Pastki fazoning asosini va o'lchamini toping. Chiziqli bo'shliqlar
V chiziqli fazo deyiladi n o'lchovli, agar unda n ta chiziqli mustaqil vektor sistemasi mavjud boʻlsa va undan koʻp vektorlardan iborat har qanday sistema chiziqli bogʻliq boʻlsa. n raqami deyiladi o'lcham (o'lchamlar soni) chiziqli fazo V va belgilanadi \operatorname(dim)V. Boshqacha qilib aytganda, fazoning o'lchami - bu fazoning chiziqli mustaqil vektorlarining maksimal soni. Agar shunday raqam mavjud bo'lsa, u holda fazo chekli o'lchovli deb ataladi. Agar har qanday natural n son uchun V fazoda n ta chiziqli mustaqil vektordan iborat sistema mavjud bo‘lsa, bunday fazo cheksiz o‘lchovli deyiladi (yozing: \operatorname(dim)V=\infty). Keyinchalik, agar boshqacha ko'rsatilmagan bo'lsa, chekli o'lchovli bo'shliqlar ko'rib chiqiladi.
Asos n o‘lchovli chiziqli fazo n ta chiziqli mustaqil vektorning tartiblangan to‘plamidir ( bazis vektorlari).
Vektorning bazis jihatidan kengayishi haqidagi 8.1-teorema. Agar n o‘lchamli V chiziqli fazoning asosi bo‘lsa, u holda V da har qanday \mathbf(v)\ vektorini bazis vektorlarning chiziqli birikmasi sifatida ko‘rsatish mumkin:
\mathbf(v)=\mathbf(v)_1\cdot \mathbf(e)_1+\mathbf(v)_2\cdot \mathbf(e)_2+\ldots+\mathbf(v)_n\cdot \mathbf(e)_n
va bundan tashqari, yagona yo'l bilan, ya'ni. imkoniyatlar \mathbf(v)_1, \mathbf(v)_2,\ldots, \mathbf(v)_n aniq belgilanadi. Boshqacha qilib aytganda, fazoning har qanday vektori asosga va bundan tashqari, o'ziga xos tarzda kengaytirilishi mumkin.
Darhaqiqat, V fazoning o'lchami n ga teng. Vektor tizimi \mathbf(e)_1,\mathbf(e)_2,\ldots,\mathbf(e)_n chiziqli mustaqil (bu asosdir). Bazisga har qanday \mathbf(v) vektorini qo'shgandan so'ng, chiziqli bog'liq tizimni olamiz \mathbf(e)_1,\mathbf(e)_2,\ldots,\mathbf(e)_n, \mathbf(v)(chunki bu sistema n o'lchovli fazoning (n+1) vektorlaridan iborat). 7 ta chiziqli qaram va chiziqli mustaqil vektor xossasidan foydalanib, teoremaning xulosasini olamiz.
Xulosa 1. Agar \mathbf(e)_1,\mathbf(e)_2,\ldots,\mathbf(e)_n u holda V fazoning asosi hisoblanadi V=\operator nomi(Lin) (\mathbf(e)_1,\mathbf(e)_2, \ldots,\mathbf(e)_n), ya'ni. chiziqli fazo - bazis vektorlarining chiziqli oralig'i.
Aslida, tenglikni isbotlash uchun V=\operator nomi(Lin) (\mathbf(e)_1,\mathbf(e)_2, \ldots, \mathbf(e)_n) ikkita to'plam, qo'shimchalar ekanligini ko'rsatish kifoya V\subset \operatorname(Lin)(\mathbf(e)_1,\mathbf(e)_2, \ldots,\mathbf(e)_n) va bir vaqtning o'zida amalga oshiriladi. Haqiqatan ham, bir tomondan, chiziqli fazodagi vektorlarning har qanday chiziqli birikmasi chiziqli fazoning o'ziga tegishlidir, ya'ni. \operatorname(Lin)(\mathbf(e)_1,\mathbf(e)_2,\ldots,\mathbf(e)_n)\kichik to'plam V. Boshqa tomondan, 8.1-teoremaga ko'ra, fazoning har qanday vektori asosiy vektorlarning chiziqli birikmasi sifatida ifodalanishi mumkin, ya'ni. V\subset \operatorname(Lin)(\mathbf(e)_1,\mathbf(e)_2,\ldots,\mathbf(e)_n). Bu ko'rib chiqilayotgan to'plamlarning tengligini nazarda tutadi.
Xulosa 2. Agar \mathbf(e)_1,\mathbf(e)_2,\ldots,\mathbf(e)_n- V chiziqli fazoning chiziqli mustaqil vektorlar sistemasi va V dagi har qanday \mathbf(v)\ vektori chiziqli birikma sifatida ifodalanishi mumkin (8.4): \mathbf(v)=v_1\mathbf(e)_1+ v_2\mathbf(e)_2+\ldots+v_n\mathbf(e)_n, keyin V fazo n o'lchamga ega va tizim \mathbf(e)_1,\mathbf(e)_2, \ldots,\mathbf(e)_n uning asosidir.
Darhaqiqat, V fazoda n ta chiziqli mustaqil vektorlar sistemasi va har qanday sistema mavjud \mathbf(u)_1,\mathbf(u)_2,\ldots,\mathbf(u)_n ko'proq vektorlar soni (k>n) chiziqli bog'liqdir, chunki bu sistemadagi har bir vektor vektorlar bilan chiziqli ravishda ifodalanadi. \mathbf(e)_1,\mathbf(e)_2,\ldots,\mathbf(e)_n. Ma'nosi, \operatorname(dim) V=n Va \mathbf(e)_1,\mathbf(e)_2,\ldots,\mathbf(e)_n- asos V.
Vektorlar sistemasini bazisga qo'shish haqidagi 8.2-teorema. n o‘lchovli chiziqli fazoning k vektorlarining har qanday chiziqli mustaqil tizimi (1\leqslant k) Haqiqatan ham, n o'lchovli fazoda chiziqli mustaqil vektorlar tizimi bo'lsin V~(1\leqslant k Eslatmalar 8.4 1. Chiziqli fazoning asosi noaniq aniqlanadi. Masalan, agar \mathbf(e)_1,\mathbf(e)_2, \ldots, \mathbf(e)_n V fazoning asosi, keyin vektorlar sistemasi \lambda \mathbf(e)_1,\lambda \mathbf(e)_2,\ldots,\lambda \mathbf(e)_n har qanday \lambda\ne0 uchun ham V ning asosi hisoblanadi. Bitta chekli o'lchovli fazoning turli asoslaridagi bazis vektorlari soni, albatta, bir xil, chunki bu raqam fazoning o'lchamiga teng. 2. Ilovalarda tez-tez uchraydigan ba'zi bo'shliqlarda amaliy nuqtai nazardan eng qulay bo'lgan mumkin bo'lgan asoslardan biri standart deb ataladi. 3. 8.1-teorema bazisni chiziqli fazo elementlarining yaxlit sistemasi deyish imkonini beradi, ya’ni fazoning har qanday vektori bazis vektorlari bilan chiziqli ifodalanadi. 4. Agar \mathbb(L) to'plam chiziqli oraliq bo'lsa \operatorname(Lin)(\mathbf(v)_1,\mathbf(v)_2,\ldots,\mathbf(v)_k), keyin vektorlar \mathbf(v)_1,\mathbf(v)_2,\ldots,\mathbf(v)_k\mathbb(L) to'plamining generatorlari deyiladi. 8.1-teoremaning 1-oqibati tenglik tufayli V=\operator nomi(Lin) (\mathbf(e)_1,\mathbf(e)_2,\ldots,\mathbf(e)_n) asos ekanligini aytishga imkon beradi minimal generator tizimi chiziqli fazo V, chunki generatorlar sonini kamaytirish mumkin emas (to'plamdan kamida bitta vektorni olib tashlang \mathbf(e)_1, \mathbf(e)_2,\ldots,\mathbf(e)_n) tenglikni buzmasdan V=\operator nomi(Lin)(\mathbf(e)_1,\mathbf(e)_2,\ldots,\mathbf(e)_n). 5. 8.2-teorema asosni deyishga imkon beradi vektorlarning maksimal chiziqli mustaqil tizimi chiziqli fazo, chunki asos chiziqli mustaqil vektorlar tizimidir va uni chiziqli mustaqillikni yo'qotmasdan hech qanday vektor bilan to'ldirish mumkin emas. 6. 8.1-teoremaning 2-oqibati chiziqli fazoning asosi va o‘lchamini topishda foydalanish qulay. Ba'zi darsliklarda asosni aniqlash uchun olinadi, xususan: chiziqli mustaqil tizim \mathbf(e)_1,\mathbf(e)_2,\ldots,\mathbf(e)_n Agar fazoning har qanday vektorlari vektorlar bilan chiziqli ifodalangan bo'lsa, chiziqli fazo vektorlari bazis deyiladi. \mathbf(e)_1,\mathbf(e)_2,\ldots,\mathbf(e)_n. Bazis vektorlar soni bo'shliqning o'lchamini aniqlaydi. Albatta, bu ta'riflar yuqorida keltirilganlarga tengdir. Keling, yuqorida muhokama qilingan chiziqli bo'shliqlar misollari uchun o'lcham va asosni ko'rsatamiz. 