Как найти базис линейного подпространства заданного уравнением - Исправление недочетов и поиск решений вместе с Examum.ru

Способы описания подпространств линейного пространства

Рассмотрим два важных способа описания линейных подпространств, которые условно будем называть внутренним и внешним. В первом (внутреннем) способе используется понятие линейной оболочки векторов, когда все элементы подпространства выражаются через некоторые его элементы (образующие). При втором (внешнем) способе применяются однородные системы уравнений. В этом случае подпространство описывается как пересечение некоторых содержащих его множеств. Для каждого способа описания подпространств укажем методики на хождения размерностей, базисов, алгебраических дополнений, пересечений и сумм подпространств.

Любое n-мерное вещественное линейное пространство изоморфно n-мерному арифметическому пространству $mathbb{R}^n$ . Чтобы установить изоморфизм $Vleftrightarrow mathbb{R}^n$ , достаточно выбрать в пространстве базис и каждому вектору поставить в соответствие его координатный столбец. Поэтому в данном разделе будем рассматривать описание подпространств n-мерного арифметического пространства $mathbb{R}^n$ .

Первый (внутренний) способ. Пусть в пространстве $mathbb{R}^n$ заданы столбцы a_1,a_2,ldots,a_k . Напомним, что для систем столбцов были определены понятия базы (максимальной линейно независимой подсистемы столбцов) и ранга (максимального числа линейно не зависимых столбцов системы), а также методы их нахождения.

Рассматривая линейную оболочку $L=operatorname{Lin}(a_1,a_2,ldots,a_k)$ столбцов как линейное подпространство $mathbb{R}^n$ , заключаем, что база системы столбцов является базисом этого подпространства, а ранг системы столбцов равен размерности подпространства $dim{L}=operatorname{rg} (a_1,a_2,ldots,a_k)$ .

Поэтому для нахождения размерности и базиса подпространства $L=operatorname{Lin} (a_1,a_2,ldots,a_k)$ нужно выполнить следующие действия:

1) составить из данных столбцов матрицу $A=begin{pmatrix} a_1&cdots&a_k end{pmatrix}$ размеров ntimes k ;

2) привести ее к ступенчатому виду (1.4), используя элементарные преобразования строк;

3) определить размерность и базис подпространства $L=operatorname{Lin} (a_1,a_2,ldots,a_k):$

– количество ненулевых строк в матрице равняется размерности подпространства, т.е. $dim{L}= operatorname{rg}A= operatorname{rg}(a_1,a_2,ldots,a_k)= operatorname{rg}A'$ ,

– столбцы матрицы , содержащие единичные элементы (в начале каждой «ступеньки»), определяют номера линейно независимых столбцов матрицы , т.е. искомый базис.

Таким образом, если подпространство $Ltriangleleft mathbb{R}^n$ задано своими образующими a_1,a_2,ldots,a_k: $L=operatorname{Lin} (a_1,a_2,ldots,a_k)$ , то его размерность равна рангу системы столбцов , т.е. $dim{L}= operatorname{Lin} (a_1,a_2,ldots,a_k)$ , а базисом служит максимальная линейно независимая подсистема образующих.

Второй (внешний) способ. Пусть подпространство $Ltriangleleft mathbb{R}^n$ задано как множество L={Ax=o} решений однородной системы Ax=o уравнений с неизвестными. Множество решений системы уравнений можно рассматривать как пересечение подпространств $textstyle{L_1capldotscap L_m=bigcuplimits_{i=1}^{m}L_i}$ , где L_i — множество решений i-го уравнения системы (i=1,ldots,m) . Напомним, что любое решение однородной системы представляется в виде линейной комбинации элементов фундаментальной системы решений. Поэтому раз мерность пространства dim{L}=n-operatorname{rg}A , а базисом служит фундаментальная система решений однородной системы Ax=o . Способы нахождения фундаментальной системы решений рассмотрены ранее.

Переход от одного способа описания подпространств к другому

Переход от внутреннего описания к внешнему. Пусть подпространство задано линейной оболочкой столбцов $a_1,a_2,ldots,a_{k}:$ $L=operatorname{Lin} (a_1,a_2,ldots,a_{k})$ . Требуется составить такую однородную систему Psi x=o уравнений, множество решений которой совпадает с , т.е. L={Psi x=o} . Для этого нужно выполнить следующие действия.

1. Из данных столбцов составить матрицу $A=begin{pmatrix}a_1&cdots&a_k end{pmatrix}$ размеров ntimes k , а затем блочную матрицу (Amid E) , приписав к матрице единичную матрицу n-го порядка.

2. Элементарными преобразованиями над строками блочной матрицы и первыми ее столбцами привести матрицу (Amid E) к виду (Lambdamid S) , где Lambda — простейший вид матрицы $Lambda=begin{pmatrix} E_r!!&vline!!&O\hline O!!&vline!!&O end{pmatrix}$ .

