Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

al09

.pdf
Скачиваний:
33
Добавлен:
20.04.2015
Размер:
260.97 Кб
Скачать

3

9. Линейные пространства

Нам часто приходится рассматривать некоторые множества объектов, для которых установлены так называемые линейные операции: сложение элементов множества и умножение элемента множества на число из некоторого поля K . Линейные операции

для матриц фиксированного размера и векторов на плоскости или в пространстве мы рассматривали в первом семестре (п.п. 1.3, 4.1). Вскоре оказалось, что многие другие математические множества подчиняются линейным операциям, например, мно-

жество решений однородной системы линейных уравнений (п. 3.7,

предложение 3.6). При этом ни сами объекты не похожи на сво- бодные векторы, ни линейные операции над этими объектами не похожи на линейные операции над векторами.

Однако, во всех приведённых примерах есть нечто общее, позволяющее изучать линейные операции абстрактно, отвлека- ясь от конкретной природы изучаемых объектов.

Прежде всего, во всех приведённых примерах линейные опе- рации над элементами данного множества дают в результате эле- менты того же множества: складывая элементы множества или умножая их на число, мы вновь получаем элементы того же мно- жества.

Таким образом линейные операции, различные для разных мно- жеств, имеют ряд общих свойств, что позволяет изучать линей- ные операции вообще.

Изучая множества, с данными в них линейными операция- ми, их объединяют общим понятием линейного (векторного) про-

странства. Название линейного пространства векторныместь дань исторической традиции, так как эти понятия были первона- чально установлены для векторов на плоскости (в пространстве), которые и представляют собой первый пример линейного про-

странства с внутренним законом сложения векторов и внешним законом умножения вектора на число. В силу этого элементы ли-

нейных пространств принято называть векторами, а сами линей- ные пространства - векторными.

4

Определение линейного пространства обобщает определение совокупности всех векторов. Это обобщение производится, во-пер- вых, путём отвлечения от конкретной природы элементов множества с сохранением свойств действий над ними, во-вторых, путём отвле- чения от конкретной природы допустимых множителей.

9.1.Определение, аксиомы и примеры линейного пространства

Пусть имеется множество L , состоящее из каких угодно эле-

ментов

a, b, c,..., x, y, z,... ,

которые мы будем далее условно называть векторами и поэтому стрелочку над элементом рисовать не будем.

Вместе с векторами множества L мы будем рассматривать

числа

α,β, γ,..., ω,... ,

образующие поле K , сводящееся к полю R для вещественных чисел и к полю C для комплексных чисел.

Будем считать, что в L

определены действия сложения (внут-

ренний закон) и умножения на число (внешний закон), если:

1) для любых векторов

a, b L

2) для любых векторов

a + b L ;

a L и любого числа α K

 

αa L .

Определение 9.1. Линейным пространством L над полем K , на- зывается множество L рассматриваемое вместе с заданными в нём операциями сложения и умножения на число, удовлетворя- ющее следующим аксиомам:

1o . Для любых векторов a, b L выполняется свойство коммута-

тивности сложения

a + b = b + a .

2o . Для любых векторов a, b, c L выполняется свойство ассоциа-

 

 

 

5

тивности сложения

 

 

 

(a + b)+ c = a + (b + c).

 

3o . Для любого вектора

a Î L существует такой вектор

L , что

 

 

a + q = a .

 

Элемент

L будем называть нулевым элементом (вектором).

4o . Для любого вектора

x Î L найдётся такой вектор

y L , что

 

 

x + y = θ .

 

Вектор y

будем называть противоположным вектору x

и обозна-

чать как

x . Очевидно,

что вектор x противоположен вектору y .

5o . Для любого вектора

a Î L и 1 K

 

 

 

1× a = a .

 

6o . Для любого вектора a Î L и любых чисел α,β K выполняет-

ся свойство ассоциативности умножения на число a(ba)= (ab)a .

7o . Для любого вектора a Î L и любых чисел a,b Î K выполняет-

ся свойство

(a + b)× a = aa + ba .

