Линейная зависимость и независимость векторов

АВТОНОМНАЯ НЕКОММЕРЧЕСКАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ЦЕНТРСОЮЗА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ «РОССИЙСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ КООПЕРАЦИИ» ВЛАДИМИРСКИЙ ФИЛИАЛ

Кафедра инженерно-технологических дисциплин  и сервиса

РЕФЕРАТ

по  дисциплине: Линейная алгебра

на  тему: Линейная зависимость и независимость  векторов

Работу  выполнила студентка группы ЭКБз-11-1 Карасёва Елена Владимировна

Проверил  к.ф.-м.н., доцент Красильщиков  Василий Вячеславович

 

Владимир 2012

     СОДЕРЖАНИЕ …………………………………………………………………..  1

     ВВЕДЕНИЕ ……………………………………………………………………….   2

1. Определение линейной зависимости и линейной независимости системы векторов. ………………………………………………………………………..  1-2
2. Свойства линейной зависимости и независимости. …………………………  2-5
3. Исследование системы векторов на линейную зависимость. ………………   5-7
4. Алгоритм исследования системы векторов на линейную зависимость. ……  7
5. Примеры исследования системы векторов на линейную зависимость. …….  7-10

ЗАКЛЮЧЕНИЕ …………………………………………………………………...  10

Список  литературы. ……………………………………………………………...   11

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

ВВЕДЕНИЕ

Понятия линейной зависимости и независимости  системы векторов является очень  важными при изучении алгебры  векторов, так как на них базируются понятия размерности и базиса пространства. В этой статье мы дадим определения, рассмотрим свойства линейной зависимости и независимости, получим алгоритм исследования системы векторов на линейную зависимость и подробно разберем решения примеров.

1. Определение линейной зависимости и линейной независимости системы векторов.

Рассмотрим набор  из p n-мерных векторов, обозначим их следующим образом  . Составим линейную комбинацию этих векторов и произвольных чисел   (действительных или комплексных):  . Отталкиваясь от определения операций над n-мерными векторами, а так же свойств операций сложения векторов и умножения вектора на число, можно утверждать, что записанная линейная комбинация представляет собой некоторый n-мерный вектор  , то есть,  .

Так мы подошли к определению  линейной зависимости системы векторов  .

Определение.

Если линейная комбинация   может представлять собой нулевой вектор тогда, когда среди чисел   есть хотя бы одно, отличное от нуля, то система векторов   называется линейно зависимой.

Определение.

Если линейная комбинация   представляет собой нулевой вектор только тогда, когда все числа   равны нулю, то система векторов   называется линейно независимой.

 

 

2

2. Свойства линейной зависимости и независимости.

На основании данных определений, сформулируем и докажем свойства линейной зависимости и линейной независимости системы векторов.

1. Если к линейно зависимой системе векторов   добавить несколько векторов, то полученная система будет линейно зависимой.

Доказательство.

Так как система векторов   линейно зависима, то равенство   возможно при наличии хотя бы одного ненулевого числа из чисел  . Пусть  .

Добавим к исходной системе векторов еще s векторов  , при этом получим систему  . Так как   и  , то линейная комбинация векторов этой системы вида 
  
представляет собой нулевой вектор, а  . Следовательно, полученная система векторов является линейно зависимой.

2. Если из линейно независимой системы векторов   исключить несколько векторов, то полученная система будет линейно независимой.

Доказательство.

Предположим, что полученная система линейно  зависима. Добавив к этой системе  векторов все отброшенные векторы, мы получим исходную систему векторов. По условию – она линейно независима, а в силу предыдущего свойства линейной зависимости она должна быть линейно зависимой. Мы пришли к противоречию, следовательно, наше предположение неверно.

3

3. Если в системе векторов   есть хотя бы один нулевой вектор, то такая система линейно зависимая.

Доказательство.

