6. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 6. előadás Bázis, dimenzió

Hasonló dokumentumok
7. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 7. előadás Elemi bázistranszformáció

1. Generátorrendszer. Házi feladat (fizikából tudjuk) Ha v és w nem párhuzamos síkvektorok, akkor generátorrendszert alkotnak a sík vektorainak

Vektorterek. Több esetben találkozhattunk olyan struktúrával, ahol az. szabadvektorok esetében, vagy a függvények körében, vagy a. vektortér fogalma.

8. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, , oldal. 8. előadás Mátrix rangja, Homogén lineáris egyenletrendszer

1. Homogén lineáris egyenletrendszer megoldástere

Lineáris algebra és a rang fogalma (el adásvázlat, szeptember 29.) Maróti Miklós

Diszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás)

9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, mátrixegyenlet

Lineáris algebra gyakorlat

17. előadás: Vektorok a térben

9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, Leontyev-modell

9. Előadás. (9. előadás) Lineáris egyr.(3.), Sajátérték április / 35

Vektorterek. Wettl Ferenc február 17. Wettl Ferenc Vektorterek február / 27

Mat. A2 3. gyakorlat 2016/17, második félév

3. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 3. előadás Lineáris egyenletrendszerek

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

Lineáris leképezések (előadásvázlat, szeptember 28.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

LINEÁRIS ALGEBRA. matematika alapszak. Euklideszi terek. SZTE Bolyai Intézet, őszi félév. Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40

Lineáris leképezések, mátrixuk, bázistranszformáció. Képtér, magtér, dimenziótétel, rang, invertálhatóság

Lineáris algebra. =0 iє{1,,n}

Matematika A2a LINEÁRIS ALGEBRA NAGY ATTILA

Vektortér fogalma vektortér lineáris tér x, y x, y x, y, z x, y x + y) y; 7.)

VEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER október 15. Irodalom. További ajánlott feladatok

Kvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

Matematika A2a LINEÁRIS ALGEBRA NAGY ATTILA

Hogyan oldjunk meg lineáris algebra feladatokat?

LINEÁRIS VEKTORTÉR. Kiegészítő anyag. (Bércesné Novák Ágnes előadása) Vektorok függetlensége, függősége

1. Határozzuk meg, hogy mikor egyenlő egymással a következő két mátrix: ; B = 8 7 2, 5 1. Számítsuk ki az A + B, A B, 3A, B mátrixokat!

A lineáris algebra forrásai: egyenletrendszerek, vektorok

Meghirdetés féléve 2 Kreditpont Összóraszám (elm+gyak) 2+0

Matematika szigorlat június 17. Neptun kód:

A gyakorlati jegy

i=1 λ iv i = 0 előállítása, melynél valamelyik λ i

Matematika A1a Analízis

Diszkrét matematika I. gyakorlat


Hadamard-mátrixok Előadó: Hajnal Péter február 23.

Bázistranszformáció és alkalmazásai

Lineáris algebra. (közgazdászoknak)

Determinánsok. A determináns fogalma olyan algebrai segédeszköz, amellyel. szolgáltat az előbbi kérdésekre, bár ez nem mindig hatékony.

5. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 5. előadás Lineáris függetlenség

1. feladatsor Komplex számok

Bevezetés az algebrába 1

1.9. B - SPLINEOK B - SPLINEOK EGZISZTENCIÁJA. numerikus analízis ii. 34. [ a, b] - n legfeljebb n darab gyöke lehet. = r (m 1) n = r m + n 1

Alkalmazott algebra. Vektorterek, egyenletrendszerek :15-14:00 EIC. Wettl Ferenc ALGEBRA TANSZÉK

10. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 10. előadás Sajátérték, Kvadaratikus alak

A lineáris tér. Készítette: Dr. Ábrahám István

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

1. Absztrakt terek 1. (x, y) x + y X és (λ, x) λx X. műveletek értelmezve vannak, és amelyekre teljesülnek a következő axiómák:

Bázistranszformáció és alkalmazásai 2.

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

Absztrakt vektorterek

Bevezetés a számításelméletbe (MS1 BS)

1. zárthelyi,

1. Mit jelent az, hogy egy W R n részhalmaz altér?

Lineáris algebra Gyakorló feladatok

1. Bázistranszformáció

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Matematika (mesterképzés)

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

Diszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach november 30.

