§9. Ортогональные системы векторов
- •§10. Ортогональное дополнение к подпространству
- •§11. Свойства ортогонального дополнения
- •§12. Ортогональная проекция и ортогональная составляющая вектора на подпространство
- •Раздел 3. МетрическИе и нормированнЫе пространства
- •§1. Определение метрического пространства
- •§2. Предел последовательности
- •§3. Шары в метрическом пространстве. Ограниченные множества. Предельные точки
- •§4. Полнота метрических пространств
- •§5. НормИроbаНные пространства
- •§6. Связь нормированных и метрических пространств
- •§7. Покоординатная сходимость и сходимость по норме
- •§8. Связь координатной сходимости и сходимости по норме
- •§9. Полнота нормированных пространств
- •Раздел 4. Теория определителей.
- •§1. Линейный функционал
- •§2. Пространство линейных функционалов на Vn
- •§3. Билинейный функционал
- •§4. Симметричные и антисимметричные билинейные функционалы
- •§5. Полилинейный функционал
- •§6. Определитель квадратной матрицЫ
- •§7. Свойства определителей
- •§8. Пример вычисления определителя
- •§9. Теорема Лапласа
- •§10. Некоторые приемы вычисления определителей nГо порядка
- •1. Метод приведения к треугольному виду.
- •2. Метод выделения линейных множителей.
- •3. Метод представления определителя в виде суммы определителей.
- •5. Метод изменения элементов определителя.
- •Раздел 5. СистемЫ линейных уравнений
- •§ 1. Постановка задачи и терминология
- •§ 2. Формулы Крамера
- •§ 3. Обратная матрица
- •§4. Ранг матрицы
- •§5. Преобразования, не изменяющие ранг матрицы
- •§ 6. Однородные системы
- •§7 Неоднородные системы
- •§8. Метод Гаусса решения системы линейных уравнений. (метод исключения неизвестных)
- •§9. «Альтернатива Фредгольма»
- •Раздел 6. Билинейные и квадратичные формы
- •§1. Билинейный функционал. Его матрица
- •§2. Квадратичная форма
- •§3. Классификация квадратичных форм
- •§4. Канонический вид квадратичных форм
- •§5. Критерий Сильвестра
- •§6. Закон инерции квадратичных форм
- •Раздел 7. Линейные операторы
- •§1. Определение линейного оператора
- •§2. Действия над линейнымИ операторАмИ
- •§3. Связь линейных операторов с матрицами
- •§4. Закон умножения матриц
- •§5. Ядро и образ линейного оператора
- •§6. Невырожденный линейный оператор
- •§7 Инвариантные пространства
- •§8 Собственные векторы и собственные значения линейного оператора
- •§9. Спектр линейного оператора
- •Раздел 8. Преобразования при изменении базиса
- •§1. Матрица и оператор перехода
- •Экзаменационные вопросы по курсу высшей алгебры
- •Часть I.
- •Экзаменационные задачи по курсу "высшая алгебра" . Часть I
§ 19. Действия с подпространствами
Пусть L1 и L2 – подпространства пространства V.
L = L1 + L2 L {x | x=x1 + x2, x1L1, x2L2}
N = L1∩L2 N {x | xL1 xL2}
=
L1∩L2
{x
| xL1
xL2}.
Отметим, что теоретико-множественное объединение подпрост-ранств подпространством, вообще говоря, не является. Рисунок иллюстрирует, что сумма векторов из L1 + L2 не всегда принадлежит L1 + L2 .
30. L = L1 + L2 и N = L1∩L2, где L1 и L2 – подпространства также являются подпростран-
ствами.
◀ В доказательстве элементы подпространств L1 и L2 будем снабжать соответствующими индексами.
1) L = L1 + L2: x, yL x + y = (x1 + x2) + ( y1 + y2 )= (x1 + y1) +(x2 + y2);
xL:
x
= (x1
+ x2)
= x1
+x2;
L
=
=
V
; (–х)=(–х)1+(–х)2
.
2)
N
= L1∩L2
:
;
.
▶
31. Формула Грасмана dim(L1 + L2) = dimL1 + dimL2 – dimL1∩L2.
◀ Пусть dimL1∩L2 = k, dimL1 = k + l1, dimL2 = k + l2. Докажем, что dim(L1 + L2) = k + l1 + l2.
Пусть
базис в L1∩L2.
Дополним его до базиса L1:
и до базиса L2:
.
Покажем, что
,
базис в L1
+ L2.
Полнота:
x
= x1
+ x2
=
=
.
Линейная независимость (от противного).
Пусть
1e1
+ … + kek
+ 1f1
+ … +
+
1g1
+ … +
= ;
Из
последнего равенства следует, что
векторы стоящие в его левой и правой
частях принадлежат L1∩L2
.
Тогда
уL1∩L2
можно
записать в
виде: y
= 1e1
+ … + kek.
Сравнивая
y
= 1e1
+ … + kek
+ 1f1
+ … +
с y
= 1e1
+… + kek,
в силу единственности разложения у,
заключаем, что 1
= 1,
2
= 2,
…, k
= k;
1
= 2
= … =
Подставляя i=
0 в (*) получаем 1e1
+ … + kek
+ 1g1
+ …+
=
и, в силу линейной независимости векторов
e1,
е2,
…, ek,
g1,
g2,…,
получаем: 1
= 2
=… = k
= 1
=… =
=
0. ▶
§20. Прямая сумма подпространств
Сумма L1 + L2 называется прямой суммой (и обозначается L1⊕L2), если представление х = х1 + х2 (х1L1, х2L2) единственно для любого хV.
32. Чтобы L1 + L2 была прямой необходимо и достаточно чтобы:
a) L1∩L2 = или б) dimV = dimL1 + dimL2.
◀ a) Необходимость. Пусть сумма L1 + L2 прямая и пусть z0 и z0L1∩L2. Тогда х = х1+ х2 = (х1+ z0 ) + ( х2 – z0 )= х1 + х2 т.е. разложение x в сумму неоднозначно. Это противоречит тому, что сумма прямая.
Достаточность. L1∩L2 = пусть х = х1 + х2 и х = y1 + y2,
х
–
х =
х1
– y1
+
х2
– y2
=
х1
– y1
= y2
– х2
L1∩L2
х1
– y1
=
и х2
– y2
=
,
т.е. х1
= y1
и х2
= y2.
б) Необходимость. L1⊕ L2 L1∩L2 = , dimV = dimL1 + dimL2 – dimL1∩L2 = dimL1 + dimL2.
Достаточность. Если dimV = dimL1 + dimL2 dimL1∩L2 = 0, т.е. L1∩L2 = . ▶
Если V = L1⊕L2 xV существует единственное представление: х = х1 + х2 (х1L1, х = L2).
При
этом х1
называется
проекцией х
на
L1,
параллельно
подпространству
L2 (
х),
а х2
называется
проекцией х
на
L1,
параллельно
подпространству
L1 (
х).
Подпространство L2 называется дополнением L1 к V и наоборот.
33. L1V существует L2 такое, что L1⊕L2 = V. Доказать самостоятельно.
34. Если L1⊕L2 = V и dimV = n, dimL1 = k, то dimL2 = n – k .
Доказать самостоятельно. Величина dimV – dimL1 = n – k называется коразмерностью подпрострарства L1 и обозначается codimL1 .