Vec-tơ trong mặt phẳng tọa độ Descartes R2
Một vec-tơ là
một đoạn thẳng có hướng
xuất phát từ gốc tọa độ
tới một điểm đích nào đó.
Mỗi vec-tơ được biểu diễn bởi
tọa độ điểm đích:
u = (u1; u2):
u = (2; 3)
2u = (4; 6)
Phép cộng hai vec-tơ:
u + v = (u1; u2) + (v1; v2) := (u1 + v1; u2 + v2):
Phép nhân vec-tơ với vô hướng c 2 R:
c · u = c · (u1; u2) := (cu1; cu2):
80 trang |
Chia sẻ: thanhle95 | Lượt xem: 341 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Bài giảng Đại số tuyến tính - Chương 4: Không gian vec-tơ - Lê Xuân Thanh, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Không gian vec-tơ
Lê Xuân Thanh
Nội dung
1 Khái niệm không gian vec-tơ
Không gian vec-tơ phổ thông
Định nghĩa không gian vec-tơ tổng quát
Không gian vec-tơ con
2 Mô tả không gian vec-tơ
Tổ hợp tuyến tính và hệ sinh
Độc lập tuyến tính và phụ thuộc tuyến tính
Cơ sở và số chiều
Tọa độ vec-tơ và ma trận chuyển cơ sở
3 Không gian vec-tơ liên kết với ma trận
Không gian hàng, không gian cột, hạng của ma trận
Không gian hạt nhân, số khuyết
Cấu trúc nghiệm hệ phương trình tuyến tính
Khái niệm không gian vec-tơ Không gian vec-tơ phổ thông
Nội dung
1 Khái niệm không gian vec-tơ
Không gian vec-tơ phổ thông
Định nghĩa không gian vec-tơ tổng quát
Không gian vec-tơ con
2 Mô tả không gian vec-tơ
Tổ hợp tuyến tính và hệ sinh
Độc lập tuyến tính và phụ thuộc tuyến tính
Cơ sở và số chiều
Tọa độ vec-tơ và ma trận chuyển cơ sở
3 Không gian vec-tơ liên kết với ma trận
Không gian hàng, không gian cột, hạng của ma trận
Không gian hạt nhân, số khuyết
Cấu trúc nghiệm hệ phương trình tuyến tính
Khái niệm không gian vec-tơ Không gian vec-tơ phổ thông
Vec-tơ trong mặt phẳng tọa độ Descartes R2
Một vec-tơ là
một đoạn thẳng có hướng
xuất phát từ gốc tọa độ
tới một điểm đích nào đó.
Mỗi vec-tơ được biểu diễn bởi
tọa độ điểm đích:
u = (u1; u2):
0
y
x
1
2
3
4
5
6
1 2 3 4 5 6
u = (2, 3)
Phép cộng hai vec-tơ:
u+ v = (u1; u2) + (v1; v2) := (u1 + v1; u2 + v2):
Phép nhân vec-tơ với vô hướng c 2 R:
c u = c (u1; u2) := (cu1; cu2):
Khái niệm không gian vec-tơ Không gian vec-tơ phổ thông
Vec-tơ trong mặt phẳng tọa độ Descartes R2
Một vec-tơ là
một đoạn thẳng có hướng
xuất phát từ gốc tọa độ
tới một điểm đích nào đó.
Mỗi vec-tơ được biểu diễn bởi
tọa độ điểm đích:
u = (u1; u2):
0
y
x
1
2
3
4
5
6
1 2 3 4 5 6
u = (2, 3)
v = (3, 1)
u + v = (5, 4)
Phép cộng hai vec-tơ:
u+ v = (u1; u2) + (v1; v2) := (u1 + v1; u2 + v2):
Phép nhân vec-tơ với vô hướng c 2 R:
c u = c (u1; u2) := (cu1; cu2):
Khái niệm không gian vec-tơ Không gian vec-tơ phổ thông
Vec-tơ trong mặt phẳng tọa độ Descartes R2
Một vec-tơ là
một đoạn thẳng có hướng
xuất phát từ gốc tọa độ
tới một điểm đích nào đó.