3. Из последних (n-r) строк матрицы составить матрицу $Psi=(Omid E_{n-r})S$ .

4. Записать искомую систему уравнений Psi x=o .

Поясним содержание алгоритма. Заданное подпространство состоит из линейных комбинаций данных векторов, т.е. все его элементы имеют вид x=beta_1a_1+ldots+ beta_ka_k . Решаемую задачу можно сформулировать так: для каких векторов найдутся такие числа beta_1,ldots,beta_k , чтобы выполнялось равенство x=beta_1a_1+ldots+beta_ka_k . Другими словами, при каких неоднородная система Abeta=x ( уравнений с неизвестными $beta=begin{pmatrix} beta_1&cdots&beta_k end{pmatrix}^T$ ) имеет решения? Используя необходимое и достаточное условие (5.24) совместности системы, получаем равенство Psi x=o . Заметим, что решение поставленной задачи неоднозначно, так как существует много однородных систем, имеющих од но и то же множество решений.

Пример 8.8. Подпространство $Ltriangleleft mathbb{R}^n$ задано линейной оболочкой столбцов $a_1=begin{pmatrix}1&1&1&1end{pmatrix}^T,$ $a_2=begin{pmatrix}1&2&1&3end{pmatrix}^T,$ $a_3=begin{pmatrix} 3&4&3&5 end{pmatrix}^T$ . Составить систему уравнений, определяющую подпространство .

Решение. 1. Составляем матрицу $A=begin{pmatrix} a_1&a_2&a_3 end{pmatrix}$ и блочную матрицу:

$(Amid E_4)= begin{pmatrix}1&1&3!!&vline!!&1&0&0&0\ 1&2&4!!&vline!!&0&1&0&0\ 1&1&3!!&vline!!&0&0&1&0\ 1&3&5!!&vline!!&0&0&0&1 end{pmatrix}!.$

2. Приводим левый блок к простейшему виду. Вычитаем первую строку из остальных, а затем к четвертой строке прибавляем вторую, умноженную на (-2):

$(Amid E_4)sim begin{pmatrix}1&1&3!!&vline!!&1&0&0&0\ 0&1&1!!&vline!!&-1&1&0&0\ 0&0&0!!&vline!!&-1&0&1&0\ 0&2&2!!&vline!!&-1&0&0&1 end{pmatrix}sim begin{pmatrix}1&1&3!!&vline!!&1&0&0&0\ 0&1&1!!&vline!!&-1&1&0&0\ 0&0&0!!& vline!!&-1&0&1&0\ 0&0&0!!&vline!!&1&-2&0&1 end{pmatrix}!.$

Преобразовываем столбцы левого блока: ко второму столбцу прибавим пер вый, умноженный на (-1), к третьему столбцу прибавим первый, умноженный на (-3), а затем второй, умноженный на (-1). Эти преобразования не изменяют правый блок полученной матрицы. Находим простейший вид Л матрицы и матрицу

$Asim begin{pmatrix}1&1&3\ 0&1&1\ 0&0&0\ 0&0&0 end{pmatrix}sim begin{pmatrix}1&0!!&vline!!&0\ 0&1!!&vline!!&0\hline 0&0!!&vline!!&0\ 0&0!!& vline!!&0 end{pmatrix}= Lambda;quad S=begin{pmatrix}1&0&0&0\ -1&1&0&0\ -1&0&1&0\ 1&-2&0&1 end{pmatrix}!;quad r=operatorname{rg}A=2.$

3. Из последних n-r=4-2=2 строк матрицы составляем матрицу $Psi=begin{pmatrix}-1&0&1&0\ 1&-2&0&1 end{pmatrix}$ искомой системы.

4. Записываем систему уравнений $Psi x=ocolon begin{cases}-x_1+x_3=0,\ x_1-2x_2+x_4=0.end{cases}$ Заданные в условии примера столбцы a_1,,a_2,,a_3 являются решениями полученной системы, в чем можно убедиться при их подстановке в систему уравнений вместо .

Переход от внешнего описания к внутреннему. Пусть подпространство задано как множество решений однородной системы т уравнений с л неизвестными: L={Ax=o} . Требуется найти размерность и базис varphi_1,ldots,varphi_k этого подпространства, т.е. представить его в виде линейной оболочки $L=operatorname{Lin}(varphi_1,ldots,varphi_k)$ . Для этого нужно выполнить следующие действия.

1. Найти фундаментальную систему $varphi_1,ldots,varphi_{n-r}$ решений однородной системы Ax=o (r=operatorname{rg}A) . Искомая размерность k=n-r .

2. Представить заданное пространство как линейную оболочку $L=operatorname{Lin} (varphi_1,ldots,varphi_{n-r})$ .

