intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Toán ứng dụng - chương 4: Không gian vecto

Chia sẻ: Lê Trinh Vàng | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:51

258
lượt xem
68
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tham khảo tài liệu 'toán ứng dụng - chương 4: không gian vecto', tài liệu phổ thông, toán học phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Toán ứng dụng - chương 4: Không gian vecto

  1. Trường ĐH Bách khoa tp Hồ Chí Minh Khoa Khoa học ứng dụng - Bộ môn Toán ứng dụng ------------------------------------------------------ Ñaïi soá tuyeán tính Chöông 4: KHOÂNG GIAN VEÙCTÔ Giaûng vieân TS. Ñaëng Vaên Vinh www.tanbachkhoa.edu.vn
  2. Nội dung --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- I – Ñònh nghóa vaø Ví duï II – Ñoäc laäp tuyeán tính, phuï thuoäc tuyeán tính III – Haïng cuûa hoï veùctô IV – Cô sôû vaø soá chieàu V – Khoâng gian con.
  3. I. Ñònh nghóa vaø caùc ví duï --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Tập khác rỗng V Hai phép toán Cộng Nhân véctơ với 1 số 8 tiên đề 1. x + y = y + x; 2. (x + y) + z = x + (y + z) 3. Tồn tại véc tơ không, ký hiệu 0 sao cho x + 0 = x 4. Mọi x thuộc V, tồn tại vectơ, ký hiệu –x sao cho x + (-x) = 0 KHÔNG GIAN VÉCTƠ V 5. Với mọi số  ,   K và mọi vector x: (    ) x   x   x 6. Với mọi số   K , với mọi x , y V :  ( x  y )   x   y 7. (  ) x   (  x ) 8. 1x = x
  4. I. Định nghĩa và các ví dụ --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Tính chất của không gian véctơ 1) Véctơ không là duy nhất. 2) Phần tử đối xứng của véctơ x là duy nhất. 3) 0x = 0 Với mọi vectơ x thuộc V và mọi số   K : 4)  0  0 5) -x = (-1)x
  5. I. Định nghĩa và các ví dụ ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- -- Ví dụ 1 V1  ( x1 , x2 , x3 ) xi  R Định nghĩa phép cộng hai véctơ như sau: x  y  ( x1 , x2 , x3 )  ( y1 , y2 , y3 )  ( x1  y1 , x2  y2 , x3  y3 ) Định nghĩa phép nhân véctơ với một số thực như sau:   x   ( x1 , x2 , x3 )  (x1 ,x2 ,x3 )  x1  y1  Định nghĩa sự bằng nhau: x  y   x2  y 2 x  y  3 3 V1 - Không gian véctơ R3 trên trường số thực
  6. I. Định nghĩa và các ví dụ --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Ví dụ 2 V2  ax 2  bx  c a, b, c  R Định nghĩa phép cộng hai véctơ: là phép cộng hai đa thức thông thường, đã biết ở phổ thông. Định nghĩa phép nhân véctơ với một số: là phép nhân đa thức với một số thực thông thường, đã biết ở phổ thông. Định nghĩa sự bằng nhau: hai véc tơ bằng nhau nếu hai đa thức bằng nhau, tức là các hệ số tương ứng bằng nhau). V2 - Không gian véctơ P2 [ x]
  7. I. Định nghĩa và các ví dụ --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Ví dụ 3  a b   V3    a , b, c , d  R   c d   Định nghĩa phép cộng hai véctơ: là phép cộng hai ma trận đã biết trong chương ma trận. Định nghĩa phép nhân véctơ với một số: là phép nhân ma trận với một số đã biết. Định nghĩa sự bằng nhau của hai véctơ: hai véc tơ bằng nhau hai ma trận bằng nhau. V3 - Không gian véctơ M 2 [ R]
  8. I. Định nghĩa và các ví dụ ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- -- Ví dụ 4 V 4  (x 1 , x 2 , x 3 ) x i  R  2x 1  3x 2  x 3  0 Phép cộng hai véctơ và nhân véctơ với một số giống như trong ví dụ 1. V4 - là KGVT CHÚ Ý: Có nhiều cách khác nhau để định nghĩa hai phép toán trên V1, ( hoặc V2, hoặc V3 ) sao cho V1 ( hoặc V2, hoặc V3 ) là không gian véctơ.