Mỗi vec-tơ được biểu diễn bởi
tọa độ điểm đích:
u = (u1; u2):
0
y
x
1
2
3
4
5
6
1 2 3 4 5 6
u = (2, 3)
2u = (4, 6)
Phép cộng hai vec-tơ:
u+ v = (u1; u2) + (v1; v2) := (u1 + v1; u2 + v2):
Phép nhân vec-tơ với vô hướng c 2 R:
c u = c (u1; u2) := (cu1; cu2):
Khái niệm không gian vec-tơ Không gian vec-tơ phổ thông
Tính chất
Cho 0 = (0; 0);u; v;w 2 R2, c; d 2 R. Ta có
u+ v 2 R2.
u+ v = v+ u.
(u+ v) +w = u+ (v+w).
u+ 0 = u.
9 u 2 R2 : u+ ( u) = 0.
c u 2 R2.
c (u+ v) = c u+ c v.
(c+ d) u = c u+ d u.
c(d u) = (cd) u.
1 u = u.
Khái niệm không gian vec-tơ Không gian vec-tơ phổ thông
Vec-tơ trong không gian tọa độ Descartes R3
Một vec-tơ là
một đoạn thẳng có hướng
xuất phát từ gốc tọa độ
tới một điểm đích nào đó.
Mỗi vec-tơ được biểu diễn bởi
tọa độ điểm đích:
u = (u1; u2; u3):
Phép cộng hai vec-tơ:
u+v = (u1; u2; u3)+(v1; v2; v3) := (u1+v1; u2+v2; u3+v3):
Phép nhân vec-tơ với vô hướng c 2 R:
c u = c (u1; u2; u3) := (cu1; cu2; cu3):
Khái niệm không gian vec-tơ Không gian vec-tơ phổ thông
Tính chất
Cho 0 = (0; 0; 0);u; v;w 2 R3, c; d 2 R. Ta có
u+ v 2 R3.
u+ v = v+ u.
(u+ v) +w = u+ (v+w).
u+ 0 = u.
9 u 2 R3 : u+ ( u) = 0.
c u 2 R3.
c (u+ v) = c u+ c v.
(c+ d) u = c u+ d u.
c(d u) = (cd) u.
1 u = u.
Khái niệm không gian vec-tơ Định nghĩa không gian vec-tơ tổng quát
Nội dung
1 Khái niệm không gian vec-tơ
Không gian vec-tơ phổ thông
Định nghĩa không gian vec-tơ tổng quát
Không gian vec-tơ con
2 Mô tả không gian vec-tơ
Tổ hợp tuyến tính và hệ sinh
Độc lập tuyến tính và phụ thuộc tuyến tính
Cơ sở và số chiều
Tọa độ vec-tơ và ma trận chuyển cơ sở
3 Không gian vec-tơ liên kết với ma trận
Không gian hàng, không gian cột, hạng của ma trận
Không gian hạt nhân, số khuyết
Cấu trúc nghiệm hệ phương trình tuyến tính
Khái niệm không gian vec-tơ Định nghĩa không gian vec-tơ tổng quát
Định nghĩa không gian vec-tơ
Tập hợp V ̸= ∅ là không gian vec-tơ trên R nếu V được trang bị
Phép cộng vec-tơ:
+ : V V! V
(u; v) 7! u+v;
Phép nhân vec-tơ với vô hướng:
◦ : R V! V
(c;u) 7! c◦u;
thỏa mãn các tiên đề sau:
1 u+v = v+u 8 u; v 2 V,
2 (u+v)+w = u+(v+w) 8 u; v;w 2 V,
3 9 0 2 V : u+0 = u 8 u 2 V,
4 8 u 2 V 9 u′ 2 V : u+u′ = 0,
5 c◦(u+v) = c◦u+c◦v 8 c 2 R;u; v 2 V,
6 (c+ d)◦u = c◦u+d◦u 8 c; d 2 R;u 2 V,
7 c◦(d◦u) = (cd)◦u 8 c; d 2 R;u 2 V,
8 1◦u = u 8 u 2 V.