Первый пункт алгоритма удобно выполнять следующим образом:

– составить блочную матрицу $begin{pmatrix}dfrac{A}{E}end{pmatrix}$ , приписав к матрице единичную матрицу n-го порядка;

– элементарными преобразованиями над столбцами блочной матрицы и строками верхнего блока привести матрицу $begin{pmatrix}dfrac{A}{E}end{pmatrix}$ к виду $begin{pmatrix}dfrac{Lambda}{T}end{pmatrix}$ , где Lambda — простейший вид матрицы $Acolon, Lambda=begin{pmatrix}E_r!!&vline!!&O\hline O!!& vline!!&Oend{pmatrix}$ ;

– из последних (n-r) столбцов матрицы составить фундаментальную матрицу $Phi=Tcdot! begin{pmatrix}dfrac{O}{E_{n-r}}end{pmatrix}$ .

Столбцы фундаментальной матрицы $Phi=begin{pmatrix} varphi_1&cdots& varphi_{n-r} end{pmatrix}$ составляют искомую фундаментальную систему решений.

Заметим, что решение поставленной задачи неоднозначно, так как существует много базисов одного и того же линейного подпространства.

Пример 8.9. Найти размерность и базис подпространства $Ltriangleleft mathbb{R}^4$ , заданного системой уравнений

$begin{cases} x_1+x_2+2x_3+x_4=0,\[2pt] 2x_1+3x_2+x_4=0,\[2pt] 3x_1+4x_2+2x_3+2x_4=0. end{cases}$

Решение. 1. Фундаментальная матрица для этой системы была найдена в примере 5.6 (m=3,,n=4,,r=operatorname{rg}A=2)colon

$Phi=begin{pmatrix}varphi_1&varphi_2 end{pmatrix}= begin{pmatrix} -6&-2\ 4&1\ 1&0\ 0&1end{pmatrix}!.$

Ее столбцы varphi_1,,varphi_2 образуют фундаментальную систему решений. Размерность подпространства равна k=n-r=2 , dim{L}=2 .

2. Столбцы varphi_1,,varphi_2 являются искомым базисом, так как они линейно независимы (operatorname{rg}Phi=2) и $L=operatorname{Lin} (varphi_1, varphi_2)$ .

Математический форум (помощь с решением задач, обсуждение вопросов по математике).

Кнопка "Поделиться"

Если заметили ошибку, опечатку или есть предложения, напишите в комментариях.

Источник

Линейные
подпространства

Способы
задания линейных подпространств

Операции
с линейными подпространствами

Линейные
подпространства

Из

множества векторов линейного пространства

выберем некоторую совокупность векторов
и обозначим ее

.
Пусть для любых векторов

из

и любого числа

выполняются следующие условия:

2)

.

Тогда
множество векторов

называется линейным
подпространством
пространства

Примеры
линейных подпространств:

1.
Каждое линейное пространство обладает
двумя подпространствами: нулевым
подпространством и самим пространством.
Эти подпространства называют
тривиальными.

2.
Линейное пространство

векторов на прямой, проходящей через
начало координат, имеет два тривиальных
подпространства.

3.
Линейное пространство

векторов на плоскости (рис. 4.2) имеет
кроме двух тривиальных подпространств
бесконечное множество подпространств

.
Каждое из них состоит из векторов,
которые лежат на прямой, проходящей
через начало координат (предполагается,
что все векторы отложены от начала
координат).

4.
В геометрическом пространстве

векторов пространства каждая прямая и
каждая плоскость, проходящие через
начало координат, определяют линейное
подпространство.

Способы
задания линейных подпространств

Линейное
векторное подпространство задается
двумя возможными способами: набором
векторов или системами линейных
уравнений.

1-й
способ.
Набор линейно независимых векторов
(базис подпространства) тесно связан с
понятием линейной оболочки системы
векторов.

О
пределение.
Линейной
оболочкой

двух
векторов

и

,
принадлежащих линейному пространству

,
называется совокупность всех линейных
комбинаций этих векторов

,
где

.

Иначе
говоря, линейная оболочка состоит из
бесконечного множества векторов

,
представимых в виде линейных комбинаций
векторов

.
На рис. 4.3 построены векторы

,
а также приведено несколько их линейных
комбинаций

.

В
общем случае линейной оболочкой множества

векторов, принадлежащих линейному
пространству

,
называется совокупность всех линейных
комбинаций этих векторов

Свойства
линейной оболочки

1.
Линейная оболочка содержит само множество

векторов.

2.
Если линейное пространство

содержит множество

векторов,
то:

а)
пространство

содержит и его линейную оболочку

;

б)

—
линейное подпространство пространства

Замечание.
Из определения и свойств линейной
оболочки следует, что каждое векторное
пространство есть линейная оболочка
векторов своего базиса. Поэтому часто
в задачах в целях экономии места мы,
разыскивая базис подпространства, будем
ограничиваться перечислением векторов
базиса, не записывая конечным результатом
их произвольную линейную комбинацию.

