
- •1) Матрицы
- •2) Определители
- •3) Миноры и алгебраические дополнения
- •4) Обратная матрица
- •5) Ранг матрицы
- •6) Системы линейных уравнений
- •Матричная форма записи системы
- •7) Решение системы с помощью формул Крамера
- •Решение системы с помощью обратной матрицы
- •8) Линейное векторное пространство
- •9) Линейная зависимость векторов
- •11) Ранг и базис системы векторов
- •12) Решение системы с помощью формул Крамера
- •Метод Гаусса
- •16Эллипс
- •Окружность
- •17) Гипербола
- •Парабола
9) Линейная зависимость векторов
Определение
1. Система
векторов
называется
линейно зависимой, если один из векторов
системы можно представить в виде линейной
комбинацииостальных
векторов системы, и линейно независимой
- в противном случае.
Определение
1´. Система
векторов
называется
линейно зависимой, если найдутся
числа с1, с2,
…, сk,
не все равные нулю, такие, что линейная
комбинация векторов с данными
коэффициентами равна нулевому
вектору:
=
,
в противном случае система называется
линейно независимой.
Покажем, что эти определения эквивалентны.
Пусть выполняется определение 1, т.е. один из векторов системы равен линейной комбинации остальных:
,
.
Линейная комбинация системы векторов равна нулевому вектору, причем не все коэффициенты этой комбинации равны нулю, т.е. выполняется определение 1´.
Пусть
выполняется определение 1´. Линейная
комбинация системы векторов равна
,
причем не все коэффициенты комбинации
равны нулю, например, коэффициенты при
векторе
.
,
,
.
Один из векторов системы мы представили в виде линейной комбинации остальных, т.е. выполняется определение 1.
Определение
2. Единичным
вектором, или ортом,
называется n-мерный
вектор,
у которого i-я
координата равна единице, а остальные
- нулевые.
.
(1,
0, 0, …, 0),
(0,
1, 0, …, 0),
…
(0,
0, 0, …, 1).
Теорема 1. Различные единичные векторы n-мерного пространства линейно независимы.
Доказательство. Пусть линейная комбинация этих векторов с произвольными коэффициентами равна нулевому вектору.
=
.
Из этого равенства следует, что все коэффициенты равны нулю. Получили противоречие.
Каждый вектор n-мерного пространства ā(а1, а2 , ..., аn) может быть представлен в виде линейной комбинации единичных векторов с коэффициентами, равными координатам вектора
.
Теорема 2. Если системы векторов содержит нулевой вектор, то она линейно зависима.
Доказательство. Пусть
дана система векторов
и
один из векторов является нулевым,
например
=
.
Тогда с векторами данной системы можно
составить линейную комбинацию, равную
нулевому вектору, причем не все
коэффициенты будут нулевыми:
=
.
Следовательно, система линейно зависима.
Теорема 3. Если некоторая подсистема системы векторов линейно зависима, то и вся система линейно зависима.
Доказательство. Дана
система векторов
.
Предположим, что система
линейно
зависима, т.е. найдутся числа с1, с2,
…, сr,
не все равные нулю, такие, что
=
. Тогда
=
.
Получилось, что линейная комбинация векторов всей системы равна , причем не все коэффициенты этой комбинации равны нулю. Следовательно, система векторов линейно зависима.
Следствие. Если система векторов линейно независима, то и любая ее подсистема также линейно независима.
Доказательство.
Предположим противное, т.е. некоторая подсистема линейно зависима. Из теоремы следует, что вся система линейно зависима. Мы пришли к противоречию.
Теорема
4 (теорема
Штейница). Если
каждый из векторов
является
линейной комбинацией векторов
и m>n,
то система векторов
линейно
зависима.
Следствие. В любой системе n-мерных векторов не может быть больше чем n линейно независимых.
Доказательство. Каждый n-мерный вектор выражается в виде линейной комбинации n единичных векторов. Поэтому, если система содержит m векторов и m>n, то, по теореме, данная система линейно зависима.