algebra lecture 1stcourse 1st semester
.pdfеn =(0,0,0,…,1). Тогда (α1,α2,…,αn) Рn (α1,α2,…,αn)= (α1,0,…,0)+ (0,α2,…,0)+ …+(0,0,…,αn)=
=α1(1,0,…,0)+ α2(0,1,…,0)+ …+αn(0,0,…,1)= α1 е1 +…+αп еп
и это представление однозначно. Значит, по Теореме 2
е1,…,еп – базис в P n, и dim P n = n.
Лекция 14.
Теорема 6. Любую линейно независимую систему векторов в пространстве L можно дополнить до базиса L.
Доказательство. Пусть а1,…,аk – линейно независимая система векторов в L. Если это максимальная линейно независимая система векторов, то а1,…,аk – базис линейного пространства L по Теореме 4. Если это не максимальная линейно независимая система векторов, то существует некоторый вектор аk+1 такой, что а1,…,аk ,аk+1 - линейно независимая система векторов в L. Опять, если это максимальная линейно независимая система векторов, то а1,…,аk+1 – базис линейного пространства L, а если не максимальная, то добавляем вектор аk+2 и т.д. пока не получим максимальную линейно независимую систему векторов, то есть базис.
Пусть е1,…,еп – базис линейного пространства L и х L.
Тогда х = х1 е1 +…+хп еп , и набор (х1,…,хп) называется координатами вектора х в базисе е1,…,еп .
Упражнение. Доказать, что если (х1,…,хп) координаты вектора х, а (у1,…,уп) координаты вектора у в базисе е1,…,еп , то координатами вектора х+у будет набор (х1+у1,…,хп+уп), а координатами вектора α х, α Р, будет набор (α х1,…,α хп).
7.3. Изоморфизм линейных пространств.
Определение. Отображение ϕ : L1 → L2 линейных пространств над полем Р называется изоморфизмом линейных пространств, если
61
1)ϕ - биекция,
2)ϕ - линейное отображение линейных пространств, то
есть ϕ(х+у)= ϕ х +ϕ у, ϕ(α х) =α ϕ х х,у L1, α Р.
Тот факт, что линейные пространства L1 и L2 изоморфны,
обозначают L1 ≈ L2 .
Упражнение. Доказать, что если ϕ :L1→ L2 - изоморфизм линейных пространств, то ϕ(0L 1 )= 0L 2 , ϕ(- a)=- ϕ(a) a L1.
Утверждение. Если L1 ≈ L2 , то L2 ≈ L1 (это симметричность изоморфизма).
Доказательство. Пусть отображение ϕ :L1→ L2 - изоморфизм линейных пространств. Так как ϕ - биекция, то существует отображение ϕ -1, и ϕ -1– биекция. Покажем, что ϕ -1- ли-
нейное отображение. Пусть ϕ -1х = а, ϕ -1у = b. Тогда ϕ а = х,
ϕ b = у ϕ(а + b)= х + у ϕ -1(х + у)= а + b =ϕ -1х+ϕ -1у,
ϕ(α а) = α х ϕ -1(α х)= α а = α ϕ -1х.
Упражнения.
1.Доказать, что L1 ≈ L1 (это рефлексивность изоморфизма).
2.Доказать, что если L1 ≈ L2 и L2 ≈ L3 , то L1 ≈ L3 (это транзитивность изоморфизма).
Таким образом, отношение изоморфности между линейными пространствами рефлексивно, симметрично и транзитивно. Следовательно, все линейные пространства разбиваются на непересекающиеся классы изоморфных.
Утверждение. Если L1 ≈ L2 , то dim L1 = dim L2.