2-й
способ.
Существует еще один способ задания
подпространства – в виде однородной
системы линейных уравнений. Рассмотрим
однородную линейную систему

уравнений с

переменными

имеющую
ненулевые решения. Пусть ранг системы
равен

.
Она обладает фундаментальным набором
решений (ФНР) (см. гл.2, §2,5
«Однородные системы уравнений»).

которые
линейно независимы. Эти независимые
решения, являющиеся совокупностями из

чисел, можно представить как

—
мерные линейно независимые векторы.
Любое решение системы представляется
в виде линейной комбинации ФНР. Если
взять векторы

в качестве базиса некоторого
линейного векторного подпространства,
то все множество решений однородной
системы и будет этим векторным
подпространством,
называемым пространством решений
однородной системы. Размерность
подпространства равна числу независимых
векторов, т.е.

.

Таким
образом, векторное подпространство
может быть задано как набором векторов,
составляющих базис векторного
подпространства, так и посредством
задания однородной системы линейных
уравнений, фундаментальный набор решений
которой есть базис линейного векторного
подпространства. Переход от задания
подпространства в виде набора векторов
к заданию в виде однородной системы
уравнений и обратно достаточно прост.

ПРИМЕР
1. Линейное подпространство

задано набором линейно независимых
векторов

,

.
Найти однородную систему линейных
уравнений, задающую подпространство

Решение.
Рассмотрим 2 способа решения задачи.
Введем произвольный вектор

,
принадлежащий подпространству

.
Разложим вектор

по векторам базиса

или в
координатном виде

(4)

1 способ.
Использование формы, в которой записывается
решение системы однородных уравнений
и представление в этой форме векторов
базиса как фундаментальных решений
некоторой системы. Запишем равенство
(4) в виде решения системы уравнений

Тогда
система имеет вид

Окончательно,

(5)

Замечание.
Переход к системе уравнений требует
наличия в каждом из векторов

нулевой координаты. Если ее нет, комбинируя
векторы

,
такие координаты легко получить.

2 способ
основан на использовании теоремы
Кронекера-Капелли. Составим расширенную
матрицу из коэффициентов и свободных
членов и преобразуем, используя метод
Гаусса

~
~
(6)

Система
должна иметь решения, поскольку вектор

принадлежит подпространству. Ранги
матрицы коэффициентов и расширенной
матрицы системы по теореме Кронекера-Капелли
должны быть равны. Это выполняется при
соблюдении условий:

(7)

Полученная
система однородных линейных уравнений
задает требуемое линейное подпространство.
Системы (5) и (7) несколько отличаются
друг от друга. От системы (7) можно перейти
к системе (5), взяв разность 1-го и 2-го
уравнений в системе (7).

Замечание.
Продолжив преобразование матрицы (6) по
методу Гаусса-Жордана, получим координаты

вектора

в базисе

линейного подпространства

т.е.

.

ПРИМЕР
2. Линейное подпространство

задано однородной системой линейных
уравнений

Найти
набор
линейно независимых векторов (базис),
задающий линейное подпространство

Решение.
Найдем фундаментальный набор решений
однородной системы. Ранг матрицы
коэффициентов уравнений равен 2. Поэтому
могут быть найдены две переменные,
выраженные через две другие. Положим
базисными переменными

.
Свободными переменными станут

.
Вычтем из первого уравнения второе.
Будем иметь

Запишем решения в
развернутой матричной форме

Обозначив
свободные переменные, стоящие в правой
части равенства:

,
получим

где

Любой
вектор

,
координаты которого являются переменными
в однородной системе уравнений,
представлен как линейная комбинация
двух линейно независимых векторов,
составляющих ФНР однородной системы.
Следовательно, все множество векторов

составляет линейное векторное
подпространство с базисом

.
Итак, базис линейного подпространства

ПРИМЕР. Найти линейную
оболочку множества решений системы
уравнений

Решение.
Ранг матрицы коэффициентов системы
уравнений равен 2. Выберем свободными
переменными

и

.
Тогда общее решение однородной системы
уравнений имеет вид

,
где

.

Векторы

образуют фундаментальный набор решений
однородной системы. Любое решение
системы является их линейной комбинацией.
Значит, линейная оболочка векторов

и есть множество решений однородной
системы уравнений, т.е.

,
где

Кратко оформим идеи перехода между
способами задания линейного подпространства
в виде таблицы

Подпространство

задано своим базисом

Подпространство

задано системой уравнений

Операции
с линейными подпространствами

1
)
Сумма подпространств. Суммой

линейных подпространств

линейного пространства

называется совокупность всех векторов

,
которые можно представить в виде
(разложить)

,
где

,

.

