Часовой пояс: UTC + 3 часа [ Летнее время ]

Размерность и базис линейного пространства
Онлайн-сервисы Нахождение НОД и НОК Разложение числа на простые множители Сравнения по модулю Операции над множествами Операции над векторами Разложение вектора по базису. Доказательство, что векторы образуют базис Чертёж треугольника по координатам вершин Решение треугольника Решение Пирамиды Построение Пирамиды по координатам вершин Чертёж многоугольника по координатам вершин Решение систем методом Крамера и Матричным Онлайн построение графика кривой 2-го порядка Определение вида кривой или поверхности 2-го порядка по инвариантам МНК и регрессионный анализ Онлайн + графики Онлайн число, сумма и дата прописью Алгоритмы JavaScript Алгоритмы поиска Алгоритмы сортировки Уникальные элементы массива Объединение, пересечение и разность массивов НОД и НОК Операции над матрицами Дата прописью Введение в анализ Функции: понятие, определение, графики Непрерывность функции Исследование функции и построение графика Теория множеств Множества: понятие, определение, примеры Точечные множества Замкнутые и открытые множества Мера множества Группы, кольца, поля в математике Поле комплексных чисел Кольцо многочленов Основная теорема алгебры и ее следствия Математическая логика Алгебра высказываний Аксиоматика и логические рассуждения Методы доказательств теорем Алгебра высказываний и операции над ними Формулы алгебры высказываний Тавтологии алгебры высказываний Логическая равносильность формул Нормальные формы для формул высказываний Логическое следование формул Приложение алгебры высказываний для теорем Дедуктивные и индуктивные умозаключения Решение логических задач Принцип полной дизъюнкции Булевы функции Множества, отношения и функции в логике Булевы функции от одного и двух аргументов Булевы функции от n аргументов Системы булевых функций Применение булевых функций к релейно-контактным схемам Релейно-контактные схемы в ЭВМ Практическое применение булевых функций Теория формального Формализованное исчисление высказываний Полнота и другие свойства формализованного исчисления высказываний Независимость системы аксиом формализованного исчисления высказываний Логика предикатов Логика предикатов Логические операции над предикатами Кванторные операции над предикатами Формулы логики предикатов Тавтологии логики предикатов Преобразования формул и следование их предикатов Проблемы разрешения для общезначимости и выполнимости формул Применение логики предикатов в математике Строение математических теорем Аристотелева силлогистика и методы рассуждений Принцип полной дизъюнкции в предикатной форме Метод полной математической индукции Необходимые и достаточные условия Логика предикатов и алгебра множеств Формализованное исчисление предикатов Неформальные и формаль- ные аксиоматические теории Неформальные аксиоматические теории Свойства аксиоматических теорий Формальные аксиоматические теории Формализация теории аристотелевых силлогизмов Свойства формализованного исчисления предикатов Формальные теории первого порядка Формализация математической теории Теория алгоритмов Интуитивное представление об алгоритмах Машины Тьюринга и тезис Рекурсивные функции Нормальные алгоритмы Маркова Разрешимость и перечислимость множеств Неразрешимые алгоритмические проблемы Теорема Гёделя о неполноте формальной арифметики Математическая логика и компьютеры Математическая логика и языки программирования Применение компьютеров для доказательства теорем математической логики Математическая логика и логическое программирование Математическая логика и информатика Математическая логика и искусственный интеллект Дискретная математика Множества и отношения Теория множеств: понятия и определения Операции над множествами Кортеж и декартово произведение множеств Соответствия и бинарные отношения на множествах Операции над соответствиями на множествах Семейства множеств Специальные свойства бинарных отношений Отношения эквивалентности на множестве Упорядоченные множества Теорема о неподвижной точке Мощность множества Парадокс Рассела Метод характеристических функций Группы и кольца Алгебраические структуры и операции Группоиды, полугруппы, группы Кольца, тела, поля Области целостности в теории колец Модули и линейные пространства Подгруппы и подкольца Теорема Лагранжа о порядке конечной группы Гомоморфизмы групп и нормальные делители Гомоморфизмы и изоморфизмы колец Алгебра кватернионов Полукольца и булевы алгебры Полукольца: определение, аксиомы, примеры Замкнутые полукольца Полукольца и системы линейных уравнений Булевы алгебры и полукольца Решетки и полурешетки Алгебраические системы Алгебраические системы: модели и алгебры Подсистемы алгебраических систем Конгруэнции и фактор-системы Гомоморфизмы алгебраических систем Прямые произведения алгебраических систем Конечные булевы алгебры Многосортные алгебры Теория графов Теория графов: основные понятия и определения Способы представления графов Неориентированные и ориентированные деревья Остовное дерево и алгоритм Краскала Методы систематического обхода вершин графа Алгоритмы поиска в глубину и ширину в графах Задача о путях во взвешенных ориентированных графах Изоморфизм, гомоморфизм и автоморфизм графов Топологическая сортировка вершин графа Элементы цикломатики в теории графов Булева алгебра и функции Булевы функции и булев куб Таблицы булевых функций и булев оператор Равенство булевых функций. Фиктивные переменные Формулы и суперпозиции булевых функций Дизъюнктивные и конъюнктивные нормальные формы Построение минимальных ДНФ Теорема Поста и классы Критерий Поста Схемы из функциональных элементов Конечные автоматы и регулярные языки Конечные автоматы и регулярные языки Алфавит, слово, язык в программировании Порождающие грамматики (грамматики Хомского) Классификация грамматик и языков Регулярные языки и регулярные выражения Конечные автоматы Допустимость языка конечным автоматом Теорема Клини Детерминизация конечных автоматов Минимизация конечных автоматов Лемма о разрастании для регулярных языков Обоснование алгоритма детерминизации автоматов Конечные автоматы с выходом Морфизмы и конечные подстановки Машины Тьюринга Контекстно-свободные языки Контекстно-свободные языки и грамматики Приведенная форма КС-грамматики Лемма о разрастании для КС-языков Магазинные автоматы (автомат с магазинной памятью) Алгоритм построения МП-автомата по КС-грамматике Алгоритм построения КС-грамматики по МП-автомату Алгебраические свойства КС-языков Основное свойство суперпозиции КС-языков Пересечение контекстно-свободных языков Методы синтаксического анализа КС-языков Восходящий синтаксический анализ и LR(k)-грамматики Семантика формальных языков Принцип индукции по неподвижной точке Графовое представление МП-автоматов Интегральное исчисление Неопределённый и определённый Неопределенный и определенный интегралы Свойства интегралов Интегрирование по частям Интегрирование методом замены переменной Интегрирование различных рациональных функций Интегрирование различных иррациональных функций Интегрирование различных тригонометрических функций Определенный интеграл и его основные свойства Необходимое и достаточное условие интегрируемости Теоремы существования первообразной Свойства определенных интегралов Несобственные интегралы Интегральное определение логарифмической функции Приложения интегралов Вычисление площадей плоских фигур Площади фигур в различных координатах Вычисление объемов тел с помощью интегралов Объём тела вращения Вычисление длин дуг кривых Формулы длины дуги регулярной кривой Кривизна плоской кривой Площадь поверхности вращения тела Интегралы в физике Статические моменты и координаты центра тяжести Теоремы Гульдина–Паппа Вычисление моментов инерции Другие приложения интегралов в физике Основные интегралы Интеграл Ньютона-Лейбница Интеграл Римана Интеграл Лебега Вариационное исчисление Примеры вариационных задач Дифференциальное уравнение Эйлера Функционалы, зависящие от нескольких функций Задача о минимуме кратного интеграла Финансовый анализ Анализ эффективности Критерии и показатели эффективности предприятия Методы анализа эффективности деятельности Факторный анализ прибыли от операционной деятельности Анализ безубыточности предприятия Операционный рычаг и эффект финансового рычага Анализ и оценка состава, структуры и динамики доходов и расходов Анализ рентабельности и резервов устойчивого роста капитала Анализ распределения прибыли предприятия Анализ и оценка чувствительности показателей эффективности Анализ устойчивости Финансовая устойчивость и долгосрочная платежеспособность Характеристика типов финансовой устойчивости Рыночная активность Финансовый анализ рыночной активности Методика анализа рыночной активности Анализ и оценка дивидендного дохода на одну акцию Инвестиционная деятельность Инвестиции: экономическая сущность и классификация Государственное регулирование инвестиционной деятельности Источники финансовых ресурсов на капитальные вложения Инвестиции в основные фонды Оценка состояния основных фондов Амортизация основных фондов Капитальное строительство в инвестиционном процессе Планирование инвестиций в форме капитальных вложений Экономическая эффективность инвестиций Финансирование капитальных вложений Кредитование капитальных вложений Кредитоспособность Финансирование и кредитование затрат Финансирование и кредитование инвестиционной деятельности потребительской кооперации Финансирование и кредитование капитальных вложений потребительской кооперации Инвестиционное строительное проектирование Анализ инвестиций Инвестиции и инвестиционная деятельность предприятия Задачи финансового анализа инвестиций предприятия Учет фактора времени в инвестиционной деятельности Аннуитет и финансовая рента в инвестициях Учет фактора инфляции при инвестировании Оценка фактора риска инвестиционного проекта Методы оценки эффективности инвестиций Показатели эффективности инвестиционного проекта Стоимость компании Концепция построения международных стандартов финансовой отчетности (МСФО) Экономическое содержание международных стандартов финансовой отчётности Цели и принципы оценки стоимости акций и активов компании Оценка акций и активов предприятия по справедливой стоимости Методы оценки справедливой стоимости акций предприятия Затратный подход к оценки стоимости компаний и акций Сравнительный подход к оценки стоимости предприятий и акций Доходный подход к оценке стоимости компании и акций Выбор ставки дисконтирования при инвестировании в акции Метод капитализации прибыли Сравнение подходов к оценке стоимости компаний и пакетов