1. Nolinchi chiziqli fazoda \(\mathbf(o)\) chiziqli mustaqil vektorlar mavjud emas. Shuning uchun bu bo'shliqning o'lchami nolga teng deb qabul qilinadi: \ dim \ (\ mathbf (o) \) = 0. Bu maydon hech qanday asosga ega emas. 2. V_1,\,V_2,\,V_3 bo‘shliqlari mos ravishda 1, 2, 3 o‘lchamlarga ega. Darhaqiqat, V_1 fazoning nolga teng bo'lmagan har qanday vektori chiziqli mustaqil tizimni tashkil qiladi (8.2-Izohning 1-bandiga qarang) va V_1 fazoning har qanday ikkita nolga teng bo'lmagan vektorlari kollinear, ya'ni. chiziqli bog'liq (8.1-misolga qarang). Demak, \dim(V_1)=1 va V_1 fazoning asosi har qanday nolga teng bo'lmagan vektor hisoblanadi. Xuddi shunday, \dim(V_2)=2 va \dim(V_3)=3 ekanligi isbotlangan. V_2 fazoning asosi ma'lum tartibda olingan har qanday ikkita kollinear bo'lmagan vektordir (ulardan biri birinchi bazis vektori, ikkinchisi ikkinchisi). V_3 fazosining asosini ma'lum tartibda olingan har qanday uchta tekis bo'lmagan (bir xil yoki parallel tekisliklarda yotmaydigan) vektorlar tashkil etadi. V_1 standart asosi chiziqdagi \vec(i) birlik vektoridir. V_2 da standart asos asos hisoblanadi \vec(i),\,\vec(j), tekislikning ikkita o'zaro perpendikulyar birlik vektoridan iborat. V_3 fazodagi standart baza asos deb hisoblanadi \vec(i),\,\vec(j),\,\vec(k), uchta birlik vektordan iborat, juft perpendikulyar, o'ng uchlikni hosil qiladi. 3. \mathbb(R)^n fazoda n dan ortiq chiziqli mustaqil vektor mavjud. Haqiqatan ham, \mathbb(R)^n dan k ta ustun olib, ulardan n\kart k o‘lchamli matritsa tuzamiz. Agar k>n bo'lsa, u holda ustunlar matritsaning darajasiga 3.4 teoremaga chiziqli bog'liqdir. Demak, \dim(\mathbb(R)^n)\leqslant n. \mathbb(R)^n fazoda n ta chiziqli mustaqil ustunni topish qiyin emas. Masalan, identifikatsiya matritsasi ustunlari \mathbf(e)_1=\begin(pmatrix)1\\0\\\vdots\\0\end(pmatrix)\!,\quad \mathbf(e)_2= \begin(pmatrix)0\\1\ \\vdots\\0\end(pmatrix)\!,\quad \ldots,\quad \mathbf(e)_n= \begin(pmatrix) 0\\0\\\vdots\\1 \end(pmatrix)\ !. chiziqli mustaqil. Demak, \dim(\mathbb(R)^n)=n. \mathbb(R)^n fazosi deyiladi n o'lchovli haqiqiy arifmetik fazo. Belgilangan vektorlar to'plami \mathbb(R)^n fazosining standart asosi hisoblanadi. Xuddi shunday, bu ham isbotlangan \dim(\mathbb(C)^n)=n, shuning uchun \mathbb(C)^n fazosi deyiladi n o'lchovli kompleks arifmetik fazo. 4. Bir jinsli sistemaning har qanday yechimini Ax=o ko'rinishda ifodalash mumkinligini esga oling. x=C_1\varphi_1+C_2\varphi_2+\ldots+C_(n-r)\varphi_(n-r), Qayerda r=\operator nomi(rg)A, a \varphi_1,\varphi_2,\ldots,\varphi_(n-r)- asosiy yechimlar tizimi. Demak, \(Ax=o\)=\operatorname(Lin) (\varphi_1,\varphi_2,\ldots,\varphi_(n-r)), ya'ni. bir jinsli sistema eritmalarining \(Ax=0\) fazosining asosi uning asosiy yechimlar sistemasi, fazoning o'lchami \dim\(Ax=o\)=n-r, bunda n - noma'lumlar soni. , va r - tizim matritsasi darajasi. 5. 2\times3 o'lchamli matritsalarning M_(2\times3) fazoda 6 ta matritsani tanlash mumkin: \begin(to'plangan)\mathbf(e)_1= \begin(pmatrix)1&0&0\\0&0&0\end(pmatrix)\!,\quad \mathbf(e)_2= \begin(pmatrix)0&1&0\\0&0&0\end( pmatrix)\!,\quad \mathbf(e)_3= \begin(pmatrix) 0&0&1\\0&0&0\end(pmatrix)\!,\hfill\\ \mathbf(e)_4= \begin(pmatrix) 0&0&0\\ 1&0&0 \end(pmatritsa)\!,\quad \mathbf(e)_5= \begin(pmatrix)0&0&0\\0&1&0\end(pmatrix)\!,\quad \mathbf(e)_6= \begin(pmatrix)0&0&0 \\0&0&1\end(pmatrix)\!,\hfill \end(yig'ilgan) \alpha_1\cdot \mathbf(e)_1+\alpha_2\cdot \mathbf(e)_2+\alpha_3\cdot \mathbf(e)_3+ \alpha_4\cdot \mathbf(e)_4+\alpha_5(cdot) \math+ \alpha_6\cdot \mathbf(e)_6= \begin(pmatrix)\alpha_1&\alpha_2&\alpha_3\\ \alpha_4&\alpha_5&\alpha_6\end(pmatrix) faqat arzimas holatda nol matritsaga teng \alpha_1=\alpha_2= \ldots= \alpha_6=0. Tenglikni (8.5) o'ngdan chapga o'qib, M_(2\times3) dan istalgan matritsa tanlangan 6 ta matritsa orqali chiziqli ifodalangan degan xulosaga kelamiz, ya'ni. M_(2\times)= \operatorname(Lin) (\mathbf(e)_1,\mathbf(e)_2,\ldots,\mathbf(e)_6). Demak, \ xira (M_(2\times3))=2\cdot3=6, va matritsalar \mathbf(e)_1, \mathbf(e)_2,\ldots,\mathbf(e)_6 bu makonning asosi (standarti) hisoblanadi. Xuddi shunday, bu ham isbotlangan \dim(M_(m\times n))=m\cdot n. 6. Murakkab koeffitsientli polinomlarning P(\mathbb(C)) fazodagi istalgan natural n soni uchun n ta chiziqli mustaqil elementni topish mumkin. Masalan, \mathbf(e)_1=1, \mathbf(e)_2=z polinomlari, \mathbf(e)_3=z^2,\,\ldots, \mathbf(e)_n=z^(n-1) lineer mustaqildir, chunki ularning chiziqli birikmasi a_1\cdot \mathbf(e)_1+a_2\cdot \mathbf(e)_2+\ldots+a_n\cdot \mathbf(e)_n= a_1+a_2z+\ldots+a_nz^(n-1) faqat trivial holatda nol ko'phadga (o(z)\ekviv0) teng a_1=a_2=\ldots=a_n=0. Bu ko‘phadlar sistemasi har qanday natural son l uchun chiziqli mustaqil bo‘lgani uchun P(\mathbb(C)) fazo cheksiz o‘lchovli. Xuddi shunday, haqiqiy koeffitsientli ko'phadlarning P(\mathbb(R)) fazosi cheksiz o'lchamga ega degan xulosaga kelamiz. Darajasi n dan yuqori boʻlmagan koʻphadlarning P_n(\mathbb(R)) fazosi chekli oʻlchovli. Darhaqiqat, \mathbf(e)_1=1, \mathbf(e)_2=x vektorlari, \mathbf(e)_3=x^2,\,\ldots, \mathbf(e)_(n+1)=x^n bu fazoning (standart) asosini tashkil qiladi, chunki ular chiziqli mustaqil va P_n(\mathbb(R)) dan har qanday polinom ushbu vektorlarning chiziqli birikmasi sifatida ifodalanishi mumkin: a_nx^n+\ldots+a_1x+a_0=a_0\cdot \mathbf(e)_1+a_1 \mathbf(e)_2+\ldots+a_n\cdot \mathbf(e)_(n+1)Chiziqli fazolar asoslariga misollar
ular chiziqli mustaqildir. Haqiqatan ham, ularning chiziqli birikmasi
7. Uzluksiz funksiyalarning C(\mathbb(R)) fazosi cheksiz o‘lchamli. Darhaqiqat, har qanday natural son uchun n polinomlar 1,x,x^2,\ldots, x^(n-1), uzluksiz funktsiyalar sifatida qaraladi, chiziqli mustaqil tizimlarni hosil qiladi (oldingi misolga qarang).