2)
Пересечение подпространств. Пересечением

линейных подпространств

линейного пространства

называется совокупность всех векторов

,
которые принадлежат одновременно
подпространствам

.
На рис. 4.4 пересечению подпространств

геометрического пространства

принадлежат векторы

и

.

3)
Умножение числа на подпространство.
Умножение числа

на линейное векторное подпространство

не изменяет его, т.е.

.

4)
Сумма подпространства и вектора.
Алгебраическая сумма векторного
подпространства

и отдельного вектора

,
принадлежащего подпространству

,
не изменяет последнего

,
если

.

Алгебраическая
сумма векторного подпространства

и отдельного вектора

,
не принадлежащего подпространству

,
порождает множество

векторов, которое не является векторным
подпространством

С
множеством

векторов, называемым линейным
многообразием,
мы познакомимся позже.

Свойства
суммы и пересечения линейных подпространств

1)
Сумма и пересечение линейных подпространств
являются линейными подпространствами.

2)Суммой
двух подпространств

является подпространство

,
т.е.

.

3)
Размерность суммы линейных подпространств
равна сумме размерностей подпространств
минус размерность их пересечения
(формула Грассмана)

Пусть линейные подпространства задаются
своими базисами или в виде систем
линейных уравнений. Тогда без труда
решается задача нахождения базиса или
системы уравнений, задающих сумму
подпространств или их пересечение. Идеи
решений таких задач оформим в виде
таблицы.

Задание
подпространств

своими
базисами

:

;

:

.

системами
линейных уравнений

;

Идеи решения

Находится
ранг системы векторов

,
определяются все линейно независимые
векторы, которые составляют базис
суммы.

Находится
объединение систем:

.

Используется
равенство линейных комбинаций

Находится
пересечение систем

.

ПРИМЕР.
Линейные подпространства

трехмерного векторного пространства

заданы
своими базисами векторов

:

;

:

.

Найти

системы
линейных уравнений, задающие эти
подпространства (переход

);
базис

(переход

);
систему
уравнений, задающую

(переход

или

);
базис

(переход

или

);
систему
уравнений, задающую

(переход

или

).

Решение.
1) переход

нами был разобран в предыдущем примере.
Ответ:

:

;

:

.

2) Составим матрицу
из координат векторов и приведем ее к
треугольному виду

~

.

Очевидно,
ранг равен 3. Проводя элементарные
преобразования, мы не меняли положение
строк. Первые 3 вектора, написанные в
координатах по строкам матрицы, являются
линейно независимыми и могут составить
базис суммы подпространств. Итак, векторы

задают подпространство

.
Размерности пространств

совпадают. Следовательно, векторы

образуют базис всего пространства

3) Сумма
подпространств

имеет размерность векторного пространства

и системой уравнений описана быть не
может. Для обоснования утверждения
рассмотрим произвольный вектор

,
принадлежащий пространству

.
Вектор

раскладывается по базису

единственным образом.
.

Составим расширенную
матрицу и воспользуемся преобразованием
Гаусса-Жордана

Получим
выражение

представляющее
собой связь координат произвольного
вектора

в новом и в старом базисах. Таким образом,
задача о нахождении системы линейных
уравнений, описывающей векторное
подпространство вырождается в задачу
нахождения связи координат произвольного
вектора в старом и новом базисах.

4) Базис
пересечения подпространств

.
Любой вектор

,
принадлежащий подпространствам

,
может быть разложен по базисам этих
подпространств.

(8)

Решение системы
уравнений по методу Гаусса-Жордана

дает
следующие значения переменных

.

Вернемся
к системе (8)

При

получим

или

.
Следовательно, вектор

является общим для подпространств

и может быть положен базисом их
пересечения. Ответ: базис пересечения

имеет вид

.

5) Найдем
систему уравнений, задающую пересечение
подпространств. Ее вид

.
Легко видеть, что фундаментальное
решение системы

совпадает с вектором

базиса пересечения подпространств.

Пусть
пересечение двух подпространств

является нулевым подпространством
.
Тогда сумма

называется прямой
суммой
и обозначается через
.
Если подпространство

совпадает со всем пространством
,
т.е
,
то подпространства

называются дополнениями
друг к другу в пространстве
.

Свойства
прямой суммы подпространств.

Прямая
сумма подпространств есть подпространство.
Пересечение
подпространств является нулевым
подпространством.
Сумма
базисов линейных подпространств линейно
независима.
Сумма
базисов линейных подпространств
образует базис прямой суммы.
Размерность
суммы подпространств равна размерности
прямой суммы.
Любой
вектор, принадлежащий прямой сумме,
может быть разложен, причем единственным
образом, по составляющим сумму
подпространствам.
Совокупность
любых двух векторов, взятых по одному
от каждого подпространства, линейно
независима.
Для
любого подпространства существует
дополнение.
Если
подпространство не является нулевым,
то дополнительное подпространство
определено неоднозначно.