Доказательство. Пусть ϕ : L1 → L2 - изоморфизм линейных пространств, и е1,…,еп – базис линейного пространства
L1. Покажем, что ϕе1,…,ϕеп – базис линейного пространства
L2. В самом деле, если у L2 , то ϕ -1у L1 ,
ϕ -1у=α1 е1 +…+αп еп у = α1ϕе1 +…+αпϕеп . Кроме того,
ϕе1,…,ϕеп – линейно независимы, так как если
α1ϕе1 +…+αпϕеп = 0, то ϕ(α1е1 +…+αпеп) = 0 = ϕ (0)
α1е1 +…+αпеп = 0 (из инъективности ϕ) α1 =…=αп = 0. Таким образом, любой вектор из L2 представляется в ви-
де линейной комбинации векторов ϕе1,…,ϕеп , и из их линей-
62
ной независимости следует, что это представление однозначно (см. Теорему 1). Из Теоремы 2 следует, что ϕе1,…,ϕеп – базис в L2 .
Теорема. Если dim L = n, то L ≈ P n.
Доказательство. Пусть dim L = n, и е1,…,еп – базис в L .
Рассмотрим ϕ : L → P n такое, что х = х1е1 +…+хпеп L ϕ х= (х1 ,…,хп) P n. Из однозначности представления х в ви-
де х = х1е1 +…+хпеп следует, что ϕ определено корректно. Биективность ϕ очевидна. Линейность ϕ требовалось доказать в упражнении в 7.2.
Следствие. Все пространства одной размерности изоморфны. И значит, пространства изоморфны тогда и только тогда, когда у них одинаковая размерность. Таким образом, класс изоморфных друг другу пространств полностью задается размерностью любого из этих пространств. И для любой размерности п с точностью до изоморфизма существует лишь одно пространство размерности п. Например, пространство P n. Все остальные пространства размерности п ему изоморфны.
7.4. Подпространства.
Пусть L - п-мерное линейное пространство над полем Р
(так как L ≈ P n, то, не теряя общности, можно было бы считать, что L = P n).
Утверждение. Пересечение любого семейства подпространств в L является подпространством.
Доказательство. Пусть Li ,i I, - подпространства в L, где I – некоторое множество индексов, L′ = ∩Li . Докажем, что
i I
L′- подпространство в L.
I. Пусть х, у L′ х, у Li i I х+ у, α х Li i I,
α P х+ у, α х ∩Li = L′.
i I
63
II.2. Так как 0L Li i I 0L ∩Li = L′.
i I
Утверждение. Пусть L1, L2 – подпространства, и L1 L2 .
Тогда dimL1≤ dimL2 , и если dimL1= dimL2 , то L1= L2 .
Доказательство. Пусть L1 L2. Тогда базис подпространства L1 является линейно независимой системой векторов в L2 , и её можно дополнить до базиса L2 . И значит, число векторов в базисе L2 не меньше, чем число векторов в базисе L1, то есть dimL1≤ dimL2. Если же dimL1= dimL2 , то любой базис подпространства L1 является базисом подпространства L2 , и любой вектор из L2 , являясь линейной комбинацией базисных векторов, содержится в L1. Следовательно, L2 L1
L2= L1.
Рассмотрим способы задания подпространств в L.
Определение. Пусть векторы а1,…,аm L. Линейной обо-
лочкой системы векторов {а1,…,аm} называется 3)наименьшее 1)подпространство в L , 2)содержащее векторы а1,…,аm. Эту линейную оболочку мы будем обозначать <а1,…,аm>.
В нашем определении для линейной оболочки требуется выполнение трех условий: 1) <а1,…,аm> - подпространство,
2)это подпространство должно содержать векторы а1,…,аm,
3)среди всех таких подпространств линейная оболочка – наименьшее (по включению) подпространство, то есть содержится в любом другом подпространстве, для которого выполняются условия 1), 2).
Покажем, что линейная оболочка системы векторов существует.
Утверждение. Линейная оболочка системы векторов
{а1,…,аm} равна пересечению всех подпространств из L, содержащих эти векторы.
Доказательство. Очевидно, множество таких подпро-
странств не пусто, так как содержит тривиальное подпространство L. Далее, 1)пересечение всех таких подпространств
64
– подпространство, 2)содержащее векторы {а1,…,аm}. И наконец, 3)это подпространство - наименьшее, так как пересечение подмножеств содержится в любом из пересекающихся подмножеств.
Утверждение. <а1,…,аm>= {α1a1 +…+αmam|α1,…,αm P},
то есть линейная оболочка системы векторов {а1,…,аm} равна множеству всевозможных линейных комбинаций векторов
{а1,…,аm}.