8o . Для любых векторов a, b Î L и любого числа a Î K выполня-

ется свойство

a(a + b)= aa + ab .

Замечание. Если K = R - поле вещественных чисел, тогда L есть вещественное линейное пространство. Если K = C - поле комп- лексных чисел, то L есть комплексное линейное пространство.

Примеры линейных пространств.

1. Множество векторов на плоскости и множество векто- ров в пространстве образуют линейные пространства (предло- жение 4.1).

2. Множество матриц Mm×n фиксированного размера образу-

6

ют линейное пространство (п. 1.3).

3. Нулевой элемент θ сам по себе образует линейное про- странство, так как, очевидно, выполнены все восемь аксиом ли- нейного пространства.

4. Координатное пространство Rn . Пусть элементами L

являются упорядоченные наборы действительных чисел, по n чисел в каждом наборе.

Упорядоченность говорит о том, что числа в наборах зану- мерованы, т.е.

x = (x1,x 2 ,..., x n ), y = (y1, y2 ,..., yn ).

Определим операцию сложения элементов как

x + y = (x1,x 2 ,...,x n )+ (y1, y2,..., yn )= (x1 + y1,x 2 + y2 ,...,x n + yn )= = (z1,z2,...,zn )= z ,

где zi = x i + yi , i = 1,2,...,n .

Операцию умножения элемента x L на число α R опре-

делим как

αx = (αx1,αx 2 ,...,αx n )= (y1, y2 ,..., yn )= y ,

где yi = αx i .

Под нулевым элементом θ будем понимать набор из n нулей θ = (0,0,...,0).

Элемент

x = (x1,x 2,...,x n )

будет противоположен элементу x = (x1,x 2 ,..., x n ) .

Ясно, что будут выполнены все восемь аксиом линейного пространства и множество упорядоченных наборов L будет дей- ствительным линейным пространством - координатным про-

странством Rn .

5. Пространство непрерывных на отрезке [a,b] функций.

Пусть L - множество всех функций непрерывных на отрезке [a,b] и τ [a,b].

Пусть далее x = f (τ) и y = g(τ) есть элементы L .

7

Два элемента x и y равны если f (τ)= g(τ) на всём отрезке [a,b].

Определим операцию сложения как

x + y = f (τ)+ g(τ)= h(τ)= z ,

операцию умножения на число как

αx = αf (τ)= g(τ)= y .

Под нулевым элементом θ будем понимать функцию θ = Θ(τ)= 0

на всём отрезке [a,b].

Элемент x = − f (τ) будем считать противоположным эле- менту x = f (τ).

Легко проверить, что будут выполнены все восемь аксиом ли- нейного пространства и множество L мы можем рассматривать как

линейное пространство функций непрерывных на отрезке [a,b].

6. Пространство многочленов степени меньше n . Пусть

p(t)= a0 + a1t + a2t 2 + ... + an1t n1 и q(t)= b0 + b1t + b2t 2 + ... + bn1t n1

многочлены степени меньше n с коэффициентами из K .

Определим операцию сложения как

p(t)+ q(t)= (a0 + a1t + a2t 2 +... + an1t n1 )+ (b0 + b1t + b2t 2 +... + bn1t n1 )= = (a0 + b0 )+ (a1 + b1 )t + (a2 + b2 )t 2 +... + (an1 + bn1 )t n1 =

 

 

= c

0

+ c t + c

t 2

+ ... + c

 

t n1

= g(t),

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

2

 

 

 

 

 

n1

 

 

 

 

 

 

 

 

а операцию умножения на число α K как

 

 

 

 

 

 

αp(t)= α(a

+ a t + a

t 2 +... + a

 

 

t n1 )

= αa

0

+ αa t + αa

t 2 +... + αa

n

t n1 =

0

1

2

 

 

 

 

 

n1

 

 

 

 

 

1

 

2

 

 

1

 

 

= b

+ b t + b t 2

+ ... + b

 

t n1

= q(t).