акций Форвардные контракты Форвардный контракт и цена Форвардная цена акции на бирже Цена форвардного контракта инвестора Форвардная цена акции с учетом величины дивиденда Форвардная цена акции с учетом ставки дивиденда Форвардная цена валюты на рынке форекс Форвардный валютный курс и инфляция на рынке Форвардная цена товара и спотовый рынок Форвардная цена при различии ставок по кредитам и депозитам Синтетический форвардный контракт на акции и валюту Теория вероятностей Основные понятия теории вероятностей Зависимые и независимые случайные события Повторные независимые испытания Формула Бернулли Одномерные случайные величины Многомерные случайные величины Функции случайных величин Законы распределения целочисленных случайных величин Законы распределения непрерывных случайных величин Предельные теоремы теории вероятностей Закон больших чисел и предельные теоремы Вероятностные закономерности Математическая статистика Элементы математической статистики Выборочный метод Оценки параметров генеральной совокупности Статистические гипотезы Критерии согласия Теоретические и эмпирические частоты Теория очередей (СМО) Определение системы массового обслуживания Уравнения Колмогорова Предельные вероятности состояний Определение СМО с отказами Определение СМО с ожиданием (очередью) Аналитическая геометрия Векторная алгебра Метрические понятия и аксиомы геометрии Равенство и подобие геометрических фигур Бинарные отношения Вектор, его направление и длина Линейные операции над векторами Линейная зависимость и независимость векторов Отношение коллинеарных векторов Проекции векторов на прямую и на плоскость Угол между векторами Ортогональные проекции векторов Координата вектора на прямой и базис Координаты вектора на плоскости и базис Координаты вектора в пространстве и базис Операции над векторами в координатной форме Ортогональный и ортонормированный базисы Cкалярное произведение векторов и его свойства Выражение скалярного произведения через координаты векторов Векторное произведение векторов и его свойства Смешанное произведение векторов и его свойства Ориентированные площади и объемы Двойное векторное произведение и его свойства Применение векторов в задачах на аффинные свойства фигур Применение произведений векторов при решении геометрических задач Применение векторной алгебры в механике Системы координат Прямоугольные координаты Преобразования прямоугольных координат Полярная система координат Цилиндрическая система координат Сферические координаты Аффинные координаты Аффинные преобразования координат Аффинные преобразования плоскости Примеры аффинных преобразований плоскости Аффинные преобразования пространства Многомерное координатное пространство Линейные и аффинные подпространства Скалярное произведение n-мерных векторов Преобразования систем координат Геометрия на плоскости Алгебраические линии на плоскости Общие уравнения геометрических мест точек Алгебраические уравнения линий на плоскости Уравнения прямой, проходящей через точку перпендикулярно вектору Уравнения прямой, проходящей через точку коллинеарно вектору Уравнения прямой, проходящей через две точки Уравнения прямой с угловым коэффициентом Взаимное расположение прямых Примеры задач с прямыми на плоскости Системы неравенств с двумя неизвестными Системы линейных уравнений с двумя неизвестными Линии 2-го порядка Канонические уравнения линий второго порядка Порядок приведения уравнения линии к каноническому виду Эллипс Гипербола Парабола Квадратичные неравенства с двумя неизвестными Применение линий 1-го и 2-го порядков в задачах на экстремум функций Инварианты линий Классификация линий 2-го порядка по инвариантам Приведение уравнения линии к каноническому виду по инвариантам Геометрия в пространстве Способы задания ГМТ в пространстве Алгебраические уравнения поверхностей Уравнения плоскости, проходящей через точку перпендикулярно вектору Уравнения плоскости, компланарной двум неколлинеарным векторам Уравнения плоскости, проходящей через три точки Взаимное расположение плоскостей Типовые задачи с плоскостями Уравнения прямых в пространстве Взаимное расположение прямых в пространстве Типовые задачи с прямыми в пространстве Поверхности 2-го порядка Канонические уравнения поверхностей Порядок приведения уравнения поверхности к каноническому виду Поверхности второго порядка Эллипсоиды Гиперболоиды Конусы Параболоиды Применение поверхностей 1-го и 2-го порядков в задачах на экстремум функций Инварианты поверхностей Классификация поверхностей 2-го порядка по инвариантам Квадратичные неравенства с тремя неизвестными Приведение уравнения поверхности к канониче-скому виду по инвариантам Линейная алгебра Матрицы и операции Линейные операции над матрицами Умножение матриц Возведение матриц в степень Многочлены от матриц Транспонирование и сопряжение матриц Блочные матрицы Произведение и сумма матриц Кронекера Метод Гаусса приведения матрицы к ступенчатому виду Элементарные преобразования матриц Определители Определители матриц и их основные свойства Формула полного разложения определителя Формула Лапласа полного разложения определителя Определитель произведения матриц Методы вычисления определителей Ранг матрицы Линейная зависимость и линейная независимость строк (столбцов) матрицы Ранг матрицы и базисный минор матрицы Методы вычисления ранга матрицы Ранг системы столбцов (строк) Обратная матрица Обратные матрицы и их свойства Ортогональные и унитарные матрицы Способы нахождения обратной матрицы Матричные уравнения Односторонние обратные матрицы Скелетное разложение матрицы Полуобратная матрица Псевдообратная матрица Системы уравнений Системы линейных алгебраических уравнений Метод Гаусса решения систем линейных уравнений Структура общего решения системы уравнений Решение систем с помощью полуобратных матриц Псевдорешения системы линейных уравнений Функциональные матрицы Функциональные матрицы скалярного аргумента Производные матриц по векторному аргументу Линейные и квадратичные формы и их преобразования Приведение форм к каноническому виду Закон инерции вещественных квадратичных форм Знакоопределенность форм вещественных квадратичных Формы и исследование функций на экстремум Многочленные матрицы Многочленные матрицы (лямбда-матрицы) Операции над лямбда-матрицами Простые преобразования многочленных матриц Инвариантные множители многочленной матрицы Функции от матриц Собственные векторы и значения матрицы Подобие числовых матриц Характеристический многочлен матрицы Минимальный многочлен матрицы Теорема Гамильтона-Кэли Жорданова форма матрицы Приведение матрицы к жордановой форме Многочлены от матриц Применение многочленов от матриц Функции от матриц Линейные пространства Линейные пространства: определение и примеры Линейная зависимость и независимость n-мерных векторов Размерность и базис линейного пространства Преобразования координат в линейном пространстве Изоморфизм линейных пространств Подпространства Подпространства линейного пространства Пересечение и сумма подпространств Способы описания подпространств Нахождение дополнения и суммы подпространств Нахождение пересечения подпространств Линейные отображения Линейные многообразия Линейные отображения Матрица линейного отображения Ядро и образ линейного отображения Линейные операторы Линейные операторы (преобразования) Инвариантные подпространства Собственные векторы и значения оператора Свойства собственных векторов операторов Канонический вид линейного оператора Методика приведения линейного преобразования к каноническому виду Евклидовы пространства Евклидовы пространства Ортогональные векторы евклидова пространства Ортогональный базис евклидова пространства Ортонормированный базис евклидова пространства Ортогональные дополнения в евклидовом пространстве Задача о перпендикуляре Матрица и определитель Грама и его свойства Линейные преобразования евклидовых пространств Канонический вид ортогонального оператора евклидова пространства Сопряженные операторы евклидова пространства Самосопряженные операторы евклидова пространства Приведение квадратичной формы к главным осям Унитарные пространства и их линейные преобразования Комплексный анализ Комплексные числа Комплексные числа в алгебраической форме Комплексные числа в тригонометрической и показательной формах Множества на комплексной плоскости Последовательности и ряды комплексных чисел Комплексные функции Функции комплексного переменного. Предел, непрерывность и производная Элементарные функции комплексного переменного Дифференцирование функций комплексного переменного Аналитические функции и их свойства Конформные отображения и их свойства Интегрирование функций комплексного переменного Функциональные ряды в комплексной области Функциональные ряды и последовательности Степенные ряды и их свойства Разложение функций в степенные ряды Нули аналитических функций Ряд Лорана и разложение функций по целым степеням Особые точки, Вычеты Изолированные особые точки функций и полюсы Вычеты и их применение Вычисление интегралов с помощью вычетов Вычеты и расположение нулей многочлена Операционное исчисление Преобразование Лапласа и его свойства Решение ДУ операционным методом Анализ выходных процессов линейных стационарных систем Z-преобразование и его свойства Дифференциальные уравнения ДУ первого порядка Основные понятия и определения ДУ Метод изоклин для ДУ 1-го порядка Метод последовательных приближений ДУ с разделяющимися переменными Однородные ДУ Линейные ДУ 1-го порядка Дифференциальное уравнение Бернулли ДУ в полных дифференциалах Интегрирующий множитель ДУ, не разрешенные относительно производной Дифференциальное уравнение Риккати Составление ДУ семейств линий Задачи на траектории Особые решения ДУ ДУ высших порядков Понятия и определения ДУ высших порядков ДУ, допускающие понижение порядка Линейная независимость функций Определители Вронского и Грама Однородные и неоднородные дифференциальные уравнения Задача Коши и Уравнение Эйлера Линейные ДУ с переменными коэффициентами Метод Лагранжа решения ДУ Краевые задачи для ДУ высших порядков Разложение решения ДУ в степенной ряд Разложение решения ДУ в обобщенный степенной ряд Нахождение периодических решений ДУ Асимптотическое интегрирование ДУ Системы ДУ Системы ДУ: понятия и определения Сведение системы ДУ к одному уравнению Нахождение интегрируемых комбинаций Интегрирование однородных линейных систем ДУ Методы интегрирования неоднородных систем ДУ Преобразование Лапласа и решение ДУ и систем Теория устойчивости Устойчивость решений ДУ по Ляпунову Простейшие типы точек покоя Метод функций Ляпунова