Линейная алгебра. Векторная алгебра. Аналитическая геометрия

59

>

>

:

15. Системы линейных однородных уравнений.

Рассмотрим систему m линейных однородных уравнений с n неизвест-

Система (15:1) всегда совместна так как имеет нулевое (тривиальное) решение (0; 0; : : : ; 0). Поэтому интересен вопрос, при каких условиях система имеет нетривиальные решения. Ответ на этот вопрос дает

Теорема 15.1. Для того чтобы система линейных однородных уравнений имела нетривиальные решения необходимо и достаточно, чтобы ранг матрицы системы был меньше числа неизвестных, то есть

r(A) = r < n. (Доказать самостоятельно.)

Следствие 15.2. Если в системе (15:1) число уравнений совпадает с

числом неизвестных (m = n), то система имеет нетривиальные ре-

шения тогда и только тогда, когда определитель системы равен 0, то

åñòü = 0.

Решения системы линейных однородных уравнений (15:1) обладают свойствами:

60

1.Eсли вектор X = (x1; x2; : : : ; xn) является решением системы, то для любого числа k вектор kX = (kx1; kx2; : : : ; kxn) также является решением этой системы;

2.Если векторы X = (x1; x2; : : : ; xn) è Y = (y1; y2 ; : : : ; yn) являются решениями системы, то вектор X + Y = (x1 + y1 ; x2 + y2 ; : : : ; xn + yn) также является решением этой системы.

Из этих свойств вытекает теорема

Теорема 15.3. Любая линейная комбинация решений системы линейных однородных уравнений также является решением этой системы.

Так как решение системы линейных однородных уравнений c n íåèç-

вестными есть n-мерный вектор и линейная комбинация решений явля-

ется решением системы, то множество решений системы линейных однородных уравнений образует линейное пространство, которое является подпространством в пространстве Rn. Базис пространства решений си- стемы линейных однородных уравнений называется фундаментальной системой решений. То есть решения, входящие в фундаментальную систему решений, линейно независимы и любое решение системы является линейной комбинацией решений из фундаментальной системы.

Теорема 15.4. Если ранг матрицы A системы линейных однородных уравнений (15:1) равен r и меньше числа неизвестных n, то фундаментальная система решений системы (15:1) существует и содержит n r решений.

Доказательство. Пусть ранг матрицы A равен r и меньше числа неизвестных r < n. Пусть базисный минор M 6= 0 стоит в левом верхнем углу. Перенеся свободные неизвестные xr+1; : : : ; xn в первых r уравнениях в правую часть, получим систему

xr+1 = 0; xr+2 = 1; : : : ; xn = 0, получим решение ( 12; 22; : : : ; r2; 0; 1; : : : ; 0) и так далее. Так найдем k = n r решений системы

61

равен k. В этой матрице есть минор порядка k, отличный от нуля, например, содержащий последние k столбцов.

Решения e1; e2; : : : ; ek образуют фундаментальную систему решений. Общее решение системы (15:1) имеет вид

X = c1e1 + c2e2 + : : : + ckek.

Пример8 15.1. Решите систему однородных уравнений

Ранг матрицы системы равен 2 (в матрице есть минор порядка 2, отличный от нуля). Неизвестные x3, x4 è x5 свободные неизвестные, перенесем их в правую часть и получим решение системы

Фундаментальная система решений системы заданной линейных однородных уравнений имеет вид e1 = (8; 6; 1; 0; 0), e2 = ( 10; 7; 0; 1; 0), e3 = (3; 4; 0; 0; 1) и ее общее решение X = c1 e1 + c2 e2 + c3 e3 = c1(8; 6; 1; 0; 0) + c2( 10; 7; 0; 1; 0) + +c3(3; 4; 0; 0; 1).

Задания для самостоятельного решения

Решите системы однородных уравнений

62

63

составленный из коэффициентов и свободных членов системы, равен 0.

16. Метрические и евклидовы пространства.

Определение 16.1. Линейное пространство V, в котором для любых двух элементов x; y определено число (x; y) (расстояние между точ- ками или метрика), удовлетворяющее условиям:

1.(x; y) = (y; x);

2.(x; y) > 0 ïðè x 6= y è (x; x) = 0;

3.(x; y) + (y; z) > (x; z) (неравенство треугольника) называется метрическим пространством.