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

1

 

2

 

 

 

 

n

1

 

 

 

 

 

 

 

 

Под нулевым элементом

θ

будем понимать многочлен

 

 

 

θ = Θ(t)= 0 + 0t + 0t 2 + ... + 0t n1 ,

 

 

 

 

а многочлен p(t)= −a

0

a t a

t 2

... a

t n1

будем считать про-

 

 

 

 

 

 

1

 

 

2

 

 

 

 

 

n1

 

 

 

 

 

 

 

тивоположным многочлену

 

p(t) = a

0

+ a t + a

t 2

+ ... + a

t n1 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2

 

 

 

n1

 

 

Ясно,

что при введённых выше операциях множество много-

8

членов степени меньше n образует линейное пространство.

7. Множество решений однородной (приведённой) системы линейных уравнений образует линейное пространство (предложе-

ние 3.6).

9.2.Элементарные следствия из аксиом линейного пространства

Независимо от частных особенностей конкретных линейных пространств, имеют место следующие следствия:

Следствие 9.1. В каждом линейном пространстве имеется только один нулевой элемент θ .

Пусть у нас имеется два нулевых элемента q1

и q2 , тогда на

основании аксиом 1o

и 3o имеем

 

 

q2 = q2 + q1 = q1 + q2 = q1 .

 

Следствие 9.2. Для

любого элемента x L найдётся только один

противоположный ему элемент y = −x .

 

Пусть у элемента x имеется два противоположных ему эле-

мента y1 и y2 , т.е.

 

 

 

x + y1 = q и x + y2 = q .

 

На основании аксиом 1o ¸ 4o имеем

 

y2 = y2 + q = y2 + (x + y1 )= (y2 + x )+ y1 = (x + y2 )+ y1 = q + y1 = y1 .

Следствие 9.3. Произведение любого элемента

x L на число

α = 0 равно нулевому элементу θ .

 

Пусть x + y = θ (аксиома 4o ), тогда с помощью аксиом 2o ¸ 5o и аксиомы 7o получим

0 × x = 0 × x + q = 0 × x + (x + y)= (0 +1)x + y = x + y = q .

Следствие 9.4. Произведение любого элемента x L на число (-1) равно элементу, противоположному к x .

На основании аксиом 3o , 5o и 7o имеем

9

x + (-1)x = (1-1)x = 0 × x = q

или

(-1)x = -x .

Следствие 9.5. Произведение нулевого элемента θ на любое чис-

ло α K есть нулевой элемент

θ .

На основании аксиомы 3o

и следствия 9.3 имеем

a ×q = a × (0 × x )= (a ×0)× x = 0 × x = q .

Следствие 9.6. Для любых двух элементов a, b L существует раз- ность, притом, только одна.

x = b + (-1)× a

На основании аксиом 2o , 3o , 5o , 7o и следствия 9.3 имеем x + a = b + (-1)× a + a = b + (-1+1)× a = b + 0 × a = b ,

т.е. x = b − a .

Или полагая

x + a = b

на основании аксиом 2o , 3o , 5o , 7o и следствия 9.3 имеем

x= x + q = x + (1-1)× a = x + a + (-1)× a = b + (-1)× a .

9.3.Линейная зависимость

Вопросы линейной зависимости свободных векторов, матриц, решений однородной системы линейных уравнений мы уже рассмат- ривали в первом семестре и мы можем ожидать, что элементы про- извольного линейного пространства будут вести себя по отноше- нию к линейной зависимости или независимости так же.

Пусть нам дано некоторое число векторов (будем иметь в виду условность выражения вектор”) линейного пространства L

a, b, c,..., q Î L

и произвольный набор чисел

α,β, γ,..., ω K .

 

10

Определение 9.2. Всякий вектор x L , представленный в виде

x = αa + βb + γc +... + ωq

(9.1)

называется линейной комбинацией элементов

a, b, c,..., q .

Определение 9.3. Система векторов a, b, c,..., q

называется линейно

зависимой, если существует линейная комбинация (9.1) равная нулевому вектору θ , где среди чисел α,β, γ,..., ω хотя бы одно от-

лично от нуля.

