Заметим, что в дальнейшем, не нарушая общности, будем рассматривать случай векторов в трехмерном пространстве. На плоскости рассмотрение векторов производится аналогично. Как уже отмечалось выше, все результаты, известные из курса линейной алгебры для алгебраических векторов можно перенести на частный случай геометрических векторов. Так и поступим.
Пусть зафиксированы векторы .
Определение. Сумма , где - некоторые числа, называется линейной комбинацией векторов . При этом указанные числа будем называть коэффициентами линейной комбинации.
Нас будет интересовать вопрос о возможности равенства линейной комбинации нулевому вектору. В соответствии со свойствами и аксиомами векторных пространств, становится очевидным, что для любой системы векторов существует тривиальный (нулевой) набор коэффициентов , для которого это равенство выполняется:
Возникает вопрос о существовании для данной системы векторов нетривиального набора коэффициентов (среди которых есть хотя бы один ненулевой коэффициент), для которого выполняется упомянутое равенство. В соответствии с этим будем различать линейно зависимые и независимые системы.
Определение. Система векторов называется линейно независимой, если существует такой набор чисел , среди которых есть хотя бы одно ненулевое, такое что соответствующая линейная комбинация равна нулевому вектору:
Система векторов называется линейно независимой, если равенство
возможно лишь в случае тривиального набора коэффициентов:
Перечислим доказываемые в курсе линейной алгебры основные свойства линейно зависимых и независимых систем.
1. Любая система векторов, содержащая нулевой вектор, является линейно зависимой.
2. Пусть в системе векторов есть линейно зависимая подсистема. Тогда и вся система также является линейно зависимой.
3. Если система векторов является линейно независимой, то любая ее подсистема также является линейно независимой.
4. Если в системе векторов есть два вектора, один из которых получается из другого умножением на некоторое число, то вся система является линейно зависимой.
Теорема (критерий линейной зависимости). Система векторов является линейно зависимой тогда и только тогда, когда один из векторов этой системы представим в виде линейной комбинации остальных векторов системы.
С учетом критерия коллинеарности двух векторов можно утверждать, что критерием их линейной зависимости является их коллинеарность. Для трех векторов в пространстве справедливо следующее утверждение.
Теорема (критерий линейной зависимости трех геометрических векторов). Три вектора , и линейно зависимы тогда и только тогда, когда они компланарны.
Доказательство.
Необходимость. Пусть векторы , и линейно зависимы. Докажем их компланарность. Тогда по общему критерию линейной зависимости алгебраических векторов утверждаем, что один из указанных векторов представим в виде линейной комбинации остальных векторов. Пусть, например,
Если все три вектора , и приложить к общему началу , то вектор совпадет с диагональю параллелограмма, построенного на векторах и . Но это означает, что векторы , и лежат в одной плоскости, т.е. компланарны.
Достаточность. Пусть векторы , и компланарны. Покажем, что они линейно зависимы. В первую очередь рассмотрим случай, когда какая-нибудь пара из указанных векторов коллинеарна. В этом случае согласно предыдущей теореме система векторов , , содержит линейно зависимую подсистему и, следовательно, сама является линейно зависимой согласно свойству 2 линейно зависимых и независимых систем векторов. Пусть теперь ни одна пара рассматриваемых векторов не коллинеарна. Перенесем все три вектора на одну плоскость и приведем их к общему началу . Проведем через конец вектора прямые параллельные векторам и . Обозначим буквой точку пересечения прямой, параллельной вектору , с прямой, на которой лежит вектор , а буквой точку пересечения прямой, параллельной вектору , с прямой, на которой лежит вектор . По определению суммы векторов получаем:
.
Так как вектор коллинеарен ненулевому вектору , то существует действительное число такое, что
Из аналогичных соображений вытекает существование действительного числа такого, что
В результате будем иметь:
Тогда из общего критерия линейной зависимости алгебраических векторов получаем, что векторы , , линейно зависимы. ■
Теорема (линейная зависимость четырех векторов). Любые четыре вектора линейно зависимы.
