7 Vapaus. 7.1 Vapauden määritelmä

Samankaltaiset tiedostot
Vapaus. Määritelmä. jos c 1 v 1 + c 2 v c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0.

Vapaus. Määritelmä. Vektorijono ( v 1, v 2,..., v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, jos seuraava ehto pätee:

Kannan vektorit siis virittävät aliavaruuden, ja lisäksi kanta on vapaa. Lauseesta 7.6 saadaan seuraava hyvin käyttökelpoinen tulos:

Vapaus. Määritelmä. jos c 1 v 1 + c 2 v c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0.

Vektorien virittämä aliavaruus

Vektoreiden virittämä aliavaruus

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I, HY Kurssikoe Ratkaisuehdotus. 1. (35 pistettä)

Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Johdatus lineaarialgebraan

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Lineaarikuvauksen R n R m matriisi

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I. LM1, Kesä /218

Bijektio. Voidaan päätellä, että kuvaus on bijektio, jos ja vain jos maalin jokaiselle alkiolle kuvautuu tasan yksi lähdön alkio.

Ortogonaalisen kannan etsiminen

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

Ominaisvektoreiden lineaarinen riippumattomuus

6 Vektoriavaruus R n. 6.1 Lineaarikombinaatio

Ominaisarvo ja ominaisvektori

10 Matriisit ja yhtälöryhmät

HY / Avoin yliopisto Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II, kesä 2015 Harjoitus 1 Ratkaisut palautettava viimeistään maanantaina klo

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /141

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Avaruuden R n aliavaruus

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

Yhteenlaskun ja skalaarilla kertomisen ominaisuuksia

1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus

Kantavektorien kuvavektorit määräävät lineaarikuvauksen

802320A LINEAARIALGEBRA OSA I

JAKSO 2 KANTA JA KOORDINAATIT

Vektorien pistetulo on aina reaaliluku. Esimerkiksi vektorien v = (3, 2, 0) ja w = (1, 2, 3) pistetulo on

Liittomatriisi. Liittomatriisi. Määritelmä 16 Olkoon A 2 M(n, n). Matriisin A liittomatriisi on cof A 2 M(n, n), missä. 1) i+j det A ij.

9. Lineaaristen differentiaaliyhtälöiden ratkaisuavaruuksista

8 KANNAT JA ORTOGONAALISUUS. 8.1 Lineaarinen riippumattomuus. Vaasan yliopiston julkaisuja 151

3 Suorat ja tasot. 3.1 Suora. Tässä luvussa käsitellään avaruuksien R 2 ja R 3 suoria ja tasoja vektoreiden näkökulmasta.

Ominaisarvo ja ominaisvektori

Kanta ja dimensio 1 / 23

Johdatus lineaarialgebraan

Johdatus lineaarialgebraan

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Tehtäväsarja I Seuraavat tehtävät liittyvät kurssimateriaalin lukuun 7 eli vapauden käsitteeseen ja homogeenisiin

Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo

Aiheet. Kvadraattinen yhtälöryhmä. Kvadraattinen homogeeninen YR. Vapaa tai sidottu matriisi. Vapauden tutkiminen. Yhteenvetoa.

Similaarisuus. Määritelmä. Huom.

5 Lineaariset yhtälöryhmät

Lineaariset yhtälöryhmät ja matriisit

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II Syksy 2009 Laskuharjoitus 1 ( ) Ratkaisuehdotuksia Vesa Ala-Mattila

9 Matriisit. 9.1 Matriisien laskutoimituksia

Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo

Tehtäväsarja I Seuraavat tehtävät liittyvät kurssimateriaalin lukuun 7 eli vapauden käsitteeseen ja homogeenisiin

Matemaattinen Analyysi, s2016, L2

Johdatus lineaarialgebraan

1 Kertaus. Lineaarinen optimointitehtävä on muotoa:

Aiheet. Kvadraattinen yhtälöryhmä. Kvadraattinen homogeeninen YR. Vapaa tai sidottu matriisi. Vapauden tutkiminen. Yhteenvetoa.

