рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Выражение одной системы векторов через другую

Выражение одной системы векторов через другую - раздел Образование, Определение, примеры и простейшие свойства линейных пространств Опр. 3.1. Пусть ...

Опр. 3.1. Пусть ,,…, (1), ,,…, (2) две системы векторов из V. Говорят, что (1) (линейно) выражается через (2), когда каждый вектор из (1) линейно выражается через (2).

Св-во 3.2. Произвольная подсистема системы векторов выражается через систему.

Доказательство. = 0++1++0.

Св-во 3.3. Когда система (1) линейно выражается через (2), а (2) линейно выражается через , ,…, (3) тогда (1) линейно выражается через (3). Доказательство. Из того, что система (1) выражается через (2) следует, что "s = = . Из того, что система (2) выражается через (3) следует, что =, из чего получаем: =()==, где .■

Св-во 3.4. Когда (1)- линейно независимая система векторов, а система линейно зависимая , тогда линейно выражается через (1). Доказательство. Из линейной зависимости последней системы следует, что =,где не все коэффициенты равные нолю. Когда λ=0, тогда (1) - линейно зависимая, что противоречить условию. Из получившегося противоречия следует, что λ0 значит, .■

 

5. Максимальные линейно независимые подсистемы (МЛНП)

Опр. 3.5. Подсистема системы ,,…,(1) называется максимальной линейно независимой подсистемой (МЛНП), когда она не удерживается ни в какой линейно независимой подсистеме, то есть, что 1) (4) - линейно независимая (условие независимости); 2) , ,-линейно зависимая система (условие полноты).

Св-во 3.6. КРИТЕРИЙ МЛНП. Подсистема (4) системы (1) является МЛНП тогда и только тогда, когда исполняются следующие 2 условия: 1) система (4) линейно независимая; 2) . Доказательство. 1) Когда (4) - МЛНП, тогда первое условие, очевидно, исполняется. Когда дополним ее вектором , тогда, по определению, она станет линейно зависимой. По свойству 3.4 (Когда (1)- линейно независимая система векторов, а система линейно зависимая , тогда линейно выражается через (1)) получаем, что выполняется условие (2), из чего по свойству 3.4 следует, что исполняется условие полноты. 2) Нам надо только доказать, что исполняется условие полноты. Из условия 2) следует, что когда систему (4) пополнить произвольным вектором из системы (1), тогда получится система, в которой один из векторов выражается через остальные. По св-ву эта система является линейно зависимой, что и надо было доказать. ■

Св-во 3.8. Система векторов выражается через свою МЛНП. Доказательство. Следует из 3.6.■

Вывод.3.9. Две МЛНП системы (1) выявляются одна через вторую. Доказательство. Очевидно из 3.8. Если вся система выражается через МЛНП, то и подсистема выражается через МЛНП. ■

Св-во 3.7. В каждой конечной системе векторов, которая удерживает ненулевой вектор, существует МЛНП.

Доказательство. Возьмем ненулевой вектор . По 2.14 - линейно независимая система. Когда построена система , какая линейно независимая, тогда поочередно дополняем ее каждым из остальных вектороВывод Когда есть вектор , такой, что - линейно зависимая, тогда рассматриваем эту систему и начинаем пополнять ее. Поскольку в (1) конечное количество векторов, этот процесс не может быть бесконечным, значит на каком-то шаге получим подсистему, которая является линейно независимой, и которую нельзя пополнить до линейно независимой подсистемы. Из определения следует, что эта подсистема - МЛНП.■


– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Определение, примеры и простейшие свойства линейных пространств

Опр Пусть P поле Непустое множество V называется линейным пространством либо векторным пространством над P элементы V будем называть... На V задана бинарная алгебраическая операция которая называется сложением... Icirc V Icirc V что Icirc V...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Выражение одной системы векторов через другую

