Векторное произведение векторов, свойства, координатное представление

Векторное произведение векторов

Определение. Если наблюдатель, идя против часовой стрелке сначала встречает вектор $\vec {c},$ затем встречает вектор $\vec {a},$ затем вектор $\vec {b},$ то тройка векторов $\left\{\vec {a}, \vec {b}, \vec {c}\right\}$ называется правой (рис. 1), если же наблюдатель шел по часовой стрелке и встретил вектора в той же последовательности, то тогда тройка векторов $\left\{\vec {a}, \vec {b}, \vec {c}\right\}$ называется левой.

Определение с использованием руки (мнемоническое правило). Если обозначить указательный палец как $\vec {a},$ средний палец как $\vec {b},$ а большой палец как их произведение, т.е. $\vec {c},$ то расположение пальцев на правой руке является правой тройкой векторов, а на левой руке левой тройкой векторов.

На рисунке 1 показано как будет выглядеть правая тройка векторов.

рис. 1

Определение. Векторным произведением неколлинеарных векторов $\vec {a}$ и $\vec {b}$ называется вектор $\vec {c},$ такой, что

  1. $\left|\vec {c}\right| = \left|\vec {a}\right| \cdot \left|\vec {b}\right| \cdot \sin \varphi,$ где $\varphi$ — угол между векторами $\vec {a}$ и $\vec {b};$
  2. Вектор $\vec {c}$ ортогонален вектору $\vec {a}$ и вектору $\vec {b};$
  3. Тройка векторов $\left\{\vec {a}, \vec {b}, \vec {c}\right\}$ правая.

Векторное произведение $\vec {a}$ и $\vec {b}$ обозначается как $\left[\vec {a}, \vec{b}\right].$

Свойства векторного произведения

  • $\left[\vec{a}, \vec{b}\right] = -\left[\vec{b}, \vec{a}\right]$ (антикоммутативность).

    Смотря на определение видно, что произведения $\vec {a} \times \vec {b}$ и $\vec {b} \times \vec {a}$ имеют одинаковую длину. Так же они имеют противоположное направление из-за того, что $\sin \varphi$ нечетен.

  • $\,\left[\lambda \vec{a}, \vec{b}\right] = \lambda\left[\vec{a}, \vec{b}\right]$ (ассоциативность).

    Докажем данное св-во для случая $\lambda > 0,$ а для $\lambda < 0,$ доказательство проводится аналогично. Легко заметить, что при $\lambda > 0$ вектор $\lambda \left(\vec {a} \times \vec {b}\right)$ имеет то же направление, что и $\vec {a} \times \vec {b}$ (обратное при $\lambda < 0$). Теперь нам надо доказать равенство длин этих произведений. $$\left|\left(\vec{a} \times \vec{b}\right)\right| = \left|\lambda\right| \cdot \left|\vec{a} \times \vec{b}\right| = \lambda \cdot \left|\vec{a}\right| \cdot \left|\vec{b}\right| \cdot \sin \left(\vec{a}; \vec{b}\right),$$ $$\left|\left(\lambda \vec{a}\right) \times \vec{b}\right| = \left|\lambda \vec{a}\right| \cdot \left|\vec{b}\right| \cdot \sin \left(\vec{a}; \vec{b}\right) = \lambda \left|\vec{a}\right| \cdot \left|\vec{b}\right| \cdot \sin \left(\vec{a}; \vec{b}\right).$$

  • $\,\vec{a} \times \left(\vec{b} + \vec{c}\right) = \vec{a} \times \vec{b} + \vec{a} \times \vec{c}$ (дистрибутивность).
  • Условие коллинеарности векторов.

    Для того, чтобы два ненулевых вектора были коллинеарны, необходимо и достаточно, чтобы их векторное произведение равнялось нулевому вектору. $$\vec{a} \| \vec{b}, \quad \left| \vec{a}\right| \neq 0, \quad \left|\vec{b}\right| \neq 0 \Longleftrightarrow \vec{a} \times \vec{b} = \vec{0}.$$

    Необходимость. Очевидно, что если вектора $\vec {a}$ и $\vec {b}$ коллинеарны, то синус угла между ними равен нулю, отсюда видим, что по определению, векторное произведение равно нулю.
    Достаточность. Теперь докажем в обратную сторону: если $\vec{a} \times \vec{b} = \vec{0},$ то $\left|\vec{a}\right| \cdot \left|\vec{b}\right| \cdot \sin \left(\vec{a}; \vec{b}\right) = 0 \Rightarrow$ один из сомножителей равен нулю. Так как ни один из векторов не равен нулю, то $\sin \left(\vec{a}; \vec{b}\right) = 0,$ т.е. либо $\widehat {\left(\vec{a}; \vec{b}\right)} = 0,$ либо $\widehat {\left(\vec{a}; \vec{b}\right)} = \pi$ и значит $\vec{a} \| \vec{b}.$

    Следствие: векторный квадрат равен нулевому вектору.

