2) любой вектор из L является линейной комбинацией векторов этой системы.
Пусть базис
пространства состоит из пвекторов ,
тогда по определению
:
.
(1.1)
Коэффициенты этой линейной комбинации называются координатами
вектора
в базисе
, равенство (1.1)
называется разложением вектора
по
базису
. Очень часто, для
сокращения записи и удобства, вектор обозначается перечислением координат:
,
(1.2) считается, что записи (1.1) и (1.2) эквивалентны.
Обозначим – матрицу-строку из
базисных векторов,
– координатный
столбец вектора
, тогда по
определению произведения матриц
.
(1.3)
Теорема 1.4. Если в пространстве L задан базис е, то координаты любого вектора в этом базисе определяются однозначно.
Доказательство. Предположим,
что и
, тогда вычитая из первого
равенства второе, получим
. Так
как система векторов
линейно
независима (см. определение базиса), то все коэффициенты полученной линейной
комбинации равны нулю (она тривиальная!), следовательно
, т.е.
(k =
).
Теорема 1.5. Координаты вектора равны сумме координат
векторов
и
.
Координаты вектора равны
координатам вектора
умноженным на
.
Доказательство. Пусть ебазис вL,
тогда по формуле (1.3) ,
. Пусть
, тогда
, следовательно, по теореме 1.5
(k =
).
Аналогично,
если , то
и по теореме 1.4
(k
=
).
Теорема 1.6. Если в линейном пространстве существует базис из n векторов, то любой другой базис состоит из того же числа векторов.
Доказательство. Пусть
и
два базиса в
, причём
. Разложим каждый из
векторов
по базису e и
составим матрицу, столбцами которой будут координатные столбцы векторов
. Эта матрица имеет ранг n
(так как e базис и координатные столбцы линейно независимы),
следовательно, по теореме о базисном миноре столбцы
матрицы линейно зависимы (
последних
столбцов являются линейными комбинациями первых n столбцов), таким
образом
– линейно зависимы и не
могут быть базисом в
.
Определение.
Линейное пространство, в котором существует базис из n векторов,
называется п-мерным и обозначается ,
число п называется размерностью пространства и обозначаетсяdimL
(dimension – размерность).
Может случиться так, что в L найдется плинейно независимых векторов, такое пространство называется бесконечномерным.
Теорема 1.7. В каждая
линейно независимая система из пвекторов является базисом.
Доказательство. Любой вектор из пространства представляется в виде
линейной комбинации векторов этой системы, если это не так, то по теореме 1.1
существует линейно независимая система из n + 1 векторов, что
противоречит определению базиса.
Теорема 1.8. В линейном пространстве каждую линейно
независимую систему из т < п векторов можно дополнить до базиса в
.
Доказательство.
Пусть дана линейно независимая система из т векторов. К
этим т векторам можно добавить еще один вектор, линейно независимый с
ними, иначе
- базис в
, чего по теореме 1.5 не
может быть. Рассуждая аналогично при т + 1, т + 2, ...,
п – 1, получим систему из n линейно независимых векторов,
которая по теореме 1.7 будет базисом в
.
Пусть в даны два базиса:
и
, тогда каждый вектор из
базиса f можно разложить по базису е, т.е.
(j =
)
(1.4)
из координатных
столбцов векторов в базисе е
можно составить квадратную матрицу порядка п
, которая называется
матрицей перехода от базиса е к базису f. Эта матрица всегда
является невырожденной, так как e и f - базисы линейного
пространства, и, если detT = 0, то один из столбцов матрицы T
есть линейная комбинация других столбцов этой матрицы, т.е. по крайней мере
один из векторов
является
линейной комбинацией других векторов из f , что противоречит
определению базиса.
Равенства (1.4)
в матричной форме можно записать в виде f = eТ, умножая это равенство на
справа, получаем
или
, т.е.
– матрица перехода от
базиса f к базису е.
Выясним, как
связаны координаты одного и того же вектора в
базисах е и f.
Пусть ,
– координатные
столбцы вектора
в базисах е и
f соответственно, тогда
и
f = eT, таким образом
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.