Пусть
задано подпространство

.
Любой вектор
,
принадлежащий подпространству
,
в соответствии со свойством 6 может быть
разложен на сумму векторов
,
где

и
.
Вектор

называется проекцией
вектора

на
подпространство

параллельно подпространству
,
вектор

называется проекцией вектора

на
подпространство

параллельно подпространству
.

ПРИМЕР.
В векторном пространстве

заданы подпространства

и
.
Найти проекцию вектора

на подпространство

параллельно подпространству
.

Решение.
Подпространства

составляют прямую сумму, поскольку их
пересечение, как легко определить,
является нулевым подпространством.
Подпространства

дополняют друг друга до всего векторного
пространства
,
так как размерность суммы подпространств
равна размерности всего пространства.
Разложим вектор

по
суммарному базису

и
перейдем к уравнению в координатах

Решив
уравнение, например, методом Гаусса,
получим

Вектор

,

разложенный
по базису подпространства
,
есть проекция

вектора

на
подпространство

параллельно подпространству
.

Замечание
1.
Для линейных векторных пространств и
подпространств мы не ввели расстояния
и углы. Это будет сделано при дальнейшем
изложении. Рисунки, содержащие декартову
систему координат, носят условный
характер.

Замечание
2.
Векторные пространства и подпространства
содержат нулевой вектор. Наглядная
геометрическая иллюстрация этого факта
приводит нас к необходимости рисовать
декартову систему координат и проводить
подпространства через начало координат,
хотя можно было бы ограничиться одной
точкой О — полюсом.

Источник

Способы описания подпространств линейного пространства

Любое n-мерное вещественное линейное пространство изоморфно n-мерному арифметическому пространству . Чтобы установить изоморфизм , достаточно выбрать в пространстве базис и каждому вектору поставить в соответствие его координатный столбец. Поэтому в данном разделе будем рассматривать описание подпространств n-мерного арифметического пространства .

Первый (внутренний) способ. Пусть в пространстве заданы столбцы . Напомним, что для систем столбцов были определены понятия базы (максимальной линейно независимой подсистемы столбцов) и ранга (максимального числа линейно не зависимых столбцов системы), а также методы их нахождения.

Рассматривая линейную оболочку столбцов как линейное подпространство , заключаем, что база системы столбцов является базисом этого подпространства, а ранг системы столбцов равен размерности подпространства .

Поэтому для нахождения размерности и базиса подпространства нужно выполнить следующие действия:

1) составить из данных столбцов матрицу размеров ;

2) привести ее к ступенчатому виду (1.4), используя элементарные преобразования строк;

3) определить размерность и базис подпространства

– количество ненулевых строк в матрице равняется размерности подпространства, т.е. ,

Таким образом, если подпространство задано своими образующими , то его размерность равна рангу системы столбцов , т.е. , а базисом служит максимальная линейно независимая подсистема образующих.

Второй (внешний) способ. Пусть подпространство задано как множество решений однородной системы уравнений с неизвестными. Множество решений системы уравнений можно рассматривать как пересечение подпространств , где — множество решений i-го уравнения системы . Напомним, что любое решение однородной системы представляется в виде линейной комбинации элементов фундаментальной системы решений. Поэтому раз мерность пространства , а базисом служит фундаментальная система решений однородной системы . Способы нахождения фундаментальной системы решений рассмотрены ранее.

Переход от одного способа описания подпространств к другому

Переход от внутреннего описания к внешнему. Пусть подпространство задано линейной оболочкой столбцов . Требуется составить такую однородную систему уравнений, множество решений которой совпадает с , т.е. . Для этого нужно выполнить следующие действия.

1. Из данных столбцов составить матрицу размеров , а затем блочную матрицу , приписав к матрице единичную матрицу n-го порядка.

2. Элементарными преобразованиями над строками блочной матрицы и первыми ее столбцами привести матрицу к виду , где — простейший вид матрицы .

3. Из последних строк матрицы составить матрицу .

4. Записать искомую систему уравнений .

Поясним содержание алгоритма. Заданное подпространство состоит из линейных комбинаций данных векторов, т.е. все его элементы имеют вид . Решаемую задачу можно сформулировать так: для каких векторов найдутся такие числа , чтобы выполнялось равенство . Другими словами, при каких неоднородная система ( уравнений с неизвестными ) имеет решения? Используя необходимое и достаточное условие (5.24) совместности системы, получаем равенство . Заметим, что решение поставленной задачи неоднозначно, так как существует много однородных систем, имеющих од но и то же множество решений.

Пример 8.8. Подпространство задано линейной оболочкой столбцов . Составить систему уравнений, определяющую подпространство .

Решение. 1. Составляем матрицу и блочную матрицу:

3. Из последних строк матрицы составляем матрицу искомой системы.