Khái niệm không gian vec-tơ Định nghĩa không gian vec-tơ tổng quát
Ví dụ
Tập hợp các số thực R là một không gian vec-tơ
với phép cộng và phép nhân thông thường.
Tập hợp Rn các hàng n-thành phần thực [x1; : : : ; xn]
là một không gian vec-tơ với các phép toán
[x1; : : : ; xn]+[y1; : : : ; yn] = [x1 + y1; : : : ; xn + yn];
c◦[x1; : : : ; xn] = [cx1; : : : ; cxn] (với c 2 R):
Tập hợp Rn các cột n-thành phần thực
264x1...
xn
375
là một không gian vec-tơ với các phép toán264x1...
xn
375+
24y1: : :
yn
35 =
264x1 + y1...
xn + yn
375 ; c ◦
264x1...
xn
375 =
264cx1...
cxn
375 (với c 2 R):
Khái niệm không gian vec-tơ Định nghĩa không gian vec-tơ tổng quát
Ví dụ
Tập hợp các số thực R là một không gian vec-tơ
với phép cộng và phép nhân thông thường.
Tập hợp Rn các hàng n-thành phần thực [x1; : : : ; xn]
là một không gian vec-tơ với các phép toán
[x1; : : : ; xn]+[y1; : : : ; yn] = [x1 + y1; : : : ; xn + yn];
c◦[x1; : : : ; xn] = [cx1; : : : ; cxn] (với c 2 R):
Tập hợp Rn các cột n-thành phần thực
264x1...
xn
375
là một không gian vec-tơ với các phép toán264x1...
xn
375+
24y1: : :
yn
35 =
264x1 + y1...
xn + yn
375 ; c ◦
264x1...
xn
375 =
264cx1...
cxn
375 (với c 2 R):
Khái niệm không gian vec-tơ Định nghĩa không gian vec-tơ tổng quát
Ví dụ
Tập hợp các số thực R là một không gian vec-tơ
với phép cộng và phép nhân thông thường.
Tập hợp Rn các hàng n-thành phần thực [x1; : : : ; xn]
là một không gian vec-tơ với các phép toán
[x1; : : : ; xn]+[y1; : : : ; yn] = [x1 + y1; : : : ; xn + yn];
c◦[x1; : : : ; xn] = [cx1; : : : ; cxn] (với c 2 R):
Tập hợp Rn các cột n-thành phần thực
264x1...
xn
375
là một không gian vec-tơ với các phép toán264x1...
xn
375+
24y1: : :
yn
35 =
264x1 + y1...
xn + yn
375 ; c ◦
264x1...
xn
375 =
264cx1...
cxn
375 (với c 2 R):
Khái niệm không gian vec-tơ Định nghĩa không gian vec-tơ tổng quát
Ví dụ
Tập hợp Mm;n các ma trận thực m hàng, n cột
là một không gian vec-tơ với các phép toán thông thường:
(aij)mn + (bij)mn = (aij + bij)mn;
c◦(aij)mn = (caij)mn (với c 2 R):
Tập hợp C[a; b] các hàm thực liên tục trên [a, b]
là một không gian vec-tơ với các phép toán thông thường:
(f+g)(x) = f(x) + g(x);
(c◦f)(x) = cf(x) (với c 2 R):
Khái niệm không gian vec-tơ Định nghĩa không gian vec-tơ tổng quát
Ví dụ
Tập hợp Mm;n các ma trận thực m hàng, n cột
là một không gian vec-tơ với các phép toán thông thường:
(aij)mn + (bij)mn = (aij + bij)mn;
c◦(aij)mn = (caij)mn (với c 2 R):
Tập hợp C[a; b] các hàm thực liên tục trên [a, b]
là một không gian vec-tơ với các phép toán thông thường:
(f+g)(x) = f(x) + g(x);
(c◦f)(x) = cf(x) (với c 2 R):
Khái niệm không gian vec-tơ Định nghĩa không gian vec-tơ tổng quát
Ví dụ
Tập hợp Pn(x) các đa thức
theo một ẩn x,
với hệ số thực,
có bậc KHÔNG QUÁ n
là một không gian vec-tơ với các phép toán thông thường:
(anxn + : : :+ a0) + (bnxn + : : :+ b0) = (an + bn)xn + : : :+ (a0 + b0);
c◦(anxn + : : :+ a0) = canxn + : : :+ ca0 (với c 2 R):
Chú ý:
Khẳng định trên không đúng nếu đặt điều kiện
“đa thức có bậc chính xác bằng n”.