Устойчивость решений ДУ по первому приближению Критерии устойчивости Рауса–Гурвица и Михайлова ДУ с малым параметром при производной Численные методы Методы алгебры Численные методы линейной алгебры Численные методы решения СЛАУ Итерационный метод Шульца обратной матрицы Методы решения задач о собственных значениях и векторах матрицы Методы решения нелинейных уравнений Методы решения систем нелинейных уравнений Методы теории приближений Методы приближения сеточных функций Методы функциональной интерполяции Методы интегрально-дифференциальной интерполяции Методы интегрального сглаживания Методы интерполяции и сглаживания сплайнами Методы численного дифференцирования и интегрирования Методы численного дифференцирования Методы численного интегрирования Методы решения обыкновенных ДУ Численные методы решения задачи Коши Разностные схемы для решения задачи Коши Составные схемы для решения задачи Коши Экстраполяционные методы решения задачи Коши Непрерывно-дискретные методы решения задачи Коши Численные методы решения краевых задач Методы решения ДУ в частных производных Численные методы решения уравнений математической физики с двумя переменными Принципы построения разностных схем для уравнений в частных производных Разностные схемы решения уравнений в частных производных 1-го порядка Разностные схемы решения уравнений в частных производных 2-го порядка Численные методы решения уравнений в частных производных Численные методы решения уравнений математической физики с тремя переменными	Размерность и базис линейного пространства Определения размерности и базиса Линейное пространство $V$ называется n-мерным, если в нем существует система из $n$ линейно независимых векторов, а любая система из большего количества векторов линейно зависима. Число $n$ называется размерностью (числом измерений) линейного пространства $V$ и обозначается $\operatorname{dim}V$ . Другими словами, размерность пространства — это максимальное число линейно независимых векторов этого пространства. Если такое число существует, то пространство называется конечномерным. Если же для любого натурального числа п в пространстве $V$ найдется система, состоящая из $n$ линейно независимых векторов, то такое пространство называют бесконечномерным (записывают: $\operatorname{dim}V=\infty$ ). Далее, если не оговорено противное, будут рассматриваться конечномерные пространства. Базисом n-мерного линейного пространства называется упорядоченная совокупность $n$ линейно независимых векторов (базисных векторов). Теорема 8.1 о разложении вектора по базису. Если $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n$ — базис n-мерного линейного пространства $V$ , то любой вектор $\mathbf{v}\in V$ может быть представлен в виде линейной комбинации базисных векторов: $\mathbf{v}=\mathbf{v}_1\cdot \mathbf{e}_1+\mathbf{v}_2\cdot \mathbf{e}_2+\ldots+\mathbf{v}_n\cdot \mathbf{e}_n$ (8.4) и притом единственным образом, т.е. коэффициенты $\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2,\ldots, \mathbf{v}_n$ определяются однозначно. Другими словами, любой вектор пространства может быть разложен по базису и притом единственным образом. Действительно, размерность пространства $V$ равна $n$ . Система векторов $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n$ линейно независима (это базис). После присоединения к базису любого вектора $\mathbf{v}$ , получаем линейно зависимую систему $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n, \mathbf{v}$ (так как это система состоит из $(n+1)$ векторов n-мерного пространства). По свойству 7 линейно зависимых и линейно независимых векторов получаем заключение теоремы. Следствие 1. Если $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n$ — базис пространства $V$ , то $V=\operatorname{Lin} (\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2, \ldots,\mathbf{e}_n)$ , т.е. линейное пространство является линейной оболочкой базисных векторов. В самом деле, для доказательства равенства $V=\operatorname{Lin} (\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2, \ldots, \mathbf{e}_n)$ двух множеств достаточно показать, что включения $V\subset \operatorname{Lin}(\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2, \ldots,\mathbf{e}_n)$ и $\operatorname{Lin}(\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n)\subset V$ выполняются одновременно. Действительно, с одной стороны, любая линейная комбинация векторов линейного пространства принадлежит самому линейному пространству, т.е. $\operatorname{Lin}(\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n)\subset V$ . С другой стороны, любой вектор пространства по теореме 8.1 можно представить в виде линейной комбинации базисных векторов, т.е. $V\subset \operatorname{Lin}(\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n)$ . Отсюда следует равенство рассматриваемых множеств. Следствие 2. Если $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n$ — линейно независимая система векторов линейного пространства $V$ и любой вектор $\mathbf{v}\in V$ может быть представлен в виде линейной комбинации (8.4): $\mathbf{v}=v_1\mathbf{e}_1+ v_2\mathbf{e}_2+\ldots+v_n\mathbf{e}_n$ , то пространство $V$ имеет размерность $n$ , а система $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2, \ldots,\mathbf{e}_n$ является его базисом. В самом деле, в пространстве $V$ имеется система $n$ линейно независимых векторов, а любая система $\mathbf{u}_1,\mathbf{u}_2,\ldots,\mathbf{u}_n$ из большего количества векторов $(k>n)$ линейно зависима, поскольку каждый вектор из этой системы линейно выражается через векторы $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n$ . Значит, $\operatorname{dim} V=n$ и $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n$ — базис $V$ . Теорема 8.2 о дополнении системы векторов до базиса. Всякую линейно независимую систему $k$ векторов n-мерного линейного пространства $(1\leqslant k<n)$ можно дополнить до базиса пространства. В самом деле, пусть $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_k$ — линейно независимая система векторов n-мерного пространства $V~(1\leqslant k<n)$ . Рассмотрим линейную оболочку этих векторов: $L_k=\operatorname{Lin}(\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots, \mathbf{e}_k)$ . Любой вектор $\mathbf{v}\in L_k$ образует с векторами $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots, \mathbf{e}_k$ линейно зависимую систему $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_k,\mathbf{v}$ , так как вектор $\mathbf{v}$ линейно выражается через остальные. Поскольку в n-мерном пространстве существует $n$ линейно независимых векторов, то $L_k\ne V$ и существует вектор $\mathbf{e}_{k+1}\in V$ , который не принадлежит $L_k$ . Дополняя этим вектором линейно независимую систему $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_k$ , получаем систему векторов $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_k,\mathbf{e}_{k+1}$ , которая также линейно независимая. Действительно, если бы она оказалась линейно зависимой, то из пункта 1 замечаний 8.3 следовало, что $\mathbf{e}_{k+1}\in \operatorname{Lin}(\mathbf{e}_1, \mathbf{e}_2, \ldots,\mathbf{e}_k)=L_k$ , а это противоречит условию $\mathbf{e}_{k+1}\notin L_k$ . Итак, система векторов $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots, \mathbf{e}_k, \mathbf{e}_{k+1}$ линейно независимая. Значит, первоначальную систему векторов удалось дополнить одним вектором без нарушения линейной независимости. Продолжаем аналогично. Рассмотрим линейную оболочку этих векторов: $L_{k+1}=\operatorname{Lin} (\mathbf{e}_1, \mathbf{e}_2,\ldots, \mathbf{e}_k, \mathbf{e}_{k+1})$ . Если $L_{k+1}=V$ , то $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2, \ldots,\mathbf{e}_k, \mathbf{e}_{k+1}$ — базис и теорема доказана. Если $L_{k+1}\ne V$ , то дополняем систему $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2, \ldots,\mathbf{e}_k,\mathbf{e}_{k+1}$ вектором $\mathbf{e}_{k+2}\notin L_{k+1}$ и т.д. Процесс дополнения обязательно закончится, так как пространство $V$ конечномерное. В результате получим равенство $V=L_n=\operatorname{Lin} (\mathbf{e}_1,\ldots,\mathbf{e}_k,\ldots,\mathbf{e}_n)$ , из которого следует, что $\mathbf{e}_1,\ldots,\mathbf{e}_k,\ldots,\mathbf{e}_n$ — базис пространства $V$ . Теорема доказана. Замечания 8.4 1. Базис линейного пространства определяется неоднозначно. Например, если $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2, \ldots, \mathbf{e}_n$ — базис пространства $V$ , то система векторов $\lambda \mathbf{e}_1,\lambda \mathbf{e}_2,\ldots,\lambda \mathbf{e}_n$ при любом $\lambda\ne0$ также является базисом $V$ . Количество базисных векторов в разных базисах одного и того же конечномерного пространства, разумеется, одно и то же, так как это количество равно размерности пространства. 2. В некоторых пространствах, часто встречающихся в приложениях, один из возможных базисов, наиболее удобный с практической точки зрения, называют стандартным. 3. Теорема 8.1 позволяет говорить, что базис — это полная система элементов линейного пространства, в том смысле, что любой вектор пространства линейно выражается через базисные векторы. 4. Если множество $\mathbb{L}$ является линейной оболочкой $\operatorname{Lin}(\mathbf{v}_1,\mathbf{v}_2,\ldots,\mathbf{v}_k)$ , то векторы $\mathbf{v}_1,\mathbf{v}_2,\ldots,\mathbf{v}_k$ называют образующими множества $\mathbb{L}$ . Следствие 1 теоремы 8.1 в силу равенства $V=\operatorname{Lin} (\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n)$ позволяет говорить, что базис — это минимальная система образующих линейного пространства $V$ , так как нельзя уменьшить количество образующих (удалить хотя бы один вектор из набора $\mathbf{e}_1, \mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n$ ) без нарушения равенства $V=\operatorname{Lin}( \mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n)$ . 5. Теорема 8.2 позволяет говорить, что базис — это максимальная линейно независимая система векторов линейного пространства, так как базис — это линейно независимая система векторов, и ее нельзя дополнить каким-либо вектором без потери линейной независимости. 