Kosmosda T_(\omega)(\mathbb(R)) Haqiqiy koeffitsientlar asosidagi trigonometrik binomlar (chastotali \omega\ne0) monomiyalarni hosil qiladi. \mathbf(e)_1(t)=\sin\omega t,~\mathbf(e)_2(t)=\cos\omega t. Ular chiziqli mustaqil, chunki bir xil tenglik a\sin\omega t+b\cos\omega t\ekviv0 faqat arzimas holatda mumkin (a=b=0) . Shaklning har qanday funktsiyasi f(t)=a\sin\omega t+b\cos\omega t asosiylari orqali chiziqli ifodalanadi: f(t)=a\,\mathbf(e)_1(t)+b\,\mathbf(e)_2(t).
8. X to‘plamda aniqlangan real funksiyalarning \mathbb(R)^X fazosi X ning aniqlanish sohasiga qarab chekli o‘lchovli yoki cheksiz o‘lchovli bo‘lishi mumkin. Agar X chekli to'plam bo'lsa, u holda \mathbb(R)^X fazo chekli o'lchovli bo'ladi (masalan, X=\(1,2,\ldots,n\)). Agar X cheksiz to'plam bo'lsa, u holda \mathbb(R)^X fazo cheksiz o'lchovli (masalan, ketma-ketliklarning \mathbb(R)^N fazosi).
9. \mathbb(R)^(+) fazoda bittaga teng bo'lmagan har qanday musbat \mathbf(e)_1 son asos bo'lib xizmat qilishi mumkin. Masalan, \mathbf(e)_1=2 sonini olaylik. Har qanday musbat son r ni \mathbf(e)_1 orqali ifodalash mumkin, ya'ni. shaklida ifodalaydi \alpha\cdot \mathbf(e)_1\kolonka r=2^(\log_2r)=\log_2r\ast2=\alpha_1\ast \mathbf(e)_1, bu erda \alpha_1=\log_2r . Demak, bu fazoning o'lchami 1 ga teng, \mathbf(e)_1=2 soni esa asos bo'ladi.
10. Mayli \mathbf(e)_1,\mathbf(e)_2,\ldots,\mathbf(e)_n haqiqiy chiziqli fazoning asosi V. Keling, V da chiziqli skalyar funksiyalarni o‘rnatish orqali aniqlaylik:
\mathcal(E)_i(\mathbf(e)_j)=\begin(holatlar)1,&i=j,\\ 0,&i\ne j.\end(holatlar)
Bunda \mathcal(E)_i funksiyaning chiziqliligi tufayli ixtiyoriy vektor uchun olamiz. \mathcal(E)(\mathbf(v))=\sum_(j=1)^(n)v_j \mathcal(E)(\mathbf(e)_j)=v_i.
Shunday qilib, n ta element (kovektorlar) aniqlanadi \mathcal(E)_1, \mathcal(E)_2, \ldots, \mathcal(E)_n konjugat fazo V ^ (\ ast) . Keling, buni isbotlaylik \mathcal(E)_1, \mathcal(E)_2,\ldots, \mathcal(E)_n- asos V^(\ast) .
Birinchidan, biz tizimni ko'rsatamiz \mathcal(E)_1, \mathcal(E)_2,\ldots, \mathcal(E)_n chiziqli mustaqil. Haqiqatan ham, keling, ushbu kovektorlarning chiziqli kombinatsiyasini olaylik (\alpha_1 \mathcal(E)_1+\ldots+\alpha_n\mathcal(E)_n)(\mathbf(v))= va uni nol funksiyaga tenglashtiring
\mathbf(o)(\mathbf(v))~~ (\mathbf(o)(\mathbf(v))=0~ \forall \mathbf(v)\in V)\kolon~ \alpha_1\mathcal(E) )_1(\mathbf(v))+\ldots+\alpha_n\mathcal(E)_n(\mathbf(v))= \mathbf(o)(\mathbf(v))=0~~\forall \mathbf(v) )\ V ichida.
Ushbu tenglikni almashtirish \mathbf(v)=\mathbf(e)_i,~ i=1,\ldots,n, olamiz \alpha_1=\alpha_2\cdot= \alpha_n=0. Shuning uchun elementlar tizimi \mathcal(E)_1,\mathcal(E)_2,\ldots,\mathcal(E)_n fazo V^(\ast) chiziqli mustaqil, chunki tenglik \alpha_1\mathcal(E)_1+\ldots+ \alpha_n\mathcal(E)_n =\mathbf(o) faqat arzimas holatda mumkin.
Ikkinchidan, V^(ast)dagi har qanday chiziqli funktsiyani kovektorlarning chiziqli birikmasi sifatida ifodalash mumkinligini isbotlaymiz. \mathcal(E)_1, \mathcal(E)_2,\ldots, \mathcal(E)_n. Darhaqiqat, har qanday vektor uchun \mathbf(v)=v_1 \mathbf(e)_1+v_2 \mathbf(e)_2+\ldots+v_n \mathbf(e)_n f funksiyaning chiziqliligi tufayli biz quyidagilarni olamiz:
\begin(aligned)f(\mathbf(v))&= f(v_1 \mathbf(e)_1+\ldots+v_n \mathbf(e)_n)= v_1 f(\mathbf(e)_1)+\ldots+ v_n f(\mathbf(e)_n)= f(\mathbf(e)_1)\mathcal(E)_1(\mathbf(v))+ \ldots+ f(\mathbf(e)_n)\mathcal(E) _n (\mathbf(v))=\\ &=(f(\mathbf(e)_1)\mathcal(E)_1+\ldots+ f(\mathbf(e)_n)\mathcal(E)_n)(\mathbf ( v))= (\beta_1\mathcal(E)_1+ \ldots+\beta_n\mathcal(E)_n) (\mathbf(v)),\end(hizalangan)
bular. f funksiya chiziqli birikma sifatida ifodalanadi f =\beta_1 \mathcal(E)_1+\ldots+\beta_n\mathcal(E)_n funktsiyalari \mathcal(E)_1,\mathcal(E)_2,\ldots, \mathcal(E)_n(raqamlar \beta_i=f(\mathbf(e)_i)- chiziqli birikma koeffitsientlari). Shuning uchun, kovektor tizimi \mathcal(E)_1, \mathcal(E)_2,\ldots, \mathcal(E)_n ikki fazoning asosi V^(\ast) va \ xira (V ^ (\ ast)) = \ xira (V)(V chekli o'lchovli fazo uchun).
Agar xato, matn terish xatosi yoki biron bir taklifingiz bo'lsa, sharhlarda yozing.
Biz n o‘lchovli vektor tushunchalarini o‘rganib, vektorlar ustida amallar kiritganimizda, barcha n o‘lchovli vektorlar to‘plami chiziqli fazo hosil qilishini aniqladik. Ushbu maqolada biz bir-biriga bog'liq bo'lgan eng muhim tushunchalar - vektor fazosining o'lchami va asosi haqida gapiramiz. Ixtiyoriy vektorning bazisga kengayishi va n o'lchovli fazoning turli asoslari orasidagi bog'lanish teoremasini ham ko'rib chiqamiz. Keling, odatiy misollarning echimlarini batafsil ko'rib chiqaylik.
Sahifani navigatsiya qilish.
Vektor fazoning o'lchami va bazis tushunchasi.
Vektor fazosining o'lchami va asosi tushunchalari to'g'ridan-to'g'ri vektorlarning chiziqli mustaqil tizimi tushunchasi bilan bog'liq, shuning uchun agar kerak bo'lsa, vektorlar tizimining chiziqli bog'liqligi, chiziqli bog'liqlik va mustaqillik xususiyatlari maqolasiga murojaat qilishingizni tavsiya qilamiz. .
Ta'rif.
Vektor fazosining o'lchami bu fazodagi chiziqli mustaqil vektorlarning maksimal soniga teng son.
Ta'rif.
Vektor fazo asosi bu fazoning chiziqli mustaqil vektorlarining tartiblangan to'plami bo'lib, ularning soni fazoning o'lchamiga teng.
Keling, ushbu ta'riflarga asoslanib, ba'zi fikrlarni keltiramiz.
n o'lchovli vektorlar fazosini ko'rib chiqaylik.
Bu fazoning o'lchami n ekanligini ko'rsataylik.
Shaklning n birlik vektorlari sistemasini olaylik
Bu vektorlarni A matritsaning qatorlari sifatida olaylik. Bunday holda, A matritsa n dan n gacha bo'lgan o'lchovli identifikatsiya matritsasi bo'ladi. Ushbu matritsaning darajasi n (agar kerak bo'lsa, maqolaga qarang). Shuning uchun vektorlar sistemasi 
chiziqli mustaqil bo'lib, bu tizimga uning chiziqli mustaqilligini buzmasdan bitta vektor qo'shilmaydi. Tizimdagi vektorlar sonidan boshlab n ga teng, u holda n o'lchovli vektorlar fazosining o'lchami n, birlik vektorlari bu makonning asosi hisoblanadi.
Oxirgi bayonot va asosning ta'rifidan biz shunday xulosaga kelishimiz mumkin vektorlari soni n dan kichik bo'lgan har qanday n o'lchovli vektorlar tizimi asos bo'lmaydi..