  • Геометрический смысл векторного произведения.

    Модуль векторного произведения равен площади параллелограмма построенного на перемножаемых векторах (рис. 2).

    Если посмотреть векторного произведения $\left|\vec{a} \times \vec{b}\right| = \left|\vec{a}\right| \cdot \left|\vec{b}\right| \cdot \sin \left(\vec{a}; \vec{b}\right),$ то мы видим общеизвестную формулу площади параллелограмма со сторонами, длины которых равны $\left|\vec {a}\right|$ и $\left|\vec {b}\right|.$

    рис. 2

Координатное представление векторного произведения

Для того, чтобы выразить результат векторного произведения векторов $\vec {a} = \left(a_{x}, a_{y}, a_{z}\right)$ и $\vec {b} = \left(b_{x}, b_{y}, b_{z}\right)$ в координатах надо сначала найти все парные векторные произведения единичных векторов $\vec {i}, \vec {j}, \vec {k}.$ $$\vec{i} \times \vec{i} = \vec{j} \times \vec{j} = \vec{k} \times \vec{k} = 0,$$ $$\vec{i} \times \vec{j} = \vec{k}, \quad \vec{j} \times \vec{k} = \vec{i}, \quad \vec{k} \times \vec{i} = \vec{j},$$ $$\vec{j} \times \vec{i} = -\vec{k}, \quad \vec{k} \times \vec{j} = -\vec{i}, \quad \vec{i} \times \vec{k} = -\vec{j}.$$ $$\vec {a} \times \vec {b} = \left(a_{x} \cdot \vec {i} + a_{y} \cdot \vec {j} + a_{z} \cdot \vec {k} \right) \times \left(b_{x} \cdot \vec {i} + b_{y} \cdot \vec {j} + b_{z} \cdot \vec {k} \right) = $$ $$= \, a_{x} b_{y} \cdot \vec {i} \times \vec {j} + a_{x} b_{z} \cdot \vec {i} \times \vec {k} + a_{y} b_{x} \cdot \vec {j} \times \vec {i} + a_{y} b_{z} \cdot \vec {j} \times \vec {k} + a_{z} b_{x} \cdot \vec {k} \times \vec {i} + \,$$ $$+ \, a_{z} b_{y} \cdot \vec {k} \times \vec {j} = a_{x} b_{y} \cdot \vec {k} — a_{x} b_{z} \cdot \vec {j} — a_{y} b_{x} \cdot \vec {k} + a_{y} b_{z} \cdot \vec {i} + a_{z} b_{x} \cdot \vec {j} — \,$$ $$- \, a_{z} b_{v} \cdot \vec {i} = \left(a_{y} b_{z} — a_{z} b_{y}\right) \vec{i} — \left(a_{x} b_{z} — a_{z} b_{x}\right) \vec{j} + \left(a_{x} b_{y} — a_{y} b_{x}\right) \vec{k}.$$
Легко заметить, что разности, стоящие в скобочках, равны определителям второго порядка. $$\vec{a} \times \vec{b} = \left|
\begin {matrix}
a_{y} & a_{z} \\
b_{y} & b_{z}
\end {matrix}
\right| \cdot \vec{i} \, — \, \left|
\begin {matrix}
a_{x} & a_{z} \\
b_{x} & b_{z}
\end{matrix}
\right| \cdot \vec{j} + \left|
\begin{matrix}
a_{x} & a_{y} \\
b_{x} & b_{y}
\end{matrix}
\right| \cdot \vec{k}.$$ Итак, видим, что справа от знака равно записано разложение определителя третьего порядка по первой строке. $$\vec{a} \times \vec{b} = \left|
\begin{matrix}
\vec{i} & \vec{j} & \vec{k} \\
a_{x} & a_{y} & a_{z} \\
b_{x} & b_{y} & b_{z}
\end{matrix}
\right|.$$ То есть $\vec {c} = \left(\left|
\begin {matrix}
a_{y} & a_{z} \\
b_{y} & b_{z}
\end {matrix}
\right|, — \left|
\begin {matrix}
a_{x} & a_{z} \\
b_{x} & b_{z}
\end{matrix}
\right|, \left|
\begin {matrix}
a_{x} & a_{y} \\
b_{x} & b_{y}
\end{matrix}
\right|\right).$