Доказательство. В первую очередь, рассмотрим случай, когда какая-нибудь тройка из указанных четырех векторов компланарна. В этом случае эта тройка линейно зависима в соответствии с предыдущей теоремой. Следовательно, в соответствии со свойством 2 линейно зависимых и независимых систем векторов, и вся четверка линейно зависима.
Пусть теперь среди рассматриваемых векторов никакая тройка векторов не компланарна. Приведем все четыре вектора , , , к общему началу и проведем через конец вектора плоскости, параллельные плоскостям, определяемыми парами векторов , ; , ; , . Точки пересечения указанных плоскостей с прямыми, на которых лежат векторы , и , обозначим соответственно буквами , и . Из определения суммы векторов следует, что
которое с учетом общего критерия линейной зависимости алгебраических векторов говорит о том, что все четыре вектора линейно зависимы. ■
В данной статье мы расскажем:
- что такое коллинеарные векторы;
- какие существуют условия коллинеарности векторов;
- какие существуют свойства коллинеарных векторов;
- что такое линейная зависимость коллинеарных векторов.
Коллинеарные векторы - это векторы, которые являются параллелями одной прямой или лежат на одной прямой.
Пример 1
Условия коллинеарности векторов
Два векторы являются коллинеарными, если выполняется любое из следующих условий:
- условие 1 . Векторы a и b коллинеарны при наличии такого числа λ , что a = λ b ;
- условие 2 . Векторы a и b коллинеарны при равном отношении координат:
a = (a 1 ; a 2) , b = (b 1 ; b 2) ⇒ a ∥ b ⇔ a 1 b 1 = a 2 b 2
- условие 3 . Векторы a и b коллинеарны при условии равенства векторного произведения и нулевого вектора:
a ∥ b ⇔ a , b = 0
Замечание 1
Условие 2 неприменимо, если одна из координат вектора равна нулю.
Замечание 2
Условие 3 применимо только к тем векторам, которые заданы в пространстве.
Примеры задач на исследование коллинеарности векторов
Пример 1Исследуем векторы а = (1 ; 3) и b = (2 ; 1) на коллинеарность.
Как решить?
В данном случае необходимо воспользоваться 2-м условием коллинеарности. Для заданных векторов оно выглядит так:
Равенство неверное. Отсюда можно сделать вывод, что векторы a и b неколлинеарны.
Ответ : a | | b
Пример 2
Какое значение m вектора a = (1 ; 2) и b = (- 1 ; m) необходимо для коллинеарности векторов?
Как решить?
Используя второе условие коллинераности, векторы будут коллинеарными, если их координаты будут пропорциональными:
Отсюда видно, что m = - 2 .
Ответ: m = - 2 .
Критерии линейной зависимости и линейной независимости систем векторов
ТеоремаСистема векторов векторного пространства линейно зависима только в том случае, когда один из векторов системы можно выразить через остальные векторы данной системы.
Доказательство
Пусть система e 1 , e 2 , . . . , e n является линейно зависимой. Запишем линейную комбинацию этой системы равную нулевому вектору:
a 1 e 1 + a 2 e 2 + . . . + a n e n = 0
в которой хотя бы один из коэффициентов комбинации не равен нулю.
Пусть a k ≠ 0 k ∈ 1 , 2 , . . . , n .
Делим обе части равенства на ненулевой коэффициент:
a k - 1 (a k - 1 a 1) e 1 + (a k - 1 a k) e k + . . . + (a k - 1 a n) e n = 0
Обозначим:
A k - 1 a m , где m ∈ 1 , 2 , . . . , k - 1 , k + 1 , n
В таком случае:
β 1 e 1 + . . . + β k - 1 e k - 1 + β k + 1 e k + 1 + . . . + β n e n = 0
или e k = (- β 1) e 1 + . . . + (- β k - 1) e k - 1 + (- β k + 1) e k + 1 + . . . + (- β n) e n
Отсюда следует, что один из векторов системы выражается через все остальные векторы системы. Что и требовалось доказать (ч.т.д.).