Расстояние можно вводить различными способами, при этом будем получать различные метрические пространства. Например, можно ввести расстояние через скалярное произведение. Скалярное произведение

64

векторов в n-мерном арифметическом пространстве было введено в x 9

n

X

(x; y) = xiyi;

i=1

ãäå x = (x1; x2; : : : ; xn), y = (y1; y2; : : : ; yn), и там же рассмотрены его свойства.

Линейное пространство Rn, в котором введено скалярное произведение называется евклидовым и обозначается En.

Длиной (нормой) вектора x в евклидовом пространстве En называ-

q

jxj = x1 + x2 + : : : + xn:

Для длины вектора справедливы свойства: 1. jxj = 0, ïðè x = 0; 2. j xj = j j jxj;

3.jx + yj 6 jxj + jyj (неравенство треугольника);

4.j(x; y)j 6 jxj jyj (неравенство Коши-Буняковского);

Докажем неравенство Коши-Буняковского. Рассмотрим вектор x y ( 2 R). По свойству 4 определения 16.1 ( x y; x y) > 0. То есть 2(x; x) 2 (x; y) +

(y; y) > 0. Квадратный трехчлен принимает неотрицательные значения, значит его

дискриминант D 6 0. Имеем

D=4 = (x; y)2 (x; x)(y; y) 6 0

(x; y)2 6 (x; x)(y; y) = jxj2 jyj2:

Извлекая квадратный корень, получим неравенство Коши-Буняковского.

Из неравенства Коши-Буняковского следует, что дробь

(x; y)

1 6 jxj jyj 6 1:

Поэтому данную дробь можно считать косинусом некоторого угла ' :

(x; y) cos ' = jxj jyj

Óãîë ' назовем углом между векторами x è y.

Вектор, длина которого равна 1, называется нормированным. Два вектора, скалярное произведение которых равно 0, называются îðòî-

гональными.

Справедливо следующее утверждение:

65

Теорема 16.1. Всякая система a1; a2; : : : ; am, векторы которой попар- но ортогональны, линейно независима.

Доказательство. Рассмотрим линейную комбинацию данных векторов 1a1 + 2a2 +

: : :+ mam = 0 ( ). Найдем, при каких значениях коэффициентов i она обращается в 0. Умножим ( ) скалярно на ai. 1(a1; ai) + : : : + i(ai; ai) + : : : + m(am; ai) = 0. Получим i(ai; ai) = 0, òàê êàê (ai; aj) = 0 при i 6= j. Таким образом, для каждого

i = 1; m имеем i = 0. Cистема векторов a1; a2; : : : ; am линейно независима.

Определение 16.2. Векторы e1; e2; : : : ; en образуют в пространстве En ортонормированный базис, если длина каждого равна 1 и векторы попарно ортогональны, то есть (ei; ej) = 0 ïðè i 6= j è jeij = 1 для каждого i = 1; 2; : : : ; n.

Теорема 16.2. Во всяком n-мерном евклидовом пространстве En ñó- ществует ортонормированный базис.

Примером ортонормированного базиса является канонический базис: e1 = (1; 0; : : : ; 0); e2 = (0; 1; : : : ; 0); : : : ; en = (0; 0; : : : ; 1).

17. Формулы перехода от одного базиса к другому.

Пусть в пространстве Rn заданы два базиса

e1; e2; : : : ; en "старый" базис и f1; f2; : : : ; fn "новый" базис.

Так как векторы e1; e2; : : : ; en образуют базис, то векторы

n

P

fj = (c1j; c2j; : : : ; cnj) = cijei можно выразить через этот базис.

i=1

Из координат векторов ffjg (j = 1; n ) составим матрицу C, записывая координаты векторов ffjg в столбцы

Матрицу C называют матрицей перехода от базиса feig к базису

ffjg.

66

Матрица C невырожденная. Векторы ffjg линейно независимы, зна- чит, ранг матрицы C равен n èëè jCj 6= 0. В матричной форме формулы

перехода от базиса feig к базису ffjg можно записать

Тогда формулы перехода от базиса ffjg к базису feig имеют вид

Èç (17:2) è (17:3) следует, что A = C 1.