- •Линейная алгебра
- •З.И.Андреева линейная алгебра
- •Введение
- •I.Системы линейных уравнений. Метод гаусса
- •II. Определители
- •2.1. Определители второго и третьего порядков
- •2.2. Перестановки и подстановки
- •2.3. Определители n-го порядка
- •III. Матрицы
- •3.1. Сложение матриц. Умножение матрицы на действительное (комплексное) число
- •3.2. Простые и двойные суммы
- •3.3 Умножение матриц
- •3.4. Умножение квадратных матриц одного порядка.
- •3.5. Решение матричных уравнений
- •IV. Линейные пространства
- •4.1. Алгебраические операции
- •4.2. Определение и примеры линейных пространств
- •4.3. Линейная зависимость и независимость векторов
- •4.4. Базис векторного пространства. Координаты вектора
- •4.5. Матрица перехода. Связь координат вектора в разных базисах
- •4.6. Подпространства линейных пространств
- •4.7. Изоморфизм линейных пространств
- •V. Ранг матрицы. Системы линейных уравнений
- •5.1. Ранг матрицы
- •5.2. Решение системы линейных уравнений с помощью ранга матрицы
- •5.3. Пространство решений системы линейных однородных уравнений
- •5.4. Связь решений однородной и неоднородной систем линейных уравнений
- •5.5. Задание подпространств конечномерного линейного пространства с помощью систем линейных уравнений
- •VI. Линейные операторы
- •6.1. Определение, примеры и свойства линейных операторов
- •6.2. Область значений и ядро линейного оператора
- •6.3. Матрица линейного оператора. Связь координат вектора и его образа
- •6.4. Связь матриц линейного оператора в разных парах базисов
- •6.5. Линейные преобразования линейного пространства
- •6.6. Невырожденные линейные преобразования
- •6.7. Собственные векторы и собственные значения линейного преобразования
- •6.8. Линейные преобразования в базисе из собственных векторов. Линейные преобразования с простым спектром
- •VII. Евклидовы пространства
- •7.1. Скалярное произведение векторов, его свойства. Определение и примеры евклидовых и унитарных пространств
- •7.2. Матрица Грама в евклидовом пространстве
- •7.3. Введение метрики в евклидовом пространстве
- •7.4. Ортонормированные базисы в евклидовом пространстве
- •7.5. Изоморфизм евклидовых пространств
- •VIII. Некоторые виды линейных преобразований евклидовых пространств
- •8.1. Ортогональные линейные преобразования
- •8.2. Сопряженные линейные преобразования
- •8.3. Самосопряженные (симметрические) линейные преобразования
- •IX. Билинейные и квадратичные формы
- •9.1. Линейные формы
- •9.2. Билинейные формы
- •9.3. Квадратичные формы
- •9.4. Закон инерции квадратичных форм
- •9.5. Положительно определённые квадратичные формы
- •9.6. Распадающиеся квадратичные формы
- •Вопросы для подготовки к коллоквиуму «Определители. Матрицы. Линейные пространства»
- •Вопросы для подготовки к экзамену
- •Литература
5.3. Пространство решений системы линейных однородных уравнений
Пусть дана система (30) линейных однородных уравнений с коэффициентами из поля Р.
-
(30)
Так как столбец свободных членов в матрице А1 этой системы состоит только из нулей, то rang A = rang A1, т.е. система линейных однородных уравнений всегда совместна. В частности она всегда имеет нулевое решение. Рассмотрим множество всех возможных решений системы (30).
Пусть =(1, 2, … , n) и =(1, 2, … , n) – любые два из них. Их можно рассматривать, как векторы в арифметическом n-мерном пространстве над полем Р. Пусть – любой элемент поля Р. Тогда + = (1 + 1, 2 + 2, … , n + n ), = (1, 2, … , n). Подставим компоненты этих векторов в произвольное s-е уравнение системы (30). Получим Итак, если и – любые два решения системы (30) и – любой элемент поля Р, то + и тоже являются решением этой системы. Но тогда из теоремы 14 следует
Теорема 27. Множество решений системы линейных однородных уравнений с n переменными есть линейное подпространство арифметического пространства Аn .
Теорема 28. Размерность пространства решений системы линейных однородных уравнений равна n – r, где n – число неизвестных, r – ранг матрицы системы.
Доказательство. Пусть L – пространство решений системы (30). Тогда L Аn . Пусть = (1, 2, … r, r+1, … , n) – произвольное решение системы. Пусть (r+1, … , n) – набор свободных неизвестных, соответствующий этому решению. Множество всех возможных наборов свободных неизвестных есть арифметическое (n – r)-мерное пространство Аn–r . Зададим отображение : L Аn–r по правилу
= (1, 2, … r, r+1, … , n) () = (r+1, … , n).
Покажем, что – изоморфизм (определение 24). Для этого нужно проверить три условия.
1. Покажем, что – взаимнооднозначное отображение. Решению = (1, 2, … r, r+1, … , n) соответствует только один набор (r+1, … , n), следовательно, – однозначное отображение. Обратно, если задать элемент (r+1, … , n) из Аn–r , то по теореме Крамера найдётся только один набор (1, 2, … r ) искомых неизвестных, т.е. каждый элемент () из Аn–r соответствует единственному элементу из L .
2. () = (r+1, … , n ) = (r+1, … , n ) = (а).
3. (а + в) = (r+1 + r+1, … ,n + n ) = (r+1, … , n) + (r+1, … , n ) = (а) + (в).
Итак, пространство решений системы линейных однородных уравнений изоморфно арифметическому (n – r)-мерному пространству. Следовательно, размерность L равна (n – r).
Определение 29. Базис пространства решений системы линейных однородных уравнений называется её фундаментальной системой решений.
Так как при изоморфизме базис пространства Аn–r соответствует базису пространства L , то для того. чтобы найти фундаментальную систему решений для системы (30), достаточно выбрать (n – r) линейно независимых наборов свободных неизвестных и для каждого из них найти решение данной системы.
Следствие. Если а1, а2, …, аn–r фундаментальная система решений системы линейных однородных уравнений (30) и С1, С2, … , Сn–r – произвольные элементы поля Р, то С1а1 + С2а2 + … + Сn–r аn–r – общее решение этой системы.