Доказательство. 1)Докажем, что
V = {α1a1 +…+αmam|α1,…,αm P} – подпространство.
I. Пусть х, у V, x = α1a1 +…+αmam , y = β1a1 +…+βmam x+y=(α1+β1)a1+…+(αm+βm)am , αx= (αα1)a1+…+(ααm)am V.
II.2. 0 = 0a1 +…+0am V.
2)Очевидно, а1 = 1 а1 + 0 а2 +…+ 0 аm V. Аналогично,
а2,…, аm V.
3)Пусть подпространство W а1, а2 ,…, аm все
α1a1 +…+αmam W V W.
Следовательно, V – наименьшее подпространство, содержащее векторы а1, а2 ,…, аm V = <а1,…,аm>.
Определение. Если V = <а1,…,аm>, то векторы а1,…,аm называются образующими подпространства V.
В этом случае любой вектор из V представляется в виде линейной комбинации системы образующих. Если к тому же векторы а1,…,аm линейно независимы, то такое представление однозначно, и система образующих является базисом линейного пространства V.
Лекция 15.
Определение. Рангом системы векторов {а1,…,аm} назы-
вается число rg {а1,…,аm} = dim<а1,…,аm>.
По аналогии с элементарными преобразованиями строк
65
матрицы или системы линейных уравнений (см.4.2) опреде-
лим элементарные преобразования (ЭП) системы векторов
S = {а1,…,аm}.
Определение. Будем говорить, что система векторов S′ получается из системы векторов S элементарным преобразо-
ЭП−I
ванием I-го типа (S → S′), если i-й вектор системы S′ получается прибавлением к i-му вектору системы S j-го вектора системы S, умноженного на коэффициент с Р (j≠ i). А все остальные векторы системы S′ совпадают с соответствующими векторами системы S.
При элементарном преобразовании II-го типа в системе S меняются местами i-й и j-й векторы.
При элементарном преобразовании III-го типа в системе S i-й вектор умножается на коэффициент с Р, с ≠ 0.
Если координаты системы векторов записывать по строкам матрицы, то при элементарных преобразованиях системы векторов происходят такие же элементарные преобразования со строками матрицы.
ЭП ЭП
Упражнение. Доказать, что если S → S′, то S′ → S, причем обратное ЭП - того же типа.
Докажем, что при элементарных преобразованиях не меняется линейная оболочка системы векторов и, следователь-
ЭП
но, ранг системы векторов, то есть если S →S′, то <S>=< S′>
и rg S = rg S′.
ЭП
Утверждение. Если S → S′, то < S′> <S>.
Доказательство. Так как S′ содержится в подпространстве <S>, то подпространство <S′>- наименьшее подпространство, содержащее S′- содержится в <S>, то есть < S′> <S>.
ЭП |
ЭП |
Следствие. Если S → |
S′, то < S′> <S>, и S′ → S, то |
есть < S> <S′>, и значит, <S>=< S′>, и rg S = rg S′.
Покажем, как находить ранг системы векторов S. Пусть
S = {а1,…,аm}, и в координатах ai = (ai1,…,ain), i =1,…,m.