Vektorok. Wettl Ferenc október 20. Wettl Ferenc Vektorok október / 36

összeadjuk 0-t kapunk. Képletben:

1. Az euklideszi terek geometriája

Differenciálegyenletek megoldása próbafüggvény-módszerrel

Diszkrét matematika I. gyakorlat

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

1.1. Vektorok és operátorok mátrix formában

Lineáris algebrai módszerek a kombinatorikában 2.

Lineáris egyenletrendszerek

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

Lineáris algebra gyakorlat

Sztojka Miroszláv LINEÁRIS ALGEBRA Egyetemi jegyzet Ungvár 2013

Klasszikus algebra előadás. Waldhauser Tamás március 24.

Funkcionálanalízis. n=1. n=1. x n y n. n=1

Lineáris algebra zárthelyi dolgozat javítókulcs, Informatika I márc.11. A csoport

Felügyelt önálló tanulás - Analízis III.

Lineáris algebra (10A103)

Gauss-Seidel iteráció

Saj at ert ek-probl em ak febru ar 26.

Vektorgeometria (1) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

11. DETERMINÁNSOK Mátrix fogalma, műveletek mátrixokkal

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Gauss-eliminációval, Cholesky felbontás, QR felbontás

12. előadás. Egyenletrendszerek, mátrixok. Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor

Lineáris leképezések. Wettl Ferenc március 9. Wettl Ferenc Lineáris leképezések március 9. 1 / 31

Megoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1

Differenciálegyenlet rendszerek

3. Lineáris differenciálegyenletek

VIK A2 Matematika - BOSCH, Hatvan, 3. Gyakorlati anyag. Mátrix rangja

Tartalom. Állapottér reprezentációk tulajdonságai stabilitás irányíthatóság megfigyelhetőség minimalitás

Oktatási Hivatal. 1 pont. A feltételek alapján felírhatók az. összevonás után az. 1 pont

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Kongruenciák. Waldhauser Tamás

A szimplex algoritmus

Átírás:

6. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 37. 41. oldal.

Gondolkodnivalók Lineáris függetlenség 1. Gondolkodnivaló Legyen V valós számtest feletti vektortér. Igazolja, hogy ha a v 1, v 2,..., v n V vektorrendszerben, pontosan egy vektor van, amely előáll a többi vektor lineáris kombinációjaként, akkor ez a vektor a nullvektor. Legyen v i az az egyetlen vektor, amely előáll a többi vektor lineáris kombinációjaként. v i = α 1 v 1 + + α i 1 v i 1 + α i+1 v i+1 + + α n v n. ( ) Az állítást indirekt úton bizonyítjuk: Tegyük fel, hogy v i 0. Mivel v i 0, így a ( ) egyenletben van olyan együttható, amely nem 0, legyen ez α j.

Gondolkodnivalók Lineáris függetlenség A ( ) egyenletet átrendezve kapjuk: α j v j = α 1 v 1 α i 1 v i 1 + v i α i+1 v i+1 α n v n. Ezután leoszthatunk α j -vel, mert α j 0. v j = α 1 α j v 1 α i 1 α j v i 1 + 1 α j v i α i+1 α j v i+1 α n α j v n. Azaz előállítottuk v j -t is a többi vektor lineáris kombinációjaként, de ez ellentmond annak, hogy v i az egyetlen ilyen vektor. Tehát a feltevésünk, miszerint a v i nem a nullvektor nem volt helyes, azaz v i = 0.

Gondolkodnivalók Lineáris függetlenség 2. Gondolkodnivaló Legyenek u, v és w lineárisan független vektorok valamely V vektortérben. Mit mondhatunk az alábbi vektorok lineáris függetlenségéről? (a) u + v, u v, u 2v + w; (b) u + 3v + 2w, 2u + w, u + v + w. (a) u + v, u v, u 2v + w. Vizsgáljuk, hogy a vektorok mely lineáris kombinációja ad nullvektort. x 1 (u + v) + x 2 (u v) + x 3 (u 2v + w) = 0. A zárójeleket felbontva, és átrendezve: (x 1 + x 2 + x 3 )u + (x 1 x 2 2x 3 )v + x 3 w = 0.

Gondolkodnivalók Lineáris függetlenség (x 1 + x 2 + x 3 )u + (x 1 x 2 2x 3 )v + x 3 w = 0. Mivel u, v és w lineárisan független, így csak a triviális lineáris kombinációjuk ad nullvektort, tehát: x 1 + x 2 + x 3 = 0 x 1 x 2 2x 3 = 0 x 3 = 0. Az egyenletrendszer bővített mátrixa: 1 1 1 0 1 1 2 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 2 3 0 0 0 1 0 Az utolsó sorból x 3 = 0-t kapunk, majd ezt a második egyenletbe helyettesítve x 2 = 0, majd az elsőbe visszahelyettesítve x 1 = 0 adódik. Tehát csak a triviális lineáris kombináció ad nullvektort, így a vektorrendszer lineárisan független.