Lineaarialgebra II, MATH.1240 Matti laaksonen, Lassi Lilleberg

A = a b B = c d. d e f. g h i determinantti on det(c) = a(ei fh) b(di fg) + c(dh eg). Matriisin determinanttia voi merkitä myös pystyviivojen avulla:

Johdatus lineaarialgebraan

Ratkaisuehdotukset LH 3 / alkuvko 45

Esimerkki 8. Ratkaise lineaarinen yhtälöryhmä. 3x + 5y = 22 3x + 4y = 4 4x 8y = r 1 + r r 3 4r 1. LM1, Kesä /68

Lineaariavaruudet. Span. Sisätulo. Normi. Matriisinormit. Matriisinormit. aiheita. Aiheet. Reaalinen lineaariavaruus. Span. Sisätulo.

Ennakkotehtävän ratkaisu

Gaussin ja Jordanin eliminointimenetelmä

Johdatus lineaarialgebraan

Matriisilaskenta Luento 12: Vektoriavaruuden kannan olemassaolo

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

Yhtälönratkaisusta. Johanna Rämö, Helsingin yliopisto. 22. syyskuuta 2014

Lineaarikuvausten. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksia. Ydin. Matriisin ydin. aiheita. Aiheet. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksen matriisi

802118P Lineaarialgebra I (4 op)

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /310

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0007 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.

Koodausteoria, Kesä 2014

Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Laskuharjoitus 1 / vko 44

Matriisialgebra harjoitukset, syksy x 1 + x 2 = a 0

Insinöörimatematiikka D

Miten osoitetaan joukot samoiksi?

Oppimistavoitematriisi

Ominaisarvot ja ominaisvektorit 140 / 170

Kuvaus. Määritelmä. LM2, Kesä /160

Käänteismatriisi 1 / 14

1 Kannat ja kannanvaihto

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Määritelmä 1. Olkoot V ja W lineaariavaruuksia kunnan K yli. Kuvaus L : V. Termejä: Lineaarikuvaus, Lineaarinen kuvaus.

Insinöörimatematiikka D

Päättelyn voisi aloittaa myös edellisen loppupuolelta ja näyttää kuten alkupuolella, että välttämättä dim W < R 1 R 1

2.5. Matriisin avaruudet ja tunnusluvut

Insinöörimatematiikka D

Lineaarinen yhtälöryhmä

1 Sisätulo- ja normiavaruudet

Approbatur 3, demo 1, ratkaisut A sanoo: Vähintään yksi meistä on retku. Tehtävänä on päätellä, mitä tyyppiä A ja B ovat.

Jokaisen parittoman kokonaisluvun toinen potenssi on pariton.

802320A LINEAARIALGEBRA OSA II

Oppimistavoitematriisi

Ortogonaalinen ja ortonormaali kanta

802320A LINEAARIALGEBRA OSA III

Johdatus lukuteoriaan Harjoitus 2 syksy 2008 Eemeli Blåsten. Ratkaisuehdotelma

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

Matriisilaskenta, LH4, 2004, ratkaisut 1. Hae seuraavien R 4 :n aliavaruuksien dimensiot, jotka sisältävät vain

5 OMINAISARVOT JA OMINAISVEKTORIT

Matikkapaja keskiviikkoisin klo Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/210

Transkriptio:

