Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Определение линейного пространства↑ Стр 1 из 9Следующая ⇒ Содержание книги
Похожие статьи вашей тематики
Поиск на нашем сайте
Определение. Множество называется линейным (векторным) пространством, если: I. Дано правило, указывающее, как для любых двух элементов II. Дано правило, указывающее, как для любого вещественного III. Определено понятие равенства элементов в , обозначаемое знаком «=». IV. I и II операции называются соответственно сложением и умножением на число и удовлетворяют следующим восьми условиям: Сложение коммутативно + = + ; (1.5) Сложение ассоциативно ( + ) + = + ( + ); (1.6) Умножение ассоциативно ( ) = ( ) ; (1.7) 4) умножение дистрибутивно по отношению к сложению элементов из ( + ) = + ; (1.8) Умножение дистрибутивно по отношению к сложению чисел ( + ) = + ; (1.9) 6) существует такой элемент , называемый нулевым, что + = (1.10) для любого элемента ; 7) для любого элемента ∙ 1 = ; (1.11) 8) для любого элемента существует такой элемент – , называемый противоположным элементу , что + (– ) = . (1.12) Если произведение определено только для вещественных чисел, то линейное пространство называется вещественным, если же произведение определено для любого комплексного числа , то линейное пространство называется комплексным. Элементы линейного пространства называются векторами (или точками) и обозначаются буквами , , , . Свойства линейного пространства
Основные примеры линейных пространств будут указаны ниже, а вначале приведем (без доказательства) простейшие свойства, которые непосредственно вытекают из определения линейного пространства. Свойство 1. В каждом линейном пространстве существует единственный Свойство 2. В каждом линейном пространстве для каждого вектора существует единственный противоположный вектор. Свойство 3. В любом линейном пространстве для всякого вектора имеет ∙ = О. (1.13) В левой части равенства символ означает число нуль, а в правой – нулевой вектор О. Свойство 4. Произведение любого числа на нулевой вектор равно нулевому вектору, т. е. ∙ О = О. (1.14) Свойство 5. Для каждого элемента противоположный элемент равен – = (– 1) ∙ . (1.15) Если природа элементов, входящих в , а также правила образования суммы элементов и произведения элемента на число указаны (причем III пункт и аксиомы IV пункта выполнены), то линейное пространство называют конкретным.
Примеры конкретных линейных пространств Пример 1. Множество вещественных чисел по отношению к обычным операциям сложения и умножения чисел является вещественным линейным пространством. Пример 2. Множество всех свободных векторов в пространстве представляет собой линейное пространство, ибо все аксиомы IV пункта выполнены (операции сложения векторов по правилу параллелограмма и умножения вектора на число определены обычным образом). Пример 3. Пусть = () и = () означают два решения некоторой системы линейных однородных уравнений . (1.16) Ранее было показано, что их сумма + = ( ) и произведение любого из них (для определенности ) на произвольное вещественное число = ( , , …, ) также будут решениями системы (1.16). Нетрудно показать, что множество всех решений однородной системы (1.16) является линейным пространством, у которого нулевым элементом является элемент О (0, 0,..., 0), а противоположным для элемента (, ,..., ) является элемент (– , – ,..., – ). Это утверждение следует из выполнимости восьми условий IV пункта, в чем легко убедиться в результате элементарной проверки каждого из них. Пример 4. Множество , элементами которого служат упорядоченные совокупности произвольных вещественных чисел = (, ,..., ). Множество можно рассматривать как совокупность всевозможных строк, каждая из которых содержит вещественных упорядоченных чисел. При этом две строки а = () b = () считаются различными, если нарушено хотя бы одно из равенств . Операции сложения элементов и множества , умножения элемента на вещественное число определим правилами ; . Если в качестве нулевого элемента возьмем совокупность нулей О = (0, 0, …, 0), а элементом, противоположным для элемента , будет элемент , то справедливость условий IV пункта устанавливается элементарной проверкой каждого из них. Пример 5. Множество всех многочленов от одной переменной , степень которых меньше либо равна заданному числу . Легко видеть, что сумма любых двух многочленов и из есть также многочлен, степени не выше , т. е. принадлежит , а произведение произвольного числа на любой многочлен из есть тоже многочлен степени не выше , и, следовательно, принадлежит . Понимая, как обычно, под равенствами многочленов и равенство их коэффициентов при одинаковых степенях , легко непосредственно проверить, что все аксиомы IV пункта выполнены. Заметим, что под нулевым элементом понимается многочлен, у которого все коэффициенты равны нулю.