6. Следствие 2 теоремы 8.1 удобно применять для нахождения базиса и размерности линейного пространства. В некоторых учебниках оно берется за определение базиса, а именно: линейно независимая система $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n$ векторов линейного пространства называется базисом, если любой вектор пространства линейно выражается через векторы $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n$ . Количество базисных векторов определяет размерность пространства. Разумеется, что эти определения эквивалентны приведенным выше. Примеры базисов линейных пространств Укажем размерность и базис для примеров линейных пространств, рассмотренных выше. 1. Нулевое линейное пространство $\{\mathbf{o}\}$ не содержит линейно независимых векторов. Поэтому размерность этого пространства полагают равной нулю: $\dim\{\mathbf{o}\}=0$ . Это пространство не имеет базиса. 2. Пространства $V_1,\,V_2,\,V_3$ имеют размерности 1, 2, 3 соответственно. Действительно, любой ненулевой вектор пространства $V_1$ , образует линейно независимую систему (см. пункт 1. замечаний 8.2), а любые два ненулевых век тора пространства $V_1$ коллинеарны, т.е. линейно зависимы (см. пример 8.1). Следовательно, $\dim{V_1}=1$ , а базисом пространства $V_1$ является любой ненулевой вектор. Аналогично доказывается, что $\dim{V_2}=2$ и $\dim{V_3}=3$ . Базисом пространства $V_2$ служат любые два неколлинеарных вектора, взятые в определенном порядке (один из них считается первым базисным вектором, другой — вторым). Базисом пространства $V_3$ являются любые три некомпланарных (не лежащих в одной или параллельных плоскостях) вектора, взятые в определенном порядке. Стандартным базисом в $V_1$ является единичный вектор $\vec{i}$ на прямой. Стандартным базисом в $V_2$ считается базис $\vec{i},\,\vec{j}$ , со стоящий из двух взаимно перпендикулярных единичных векторов плоскости. Стандартным базисом в пространстве $V_3$ считается базис $\vec{i},\,\vec{j},\,\vec{k}$ , составленный из трех единичных попарно перпендикулярных векторов, образующих правую тройку. 3. Пространство $\mathbb{R}^n$ содержит не более, чем $n$ , линейно независимых векторов. В самом деле, возьмем $k$ столбцов из $\mathbb{R}^n$ и составим из них матрицу размеров $n\times k$ . Если $k>n$ , то столбцы линейно зависимы по теореме 3.4 о ранге матрицы. Следовательно, $\dim{\mathbb{R}^n}\leqslant n$ . В пространстве $\mathbb{R}^n$ не трудно найти п линейно независимых столбцов. Например, столбцы единичной матрицы $\mathbf{e}_1=\begin{pmatrix}1\\0\\\vdots\\0\end{pmatrix}\!,\quad \mathbf{e}_2= \begin{pmatrix}0\\1\\\vdots\\0\end{pmatrix}\!,\quad \ldots,\quad \mathbf{e}_n= \begin{pmatrix} 0\\0\\\vdots\\1 \end{pmatrix}\!.$ линейно независимы. Следовательно, $\dim{\mathbb{R}^n}=n$ . Пространство $\mathbb{R}^n$ называется n-мерным вещественным арифметическим пространством. Указанный набор векторов считается стандартным базисом пространства $\mathbb{R}^n$ . Аналогично доказывается, что $\dim{\mathbb{C}^n}=n$ , поэтому пространство $\mathbb{C}^n$ называют n-мерным комплексным арифметическим пространством. 4. Напомним, что любое решение однородной системы $Ax=o$ можно представить в виде $x=C_1\varphi_1+C_2\varphi_2+\ldots+C_{n-r}\varphi_{n-r}$ , где $r=\operatorname{rg}A$ , a $\varphi_1,\varphi_2,\ldots,\varphi_{n-r}$ — фундаментальная система решений. Следовательно, $\{Ax=o\}=\operatorname{Lin} (\varphi_1,\varphi_2,\ldots,\varphi_{n-r})$ , т.е. базисом пространства $\{Ax=0\}$ решений однородной системы служит ее фундаментальная система решений, а размерность пространства $\dim\{Ax=o\}=n-r$ , где $n$ — количество неизвестных, а $r$ — ранг матрицы системы. 5. В пространстве $M_{2\times3}$ матриц размеров $2\times3$ можно выбрать 6 матриц: $\begin{gathered}\mathbf{e}_1= \begin{pmatrix}1&0&0\\0&0&0\end{pmatrix}\!,\quad \mathbf{e}_2= \begin{pmatrix}0&1&0\\0&0&0\end{pmatrix}\!,\quad \mathbf{e}_3= \begin{pmatrix} 0&0&1\\0&0&0\end{pmatrix}\!,\hfill\\[5pt] \mathbf{e}_4= \begin{pmatrix} 0&0&0\\1&0&0 \end{pmatrix}\!,\quad \mathbf{e}_5= \begin{pmatrix}0&0&0\\0&1&0\end{pmatrix}\!,\quad \mathbf{e}_6= \begin{pmatrix}0&0&0\\0&0&1\end{pmatrix}\!,\hfill \end{gathered}$ которые линейно независимы. Действительно, их линейная комбинация $\alpha_1\cdot \mathbf{e}_1+\alpha_2\cdot \mathbf{e}_2+\alpha_3\cdot \mathbf{e}_3+ \alpha_4\cdot \mathbf{e}_4+\alpha_5\cdot \mathbf{e}_5+\alpha_6\cdot \mathbf{e}_6= \begin{pmatrix}\alpha_1&\alpha_2&\alpha_3\\ \alpha_4&\alpha_5&\alpha_6\end{pmatrix}$ (8.5) равна нулевой матрице только в тривиальном случае $\alpha_1=\alpha_2= \ldots= \alpha_6=0$ . Прочитав равенство (8.5) справа налево, заключаем, что любая матрица из $M_{2\times3}$ линейным образом выражается через выбранные 6 матриц, т.е. $M_{2\times}= \operatorname{Lin} (\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_6)$ . Следовательно, $\dim{M_{2\times3}}=2\cdot3=6$ , а матрицы $\mathbf{e}_1, \mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_6$ являются базисом (стандартным) этого пространства. Аналогично доказывается, что $\dim{M_{m\times n}}=m\cdot n$ . 6. Для любого натурального $n$ в пространстве $P(\mathbb{C})$ многочленов с комплексными коэффициентами можно найти п линейно независимых элементов. Например, многочлены $\mathbf{e}_1=1,$ $\mathbf{e}_2=z,$ $\mathbf{e}_3=z^2,\,\ldots,$ $\mathbf{e}_n=z^{n-1}$ линейно независимы, так как их линейная комбинация $a_1\cdot \mathbf{e}_1+a_2\cdot \mathbf{e}_2+\ldots+a_n\cdot \mathbf{e}_n= a_1+a_2z+\ldots+a_nz^{n-1}$ равна нулевому многочлену $(o(z)\equiv0)$ только в тривиальном случае $a_1=a_2=\ldots=a_n=0$ . Поскольку эта система многочленов линейно независима при любом натуральном л, пространство $P(\mathbb{C})$ бесконечномерное. Аналогично делаем вывод о бесконечной размерности пространства $P(\mathbb{R})$ многочленов с действительными коэффициентами. Пространство $P_n(\mathbb{R})$ многочленов степени не выше, чем $n$ , конечномерное. Действительно, векторы $\mathbf{e}_1=1,$ $\mathbf{e}_2=x,$ $\mathbf{e}_3=x^2,\,\ldots,$ $\mathbf{e}_{n+1}=x^n$ образуют базис (стандартный) это го пространства, так как они линейно независимы и любой многочлен из $P_n(\mathbb{R})$ можно представить в виде линейной комбинации этих векторов: $a_nx^n+\ldots+a_1x+a_0=a_0\cdot \mathbf{e}_1+a_1 \mathbf{e}_2+\ldots+a_n\cdot \mathbf{e}_{n+1}$ . Следовательно, $\dim{P_n(\mathbb{R})}=n+1$ . 7. Пространство $C(\mathbb{R})$ непрерывных функций является бесконечно мерным. Действительно, для любого натурального $n$ многочлены $1,x,x^2,\ldots, x^{n-1}$ , рассматриваемые как непрерывные функции, образуют линейно независимые системы (см. предыдущий пример). В пространстве $T_{\omega}(\mathbb{R})$ тригонометрических двучленов (частоты $\omega\ne0$ ) с действительными коэффициентами базис образуют одночлены $\mathbf{e}_1(t)=\sin\omega t,~\mathbf{e}_2(t)=\cos\omega t$ . Они линейно независимы, так как тождественное равенство $a\sin\omega t+b\cos\omega t\equiv0$ возможно только в тривиальном случае $(a=b=0)$ . Любая функция вида $f(t)=a\sin\omega t+b\cos\omega t$ линейно выражается через базисные: $f(t)=a\,\mathbf{e}_1(t)+b\,\mathbf{e}_2(t)$ . 8. Пространство $\mathbb{R}^X$ действительных функций, определенных на множестве $X$ , в зависимости от области определения $X$ может быть конечномерным или бесконечномерным. Если $X$ — конечное множество, то пространство $\mathbb{R}^X$ конечномерное (например, $X=\{1,2,\ldots,n\}$ ). Если $X$ — бесконечное множество, то пространство $\mathbb{R}^X$ бесконечномерное (например, пространство $\mathbb{R}^N$ последовательностей). 9. В пространстве $\mathbb{R}^{+}$ любое положительное число $\mathbf{e}_1$ , не равное единице, может служить базисом. Возьмем, например, число $\mathbf{e}_1=2$ . Любое положительное число $r$ можно выразить через $\mathbf{e}_1$ , т.е. представить в виде $\alpha_1\cdot \mathbf{e}_1\colon~ r=2^{\log_2r}=\log_2r\ast2=\alpha_1\ast \mathbf{e}_1$ , где $\alpha_1=\log_2r$ . Следовательно, размерность этого пространства равна 1, а число $\mathbf{e}_1=2$ является базисом. 10. Пусть $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n$ — базис вещественного линейного пространства $V$ . Определим на $V$ линейные скалярные функции $\mathcal{E}_1, \mathcal{E}_2,\ldots, \mathcal{E}_n$ , положив: $\mathcal{E}_i(\mathbf{e}_j)=\begin{cases}1,&i=j,\\ 0,&i\ne j.\end{cases}$ При этом, в силу линейности функции $\mathcal{E}_i$ , для произвольного вектора $\mathbf{v}=v_1 \mathbf{e}_1+v_2 \mathbf{e}_2+\ldots+v_n \mathbf{e}_n$ получаем $\mathcal{E}(\mathbf{v})=\sum_{j=1}^{n}v_j \mathcal{E}(\mathbf{e}_j)=v_i$ . Итак, определены $n$ элементов (ковекторов) $\mathcal{E}_1, \mathcal{E}_2, \ldots, \mathcal{E}_n$ сопряженного пространства $V^{\ast}$ . Докажем, что $\mathcal{E}_1, \mathcal{E}_2,\ldots, \mathcal{E}_n$ — базис $V^{\ast}$ . Во-первых, покажем, что система $\mathcal{E}_1, \mathcal{E}_2,\ldots, \mathcal{E}_n$ линейно независима. В самом деле, возьмем линейную комбинацию этих ковекторов $(\alpha_1 \mathcal{E}_1+\ldots+\alpha_n\mathcal{E}_n)(\mathbf{v})=$ и приравняем ее нулевой функции $\mathbf{o}(\mathbf{v})~~ (\mathbf{o}(\mathbf{v})=0~ \forall \mathbf{v}\in V)\colon~ \alpha_1\mathcal{E}_1(\mathbf{v})+\ldots+\alpha_n\mathcal{E}_n(\mathbf{v})= \mathbf{o}(\mathbf{v})=0~~\forall \mathbf{v}\in V.$ Подставляя в это равенство $\mathbf{v}=\mathbf{e}_i,~ i=1,\ldots,n$ , получаем $\alpha_1=\alpha_2\cdot= \alpha_n=0$ . Следовательно, система элементов $\mathcal{E}_1,\mathcal{E}_2,\ldots,\mathcal{E}_n$ пространства $V^{\ast}$ линейно независима, так как равенство $\alpha_1\mathcal{E}_1+\ldots+ \alpha_n\mathcal{E}_n =\mathbf{o}$ возможно только в тривиальном случае. Во-вторых, докажем, что любую линейную функцию $f\in V^{\ast}$ можно представить в виде линейной комбинации ковекторов $\mathcal{E}_1, \mathcal{E}_2,\ldots, \mathcal{E}_n$ . Действительно, для любого вектора $\mathbf{v}=v_1 \mathbf{e}_1+v_2 \mathbf{e}_2+\ldots+v_n \mathbf{e}_n$ в силу линейности функции $f$ получаем: $\begin{aligned}f(\mathbf{v})&= f(v_1 \mathbf{e}_1+\ldots+v_n \mathbf{e}_n)= v_1 f(\mathbf{e}_1)+\ldots+v_n f(\mathbf{e}_n)= f(\mathbf{e}_1)\mathcal{E}_1(\mathbf{v})+ \ldots+ f(\mathbf{e}_n)\mathcal{E}_n(\mathbf{v})=\\[2pt] &=(f(\mathbf{e}_1)\mathcal{E}_1+\ldots+ f(\mathbf{e}_n)\mathcal{E}_n)(\mathbf{v})= (\beta_1\mathcal{E}_1+ \ldots+\beta_n\mathcal{E}_n) (\mathbf{v}),\end{aligned}$ т.е. функция $f$ представлена в виде линейной комбинации $f=\beta_1 \mathcal{E}_1+\ldots+\beta_n\mathcal{E}_n$ функций $\mathcal{E}_1,\mathcal{E}_2,\ldots, \mathcal{E}_n$ (числа $\beta_i=f(\mathbf{e}_i)$ — коэффициенты линейной комбинации). Следовательно, система ковекторов $\mathcal{E}_1, \mathcal{E}_2,\ldots, \mathcal{E}_n$ является базисом сопряженного пространства $V^{\ast}$ и $\dim{V^{\ast}}=\dim{V}$ (для конечномерного пространства $V$ ). Математический форум (помощь с решением задач, обсуждение вопросов по математике). Если заметили ошибку, опечатку или есть предложения, напишите в комментариях.