Khẳng định trên vẫn đúng nếu bỏ điều kiện
“đa thức có bậc n”.
Khi đó ta ký hiệu tập hợp P(x) thay cho Pn(x).
Khái niệm không gian vec-tơ Định nghĩa không gian vec-tơ tổng quát
Ví dụ
Cho (V;+; ); (W;+; ) là các không gian vec-tơ. Tập hợp
VW := f(v;w) j v 2 V;w 2Wg
là một không gian vec-tơ với các phép toán
(v;w) + (v′;w′) = (v+v′;w+ w′);
c◦(v;w) = (cv; c w) (với c 2 R):
Khái niệm không gian vec-tơ Định nghĩa không gian vec-tơ tổng quát
Một số tính chất
Cho (V;+; ◦) là một không gian vec-tơ. Ta có:
Phần tử 0 2 V là duy nhất.
Với mỗi u 2 V, tồn tại duy nhất phần tử u′ 2 V thỏa mãn
u+u′ = 0:
Phần tử u′ như vậy được ký hiệu là u.
0◦u = 0 với mọi u 2 V.
c◦0 = 0 với mọi c 2 R.
c◦u = 0 =) c = 0 hoặc u = 0.
( c)◦u = c◦( u) = (c◦u) với mọi c 2 R;u 2 V.( m∑
i=1
ci
)
◦
0@ n∑
j=1
uj
1A = m∑
i=1
n∑
j=1
(ci◦uj) với ci 2 R;uj 2 V.
Khái niệm không gian vec-tơ Không gian vec-tơ con
Nội dung
1 Khái niệm không gian vec-tơ
Không gian vec-tơ phổ thông
Định nghĩa không gian vec-tơ tổng quát
Không gian vec-tơ con
2 Mô tả không gian vec-tơ
Tổ hợp tuyến tính và hệ sinh
Độc lập tuyến tính và phụ thuộc tuyến tính
Cơ sở và số chiều
Tọa độ vec-tơ và ma trận chuyển cơ sở
3 Không gian vec-tơ liên kết với ma trận
Không gian hàng, không gian cột, hạng của ma trận
Không gian hạt nhân, số khuyết
Cấu trúc nghiệm hệ phương trình tuyến tính
Khái niệm không gian vec-tơ Không gian vec-tơ con
Định nghĩa và một số tính chất
Cho (V;+; ◦) là một không gian vec-tơ, và ∅ ̸= W V.
Ta nói W là một không gian vec-tơ con của V nếu
u+v 2W 8 u; v 2W;
c◦u 2W 8 c 2 R;u 2W:
Một số tính chất:
(W;+; ◦) cũng là một không gian vec-tơ.
0 2 V \W.
Nếu W1;W2 là không gian vec-tơ con của V,
thì W1 \W2 cũng là không gian vec-tơ con của V.
Khái niệm không gian vec-tơ Không gian vec-tơ con
Ví dụ
Cho trước x0; y0 2 R. Tập hợp
W = f(x; y) j (x; y) = t(x0; y0); t 2 Rg
là một không gian vec-tơ con của R2
(với các phép toán thông thường).
Tập hợp
W = f(x1; 0; x3) j x1; x3 2 Rg
là một không gian vec-tơ con của R3
(với các phép toán thông thường).
Khái niệm không gian vec-tơ Không gian vec-tơ con
Ví dụ
Cho trước x0; y0 2 R. Tập hợp
W = f(x; y) j (x; y) = t(x0; y0); t 2 Rg
là một không gian vec-tơ con của R2
(với các phép toán thông thường).
Tập hợp
W = f(x1; 0; x3) j x1; x3 2 Rg
là một không gian vec-tơ con của R3
(với các phép toán thông thường).
Khái niệm không gian vec-tơ Không gian vec-tơ con
Ví dụ
Nếu V là một không gian vec-tơ
thì 0 và V là các không gian vec-tơ con (tầm thường) của V.
Pn(x) là không gian vec-tơ con của Pn+1(x).
Pn(x) là không gian vec-tơ con của P(x).
Tập hợp
W =
{
A 2 Mn;n j A = AT
}
là không gian vec-tơ con của Mn;n.
Cho A 2 Mm;n, và 0 = [0; : : : ; 0]t 2 Rn. Tập hợp
W = fx 2 Rn j Ax = 0g
là không gian vec-tơ con của Rn.
Khái niệm không gian vec-tơ Không gian vec-tơ con
Ví dụ
Nếu V là một không gian vec-tơ
thì 0 và V là các không gian vec-tơ con (tầm thường) của V.
Pn(x) là không gian vec-tơ con của Pn+1(x).
Pn(x) là không gian vec-tơ con của P(x).
Tập hợp
W =
{
A 2 Mn;n j A = AT
}
là không gian vec-tơ con của Mn;n.
Cho A 2 Mm;n, và 0 = [0; : : : ; 0]t 2 Rn. Tập hợp
W = fx 2 Rn j Ax = 0g
là không gian vec-tơ con của Rn.
Khái niệm không gian vec-tơ Không gian vec-tơ con
Ví dụ
Nếu V là một không gian vec-tơ
thì 0 và V là các không gian vec-tơ con (tầm thường) của V.
Pn(x) là không gian vec-tơ con của Pn+1(x).
Pn(x) là không gian vec-tơ con của P(x).
Tập hợp
W =
{
A 2 Mn;n j A = AT
}
là không gian vec-tơ con của Mn;n.
Cho A 2 Mm;n, và 0 = [0; : : : ; 0]t 2 Rn. Tập hợp
W = fx 2 Rn j Ax = 0g
là không gian vec-tơ con của Rn.
Khái niệm không gian vec-tơ Không gian vec-tơ con
Ví dụ
Nếu V là một không gian vec-tơ
thì 0 và V là các không gian vec-tơ con (tầm thường) của V.
Pn(x) là không gian vec-tơ con của Pn+1(x).
Pn(x) là không gian vec-tơ con của P(x).
Tập hợp
W =
{
A 2 Mn;n j A = AT
}
là không gian vec-tơ con của Mn;n.
Cho A 2 Mm;n, và 0 = [0; : : : ; 0]t 2 Rn. Tập hợp
W = fx 2 Rn j Ax = 0g
là không gian vec-tơ con của Rn.
Khái niệm không gian vec-tơ Không gian vec-tơ con
Ví dụ
Nếu V là một không gian vec-tơ
thì 0 và V là các không gian vec-tơ con (tầm thường) của V.
Pn(x) là không gian vec-tơ con của Pn+1(x).
Pn(x) là không gian vec-tơ con của P(x).
Tập hợp
W =
{
A 2 Mn;n j A = AT
}
là không gian vec-tơ con của Mn;n.
Cho A 2 Mm;n, và 0 = [0; : : : ; 0]t 2 Rn. Tập hợp
W = fx 2 Rn j Ax = 0g
là không gian vec-tơ con của Rn.
Mô tả không gian vec-tơ Tổ hợp tuyến tính và hệ sinh
Nội dung
1 Khái niệm không gian vec-tơ
Không gian vec-tơ phổ thông
Định nghĩa không gian vec-tơ tổng quát
Không gian vec-tơ con
2 Mô tả không gian vec-tơ
Tổ hợp tuyến tính và hệ sinh
Độc lập tuyến tính và phụ thuộc tuyến tính
Cơ sở và số chiều
Tọa độ vec-tơ và ma trận chuyển cơ sở
3 Không gian vec-tơ liên kết với ma trận
Không gian hàng, không gian cột, hạng của ma trận
Không gian hạt nhân, số khuyết
Cấu trúc nghiệm hệ phương trình tuyến tính
Mô tả không gian vec-tơ Tổ hợp tuyến tính và hệ sinh
Tổ hợp tuyến tính
Cho (V;+; ) là một không gian vec-tơ trên R.