Пример 6. Множество всех непрерывных функций от одной переменной , которое обозначают символом , так как для любых непрерывных на функций и их сумма + непрерывна на как сумма непрерывных функций и произведения числа и функции также непрерывна, то является линейным пространством. Линейная зависимость
При изучении векторной алгебры было введено понятие линейной комбинации векторов. Обобщим это понятие на случай линейного пространства. Пусть означают произвольные векторы линейного пространства . Определение 1. Линейной комбинацией векторов , называется сумма произведений этих элементов на произвольные вещественные числа , т. е. вектор . (1.17) Числа , называются коэффициентами этой линейной комбинации. Определение 2. Векторы называются линейно зависимыми, если существуют чисел не все равные нулю, такие, что выполняется равенство . (1.18) Если же равенство (2.18) возможно только в единственном случае, когда , то векторы называются линейно независимыми. Пример 1. Обратимся к линейному пространству , элементами которого являются многочлены от одной переменной , степень которых меньше либо равна заданному числу . Элементы пространства (1.19) образуют в этом пространстве линейно независимую систему. Линейная независимость системы (1.19) следует из того, что соотношение может быть выполнено для любого только в том случае, если . Пример 2. В линейном пространстве, элементами которого являются свободные векторы на плоскости, любые три вектора линейно зависимы, т. е. существуют такие числа , не равные нулю одновременно, что выполняется соотношение . Пример 3. Функции линейно зависимы, так как соотношение выполняется тождественно, если положить . Теорема. Если векторы линейно зависимы, то один из них может быть представлен в виде линейной комбинации остальных векторов. Доказательство. Действительно, если векторы линейно зависимы, т.е. выполняется соотношение (1.18), и при этом допустить для определенности, что , то или, поделив обе части последнего равенства на получим .
Ясно, что верно и обратное утверждение. Последнее равенство называется разложением вектора по векторам .
Базис и координаты
Определение 1. Система линейно независимых векторов линейного пространства называется базисом этого пространства, если всякий вектор из этого пространства можно представить в виде линейной комбинации векторов , т.е. , (1.20) где означают коэффициенты линейной комбинации. Теорема. Коэффициенты в разложении (2.20) определяются единственным образом. Доказательство. Действительно, допустим напротив, что для вектора существует два разложения по векторам : ; . Вычитая почленно из первого равенства второе, будем иметь . Но так как векторы линейно независимы, то последнее равенство возможно только в том случае, если , откуда и следует единственность представления вектора в виде линейной комбинации векторов . Эти, единственным образом определяемые числа , называются координатами вектора относительно базиса , и при этом записываются либо , либо , либо в виде столбца , который называют координатным столбцом. Рассмотрим примеры. Пример 1. В множестве всех свободных векторов в пространстве тройка единичных взаимно ортогональных векторов образует базис. Координатами вектора относительно этого базиса служат проекции вектора на координатные оси. Пример 2. В линейном пространстве многочленов , степень которых меньше либо равна , одночлены образуют базис. Координатами всякого многочлена в этом базисе являются его коэффициенты . Во всяком фиксированном базисе все векторы можно задавать системами из чисел – их координатами в выбранном базисе. Нетрудно проверить, что если векторы заданы своими координатами, то их сложение, вычитание и умножение на число сводятся к соответствующим действиям над координатами. Размерность
Определение 1. Линейно пространство , в котором существует базис из векторов, называют -мерным, а число – размерностью пространства . Иногда, чтобы указать размерность пространства пишут . Рассмотрим примеры. Пример 1. Множество всех свободных векторов на плоскости является двумерным линейным пространством, а множество всех свободных векторов в пространстве является трехмерным линейным пространством. Пример 2. Линейное пространство многочленов степень которых не выше 4, является пятимерным. Определение 2. Линейное пространство называется бесконечномерным, если для каждого натурального числа в существует линейно независимых векторов. Подпространства
Определение 1. Подпространством линейного пространства называется такое множество элементов из , которое само является линейным пространством с теми же операциями сложения и умножения на число. Рассмотрим примеры. Пример 1. В линейном пространстве свободных векторов на плоскости множество всех векторов, параллельных какой-либо прямой, является подпространством. Пример 2. В пространстве векторов, элементами которого являются одностолбцовые матрицы , где – любые вещественные числа, множество векторов, удовлетворяющих системе однородных линейных уравнений (1.21) образует линейное подпространство. Это следует из того, что сумма решений системы (1.21) и произведения решения на любое вещественное число являются также ее решениями. Пример 3. Множество всех многочленов , степень которых не больше двух, является подпространством в пространстве всех многочленов , степень которых не более четырех. Пример 4. Нулевой вектор линейного пространства образует, очевидно, наименьшее из возможных подпространств пространства . Пример 5. Само линейное пространство является наибольшим из возможных подпространств пространства . Отметим два свойства подпространств: Свойство 1. Размерность любого подпространства в -мерном линейном пространстве не превосходит числа . Свойство 2. Если в -мерном подпространстве -мерного пространства выбран базис , то всегда можно дополнительно так выбрать векторы , что система векторов образует базис в .
|
||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-12-12; просмотров: 726; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.216.208.243 (0.009 с.) |