Endi tizimning birinchi va ikkinchi vektorlarini almashtiramiz . Natijada vektorlar sistemasi ekanligini ko'rsatish oson 
n o'lchovli vektor fazoning asosi hamdir. Bu sistemaning vektorlarini uning qatorlari qilib matritsa tuzamiz. Ushbu matritsani birinchi va ikkinchi qatorlarni almashtirish orqali identifikatsiya matritsasidan olish mumkin, shuning uchun uning darajasi n bo'ladi. Shunday qilib, n vektorli sistema chiziqli mustaqil va n o'lchovli vektor fazoning asosi hisoblanadi.
Agar tizimning boshqa vektorlarini qayta joylashtirsak , keyin biz boshqa asosga ega bo'lamiz.
Agar birlik bo'lmagan vektorlarning chiziqli mustaqil sistemasini oladigan bo'lsak, u n o'lchovli vektor fazoning ham asosi hisoblanadi.
Shunday qilib, n o'lchovli vektor fazoda n n o'lchovli vektorlarning chiziqli mustaqil sistemalari qancha asoslar mavjud bo'lsa, shuncha asosga ega.
Agar ikki o'lchovli vektor fazosi (ya'ni tekislik haqida) haqida gapiradigan bo'lsak, uning asosini har qanday ikkita kollinear bo'lmagan vektor tashkil qiladi. Uch o'lchovli fazoning asosini har qanday uchta tekis bo'lmagan vektor tashkil qiladi.
Keling, bir nechta misollarni ko'rib chiqaylik.
Misol.
Vektorlar uch o'lchovli vektor fazosining asosimi?
Yechim.
Keling, ushbu vektorlar tizimini chiziqli bog'liqlik uchun ko'rib chiqaylik. Buning uchun satrlari vektorlarning koordinatalari bo'ladigan matritsa yaratamiz va uning darajasini topamiz: 
Shunday qilib, a, b va c vektorlari chiziqli mustaqil va ularning soni vektor fazoning o'lchamiga teng, shuning uchun ular bu fazoning asosi hisoblanadi.
Javob:
Ha ular.
Misol.
Vektorlar sistemasi vektor fazoning asosi bo'la oladimi?
Yechim.
Ushbu vektorlar tizimi chiziqli bog'liqdir, chunki chiziqli mustaqil uch o'lchovli vektorlarning maksimal soni uchtadir. Binobarin, bu vektorlar tizimi uch o'lchovli vektor fazosining asosi bo'la olmaydi (garchi vektorlarning dastlabki tizimining quyi tizimi asos bo'lsa ham).
Javob:
Yo'q, qila olmaydi.
Misol.
Vektorlarga ishonch hosil qiling 
to'rt o'lchovli vektor fazoning asosi bo'lishi mumkin.
Yechim.
Keling, asl vektorlarni qator sifatida qabul qilib, matritsa yaratamiz: 
Keling, topamiz: 
Shunday qilib, a, b, c, d vektorlar tizimi chiziqli mustaqil va ularning soni vektor fazoning o'lchamiga teng, shuning uchun a, b, c, d uning asosidir.
Javob:
Asl vektorlar haqiqatan ham to'rt o'lchovli fazoning asosidir.
Misol.
Vektorlar 4 o'lchamli vektor fazosining asosini tashkil qiladimi?
Yechim.
Vektorlarning dastlabki tizimi chiziqli mustaqil bo'lsa ham, undagi vektorlar soni to'rt o'lchovli fazoning asosi bo'lishi uchun etarli emas (bunday fazoning asosi 4 vektordan iborat).
Javob:
Yo'q, unday emas.
Vektor fazosining asosiga ko'ra vektorning parchalanishi.
Ixtiyoriy vektorlar bo'lsin n o‘lchamli vektor fazoning asosi hisoblanadi. Agar ularga qandaydir n o‘lchamli x vektor qo‘shsak, natijada vektorlar sistemasi chiziqli bog‘liq bo‘ladi. Chiziqli bog'liqlikning xususiyatlaridan bilamizki, chiziqli bog'liq tizimning kamida bitta vektori boshqalar orqali chiziqli ravishda ifodalanadi. Boshqacha qilib aytganda, chiziqli bog'liq tizimning vektorlaridan kamida bittasi qolgan vektorlarga kengaytiriladi.
Bu bizni juda muhim teoremaga olib keladi.
Teorema.
n-o'lchovli vektor fazoning har qanday vektori yagona bazisga ajralishi mumkin.
Isbot.
Mayli - n o'lchovli vektor fazoning asosi. Bu vektorlarga n o‘lchamli x vektor qo‘shamiz. Keyin hosil bo'lgan vektorlar tizimi chiziqli bog'liq bo'ladi va x vektorni vektorlar bilan chiziqli ravishda ifodalash mumkin. : , ba'zi raqamlar qayerda. X vektorining bazisga nisbatan kengayishini shu tarzda oldik. Bu parchalanish noyob ekanligini isbotlash uchun qoladi.
Faraz qilaylik, yana bir parchalanish bor, qaerda 
- ba'zi raqamlar. Oxirgi tenglikning chap va o'ng tomonlaridan mos ravishda tenglikning chap va o'ng tomonlarini ayiramiz:
Bazis vektorlar tizimidan boshlab chiziqli mustaqil bo'lsa, u holda vektorlar tizimining chiziqli mustaqilligi ta'rifi bilan, barcha koeffitsientlar nolga teng bo'lgandagina hosil bo'lgan tenglik mumkin bo'ladi. Shuning uchun, vektor parchalanishining bazisga nisbatan o'ziga xosligini isbotlovchi .
Ta'rif.
Koeffitsientlar deyiladi bazisdagi x vektorining koordinatalari .
Vektorning bazisga parchalanishi haqidagi teorema bilan tanishganimizdan so'ng, biz "bizga n o'lchovli vektor berilgan" iborasining mohiyatini tushunishni boshlaymiz. 
" Bu ifoda x n o'lchovli vektor fazoning vektorini ko'rib chiqayotganimizni bildiradi, uning koordinatalari qandaydir asosda ko'rsatilgan. Shu bilan birga, biz tushunamizki, n o'lchovli vektor fazoning boshqa asosidagi bir xil x vektor dan farqli koordinatalarga ega bo'ladi.
Keling, quyidagi muammoni ko'rib chiqaylik.
n o‘lchovli vektor fazoning qaysidir asosida n ta chiziqli mustaqil vektor sistemasi berilsin 
va vektor . Keyin vektorlar bu vektor fazoning asosi hamdir.
Bazisdagi x vektorning koordinatalarini topishimiz kerak . Bu koordinatalarni quyidagicha belgilaymiz .
Vektor x asosda fikr bor. Bu tenglikni koordinata shaklida yozamiz:
Bu tenglik n ta noma’lum o‘zgaruvchiga ega bo‘lgan n ta chiziqli algebraik tenglamalar tizimiga ekvivalentdir. :
Ushbu tizimning asosiy matritsasi shaklga ega 
Uni A harfi bilan belgilaymiz. A matritsa ustunlari chiziqli mustaqil vektorlar sistemasi vektorlarini ifodalaydi , shuning uchun bu matritsaning darajasi n, shuning uchun uning determinanti nolga teng emas. Bu fakt tenglamalar sistemasi har qanday usul bilan topilishi mumkin bo'lgan yagona yechimga ega ekanligini ko'rsatadi, masalan, yoki.
Shu tarzda kerakli koordinatalar topiladi vektor x asosda .
Keling, misollar yordamida nazariyani ko'rib chiqaylik.
Misol.
Uch o'lchovli vektor fazosining ba'zi bir asoslarida vektorlar 
Vektorlar sistemasi ham shu fazoning asosi ekanligiga ishonch hosil qiling va shu asosda x vektorning koordinatalarini toping.
Yechim.
Vektorlar sistemasi uch o'lchovli vektor fazoning asosi bo'lishi uchun u chiziqli mustaqil bo'lishi kerak. Buni satrlari vektor bo'lgan A matritsaning martabasini aniqlash orqali bilib olaylik. Gauss usuli yordamida darajani topamiz 
shuning uchun Rank(A) = 3, bu vektorlar tizimining chiziqli mustaqilligini ko'rsatadi.
Demak, vektorlar asosdir. Bu asosda x vektorining koordinatalari bo'lsin. Keyin, yuqorida ko'rsatganimizdek, bu vektorning koordinatalari orasidagi bog'liqlik tenglamalar tizimi orqali beriladi 
Shartdan ma'lum qiymatlarni unga almashtirib, biz olamiz 
Keling, buni Kramer usuli yordamida hal qilaylik: 
Shunday qilib, bazisdagi x vektori koordinatalarga ega 
.
Javob:
Misol.
Qaysidir asosda 
to'rt o'lchovli vektor fazosining chiziqli mustaqil vektorlar tizimi berilgan 
Ma'lumki 
. Bazisdagi x vektorning koordinatalarini toping .
Yechim.
Vektorlar tizimidan boshlab 
shartga ko'ra chiziqli mustaqil bo'lsa, u to'rt o'lchovli fazoning asosidir. Keyin tenglik bazisdagi vektor x ekanligini bildiradi koordinatalariga ega. Bazisdagi x vektorning koordinatalarini belgilaymiz Qanaqasiga .
