- •Линейная алгебра глава 1 законы композиции
- •§1. Внутренние законы композиции
- •1.2. Основные алгебраические образования: группы, кольца, поля
- •§2. Внешние законы композиции
- •§3. Изоморфизм
- •Глава 2 комплексные числа
- •§1. Поле с комплексных чисел
- •§2. Комплексно сопряженные числа
- •§3. Модуль комплексного числа. Деление двух комплексных чисел
- •§4. Геометрическая интерпретация комплексных чисел
- •§5. Тригонометрическая форма комплексного числа. Формула муавра. Извлечение корня
- •§6. Комплексные функции
- •Комплексные функции одного действительного переменного
- •Показательная функция zеz с комплексным показателем и ее свойства
- •Формулы Эйлера. Показательная форма комплексного числа
- •Глава 3 многочлены
- •§1. Кольцо многочленов
- •§2. Деление многочленов по убывающим степеням
- •§3. Взаимно простые и неприводимые многочлены. Теорема и алгоритм евклида
- •§4. Нули (корни) многочлена. Кратность нуля. Разложение многочлена в произведение неприводимых многочленов над полем с и r
- •Упражнения
- •Глава 4 векторные пространства
- •§1. Векторное пространство многочленов над полем p коэффициентов
- •§2. Векторные пространства р n над полем р
- •§3. Векторы в геометрическом пространстве
- •3.1. Типы векторов в геометрическом пространстве
- •Из подобия треугольников авс и ав'с' следует (как в случае , так и в случае ), что.
- •3.3. Задание свободных векторов при помощи декартовой системы координат и соответствие их с векторами из векторного пространства r3
- •3.4. Скалярное произведение двух свободных векторов
- •Упражнения
- •§4. Векторное подпространство
- •4.1. Подпространство, порожденное линейной комбинацией векторов
- •4.2. Линейная зависимость и независимость векторов
- •4.3. Теоремы о линейно зависимых и линейно независимых векторах
- •4.4. База и ранг системы векторов. Базис и размерность векторного подпространства, порожденного системой векторов
- •4.5. Базис и размерность подпространства, порожденного системой
- •§5. Базис и размерность векторного пространства
- •5.1. Построение базиса
- •5.2. Основные свойства базиса
- •5.3. Базис и размерность пространства свободных векторов
- •§6. Изоморфизм между n – мерными векторными пространствами к и р n над полем р
- •§8. Линейные отображения векторных пространств
- •8.1. Ранг линейного отображения
- •8.2. Координатная запись линейных отображений
- •Упражнения
- •Глава 5 матрицы
- •§1. Ранг матрицы. Элементарные преобразования матриц
- •§2. Алгебраичесие операции над матрицами.
- •Пусть даны матрицы
- •§3. Изоморфизм между векторным пространством
- •§4. Скалярное произведение двух векторов из пространства Rn
- •§5. Квадратные матрицы
- •5.1. Обратная матрица
- •5.2. Транспонированная квадратная матрица.
- •Упражнения
- •Глава 6 определители
- •§1. Определение и свойства определителя, вытекающие из определения
- •§2. Разложение определителя по элементам столбца (строки). Теорема о чужих дополнениях
- •§3. Геометрическое представление определителя
- •3.1. Векторное произведение двух свободных векторов
- •3.2. Смешанное произведение трех свободных векторов
- •§4. Применение определителей для нахождения ранга матриц
- •§5. Построение обратной матрицы
- •Упражнения
- •Глава 7 системы линейных уравнений
- •§1. Определения. Совместные и несовместные системы
- •§2. Метод гаусса
- •§3. Матричная и векторная формы записи линейных
- •3. Матрицу-столбец свободных членов размер матрицыk 1.
- •§4. Система крамера
- •§5. Однородная система линейных уравнений
- •§6. Неоднородная система линейных уравнений
- •Упражнения
- •Глава 8 приведение матриц
- •§1. Матрица перехода от одного базиса к другому
- •1.1. Матрица перехода, связанная с преобразованием
- •1.2. Ортогональные матрицы перехода
- •§2. Изменение матрицы линейного отображения при замене базисов
- •2.1. Собственные значения, собственные векторы
- •2.2. Приведение квадратной матрицы к диагональной форме
- •§3. Вещественные линейные и квадратичные формы
- •3.1. Приведение квадратичной формы к каноническому виду
- •3.2. Определенная квадратичная форма. Критерий Сильвестра
- •Упражнения
§5. Базис и размерность векторного пространства
Определение. Пусть К – векторное пространство над полем Р; предположим, что в этом пространстве существует конечное число n таких линейно независимых векторов , что всякий векторизК линейно зависит от . Тогда будем говорить, что совокупностьобразуетбазис пространства К и, что векторное пространство К имеет конечную размерность n, и записывается dimK = n.
Замечание. Существуют векторные пространства, не имеющие конечной размерности; говорят, что они имеют бесконечную размерность; в таких векторных пространствах имеются сколь угодно большие совокупности линейно независимых векторов. Например, векторное пространство многочленов. Рассмотрение таких пространств выходит за рамки нашего курса линейной алгебры.
Не существует базиса и в нулевом пространстве, так как система, состоящая из одного нулевого вектора, является линейно зависимой. Размерность нулевого пространства не определена и считается равной нулю.
Следствия из определения.
1. В n – мерном векторном пространстве К совокупность, состоящая более чем из n векторов, всегда линейно зависима.
Если К имеет несколько базисов, то эти базисы содержат одинаковое
число векторов, и число это равно размерности К; следовательно, dimK не зависит от выбора базиса. Действительно, если К имеет базис, отличный от , последний будет иметьn' векторов, причем n' n. Точно также в К может существовать не более n' линейно независимых векторов, а значит n n', и, следовательно, n = n'.
5.1. Построение базиса
Пусть имеется n – мерное векторное пространство К, т.е. в нем существует хотя бы один базис из n векторов. Выберем в К произвольный вектор . ЕслиК не содержит векторов, линейно независимых от , то для любого вектораимеемилиисоставляет базис пространстваК, которое имеет размерность 1.
Допустим, что размерность n > 1. Обозначим через вектор изК линейно независимый от . Предположим, что таким путем постепенно получены линейно независимые вектора. Еслиr n, то К содержит вектора линейно независимые от , иначе эти вектора составляли бы базисК, содержащим r n = dimK векторов, что невозможно. Стало быть, найдется такой вектор , что, линейно независимы. Этим способом можно получитьn линейно независимых векторов, которые и составят базис пространства К. Тот факт, что вектора для построения базиса были выбраны произвольно, свидетельствует о том, что всегда существует бесконечное множество различных базисов пространства К (но все они содержат одинаковое число векторов n = dimK). Тем самым можно считать доказанным также теорему о неполном базисе и лемму о замещении.
Теорема о неполном базисе. Всякую линейно независимую совокупность векторов гдеr n = dimK всегда можно дополнить n – r другими векторами из К так, чтобы полученная система n векторов составляла базис пространства К.
Лемма о замещении. Пусть базис пространстваК. Тогда любой вектор из этого базиса можно заменить другим векторомизК, который не является линейной комбинацией остальных векторов в базисе:
. Тогда– базисК.