
- •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
4.3 Базис и координаты. Размерность пространства
Понятие базиса пространства Rn уже обсуждалось ранее. Аналогично определяется базис любого линейного пространства.
Определение. Конечная система
векторов
называется базисом линейного пространства
V, если:
а) векторы
линейно независимы;
б) любой вектор
пространства V представляется в
виде линейной комбинации векторов
базиса:
.
(*)
Коэффициенты разложения (*) определяются
однозначно и называются
координатами вектора
в базисе
.
Действительно, в противном случае, если
и
,
где
для некоторых
,
то вычитая почленно получим
,
нулевую линейную комбинацию векторов
,
где не все коэффициенты равны нулю.
Это
противоречит условию линейной
независимости системы {f}.
Из единственности разложения следует что два вектора равны, если совпадают их координаты по любому базису.
Примеры.
1. В пространстве
тройка векторов
представляют базис, а координатами
любого вектора по этому базису являются
проекции вектора на координатные оси.
2. Стандартным базисом в пространстве
Rn служит система линейно
независимых векторов
;
,
…,
и каждый вектор
,
.
3. В пространстве многочленов степени
функции
образуют базис. Линейная независимость
этой системы уже проверялась. Координаты
любого многочлена
по данному базису равны
.
Введение базиса позволяет перейти от
линейных операций над векторами линейного
пространства к операциям над их
координатами, т.е. к привычным операциям
над числами.
Теорема. При сложении векторов их соответствующие координаты складываются, при умножении вектора на число все координаты его умножаются на то же число.
Перейдем к понятию размерности пространства.
Изучая аналитическую геометрию, мы заметили, что на прямой не существует двух линейно независимых векторов; на плоскости любая пара неколлинеарных векторов линейно независима, но каждые три вектора уже линейно зависимы; в пространстве же существуют линейно независимые тройки векторов (неколлинеарных), но уже любые четыре вектора линейно зависимы. Упомянутые пространства отличаются своей размерностью.
При изучении пространства Rn (юнита 1) мы убедились, что в пространстве можно выбрать различные базисы. Все они обладают важным свойством – число их векторов одинаково.
Это свойство справедливо для любого линейного пространства V.
Определение. Число векторов
во всех базисах пространства V
одинаково. Это число называется
размерностью пространства V
и обозначается
.
Если
,
то любые n линейно независимых
векторов пространства V образуют
базис. Поэтому прямая линия – одномерное
пространство, плоскость – двумерна, а
привычное нам пространство – трехмерно.
Если в пространстве можно выбрать любое число линейно независимых векторов, то его называют бесконечномерным.
В пространстве многочленов степени не
выше n есть базис
из
векторов, потому размерность этого
пространства равна
.
Пространство же всех непрерывных на
отрезке
функции
не является конечномерным. Мы будем
рассматривать пространства, имеющие
конечные базисы.
Пример 1. В пространстве
рассмотрим два базиса. Базис
:
,
(неколлинеарные) и
:
,
.
Найдем координаты вектора
в каждом базисе. Очевидно, вектор
,
значит его координаты в базисе
.
В то же время
,
а значит
.
Пример 2. Рассмотрим совокупность
всех квадратных матриц 2-го порядка
.
Как уже говорилось, они образуют линейное
пространство. Покажем, что его размерность
равна 4. Действительно, система матриц
,
,
,
линейно независима,
а
матрица
– линейная комбинация
.
Система матриц
– базис
пространства, числа
– координаты матрицы А в этом
базисе. Базис состоит из
4 элементов,
следовательно, пространство четырехмерно.
Заметим, что пространство квадратных
матриц порядка n имеет размерность
.
Пример 3. В пространстве V
многочленов степени
,
функции
,
,
образуют базис.
Проверим их линейную независимость
,
.
.
Отсюда следует:
.
Мы показали, что размерность пространства
V многочленов степени
равна 3, потому
– базис пространства V.
Найдем координаты многочлена
в базисе
.
или
.
Сравнивая коэффициенты при одинаковых степенях х в многочлене слева и справа, получаем
.
Отсюда,
,
,
– координаты многочлена
в базисе
:
.
Заметим, что в стандартном базисе
многочлен
имеет координаты
.