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Нулевой и противоположный векторы линейного пространства
Опр.1.1. Пусть P- поле. Непустое множество V называется линейным пространством (либо векторным пространством) над P (элементы V будем называть векторами, элементы P - скалярами

Линейно зависимые системы векторов. Критерий линейной зависимости
Опр.2.1. V - линейное пространство над P. Системой векторов называют конечную последовательность векторов

Основная теорема о линейной независимости
Лемма 3.10. Пусть система векторов ,

Ранг системы векторов
Св-во 4.1. Все МЛНП данной системы векторов (1) содержат одинаковое количеств

Базис линейного пространства. Определение и простейшие свойства
Азн. 5.1. Система векторов линейного пространства V над P ,

Координаты вектора в базисе. Определение и свойства
Св-во 5.9. Пусть ,

Матрица системы векторов. Определение и свойства.
Пример 6.0. Рассмотрим пространство V2 и ее привычный базис

Матрица перехода от базиса к базису
Опр. 6.4. Пусть (1) и

Подпространства. Свойства. Линейная оболочка системы векторов
Опр. 13.1. Пусть V линейное пространство над полем Р. Непустое подмножество U

Фундаментальная система решений системы однородных линейных уравнений
Опр. 7.11.4.Фундаментальной системой решений однородной системы наз. базис пространства ее решений (как подпространство в Pn). Св-во 7.11.5. Ес

Линейные отображения, их связь с подпространствами и композиция
Теорема 8.6. Гомоморфный образ подпространства является подпространством. Пусть f: V→U - линейное отображение линейных просторов. Когда V' - подпространство в V

Изоморфизм конечномерных векторных пространств
Азн.9.1. V, U-линейные пространства над P. f: V→U- линейное отображение. Когда f - биекция, тогда f называется изоморф

Изоморфизм конечномерных пространств и системы векторов
Св-во 9.8. Пусть f: V→U - изоморфизм линейных пространств. Система векторов

Матрица линейных отображений и ее свойства
Опр. 10.1. Пусть V,U - лин. пространство над Р. (1) базис V,

Ранг матрицы. Определение и свойства
Опр. 11.1. Ранг системы векторов векторов столбцов матрицы А как векторов арифметического пространства Pm, наз. рангом матрицы А и обозначается rang(A) или rangA.

Ранг матриц и системы линейных уравнений
Пример 11.18. Найти ранг матрицы А. .

Евклидовы пространства. Определение и свойства
Опр. 12.1.V- линейное пространство над R. Скалярным произведением V называется отображение (· ; ·) :V´V

Норма вектора. Неравенство Коши-Буняковского. Угол между векторами.
Опр. 12.5. Длиной (нормой) вектора Îε называется действитель

Геометрические теоремы в евклидовых пространствах
Т 12.16.Т-ма косинусов в Евклидовом простр-ве

Ортогональные векторы и ортогональный базис.
Опр.13.1.Вектарыевклидового пространства называются ортогональными, когда

Ортонормированный базис евклидова пространства.
Азн. 13.8.Базіс(2)n-мерного евклидового пространства называется ортонормирова

Кольцо эндоморфизмов линейного пространства
Св-во 15.13.End(V) замкуто относительно операции композиции отображений End(V)и является – моноидом. Док-во.Когда

Линейные алгебры
Азн 16.16.Линейной алгеброй над полем Р называется множество А, когда над А заданы операции сложения, умножения, а также заданное умножение элементов из А на скаляры (элемен

Характеристические многочлены и собственные числа
Азн. 16.8 Пусть (3) -базис пространства V, fÎEnd(V) і А

Квадратичные формы. Матрицы замены
Определение 18.1. Квадратичной формой от букв (переменных) называются

Приведение квадратичной формы к каноническому виду
Определение 18.8. Говорят, что квадратичная форма имеет канонический вид, когда ее матрица диагональная. Теорема 19.9. Для каждой квадратичной формы сущес

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги