Vektorien virittämä aliavaruus

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:

Vektoreiden virittämä aliavaruus

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.

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

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

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

7 Vapaus. 7.1 Vapauden määritelmä

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I. LM1, Kesä /218

Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

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

Lineaarikuvauksen R n R m matriisi

Ortogonaalisen kannan etsiminen

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

Johdatus lineaarialgebraan

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /141

Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus

Ominaisarvo ja ominaisvektori

Avaruuden R n aliavaruus

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

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

6 Vektoriavaruus R n. 6.1 Lineaarikombinaatio

Kantavektorien kuvavektorit määräävät lineaarikuvauksen

Johdatus lineaarialgebraan

Oppimistavoitematriisi

Tehtäväsarja I Kertaa tarvittaessa materiaalin lukuja 1 3 ja 9. Tarvitset myös luvusta 4 määritelmän 4.1.

Kanta ja dimensio 1 / 23

Ominaisvektoreiden lineaarinen riippumattomuus

3x + y + 2z = 5 e) 2x + 3y 2z = 3 x 2y + 4z = 1. x + y 2z + u + 3v = 1 b) 2x y + 2z + 2u + 6v = 2 3x + 2y 4z 3u 9v = 3. { 2x y = k 4x + 2y = h

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

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

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

Oppimistavoitematriisi

Matemaattinen Analyysi, s2016, L2

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

JAKSO 2 KANTA JA KOORDINAATIT

Johdatus lineaarialgebraan

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

Similaarisuus. Määritelmä. Huom.

Johdatus lineaarialgebraan

Kuvaus. Määritelmä. LM2, Kesä /160

Ominaisarvo ja ominaisvektori

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

Lineaariset yhtälöryhmät ja matriisit

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /310

1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus

802320A LINEAARIALGEBRA OSA I

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

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

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

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

9. Lineaaristen differentiaaliyhtälöiden ratkaisuavaruuksista

Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo

Yhteenlaskun ja skalaarilla kertomisen ominaisuuksia

Johdatus lineaarialgebraan

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

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

3 Skalaari ja vektori

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

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Matriisilaskenta Luento 12: Vektoriavaruuden kannan olemassaolo

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

Kanta ja Kannan-vaihto

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

Havainnollistuksia: Merkitään w = ( 4, 3) ja v = ( 3, 2). Tällöin. w w = ( 4) 2 + ( 3) 2 = 25 = 5. v = ( 3) = 13. v = v.

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

Johdatus lineaarialgebraan

5 Lineaariset yhtälöryhmät

Koodausteoria, Kesä 2014

2. REAALIKERTOIMISET VEKTORIAVARUUDET

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 8. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 8 () Numeeriset menetelmät / 35

Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Laskuharjoitus 1 / vko 44

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

Ortogonaaliprojektio äärellisulotteiselle aliavaruudelle

Osoita, että täsmälleen yksi vektoriavaruuden ehto ei ole voimassa.

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

Insinöörimatematiikka D

Matikkapaja keskiviikkoisin klo Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/81

s = 11 7 t = = 2 7 Sijoittamalla keskimmäiseen yhtälöön saadaan: k ( 2) = 0 2k = 8 k = 4

Insinöörimatematiikka D

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

1 Sisätulo- ja normiavaruudet

802320A LINEAARIALGEBRA OSA II

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:

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

Matemaattinen Analyysi / kertaus

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.

Ortogonaalinen ja ortonormaali kanta

Mat Lineaarinen ohjelmointi

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

Insinöörimatematiikka D

Lineaarialgebra II, MATH.1240 Matti laaksonen, Lassi Lilleberg

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Gaussin ja Jordanin eliminointimenetelmä

2.5. Matriisin avaruudet ja tunnusluvut

BM20A5800 Funktiot, lineaarialgebra ja vektorit Harjoitus 4, Syksy 2016

Ominaisarvoon 4 liittyvät ominaisvektorit ovat yhtälön Ax = 4x eli yhtälöryhmän x 1 + 2x 2 + x 3 = 4x 1 3x 2 + x 3 = 4x 2 5x 2 x 3 = 4x 3.

Matemaattinen Analyysi, k2011, L2

Ratkaisuehdotukset LH 3 / alkuvko 45

Transkriptio:

Vektorien virittämä aliavaruus Esimerkki 13 Mikä ehto vektorin w = (w 1, w 2, w 3 ) komponenttien on toteutettava, jotta w kuuluu vektoreiden v 1 = (3, 2, 1), v 2 = (2, 2, 6) ja v 3 = (3, 4, 5) virittämään aliavaruuteen span( v 1, v 2, v 3 )? Toisin sanottuna: Mikä ehto vektorin w = (w 1, w 2, w 3 ) komponenttien on toteutettava, jotta w on vektoreiden v 1, v 2 ja v 3 lineaarikombinaatio? LM1, Kesä 2015 77/202