Пусть вектор   в этой системе векторов является нулевым. Предположим, что исходная система векторов линейно независима. Тогда векторное равенство   возможно только тогда, когда  . Однако, если взять любое  , отличное от нуля, то равенство   все равно будет справедливо, так как  . Следовательно, наше предположение неверно, и исходная система векторов линейно зависима.

4. Если система векторов   линейно зависима, то хотя бы один из ее векторов линейно выражается через остальные. Если система векторов   линейно независима, то ни один из векторов не выражается через остальные.

Доказательство.

Сначала докажем первое утверждение.

Пусть система векторов   линейно зависима, тогда существует хотя бы одно отличное от нуля число   и при этом верно равенство  . Это равенство можно разрешить относительно  , так как  , при этом имеем 
 
Следовательно, вектор   линейно выражается через остальные векторы системы  , что и требовалось доказать.

4

Теперь докажем второе утверждение.

Так как система векторов   линейно независима, то равенство   возможно лишь при  .

Предположим, что какой-нибудь вектор системы   выражается линейно через остальные. Пусть этим вектором является  , тогда  . Это равенство можно переписать как  , в его левой части находится линейная комбинация векторов системы, причем коэффициент перед вектором   отличен от нуля, что указывает на линейную зависимость исходной системы векторов. Так мы пришли к противоречию, значит, свойство доказано.

Из двух последних  свойств следует важное утверждение: 
если система векторов содержит векторы   и  , где   – произвольное число, то она линейно зависима.

3. Исследование системы векторов на линейную зависимость.

Поставим задачу: нам требуется установить линейную зависимость или линейную независимость системы векторов  .

Логичный вопрос: «как ее решать?»

Кое-что полезное с практической точки зрения можно вынести из рассмотренных выше определений и свойств линейной зависимости и независимости системы векторов. Эти определения и свойства позволяют нам установить линейную зависимость системы векторов в следующих случаях:

1. когда хотя бы один из векторов системы является нулевым;
2. когда система векторов содержит два или более равных вектора;
3. когда система векторов содержит пропорциональные векторы (  и  );
4. когда достаточно очевидно, что один из векторов системы линейно выражается через несколько других.

5

Как же быть в  остальных случаях, которых большинство?

Разберемся с этим.

Напомним формулировку теоремы  о ранге матрицы, которую мы приводили  в статье ранг матрицы: определение, методы нахождения.

Теорема.

Пусть r – ранг матрицы А порядка p на n,  . Пусть М – базисный минор матрицы А. Все строки (все столбцы) матрицы А, которые не участвуют в образовании базисного минора М, линейно выражаются через строки (столбцы) матрицы, порождающие базисный минор М.

А теперь поясним  связь теоремы о ранге матрицы  с исследованием системы векторов на линейную зависимость.

Составим матрицу A, строками которой будут векторы исследуемой системы  : 

Что будет означать линейная независимость системы векторов  ?

Из четвертого свойства линейной независимости системы векторов   мы знаем, что ни один из векторов системы не выражается через остальные. Иными словами, ни одна строка матрицы A не будет линейно выражаться через другие строки, следовательно, линейная независимость системы векторов   будет равносильна условию Rank(A) = p.

Что же будет означать линейная зависимость системы векторов  ?

Все очень просто: хотя бы одна строка матрицы A будет линейно выражаться через остальные, следовательно, линейная зависимость системы векторов  будет равносильна условию Rank(A) < p.

6

Итак, задача исследования системы векторов на линейную зависимость  сводится к задаче нахождения ранга  матрицы, составленной из векторов этой системы.

Следует заметить, что при p > n система векторов   будет линейно зависимой.

Замечание: при составлении матрицы А векторы системы   можно брать не в качестве строк, а в качестве столбцов.

4. Алгоритм исследования системы векторов на линейную зависимость.

