Линейные векторные пространства. Базис презентация

Содержание


Презентации» Математика» Линейные векторные пространства. Базис
Линейные векторные пространства. Базис  
 Линейные векторные пространства;
 Линейная зависимостьЛинейные векторные пространства
 Определение. Множество V называется линейным векторным пространством, еслиЛинейные векторные пространстваЛинейные векторные пространстваЛинейные векторные пространстваЛинейная зависимость векторов
  Определение . Векторы    Линейные векторные пространства
 Теорема. Система из  k  векторов Базис линейного пространства
   Пусть     Базис линейного пространства
 Равенство       Базис линейного пространства
  Теорема. Любой элемент   линейного пространстваБазис линейного пространстваБазис линейного пространства
 	
   Из этих равенств, в силуБазис линейного пространства
 	Равенство (1) означает, что при сложении двух элементовРазмерность линейного пространства
 Определение. Если линейное пространство
 имеет базис, состоящий изРазмерность линейного пространства
 Линейное пространство, в котором не существует базис,
 Переход от одного базиса к другомуПереход от одного базиса к другомуПереход от одного базиса к другому
 Замечание . Каждый вектор ЕВКЛИДОВЫ ПРОСТРАНСТВА. 
  Определение. Скалярным произведением векторов   ЕВКЛИДОВЫ ПРОСТРАНСТВАЕВКЛИДОВЫ ПРОСТРАНСТВА 
 В любом евклидовом пространстве определяют:
 длину вектора:
 расстояниеОртогональные элементы. Ортонормированный базис
 Определение. Базис       ПРОЦЕСС ОРТОГОНАЛИЗАЦИИ БАЗИСА  
  Пусть –     ПРОЦЕСС ОРТОГОНАЛИЗАЦИИ БАЗИСА  
  Процесс построения указанным способом
 Примеры
 Выяснить, являются ли векторы
 линейно зависимыми.
 Решение. Составим матрицу, уПримерыПримерыПримерыПримерыПримеры



Слайды и текст этой презентации
Слайд 1
Описание слайда:
Линейные векторные пространства. Базис Линейные векторные пространства; Линейная зависимость векторов; Базис и размерность пространства Преобразование координат; Матрица перехода


Слайд 2
Описание слайда:
Линейные векторные пространства Определение. Множество V называется линейным векторным пространством, если для любых его элементов и , называемых векторами этого пространства, и любого действительного числа так определены в V векторы и , что верны следующие аксиомы:  

Слайд 3
Описание слайда:
Линейные векторные пространства

Слайд 4
Описание слайда:
Линейные векторные пространства

Слайд 5
Описание слайда:
Линейные векторные пространства

Слайд 6
Описание слайда:
Линейная зависимость векторов Определение . Векторы линейного векторного пространства называются линейно зависимыми, если существуют числа , не все равные нулю, такие, что справедливо равенство: . (1 ) Определение . Векторы линейного векторного пространства называются линейно независимыми, если выполнение равенства (1) возможно только при условии:   .

Слайд 7
Описание слайда:
Линейные векторные пространства Теорема. Система из k векторов пространства является линейно независимой тогда и только тогда, когда матрица A , столбцы (строки) которой составлены из этих векторов, имеет ранг k. Следствие. Система, состоящая более чем из n векторов пространства , линейно зависима .

Слайд 8
Описание слайда:
Базис линейного пространства Пусть произвольное линейное пространство. Определение . Линейная независимая система элементов пространства называется базисом этого пространства, если любой элемент пространства является линейной комбинацией этих элементов, т.е. где некоторые числа называемые координатами элемента относительно базиса

Слайд 9
Описание слайда:
Базис линейного пространства Равенство называется разложением элемента по базису Пример 1. В линейном пространстве всех векторов плоскости любые два неколлинеарные вектора являются базисом этого пространства. Пример 2. В линейном пространстве всех векторов пространства любые три некомпланарные вектора являются базисом этого пространства.