Cho S = fu1; : : : ;ung V.
Vec-tơ v 2 V là một tổ hợp tuyến tính của các vec-tơ trong S
nếu
v = c1 u1 + : : :+ cn un;
trong đó ci 2 R với i = 1; : : : ; n.
Ví dụ 1: Trong không gian M2;2 xét các vec-tơ
u1 =
[0 8
2 1
]
; u2 =
[0 2
1 0
]
; u3 =
[ 1 3
1 2
]
; u4 =
[ 2 0
1 3
]
:
Vec-tơ u1 là một tổ hợp tuyến tính của u2;u3;u4 do
u1 = u2 + 2u3 u4:
Mô tả không gian vec-tơ Tổ hợp tuyến tính và hệ sinh
Tổ hợp tuyến tính
Cho (V;+; ) là một không gian vec-tơ trên R.
Cho S = fu1; : : : ;ung V.
Vec-tơ v 2 V là một tổ hợp tuyến tính của các vec-tơ trong S
nếu
v = c1 u1 + : : :+ cn un;
trong đó ci 2 R với i = 1; : : : ; n.
Ví dụ 2: Mỗi vec-tơ x trong tập hợp
W = f(x1; 0; x3) j x1; x3 2 Rg
đều là tổ hợp tuyến tính của e1 = [1; 0; 0] và e3 = [0; 0; 1]:
x = x1e1 + x3e3:
Mô tả không gian vec-tơ Tổ hợp tuyến tính và hệ sinh
Tổ hợp tuyến tính
Cho (V;+; ) là một không gian vec-tơ trên R.
Cho S = fu1; : : : ;ung V.
Vec-tơ v 2 V là một tổ hợp tuyến tính của các vec-tơ trong S
nếu
v = c1 u1 + : : :+ cn un;
trong đó ci 2 R với i = 1; : : : ; n.
Tập hợp các tổ hợp tuyến tính của các vec-tơ trong S:
span(S) := fv 2 V j v = c1 u1 + : : :+ cn un với ci 2 Rg:
Tính chất: span(S) là không gian vec-tơ con của V.
Mô tả không gian vec-tơ Tổ hợp tuyến tính và hệ sinh
Hệ sinh
Tập hợp S được gọi là một hệ sinh của V nếu
V = span(S):
Khi đó ta cũng nói V sinh bởi S.
Ví dụ 1: Trong không gian R3 xét các vec-tơ
e1 =
[1; 0; 0] ; e2 = [0; 1; 0] ; e3 = [0; 0; 1] :
Tập hợp S = fe1; e2; e3g là một hệ sinh của R3 vì
mỗi vec-tơ v = [v1; v2; v3] 2 R3 đều là tổ hợp tuyến tính của e1; e2; e3:
v = v1 e1 + v2 e2 + v3 e3:
Mô tả không gian vec-tơ Tổ hợp tuyến tính và hệ sinh
Hệ sinh
Tập hợp S được gọi là một hệ sinh của V nếu
V = span(S):
Khi đó ta cũng nói V sinh bởi S.
Ví dụ 2: Trong không gian R3 xét các vec-tơ
u1 =
[1; 0; 0] ; u2 = [0; 1; 0] ; u3 = [0; 0; 1] ; u4 = [0; 0; 2] :
Tập hợp S = fu1;u2;u3;u4g là một hệ sinh của R3 vì
mỗi vec-tơ v = [v1; v2; v3] 2 R3 đều là tổ hợp tuyến tính của u1; : : : ;u4:
v = v1 u1 + v2 u2 + 23v3 u3 +
1
3v3 u4:
Mô tả không gian vec-tơ Tổ hợp tuyến tính và hệ sinh
Hệ sinh
Tập hợp S được gọi là một hệ sinh của V nếu
V = span(S):
Khi đó ta cũng nói V sinh bởi S.
