- •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 .