4. Записываем систему уравнений Заданные в условии примера столбцы являются решениями полученной системы, в чем можно убедиться при их подстановке в систему уравнений вместо .

Переход от внешнего описания к внутреннему. Пусть подпространство задано как множество решений однородной системы т уравнений с л неизвестными: . Требуется найти размерность и базис этого подпространства, т.е. представить его в виде линейной оболочки . Для этого нужно выполнить следующие действия.

1. Найти фундаментальную систему решений однородной системы . Искомая размерность .

2. Представить заданное пространство как линейную оболочку .

Первый пункт алгоритма удобно выполнять следующим образом:

– составить блочную матрицу , приписав к матрице единичную матрицу n-го порядка;

– элементарными преобразованиями над столбцами блочной матрицы и строками верхнего блока привести матрицу к виду , где — простейший вид матрицы ;

– из последних столбцов матрицы составить фундаментальную матрицу .

Столбцы фундаментальной матрицы составляют искомую фундаментальную систему решений.

Пример 8.9. Найти размерность и базис подпространства , заданного системой уравнений

Решение. 1. Фундаментальная матрица для этой системы была найдена в примере 5.6

Ее столбцы образуют фундаментальную систему решений. Размерность подпространства равна , .

2. Столбцы являются искомым базисом, так как они линейно независимы и .

Подпространство линейного пространства

Определение и размерность подпространства

Определение 6.1. Подпространством L n-мерного пространства R называется множество векторов, образующих линейное пространство по отношению к действиям, которые определены в R.

Другими словами, L называется подпространством пространства R, если из x, y∈L следует, что x+y∈L и если x∈L, то λ x∈L, где λ— любое вещественное число.

Простейшим примером подпространства является нулевое подпространство, т.е. подмножество пространства R, состоящее из единственного нулевого элемента. Подпространством может служить и все пространство R. Эти подпространства называются тривиальными или несобственными.

Подпространство n-мерного пространства конечномерно и его размерность не превосходит n: dim L≤ dim R.

Сумма и пересечение подпространств

Пусть L и M — два подпространства пространства R.

Cуммой L+M называется множество векторов x+y, где x∈L и y∈M. Очевидно, что любая линейная комбинация векторов из L+M принадлежит L+M, следовательно L+M является подпространством пространства R (может совпадать с пространством R).

Пересечением L∩M подпространств L и M называется множество векторов, принадлежащих одновременно подпространствам L и M (может состоять только из нулевого вектора).

Теорема 6.1. Сумма размерностей произвольных подпространств L и M конечномерного линейного пространства R равна размерности суммы этих подпространств и размерности пересечения этих подпространств:

dim L+dim M=dim(L+M)+dim(L∩M).

Доказательство. Обозначим F=L+M и G=L∩M. Пусть G g-мерное подпространство. Выберем в нем базис . Так как G⊂L и G⊂M, следовательно базис G можно дополнить до базиса L и до базиса M. Пусть базис подпространства L и пусть базис подпространства M. Покажем, что векторы

составляют базис F=L+M. Для того, чтобы векторы (6.1) составляли базис пространства F они должны быть линейно независимы и любой вектор пространства F можно представить линейной комбинацией векторов (6.1).

Докажем линейную независимость векторов (6.1). Пусть нулевой вектор пространства F представляется линейной комбинацией векторов (6.1) с некоторыми коэффициентами:

Левая часть (6.3) является вектором подпространства L, а правая часть является вектором подпространства M. Следовательно вектор

принадлежит подпространству G=L∩M. С другой стороны вектор v можно представить линейной комбинацией базисных векторов подпространства G:

Из уравнений (6.4) и (6.5) имеем:

Но векторы являются базисом подпространства M, следовательно они линейно независимы и . Тогда (6.2) примет вид:

В силу линейной независимости базиса подпространства L имеем:

Так как все коэффициенты в уравнении (6.2) оказались нулевыми, то векторы

линейно независимы. Но любой вектор z из F (по определению суммы подпространств) можно представить суммой x+y, где x∈L, y∈M. В свою очередь x представляется линейной комбинацией векторов а y — линейной комбинацией векторов. Следовательно векторы (6.10) порождают подпространство F. Получили, что векторы (6.10) образуют базис F=L+M.

Изучая базисы подпространств L и M и базис подпространства F=L+M (6.10), имеем: dim L=g+l, dim M=g+m, dim (L+M)=g+l+m. Следовательно:

dim L+dim M−dim(L∩M)=dim(L+M). ■

Прямая сумма подпространств

Определение 6.2. Пространство F представляет собой прямую сумму подпространств L и M, если каждый вектор x пространства F может быть единственным способом представлен в виде суммы x=y+z, где y∈ L и z∈M.

Прямая сумма обозначается L⊕M. Говорят, что если F=L⊕M, то F разлагается в прямую сумму своих подпространств L и M.