1. Сначала следует убедиться, что число векторов исследуемой системы   не превосходит числа координат векторов. Если же p > n, то можно делать вывод о линейной зависимости.
2. Проверяем, не содержит ли система векторов нулевого вектора, равных векторов, пропорциональных векторов (  и  ). Если такие имеются, то также делается вывод о линейной зависимости системы.
3. Если два предыдущих пункта алгоритма не привели к результату, то составляем матрицу A, строками которой являются векторы исследуемой системы векторов и находим ее ранг. Если Rank(A) < p, то система векторов   линейно зависима. Если Rank(A) = p, то система векторов   линейно независима.

Разберем алгоритм на примерах.

5. Примеры исследования системы векторов на линейную зависимость.

Пример.

Дана система  векторов  . Исследуйте ее на линейную зависимость.

Решение.

Так как вектор c нулевой, то исходная система векторов линейно зависима в силу третьего свойства.

Ответ:

система векторов линейно зависима.

Пример.

7

Исследуйте систему  векторов   на линейную зависимость.

Решение.

Не сложно заметить, что  координаты вектора c равны соответствующим координатам вектора  , умноженным на 3, то есть,  . Поэтому, исходная система векторов линейно зависима.

Ответ:

система векторов линейно зависима.

Пример.

Является ли система векторов  линейно зависимой?

Решение.

Эта система векторов является линейно зависимой, так как количество векторов в системе равно 4, а сами векторы двумерные.

Ответ:

да, является.

Пример.

Является ли система векторов   линейно независимой?

Решение.

Примем эти векторы  столбцами матрицы А и найдем ранг полученной матрицы методом Гаусса: 
 

 

8

Следовательно, Rank(A) = 2 < 3, поэтому, исходная система векторов линейно зависима.

 

Ответ:

нет, не является.

Пример.

Докажите, что  система векторов 
  
линейно независима.

Решение.

Составим матрицу, строками которой будут векторы данной системы: 
  
Покажем, что ранг этой матрицы равен количеству векторов исходной системы, то есть, четырем.

Ранг найдем методом окаймляющих миноров.

В качестве минора первого порядка, отличного от нуля, возьмем элемент a₁₁ = 1матрицы А. Окаймляющий его минор второго порядка   также отличен от нуля.

Переходим к  поиску окаймляющего минора третьего порядка: 
  
Осталось найти минор четвертого порядка, отличный от нуля. Вычислим определитель

 

 

9

 
  
Прибавим к первому столбцу  третий, далее разложим определитель по элементам первого столбца: 
  
Таким образом, ранг матрицы А равен четырем что доказывает линейную независимость исходной системы векторов.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

Мы ознакомились с понятиями и свойствами линейной зависимости и линейной независимости  системы векторов, получили метод  исследования системы векторов на линейную зависимость, преобразовали его  в алгоритм, и подробно разобрали  решения характерных примеров.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

Список  литературы:

• Курош А.Г. Курс высшей алгебры.
• www.referat.ru

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

11

АВТОНОМНАЯ НЕКОММЕРЧЕСКАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ЦЕНТРСОЮЗА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ «РОССИЙСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ КООПЕРАЦИИ» ВЛАДИМИРСКИЙ ФИЛИАЛ

Кафедра инженерно-технологических дисциплин  и сервиса

РЕФЕРАТ

по  дисциплине: Линейная алгебра

на  тему: Размерность векторного пространства. Базис.

Работу  выполнила студентка группы ЭКБз-11-1 Карасёва Елена Владимировна

Проверил  к.ф.-м.н. доцент Красильщиков  Василий Вячеславович

 

Владимир 2012

СОДЕРЖАНИЕ. ……………………………………………………………………….. 1

ВВЕДЕНИЕ. …………………………………………………………………………… 2

1. Понятие размерности векторного пространства и базиса. ……………………   2-5
2. Разложение вектора по базису векторного пространства. …………………..   6-10
3. Связь между базисами. ………………………………………………………... 10-15