- •Глава 2. Векторная алгебра.
- •2.1. Линейные операции над векторами
- •2.1.2. Сложение векторов
- •2.2. Задачи
- •Домашнее задание.
- •2.3. Проекция вектора на ось и ее свойства
- •2.3.1. Декартова прямоугольная система координат.
- •2.4. Линейная зависимость и независимость векторов. Базис.
- •2.5. Задачи
- •Домашнее задание.
- •2.6. Скалярное произведение векторов
- •2.6.1. Алгебраические свойства скалярного произведения
- •2.7. Задачи
- •Домашнее задание.
- •2.8. Векторное произведение векторов
- •2.8.1. Свойства векторного произведения
- •2.8.2. Векторное произведение в декартовых координатах
- •2.9. Задачи
- •Домашнее задание.
- •2.10. Смешанное произведение векторов
- •2.10.1. Смешанное произведение в декартовых координатах
- •2.10.2. Свойства смешанного произведения
- •2.11. Задачи
- •Домашнее задание.
2.4. Линейная зависимость и независимость векторов. Базис.
Введем некоторую терминологию. Будем называть совокупность всех геометрических векторов, имеющих три координаты в прямоугольной декартовой системе координат, пространством векторов (трехмерное пространство), имеющих только две координаты – пространством векторов(двумерное пространство), и одну – пространством векторов(одномерное пространство). Начнем с наиболее общего случая и рассмотрим в пространствелинейную комбинацию из произвольныхn векторов
, (2.1)
где - некоторые вещественные числа, называемые коэффициентами линейной комбинации.
Определение: векторы называются линейно зависимыми, если найдется такой набор коэффициентов, не все из которых равны нулю, что.
В противном случае векторы называются линейно независимыми. Если векторы заданы своими декартовыми координатами
,
то, представляя координаты каждого из них в виде вектор- столбца, линейную комбинацию (2.1) можно записать в виде
.
Тогда определить, будут ли n векторов линейно зависимыми или нет, можно следующим образом. Равенство нулю записанной выше линейной комбинации векторов равносильно записи ее в виде однородной системы линейных алгебраических уравнений относительно искомых коэффициентов этой линейной комбинации
, (2.2)
которая имеет нетривиальное решение только в том случае, если ранг матрицы этой системы меньше числа неизвестных коэффициентов . Заметим, что ранг матрицы A не может быть больше трех и, следовательно, число линейно независимых векторов в также не может быть больше трех. Чтобы определить, какие изn векторов линейно независимые, нужно выбрать какой-либо базисный минор матрицы A . Тогда по теореме о базисном миноре все его столбцы линейно независимы, следовательно, и векторы, координатами которых являются эти столбцы, также являются линейно независимыми. Максимальное число таких линейно независимых векторов равно максимальному значению ранга матрицы A и называется размерностью пространства векторов, а их совокупность называется базисом. Если добавить к базисным векторам любой другой вектор, то получим уже линейно зависимую систему векторов и тогда этот добавленный вектор можно представить в виде линейной комбинации базисных векторов. Пусть в базисными будут векторы .Если добавить к ним любой другой вектор , то совокупность векторов будет уже линейно зависимой и этот дополнительный вектор может быть выражен в виде линейной комбинации векторов базиса . Числаназываются координатами векторав этом базисе, а его представление в виде линейной комбинации базисных векторов - разложением векторапо этому базису. Заметим, что в совокупности векторов может быть несколько базисов, но число векторов, образующих базис, всегда одинаково. Значения этих координат находятся из решения системы уравнений , матрицей которой являются координаты базисных векторов, а правая часть – координаты векторав исходном декартовом базисе. Матрица этой системы уравнений всегда является квадратной и невырожденной.
В случае, когда ранг матрицы A системы (2.2) равен двум, имеется только два линейно-независимых вектора, а это означает, что все векторы линейной комбинации (2.1) компланарны, т.е. лежат в одной плоскости или в параллельных плоскостях. Если же ранг матрицы А оказался равен единице, то все векторы в (2.1) коллинеарны.
Применяя все, изложенное выше, к векторным пространствам и, легко показать, что базис всостоит из любых двух линейно независимых векторов, а в- из одного любого ненулевого вектора.
Пример. Даны четыре вектора
. Найти базис этих векторов и разложить один из них по этому базису.
Решение. Запишем матрицу А: . Ранг этой матрицыrang(A)=3, следовательно, три вектора из четырех линейно независимы. В качестве столбцов базисного минора можно взять, например, первые три столбца, тогда векторы образуют базис. Можно взять столбцы со второго по четвертый и тогда векторытакже образуют базис. Если выбран первый базис, то векторможно разложить по этому базису:. Координаты этого вектора в данном базисе найдутся из решения системы уравнений
.
Имеем: . Следовательно, векторимеет в данном базисе координаты.
В заключении рассмотрим простейшую задачу из аналитической геометрии – деление отрезка в заданном отношении, при решении которой можно использовать свойства геометрических векторов. Пусть в на некоторой прямой задан отрезок. Тогда для числа говорят, что точка М этой прямой делит отрезокв отношении, если имеет место равенство
.
Заметим, что это равенство возможно только при . Если точки заданы своими декартовыми координатами,,, то указанное равенство можно записать в виде
,
из которого координаты точки, делящей отрезок в заданном отношении , определятся по формулам