Примеры решения задач

  1. Найти модуль векторного произведения векторов $\vec {a} = \left(0, 3, 4\right)$ и $\vec {b} = \left(5, 12, 0\right), \, \varphi = \frac{\pi}{3}.$
    Решение

    Для того, чтобы использовать формулу вычисления модуля векторного произведения $|\vec {c}| = |\vec {a}| |\vec {b}| \sin \varphi$ надо знать длины наших векторов, для этого воспользуемся формулой $|\vec {f}| = \sqrt{\left(f_{x}\right)^2 + \left(f_{y}\right)^2 + \left(f_{z}\right)^2}.$ Тогда $|\vec {a}| = \sqrt{0 + 9 + 16} = 5$ и $|\vec {b}| = \sqrt{25 + 144 + 0} = 13.$ Тогда $\left|\vec {c}\right| = 5 \cdot 13 \cdot \sin \left(\frac {\pi}{3}\right) = 80 \cdot \frac {\sqrt{3}}{2} = 40\sqrt {3}.$
    Ответ: $40\sqrt {3}.$

    [свернуть]

  2. Найти координаты вектора $\vec {c},$ который является результатом векторного произведения векторов $\vec {a} = \left(1, -2, 3\right)$ и $\vec {b} = \left(3, 4, 6\right).$
    Решение

    Разложим определитель трехмерной матрицы, в которой первая строка это $i, j, k,$ вторая строка это координаты вектора $\vec {a},$ а третья строка — координаты вектора $\vec {b}$ по первой строчке. То есть $$\left|
    \begin{matrix}
    \vec{i} & \vec{j} & \vec{k} \\
    1 & -2 & 3 \\
    3 & 4 & 6
    \end{matrix}
    \right| = \vec {i} \cdot \left|
    \begin {matrix}
    -2 & 3 \\
    4 & 6
    \end {matrix}
    \right| — \vec {j} \cdot \left|
    \begin {matrix}
    1 & 3 \\
    3 & 6
    \end {matrix}
    \right| + \vec {k} \cdot \left|
    \begin {matrix}
    1 & -2 \\
    3 & 4
    \end {matrix}
    \right| =$$ $$= \, (-24) \cdot \vec {i} \, — (-3) \cdot \vec{j} + 10 \cdot \vec {k} = (-24) \cdot \vec {i} +3 \cdot \vec{j} + 10 \cdot \vec {k}.$$ Отсюда видим, что $\vec {c} = (-24, 3, 10).$

    [свернуть]
  3. Найти длины и координаты всех векторов получившихся в результате векторного умножения векторов $\vec {a} = (2, 3, 4), \vec {b} = (-1, 3, -7), \vec {c} = (0, 0, 3)$ зная, что $\sin \left(\vec {a}, \vec {b}\right) = \frac {1}{2}, \sin \left(\vec {a}, \vec {c}\right) = \frac {1}{3}, \sin \left(\vec {b}, \vec {c}\right) = \frac {5}{6}.$
    Решение