Tarkastellaan yhtälöä x 1 v 1 + x 2 v 2 + x 3 v 3 = w eli yhtälöä x 1 (3, 2, 1) + x 2 (2, 2, 6) + x 3 (3, 4, 5) = (w 1, w 2, w 3 ). Muokataan vastaavan yhtälöryhmän täydennetty matriisi porrasmatriisiksi: 3 2 3 w 1 ( 1) r 3 2 2 4 w 2 1 6 5 w 3 r 1 1 6 5 w 3 2 2 4 w 2 r 2 2r 1 3 2 3 w 1 1 6 5 w 3 1 6 5 w 3 0 10 6 w 2 + 2w 3 0 10 6 w 2 + 2w 3 3 2 3 w 1 r 3 3r 1 0 20 12 w 1 + 3w 3 r 3 2r 2 LM1, Kesä 2015 78/202

1 6 5 w 3 0 10 6 w 2 + 2w 3 r 2 /10 0 0 0 w 1 + 3w 3 2(w 2 + 2w 3 ) 1 6 5 w 3 0 1 3/5 (w 2 + 2w 3 )/10 0 0 0 w 1 2w 2 w 3 Havaitaan, että yhtälöryhmällä on ratkaisuja, jos ja vain jos w 1 2w 2 w 3 = 0. Siten span( v 1, v 2, v 3 ) = { w R 3 w 1 2w 2 w 3 = 0 }. LM1, Kesä 2015 79/202

Tutkitaan tarkemmin, millainen joukko span( v 1, v 2, v 3 ) on. span( v 1, v 2, v 3 ) = { w R 3 w 1 2w 2 w 3 = 0 } = { (w 1, w 2, w 3 ) R 3 w 3 = w 1 2w 2 } = { (w 1, w 2, w 1 2w 2 ) w 1, w 2 R } = { w 1 (1, 0, 1) + w 2 (0, 1, 2) w 1, w 2 R } = span ( (1, 0, 1), (0, 1, 2) ) Vektoreiden v 1, v 2 ja v 3 virittämä aliavaruus on siis origon kautta kulkeva vektoreiden (1, 0, 1) ja (0, 1, 2) suuntainen taso. LM1, Kesä 2015 80/202

Vektoreiden virittämä aliavaruus Esimerkki 14 Onko totta, että span( v 1, v 2, v 3, v 4 ) = R 3, jos (a) v 1 = (1, 1, 0), v 2 = (1, 0, 1), v 3 = (0, 1, 1) ja v 4 = ( 2, 1, 1)? (b) v 1 = (1, 1, 0), v 2 = ( 1, 0, 1), v 3 = (0, 1, 1) ja v 4 = (2, 1, 1)? Kielteisessä tapauksessa määritä span( v 1, v 2, v 3, v 4 ). Myönteisessä tapauksessa tutki, kuinka monella tavalla vektori w = (w 1, w 2, w 3 ) voidaan esittää vektoreiden v 1, v 2, v 3 ja v 4 lineaarikombinaationa. LM1, Kesä 2015 81/202

(a) Tarkastellaan yhtälöä x 1 v 1 + x 2 v 2 + x 3 v 3 + x 4 v 4 = w. Muokataan vastaavan yhtälöryhmän täydennetty matriisi joksikin porrasmatriisiksi: 1 1 0 2 w 1 1 0 1 1 w 2... 0 1 1 1 w 3 1 1 0 2 w 1 0 1 1 3 w 1 w 2. 0 0 1 2 (w 3 + w 2 w 1 )/2 Havaitaan, että yhtälöryhmällä on aina ratkaisu; itseasiassa niitä on äärettömän monta, koska x 4 on vapaa muuttuja. Siis span( v 1, v 2, v 3, v 4 ) = R 3 ja jokainen avaruuden R 3 vektori voidaan esittää äärettömän monella tavalla vektoreiden v 1, v 2, v 3 ja v 4 lineaarikombinaationa. LM1, Kesä 2015 82/202

(b) Tarkastellaan yhtälöä x 1 v 1 + x 2 v 2 + x 3 v 3 + x 4 v 4 = w. Muokataan vastaavan yhtälöryhmän täydennetty matriisi joksikin porrasmatriisiksi: 1 1 0 2 w 1 1 0 1 1 w 2... 0 1 1 1 w 3 1 1 0 2 w 1 0 1 1 1 w 1 w 2 0 0 0 0 w 1 + w 2 + w 3. Havaitaan, että yhtälöryhmällä on ratkaisu, jos ja vain jos w 1 + w 2 + w 3 = 0. Siten span( v 1, v 2, v 3, v 4 ) = { w R 3 w 1 + w 2 + w 3 = 0 }. LM1, Kesä 2015 83/202

Jos w 1 + w 2 + w 3 = 0, niin vektori w voidaan esittää vektoreiden v 1, v 2, v 3 ja v 4 lineaarikombinaationa äärettömän monella tavalla, sillä x 3 ja x 4 ovat vapaita muuttujia. Erityisesti voidaan valita x 3 = 0 ja x 4 = 0 ja saadaan esitys w = w 2 v 1 + ( w 1 w 2 ) v 2. Näin ollen span( v 1, v 2, v 3, v 4 ) = span( v 1, v 2 ). LM1, Kesä 2015 84/202

