Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Изменение координат вектора при изменении базиса

Пусть в пространстве V заданы два базиса: и . Координаты вектора x в этих базисах обозначим через и соответственно. Установим связь между координатами вектора в различных базисах. Выразим векторы первого базиса через векторы второго: . По определению координат . Подставим вместо векторов базиса e, их выражения через векторы базиса f, получим равенство. Преобразуем левую часть равенства (поменяем порядок суммирования) . В силу единственности координат вектора выводим равенства , или в матричном виде , где на пересечении строки i и столбца j матрицы P стоит . Матрица P называется матрицей перехода. Отметим, что в j столбце матрицы P стоят координаты вектора в базисе f.

Обозначим через матрицу перехода от базиса e к базису f. Равенство справедливо для всех векторов x. Следовательно, , или . В качестве следствия из этого равенства и условия существования обратной матрицы выводим невырожденность матрицы перехода. Обратно, пусть матрица P – невырожденная. Положим . Система векторов образует базис в пространстве V. Действительно, поскольку матрица P невырожденная, то к ней существует обратная матрица . Далее, (выражение представляет собой элемент произведения матриц PT=E, стоящий на пересечении строки s и столбца i). Поскольку каждый вектор из базиса e линейно выражается через векторы системы f, то система f является полной, а т.к. система состоит из n векторов, то она является минимальной, а, значит, образует базис пространства. Матрицей перехода от базиса e к базису f является матрица P.

Рассмотрим систему векторов из арифметического пространства . Матрицу, составленную из столбцов , обозначим A.

Теорема 7.8 Критерий линейной независимости системы векторов.

Система векторов из арифметического пространства является линейно зависимой тогда и только тогда, когда определитель матрицы равен нулю.

Доказательство. Если система линейно зависима, то найдутся числа не все равные нулю, что . Не нарушая общности можно считать, что (иначе перенумеруем векторы), и (иначе поделим все числа на ). Определитель не изменится, если к первому столбцу прибавить остальные столбцы с коэффициентами , а определитель матрицы, содержащий нулевой столбец равен нулю. Таким образом, если система векторов линейно зависима, то определитель матрицы равен нулю. Если матрица A невырожденная, её можно рассматривать как матрицу перехода от базиса к .

Система векторов из арифметического пространства является линейной независимой тогда и только тогда, когда её можно дополнить до базиса всего пространства какими то векторами из системы . По доказанной теореме, система образует базис в том и только том случае, если определитель матрицы отличен от нуля. Определитель этой матрицы, с точность до знака, совпадает с минором k-го порядка матрицы , получающегося вычёркиванием строчек с номерами . Следовательно, система векторов является линейно зависимой тогда и только тогда, когда все миноры k-го порядка матрицы равны нулю. Оформим полученный результат в виде теоремы.

Теорема 7.9 Система линейно зависима тогда и только тогда, когда все миноры k-го порядка матрицы равны нулю.

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Прямая сумма подпространств. Проекция | Изоморфизм линейных пространств
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-20; Просмотров: 521; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.016 сек.