Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Voprosy_1y_semestr_1_kurs_Avtosokhranennyy.docx
Скачиваний:
7
Добавлен:
28.04.2019
Размер:
5.09 Mб
Скачать
  1. Понятие вектора. Линейная зависимость и линейная независимость векторов. Доказать теоремы о линейной зависимости.

«Вектор» от лат. vehere значит перемещать. Таким образом, вектор и этимологически и созерцательно, это прямолинейный направленный отрезок, результат перемещения точки А в точку В вне зависимости от количества промежуточных точек , ,…

Вектор (Гиббс) – математический объект, характеризуемый скалярной величиной, направлением и геометрическим характером сложения.

Определение 4. Рассмотрим параллельные лучи и , начинающиеся в точках  и  . Они всегда лежат в одной плоскости , которая делится прямой , проходящей через и , на две полуплоскости. Лучи и называются сонаправленными, если они лежат в одной полуплоскости, и контранаправленными в противном случае (рис. 2.3). В случае, когда и лежат на одной прямой, то они называются сонаправленными, если их пересечение есть луч и контранаправленными - если их пересечение не есть луч (рис. 2.4).

Вектором называется преобразование пространства , переводящее произвольную точку пространства в точку таким образом, что произвольная точка переходит в точку , точку , причем лучи и сонаправлены, а расстояние между точками и : равно расстоянию между точками и :

, т.е. .

Таким образом, направленный отрезок, о котором шла речь выше, можно рассматривать как модель вектора. Этот отрезок указывает, на какую величину и в каком направлении произошел сдвиг всего пространства.

Теорема1. Критерий линейной зависимости

Для того чтобы система векторов была линейно зависима, необходимо и достаточно, чтобы существовали действительные числа , не равные нулю одновременно, такие, что . (1)

( ,…, – система линейно  зависима) .

Доказательство:

Необходимость. Пусть система линейно зависима. Тогда по определению хотя бы один из векторов системы, например, , можно представить в виде линейной комбинации остальных векторов: . Прибавим к обеим частям равенства – , получим: .

Положим , , не все равны нулю одновременно, причем выполняется равенство (1).

Достаточность. Пусть существуют , такие, что . Среди чисел , по крайней мере, одно не равно нулю, например, . Тогда получим , что означает по определению линейную зависимость векторов ,…, .

Теорема 2. Критерий линейной независимости

Для того, чтобы система векторов была линейно независимой, необходимо и достаточно, чтобы равенство (1) влекло за собой равенство нулю всех .

Доказательство:

Необходимость. Пусть ,…, линейно независимы. Предположим противное, т.е. что имеет место (1) и из него не следует . Тогда , а . По теореме 1 система ,…, линейно зависима, что противоречит условию.

Достаточность. Пусть равенство (1) влечет . Предположим, противное, т.е. ,…, линейно зависимые. Тогда по теореме 1 найдутся такие, что , что противоречит условию. ■

Пример.  Доказать, что:

а) векторы и линейно зависимы тогда и только тогда, когда они коллинеарные;

б) векторы , , линейно зависимы тогда и только тогда, когда они компланарны.

Доказательство:

а) Пусть . Если , то и коллинеарность и влечет линейную зависимость и .

Если и коллинеарные, то согласно признаку коллинеарности, существует такое , что , т.е. , , и линейная зависимость и очевидна.

б) Пусть , и компланарны. Если векторы и коллинеарные, то из доказанного следует при некоторых и таких, что . Но тогда , причем , т.е. , , линейно зависимы.

Пусть теперь компланарные векторы , , таковы, что и не коллинеарные. Тогда вектор можно разложить по базису : . Отсюда , причём , т.е. , , линейно зависимы.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]