7 Vapaus Kuten edellisen luvun lopussa mainittiin, seuraavaksi pyritään ratkaisemaan, onko annetussa aliavaruuden virittäjäjoukossa tarpeettomia vektoreita Jos tällaisia ei ole, virittäjäjoukkoa kutsutaan vapaaksi 71 Vapauden määritelmä Määritelmä 71 Oletetaan, että v 1, v 2,, v k R n Vektorijono ( v 1, v 2,, v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, jos seuraava ehto pätee: jos c 1 v 1 + c 2 v 2 + + c k v k = 0 joillakin c 1,, c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,, c k = 0 Jos jono ( v 1, v 2,, v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, voidaan myös sanoa, että vektorit v 1, v 2,, v k ovat lineaarisesti riippumattomia toisistaan Jos jono ei ole vapaa, sanotaan, että se on sidottu Huom 1 Vektorijonolla ( v 1, v 2,, v k ) tarkoitetaan yksinkertaisesti tiettyjen vektorien muodostamaa kokoelmaa Sitä ei saa sekoittaa vektorimerkintään Kyseessä ei siis ole jonkinlainen vektorien vektori Huom 2 Määritelmän ehto voidaan ilmaista muodossa vektorien lineaarikombinaatio on nolla vain, jos kaikki kertoimet ovat nollia Tullaan näkemään, että jos jono ( v 1, v 2,, v k ) on vapaa, voidaan aliavaruuden span( v 1, v 2,, v k ) alkiot kirjoittaa täsmälleen yhdellä tavalla virittäjävektorien lineaarikombinaatioina Virittäjien joukossa ei siis tällöin ole tarpeettomia vektoreita Katsotaan ensin kuitenkin muutamia esimerkkejä Esimerkki 72 Merkitään ē 1 = (1, 0) ja ē 2 = (0, 1) Osoitetaan, että avaruuden R 2 jono (ē 1, ē 2 ) on vapaa Oletetaan, että reaaliluvut c 1 ja c 2 ovat sellaisia, että c 1 ē 1 + c 2 ē 2 = 0 Nyt c 1 (1, 0) + c 2 (0, 1) = (0, 0), joten (c 1, c 2 ) = (0, 0) Täytyy siis päteä c 1 = 0 ja c 2 = 0 Näin on osoitettu, että jono (ē 1, ē 2 ) on vapaa ē 2 ē 1 Kuva 718: Jono (ē 1, ē 2 ) on vapaa 36

Esimerkki 73 Merkitään v 1 = (1, 2) ja v 2 = ( 3, 1) Tutkitaan, onko jono ( v 1, v 2 ) vapaa vai sidottu Oletetaan, että c 1 v 1 + c 2 v 2 = 0 joillakin c 1, c 2 R Nyt c 1 (1, 2) + c 2 ( 3, 1) = (0, 0) eli { c1 3c 2 = 0 Ratkaistaan tästä c 1 ja c 2 : 2c 1 c 2 = 0 [ ] [ ] 1 3 0 R 2 2R 1 1 3 0 1 5 R 2 2 1 0 0 5 0 [ ] [ ] 1 3 0 R 1 +3R 2 1 0 0 0 1 0 0 1 0 Ainoa ratkaisu on c 1 = 0 ja c 2 = 0 Jono ( v 1, v 2 ) on siis vapaa v 1 v 2 Kuva 719: Jono ( v 1, v 2 ) on vapaa Esimerkki 74 Kun osoitetaan jono sidotuksi, ei välttämättä tarvitse ratkaista yhtälöryhmää Toisinaan on nimittäin helppo nähdä, minkälaisten kertoimien avulla lineaarikombinaatiosta muodostuu nollavektori Merkitään w 1 = (2, 1) ja w 2 = ( 4, 2) Huomataan, että 2 w 1 + w 2 = 0 Koska vektorien w 1 ja w 2 lineaarikombinaatio on nollavektori, vaikka kertoimet eivät ole nollia, jono ( w 1, w 2 ) on määritelmän nojalla sidottu Esimerkki 75 Merkitään v 1 = (1, 2), v 2 = ( 3, 1) ja v 3 = ( 1, 1) Tutkitaan, onko jono ( v 1, v 2, v 3 ) vapaa vai sidottu Oletetaan, että c 1 v 1 + c 2 v 2 + c 3 v 3 = 0 joillakin c 1, c 2, c 3 R Tällöin c 1 (1, 2) + c 2 ( 3, 1) + c 3 ( 1, 1) = (0, 0) 37