Ví dụ 3: Trong không gian R3 xét các vec-tơ
e1 =
[1; 0; 0] ; e2 = [0; 1; 0] :
Tập hợp S = fe1; e2g KHÔNG là hệ sinh của R3 vì
vec-tơ v = [0; 0; 1] 2 R3 không thể là tổ hợp tuyến tính của e1; e2.
̸ 9 c1; c2 2 R : v = c1 e1 + c2 e2:
Câu hỏi: Như thế nào là “vừa đủ” để là hệ sinh một không gian vec-tơ?
Mô tả không gian vec-tơ Tổ hợp tuyến tính và hệ sinh
Hệ sinh
Tập hợp S được gọi là một hệ sinh của V nếu
V = span(S):
Khi đó ta cũng nói V sinh bởi S.
Ví dụ 3: Trong không gian R3 xét các vec-tơ
e1 =
[1; 0; 0] ; e2 = [0; 1; 0] :
Tập hợp S = fe1; e2g KHÔNG là hệ sinh của R3 vì
vec-tơ v = [0; 0; 1] 2 R3 không thể là tổ hợp tuyến tính của e1; e2.
̸ 9 c1; c2 2 R : v = c1 e1 + c2 e2:
Câu hỏi: Như thế nào là “vừa đủ” để là hệ sinh một không gian vec-tơ?
Mô tả không gian vec-tơ Độc lập tuyến tính và phụ thuộc tuyến tính
Nội dung
1 Khái niệm không gian vec-tơ
Không gian vec-tơ phổ thông
Định nghĩa không gian vec-tơ tổng quát
Không gian vec-tơ con
2 Mô tả không gian vec-tơ
Tổ hợp tuyến tính và hệ sinh
Độc lập tuyến tính và phụ thuộc tuyến tính
Cơ sở và số chiều
Tọa độ vec-tơ và ma trận chuyển cơ sở
3 Không gian vec-tơ liên kết với ma trận
Không gian hàng, không gian cột, hạng của ma trận
Không gian hạt nhân, số khuyết
Cấu trúc nghiệm hệ phương trình tuyến tính
Mô tả không gian vec-tơ Độc lập tuyến tính và phụ thuộc tuyến tính
Định nghĩa
Cho (V;+; ) là một không gian vec-tơ trên R.
Cho hệ các vec-tơ S = fv1; : : : ; vng V.
Hệ vec-tơ S được gọi là độc lập tuyến tính nếu
c1 v1 + : : :+ cn vn = 0 , c1 = : : : = cn = 0:
Hệ vec-tơ S được gọi là phụ thuộc tuyến tính nếu
S không phải là hệ độc lập tuyến tính.
Mô tả không gian vec-tơ Độc lập tuyến tính và phụ thuộc tuyến tính
Ví dụ
Các vec-tơ e1 = [1; 0]; v2 = [0; 1] trong R2
là độc lập tuyến tính vì
c1e1 + c2e2 = 0 , [c1; c2] = [0; 0] , c1 = c2 = 0:
Hệ vec-tơ v1 = [1; 2; 3]; v2 = [0; 1; 2]; v3 = [ 2; 0; 1] trong R3
là độc lập tuyến tính vì hệ thức
c1v1 + c2v2 + c3v3 = 0
tương đương với
c1 2c3 = 0
2c1 + c2 = 0
3c1 + 2c2 + c3 = 0
và hệ phương trình (tuyến tính thuần nhất) này có nghiệm duy nhất
c1 = c2 = c3 = 0:
Mô tả không gian vec-tơ Độc lập tuyến tính và phụ thuộc tuyến tính
Ví dụ
Các vec-tơ e1 = [1; 0]; v2 = [0; 1] trong R2
là độc lập tuyến tính vì
c1e1 + c2e2 = 0 , [c1; c2] = [0; 0] , c1 = c2 = 0:
Hệ vec-tơ v1 = [1; 2; 3]; v2 = [0; 1; 2]; v3 = [ 2; 0; 1] trong R3
là độc lập tuyến tính vì hệ thức
c1v1 + c2v2 + c3v3 = 0
tương đương với
c1 2c3 = 0
2c1 + c2 = 0
3c1 + 2c2 + c3 = 0
và hệ phương trình (tuyến tính thuần nhất) này có nghiệm duy nhất
c1 = c2 = c3 = 0:
Mô tả không gian vec-tơ Độc lập tuyến tính và phụ thuộc tuyến tính
Ví dụ
Trong không gian vec-tơ P2 xét các vec-tơ
v1 = 1+ x 2x2; v2 = 2+ 5x x2; v3 = x+ x2:
Hệ thức c1v1 + c2v2 + c3v3 = 0 tương đương với
c1 + 2c2 = 0
c1 + 5c2 + c3 = 0
2c1 c2 + c3 = 0
Hệ phương trình này có nghiệm không tầm thường
c1 = 2; c2 = 1; c3 = 3:
Như vậy ta có
2v1 v2 + 3v3 = 0
và do đó v1; v2; v3 phụ thuộc tuyến tính.