    Для начала найдем модули всех заданных векторов, для этого воспользуемся формулой нахождения модуля вектора из примера 1 $|\vec {a}| = \sqrt {4 + 9 + 16} = \sqrt {29}, \left|\vec {b}\right| = \sqrt {1 + 9 + 49} = \sqrt {59}, \left|\vec {c}\right| = \sqrt {0 + 0 + 9} = 3.$ Теперь будем решать задачу для пары векторов $\vec {a}$ и $\vec {b}.$ $$\vec {a} \times \vec {b} = \left|
    \begin{matrix}
    \vec{i} & \vec{j} & \vec{k} \\
    2 & 3 & 4 \\
    -1 & 3 & -7
    \end{matrix}
    \right| = \vec {i} \cdot \left|
    \begin {matrix}
    3 & 4 \\
    3 & -7
    \end {matrix}
    \right| — \vec {j} \cdot \left|
    \begin {matrix}
    2 & 4 \\
    -1 & -7
    \end {matrix}
    \right| +$$ $$+ \, \vec {k} \cdot \left|
    \begin {matrix}
    2 & 3 \\
    -1 & 3
    \end {matrix}
    \right| = (-40) \cdot \vec {i} \, — (-10) \cdot \vec {j} + 9 \cdot \vec {k} = (-40) \cdot \vec {i} + 10 \cdot \vec {j} + 9 \cdot \vec {k},$$ т.е. координаты результата равны $(-40, 10, 9),$ теперь найдем модуль данного произведения $\left|\vec {a} \times \vec {b}\right| = \sqrt {29} \cdot \sqrt {59} \cdot \frac {1}{2} =$ $= \, \frac {\sqrt {1711}}{2}.$ Теперь проделаем тоже самое для пары $\vec {a}$ и $\vec {c}.$ $$\vec {a} \times \vec {c} = \left|
    \begin{matrix}
    \vec{i} & \vec{j} & \vec{k} \\
    2 & 3 & 4 \\
    0 & 0 & 3
    \end{matrix}
    \right| = \vec {i} \cdot \left|
    \begin {matrix}
    3 & 4 \\
    0 & 3
    \end {matrix}
    \right| — \vec {j} \cdot \left|
    \begin {matrix}
    2 & 4 \\
    0 & 3
    \end {matrix}
    \right| +$$ $$+ \, \vec {k} \cdot \left|
    \begin {matrix}
    2 & 3 \\
    0 & 0
    \end {matrix}
    \right| = 9 \cdot \vec {i} \, — \, 6 \cdot \vec {j} + 0 \cdot \vec {k} = 9 \cdot \vec {i} \, — \, 6 \cdot \vec {j},$$ координаты равны $(9, -6, 0)$ теперь найдем модуль данного произведения $\left|\vec {a} \times \vec {c}\right| = \sqrt {29} \cdot 3 \cdot \frac {1}{3} =$ $= \, \frac {3 \sqrt {29}}{3} = \sqrt {29}.$ И наконец, пара $\vec {b}$ и $\vec {c}.$ $$\vec {b} \times \vec {c} = \left|
    \begin{matrix}
    \vec{i} & \vec{j} & \vec{k} \\
    -1 & 3 & 7 \\
    0 & 0 & 3
    \end{matrix}
    \right| = \vec {i} \cdot \left|
    \begin {matrix}
    3 & 7 \\
    0 & 3
    \end {matrix}
    \right| — \vec {j} \cdot \left|
    \begin {matrix}
    -1 & 7 \\
    0 & 3
    \end {matrix}
    \right| +$$ $$+ \, \vec {k} \cdot \left|
    \begin {matrix}
    -1 & 3 \\
    0 & 0
    \end {matrix}
    \right| = 9 \cdot \vec {i} \, — \, (-3) \cdot \vec {j} + 0 \cdot \vec {k} = 9 \cdot \vec {i} + 3 \cdot \vec {j},$$ координаты равны $(9, 3, 0)$ теперь найдем модуль данного произведения $\left|\vec {b} \times \vec {c}\right| = \sqrt {59} \cdot 3 \cdot \frac {5}{6} =$ $= \, \frac {3 \cdot 5 \sqrt {59}}{6} = \frac {5 \sqrt {59}}{2}.$ Итак, задача решена.

    [свернуть]
  4. Найти площадь треугольника, у которого заданы координаты его вершин. $A = (1, 2, 3), B = (5, 11 -2), C = (3, -6, 4).$
    Решение