Bazalardagi x vektorning koordinatalari orasidagi munosabatni aniqlovchi tenglamalar tizimi Va kabi ko'rinadi 
Biz unga ma'lum qiymatlarni almashtiramiz va kerakli koordinatalarni topamiz: 
Javob:
.
Bazalar orasidagi munosabat.
Ikki chiziqli mustaqil vektorlar sistemasi n o'lchovli vektor fazoning qandaydir asosida berilgan bo'lsin 
Va
ya'ni ular bu makonning asoslari hamdir.
Agar 
- bazisdagi vektorning koordinatalari , keyin koordinatali aloqa 
Va chiziqli tenglamalar tizimi bilan berilgan (bu haqda oldingi paragrafda gaplashgan edik): 
, bu matritsa shaklida yozilishi mumkin 
Xuddi shunday vektor uchun ham yozishimiz mumkin 
Oldingi matritsa tengliklarini bittasiga birlashtirish mumkin, bu asosan ikki xil bazaning vektorlari o'rtasidagi munosabatni belgilaydi. 
Xuddi shunday, biz barcha bazis vektorlarni ifodalashimiz mumkin asos orqali 
:
Ta'rif.
Matritsa 
chaqirdi bazisdan o'tish matritsasi bazaga , u holda tenglik to'g'ri bo'ladi 
Bu tenglikning ikkala tomonini o'ngdan ko'paytirish
olamiz 
Keling, o'tish matritsasini topamiz, lekin biz teskari matritsani topish va matritsalarni ko'paytirish haqida batafsil to'xtalmaymiz (agar kerak bo'lsa, maqolalarga qarang): 
Berilgan asoslarda x vektorining koordinatalari orasidagi bog'lanishni aniqlash qoladi.
U holda x vektorining bazisdagi koordinatalari bo'lsin 
va asosda x vektor koordinatalariga ega bo'ladi, keyin 
Oxirgi ikkita tenglikning chap tomonlari bir xil bo'lgani uchun biz o'ng tomonlarini tenglashtirishimiz mumkin: 
Agar o'ng tomondagi ikkala tomonni ko'paytirsak
keyin olamiz 
Boshqa tomondan 
(teskari matritsani o'zingiz toping).
Oxirgi ikkita tenglik bizga x vektorining koordinatalari va asoslaridagi kerakli munosabatni beradi.
Javob:
Bazisdan asosga o'tish matritsasi shaklga ega 
;
X vektorining koordinatalari asoslarda va munosabatlar orqali bog'langan 
yoki .
Biz vektor fazoning o'lchami va asosi tushunchalarini ko'rib chiqdik, vektorni bazisga ajratishni o'rgandik va o'tish matritsasi orqali n o'lchovli vektor fazoning turli asoslari o'rtasidagi bog'liqlikni aniqladik.
P Va A- kichik to'plami L. Agar A o'zi maydon ustida chiziqli bo'shliqni tashkil qiladi P bilan bir xil operatsiyalar haqida L, Bu A fazoning pastki fazosi deb ataladi L.Chiziqli fazoning ta'rifiga ko'ra, shuning uchun A er osti fazosi bo'lganligi uchun fizibiliteni tekshirish kerak edi A operatsiyalar:
1) : 
;
2) 
: 
;
va operatsiyalar mavjudligini tekshiring A sakkizta aksiomaga bo'ysunadi. Biroq, ikkinchisi ortiqcha bo'ladi (bu aksiomalar Lda bo'lganligi sababli), ya'ni. quyidagi haqiqat
Teorema. L va P maydoni ustidagi chiziqli fazo bo'lsin 
. Agar quyidagi talablar bajarilsa, A to'plami L ning pastki fazosidir:
Bayonot. Agar L – n-o'lchovli chiziqli fazo va A uning pastki fazosi, keyin A ham chekli o'lchovli chiziqli fazo bo'lib, uning o'lchami oshmaydi n.
P 
misol 1.
V 2 segment vektorlari fazosining pastki fazosi har biri 0x yoki 0y koordinata o'qlaridan birida joylashgan barcha tekislik vektorlarining S to'plamimi?
Yechim: Mayli 
, 
Va 
, 
. Keyin 
. Shuning uchun S kichik fazo emas 
.
2-misol. Chiziqli fazoning chiziqli pastki fazosi V 2 ko'p tekislik segment vektorlari mavjud S boshi va oxiri berilgan chiziqda yotadigan barcha tekislik vektorlari l bu samolyot?
Yechim.
E 
sli vektori 
haqiqiy songa ko'paytiring k, keyin vektorni olamiz 
, shuningdek, S.ga tegishli boʻlsa 
Va 
u holda S dan ikkita vektor 
(to'g'ri chiziqqa vektorlarni qo'shish qoidasiga ko'ra). Shuning uchun S kichik fazodir 
.
3-misol. Chiziqli fazoning chiziqli pastki fazosi V 2 bir guruh A uchlari berilgan chiziqda yotadigan barcha tekislik vektorlari l, (har qanday vektorning kelib chiqishi koordinatalarning kelib chiqishi bilan mos keladi deb faraz qilaylik)?
R 
qaror.
To'g'ri chiziq bo'lgan holatda l to'plam koordinatadan o'tmaydi A fazoning chiziqli pastki fazosi V 2
emas, chunki 
.
To'g'ri chiziq bo'lgan holatda l
kelib chiqishi, to'plami orqali o'tadi A fazoning chiziqli pastki fazosidir V 2
,
chunki 
va har qanday vektorni ko'paytirishda 
haqiqiy raqamga α
daladan R olamiz 
. Shunday qilib, to'plam uchun chiziqli fazo talablari A yakunlandi.
4-misol. Vektorlar sistemasi berilgan bo'lsin 
chiziqli fazodan L maydon ustida P. Barcha mumkin bo'lgan chiziqli birikmalar to'plami ekanligini isbotlang 
imkoniyatlar bilan 
dan P pastki fazodir L(bu pastki bo'shliq A vektorlar sistemasi tomonidan yaratilgan pastki fazo yoki deyiladi chiziqli qobiq bu vektor tizimi, va quyidagicha ifodalanadi: 
yoki 
).
Yechim. Haqiqatan ham, beri , keyin har qanday elementlar uchun x,
y
A bizda ... bor: 
, 
, Qayerda 
, 
. Keyin
O'shandan beri 
, Shunung uchun 
.
Teoremaning ikkinchi sharti qanoatlantiriladimi yoki yo'qligini tekshiramiz. Agar x– har qanday vektordan A Va t- istalgan raqamdan P, Bu. Chunki 
Va 
,, Bu 
, , Shunung uchun 
. Shunday qilib, teoremaga ko'ra, to'plam A– chiziqli fazoning pastki fazosi L.
Cheklangan o'lchovli chiziqli fazolar uchun buning aksi ham to'g'ri.
Teorema. Har qanday pastki bo'shliq A chiziqli fazo L maydon ustida 
ba'zi vektorlar sistemasining chiziqli oralig'i.
Chiziqli qobiqning asosi va o'lchamini topish masalasini yechishda quyidagi teorema qo'llaniladi.
Teorema. Chiziqli qobiq asosi 
vektor tizimining asosiga to'g'ri keladi. Chiziqli qobiqning o'lchami vektorlar tizimining darajasiga to'g'ri keladi.
4-misol. Pastki fazoning asosini va o'lchamini toping 
chiziqli fazo R 3
[
x]
, Agar 
, 
, 
, 
.
Yechim. Ma'lumki, vektorlar va ularning koordinata qatorlari (ustunlari) bir xil xususiyatlarga ega (chiziqli bog'liqlik bo'yicha). Matritsa yasash A=
vektorlarning koordinata ustunlaridan 
asosda 
.
Keling, matritsaning darajasini topamiz A.
. M 3
=
. 
.
Shuning uchun, unvon r(A)=
3. Demak, vektorlar sistemasining darajasi 3 ga teng. Demak, S kichik fazoning o‘lchami 3 ga teng, uning asosi esa uchta vektordan iborat. 
(asosiy minorda beri 
faqat shu vektorlarning koordinatalari kiritilgan).
5-misol. To'plam ekanligini isbotlang H arifmetik fazo vektorlari 
, birinchi va oxirgi koordinatalari 0 ga teng, chiziqli pastki fazoni tashkil qiladi. Uning asosini va hajmini toping.
Yechim. Mayli 
.
Keyin, va. Demak, 
har qanday uchun. Agar 
, 
, Bu. Shunday qilib, chiziqli pastki fazo teoremasiga ko'ra, to'plam H fazoning chiziqli pastki fazosidir. Keling, asosni topaylik H. Quyidagi vektorlarni ko'rib chiqing H: 
, 
, . Bu vektorlar tizimi chiziqli mustaqildir. Darhaqiqat, shunday bo'lsin.
Chiziqli bir jinsli tenglamalar sistemalari
Muammoni shakllantirish. Bazis toping va tizimning chiziqli yechim fazosining o‘lchamini aniqlang
Yechim rejasi.