Размерность и базис линейного пространства

Онлайн-сервисы

Нахождение НОД и НОК Разложение числа на простые множители Сравнения по модулю Операции над множествами Операции над векторами Разложение вектора по базису. Доказательство, что векторы образуют базис Чертёж треугольника по координатам вершин Решение треугольника Решение Пирамиды Построение Пирамиды по координатам вершин Чертёж многоугольника по координатам вершин Решение систем методом Крамера и Матричным Онлайн построение графика кривой 2-го порядка Определение вида кривой или поверхности 2-го порядка по инвариантам МНК и регрессионный анализ Онлайн + графики Онлайн число, сумма и дата прописью

Алгоритмы JavaScript

Алгоритмы поиска Алгоритмы сортировки Уникальные элементы массива Объединение, пересечение и разность массивов НОД и НОК Операции над матрицами Дата прописью

Введение в анализ

Функции: понятие, определение, графики Непрерывность функции Исследование функции и построение графика

Теория множеств

Множества: понятие, определение, примеры Точечные множества Замкнутые и открытые множества Мера множества Группы, кольца, поля в математике Поле комплексных чисел Кольцо многочленов Основная теорема алгебры и ее следствия

Математическая логика

Алгебра высказываний

Аксиоматика и логические рассуждения Методы доказательств теорем Алгебра высказываний и операции над ними Формулы алгебры высказываний Тавтологии алгебры высказываний Логическая равносильность формул Нормальные формы для формул высказываний Логическое следование формул Приложение алгебры высказываний для теорем Дедуктивные и индуктивные умозаключения Решение логических задач Принцип полной дизъюнкции

Булевы функции

Множества, отношения и функции в логике Булевы функции от одного и двух аргументов Булевы функции от n аргументов Системы булевых функций Применение булевых функций к релейно-контактным схемам Релейно-контактные схемы в ЭВМ Практическое применение булевых функций

Теория формального

Формализованное исчисление высказываний Полнота и другие свойства формализованного исчисления высказываний Независимость системы аксиом формализованного исчисления высказываний

Логика предикатов

Логика предикатов Логические операции над предикатами Кванторные операции над предикатами Формулы логики предикатов Тавтологии логики предикатов Преобразования формул и следование их предикатов Проблемы разрешения для общезначимости и выполнимости формул Применение логики предикатов в математике Строение математических теорем Аристотелева силлогистика и методы рассуждений Принцип полной дизъюнкции в предикатной форме Метод полной математической индукции Необходимые и достаточные условия Логика предикатов и алгебра множеств Формализованное исчисление предикатов

Неформальные и формаль-
ные аксиоматические теории

Неформальные аксиоматические теории Свойства аксиоматических теорий Формальные аксиоматические теории Формализация теории аристотелевых силлогизмов Свойства формализованного исчисления предикатов Формальные теории первого порядка Формализация математической теории

Теория алгоритмов

Интуитивное представление об алгоритмах Машины Тьюринга и тезис Рекурсивные функции Нормальные алгоритмы Маркова Разрешимость и перечислимость множеств Неразрешимые алгоритмические проблемы Теорема Гёделя о неполноте формальной арифметики

Математическая логика и компьютеры

Математическая логика и языки программирования Применение компьютеров для доказательства теорем математической логики Математическая логика и логическое программирование Математическая логика и информатика Математическая логика и искусственный интеллект

Дискретная математика

Множества и отношения

Теория множеств: понятия и определения Операции над множествами Кортеж и декартово произведение множеств Соответствия и бинарные отношения на множествах Операции над соответствиями на множествах Семейства множеств Специальные свойства бинарных отношений Отношения эквивалентности на множестве Упорядоченные множества Теорема о неподвижной точке Мощность множества Парадокс Рассела Метод характеристических функций

Группы и кольца

Алгебраические структуры и операции Группоиды, полугруппы, группы Кольца, тела, поля Области целостности в теории колец Модули и линейные пространства Подгруппы и подкольца Теорема Лагранжа о порядке конечной группы Гомоморфизмы групп и нормальные делители Гомоморфизмы и изоморфизмы колец Алгебра кватернионов

Полукольца и булевы алгебры

Полукольца: определение, аксиомы, примеры Замкнутые полукольца Полукольца и системы линейных уравнений Булевы алгебры и полукольца Решетки и полурешетки

Алгебраические системы

Алгебраические системы: модели и алгебры Подсистемы алгебраических систем Конгруэнции и фактор-системы Гомоморфизмы алгебраических систем Прямые произведения алгебраических систем Конечные булевы алгебры Многосортные алгебры

Теория графов

Теория графов: основные понятия и определения Способы представления графов Неориентированные и ориентированные деревья Остовное дерево и алгоритм Краскала Методы систематического обхода вершин графа Алгоритмы поиска в глубину и ширину в графах Задача о путях во взвешенных ориентированных графах Изоморфизм, гомоморфизм и автоморфизм графов Топологическая сортировка вершин графа Элементы цикломатики в теории графов

Булева алгебра и функции

Булевы функции и булев куб Таблицы булевых функций и булев оператор Равенство булевых функций. Фиктивные переменные Формулы и суперпозиции булевых функций Дизъюнктивные и конъюнктивные нормальные формы Построение минимальных ДНФ Теорема Поста и классы Критерий Поста Схемы из функциональных элементов

Конечные автоматы и регулярные языки

Конечные автоматы и регулярные языки Алфавит, слово, язык в программировании Порождающие грамматики (грамматики Хомского) Классификация грамматик и языков Регулярные языки и регулярные выражения Конечные автоматы Допустимость языка конечным автоматом Теорема Клини Детерминизация конечных автоматов Минимизация конечных автоматов Лемма о разрастании для регулярных языков Обоснование алгоритма детерминизации автоматов Конечные автоматы с выходом Морфизмы и конечные подстановки Машины Тьюринга

Контекстно-свободные языки

Контекстно-свободные языки и грамматики Приведенная форма КС-грамматики Лемма о разрастании для КС-языков Магазинные автоматы (автомат с магазинной памятью) Алгоритм построения МП-автомата по КС-грамматике Алгоритм построения КС-грамматики по МП-автомату Алгебраические свойства КС-языков Основное свойство суперпозиции КС-языков Пересечение контекстно-свободных языков Методы синтаксического анализа КС-языков Восходящий синтаксический анализ и LR(k)-грамматики Семантика формальных языков Принцип индукции по неподвижной точке Графовое представление МП-автоматов

Интегральное исчисление

Неопределённый и определённый

Неопределенный и определенный интегралы Свойства интегралов Интегрирование по частям Интегрирование методом замены переменной Интегрирование различных рациональных функций Интегрирование различных иррациональных функций Интегрирование различных тригонометрических функций Определенный интеграл и его основные свойства Необходимое и достаточное условие интегрируемости Теоремы существования первообразной Свойства определенных интегралов Несобственные интегралы Интегральное определение логарифмической функции

Приложения интегралов

Вычисление площадей плоских фигур Площади фигур в различных координатах Вычисление объемов тел с помощью интегралов Объём тела вращения Вычисление длин дуг кривых Формулы длины дуги регулярной кривой Кривизна плоской кривой Площадь поверхности вращения тела

Интегралы в физике

Статические моменты и координаты центра тяжести Теоремы Гульдина–Паппа Вычисление моментов инерции Другие приложения интегралов в физике

Основные интегралы

Интеграл Ньютона-Лейбница Интеграл Римана Интеграл Лебега

Вариационное исчисление

Примеры вариационных задач Дифференциальное уравнение Эйлера Функционалы, зависящие от нескольких функций Задача о минимуме кратного интеграла

Финансовый анализ

Анализ эффективности

Критерии и показатели эффективности предприятия Методы анализа эффективности деятельности Факторный анализ прибыли от операционной деятельности Анализ безубыточности предприятия Операционный рычаг и эффект финансового рычага Анализ и оценка состава, структуры и динамики доходов и расходов Анализ рентабельности и резервов устойчивого роста капитала Анализ распределения прибыли предприятия Анализ и оценка чувствительности показателей эффективности

Анализ устойчивости

Финансовая устойчивость и долгосрочная платежеспособность Характеристика типов финансовой устойчивости

Рыночная активность

Финансовый анализ рыночной активности Методика анализа рыночной активности Анализ и оценка дивидендного дохода на одну акцию

Инвестиционная деятельность

Инвестиции: экономическая сущность и классификация Государственное регулирование инвестиционной деятельности Источники финансовых ресурсов на капитальные вложения Инвестиции в основные фонды Оценка состояния основных фондов Амортизация основных фондов Капитальное строительство в инвестиционном процессе Планирование инвестиций в форме капитальных вложений Экономическая эффективность инвестиций Финансирование капитальных вложений Кредитование капитальных вложений Кредитоспособность Финансирование и кредитование затрат Финансирование и кредитование инвестиционной деятельности потребительской кооперации Финансирование и кредитование капитальных вложений потребительской кооперации Инвестиционное строительное проектирование

Анализ инвестиций

Инвестиции и инвестиционная деятельность предприятия Задачи финансового анализа инвестиций предприятия Учет фактора времени в инвестиционной деятельности Аннуитет и финансовая рента в инвестициях Учет фактора инфляции при инвестировании Оценка фактора риска инвестиционного проекта Методы оценки эффективности инвестиций Показатели эффективности инвестиционного проекта

Стоимость компании

Концепция построения международных стандартов финансовой отчетности (МСФО) Экономическое содержание международных стандартов финансовой отчётности Цели и принципы оценки стоимости акций и активов компании Оценка акций и активов предприятия по справедливой стоимости Методы оценки справедливой стоимости акций предприятия Затратный подход к оценки стоимости компаний и акций Сравнительный подход к оценки стоимости предприятий и акций Доходный подход к оценке стоимости компании и акций Выбор ставки дисконтирования при инвестировании в акции Метод капитализации прибыли Сравнение подходов к оценке стоимости компаний и пакетов акций

Форвардные контракты

Форвардный контракт и цена Форвардная цена акции на бирже Цена форвардного контракта инвестора Форвардная цена акции с учетом величины дивиденда Форвардная цена акции с учетом ставки дивиденда Форвардная цена валюты на рынке форекс Форвардный валютный курс и инфляция на рынке Форвардная цена товара и спотовый рынок Форвардная цена при различии ставок по кредитам и депозитам Синтетический форвардный контракт на акции и валюту

Теория вероятностей

Основные понятия теории вероятностей Зависимые и независимые случайные события Повторные независимые испытания Формула Бернулли Одномерные случайные величины Многомерные случайные величины Функции случайных величин Законы распределения целочисленных случайных величин Законы распределения непрерывных случайных величин Предельные теоремы теории вероятностей Закон больших чисел и предельные теоремы Вероятностные закономерности