    Чтобы решить эту задачу достаточно найти площадь параллелограмма, построенного на каких-то двух сторонах треугольника. Пусть этими сторонами будут $AB$ и $AC.$ Для начала надо найти координаты этих векторов $\vec {AB} = (5 — 1, 11 — 2, -2 — 3) = (4, 9, 5), \vec {AC} = (3 — 1, -6 — 2,4 — 3) =$ $= \, (2, -8, -1).$ Найдем координаты вектора, полученного в результате векторного умножения сторон треугольника $$\vec {a} = \left|
    \begin{matrix}
    \vec{i} & \vec{j} & \vec{k} \\
    4 & 9 & 5 \\
    2 & -8 & -1
    \end{matrix}
    \right| = \vec {i} \cdot \left|
    \begin {matrix}
    9 & 5 \\
    -8 & -1
    \end {matrix}
    \right| — \vec {j} \cdot \left|
    \begin {matrix}
    4 & 5 \\
    2 & -1
    \end {matrix}
    \right| +$$ $$+ \, \vec {k} \cdot \left|
    \begin {matrix}
    4 & 9 \\
    -8 & -1
    \end {matrix}
    \right| = 31 \cdot \vec {i} \, — \, (-14) \cdot \vec {j} + 68 \cdot \vec {k} = 31 \cdot \vec {i} + 14 \cdot \vec {j} + 68 \cdot \vec {k}.$$ Как мы уже знаем, координатами вектора $\vec {a}$ будет $(31, 14, 68).$ Осталось найти модуль полученного вектора по уже известной формуле $\left|\vec {a}\right| = \sqrt {961 + 196 + 4624} = \sqrt {5781}$ и поделить его на $2, S = \frac {\sqrt {5781}}{2}.$

    [свернуть]
  5. Найти площадь параллелограмма, построенного на векторах $\vec {a} = (1, -3, 4), \vec {AB},$ если $A = (3, 8 ,6), B = (2, 4, -7)$ и угол между ними равен $\varphi = \frac {\pi}{6}.$
    Решение

    Для начала надо найти вектор $\vec {AB} = (2 — 3, 4 — 8, -7 — 6) =$ $= \, (-1, -4, -13)$ и его модуль $\left|\vec {AB} \right| = \sqrt {1 + 16 + 169} = \sqrt {186}.$ Так же надо найти модуль вектора $\left|\vec {a}\right| = \sqrt {1 + 9 + 16} = \sqrt {26}.$ Теперь воспользуемся определением $\vec {a} \times \vec {AB} = \sqrt {186} \cdot \sqrt {26} \cdot \sin \frac {\pi}{6} = \sqrt {4836} \cdot \frac {1}{2}.$ На данном этапе можем внести $\frac {1}{2}$ под корень и тогда ответом будет $\sqrt {1209}.$

    [свернуть]

Список литературы

  1. Ефимов Н.В.: Краткий курс аналитической геометрии, стр. 154-163
  2. Постников М.М. Аналитическая геометрия, стр 133-134
  3. Личный конспект на основе лекций Белозерова Г.С.

Векторное произведение векторов

Тест для проверки знаний по теме «Векторное произведение векторов»

Базис и размерность линейного пространства, свойства

Определение 1. Базисом конечномерного пространства называется такая линейно независимая система (далее ЛНЗ) векторов этого пространства, через которую линейно выражается каждый вектор этого пространства.

Базис имеет огромное значение при изучении конечномерных линейных пространств, и часто используется в различных исследованиях. Он позволяет очень легко описать строение любого линейного пространства, заданного над произвольным полем.

Любой вектор $x$ из линейного пространства $X$ может быть представлен в виде линейной комбинации $$x =\alpha_{1} e_{1}+\alpha_{2} e_{2}+\ldots+\alpha_{n} e_{n},$$ где $\alpha_{1},\alpha_{2} \ldots\alpha_{n}$ — некоторые числа из поля, а $e_{1}, e_{2}, \ldots, e_{n}$ — базис $X$. Данная линейная комбинация называется разложением вектора $x$ по базису, а сами числа $\alpha_{1},\alpha_{2} \ldots\alpha_{n}$ называются координатами вектора $x$ относительно этого базиса.

Лемма 1. Каждое конечномерное пространство является линейной оболочкой своего базиса.

Определение 2. Любые два базиса конечномерного пространства представляют из себя эквивалентные системы.

Из определения 2 получаем числовую характеристику пространства.

Определение 3. Размерностью ненулевого конечномерного пространства называется число векторов его базиса. Размерность нулевого пространства равна $0$.

Обозначение для размерности пространства $X$: $\operatorname{dim} Х$.

Свойства базиса

  1. Любая линейно независимая система $n$-мерного пространства, содержащая $n$ векторов, является базисом этого пространства.
  2. Любая система $n$-мерного пространства, содержащая более $n$ векторов линейно зависима.
  3. Любой вектор конечномерного пространства однозначно линейно выражается через базис.

Еще одно свойство базиса сформулируем в виде небольшой леммы и докажем ее.

Лемма 2. Каждую линейно независимую систему векторов конечномерного пространства можно пополнить до базиса этого пространства.