1. Tizim matritsasini yozing:
va elementar transformatsiyalar yordamida biz matritsani uchburchak shaklga aylantiramiz, ya'ni. asosiy diagonal ostidagi barcha elementlar nolga teng bo'lganda bunday shaklga. Tizim matritsasi darajasi chiziqli mustaqil qatorlar soniga teng, ya'ni bizning holatlarimizda nolga teng bo'lmagan elementlar qoladigan qatorlar soni:
Eritma fazosining o'lchami . Agar bo'lsa, bir jinsli sistemaning yagona nol yechimi bo'lsa, , bo'lsa, sistemaning cheksiz sonli yechimlari bo'ladi.
2. Asosiy va erkin o'zgaruvchilarni tanlang. Erkin o'zgaruvchilar bilan belgilanadi. Keyin biz asosiy o'zgaruvchilarni erkin ko'rinishda ifodalaymiz, shu bilan bir jinsli chiziqli tenglamalar tizimining umumiy yechimini olamiz.
3. Bo'sh o'zgaruvchilardan birini bittaga, qolganini esa nolga teng qilib ketma-ket qo'yib tizimning yechim fazosining asosini yozamiz. Tizimning chiziqli yechim fazosining o'lchami bazis vektorlar soniga teng.
Eslatma. Elementar matritsa konvertatsiyalariga quyidagilar kiradi:
1. qatorni nolga teng bo‘lmagan ko‘rsatkichga ko‘paytirish (bo‘lish);
2. istalgan qatorga istalgan songa ko‘paytiriladigan boshqa qatorni qo‘shish;
3. chiziqlarni qayta tartibga solish;
4. ustunlar uchun 1–3 o'zgartirishlar (chiziqli tenglamalar tizimini echishda ustunlarning elementar o'zgartirishlari qo'llanilmaydi).
Vazifa 3. Bazis toping va tizimning chiziqli yechim fazosining o‘lchamini aniqlang.
Biz tizimning matritsasini yozamiz va elementar o'zgarishlardan foydalanib, uni uchburchak shaklga keltiramiz:
O'ylaymizki, keyin
1. Pastki bo'shliqqa ruxsat bering L = L(A 1 , A 2 , …, va m) , ya'ni L- tizimning chiziqli qobig'i A 1 , A 2 , …, va m; vektorlar A 1 , A 2 , …, va m- ushbu pastki fazoning generatorlari tizimi. Keyin asos L vektorlar sistemasining asosi hisoblanadi A 1 , A 2 , …, va m, ya'ni generatorlar tizimining asosi. Hajmi L generatorlar tizimining darajasiga teng.
2. Pastki bo'shliqqa ruxsat bering L pastki bo'shliqlar yig'indisidir L 1 va L 2. Yig'indi uchun pastki bo'shliqlarni hosil qilish tizimini hosil qiluvchi pastki bo'shliqlar tizimlarini birlashtirish orqali olish mumkin, shundan so'ng yig'indining asosi topiladi. Miqdorning o'lchami quyidagi formula bo'yicha aniqlanadi:
xira(L 1 + L 2) = dimL 1 + dimL 2 – xira(L 1 Ç L 2).
3. Pastki bo'shliqlar yig'indisi bo'lsin L 1 va L 2 to'g'ri, ya'ni L = L 1 Å L 2. Qayerda L 1 Ç L 2 = {O) Va xira(L 1 Ç L 2) = 0. To'g'ridan-to'g'ri yig'indining asosi atamalar asoslarining birlashuviga teng. To'g'ridan-to'g'ri yig'indining o'lchami atamalar o'lchamlari yig'indisiga teng.
4. Keling, kichik fazo va chiziqli manifoldga muhim misol keltiraylik.
Bir hil tizimni ko'rib chiqing m bilan chiziqli tenglamalar n noma'lum. Ko'p echimlar M Ushbu tizimning 0 raqami to'plamning kichik to'plamidir Rn va vektorlarni qo'shish va haqiqiy songa ko'paytirishda yopiladi. Bu ko'p ekanligini anglatadi M 0 - fazoning pastki fazosi Rn. Pastki bo'shliqning asosi bir hil tizim echimlarining asosiy to'plamidir; pastki fazoning o'lchami tizimning asosiy yechimlari to'plamidagi vektorlar soniga teng.
Bir guruh M umumiy tizim yechimlari m bilan chiziqli tenglamalar n noma'lumlar ham to'plamning kichik to'plamidir Rn va to'plamning yig'indisiga teng M 0 va vektor A, Qayerda A asl tizim va to'plamning qandaydir o'ziga xos yechimidir M 0 - ushbu tizim bilan birga keladigan bir hil chiziqli tenglamalar tizimiga yechimlar to'plami (u asl nusxadan faqat erkin shartlarda farq qiladi),
M = A + M 0 = {A = m, m Î M 0 }.
Bu shuni anglatadiki, ko'p M fazoning chiziqli manifoldidir Rn siljish vektori bilan A va yo'nalish M 0 .
8.6-misol. Bir hil chiziqli tenglamalar tizimi bilan aniqlangan pastki fazoning asosini va o'lchamini toping:
Yechim. Keling, ushbu tizimning umumiy yechimini va uning asosiy yechimlari to'plamini topamiz: 
Bilan 1 = (–21, 12, 1, 0, 0), Bilan 2 = (12, –8, 0, 1, 0), Bilan 3 = (11, –8, 0, 0, 1).
Pastki fazoning asosini vektorlar tashkil qiladi Bilan 1 , Bilan 2 , Bilan 3, uning o'lchami uchta.
Ishning oxiri -
Ushbu mavzu bo'limga tegishli:
Chiziqli algebra
N. Nekrasov nomidagi Kostroma davlat universiteti..
Agar sizga ushbu mavzu bo'yicha qo'shimcha material kerak bo'lsa yoki siz qidirayotgan narsangizni topa olmagan bo'lsangiz, bizning ishlar ma'lumotlar bazasida qidiruvdan foydalanishni tavsiya etamiz:
Qabul qilingan material bilan nima qilamiz:
Agar ushbu material siz uchun foydali bo'lsa, uni ijtimoiy tarmoqlardagi sahifangizga saqlashingiz mumkin:
| Tvit |
Ushbu bo'limdagi barcha mavzular:
BBK 22.174ya73-5
M350 nomidagi KDU tahririyat-nashriyot kengashi qarori bilan nashr etilgan. N. A. Nekrasova Taqrizchi A. V. Cherednikov
BBK 22.174ya73-5
ã T. N. Matytsina, E. K. Korzhevina 2013 ã KDU nomidagi. N. A. Nekrasova, 2013 yil
Birlashma (yoki summa)
Ta'rif 1.9.A va B to'plamlar birlashmasi A È B to'plam bo'lib, u faqat shu va faqat tegishli bo'lgan elementlardan iborat.
Chorraha (yoki mahsulot)
Ta'rif 1.10. A va B to‘plamlarning kesishishi A Ç B to‘plam bo‘lib, u bir xil va faqat shu elementlardan iborat.
Farq
Ta'rif 1.11.A va B to'plamlar orasidagi farq A to'plamga tegishli bo'lgan va faqat shu elementlardan iborat A B to'plamidir.
Dekart mahsuloti (yoki to'g'ridan-to'g'ri mahsulot)
Ta'rif 1.14. Tartiblangan juftlik (yoki juftlik) (a, b) ma'lum tartibda olingan ikkita element a, b. Juftlar (a1
To'plam operatsiyalarining xossalari
Birlashma, kesishish va to'ldiruvchi amallarning xossalari ba'zan to'plamlar algebrasi qonunlari deb ataladi. Keling, to'plamlardagi amallarning asosiy xususiyatlarini sanab o'tamiz. Universal U to'plami berilgan bo'lsin
Matematik induksiya usuli
Matematik induksiya usuli formulasida natural parametr n ishtirok etgan gaplarni isbotlash uchun ishlatiladi. Matematik induksiya usuli - matematikani isbotlash usuli
Kompleks sonlar
Raqam tushunchasi insoniyat madaniyatining asosiy yutuqlaridan biridir. Avval N = (1, 2, 3, …, n, …) natural sonlari, keyin Z = (…, –2, –1, 0, 1, 2, …), ratsional Q butun sonlar paydo bo‘ldi.
Kompleks sonlarning geometrik talqini
Ma'lumki, manfiy sonlar chiziqli tenglamalarni bitta o'zgaruvchida yechish bilan bog'liq holda kiritilgan. Muayyan topshiriqlarda salbiy javob yo'nalish miqdorining qiymati sifatida talqin qilindi (
Kompleks sonning trigonometrik shakli
Vektorni faqat to'rtburchaklar koordinatalar tizimidagi koordinatalar bilan emas, balki uzunligi va bilan ham belgilash mumkin
Trigonometrik shakldagi kompleks sonlar ustida amallar
Kompleks sonlar bilan qo‘shish va ayirish amallarini algebraik shaklda, ko‘paytirish va bo‘lish amallarini trigonometrik shaklda bajarish qulayroqdir. 1. Ko‘paytirishlar.Ikki k berilgan bo‘lsin
Ko'rsatkichlar
Agar z = r(cosj + i×sinj) bo‘lsa, u holda zn = rn(cos(nj) + i×sin(nj)), bu yerda n Î
Kompleks sonning ko'rsatkichli shakli
Matematik analizdan ma'lumki, e =, e irratsional sondir. Eile
Munosabat tushunchasi
Ta'rif 2.1. A1, A2, …, An to‘plamlardagi n-ar (yoki n-ariy) munosabat P har qanday kichik to‘plamdir.