Теорема 6.2. Для того, чтобы n-мерное пространство R представляло собой прямую сумму подпространств L и M, достаточно, чтобы пересечение L и M содержало только нулевой элемент и чтобы размерность R была равна сумме размерностей подпространств L и M.

Доказательство. Выберем некоторый базис в подпространстве L и некоторый базис в подпространстве M. Докажем, что

является базисом пространства R. По условию теоремы размерность пространства R n равна сумме подпространств L и M (n=l+m). Достаточно доказать линейную независимость элементов (6.11). Пусть нулевой вектор пространства R представляется линейной комбинацией векторов (6.11) с некоторыми коэффициентами:

Так как левая часть (6.13) является вектором подпространства L, а правая часть — вектором подпространства M и L∩M= 0, то

Но векторы и являются базисами подпространств L и M соответственно. Следовательно они линейно независимы. Тогда

Установили, что (6.12) справедливо лишь при условии (6.15), а это доказывает линейную независимость векторов (6.11). Следовательно они образуют базис в R.

Пусть x∈R. Разложим его по базису (6.11):

Из (6.17) и (6.18) следует, что любой вектор из R можно представить суммой векторов x₁∈L и x₂∈M. Остается доказать что это представление является единственным. Пусть кроме представления (6.17) есть и следующее представление:

Вычитая (6.19) из (6.17), получим

Так как , и L∩M= 0, то и . Следовательно и . ■

23. Задание подпространств конечномерного линейного пространства с помощью систем линейных уравнений

Пусть дано N-Мерное линейное пространство L и пусть в нём зафиксирован базис Е = (Е1, Е2, … , Еn ). Пусть М – линейное подпространство в L .

Определение 30. Будем говорить, что Система линейных уравнений задаёт подпространство М, если этой системе удовлетворяют координаты всех векторов из М и не удовлетворяют координаты никаких других векторов.

Из свойств решений однородной системы линейных уравнений следует, что любая однородная линейная система уравнений ранга R с n Переменными задаёт в любом N-Мерном пространстве Ln (если в нём зафиксирован базис) (N–r )-мерное линейное подпространство.

Справедливо и обратное утверждение. А именно, имеет место следующая теорема.

Теорема 30. Если в линейном N-Мерном пространстве Ln Зафиксирован базис, то любое его К-мерное линейное подпространство можно задать системой линейных однородных уравнений с N Неизвестными ранга (N – к).

Доказательство. Пусть в Ln зафиксирован базис Е = (Е1, Е2, … , Еn ). Пусть Lк – линейное К-мерное подпространство в Ln. Выберем в Lк Любой базис А = (А1, а2,… , ак). Пусть В матричной форме А = Е × А, где А = .

Так как А – базис, то ранг матрицы А Равен К.

Получили параметрические уравнения, определяющие Lк .

После исключения параметров получится система (N – к) линейных однородных уравнений. Векторы А1, а2, … , ак являются её линейно независимыми решениями. Все остальные решения являются их линейными комбинациями.

Следовательно, система векторов (А1, а2, … , ак) будет фундаментальной системой решений полученной системы уравнений и поэтому ранг этой системы уравнений равен (N – к).

Пример. В пространстве L5 зафиксирован базис Е = (Е1, Е2, е3, е4 , Е5 ). Найти систему линейных однородных уравнений, задающих L3 = , если А1 = (1, –2, 2, 0, 1), А2 = (0, 4, 7, 0, 1), А3 = (–2, 3, –1, 0, 0).

Решение. Найдём ранг системы векторов (А1, а2, а3 ). Для этого достаточно найти ранг матрицы . Минор . Окаймляющий минор ¹ 0, следовательно, ранг матрицы равен 3, т. е. векторы А1, а2, а3 линейно независимы и подпространство L3 – трёхмерное. Согласно доказанной теоремы, оно может быть задано системой линейных однородных уравнений ранга 2.

D Î L3 Û D = с1А1 + С2А2 + С3А3 . Отсюда D Î L3 Û Х1 = с1 – 2с3 , х2 = –2с1 + 4с2 + 3с3 , х3 = 2с1 + 7с2 – с3 , х4 = 0, х5 = с1 + с2. Если из первого, второго и пятого уравнений выразить С1, с2 и С3 И подставить их в третье и четвёртое уравнения, то получим следующую систему

Замечание. Очевидно, система, задающая данное подпространство, определяется не единственным образом. К найденным уравнениям можно добавлять новые уравнения, являющиеся их линейными комбинациями.

источники:

http://matworld.ru/linear-algebra/linear-space/linear-subspace.php

http://matica.org.ua/metodichki-i-knigi-po-matematike/lineinaia-algebra-uchebnoe-posobie-z-i-andreeva/23-zadanie-podprostranstv-konechnomernogo-lineinogo-prostranstva-s-pomoshchiu-sistem-lineinykh-uravnenii

Источник