Gondolkodnivalók Lineáris függetlenség (b) u + 3v + 2w, 2u + w, u + v + w. Vizsgáljuk, hogy a vektorok mely lineáris kombinációja ad nullvektort. x 1 (u + 3v + 2w) + x 2 (2u + w) + x 3 (u + v + w) = 0. A zárójeleket felbontva, és átrendezve: (x 1 + 2x 2 + x 3 )u + (3x 1 + x 3 )v + (2x 1 + +x 2 + x 3 )w = 0. Az egyenletrendszer bővített mátrixa: 1 2 1 0 1 2 1 0 3 0 1 0 0 6 2 0 2 1 1 0 0 3 1 0 1 2 1 0 0 6 2 0 0 0 0 0 Tehát van szabad ismeretlen, nem csak a triviális megoldás ad nullvektrort. A vektorrendszer lineárisan függő..

Gondolkodnivalók Lineáris függetlenség Például a vektorok következő lineáris kombinációja nullvektort ad: (u + 3v + 2w) + (2u + w) 3(u + v + w) = 0.

Gondolkodnivalók Lineáris függetlenség 3. Gondolkodnivaló Igazoljuk, hogy ha egy vektorrendszer lineárisan független, akkor bármely vektor, amely előáll a vektorrendszerből lineáris kombinációként, csak egyféleképpen állhat elő. Tegyük fel, hogy van olyan v vektor, amely kétféleképpen áll elő lineáris kombinációként. Legyen v 1,..., v n a lineárisan független vektorrendszer, és legyen v kétféle előállítása a következő: v = α 1 v 1 +... + α n v n = β 1 v 1 +... + β n v n, ekkor a fenti két egyenlőségből következik, hogy (α 1 β 1 )v 1 +... + (α n β n )v n = 0.

Gondolkodnivalók Lineáris függetlenség (α 1 β 1 )v 1 +... + (α n β n )v n = 0. Azonban v 1,..., v n lineárisan független, ezért a fenti lineáris kombinációban minden együttható 0, azaz α i = β i (i = 1,..., n), így a két lineáris kombináció megegyezik, azaz nem lehet két különböző módon előállítani v-t.

Bázis Definíció Vektortér bázisának nevezzük a vektortér lineárisan független generátorrendszerét. Példa A következő vektorrendszerek bázist alkotnak a megadott vektorterekben. R n -ben az (1, 0,..., 0), (0, 1,..., 0),..., (0, 0,..., 1) vektorrendszer. A térben bármely három vektor, ami nem esik egy síkba. R 3 -ben az (1, 2, 0), ( 3, 1, 1), ( 1, 1, 5) vektorrendszer. A valós vektortereknek végtelen sok bázisa van (kivéve a {0} vektorteret).

Véges dimenziós vektorterek Definíció Egy vektorteret véges dimenziósnak nevezünk, ha van véges generátorrendszere. Mi eddig is csak véges dimenziós vektorterekkel foglalkoztunk. Végtelen dimenziós esetén a lineáris függetlenséget és a generátorrendszer fogalmát is precízebben kellene megadni.

Dimenzió Tétel Véges dimenziós vektortér bármely két bázisa azonos elemszámú. Bizonyítás: Legyenek v 1,..., v n, illetve u 1,..., u m bázisai a V vektortérnek. Mivel mindkét vektorrendszer lineárisan független, az első vektorrendszer rangja n, a másodiké m. Mivel mindkét vektorrendszer generátorrendszer is, ezért az Alaptétel mindkettőre alkalmazható: az u 1,..., u m vektorok előállnak a v 1,..., v n vektorok lineáris kombinációjaként, ezért m n. Ez fordítva is teljesül: a v 1,..., v n vektorok előállnak a u 1,..., u m vektorok lineáris kombinációjaként, így n m, azaz n = m. Definíció Ha a V vektortérnek van véges bázisa, akkor V dimenzióján bármely bázisának elemszámát értjük. (Az előző tétel alapján ez a szám egyértelműen meghatározott, nem függ a bázis választásától.)

Dimenzió Példa Hány dimenziós az R 4 vektortér? Mivel az (1, 0, 0, 0), (0, 1, 0, 0), (0, 0, 1, 0), (0, 0, 0, 1) vektorrendszer bázis R 4 -ben, ezért a dimenzója 4. Általában: az R n vektortér n dimenziós.