Nhận xét: Hệ thức c1 v1 + : : :+ cn vn = 0 tương đương với
một hệ phương trình tuyến tính thuần nhất theo n ẩn số c1; : : : ; cn.
Mô tả không gian vec-tơ Độc lập tuyến tính và phụ thuộc tuyến tính
Ý nghĩa hình học
Hai vec-tơ v1; v2 2 R2 là
phụ thuộc tuyến tính , v1; v2 đồng phương (i);
độc lập tuyến tính , v1; v2 không đồng phương (ii).
v1
v2
v1v2
(i) (ii)
Mô tả không gian vec-tơ Độc lập tuyến tính và phụ thuộc tuyến tính
Ý nghĩa hình học
Hai vec-tơ v1; v2 2 R3 là
độc lập tuyến tính , v1; v2 không đồng phương (a);
phụ thuộc tuyến tính , v1; v2 đồng phương (b).
Mô tả không gian vec-tơ Độc lập tuyến tính và phụ thuộc tuyến tính
Ý nghĩa hình học
Ba vec-tơ v1; v2; v3 2 R3 là
độc lập tuyến tính , v1; v2; v3 không đồng phẳng (hình trái);
phụ thuộc tuyến tính , v1; v2; v3 đồng phẳng (hình phải).
Mô tả không gian vec-tơ Độc lập tuyến tính và phụ thuộc tuyến tính
Tính chất
Cho (V;+; ) là một không gian vec-tơ.
Hệ một vec-tơ v 2 V phụ thuộc tuyến tính , v = 0.
Chứng minh ):
v phụ thuộc tuyến tính ) tồn tại c ̸= 0 sao cho c v = 0.
Nhân hai vế với c 1 ta có
v = (c 1c) v = c 1(c v) = c 1 0 = 0:
Chứng minh (:
Do 1 0 = 0 và 1 ̸= 0.
Mô tả không gian vec-tơ Độc lập tuyến tính và phụ thuộc tuyến tính
Tính chất
Cho (V;+; ) là một không gian vec-tơ, và n > 1.
Hệ vec-tơ v1; : : : ; vn 2 V độc lập tuyến tính
, mỗi vec-tơ u 2 V, nếu tồn tại biểu diễn
u = c1 v1 + : : :+ cn vn (với ci 2 R)
thì biểu diễn này là duy nhất.
Hệ vec-tơ v1; : : : ; vn 2 V phụ thuộc tuyến tính
, (ít nhất) một vec-tơ vi là tổ hợp tuyến tính của các vec-tơ
còn lại.
Nếu S = fv1; : : : ; vng độc lập tuyến tính,
thì mọi tập hợp con của S cũng độc lập tuyến tính.
Nếu S = fv1; : : : ; vng phụ thuộc tuyến tính,
thì mọi tập hợp chứa S cũng phụ thuộc tuyến tính.
Mô tả không gian vec-tơ Độc lập tuyến tính và