  9. I. Định nghĩa và các ví dụ ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- -- Ví dụ 5 V 5  ( x 1 ,x 2 ,x 3 ) x i  R  x 1  x 2  2x 3  1 Phép cộng hai véctơ và nhân véctơ với một số giống như trong ví dụ 1. V4 - KHÔNG là KGVT x  (1, 2,1)  V4 , y  (2,3, 2) V4 x  y  (3,5,3)  V4
  10. II. Độc lập tuyến tính --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- V- KGVT trên K Tập con M  {x1 , x2 ,..., xm } 1 , 2 , , m  K không đồng thời bằng 0 M– PTTT 1 x1   2 x2     m xm  0 1x1   2 x2     m xm  0  1   2   m  0 M – độc lập tuyến tính
  11. II. Độc lập tuyến tính --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- V- KGVT trên K Tập con M  {x1 , x2 ,..., xm } Vector x thuộc V được gọi là Tổ hợp tuyến tính của M, nếu 1, 2 ,, m  K x  1 x1   2 x2     m xm
  12. II. Độc lập tuyến tính --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Ví dụ 5 Trong không gian R3 cho họ véc tơ M  { (1, 1, 1 ) ; ( 2 , 1, 3 ) , (1, 2 , 0 ) } 1. Hỏi M độc lập tuyến tính hay phụ thuộc tuyến tính? 2. Véctơ x = (2,-1,3) có là tổ hợp tuyến tính của họ M? Giải câu 1. Giả sử  ( 1,1,1)   ( 2,1, 3)   ( 1, 2, 0 )  0  (   2    ,    2 ,  3 )  ( 0, 0, 0 )   2     0 1 2 1        2  0 A  1 1 2   r( A )  2      3  0 1 3 0     Hệ có vô số nghiệm, suy ra M phụ thuộc tuyến tính
  13. II. Độc lập tuyến tính --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Giải câu 2. Giả sử  ( 1,1,1)   ( 2,1, 3)   ( 1, 2, 0 )  x  (   2    ,    2 ,  3 )  ( 2, 1, 3 )    2    2 1 2 1 2        2  1 (A | b)   1 1 2 1      3  3 1 3 0 3     r(A | b)  r(A) Hệ phương trình vô nghiệm, suy ra không tồn tại bộ số  ,  ,  Vậy véctơ x không là tổ hợp tuyến tính của M.
  14. II. Độc lập tuyến tính --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- M  {x1 , x2 , , xm } 1 x1   2 x2     m xm  0 Hệ thuần nhất AX=0 Có duy nhất nghiệm X = 0 M – độc lập tuyến tính Có nghiệm khác không M – phụ thuộc tuyến tính
  15. II. Độc lập tuyến tính --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- M  {x1 , x2 , , xm } 1 x1   2 x2     m xm  x Hệ thuần pt AX= b Hệ có nghiệm x là tổ hợp tuyến tính của M Hệ vô nghiệm x không là tổ hợp tuyến tính
  16. II. Độc lập tuyến tính --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Ví dụ Trong không gian véctơ V cho họ M  { x , y , 2 x  3 y , z} a. Vécto 2x + 3y có là tổ hợp tuyến tính của x, y, z. b. M độc lập tuyến tính hay phụ thuộc tuyến tính
  17. II. Độc lập tuyến tính --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Ví dụ Trong không gian véctơ V cho họ M = { x, y, z} độc lập tuyến tính. Chứng tỏ {x+y+2z, 2x+3y+z, 3x+4y+z} độc lập tuyến tính. Giả sử  ( x  y  2 z )   (2 x  3 y  z )   (3x  4 y  z )  0  (  2   3 ) x  (  3  4 ) y  (2     ) z  0 Vì M độc lập tuyến tính nên ta có   2   3  0      0   3  4  0  2      0  Vậy M độc lập tuyến tính
  18. II. Độc lập tuyến tính --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Ví dụ Trong không gian véctơ V cho họ M  { x , y } ĐLTT Các tập hợp con sau đây độc lập tuyến tính hay phụ thuộc tuyến tính a. M1  {2x, 3y} b. M 2  {x+y,2x+3y} c. M3  {x+y,2x+3y,x-y}
  19. II. Độc lập tuyến tính --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Ví dụ Trong không gian véctơ V cho { x , y } độc lập tuyến tính, z không là tổ hợp tuyến tính của x và y. Chứng minh rằng {x , y , z } độc lập tuyến tính
  20. II. Độc lập tuyến tính ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  Nếu M chứa véctơ 0, thì M phụ thuộc tuyến tính. M  {x1 , x2 , , xm } - phụ thuộc tt •  xi - là tổ hợp tuyến tính của các véctơ còn lại trong M
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2