eli { c1 3c 2 c 3 = 0 Ratkaistaan tästä c 1 ja c 2 : [ 1 3 1 ] 0 2 1 1 0 2c 1 c 2 + c 3 = 0 [ ] R 2 2R 1 1 3 1 0 0 5 3 0 [ ] [ ] 1 5 R 2 1 3 1 0 R 1 +3R 2 1 0 4/5 0 0 1 3/5 0 0 1 3/5 0 Huomataan, että yhtälöryhmällä on äärettömän monta ratkaisua: x 1 = (4/5)t x 2 = (3/5)t missä t R x 3 = t Näin ollen c 1 = 0, c 2 = 0, c 3 = 0 ei ole ainoa ratkaisu Voidaan valita esimerkiksi t = 5, jolloin c 1 = 4 ja c 2 = 3 ja c 3 = 5 Tällöin 4 v 1 3 v 2 + 5 v 3 = 0 Jono ( v 1, v 2, v 3 ) on siis sidottu Tilannetta on havainnollistettu kuvassa 720 5 v 3 v3 v 1 4 v 1 v 2 3 v 2 Kuva 720: Jono ( v 1, v 2, v 3 ) on sidottu Määritelmän mukaan jonon vapaus kertoo siitä, että nollavektori voidaan kirjoittaa vain yhdellä tavalla jonon vektorien lineaarikombinaationa Selvästikin yhtälö c 1 v 1 + + c k v k = 0 toteutuu ainakin, jos kertoimiksi c 1,, c k valitaan nollat Toisinaan yhtälö kuitenkin toteutuu myös joillakin muilla kertoimilla Jono on vapaa, jos yhtälö toteutuu ainoastaan nollakertoimilla 38

Seuraava lause osoittaa, että vektorijono ( v 1,, v k ) on vapaa, jos ja vain jos aliavaruuden span( v 1,, v k ) kaikki vektorit voidaan ilmaista täsmälleen yhdellä tavalla virittäjävektorien v 1,, v k lineaarikombinaatioina Siis jos nollavektori voidaan kirjoittaa vain yhdellä tavalla virittäjävektoreiden lineaarikombinaationa, myös kaikki muut aliavaruuden span( v 1,, v k ) vektorit voidaan kirjoittaa vain yhdellä tavalla virittäjävektoreiden lineaarikombinaationa, ja päinvastoin Vapaat vektorijonot ovat kiinnostavia nimenomaan sen vuoksi, että niistä saadaan virittäjäjoukko, jossa ei ole turhia vektoreita Lause 76 Oletetaan, että v 1, v 2,, v k R n Jono ( v 1, v 2,, v k ) on vapaa, jos ja vain jos jokainen aliavaruuden span( v 1, v 2,, v k ) alkio voidaan kirjoittaa täsmälleen yhdellä tavalla vektorien v 1, v 2,, v k lineaarikombinaationa Todistus Muotoa jos ja vain jos oleva väite todistetaan kahdessa osassa Ensin oletetaan väitteen ensimmäisen osan olevan totta ja osoitetaan, että tällöin jälkimmäinen osa pätee Tätä todistuksen vaihetta merkitään usein symbolilla Sitten oletetaan jälkimmäisen osan olevan totta ja osoitetaan, että tällöin ensimmäinen osa pätee Tätä todistuksen vaihetta merkitään symbolilla Ryhdytään todistamaan väitettä : Oletetaan ensin, että jono ( v 1, v 2,, v k ) on vapaa Osoitetaan, että jokainen aliavaruuden W = span( v 1, v 2,, v k ) alkio voidaan kirjoittaa täsmälleen yhdellä tavalla virittäjävektorien v 1, v 2,, v k lineaarikombinaationa Oletetaan, että alkio w W voidaan kirjoittaa lineaarikombinaationa ja lineaarikombinaationa w = a 1 v 1 + + a k v k (4) w = b 1 v 1 + + b k v k (5) joillakin a 1,, a k, b 1,, b k R Nyt a 1 v 1 + + a k v k = b 1 v 1 + + b k v k, joten a 1 v 1 + + a k v k (b 1 v 1 + + b k v k ) = 0 Vektorien yhteenlaskun ja skalaarikertolaskun ominaisuuksien perusteella pätee (a 1 b 1 ) v 1 + + (a k b k ) v k = 0 Jono ( v 1, v 2,, v k ) on oletuksen nojalla vapaa, joten yllä olevasta yhtälöstä seuraa, että kaikki kertoimet ovat nollia: a 1 b 1 = 0,, a k b k = 0 Siten a 1 = b 1,, a k = b k Näin ollen tutkitut lineaarikombinaatiot (4) ja (5) ovatkin itse asiassa samanlaiset (niissä on samat kertoimet) Siksi vektoria w ei voida kirjoittaa usealla eri tavalla virittäjävektoreiden lineaarikombinaationa : Oletetaan sitten, että jokainen aliavaruuden W = span( v 1, v 2,, v k ) alkio voidaan kirjoittaa täsmälleen yhdellä tavalla virittäjävektorien v 1, v 2,, v k lineaarikombinaationa Osoitetaan, että jono ( v 1, v 2,, v k ) on vapaa Sitä varten oletetaan, että luvut c 1,, c k R ovat sellaisia, että c 1 v 1 + c 2 v 2 + + c k v k = 0 39