Достаточность
Пусть один из векторов можно линейно выразить через все остальные векторы системы:
e k = γ 1 e 1 + . . . + γ k - 1 e k - 1 + γ k + 1 e k + 1 + . . . + γ n e n
Переносим вектор e k в правую часть этого равенства:
0 = γ 1 e 1 + . . . + γ k - 1 e k - 1 - e k + γ k + 1 e k + 1 + . . . + γ n e n
Поскольку коэффициент вектора e k равен - 1 ≠ 0 , у нас получается нетривиальное представление нуля системой векторов e 1 , e 2 , . . . , e n , а это, в свою очередь, означает, что данная система векторов линейно зависима. Что и требовалось доказать (ч.т.д.).
Следствие:
- Система векторов является линейно независимой, когда ни один из ее векторов нельзя выразить через все остальные векторы системы.
- Система векторов, которая содержит нулевой вектор или два равных вектора, линейно зависима.
Свойства линейно зависимых векторов
- Для 2-х и 3-х мерных векторов выполняется условие: два линейно зависимых вектора - коллинеарны. Два коллинеарных вектора - линейно зависимы.
- Для 3-х мерных векторов выполняется условие: три линейно зависимые вектора - компланарны. (3 компланарных вектора - линейно зависимы).
- Для n-мерных векторов выполняется условие: n + 1 вектор всегда линейно зависимы.
Примеры решения задач на линейную зависимость или линейную независимость векторов
Пример 3Проверим векторы a = 3 , 4 , 5 , b = - 3 , 0 , 5 , c = 4 , 4 , 4 , d = 3 , 4 , 0 на линейную независимость.
Решение. Векторы являются линейно зависимыми, поскольку размерность векторов меньше количества векторов.
Пример 4
Проверим векторы a = 1 , 1 , 1 , b = 1 , 2 , 0 , c = 0 , - 1 , 1 на линейную независимость.
Решение. Находим значения коэффициентов, при которых линейная комбинация будет равняться нулевому вектору:
x 1 a + x 2 b + x 3 c 1 = 0
Записываем векторное уравнение в виде линейного:
x 1 + x 2 = 0 x 1 + 2 x 2 - x 3 = 0 x 1 + x 3 = 0
Решаем эту систему при помощи метода Гаусса:
1 1 0 | 0 1 2 - 1 | 0 1 0 1 | 0 ~
Из 2-ой строки вычитаем 1-ю, из 3-ей - 1-ю:
~ 1 1 0 | 0 1 - 1 2 - 1 - 1 - 0 | 0 - 0 1 - 1 0 - 1 1 - 0 | 0 - 0 ~ 1 1 0 | 0 0 1 - 1 | 0 0 - 1 1 | 0 ~
Из 1-й строки вычитаем 2-ю, к 3-ей прибавляем 2-ю:
~ 1 - 0 1 - 1 0 - (- 1) | 0 - 0 0 1 - 1 | 0 0 + 0 - 1 + 1 1 + (- 1) | 0 + 0 ~ 0 1 0 | 1 0 1 - 1 | 0 0 0 0 | 0
Из решения следует, что у системы множество решений. Это значит, что существует ненулевая комбинация значения таких чисел x 1 , x 2 , x 3 , при которых линейная комбинация a , b , c равняется нулевому вектору. Следовательно, векторы a , b , c являются линейно зависимыми.
Если вы заметили ошибку в тексте, пожалуйста, выделите её и нажмите Ctrl+Enter
Следующие дают несколько критериев линейной зависимости и соответственно линейной независимости систем векторов.
Теорема. (Необходимое и достаточное условие линейной зависимости векторов.)
Система векторов является зависимой тогда и только тогда, когда один из векторов системы линейно выражается через другие этой системы.
Доказательство. Необходимость. Пусть система линейно зависимая. Тогда, по определению, она представляет нулевой вектор нетривиально, т.е. существует нетривиальная комбинация данной системы векторов равная нулевому вектору:
где хотя бы один из коэффициентов этой линейной комбинации не равен нулю. Пусть , .