Binar munosabatlarning xossalari
Ikkilik munosabat P bo'sh bo'lmagan A to'plamda aniqlansin, ya'ni P Í A2. Ta'rif 2.9.To'plamdagi P ikkilik munosabati
Ekvivalentlik munosabati
Ta'rif 2.15. A to'plamdagi ikkilik munosabat refleksiv, simmetrik va o'tishli bo'lsa, ekvivalentlik munosabati deyiladi. Nisbat ekvivalenti
Funksiyalar
Ta'rif 2.20. Ikkilik munosabat ƒ Í A ´ B, agar har qanday x bo'lsa, A to'plamdan B to'plamgacha funktsiya deyiladi.
Umumiy tushunchalar
Ta'rif 3.1. Matritsa - bu m qator va n ta ustundan iborat to'rtburchaklar jadvali. m va n raqamlari tartib deyiladi (yoki
Bir xil turdagi matritsalarni qo'shish
Faqat bir xil turdagi matritsalar qo'shilishi mumkin. Ta'rif 3.12. Ikki matritsaning yig'indisi A = (aij) va B = (bij), bu erda i = 1,
Matritsalarni qo‘shish xossalari
1) kommutativlik: "A, B: A + B = B + A; 2) assotsiativlik: "A, B, C: (A + B) + C = A
Matritsani songa ko'paytirish
Ta'rif 3.13. A = (aij) matritsaning haqiqiy k soniga ko‘paytmasi C = (sij) matritsadir, buning uchun
Matritsani songa ko'paytirish xossalari
1) " A: 1×A = A; 2) " a, b O R, " A: (ab)×A = a×(b×A) = b×
Matritsalarni ko'paytirish
Ikki matritsaning ko‘paytirishni aniqlaymiz; Buning uchun ba'zi qo'shimcha tushunchalarni kiritish kerak. Ta'rif 3.14. A va B matritsalar izchil deyiladi
Matritsalarni ko'paytirishning xossalari
1) Matritsani ko‘paytirish kommutativ emas: A×B ≠ B×A. Bu xususiyatni misollar bilan ko'rsatish mumkin. 3.6-misol. A)
Matritsalarni ko'chirish
Ta'rif 3.16. Berilganidan uning har bir satrini bir xil sonli ustun bilan almashtirish orqali olingan At matritsasi berilgan A matritsaga ko‘chirilgan deyiladi.
Ikkinchi va uchinchi tartibli matritsalarning aniqlovchilari
Har bir n tartibli A kvadrat matritsa shu matritsaning determinanti deb ataladigan son bilan bog'langan. Belgilanishi: D, |A|, det A,
Ta'rif 4.6.
1. n = 1 uchun A matritsa bitta sondan iborat: |A| = a11. 2. Tartibli (n – 1) matritsaning determinanti ma’lum bo‘lsin. 3. Aniqlash
Determinantlarning xossalari
3 dan katta tartibli determinantlarni hisoblash uchun determinantlarning xossalari va Laplas teoremasidan foydalaniladi. 4.1 teorema (Laplas). Kvadrat matritsaning aniqlovchisi
Determinantlarni amaliy hisoblash
Uchdan yuqori tartib determinantlarini hisoblashning usullaridan biri uni biron bir ustun yoki qatorga kengaytirishdir. 4.4-misol.D = determinantni hisoblang
Matritsa darajasi tushunchasi
A m ´ n o'lchamli matritsa bo'lsin. Bu matritsada ixtiyoriy ravishda k satr va k ustunni tanlaymiz, bunda 1 ≤ k ≤ min(m, n).
Voyaga etmaganlarni chegaralash usuli yordamida matritsaning darajasini topish
Matritsaning darajasini topish usullaridan biri bu voyaga etmaganlarni sanab o'tish usulidir. Bu usul matritsaning darajasini aniqlashga asoslangan. Usulning mohiyati quyidagicha. Agar kamida bitta element ma bo'lsa
Elementar transformatsiyalar yordamida matritsaning darajasini topish
Keling, matritsaning darajasini topishning boshqa usulini ko'rib chiqaylik. Ta'rif 5.4. Quyidagi o'zgarishlar matritsaning elementar o'zgarishlari deyiladi: 1. ko'paytirish
Teskari matritsa tushunchasi va uni topish usullari
A kvadrat matritsa berilsin 5.7 ta’rif. Agar A×A–1 bo‘lsa, A–1 matritsa A matritsasiga teskari deyiladi
Teskari matritsani topish algoritmi
Keling, algebraik qo'shimchalar yordamida berilganning teskari matritsasini topish usullaridan birini ko'rib chiqaylik. A kvadrat matritsa berilsin 1. |A| matritsaning determinantini toping. EI
Elementar transformatsiyalar yordamida teskari matritsani topish
Teskari matritsani elementar transformatsiyalar yordamida topishning boshqa usulini ko‘rib chiqamiz. Kerakli tushuncha va teoremalarni shakllantiramiz. Ta'rif 5.11 Matritsa nomi bo'yicha
Kramer usuli
Tenglamalar soni noma'lumlar soniga teng, ya'ni m = n va sistema quyidagi ko'rinishga ega bo'lgan chiziqli tenglamalar tizimini ko'rib chiqaylik:
Teskari matritsa usuli
Teskari matritsa usuli tenglamalar soni noma'lumlar soniga teng bo'lgan va asosiy matritsaning determinanti nolga teng bo'lmagan chiziqli tenglamalar tizimlariga nisbatan qo'llaniladi. Tizim belgilarining matritsa shakli
Gauss usuli
Chiziqli tenglamalarning ixtiyoriy tizimlarini echish uchun mos bo'lgan ushbu usulni tavsiflash uchun ba'zi yangi tushunchalar kerak. Ta'rif 6.7. 0× shaklidagi tenglama
Gauss usulining tavsifi
Gauss usuli - noma'lumlarni ketma-ket yo'q qilish usuli - elementar transformatsiyalar yordamida dastlabki tizim bosqichma-bosqich yoki t ekvivalent tizimga tushirilishidan iborat.
Chiziqli tenglamalar tizimini o'rganish
Chiziqli tenglamalar tizimini o'rganish, tizimni yechimasdan, quyidagi savolga javob berishni anglatadi: tizim izchilmi yoki yo'qmi, agar u izchil bo'lsa, uning nechta echimi bor? Bunga javob bering
Chiziqli tenglamalarning bir jinsli sistemalari
Ta'rif 6.11.Chiziqli tenglamalar sistemasi, agar uning erkin hadlari nolga teng bo'lsa, bir jinsli deyiladi. m chiziqli tenglamalarning bir jinsli tizimi
Bir jinsli chiziqli tenglamalar sistemasi yechimlarining xossalari
1. Agar a = (a1, a2, …, an) vektor bir jinsli sistemaning yechimi bo‘lsa, vektor k×a = (k×a1, k&t)
Bir jinsli chiziqli tenglamalar sistemasining asosiy yechimlari to'plami
M0 chiziqli tenglamalarning bir jinsli sistemasi (4) yechimlari to'plami bo'lsin. Ta'rif 6.12.c1, c2, ..., c vektorlari
Vektorlar sistemasining chiziqli bog'liqligi va mustaqilligi
a1, a2, …, am odatda vektorlar sistemasi deb ataladigan m n o‘lchamli vektorlar to‘plami va k1 bo‘lsin.
Vektorlar sistemasining chiziqli bog`liqlik xossalari
1) Nol vektorni o'z ichiga olgan vektorlar tizimi chiziqli bog'liqdir. 2) Vektorlar tizimi chiziqli bog'liq bo'ladi, agar uning quyi tizimlaridan birortasi chiziqli bog'liq bo'lsa. Natija. Agar si
Birlik vektor tizimi
Ta'rif 7.13. Rn fazodagi birlik vektorlar sistemasi e1, e2, …, en vektorlar sistemasidir
Chiziqli bog'liqlik haqida ikkita teorema
7.1 teorema. Agar kattaroq vektorlar tizimi kichikroq tizim orqali chiziqli ifodalangan bo'lsa, u holda kattaroq tizim chiziqli bog'liqdir. Keling, bu teoremani batafsilroq shakllantiramiz: a1 bo'lsin
Vektor sistemasining asosi va darajasi
Rn fazoda S vektorlar sistemasi bo‘lsin; u chekli yoki cheksiz bo'lishi mumkin. S" - S, S" Ì S tizimining quyi tizimi. Ikkitasini beraylik
Vektor tizim darajasi
Vektorlar sistemasi darajasining ikkita ekvivalent ta'rifini beraylik. Ta'rif 7.16. Vektorlar sistemasining darajasi - bu tizimning istalgan asosidagi vektorlar soni.