66
Запишем координаты векторов из S по строкам матрицы A, и будем делать над этими строками элементарные преобразования так (см. 4.2), чтобы привести эту матрицу к ступенчатому виду
0 0 ... a1,k a1,k +1 ................................. |
a1n |
|
||
|
1 |
1 |
|
|
|
|
|
||
0 0 ..... |
0 0 |
.... a2,k2 a2,k2 +1 .................. |
a2n |
|
............................................................... |
|
|||
|
|
|
|
|
A = 0 0 ..... |
0 0 |
......0 0 ....... |
ar ,kr ar,kr +1....arn , где число не- |
|
|
|
|
0 0 ..... 0 |
|
0 0 ....................................... |
|
|
|
|
................................................................ |
|
|||
|
|
|
0 |
|
0 0 ............................. |
|
........................... |
|
|
|
|
|
|
|
нулевых строк равно r, r≥ 0, |
и все элементы aiki ≠ 0, i = |
|||
1,…,r. |
|
|
|
|
Полученную соответствующую систему векторов обозначим
S = { a1,..., am }, где ar +1 = |
... = am = 0 . Очевидно, <S> = < S >= |
= |
< a1,..., ar ,0,...,0 >= |
{α1a1 +... +αr ar +αr +1 0 +... +αm 0 |αi P}= |
|
= < a1,..., ar >. Покажем, |
что векторы a1,..., ar линейно неза- |
висимы. Пусть β1a1 +... + βr ar = 0 . Приравнивая координаты
с номером k1 в левой и правой частях равенства, получим β1a1,k1 = 0 β1= 0. Затем приравняем координаты с номером
k2 в левой и правой частях равенства и получим β2a2,k2 = 0
β2= 0. Далее переходим к координате с номером k3 и т.д. Таким образом, мы получим, что β1=…=βr = 0, векторы a1,..., ar
линейно независимы, то есть являются базисом в < S > и в
<S>. И значит, dim<S>= dim< S >= rg S = rg S = r.
Отсюда следует корректность определения ранга в 4.2 – так как r = dim<S>, то r не зависит от способа приведения матрицы к ступенчатому виду.
67
7.5. Теорема Кронекера-Капелли.
Запишем систему линейных уравнений (4.1) в векторном |
|
|
|||||||||||||
|
a11 |
|
a12 |
|
a1n |
b1 |
|
|
|
|
a1i |
|
|||
виде |
a |
|
a |
|
a |
|
b |
|
|
|
|
a |
|
- |
|
21 |
x |
+ 22 |
x |
+... + |
2n x |
= |
2 |
. |
Пусть Аi= |
2i |
|||||
|
... |
1 |
... |
2 |
... n |
|
... |
|
|
|
... |
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
am1 |
|
am2 |
|
amn |
bm |
|
|
|
ami |
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
b1 |
|
|
|
|
i-й вектор-столбец нашей системы, i = 1,…,n, B = |
b |
|
|
|
|||||||||||
|
2 |
- век- |
|||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
... |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
bm |
|
|
тор из правой части системы. Тогда наша система может
быть записана в виде одного векторного уравнения А1х1 + А2х2 +…+ Апхп= В. Очевидно, решение этого вектор-
ного уравнения существует тогда и только тогда, когда век-
тор В является линейной комбинацией векторов А1,…,Ап
В <А1,…, Ап> <В, А1,…, Ап> <А1,…, Ап> <В,А1,…,Ап>=<А1,…,Ап> dim<В, А1,…,Ап>= dim<А1,…,Ап>rg{В,А1,…,Ап} = rg{А1,…,Ап} rg A = rg A - ранг основ-
ной матрицы системы (4.1) по столбцам равен рангу расширенной матрицы. Этим мы закончили ещё одно продвинутое (сравните с 4.3) доказательство теоремы Кронекера-Капелли. Далее мы увидим, что ранги матрицы по столбцам и по строкам совпадают.
7.6. Решение однородных систем линейных уравнений.
Мы рассматривали задание подпространств в L в виде линейных оболочек систем векторов. Рассмотрим второй способ задания подпространств. Пусть е = {e1,…,еn} – базис пространства L, α1,…,αп фиксированные элементы из P.
Утверждение. Подмножество
L1 = {x = x1e1+…+ xnеn L |α1x1 +…+αnxn = 0} является подпространством в L.
Доказательство. I. Пусть x = x1e1+…+ xnеn, у = у1e1+…+ + уnеn L1 α1x1 +…+αnxn = 0, α1у1 +…+αnуn = 0
68
α1(x1+у1)+…+αn(xп+уп)=0, α1αx1+…+αnαxn=0 х+у, αx L1. II. 2. Очевидно, 0L= 0e1+…+ 0еn L1, так как α10 +…+αn0= 0.
Упражнение. Доказать, что не является подпространст-
вом в L подмножество {x= x1e1+…+xnеn L |α1x1+…+αnxn=1}.
Пусть Li={x=x1e1+…+xnеn L|αi1x1+…+αinxn=0}, i =1,…,m.