Разделим обе части предыдущего равенства на этот ненулевой коэффициент (т.е. умножим на :
Обозначим: , где .
т.е. один из векторов системы линейно выражается через другие этой системы, ч.т.д.
Достаточность. Пусть один из векторов системы линейно выражается через другие вектора этой системы:
Перенесем вектор в правую этого равенства:
Так как коэффициент при векторе равен , то мы имеем нетривиальное представление нуля системой векторов , что означает, что эта система векторов является линейно зависимой, ч.т.д.
Теорема доказана.
Следствие.
1. Система векторов векторного пространства является линейно независимой тогда и только тогда, когда ни один из векторов системы линейно не выражается через другие вектора этой системы.
2. Система векторов, содержащая нулевой вектор или два равных вектора, является линейно зависимой.
Доказательство.
1) Необходимость. Пусть система линейно независимая. Допустим противное и существует вектор системы линейно выражающийся через другие вектора этой системы. Тогда по теореме система является линейно зависимой и мы приходим к противоречию.
Достаточность. Пусть ни один из векторов системы не выражается через другие. Допустим противное. Пусть система линейно зависимая, но тогда из теоремы следует, что существует вектор системы линейно выражающийся через другие векторы этой системы и мы опять приходим к противоречию.
2а) Пусть система содержит нулевой вектор. Допустим для определенности, что вектор :. Тогда очевидно равенство
т.е. один из векторов системы линейно выражается через другие вектора этой системы. Из теоремы следует, что такая система векторов является линейно зависимой, ч.т.д.
Заметим, что этот факт можно доказать непосредственно из линейно зависимой системы векторов.
Так как , то следующее равенство очевидно
Это нетривиальное представление нулевого вектора, а значит система является линейно зависимой.
2б) Пусть система имеет два равных вектора. Пусть для . Тогда очевидно равенство
Т.е. первый вектор линейно выражается через остальные векторы этой же системы. Из теоремы следует, что данная система линейно зависимая, ч.т.д.
Аналогично предыдущему это утверждение можно доказать и непосредственно определения линейно зависимой системы.
Опр. Система элементов x 1 ,…,x m лин. пр-ва V наз-ся линейно зависимой, если ∃ λ 1 ,…, λ m ∈ ℝ (|λ 1 |+…+| λ m | ≠ 0) такие, что λ 1 x 1 +…+ λ m x m = θ.
Опр. Система элементов x 1 ,…,x m ∈ V наз-ся линейно независимой, если из равенства λ 1 x 1 +…+ λ m x m = θ ⟹λ 1 =…= λ m =0.
Опр. Элемент x ∈ V наз-ся линейной комбинацией элементов x 1 ,…,x m ∈ V, если ∃ λ 1 ,…, λ m ∈ ℝ такие, что x= λ 1 x 1 +…+ λ m x m .
Теорема (критерий линейной зависимости): Система векторов x 1 ,…,x m ∈ V линейно зависима тогда и только тогда, когда хотя бы один вектор системы линейно выражается через остальные.
Док-во. Необходимость: Пусть x 1 ,…,x m - линейно зависимы ⟹ ∃ λ 1 ,…, λ m ∈ ℝ (|λ 1 |+…+| λ m | ≠ 0) такие, что λ 1 x 1 +…+ λ m -1 x m -1 + λ m x m = θ. Допустим, λ m ≠ 0, тогда
x m = (- ) x 1 +…+ (- ) x m -1.
Достаточность : Пусть хотя бы один из векторов линейно выражается через остальные вектора: x m = λ 1 x 1 +…+ λ m -1 x m -1 (λ 1 ,…, λ m -1 ∈ ℝ) λ 1 x 1 +…+ λ m -1 x m -1 +(-1) x m =0 λ m =(-1) ≠ 0 ⟹ x 1 ,…,x m - линейно независимы.
Дост. условие линейной зависимости:
Если система содержит нулевой элемент или линейно зависимую подсистему, то она линейно зависима.