Tiedetään, että ainakin 0 v 1 + 0 v 2 + + 0 v k = 0 Koska nollavektori 0 on aliavaruuden W alkio, se voidaan oletuksen mukaan kirjoittaa virittäjävektorien lineaarikombinaationa täsmälleen yhdellä tavalla Siksi täytyy päteä c 1 = 0,, c k = 0 Siis jono ( v 1, v 2,, v k ) on vapaa Seuraava lause osoittaa, että vektorijono on sidottu, jos ja vain jos jokin sen vektoreista voidaan ilmaista toisten lineaarikombinaationa Lause 77 Oletetaan, että v 1, v 2,, v k R n ja k 2 Jono ( v 1, v 2,, v k ) on sidottu, jos ja vain jos jollakin j {1, 2,, k} v j span( v 1,, v j 1, v j+1,, v k ) Todistus : Oletetaan, että jono ( v 1, v 2,, v k ) on sidottu On siis olemassa luvut c 1,, c k R, joilla pätee c 1 v 1 + c 2 v 2 + + c k v k = 0, ja lisäksi 0 jollakin j {1, 2,, k} Nyt ja edelleen v j = c 1 v 1 1 v j 1 +1 v j+1 c k v k v j = c 1 v 1 1 Siis v j span( v 1,, v j 1, v j+1,, v k ) : Oletetaan sitten, että v j 1 +1 v j span( v 1,, v j 1, v j+1,, v k ) v j+1 c k v k jollakin j {1, 2,, k} Nyt on olemassa sellaiset c 1,, 1, +1,, c k R, että v j = c 1 v 1 + + 1 v j 1 + +1 v j+1 + + c k v k Tästä seuraa, että 0 = c 1 v 1 + + 1 v j 1 + ( 1) v j + +1 v j+1 + + c k v k Koska kerroin 1 ei ole nolla, on jono ( v 1, v 2,, v k ) sidottu 40