Математическая статистика

Элементы математической статистики Выборочный метод Оценки параметров генеральной совокупности Статистические гипотезы Критерии согласия Теоретические и эмпирические частоты

Теория очередей (СМО)

Определение системы массового обслуживания Уравнения Колмогорова Предельные вероятности состояний Определение СМО с отказами Определение СМО с ожиданием (очередью)

Аналитическая геометрия

Векторная алгебра

Метрические понятия и аксиомы геометрии Равенство и подобие геометрических фигур Бинарные отношения Вектор, его направление и длина Линейные операции над векторами Линейная зависимость и независимость векторов Отношение коллинеарных векторов Проекции векторов на прямую и на плоскость Угол между векторами Ортогональные проекции векторов Координата вектора на прямой и базис Координаты вектора на плоскости и базис Координаты вектора в пространстве и базис Операции над векторами в координатной форме Ортогональный и ортонормированный базисы Cкалярное произведение векторов и его свойства Выражение скалярного произведения через координаты векторов Векторное произведение векторов и его свойства Смешанное произведение векторов и его свойства Ориентированные площади и объемы Двойное векторное произведение и его свойства Применение векторов в задачах на аффинные свойства фигур Применение произведений векторов при решении геометрических задач Применение векторной алгебры в механике

Системы координат

Прямоугольные координаты Преобразования прямоугольных координат Полярная система координат Цилиндрическая система координат Сферические координаты Аффинные координаты Аффинные преобразования координат Аффинные преобразования плоскости Примеры аффинных преобразований плоскости Аффинные преобразования пространства Многомерное координатное пространство Линейные и аффинные подпространства Скалярное произведение n-мерных векторов Преобразования систем координат

Геометрия на плоскости

Алгебраические линии на плоскости Общие уравнения геометрических мест точек Алгебраические уравнения линий на плоскости Уравнения прямой, проходящей через точку перпендикулярно вектору Уравнения прямой, проходящей через точку коллинеарно вектору Уравнения прямой, проходящей через две точки Уравнения прямой с угловым коэффициентом Взаимное расположение прямых Примеры задач с прямыми на плоскости Системы неравенств с двумя неизвестными Системы линейных уравнений с двумя неизвестными

Линии 2-го порядка

Канонические уравнения линий второго порядка Порядок приведения уравнения линии к каноническому виду Эллипс Гипербола Парабола Квадратичные неравенства с двумя неизвестными Применение линий 1-го и 2-го порядков в задачах на экстремум функций

Инварианты линий

Классификация линий 2-го порядка по инвариантам Приведение уравнения линии к каноническому виду по инвариантам

Геометрия в пространстве

Способы задания ГМТ в пространстве Алгебраические уравнения поверхностей Уравнения плоскости, проходящей через точку перпендикулярно вектору Уравнения плоскости, компланарной двум неколлинеарным векторам Уравнения плоскости, проходящей через три точки Взаимное расположение плоскостей Типовые задачи с плоскостями Уравнения прямых в пространстве Взаимное расположение прямых в пространстве Типовые задачи с прямыми в пространстве

Поверхности 2-го порядка

Канонические уравнения поверхностей Порядок приведения уравнения поверхности к каноническому виду Поверхности второго порядка Эллипсоиды Гиперболоиды Конусы Параболоиды Применение поверхностей 1-го и 2-го порядков в задачах на экстремум функций

Инварианты поверхностей

Классификация поверхностей 2-го порядка по инвариантам Квадратичные неравенства с тремя неизвестными Приведение уравнения поверхности к канониче-скому виду по инвариантам

Линейная алгебра

Матрицы и операции

Линейные операции над матрицами Умножение матриц Возведение матриц в степень Многочлены от матриц Транспонирование и сопряжение матриц Блочные матрицы Произведение и сумма матриц Кронекера Метод Гаусса приведения матрицы к ступенчатому виду Элементарные преобразования матриц

Определители

Определители матриц и их основные свойства Формула полного разложения определителя Формула Лапласа полного разложения определителя Определитель произведения матриц Методы вычисления определителей

Ранг матрицы

Линейная зависимость и линейная независимость строк (столбцов) матрицы Ранг матрицы и базисный минор матрицы Методы вычисления ранга матрицы Ранг системы столбцов (строк)

Обратная матрица

Обратные матрицы и их свойства Ортогональные и унитарные матрицы Способы нахождения обратной матрицы Матричные уравнения Односторонние обратные матрицы Скелетное разложение матрицы Полуобратная матрица Псевдообратная матрица

Системы уравнений

Системы линейных алгебраических уравнений Метод Гаусса решения систем линейных уравнений Структура общего решения системы уравнений Решение систем с помощью полуобратных матриц Псевдорешения системы линейных уравнений

Функциональные матрицы

Функциональные матрицы скалярного аргумента Производные матриц по векторному аргументу Линейные и квадратичные формы и их преобразования Приведение форм к каноническому виду Закон инерции вещественных квадратичных форм Знакоопределенность форм вещественных квадратичных Формы и исследование функций на экстремум

Многочленные матрицы

Многочленные матрицы (лямбда-матрицы) Операции над лямбда-матрицами Простые преобразования многочленных матриц Инвариантные множители многочленной матрицы

Функции от матриц

Собственные векторы и значения матрицы Подобие числовых матриц Характеристический многочлен матрицы Минимальный многочлен матрицы Теорема Гамильтона-Кэли Жорданова форма матрицы Приведение матрицы к жордановой форме Многочлены от матриц Применение многочленов от матриц Функции от матриц

Линейные пространства

Линейные пространства: определение и примеры Линейная зависимость и независимость n-мерных векторов Размерность и базис линейного пространства Преобразования координат в линейном пространстве Изоморфизм линейных пространств

Подпространства

Подпространства линейного пространства Пересечение и сумма подпространств Способы описания подпространств Нахождение дополнения и суммы подпространств Нахождение пересечения подпространств

Линейные отображения

Линейные многообразия Линейные отображения Матрица линейного отображения Ядро и образ линейного отображения

Линейные операторы

Линейные операторы (преобразования) Инвариантные подпространства Собственные векторы и значения оператора Свойства собственных векторов операторов Канонический вид линейного оператора Методика приведения линейного преобразования к каноническому виду

Евклидовы пространства

Комплексный анализ

Комплексные числа

Комплексные числа в алгебраической форме Комплексные числа в тригонометрической и показательной формах Множества на комплексной плоскости Последовательности и ряды комплексных чисел

Комплексные функции

Функции комплексного переменного. Предел, непрерывность и производная Элементарные функции комплексного переменного Дифференцирование функций комплексного переменного Аналитические функции и их свойства Конформные отображения
и их свойства Интегрирование функций комплексного переменного

Функциональные ряды в комплексной области

Функциональные ряды и последовательности Степенные ряды и их свойства Разложение функций в степенные ряды Нули аналитических функций Ряд Лорана и разложение функций по целым степеням

Особые точки, Вычеты

Изолированные особые точки функций и полюсы Вычеты и их применение Вычисление интегралов с помощью вычетов Вычеты и расположение нулей многочлена

Операционное исчисление

Преобразование Лапласа и его свойства Решение ДУ операционным методом Анализ выходных процессов линейных стационарных систем Z-преобразование и его свойства

Дифференциальные уравнения

ДУ первого порядка

Основные понятия и определения ДУ Метод изоклин для ДУ 1-го порядка Метод последовательных приближений ДУ с разделяющимися переменными Однородные ДУ Линейные ДУ 1-го порядка Дифференциальное уравнение Бернулли ДУ в полных дифференциалах Интегрирующий множитель ДУ, не разрешенные относительно производной Дифференциальное уравнение Риккати Составление ДУ семейств линий Задачи на траектории Особые решения ДУ

ДУ высших порядков

Понятия и определения ДУ высших порядков ДУ, допускающие понижение порядка Линейная независимость функций Определители Вронского и Грама Однородные и неоднородные дифференциальные уравнения Задача Коши и Уравнение Эйлера Линейные ДУ с переменными коэффициентами Метод Лагранжа решения ДУ Краевые задачи для ДУ высших порядков Разложение решения ДУ в степенной ряд Разложение решения ДУ в обобщенный степенной ряд Нахождение периодических решений ДУ Асимптотическое интегрирование ДУ

Системы ДУ

Системы ДУ: понятия и определения Сведение системы ДУ к одному уравнению Нахождение интегрируемых комбинаций Интегрирование однородных линейных систем ДУ Методы интегрирования неоднородных систем ДУ Преобразование Лапласа и решение ДУ и систем

Теория устойчивости

Устойчивость решений ДУ по Ляпунову Простейшие типы точек покоя Метод функций Ляпунова Устойчивость решений ДУ по первому приближению Критерии устойчивости Рауса–Гурвица и Михайлова ДУ с малым параметром при производной

Численные методы

Методы алгебры

Численные методы линейной алгебры Численные методы решения СЛАУ Итерационный метод Шульца обратной матрицы Методы решения задач о собственных значениях и векторах матрицы Методы решения нелинейных уравнений Методы решения систем нелинейных уравнений

Методы теории приближений

Методы приближения сеточных функций Методы функциональной интерполяции Методы интегрально-дифференциальной интерполяции Методы интегрального сглаживания Методы интерполяции и сглаживания сплайнами Методы численного дифференцирования и интегрирования Методы численного дифференцирования Методы численного интегрирования

Методы решения обыкновенных ДУ

Численные методы решения задачи Коши Разностные схемы для решения задачи Коши Составные схемы для решения задачи Коши Экстраполяционные методы решения задачи Коши Непрерывно-дискретные методы решения задачи Коши Численные методы решения краевых задач

Методы решения ДУ в частных производных

Численные методы решения уравнений математической физики с двумя переменными Принципы построения разностных схем для уравнений в частных производных Разностные схемы решения уравнений в частных производных 1-го порядка Разностные схемы решения уравнений в частных производных 2-го порядка Численные методы решения уравнений в частных производных Численные методы решения уравнений математической физики с тремя переменными

Размерность и базис линейного пространства

Определения размерности и базиса

Линейное пространство $V$ называется n-мерным, если в нем существует система из $n$ линейно независимых векторов, а любая система из большего количества векторов линейно зависима. Число $n$ называется размерностью (числом измерений) линейного пространства $V$ и обозначается $\operatorname{dim}V$ . Другими словами, размерность пространства — это максимальное число линейно независимых векторов этого пространства. Если такое число существует, то пространство называется конечномерным. Если же для любого натурального числа п в пространстве $V$ найдется система, состоящая из $n$ линейно независимых векторов, то такое пространство называют бесконечномерным (записывают: $\operatorname{dim}V=\infty$ ). Далее, если не оговорено противное, будут рассматриваться конечномерные пространства.

Базисом n-мерного линейного пространства называется упорядоченная совокупность $n$ линейно независимых векторов (базисных векторов).