Dimenzió Jelölés Az U altér dimnezióját dimu-val jelöljük. Tétel A [v 1,..., v n ] altér dimenziója megegyezik a v 1,..., v n vektorrendszer rangjával. A v 1,..., v n vektorrendszer maximális lineárisan független részrendszerei bázisai ezen altérnek. Tétel Ha a V vektortér dimenziója n, akkor bármely n-elemű lineárisan független vektorrendszere bázisa V -nek.

Bázis megadása altérben Eddig alteret általában generátorrendszerével adtunk meg, azonban a bázisa jobban jellemzi az alteret. Bázis megadása Ismert az altér egy generátorrendszere. 1 Meghatározzuk a generátorrendszer rangját, így megkapjuk az altér dimenzióját. 2 Keresünk az altérben a dimenzióval megegyező elemszámú lineárisan független vektorrendszert. Az előző két lépés egy Gauss-eliminációval megoldható.

Bázis megadása altérben Példa Adjunk meg bázist a [(1, 1, 1, 0), ( 1, 2, 1, 1), ( 1, 2, 3, 2), ( 1, 3, 5, 3), ( 2, 4, 4, 3)] altérben. Írjuk be a generátorrendszer vektorait egy mátrix soraiba, majd Gauss-elimincióval hozzuk lépcsős alakra. 1 1 1 0 1 2 1 1 1 2 3 2 1 3 5 3 2 4 4 3 1 1 1 0 0 1 2 1 0 1 4 2 0 2 6 3 0 2 6 3 1 1 1 0 0 1 2 1 0 0 2 1 0 0 2 1 0 0 2 1

1 1 1 0 0 1 2 1 0 0 2 1 0 0 2 1 0 0 2 1 1 1 1 0 0 1 2 1 0 0 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0. Tehát a generátorrendszer rangja 3, így a generált altér dimenziója is 3. Bázist a következőképpen kapunk: a Gauss-elimináció során kapott lépcsős mátrix nem-0 sorvektorainak száma épp az altér dimenziója, és ezek a vektorok lineárisan függetlenek, hiszen egy lépcsős mátrix nem-0 sorai. Ezek a sorvektorok elemei az altérnek, ugyanis a Gauss-elimináció során keletkező mátrixok sorai mindig ugyanebben az altérben vannak (csak a vektorok lineáris kombinációját képezzük). Tehát a (1, 1, 1, 0), (0, 1, 2, 1), (0, 0, 2, 1) vektorrendszer szükségképpen bázisa az altérnek.

Alterek dimenziója Állítás Legyen U 1, U 2 két altere a V vektortérnek, amelyre U 1 U 2. Ekkor dimu 1 dimu 2, U 1 = U 2 pontosan akkor, ha dimu 1 = dimu 2 Az előző észrevétel segítségével könyebben eldönthető két altérről, hogy megegyeznek-e. Először meg kell határozni a dimenziójukat, majd el kell dönteni, hogy az egyik részhalmaza-e a másiknak.

Alterek dimenziótétele Legyen U 1, U 2 két altere V -nek. Ekkor dimu 1 + dimu 2 = dim(u 1 + U 2 ) + dim(u 1 U 2 ). Tétel Ha U 1 = [v 1,..., v n ] és U 2 = [u 1,..., u m ] alterek V -ben, akkor U 1 + U 2 = [v 1,..., v n, u 1,..., u m ]. Alterek egyenlősége Két altér egyenlőségét a következőképpen el lehet dönteni: 1 határozzuk meg a két altér dimenzióját; 2 ha az alterek dimenziói megegyeznek, akkor határozzuk meg az összegük dimenzióját; 3 pontosan akkor egyezik meg a két altér, ha az összegük dimenziója megegyezik az alterek dimenziójával.

Alterek egyenlősége Példa Legyenek U 1 = [(1, 1, 1, 2), ( 1, 2, 1, 2), (1, 0, 1, 0), (1, 1, 3, 4)] és U 2 = [(0, 1, 2, 4), (2, 1, 2, 2), (1, 1, 1, 2)] alterek R 4 -ben. Igaz-e, hogy U 1 = U 2? Kiszámítjuk az U 1 altér dimenzióját: 1 1 1 2 1 2 1 2 1 0 1 0 1 1 3 4 1 1 1 2 0 1 2 4 0 0 2 6 0 0 0 0. U 1 generátorrendszerének rangja 3, így dim U 1 = 3. A lépcsős mátrix nem-0 sorai megadják U 1 egy bázisát.