Vektorlar sistemasining darajasi va asosini amaliy aniqlash
Ushbu vektorlar tizimidan vektorlarni shu matritsaning qatorlari sifatida joylashtirgan holda matritsa tuzamiz. Ushbu matritsaning satrlari ustidagi elementar o'zgarishlar yordamida matritsani eshelon ko'rinishga keltiramiz. Da
Ixtiyoriy maydon ustidagi vektor fazoning ta'rifi
P ixtiyoriy maydon bo'lsin. Bizga ma'lum bo'lgan sohalarga misol sifatida ratsional, haqiqiy va murakkab sonlar maydonini keltirish mumkin. Ta'rif 8.1. V to'plam chaqiriladi
Vektor fazolarning eng oddiy xossalari
1) o – maydon ustidagi ixtiyoriy vektor fazoda yagona aniqlangan nol vektor (element). 2) Har qanday a O V vektor uchun yagona bo'ladi
Pastki bo'shliqlar. Chiziqli manifoldlar
V vektor fazo bo'lsin, L M V (L - V ning kichik to'plami). Ta'rif 8.2. Vektor pro ning L kichik to'plami
Pastki bo'shliqlarning kesishishi va yig'indisi
P, L1 va L2 maydonning pastki fazosi ustidagi V vektor fazo bo'lsin. Ta'rif 8.3. Subkvestni kesib o'tish orqali
Chiziqli manifoldlar
V - vektor fazo, L - pastki fazo, V fazodan ixtiyoriy vektor bo'lsin. Ta'rif 8.6. Chiziqli manifold.
Chekli o'lchovli vektor fazolar
Ta’rif 8.7.V vektor fazo n o’lchovli, agar u n vektordan iborat chiziqli mustaqil vektorlar sistemasiga ega bo’lsa va
Cheklangan o'lchovli vektor fazoning asosi
V - P maydoni ustidagi chekli o'lchovli vektor fazosi, S - vektorlar tizimi (cheklangan yoki cheksiz). Ta'rif 8.10. Tizimning asosi S
Berilgan asosga nisbatan vektor koordinatalari
n o‘lchamli V chekli o‘lchovli vektor fazoni ko‘rib chiqaylik, e1, e2, …, en vektorlari uning asosini tashkil qiladi. Mahsulot bo'lsin
Turli bazalarda vektor koordinatalari
V n o‘lchovli vektor fazo bo‘lsin, unda ikkita asos berilgan: e1, e2, …, en – eski bazis, e"1, e
Evklid vektor fazolari
Haqiqiy sonlar maydonida V vektor fazosi berilgan. Bu fazo n o'lchamli chekli o'lchovli vektor fazosi yoki cheksiz o'lchovli bo'lishi mumkin.
Koordinatalarda nuqta mahsuloti
n o'lchamli V Evklid vektor fazosida e1, e2, …, en asosi berilgan. X va y vektorlari vektorlarga parchalanadi
Metrik tushunchalar
Evklid vektor fazolarida kiritilgan skalyar ko'paytmadan vektor normasi va vektorlar orasidagi burchak tushunchalariga o'tishimiz mumkin. Ta'rif 8.16. Norma (
Normning xossalari
1) ||a|| = 0 Û a = o. 2) ||la|| = |l|×||a||, chunki ||la|| =
Evklid vektor fazosining ortonormal asoslari
Ta'rif 8.21. Evklid vektor fazosining asosi ortogonal deyiladi, agar bazis vektorlari juft ortogonal bo'lsa, ya'ni a1 bo'lsa, a
Ortogonallashtirish jarayoni
8.12 teorema. Har bir n o'lchovli Evklid fazosida ortonormal asos mavjud. Isbot. a1, a2 bo'lsin
Ortonormal asosda nuqta mahsuloti
V Evklid fazosining e1, e2, …, en ortonormal asosi berilgan. Chunki i uchun (ei, ej) = 0.
Pastki fazoning ortogonal to'ldiruvchisi
V - Evklid vektor fazosi, L - uning pastki fazosi. Ta'rif 8.23. Agar vektor bo'lsa, a vektor L pastki fazoga ortogonal deyiladi
Vektor koordinatalari va uning tasviri koordinatalari o'rtasidagi bog'liqlik
V fazoda j chiziqli operator berilgan va uning M(j) matritsasi qandaydir e1, e2, …, en bazisida topilgan. Bu asos bo'lsin
O'xshash matritsalar
Ixtiyoriy P maydonining elementlari bilan n tartibli kvadrat matritsalarning Rn´n to'plamini ko'rib chiqamiz. Bu to'plamga munosabatni kiritamiz.
Matritsa o'xshashlik munosabatlarining xossalari
1. Reflektorlik. Har qanday matritsa o'ziga o'xshash, ya'ni A ~ A. 2. Simmetriya. Agar A matritsasi B ga o'xshash bo'lsa, u holda B A ga o'xshaydi, ya'ni.
Xususiy vektorlarning xossalari
1. Har bir xos vektor faqat bitta xos qiymatga tegishli. Isbot. X ikkita xos qiymatli xos vektor bo'lsin
Matritsaning xarakterli polinomi
A O Rn´n (yoki A O Rn´n) matritsasi berilgan. Aniqlash
Matritsa diagonal matritsaga o'xshash bo'lgan shartlar
A kvadrat matritsa bo'lsin. Bu qandaydir asosda aniqlangan ba'zi chiziqli operatorning matritsasi deb taxmin qilishimiz mumkin. Ma'lumki, boshqa asosda chiziqli operatorning matritsasi
Iordaniya normal shakli
Ta'rif 10.5. l0 soni bilan bog‘liq bo‘lgan k tartibli Iordaniya yacheykasi k tartibli matritsadir, 1 ≤ k ≤ n,
Matritsani Iordaniya (normal) shaklga qisqartirish
10.3 teorema. Iordaniyaning normal shakli asosiy diagonalda Iordaniya hujayralarining joylashish tartibiga qadar matritsa uchun yagona aniqlanadi. Va boshqalar
Ikki chiziqli shakllar
Ta'rif 11.1. Ikki chiziqli shakl - funktsiya (xarita) f: V ´ V ® R (yoki C), bu erda V - ixtiyoriy vektor.
Ikki chiziqli shakllarning xossalari
Har qanday ikki chiziqli shakl simmetrik va egri-simmetrik shakllarning yig'indisi sifatida ifodalanishi mumkin. Tanlangan asos bilan e1, e2, …, en vektorda
Yangi asosga o'tishda ikki chiziqli shakldagi matritsaning o'zgarishi. Ikki chiziqli shakl darajasi
Ikkita asos e = (e1, e2, …, en) va f = (f1, f2,
Kvadrat shakllar
A(x, y) vektor fazoda aniqlangan simmetrik ikki chiziqli shakl bo'lsin V. Ta'rif 11.6.Kvadrat shakl.
Kvadrat shaklni kanonik shaklga keltirish
Kvadrat shakl berilgan (2) A(x, x) = , bunda x = (x1
Kvadrat shakllarning inertsiya qonuni
Aniqlanishicha, kvadrat shaklning nolga teng bo'lmagan kanonik koeffitsientlari soni uning darajasiga teng va A(x) shakli yordamida degenerativ bo'lmagan transformatsiyani tanlashga bog'liq emas.
Kvadrat shakl belgisining zaruriy va yetarli sharti
Bayonot 11.1. V n o‘lchovli vektor fazoda aniqlangan A(x, x) kvadrat shakli belgili aniq bo‘lishi uchun quyidagilar zarur:
Kvazial almashinadigan kvadrat shakl uchun zarur va yetarli shart
Bayonot 11.3. V n o‘lchovli vektor fazoda aniqlangan A(x, x) kvadratik ko‘rinish kvazibelgi o‘zgaruvchan bo‘lishi uchun (ya’ni,
Kvadrat shaklning aniq belgisi uchun Silvestr mezoni
e = (e1, e2, …, en) asosdagi A(x, x) ko‘rinish A(e) = (aij) matritsa bilan aniqlansin.
Xulosa
Chiziqli algebra har qanday oliy matematika dasturining majburiy qismidir. Boshqa har qanday bo'lim ushbu fanni o'qitish jarayonida shakllangan bilim, ko'nikma va malakalarning mavjudligini nazarda tutadi
Bibliografiya
Burmistrova E.B., Lobanov S.G. Analitik geometriya elementlari bilan chiziqli algebra. – M.: HSE nashriyoti, 2007. Beklemishev D.V. Analitik geometriya va chiziqli algebra kursi.
Chiziqli algebra
O'quv-uslubiy qo'llanma Muharrir va korrektor G. D. Neganova Kompyuterda yozish T. N. Matytsina, E. K. Korzhevina.
Taqdimot - Ulug 'Vatan urushi davrida Sovet orqasi
Ertak bo'yicha dars uchun taqdimot G
Nima uchun Aleksandr Nevskiy tatar xoni bilan do'st bo'ldi va qo'shin bilan ittifoq tuzdi