Havaintoja Edellisen esimerkin perusteella: Joskus osajono virittää saman aliavaruuden kuin alkuperäinen virittäjäjono ( v 1,..., v k ). Joskus aliavaruuden span( v 1,..., v k ) vektorit voidaan esittää usealla eri tavalla virittäjävektorien lineaarikombinaatioina. Miten löytää virittäjäjono, jossa ei ole turhia vektoreita? Miten löytää sellainen virittäjäjono, että kaikki aliavaruuden vektorit voidaan esittää tasan yhdellä tavalla virittäjävektorien lineaarikombinaatioina? LM1, Kesä 2015 85/202

Vapaus Määritelmä Oletetaan, että v 1, v 2,..., v k R n, missä n {1, 2,... }. 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, sanotaa, että vektorit v 1, v 2,..., v k ovat lineaarisesti riippumattomia. Jos jono ei ole vapaa, sanotaan, että se on sidottu. LM1, Kesä 2015 86/202

Esimerkki 15 Merkitään v 1 = (1, 2) ja v 2 = ( 3, 1). Onko jono ( v 1, v 2 ) vapaa vai sidottu? v 1 v 2 LM1, Kesä 2015 87/202

Oletetaan, että c 1 v 1 + c 2 v 2 = 0 joillakin reaaliluvuilla c 1 ja c 2. Tällöin c 1 (1, 2) + c 2 ( 3, 1) = (0, 0) eli komponenteittain: { c1 3c 2 = 0 2c 1 c 2 = 0. Ratkaistaan tästä c 1 ja c 2 : [ ] [ ] 1 3 0 1 3 0 2 1 0 r 2 2r 1 0 5 0 r 2 /5 [ ] [ ] 1 3 0 r1 + 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 vapaa. LM1, Kesä 2015 88/202

Esimerkki 16 Merkitään v 1 = (1, 2), v 2 = ( 3, 1) ja v 3 = ( 1, 1). Onko jono ( v 1, v 2, v 3 ) vapaa vai sidottu? v 3 v 1 v 2 LM1, Kesä 2015 89/202

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) eli komponenteittain: { c1 3c 2 c 3 = 0 2c 1 c 2 + c 3 = 0. Ratkaistaan tästä c 1 ja c 2 : [ ] [ ] 1 3 1 0 1 3 1 0 2 1 1 0 r 2 2r 1 0 5 3 0 r 2 /5 [ ] [ ] 1 3 1 0 r1 + 3r 2 1 0 4/5 0. 0 1 3/5 0 0 1 3/5 0 Voidaan valita esimerkiksi c 3 = 5, jolloin c 2 = 3 ja c 1 = 4. Näin 4 v 1 3 v 2 + 5 v 3 = 0. Jono ( v 1, v 2, v 3 ) on sidottu. LM1, Kesä 2015 90/202

5 v 3 4 v 1 3 v 2 4 v 1 3 v 2 + 5 v 3 = 0 LM1, Kesä 2015 91/202

Jos virittäjäjono on vapaa, niin kaikki aliavaruuden vektorit voidaan esittää tasan yhdellä tavalla virittäjävektorien lineaarikombinaatioina: Lause 11 Oletetaan, että v 1, v 2,..., v k R n, missä n {1, 2,...}. 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. LM1, Kesä 2015 97/202

Kanta Oletetaan, että v 1,..., v j R n, missä n {1, 2,...}. Merkitään W = span( v 1,..., v j ); ts. W on vektoreiden v 1,..., v j virittämä aliavaruus. Määritelmä Oletetaan, että w 1, w 2,..., w k W. Vektorijono ( w 1, w 2,..., w k ) on aliavaruuden W kanta, jos (a) W = span( w 1, w 2,..., w k ) (b) ( w 1, w 2,..., w k ) on vapaa. LM1, Kesä 2015 100/202

Kanta Esimerkki 19 Merkitään ē 1 = (1, 0) ja ē 2 = (0, 1). Osoitetaan, että jono (ē 1, ē 2 ) on avaruuden R 2 kanta. ē 2 ē 1 LM1, Kesä 2015 101/202

Esimerkin 19 ratkaisu Käytetään kannan määritelmää: (a) Oletetaan, että w R 2. Tällöin w = (w 1, w 2 ) joillakin reaaliluvuilla w 1 ja w 2. Havaitaan, että w = w 1 (1, 0) + w 2 (0, 1) = w 1 ē 1 + w 2 ē 2. Näin mikä tahansa avaruuden R 2 vektori voidaan esittää vektoreiden ē 1 ja ē 2 lineaarikombinaationa. Siten span(ē 1, ē 2 ) = R 2. (b) Oletetaan, että c 1 ē 1 + c 2 ē 2 = 0 joillakin c 1, c 2 R. Tällöin c 1 (1, 0) + c 2 (0, 1) = (0, 0) eli (c 1, c 2 ) = (0, 0), mistä seuraa, että c 1 = 0 ja c 2 = 0. Siis jono (ē 1, ē 2 ) on vapaa. LM1, Kesä 2015 102/202