Az U 2 dimenzióját is meghatározzuk: 0 1 2 4 2 1 2 2 1 1 1 2 1 1 1 2 0 1 0 2 0 0 2 6 Így dim U 2 = 3, és a mátrix sorai U 2 egy bázisát adják.. Most vizsgáljuk az alterek összegének dimenzióját. A két altér bázisainak uniója generálja az alterek összegét: U 1 + U 2 = [(1, 1, 1, 2), (0, 1, 2, 4), (0, 0, 2, 6), (1, 1, 1, 2), (0, 1, 0, 2), (0, 0, 2, 6)]. Mivel a dimenzió kiszámításához a generátorrendszer rangját fogjuk meghatározni, azaz a lineárisan független vektorrendszer maximális elemszámát, ezért a generátorrendszerben szereplő azonos, illetve számszoros vektorok közül elég az egyiket tekinteni.

Kiszámítjuk az U 1 + U 2 dimenzióját: 1 1 1 2 0 1 2 4 0 0 2 6 0 1 0 2 1 1 1 2 0 1 2 4 0 0 2 6 0 0 0 0 1 1 1 2 0 1 2 4 0 0 2 6 0 0 2 6. Így dim(u 1 + U 2 ) = 3 = dim U 1 = dim U 2, tehát U 1 és U 2 alterek megegyeznek.

Koordináták Ha a V vektortér egy bázisa v 1,..., v n, akkor bármely v vektor előáll ezen bázis vektorainak lineáris kombinációjaként (hiszen a bázis generátorrendszer), ugyanakkor ez a lineáris kombináció egyértelmű (mert a bázis lineárisan független vektorrendszer is). Definíció Legyen V vektortér egy bázisa v 1,..., v n. Ekkor bármely v V vektor egyértelműen előáll a v 1,..., v n vektorok lineáris kombinációjaként. Ezen lineáris kombináció együtthatóit a v vektor v 1,..., v n bázisban vett koordinátáinak nevezzük. Megjegyzés Egy vektor koordinátái függnek a bázis megválasztásától, azaz különböző bázisokban mások a koordináták.

Koordináták Példa Igazoljuk, hogy az (1, 1, 2), ( 2, 3, 1), (1, 0, 1) vektorrendszer bázisa R 3 -nek. Továbbá adjuk meg az (1, 1, 1) vektor koordinátáit ebben a bázisban. A koordináták meghatározásához meg kell adni a következő lineáris kombináció esetén az együtthatók értékét: (1, 1, 1) = x 1 (1, 1, 2) + x 2 ( 2, 3, 1) + x 3 (1, 0, 1). 1 2 1 1 1 0 0 1 2 1 3 0 1 1 0 1 0 6 11 2 1 1 1 0 0 1 6.

1 0 0 1 2 1 0 1 0 6 11 0 0 1 6. A Gauss-elimináció során kiszámoltuk a vektorrendszer rangját is, ami 3. Mivel a rang 3, és a vektorrendszer elemszáma is 3, ezért a vektorrendszer lineárisan független. Ugyanakkor R 3 dimenziója 3, ezért a 3 elemű lineárisan független vektorrendszer bázisa lesz. A koordináták a diagonális alakra hozott mátrixból egyből leolvashatók: ( 1 2, 1 6, 11 ) 6.

Összefoglalás Legyen V n-dimenziós vektortér, és legyen a v 1,..., v k V -beli vektorrendszer rangja r. A következők teljesülnek a v 1,..., v k vektorrendszerre: ha k < n, akkor nem generátorrendszere V -nek, ha k > n, akkor nem lineárisan független, lineárisan független r = k, generátorrendszere V -nek r = n, bázisa V -nek k = r = n. Megjegyzés A fenti vektorrendszer esetén természetesen csak r k és r n lehetséges.

Gondolkodnivalók Bázis, dimenzió 1. Gondolkodnivaló Legyenek a v vektor koordinátái a v 1,..., v n bázisban: (1, α 2,..., α n ). Igazoljuk, hogy ekkor a v, v 2,..., v n vektorrendszer is bázis, és adjuk meg benne a v 1 vektor koordinátáit.

Gondolkodnivalók Bázis, dimenzió 2. Gondolkodnivaló Igazoljuk, hogy egy vektortér bármely lineárisan független vektorrendszere kiegészíthető bázissá.

Gondolkodnivalók Bázis, dimenzió 3. Gondolkodnivaló Igazoljuk, hogy egy vektortér tetszőleges generátorrendszere tartalmaz bázist.