
- •Часть II
- •Оглавление
- •Дидактический план
- •Литература*
- •Перечень умений
- •Тематический обзор*
- •1 Собственные числа и собственные векторы матрицы
- •1.1 Определение. Основные свойства собственных векторов
- •1.2 Характеристический многочлен
- •1.3 Собственное подпространство
- •2 Приведение симметричной матрицы к диагональному виду
- •2.1 Скалярное произведение в пространстве Rn. Процесс ортогонализации
- •2.2 Ортогональная матрица
- •2.3 Собственный базис симметричной матрицы
- •3 Квадратичная форма. Приведение к каноническому виду
- •3.1 Основные определения. Матрица квадратичной формы
- •3.2 Преобразование матрицы при линейной замене переменных
- •3.3 Приведение квадратичной формы к каноническому виду ортогональным преобразованием
- •3.4 Приведение кривой второго порядка к каноническому виду
- •3.5 Знакоопределенные квадратичные формы. Критерий Сильвестра
- •4 Линейные пространства
- •4.1 Определение линейного пространства
- •4.2 Линейная зависимость
- •4.3 Базис и координаты. Размерность пространства
- •4.4 Матрица перехода
- •4.5 Подпространство
- •4.6 Евклидовы пространства
- •3. Теорема Пифагора и ее обобщение.
- •5 Линейные операторы
- •5.1 Определение и примеры
- •5.2 Матрица линейного оператора
- •5.3 Самосопряженный оператор
- •Приложение 1 Перпендикуляр из точки на пространство
- •Приложение 2 о приближенном вычислении собственных значений матрицы
- •Задания для самостоятельной работы
- •1.Решите самостоятельно следующие задачи (номер варианта совпадает с вашим номером в списке группы):
- •Тренинг умений
- •1 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 1
- •2 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 2
- •3 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 3
- •4 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 4
- •5 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 5
- •6 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 6
- •7 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 7
- •8 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 8
- •9 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 9
- •10 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 10
- •11 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 11
- •12 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 12
- •13 Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 13
- •Глоссарий
- •Линейная алгебра с элементами аналитической геометрии юнита 3
- •Часть II
4.2 Линейная зависимость
Пусть
векторы из линейного пространства V;
– действительные числа. Вектор
называют линейной комбинацией
.
Очевидно, при
,
.
Но может быть, что линейная комбинация
y=0, хотя не все коэффициенты ci
обращаются в нуль. Тогда говорят, что
линейно
зависимы.
Определение. Векторы называют линейно зависимыми, если существуют числа , не все равные нулю и такие, что
.
(*)
Если же равенство (*) возможно только
при
,
то
– линейно независимы.
Например, на плоскости два вектора
и
линейно зависимы тогда и только тогда,
когда
и
коллинеарны. В пространстве же
линейная независимость векторов
эквивалентна их некомпланарности.
Как было показано (юнита 1), система векторов
из арифметического пространства Rn линейно независима.
Рассмотрим несколько
примеров линейно независимых систем
векторов в пространстве
– непрерывно дифференцируемых
функций на отрезке
.
Пример 1. Пара функций
,
линейно независимы на любом отрезке
.
Действительно, составим линейную
комбинацию, приравняем ее 0-вектору
пространства
.
Нулевым элементом этого пространства
является функция, принимающая значение
нуль во всех точках отрезка
,
т.е.
(отрезок оси ОХ).
.
Это равенство должно выполняться для
всех х из
.
Пусть х=0 сначала, затем положим
(считаем, что 0 и
принадлежат
),
получаем:
,
.
Условие линейной независимости выполнено.
Система же функций в том же пространстве
,
,
– линейно зависима, т.к. имеет место
тождество
,
здесь
,
,
.
Пример 2. Рассмотрим пространство
многочленов степени
.
Система функций 1; х;
;
линейно независима.
Составим их линейную комбинацию,
приравняем нуль – вектору и найдем
коэффициенты
,
,
,
:
.
Продифференцируем последовательно три раза последнее равенство, учитывая, что производные нуль-функции равны нулю тождественно, получаем
.
Отсюда получаем
.
Заметим, что вообще система функций
линейно независима в пространстве
многочленов степени
,
при любом
Отсюда следует, что
многочлен
степени n
тождественно равен нулю тогда и только
тогда, когда все его коэффициенты
равны нулю, а два многочлена степени n
равны, если совпадают их коэффициенты
при одинаковых степенях х.
В дальнейшем мы познакомимся и с другими
линейно независимыми системами в
.
Лемма 1. Если среди векторов имеются линейно зависимые, то и вся система линейно зависима.
Действительно, если
линейно зависимая подсистема, то
существует нетривиальная линейная
комбинация из этих векторов равная
нуль-вектору:
(не все Сi
равны нулю). (*)
Тогда приписав к (*) остальные векторы системы с нулевыми коэффициентами, получим
(**)
и линейная комбинация (**) тоже нетривиальна. Таким образом всякая подсистема линейно независимой системы векторов линейно независима.
Лемма 2. Вектора линейно зависимы тогда и только тогда, когда хотя бы один из них есть линейная комбинация других. Доказательство очевидно сразу же следует из определения линейной зависимости.
Лемма 3. Если в систему
векторов входит 0-вектор, то она линейно
зависима, так как существует, например,
линейная комбинация
,
где С – любое,
.