Теорема 8.1 о разложении вектора по базису. Если $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n$ — базис n-мерного линейного пространства $V$ , то любой вектор $\mathbf{v}\in V$ может быть представлен в виде линейной комбинации базисных векторов:

$\mathbf{v}=\mathbf{v}_1\cdot \mathbf{e}_1+\mathbf{v}_2\cdot \mathbf{e}_2+\ldots+\mathbf{v}_n\cdot \mathbf{e}_n$

(8.4)

и притом единственным образом, т.е. коэффициенты $\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2,\ldots, \mathbf{v}_n$ определяются однозначно. Другими словами, любой вектор пространства может быть разложен по базису и притом единственным образом.

Действительно, размерность пространства $V$ равна $n$ . Система векторов $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n$ линейно независима (это базис). После присоединения к базису любого вектора $\mathbf{v}$ , получаем линейно зависимую систему $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n, \mathbf{v}$ (так как это система состоит из $(n+1)$ векторов n-мерного пространства). По свойству 7 линейно зависимых и линейно независимых векторов получаем заключение теоремы.

Следствие 1. Если $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n$ — базис пространства $V$ , то $V=\operatorname{Lin} (\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2, \ldots,\mathbf{e}_n)$ , т.е. линейное пространство является линейной оболочкой базисных векторов.

В самом деле, для доказательства равенства $V=\operatorname{Lin} (\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2, \ldots, \mathbf{e}_n)$ двух множеств достаточно показать, что включения $V\subset \operatorname{Lin}(\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2, \ldots,\mathbf{e}_n)$ и $\operatorname{Lin}(\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n)\subset V$ выполняются одновременно. Действительно, с одной стороны, любая линейная комбинация векторов линейного пространства принадлежит самому линейному пространству, т.е. $\operatorname{Lin}(\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n)\subset V$ . С другой стороны, любой вектор пространства по теореме 8.1 можно представить в виде линейной комбинации базисных векторов, т.е. $V\subset \operatorname{Lin}(\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n)$ . Отсюда следует равенство рассматриваемых множеств.

Следствие 2. Если $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n$ — линейно независимая система векторов линейного пространства $V$ и любой вектор $\mathbf{v}\in V$ может быть представлен в виде линейной комбинации (8.4): $\mathbf{v}=v_1\mathbf{e}_1+ v_2\mathbf{e}_2+\ldots+v_n\mathbf{e}_n$ , то пространство $V$ имеет размерность $n$ , а система $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2, \ldots,\mathbf{e}_n$ является его базисом.

В самом деле, в пространстве $V$ имеется система $n$ линейно независимых векторов, а любая система $\mathbf{u}_1,\mathbf{u}_2,\ldots,\mathbf{u}_n$ из большего количества векторов $(k>n)$ линейно зависима, поскольку каждый вектор из этой системы линейно выражается через векторы $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n$ . Значит, $\operatorname{dim} V=n$ и $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n$ — базис $V$ .

Теорема 8.2 о дополнении системы векторов до базиса. Всякую линейно независимую систему $k$ векторов n-мерного линейного пространства $(1\leqslant k<n)$ можно дополнить до базиса пространства.

В самом деле, пусть $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_k$ — линейно независимая система векторов n-мерного пространства $V~(1\leqslant k<n)$ . Рассмотрим линейную оболочку этих векторов: $L_k=\operatorname{Lin}(\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots, \mathbf{e}_k)$ . Любой вектор $\mathbf{v}\in L_k$ образует с векторами $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots, \mathbf{e}_k$ линейно зависимую систему $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_k,\mathbf{v}$ , так как вектор $\mathbf{v}$ линейно выражается через остальные. Поскольку в n-мерном пространстве существует $n$ линейно независимых векторов, то $L_k\ne V$ и существует вектор $\mathbf{e}_{k+1}\in V$ , который не принадлежит $L_k$ . Дополняя этим вектором линейно независимую систему $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_k$ , получаем систему векторов $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_k,\mathbf{e}_{k+1}$ , которая также линейно независимая. Действительно, если бы она оказалась линейно зависимой, то из пункта 1 замечаний 8.3 следовало, что $\mathbf{e}_{k+1}\in \operatorname{Lin}(\mathbf{e}_1, \mathbf{e}_2, \ldots,\mathbf{e}_k)=L_k$ , а это противоречит условию $\mathbf{e}_{k+1}\notin L_k$ . Итак, система векторов $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots, \mathbf{e}_k, \mathbf{e}_{k+1}$ линейно независимая. Значит, первоначальную систему векторов удалось дополнить одним вектором без нарушения линейной независимости. Продолжаем аналогично. Рассмотрим линейную оболочку этих векторов: $L_{k+1}=\operatorname{Lin} (\mathbf{e}_1, \mathbf{e}_2,\ldots, \mathbf{e}_k, \mathbf{e}_{k+1})$ . Если $L_{k+1}=V$ , то $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2, \ldots,\mathbf{e}_k, \mathbf{e}_{k+1}$ — базис и теорема доказана. Если $L_{k+1}\ne V$ , то дополняем систему $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2, \ldots,\mathbf{e}_k,\mathbf{e}_{k+1}$ вектором $\mathbf{e}_{k+2}\notin L_{k+1}$ и т.д. Процесс дополнения обязательно закончится, так как пространство $V$ конечномерное. В результате получим равенство $V=L_n=\operatorname{Lin} (\mathbf{e}_1,\ldots,\mathbf{e}_k,\ldots,\mathbf{e}_n)$ , из которого следует, что $\mathbf{e}_1,\ldots,\mathbf{e}_k,\ldots,\mathbf{e}_n$ — базис пространства $V$ . Теорема доказана.

Замечания 8.4

1. Базис линейного пространства определяется неоднозначно. Например, если $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2, \ldots, \mathbf{e}_n$ — базис пространства $V$ , то система векторов $\lambda \mathbf{e}_1,\lambda \mathbf{e}_2,\ldots,\lambda \mathbf{e}_n$ при любом $\lambda\ne0$ также является базисом $V$ . Количество базисных векторов в разных базисах одного и того же конечномерного пространства, разумеется, одно и то же, так как это количество равно размерности пространства.

2. В некоторых пространствах, часто встречающихся в приложениях, один из возможных базисов, наиболее удобный с практической точки зрения, называют стандартным.

3. Теорема 8.1 позволяет говорить, что базис — это полная система элементов линейного пространства, в том смысле, что любой вектор пространства линейно выражается через базисные векторы.

4. Если множество $\mathbb{L}$ является линейной оболочкой $\operatorname{Lin}(\mathbf{v}_1,\mathbf{v}_2,\ldots,\mathbf{v}_k)$ , то векторы $\mathbf{v}_1,\mathbf{v}_2,\ldots,\mathbf{v}_k$ называют образующими множества $\mathbb{L}$ . Следствие 1 теоремы 8.1 в силу равенства $V=\operatorname{Lin} (\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n)$ позволяет говорить, что базис — это минимальная система образующих линейного пространства $V$ , так как нельзя уменьшить количество образующих (удалить хотя бы один вектор из набора $\mathbf{e}_1, \mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n$ ) без нарушения равенства $V=\operatorname{Lin}( \mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n)$ .

5. Теорема 8.2 позволяет говорить, что базис — это максимальная линейно независимая система векторов линейного пространства, так как базис — это линейно независимая система векторов, и ее нельзя дополнить каким-либо вектором без потери линейной независимости.

6. Следствие 2 теоремы 8.1 удобно применять для нахождения базиса и размерности линейного пространства. В некоторых учебниках оно берется за определение базиса, а именно: линейно независимая система $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n$ векторов линейного пространства называется базисом, если любой вектор пространства линейно выражается через векторы $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n$ . Количество базисных векторов определяет размерность пространства. Разумеется, что эти определения эквивалентны приведенным выше.

Примеры базисов линейных пространств

Укажем размерность и базис для примеров линейных пространств, рассмотренных выше.

1. Нулевое линейное пространство $\{\mathbf{o}\}$ не содержит линейно независимых векторов. Поэтому размерность этого пространства полагают равной нулю: $\dim\{\mathbf{o}\}=0$ . Это пространство не имеет базиса.

2. Пространства $V_1,\,V_2,\,V_3$ имеют размерности 1, 2, 3 соответственно. Действительно, любой ненулевой вектор пространства $V_1$ , образует линейно независимую систему (см. пункт 1. замечаний 8.2), а любые два ненулевых век тора пространства $V_1$ коллинеарны, т.е. линейно зависимы (см. пример 8.1). Следовательно, $\dim{V_1}=1$ , а базисом пространства $V_1$ является любой ненулевой вектор. Аналогично доказывается, что $\dim{V_2}=2$ и $\dim{V_3}=3$ . Базисом пространства $V_2$ служат любые два неколлинеарных вектора, взятые в определенном порядке (один из них считается первым базисным вектором, другой — вторым). Базисом пространства $V_3$ являются любые три некомпланарных (не лежащих в одной или параллельных плоскостях) вектора, взятые в определенном порядке. Стандартным базисом в $V_1$ является единичный вектор $\vec{i}$ на прямой. Стандартным базисом в $V_2$ считается базис $\vec{i},\,\vec{j}$ , со стоящий из двух взаимно перпендикулярных единичных векторов плоскости. Стандартным базисом в пространстве $V_3$ считается базис $\vec{i},\,\vec{j},\,\vec{k}$ , составленный из трех единичных попарно перпендикулярных векторов, образующих правую тройку.

3. Пространство $\mathbb{R}^n$ содержит не более, чем $n$ , линейно независимых векторов. В самом деле, возьмем $k$ столбцов из $\mathbb{R}^n$ и составим из них матрицу размеров $n\times k$ . Если $k>n$ , то столбцы линейно зависимы по теореме 3.4 о ранге матрицы. Следовательно, $\dim{\mathbb{R}^n}\leqslant n$ . В пространстве $\mathbb{R}^n$ не трудно найти п линейно независимых столбцов. Например, столбцы единичной матрицы

$\mathbf{e}_1=\begin{pmatrix}1\\0\\\vdots\\0\end{pmatrix}\!,\quad \mathbf{e}_2= \begin{pmatrix}0\\1\\\vdots\\0\end{pmatrix}\!,\quad \ldots,\quad \mathbf{e}_n= \begin{pmatrix} 0\\0\\\vdots\\1 \end{pmatrix}\!.$

линейно независимы. Следовательно, $\dim{\mathbb{R}^n}=n$ . Пространство $\mathbb{R}^n$ называется n-мерным вещественным арифметическим пространством. Указанный набор векторов считается стандартным базисом пространства $\mathbb{R}^n$ . Аналогично доказывается, что $\dim{\mathbb{C}^n}=n$ , поэтому пространство $\mathbb{C}^n$ называют n-мерным комплексным арифметическим пространством.