Тогда подпространство ∩Li задается однородной системой линейных уравнений
α x +α |
12 |
x +... +α |
|
x = 0 |
|
|||||
|
11 1 |
|
2 |
|
1n |
n |
|
|||
α21x1 +α22 x2 +... +α2n xn = 0 |
|
|||||||||
............................................ . |
(7.1) |
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
α |
x +α |
m2 |
x |
+... +α |
|
x = 0 |
|
|||
|
m1 1 |
|
2 |
|
|
mn n |
|
Это второй способ задания подпространств в L.
Пусть L=PnP . Тогда множество решений системы (7.1) является подпространством в PP п. Найдем базис и размерность этого подпространства. С помощью элементарных преобразований приведем систему (7.1) к ступенчатому виду. Для простоты будем считать, что x1,…, xr – главные неизвестные,
а xr+1,…, xт |
– свободные неизвестные, то есть матрица сис- |
||||||
темы имеет следующий ступенчатый вид: |
|
|
|
|
|||
|
α11α12 |
|
α1n |
|
0 |
|
|
|
|
|
|||||
|
0 α22α23 |
|
α2n |
|
|
|
|
|
|
|
0 |
(7.2) |
|||
|
|
|
|
|
.. |
. |
|
.................................................... |
|
|
|
||||
|
0 0 0 |
αrrαr ,r +1 |
αrn |
|
|
|
|
|
|
0 |
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
Будем придавать набору (п – r) свободных неизвестных зна-
чения (1,0,0,...,0,0), (0,1,0,…,0,0),…,(0,0,0,…,1,0), (0,0,0,…,0,1).
После этого главные неизвестные находятся однозначно, и мы получим набор из (п – r) частных решений однородной СЛУ f1 = (*,*,…,*,1,0,0,...,0,0), f2 = (*,*,…,*,0,1,0,...,0,0),…, fn-r= (*,*,…,*,0,0,...,0,0,1), где звездочкой * обозначены какието значения главных неизвестных. Покажем, что f1, f2 ,…,fn-r - базис в пространстве решений СЛУ (7.1). Во-первых, строки
69
f1, f2,…,fn-r – линейно независимы. Это доказывается так же,
как линейная независимость строк матрицы A из 7.4. Вовторых, любое решение СЛУ (7.1) является линейной комбинацией решений f1, f2 ,…, fn-r . В самом деле, если решение
системы f = (с1,…,сr+1,..., сn), то линейная комбинация решений f0 = f - сr+1 f1 - ... - сn fn-r принадлежит пространству решений, причем f0 = (*,…,*,0,…,0), то есть у f0 все свободные
неизвестные равны нулю. Тогда, решая СЛУ (7.2), получим, что все главные неизвестные у f0 также равны нулю, то есть
f0 = 0, f - сr+1 f1 - ...- сn fn-r = 0 f = сr+1 f1 +...+сn fn-r . Таким образом, f1, f2 ,…,fn-r - базис в пространстве решений СЛУ
(7.1), и размерность пространства решений равна (п – r). Определение. Базис в пространстве решений однородной
системы линейных уравнений называется фундаментальной системой решений (сокращенно ФСР).
Так как базисы в пространствах выбираются неоднозначно, то и ФСР выбираются неоднозначно. Мы показали, что f1, f2 ,…,fn-r – ФСР для СЛУ (7.1). Любое линейно независимое семейство из (п – r) решений также является фундаментальной системой решений.
Лекция 16.
8.СИСТЕМЫ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ (ПРОДОЛЖЕНИЕ)
8.1.Определение ранга матрицы через миноры.
Определение. Будем говорить, что для (m,n)-матрицы А
ранг rk A= r , если все миноры в А порядка (r+1) равны нулю, и существует минор порядка r, который не равен нулю.
Упражнения.
1.Доказать, что если rk A = r , то все миноры в А порядка s, s > (r+1), равны нулю.
2.Доказать, что rk A = 0 A = 0.
3.Доказать, что rk A = 1 в А ненулевая строка, а все остальные строки ей пропорциональны.
70