λ 1 x 1 +…+ λ m x m = 0 – линейно зависимая система
1) Пусть x 1 = θ, тогда это равенство справедливо при λ 1 =1 и λ 1 =…= λ m =0.
2) Пусть λ 1 x 1 +…+ λ m x m =0 – линейно зависимая подсистема ⟹|λ 1 |+…+| λ m | ≠ 0 . Тогда при λ 1 =0 также получаем, |λ 1 |+…+| λ m | ≠ 0 ⟹ λ 1 x 1 +…+ λ m x m =0 – линейно зависимая система.
Базис линейного пространства. Координаты вектора в данном базисе. Координаты сумм векторов и произведения вектора на число. Необходимое и достаточное условие линейной зависимости системы векторов.
Определение: Упорядоченная система элементов e 1, …, e n линейного пространства V называется базисом этого пространства если:
А) e 1 …е n линейно независимы
Б) ∀ x ∈ α 1 … α n такие, что x= α 1 e 1 +…+ α n е n
x= α 1 e 1 +…+ α n e n – разложение элемента x в базисе e 1, …, e n
α 1 … α n ∈ ℝ – координаты элемента x в базисе e 1, …, e n
Теорема: Если в линейном пространстве V задан базис e 1, …, e n то ∀ x ∈ V столбец координат x в базисе e 1, …, e n определяется однозначно (координаты определяются однозначно)
Доказательство: Пусть x=α 1 e 1 +…+ α n e n и x=β 1 e 1 +…+β n e n
x= ⇔ = Θ, т. е. e 1, …, e n - линейно независимы, то - =0 ∀ i=1, …, n ⇔ = ∀ i=1, …, n ч. т. д.
Теорема: пусть e 1, …, e n - базис линейного пространства V; x, y – произвольные элементы пространства V, λ ∈ ℝ - произвольное число. При сложении x и y их координаты складываются, при умножении x на λ координаты x так же умножаются на λ.
Доказательство: x= (e 1, …, e n) и y= (e 1, …, e n)
x+y= + = (e 1, …, e n)
λx= λ ) = (e 1, …, e n)
Лемма1: (необходимое и достаточное условие линейной зависимости системы векторов)
Пусть e 1 …е n - базис пространства V. Система элементов f 1 , …, f k ∈ V является линейно зависимой тогда и только тогда, когда линейно зависимы столбцы координат этих элементов в базисе e 1, …, e n
Доказательство: разложим f 1 , …, f k по базису e 1, …, e n
f m =(e 1, …, e n) m=1, …, k
λ 1 f 1 +…+λ k f k =(e 1, …, e n)[ λ 1 +…+ λ n ] то есть λ 1 f 1 +…+λ k f k = Θ ⇔
⇔ λ 1 +…+ λ n = что и требовалось доказать.
13. Размерность линейного пространства. Теорема о связи размерности и базиса.
Определение:
Линейное пространство V называют n-мерным пространством, если в V существуют n линейно независимых элементов, а система из любых n+1 элементов пространства V линейно зависима. В этом случае n называется размерностью линейного пространства V и обозначается dimV=n.
Линейное пространство называют бесконечномерным, если ∀N ∈ ℕ в пространстве V существует линейно независимая система содержащая N элементов.
Теорема: 1) Если V – n-мерное линейное пространство, то любая упорядоченная система из n линейно независимых элементов этого пространства образует базис. 2)Если в линейном пространстве V существует базис состоящий из n элементов, то размерность V равна n (dimV=n).