Esimerkki 78 Tarkastellaan eräitä avaruuden R 3 vektoreita v 1 = (1, 1, 0), v 2 = (1, 1, 0), v 3 = (0, 0, 2) ja v 4 = (3, 1, 0) Näillä pätee muun muassa 2 v 1 + v 2 v 4 = 0, joten jono ( v 1, v 2, v 3, v 4 ) on sidottu Edellisen lauseen perusteella jokin vektoreista voidaan kirjoittaa toisten lineaarikombinaationa Yllä olevasta yhtälöstä nähdäänkin, että v 2 = 2 v 1 + v 4 Kaikkia vektoreita ei kuitenkaan välttämättä voida kirjoittaa toisten lineaarikombinaationa Esimerkiksi ei ole olemassa sellaisia lukuja a, b ja c, että pätisi v 3 a v 1 + b v 2 + c v 4 (Tämän täsmällinen todistaminen jätetään lukijalle) 72 Homogeeniset yhtälöryhmät ja vapaus Vektorijonon vapautta tutkittaessa päädytään ratkaisemaan yhtälöryhmiä, joissa vakiot ovat nollia Tällaista yhtälöryhmää kutsutaan homogeeniseksi Määritelmä 79 Lineaarinen yhtälöryhmä, jonka kaikki vakiot ovat nollia, on nimeltään homogeeninen yhtälöryhmä Homogeeninen yhtälöryhmä on siis muotoa a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = 0 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = 0 a m1 x 1 + a m2 x 2 + + a mn x n = 0, missä a 11,, a mn R Homogeenisella yhtälöryhmällä on aina ainakin yksi ratkaisu: x 1 = 0, x 2 = 0, x n = 0 Tätä kutsutaan yhtälöryhmän triviaaliksi ratkaisuksi Lause 710 Jos homogeenisessa yhtälöryhmässä tuntemattomien määrä n on suurempi kuin yhtälöiden määrä m, yhtälöryhmällä on äärettömän monta ratkaisua Todistus Ensinnäkin yhtälöryhmällä on välttämättä ainakin triviaali ratkaisu Siten ratkaisuja on joko yksi tai äärettömän monta Oletuksen mukaan yhtälöryhmän matriisissa on enemmän sarakkeita kuin rivejä Johtavia alkioita enintään yksi joka rivillä Koska sarakkeita on enemmän kuin rivejä, on matriisissa ainakin yksi sarake, jossa ei ole johtavaa alkiota Siten vapaita muuttujia on ainakin yksi, ja yhtälöryhmällä on äärettömän monta ratkaisua 41

Korollaari 711 Oletetaan, että v 1, v 2,, v m R n, missä n {1, 2, } Jos m > n, niin jono ( v 1, v 2,, v m ) on sidottu Huom Korollaari on lause joka seuraa suoraan tai lähes suoraan toisesta lauseesta Tämä korollaari on lauseen 710 seuraus Todistus Merkitään v k = (v 1k, v 2k,, v nk ) kaikilla k {1,, m} Nyt yhtälöä x 1 v 1 + x 2 v 2 + + x m v m = 0 vastaavaksi yhtälöryhmäksi saadaan v 11 x 1 + v 12 x 2 + + v 1m x m = 0 v 21 x 1 + v 22 x 2 + + v 2m x m = 0 v n1 x 1 + v n2 x 2 + + v nm x m = 0 Tässä homogeenisessa yhtälöryhmässä on enemmän tuntemattomia kuin yhtälöitä Siten yhtälöryhmällä on äärettömän monta ratkaisua Koska löytyy muitakin ratkaisuja kuin triviaaliratkaisu, ei jono ( v 1, v 2,, v m ) ole vapaa Jos homogeenisessa yhtälöryhmässä tuntemattomien määrä n on pienempi tai yhtä suuri kuin yhtälöiden määrä m, ei ratkaisujen määrästä voi äkkiseltään sanoa mitään varmaa Ratkaisuja voi olla täsmälleen yksi (triviaali ratkaisu) tai äärettömän monta Jos siis avaruuden R n jonon ( v 1, v 2,, v m ) pituus m on pienempi kuin n, ei jonon lineaarisesta riippumattomuudesta voida sanoa sen perusteella mitään 42