рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Линейная комбинация системы векторов. Линейно зависимая и линейно независимая системы векторов.

Линейная комбинация системы векторов. Линейно зависимая и линейно независимая системы векторов. - раздел Математика, Матрицы. Основные определения – прямоугольная, квадратная, диагональная, треугольная, нулевая и единичная матрицы. Сложение матриц и его свойства Определение 1. Пусть V – Векторное Пространство Над Полем P ...

Определение 1. Пусть V – векторное пространство над полем P и , , …, (1) – система векторов из V. Любая часть системы векторов (1) называется подсистемой системы векторов (1).

Определение 2. Вектор ÎV называется линейной комбинацией системы векторов (1), если существуют скаляры a1, a2,..., aк Î P такие, что = a1+ a2+ … + ak.

Определение 3. Система векторов называется линейно зависимой, если по крайней мере один из векторов этой системы является линейной комбинацией остальных векторов системы. Система векторов называется линейно независимой, если ни один из векторов этой системы не является линейной комбинацией остальных векторов системы.

Теорема.Система векторов (1) является линейно зависимой тогда и только тогда, когда существуют скаляры a1, a2,..., aк Î P, не равные нулю одновременно, такие, что

a1+ a2+ … + ak= (2)

Доказательство. Необходимость. Пусть система векторов (1) линейно зависима. Тогда по определению хотя бы один из векторов системы (1) является линейной комбинацией остальных векторов системы. Пусть, например, является линейной комбинацией остальных векторов, то есть существуют скаляры a2,..., aк Î P такие, что = a2+ a3+ … + ak (3). Перенося в равенстве (3) все векторы в левую часть, получим - a2- a3- … - ak=. Таким образом, выполняется равенство (2), в котором a1= 1 ¹ 0.

Достаточность. Пусть выполняется равенство (2) в котором скаляры a1, a2,..., aк Î P одновременно не равны нулю. Пусть a1 ¹ 0. Тогда из равенства (2) получим a1= - a2- a3- … - ak. Следовательно, умножая обе части последнего равенства на (a1)-1Î Р, получим

= -- - … - . Так как , , … , Î Р, то является линейной комбинацией остальных векторов системы (1). Поэтому система векторов (1) линейно зависима по определению. Теорема доказана.

Следствие. Система векторов (1) является линейно независимой, если из равенства (2) следует a1=a2=...=aк=0.

Замечание. Неверно, что любой вектор линейно зависимой системы линейно выражается через остальные. Пусть, например, — произвольный ненулевой вектор. Система {, } линейно зависима, так как 0×+ 1×= , но очевидно, что вектор линейно не выражается через ноль-вектор.

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Матрицы. Основные определения – прямоугольная, квадратная, диагональная, треугольная, нулевая и единичная матрицы. Сложение матриц и его свойства

Определение Матрицей размера m times n над полем Р называется прямоугольная таблица состоящая из n строк и m столбцов следующего вида... где aij P i j... Определение Квадратной матрицей n го порядка над полем P называется матрица размера n times n над полем P...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Линейная комбинация системы векторов. Линейно зависимая и линейно независимая системы векторов.

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:

Умножение матрицы на скаляр, транспонирование матриц, умножение матриц и их основные свойства.
Определение 1. Пусть A=(aij) – матрица размера m×n над полем P,

Разложение определителя по ряду. Минор и алгебраическое дополнение к элементу определителя. Связь алгебраических дополнений с минорами.
Пусть Δ = =

Системы линейных уравнений (СЛУ). Решение системы линейных уравнений. Элементарные преобразования СЛУ. Элементарные преобразования матрицы.
Определение 1. Система линейных уравнений вида (1) , где

Формула для вычисления обратной матрицы.
Теорема 1. Пусть A=- матрица n-го порядка над полем P. Е

Формулы Крамера.
Теорема 1. Пусть (1) - система n линейных уравнений с n неизвестн

Простейшие свойства векторного пространства
Пусть V — векторное пространство над полем Р. Тогда справедливы следующие свойства. Свойство 1. Для любого

Свойства линейно зависимой системы векторов.
Рассмотрим некоторые свойства линейно зависимой системы векторов. Свойство 1. Система векторов, содержащая линейно зависимую подсистему, является линейно зависимой.

Базис системы векторов. Координаты вектора в данном базисе. Разложение вектора по базису — существование и единственность.
Пусть дана система векторов (1) ,

Изоморфизм векторных пространств одинаковой размерности.
Определение. Пусть V1 и V2 — векторные пространства над одним и тем же полем P. Говорят, что V1 изоморфно V2 (обозначается V

Пространство всех решений однородной системы уравнений. Фундаментальный набор решений однородной системы линейных уравнений.
Теорема 1. Пусть (1) - однородная система линейных уравнений над полем P, U – множеств

Связь между решениями неоднородной системы линейных уравнений с решениями ассоциированной с ней однородной системы линейных уравнений.
Лемма 1. Пусть (1) - неоднородная система линейных уравнений над полем P, (2)

Линейная оболочка системы векторов. Размерность подпространства. Размерность суммы двух подпространств.
Определение 1. Пусть V - векторное пространство над полем Р, —.система в

Матрица перехода от базиса к базису. Преобразование координат.
Пусть Vn - n-мерное векторное пространство над полем P, (1) – базис Vn

Ядро и образ, ранг и дефект линейного отображения.
Определение 1. Пусть V и V1 – векторные пространства над полем Р,

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