Доказательство: 1) Пусть dimV=n ⇒ в V ∃ n линейно независимых элементов e 1, …,e n . Докажем, что эти элементы образуют базис, то есть докажем что ∀ x ∈ V может быть разложен по e 1, …,e n . Присоединим к ним x: e 1, …,e n , x – эта система содержит n+1 вектор а значит она линейно зависима. Поскольку e 1, …,e n – линейно независима, то по теореме 2 x линейно выражается через e 1, …,e n т.е. ∃ ,…, такие, что x= α 1 e 1 +…+ α n е n . Итак e 1, …,e n – базис пространства V. 2)Пусть e 1, …,e n – базис V, итак в V ∃ n линейно независимых элементов. Возьмем произвольные f 1 ,…,f n ,f n +1 ∈ V – n+1 элементов. Покажем их линейную зависимость. Разложим их по базису:
f m =(e 1, …,e n) = где m = 1,…,n Составим матрицу из столбцов координат: A= Матрица содержит n строк ⇒ RgA≤n. Число столбцов n+1 > n ≥ RgA ⇒ Столбцы матрицы A (т.е. стобцы координат f 1 ,…,f n ,f n +1) – линейно зависимы. Из леммы 1 ⇒ ,…,f n ,f n +1 – линейно зависимы ⇒ dimV=n.
Следствие: Если какой-либо базис содержит n элементов, то и любой другой базис этого пространства содержит n элементов.
Теорема 2: Если система векторов x 1 ,… ,x m -1 , x m – линейно зависима, а ее подсистема x 1 ,… ,x m -1 – линейно независима, то x m - линейно выражается через x 1 ,… ,x m -1
Доказательство: Т.к. x 1 ,… ,x m -1 , x m – линейно зависима, то ∃ , …, , ,
, …, | , | такие, что . Если , , …, | => x 1 ,… ,x m -1 – линейно независимы, чего быть не может. Значит m = (- ) x 1 +…+ (- ) x m -1.
Пусть функции , имеют производные предела (n-1).
Рассмотрим определитель: 
(1)
W(x) называется определителем Вронского для функций .
Теорема 1. Если функции линейно зависимы в интервале (a, b), то их вронскиан W(x) тождественно равен нулю в этом интервале.
Доказательство. По условию теоремы выполняется соотношение
, (2) где не все равны нулю. Пусть . Тогда
(3). Дифференцируем это тождество n-1 раз и,
Подставляя вместо их полученные значения в определитель Вронского,
получаем:
(4).
В определителе Вронского последний столбец является линейной комбинацией предыдущих n-1 столбцов и поэтому равен нулю во всех точках интервала (a, b).
Теорема 2. Если функции y1,…, yn являются линейно независимыми решениями уравнения L[y] = 0, все коэффициенты которого непрерывны в интервале (a, b), то вронскиан этих решений отличен от нуля в каждой точке интервала (a, b).
Доказательство. Допустим противное. Существует Х0, где W(Х0)=0. Составим систему n уравнений
(5).
Очевидно, что система (5) имеет ненулевое решение. Пусть (6).
Составим линейную комбинацию решений y1,…, yn.
У(х) является решением уравнения L[y] = 0. Кроме этого . В силу теоремы единственности решения уравнения L[y] = 0 с нулевыми начальными условиями может быть только нулевым, т. е. .
Мы получаем тождество , где не все равны нулю, а это означает, что y1,…, yn линейно зависимы, что противоречит условию теоремы. Следовательно, нет такой точки где W(Х0)=0.
На основе теоремы 1 и теоремы 2 можно сформулировать следующее утверждение. Для того, чтобы n решений уравнения L[y] = 0 были линейно независимы в интервале (a, b), необходимо и достаточно, чтобы их вронскиан не обращался в нуль ни в одной точке этого интервала.
Из доказанных теорем также следуют такие очевидные свойства вронскиана.
- Если вронскиан n решений уравнения L[y] = 0 равен нулю в одной точке х = х0 из интервала (a, b), в котором все коэффициенты рi(x) непрерывны, то он равен нулю во всех точках этого интервала.
- Если вронскиан n решений уравнения L[y] = 0 отличен от нуля в одной точке х = х0 из интервала (a, b), то он отличен от нуля во всех точках этого интервала.
Таким образом, для линейности n независимых решений уравнения L[y] = 0 в интервале (a, b), в котором коэффициенты уравнения рi(x) непрерывны, необходимо и достаточно, чтобы их вронскиан был отличен от нуля хоть в одной точке этого интервала.