Пусть задано линейное пространство $X$ над произвольным полем $\mathbb{P}$. Пусть в этом пространстве задана ЛНЗ система векторов $\left\langle x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{k}\right\rangle.$ А размерность $\operatorname{dim} Х = n $.

  1. При $k=n$ очевидно, что наша система векторов сама является базисом(свойство $1$).
  2. При $k<n$ рассмотрим множество всех ЛНЗ систем $x$, для которых наша система — подсистема. Выберем систему содержащую максимальное количество векторов: $$\langle x_{1}, \ldots, x_{k}, x_{k+1}, \ldots x_{s}\rangle.$$

    Эта система максимально ЛНЗ в $X$, следовательно она является базисом. Тогда $s=n$ и отсюда следует, что $\langle x_{k+1}, \ldots x_{n} \rangle$ — искомое дополнение.

Лемма 3 (критерий базиса). Система векторов является базисом пространства тогда и только тогда, когда она максимально линейно независима.

Примеры решения задач

Рассмотрим несколько типовых задач нахождения базиса и размерности.

  1. Показать, что следующая система векторов образуют линейное пространство. Найти базис и размерность. Все $n$-мерные векторы вида $(\alpha, \beta, \alpha, \beta, \alpha, \beta, \ldots)$, где $\alpha$ и $\beta$ — любые числа. $$L=\{x=(\alpha, \beta, \alpha, \beta, \ldots) | \alpha, \beta \in \mathbb{R}\}$$
    Решение

    $$\forall x, y \in L: \forall a, b \in \mathbb{R}(a x+b y) \in L ?$$

    Покажем, что система векторов образуют линейное пространство: $$a x+b y=a \cdot(\alpha, \beta, \alpha, \beta \ldots)+b(\varphi, \gamma, \varphi, \gamma \ldots) =$$ $$=(a \alpha, a \beta, a \alpha, a \beta \ldots)+(\varphi b, \gamma b, \varphi b, \gamma b \ldots)=$$ $$=(a \alpha+b \varphi, a \beta+\gamma b, a \alpha+b \varphi, a \beta+\gamma b \ldots) \in L.$$

    Построим стандартный базис: $$e_{1}=(1,0,0,0, \ldots, 0)\rightarrow e_{1}^{\prime}=(1,0,1,0, \ldots)$$ $$e_{2}=(0,1,0,0, \ldots, 0)\rightarrow e_{1}^{\prime}=(0,1,0,1, \ldots)$$ $$e_{3}=(0,0,1,0, \ldots, 0)\rightarrow e_{3}^{\prime}=(1,0,1,0, \ldots)$$ $$e_{4}=(0,0,0,1, \ldots, 0)\rightarrow e_{4}^{\prime}=(0,1,0,1, \ldots)$$

    Следовательно, $\left\langle e_{1}^{\prime}, e_{2}^{\prime}\right\rangle$ — базис $L$. Размерность равна 2.

  2. Определить является ли $L$ линейным подпространством пространства $X$. Найти базис и размерность. $$X=M_{2}(\mathbb{R})$$ $$L=\left\{\left(\begin{array}{l} a & b \\ c & d \end{array}\right) \in M_{2}(\mathbb{R}) | a+b+c=d\right\}.$$
    Решение

    $$\forall A, B \in L, \forall \alpha, \beta \in \mathbb{R}$$ $$\alpha A+\beta B \in L ?$$

    Покажем сначала принадлежность к $M_{2}(\mathbb{R})$. Пусть $$A=\left(\begin{array}{ll} a_{1} & b_{1} \\ c_{1} & d_{1} \end{array}\right) \quad B=\left(\begin{array}{ll} a_{2} & b_{2} \\ c_{2} & d_{2} \end{array}\right),$$ тогда $$\alpha \cdot\left(\begin{array}{ll} a_{1} & b_{1} \\ c_{1} & d_{1}\end{array}\right)+\beta \cdot\left(\begin{array}{ll} a_{2} & b_{2} \\ c_{2} & d_{2} \end{array}\right)= \left(\begin{array}{ll} \alpha a_{1} & \alpha b_{1} \\ \alpha c_{1} & \alpha d_{1} \end{array}\right)+\left(\begin{array}{ll} \beta a_{2} & \beta b_{2} \\ \beta c_{2} & \beta d_{2} \end{array}\right)=$$ $$=\left(\begin{array}{ll} \alpha a_{1}+\beta a_{2} & \alpha b_{1}+\beta b_{2} \\ \alpha c_{1}+\beta c_{2} & \alpha d_{1} +\beta d_{2} \end{array}\right) \in M_{2}(\mathbb{R})$$

