
- •Частина 2 векторні простори § 12. Вступні зауваження
- •§ 13. Поняття вектора, означення векторного простору
- •§ 14. Приклади векторних просторів
- •§ 15. Найважливіші наслідки з означення векторного простору
- •2.19. Наслідок.
- •2.20. Наслідок.
- •§ 16. Лінійно залежні та лінійно незалежні вектори
- •§ 17. Приклади лінійно залежних та лінійно незалежних векторів
- •§ 18. Властивості лінійно залежних і лінійно незалежних векторів
- •§ 19. Вимірність векторного простору
- •§ 20. Базис у скінченновимірному векторному просторі
- •§ 21. Координати вектора
- •§ 22. Основні властивості координат вектора
- •§ 23. Заміна базису
- •§ 24. Приклади застосування методу координат у фізиці
- •· Механіка
- •· Електродинаміка
- •· Квантова теорія
§ 20. Базис у скінченновимірному векторному просторі
2.43. Означення. Базисом у n-вимірному векторному просторі називають впорядковану систему n лінійно незалежних векторів цього простору.
2.44. Приклад.
У тривимірному просторі геометричних
векторів найчастіше використовують
для розв'язання конкретних задач базис,
утворений попарно перпендикулярними
векторами одиничної довжини i,
j
та k.
Ці вектори задовольняють означення
базису, тому що: а) їх кількість дорівнює
вимірності простору; б) вони утворюють
упорядковану сукупність: переставлення
двох з них
або
перетворює так звану "праву" трійку
векторів на "ліву", і навпаки1;
в) вони лінійно незалежні: будь-яка
лінійна комбінація
векторів j
та k є
вектором, який обов'язково належить
площині (j,
k), а значить,
i не
є лінійною комбінацією j
та k;
у такий саме спосіб переконуємося, що
жоден із цих векторів не є лінійною
комбінацією двох інших і критерій
лінійної залежності не виконується.
2.45. Приклад. Як базис в арифметичному просторі, що складається з матриць порядку зручно використовувати вектори2
Згідно з правилами додавання матриць і множення матриці на число, довільний вектор арифметичного простору
(2.1)
можна
представити у вигляді лінійної комбінації
векторів
Вектор
дорівнює нульовому вектору
, (2.2)
коли
всі
коефіцієнти
дорівнюють нулю (див. приклад
2.10).
Звідси випливає, що вектори
лінійно незалежні, а система векторів
лінійно залежна. Отже, вимірність
простору матриць порядку
дорівнює n,
причому вектори
утворюють базис у цьому просторі.
2.46. Приклад. Сукупність усіх дійсних матриць порядку 2´2 є чотиривимірним простором. Як базис можна обрати матриці
* * *
У
подальшому будемо позначати систему
базисних векторів у n-вимірному
просторі як
або подавати у вигляді матриці-рядка
(Лінійні операції з матрицями, елементами
яких є вектори, виконуються за тими
самими правилами, що й операції з
числовими матрицями). Надалі, якщо не
вказано інше, вважатимемо, що всі
індекси, які будуть зустрічатися,
набувають значень від 1 до n.
§ 21. Координати вектора
Розглянемо
систему векторів
що складається з довільного вектора
простору
і базису в цьому просторі. Ця система
містить
вектор, і тому є лінійно залежною. Це
означає, що існує нетривіальна лінійна
комбінація векторів системи, яка дорівнює
нульовому вектору:
Якби коефіцієнт
дорівнював нулю, звідси випливало б, що
існує нетривіальна комбінація векторів
базису, яка дорівнює нулю, що неможливо
з огляду на лінійну незалежність базисних
векторів. Таким чином,
не дорівнює нулю і довільний
вектор x
простору
може бути представлений у вигляді
лінійної комбінації векторів базису:
(2.3)
де
Вираз (2.3) називають розкладом
вектора x
за векторами базису.
2.47. Означення.
Коефіцієнти розкладу вектора за векторами
базису
називають координатами
цього вектора в базисі
тобто xi
– i-та
координата вектора x
у базисі
Координати вектора x можна подати у вигляді вектор-стовпчика (2.1), який у такому разі називають координатним стовпчиком цього вектора. Отже, розклад (2.3) можна записати у вигляді
(2.4)
Добуток
є вектором, оскільки елементами
матриці-рядка
є вектори. (На відміну від цього, добуток
числової матриці-рядка
на координатний стовпчик
є числом).