4. Напомним, что любое решение однородной системы $Ax=o$ можно представить в виде $x=C_1\varphi_1+C_2\varphi_2+\ldots+C_{n-r}\varphi_{n-r}$ , где $r=\operatorname{rg}A$ , a $\varphi_1,\varphi_2,\ldots,\varphi_{n-r}$ — фундаментальная система решений. Следовательно, $\{Ax=o\}=\operatorname{Lin} (\varphi_1,\varphi_2,\ldots,\varphi_{n-r})$ , т.е. базисом пространства $\{Ax=0\}$ решений однородной системы служит ее фундаментальная система решений, а размерность пространства $\dim\{Ax=o\}=n-r$ , где $n$ — количество неизвестных, а $r$ — ранг матрицы системы.

5. В пространстве $M_{2\times3}$ матриц размеров $2\times3$ можно выбрать 6 матриц:

$\begin{gathered}\mathbf{e}_1= \begin{pmatrix}1&0&0\\0&0&0\end{pmatrix}\!,\quad \mathbf{e}_2= \begin{pmatrix}0&1&0\\0&0&0\end{pmatrix}\!,\quad \mathbf{e}_3= \begin{pmatrix} 0&0&1\\0&0&0\end{pmatrix}\!,\hfill\\[5pt] \mathbf{e}_4= \begin{pmatrix} 0&0&0\\1&0&0 \end{pmatrix}\!,\quad \mathbf{e}_5= \begin{pmatrix}0&0&0\\0&1&0\end{pmatrix}\!,\quad \mathbf{e}_6= \begin{pmatrix}0&0&0\\0&0&1\end{pmatrix}\!,\hfill \end{gathered}$

которые линейно независимы. Действительно, их линейная комбинация

$\alpha_1\cdot \mathbf{e}_1+\alpha_2\cdot \mathbf{e}_2+\alpha_3\cdot \mathbf{e}_3+ \alpha_4\cdot \mathbf{e}_4+\alpha_5\cdot \mathbf{e}_5+\alpha_6\cdot \mathbf{e}_6= \begin{pmatrix}\alpha_1&\alpha_2&\alpha_3\\ \alpha_4&\alpha_5&\alpha_6\end{pmatrix}$

(8.5)

равна нулевой матрице только в тривиальном случае $\alpha_1=\alpha_2= \ldots= \alpha_6=0$ . Прочитав равенство (8.5) справа налево, заключаем, что любая матрица из $M_{2\times3}$ линейным образом выражается через выбранные 6 матриц, т.е. $M_{2\times}= \operatorname{Lin} (\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_6)$ . Следовательно, $\dim{M_{2\times3}}=2\cdot3=6$ , а матрицы $\mathbf{e}_1, \mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_6$ являются базисом (стандартным) этого пространства. Аналогично доказывается, что $\dim{M_{m\times n}}=m\cdot n$ .

6. Для любого натурального $n$ в пространстве $P(\mathbb{C})$ многочленов с комплексными коэффициентами можно найти п линейно независимых элементов. Например, многочлены $\mathbf{e}_1=1,$ $\mathbf{e}_2=z,$ $\mathbf{e}_3=z^2,\,\ldots,$ $\mathbf{e}_n=z^{n-1}$ линейно независимы, так как их линейная комбинация

$a_1\cdot \mathbf{e}_1+a_2\cdot \mathbf{e}_2+\ldots+a_n\cdot \mathbf{e}_n= a_1+a_2z+\ldots+a_nz^{n-1}$

равна нулевому многочлену $(o(z)\equiv0)$ только в тривиальном случае $a_1=a_2=\ldots=a_n=0$ . Поскольку эта система многочленов линейно независима при любом натуральном л, пространство $P(\mathbb{C})$ бесконечномерное. Аналогично делаем вывод о бесконечной размерности пространства $P(\mathbb{R})$ многочленов с действительными коэффициентами. Пространство $P_n(\mathbb{R})$ многочленов степени не выше, чем $n$ , конечномерное. Действительно, векторы $\mathbf{e}_1=1,$ $\mathbf{e}_2=x,$ $\mathbf{e}_3=x^2,\,\ldots,$ $\mathbf{e}_{n+1}=x^n$ образуют базис (стандартный) это го пространства, так как они линейно независимы и любой многочлен из $P_n(\mathbb{R})$ можно представить в виде линейной комбинации этих векторов:

$a_nx^n+\ldots+a_1x+a_0=a_0\cdot \mathbf{e}_1+a_1 \mathbf{e}_2+\ldots+a_n\cdot \mathbf{e}_{n+1}$ . Следовательно, $\dim{P_n(\mathbb{R})}=n+1$ .

7. Пространство $C(\mathbb{R})$ непрерывных функций является бесконечно мерным. Действительно, для любого натурального $n$ многочлены $1,x,x^2,\ldots, x^{n-1}$ , рассматриваемые как непрерывные функции, образуют линейно независимые системы (см. предыдущий пример).

В пространстве $T_{\omega}(\mathbb{R})$ тригонометрических двучленов (частоты $\omega\ne0$ ) с действительными коэффициентами базис образуют одночлены $\mathbf{e}_1(t)=\sin\omega t,~\mathbf{e}_2(t)=\cos\omega t$ . Они линейно независимы, так как тождественное равенство $a\sin\omega t+b\cos\omega t\equiv0$ возможно только в тривиальном случае $(a=b=0)$ . Любая функция вида $f(t)=a\sin\omega t+b\cos\omega t$ линейно выражается через базисные: $f(t)=a\,\mathbf{e}_1(t)+b\,\mathbf{e}_2(t)$ .

8. Пространство $\mathbb{R}^X$ действительных функций, определенных на множестве $X$ , в зависимости от области определения $X$ может быть конечномерным или бесконечномерным. Если $X$ — конечное множество, то пространство $\mathbb{R}^X$ конечномерное (например, $X=\{1,2,\ldots,n\}$ ). Если $X$ — бесконечное множество, то пространство $\mathbb{R}^X$ бесконечномерное (например, пространство $\mathbb{R}^N$ последовательностей).

9. В пространстве $\mathbb{R}^{+}$ любое положительное число $\mathbf{e}_1$ , не равное единице, может служить базисом. Возьмем, например, число $\mathbf{e}_1=2$ . Любое положительное число $r$ можно выразить через $\mathbf{e}_1$ , т.е. представить в виде $\alpha_1\cdot \mathbf{e}_1\colon~ r=2^{\log_2r}=\log_2r\ast2=\alpha_1\ast \mathbf{e}_1$ , где $\alpha_1=\log_2r$ . Следовательно, размерность этого пространства равна 1, а число $\mathbf{e}_1=2$ является базисом.

10. Пусть $\mathbf{e}_1,\mathbf{e}_2,\ldots,\mathbf{e}_n$ — базис вещественного линейного пространства $V$ . Определим на $V$ линейные скалярные функции $\mathcal{E}_1, \mathcal{E}_2,\ldots, \mathcal{E}_n$ , положив:

$\mathcal{E}_i(\mathbf{e}_j)=\begin{cases}1,&i=j,\\ 0,&i\ne j.\end{cases}$

При этом, в силу линейности функции $\mathcal{E}_i$ , для произвольного вектора $\mathbf{v}=v_1 \mathbf{e}_1+v_2 \mathbf{e}_2+\ldots+v_n \mathbf{e}_n$ получаем $\mathcal{E}(\mathbf{v})=\sum_{j=1}^{n}v_j \mathcal{E}(\mathbf{e}_j)=v_i$ .

Итак, определены $n$ элементов (ковекторов) $\mathcal{E}_1, \mathcal{E}_2, \ldots, \mathcal{E}_n$ сопряженного пространства $V^{\ast}$ . Докажем, что $\mathcal{E}_1, \mathcal{E}_2,\ldots, \mathcal{E}_n$ — базис $V^{\ast}$ .

Во-первых, покажем, что система $\mathcal{E}_1, \mathcal{E}_2,\ldots, \mathcal{E}_n$ линейно независима. В самом деле, возьмем линейную комбинацию этих ковекторов $(\alpha_1 \mathcal{E}_1+\ldots+\alpha_n\mathcal{E}_n)(\mathbf{v})=$ и приравняем ее нулевой функции

$\mathbf{o}(\mathbf{v})~~ (\mathbf{o}(\mathbf{v})=0~ \forall \mathbf{v}\in V)\colon~ \alpha_1\mathcal{E}_1(\mathbf{v})+\ldots+\alpha_n\mathcal{E}_n(\mathbf{v})= \mathbf{o}(\mathbf{v})=0~~\forall \mathbf{v}\in V.$

Подставляя в это равенство $\mathbf{v}=\mathbf{e}_i,~ i=1,\ldots,n$ , получаем $\alpha_1=\alpha_2\cdot= \alpha_n=0$ . Следовательно, система элементов $\mathcal{E}_1,\mathcal{E}_2,\ldots,\mathcal{E}_n$ пространства $V^{\ast}$ линейно независима, так как равенство $\alpha_1\mathcal{E}_1+\ldots+ \alpha_n\mathcal{E}_n =\mathbf{o}$ возможно только в тривиальном случае.

Во-вторых, докажем, что любую линейную функцию $f\in V^{\ast}$ можно представить в виде линейной комбинации ковекторов $\mathcal{E}_1, \mathcal{E}_2,\ldots, \mathcal{E}_n$ . Действительно, для любого вектора $\mathbf{v}=v_1 \mathbf{e}_1+v_2 \mathbf{e}_2+\ldots+v_n \mathbf{e}_n$ в силу линейности функции $f$ получаем:

$\begin{aligned}f(\mathbf{v})&= f(v_1 \mathbf{e}_1+\ldots+v_n \mathbf{e}_n)= v_1 f(\mathbf{e}_1)+\ldots+v_n f(\mathbf{e}_n)= f(\mathbf{e}_1)\mathcal{E}_1(\mathbf{v})+ \ldots+ f(\mathbf{e}_n)\mathcal{E}_n(\mathbf{v})=\\[2pt] &=(f(\mathbf{e}_1)\mathcal{E}_1+\ldots+ f(\mathbf{e}_n)\mathcal{E}_n)(\mathbf{v})= (\beta_1\mathcal{E}_1+ \ldots+\beta_n\mathcal{E}_n) (\mathbf{v}),\end{aligned}$

т.е. функция $f$ представлена в виде линейной комбинации $f=\beta_1 \mathcal{E}_1+\ldots+\beta_n\mathcal{E}_n$ функций $\mathcal{E}_1,\mathcal{E}_2,\ldots, \mathcal{E}_n$ (числа $\beta_i=f(\mathbf{e}_i)$ — коэффициенты линейной комбинации). Следовательно, система ковекторов $\mathcal{E}_1, \mathcal{E}_2,\ldots, \mathcal{E}_n$ является базисом сопряженного пространства $V^{\ast}$ и $\dim{V^{\ast}}=\dim{V}$ (для конечномерного пространства $V$ ).

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

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

Список статей » Список форумов

Часовой пояс: UTC + 3 часа [ Летнее время ]