Определение 9.4. Система векторов a, b, c,..., q называется линей-

но независимой если равенство

αa + βb + γc +... + ωq = θ

(9.2)

возможно только в одном случае, когда

 

α = β = γ = ... = ω = 0 .

 

Сформулируем несколько предложений о линейной зависи- мости и линейной независимости элементов линейного простран- ства, обобщающие и дополняющие рассмотренные в первом се- местре свойства линейной зависимости и линейной независимос- ти матриц, свободных векторов и множества решений однород- ной системы линейных уравнений.

Предложение 9.1. Система из k >1 векторов линейно зависима тогда и только тогда, когда хотя бы один из векторов есть линей- ная комбинация остальных.

Предложение 9.2. Если в систему векторов входит нулевой вектор θ , то система линейно зависима.

Предложение 9.3. Если часть из векторов a1, a2 ,..., ak составляет сама по себе линейно зависимую систему, то и вся система векто- ров a1, a2,..., ak ,..., an линейно зависима.

Предложение 9.4. Любые векторы входящие в линейно независимую систему векторов, сами по себе линейно независимы. Предложение 9.5. Если вектор раскладывается по линейно независи- мой системе векторов, то его коэффициенты разложения в данной линейно независимой системе векторов определены однозначно.

9.4. Базис

11

Определение 9.5. Базисом в линейном пространстве L будем на- зывать упорядоченную конечную систему векторов, если:

а) она линейно независима;

б) каждый вектор из L раскладывается в линейную комби- нацию векторов этой системы.

Упорядоченность векторов говорит о том, что они зануме- рованы, и переставляя их местами (перенормируя), мы будем по- лучать различные базисы.

Коэффициенты линейных комбинаций будем называть компонентами или координатами вектора в данном базисе.

Если векторы базиса e1, e2,..., en записать в виде строки

e = (e1, e2 ,..., en ),

(понимая эту запись в смысле формулы (1.3), т.е. понимая под ei матрицу столбец из координат вектора ei в собственном базисе),

а компоненты x1, x2 ,..., xn вектора x в базисе e1, e2,..., en в виде

столбца

æç x1 ö÷ x = çx2 ÷ çç ... ÷÷ ,

çèxn ÷ø

который назовём координатным столбцом вектора x , то разло-

жение вектора x L по базису e1, e2,..., en

можно записать, исполь-

зуя правило суммирования Эйнштейна, как

x = xi ei

(9.3)

или

 

12

 

æ x1

ö

 

 

 

 

ç

 

÷

 

 

 

x = (e1, e2

çx2

÷

= ex

 

 

,..., en )×ç

 

÷

.

(9.4)

 

ç ...

÷

 

 

ç

n

÷

 

 

 

 

èx

 

ø

 

 

 

Предложение 9.6. Координатный столбец суммы векторов равен сумме их координатных столбцов. Произведение вектора на число

равно произведению координатного столбца данного вектора на это число.

x + y = ex + eh = e(x + h), ax = aex = e(ax).

Таким образом координатный столбец линейной комбина- ции векторов, есть линейная комбинация их координатных стол- бцов с теми же коэффициентами.

Итак, задать в линейном пространстве L базис e1, e2,..., en ,

это значит установить взаимно однозначное соответствие меж- ду векторами линейного пространства и упорядоченными набора-

ми чисел ( x1, x2 ,..., xn ), которые мы можем рассматривать как эле-

менты координатного пространства Rn (пример 4) или как мат-

рицы строки (матрицы столбцы) длины n (высоты n ). Задание

базиса позволяет нам заданные абстрактно линейные операции над векторами свести к хорошо изученным нами в первом семес- тре линейным операциям над матрицами, которые тоже есть не что иное как элементы векторного пространства.

Предложение 9.7. Элементы векторного пространства линейно зависимы тогда и только тогда, когда линейно зависимы их коор- динатные столбцы.

Предложение 9.8. Если в векторном пространстве L существует базис из n векторов, то любая система из n +1 вектора линейно зависима.

Предположим, что в векторном пространстве L задан ба- зис e1, e2,..., en . Рассмотрим систему векторов f1, f2 ,..., fm , m > n .

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]