Слайд 10
Описание слайда:
Базис линейного пространства Теорема. Любой элемент линейного пространства разлагается по базису этого пространства единственным способом. Доказательство. Предположим обратное, пусть элемент разлагается по базису двумя различными способами:

Слайд 11
Описание слайда:
Базис линейного пространства

Слайд 12
Описание слайда:
Базис линейного пространства Из этих равенств, в силу аксиом 1-8 линейного векторного пространства, получим и

Слайд 13
Описание слайда:
Базис линейного пространства Равенство (1) означает, что при сложении двух элементов линейного пространства их координаты складываются. Равенство (2) означает, что при умножении элемента линейного пространства на некоторое число координаты этого элемента умножаются на

Слайд 14
Описание слайда:
Размерность линейного пространства Определение. Если линейное пространство имеет базис, состоящий из n элементов, то это число n называется размерностью линейного пространства , а само пространство называется n – мерным линейным или векторным пространством. Размерность линейного пространства обозначается через dim L.

Слайд 15
Описание слайда:
Размерность линейного пространства Линейное пространство, в котором не существует базис, назывется бесконечномерным. Теорема. В линейном пространстве любые два базиса содержат одинаковое число элементов. Размерность линейного пространства всех векторов плоскости равна двум. Размерность линейного пространства всех векторов пространства равна трем. Размерность линейного пространства равна

Слайд 16
Описание слайда:
Переход от одного базиса к другому

Слайд 17
Описание слайда:
Переход от одного базиса к другому

Слайд 18
Описание слайда:
Переход от одного базиса к другому Замечание . Каждый вектор пространства имеет координаты как в старом базисе, так и в новом. Справедливо равенство: которое связывает координаты вектора в старом базисе и координаты вектора в новом базисе, где – матрица перехода от нового базиса к старому.  

Слайд 19
Описание слайда:
ЕВКЛИДОВЫ ПРОСТРАНСТВА. Определение. Скалярным произведением векторов и линейного векторного пространства называется число, обозначаемое и удовлетворяющее следующим условиям: 1. 2. 3. 4.

Слайд 20
Описание слайда:
ЕВКЛИДОВЫ ПРОСТРАНСТВА

Слайд 21
Описание слайда:
ЕВКЛИДОВЫ ПРОСТРАНСТВА В любом евклидовом пространстве определяют: длину вектора: расстояние между двумя векторами: косинус угла между векторами и :

Слайд 22
Описание слайда:
Ортогональные элементы. Ортонормированный базис Определение. Базис евклидова пространства называется ортогональным, если при любых Определение. Ортогональный базис евклидова пространства называется ортонормированным, если

Слайд 23
Описание слайда:
  ПРОЦЕСС ОРТОГОНАЛИЗАЦИИ БАЗИСА   Пусть – базис в евклидовом пространстве . Тогда векторов, вычисленных по формулам где образуют ортогональный базис в евклидовом пространстве .

Слайд 24
Описание слайда:
  ПРОЦЕСС ОРТОГОНАЛИЗАЦИИ БАЗИСА   Процесс построения указанным способом ортогонального базиса по некоторому данному базису называется процессом ортогонализации Шмидта. Определение. Нормированием вектора называется замена его вектором , имеющим длину, равную 1.  

Слайд 25
Описание слайда:
Примеры Выяснить, являются ли векторы линейно зависимыми. Решение. Составим матрицу, у которой, например, строками являются векторы . Приведем ее к ступенчатому виду:

Слайд 26
Описание слайда:
Примеры

Слайд 27
Описание слайда:
Примеры

Слайд 28
Описание слайда:
Примеры

Слайд 29
Описание слайда:
Примеры

Слайд 30
Описание слайда:
Примеры

Слайд 31
Описание слайда:

Слайд 32
Описание слайда:


Скачать презентацию на тему Линейные векторные пространства. Базис можно ниже:

Похожие презентации