
- •Линейная алгебра глава 1 законы композиции
- •§1. Внутренние законы композиции
- •1.2. Основные алгебраические образования: группы, кольца, поля
- •§2. Внешние законы композиции
- •§3. Изоморфизм
- •Глава 2 комплексные числа
- •§1. Поле с комплексных чисел
- •Потренироваться в сложении-вычитании и умножении
- •§2. Комплексно сопряженные числа
- •§3. Модуль комплексного числа. Деление двух комплексных чисел
- •§4. Геометрическая интерпретация комплексных чисел
- •§5. Тригонометрическая форма комплексного числа. Формула муавра. Извлечение корня
- •§6. Комплексные функции
- •Комплексные функции одного действительного переменного
- •Показательная функция zеz с комплексным показателем и ее свойства
- •Формулы Эйлера. Показательная форма комплексного числа
- •Глава 3 многочлены
- •§1. Кольцо многочленов
- •§2. Деление многочленов по убывающим степеням
- •§3. Взаимно простые и неприводимые многочлены. Теорема и алгоритм евклида
- •§4. Нули (корни) многочлена. Кратность нуля. Разложение многочлена в произведение неприводимых многочленов над полем с и r
- •Упражнения
- •Глава 4 векторные пространства
- •§1. Векторное пространство многочленов над полем p коэффициентов
- •§2. Векторные пространства р n над полем р
- •§3. Векторы в геометрическом пространстве
- •3.1. Типы векторов в геометрическом пространстве
- •Из подобия треугольников авс и ав'с' следует (как в случае , так и в случае ), что.
- •3.3. Задание свободных векторов при помощи декартовой системы координат и соответствие их с векторами из векторного пространства r3
- •3.4. Скалярное произведение двух свободных векторов
- •Упражнения
- •§4. Векторное подпространство
- •4.1. Подпространство, порожденное линейной комбинацией векторов
- •4.2. Линейная зависимость и независимость векторов
- •4.3. Теоремы о линейно зависимых и линейно независимых векторах
- •4.4. База и ранг системы векторов. Базис и размерность векторного подпространства, порожденного системой векторов
- •4.5. Базис и размерность подпространства, порожденного системой
- •§5. Базис и размерность векторного пространства
- •5.1. Построение базиса
- •5.2. Основные свойства базиса
- •5.3. Базис и размерность пространства свободных векторов
- •§6. Изоморфизм между n – мерными векторными пространствами к и р n над полем р
- •§8. Линейные отображения векторных пространств
- •8.1. Ранг линейного отображения
- •8.2. Координатная запись линейных отображений
- •Упражнения
- •Глава 5 матрицы
- •§1. Ранг матрицы. Элементарные преобразования матриц
- •§2. Алгебраичесие операции над матрицами.
- •Пусть даны матрицы
- •§3. Изоморфизм между векторным пространством
- •§4. Скалярное произведение двух векторов из пространства Rn
- •§5. Квадратные матрицы
- •5.1. Обратная матрица
- •5.2. Транспонированная квадратная матрица.
- •Упражнения
- •Глава 6 определители
- •§1. Определение и свойства определителя, вытекающие из определения
- •§2. Разложение определителя по элементам столбца (строки). Теорема о чужих дополнениях
- •§3. Геометрическое представление определителя
- •3.1. Векторное произведение двух свободных векторов
- •3.2. Смешанное произведение трех свободных векторов
- •§4. Применение определителей для нахождения ранга матриц
- •§5. Построение обратной матрицы
- •Упражнения
- •Глава 7 системы линейных уравнений
- •§1. Определения. Совместные и несовместные системы
- •§2. Метод гаусса
- •§3. Матричная и векторная формы записи линейных
- •3. Матрицу-столбец свободных членов размер матрицыk 1.
- •§4. Система крамера
- •§5. Однородная система линейных уравнений
- •§6. Неоднородная система линейных уравнений
- •Упражнения
- •Глава 8 приведение матриц
- •§1. Матрица перехода от одного базиса к другому
- •1.1. Матрица перехода, связанная с преобразованием
- •1.2. Ортогональные матрицы перехода
- •§2. Изменение матрицы линейного отображения при замене базисов
- •2.1. Собственные значения, собственные векторы
- •2.2. Приведение квадратной матрицы к диагональной форме
- •§3. Вещественные линейные и квадратичные формы
- •3.1. Приведение квадратичной формы к каноническому виду
- •3.2. Определенная квадратичная форма. Критерий Сильвестра
- •Упражнения (номера с 1465 и далее)
§5. Базис и размерность векторного пространства
Определение.
Пусть К
– векторное пространство над полем Р;
предположим, что в этом пространстве
существует конечное число n
таких линейно независимых векторов
,
что всякий вектор
изК
линейно зависит от
.
Тогда будем говорить, что совокупность
образуетбазис
пространства К
и, что векторное пространство К
имеет конечную размерность
n,
и записывается dimK
= n.
Замечание. Существуют векторные пространства, не имеющие конечной размерности; говорят, что они имеют бесконечную размерность; в таких векторных пространствах имеются сколь угодно большие совокупности линейно независимых векторов. Например, векторное пространство многочленов. Рассмотрение таких пространств выходит за рамки нашего курса линейной алгебры.
Не существует базиса и в нулевом пространстве, так как система, состоящая из одного нулевого вектора, является линейно зависимой. Размерность нулевого пространства не определена и считается равной нулю.
Следствия из определения.
1.
В n
– мерном векторном пространстве К
совокупность, состоящая более чем из n
векторов, всегда линейно зависима.
Если К имеет несколько базисов, то эти базисы содержат одинаковое
число
векторов, и число это равно размерности
К;
следовательно, dimK
не зависит от выбора базиса. Действительно,
если К
имеет базис, отличный от
,
последний будет иметьn'
векторов, причем n'
n.
Точно также в К
может существовать не более n'
линейно независимых векторов, а значит
n n',
и, следовательно, n
= n'.
5.1. Построение базиса
Пусть
имеется n
– мерное векторное пространство К,
т.е. в нем существует хотя бы один базис
из n
векторов. Выберем в К
произвольный вектор
.
ЕслиК
не содержит векторов, линейно независимых
от
,
то для любого вектора
имеем
или
и
составляет
базис пространстваК,
которое имеет размерность 1.
Допустим,
что размерность n
> 1. Обозначим через
вектор
изК
линейно независимый от
.
Предположим, что таким путем постепенно
получены линейно независимые вектора
.
Еслиr
n,
то К
содержит вектора линейно независимые
от
,
иначе эти вектора составляли бы базисК,
содержащим r
n =
dimK
векторов, что невозможно. Стало быть,
найдется такой вектор
,
что
,
линейно независимы. Этим способом можно
получитьn
линейно
независимых векторов, которые и составят
базис пространства К.
Тот факт, что вектора для построения
базиса были выбраны произвольно,
свидетельствует о том, что всегда
существует бесконечное множество
различных базисов пространства К
(но все они содержат одинаковое число
векторов n
= dimK).
Тем самым можно считать доказанным
также теорему о неполном базисе и лемму
о замещении.
Теорема
о неполном базисе.
Всякую линейно независимую совокупность
векторов
гдеr
n
= dimK всегда
можно дополнить
n – r
другими векторами из К
так, чтобы полученная система n
векторов составляла базис пространства
К.
Лемма
о замещении.
Пусть
базис
пространстваК.
Тогда любой вектор
из этого базиса можно заменить другим
вектором
изК,
который не является линейной комбинацией
остальных векторов в базисе:
.
Тогда
– базисК.