    Можем доказать, что $L$ является подпространством $X$. $$\left.\begin{array}{l} d_{1}=a_{1}+b_{1}+c_{1} \\ d_{2}=a_{2}+b_{2}+c_{2} \end{array}\right\} \Rightarrow\begin{array}{l} \alpha d_{1}=\alpha a_{1}+\alpha b_{1}+\alpha c_{1} \\ \alpha d_{2}=\alpha a_{2}+\alpha b_{2}+\alpha c_{2} \end{array} \Rightarrow$$ $$\Rightarrow \alpha d_{1}+\beta d_{2}=(\alpha a_{1}+ \beta a_{2})+(\alpha b_{1} + \beta b_{2})+(\alpha c_{1} + \beta c_{2}) \Rightarrow$$ $$\Rightarrow (\alpha A + \beta B) \in L \Rightarrow L \subset X.$$

    Теперь найдем базис исходя из условий.$$ E_{11}=\left(\begin{array}{ll} 1 & 0 \\ 0 & 0 \end{array}\right)\rightarrow E_{11}^{\prime}=\left(\begin{array}{ll} 1 & 0 \\0 & 1\end{array}\right)$$ $$ E_{12}=\left(\begin{array}{ll} 0 & 1 \\ 0 & 0 \end{array}\right)\rightarrow E_{12}^{\prime}=\left(\begin{array}{ll} 0 & 1 \\0 & 1\end{array}\right)$$ $$ E_{21}=\left(\begin{array}{ll} 0 & 0 \\ 1 & 0 \end{array}\right)\rightarrow E_{21}^{\prime}=\left(\begin{array}{ll} 0 & 0 \\1 & 1\end{array}\right)$$ $$ E_{22}=\left(\begin{array}{ll} 0 & 0 \\ 0 & 1 \end{array}\right)\rightarrow \nexists$$

    Предполагаемый базис: $E^{\prime}=\left\langle E^{\prime}_{11}, E^{\prime}_{12}, E^{\prime}_{21} \right\rangle$. Проверим ЛНЗ нашего базиса.

    Пусть $$\alpha_{1}E^{\prime}_{11}+ \alpha_{2}E^{\prime}_{12}+ \alpha_{3}E^{\prime}_{21}=0,$$ тогда $$\left(\begin{array}{ll}\alpha_{1} & \alpha_{2} \\\alpha_{3} & \alpha_{1}+\alpha_{2}+\alpha_{3}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{ll}0 & 0 \\0 & 0\end{array}\right) \Rightarrow \alpha_{1}=\alpha_{2}=\alpha_{3}=0 \Rightarrow$$ $\Rightarrow$ по критерию ЛНЗ, $E^{\prime}$ — ЛНЗ.

    Покажем, что через нашу ЛНЗ систему выражается каждый вектор этого пространства. Вспомним, что по условию $d = a + b + c.$ Отсюда следует, что $$a \cdot\left(\begin{array}{ll} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{array}\right)+b \cdot\left(\begin{array}{ll} 0 & 1 \\ 0 & 1 \end{array}\right)+c\left(\begin{array}{ll} 0 & 0 \\ 1 & 1 \end{array}\right)=$$ $$=\left(\begin{array}{cc}a & b \\c & a+b+c \end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}a & b \\c & d\end{array}\right)=A \Rightarrow $$ $\Rightarrow \forall A \in L$ линейно выражается через $E^{\prime}$. А так как мы доказали, что $E^{\prime}$ — ЛНЗ, то $E^{\prime}$ — базис $L$. Размерность равна 3.

  3. Определить является ли $L$ линейным подпространством пространства $X$. Найти базис и размерность. $$X=\mathbb{R}_{4}[x]$$ $$L=\left\{f(x)=\mathbb{R}_{4}[x] | f(x): x^{2}+2\right\}.$$
    Решение

    Пусть $f(x) \in L$ и $f(x): x^{2}+2$, тогда $$f(x)=\left(x^{2}+2\right) \cdot\left(a x^{2}+b x+c\right).$$

    Докажем, что $$\forall \alpha, \beta \in \mathbb{R}, \forall f(x), g(x) \in L ?$$

    $$\alpha(a x^{2}+b x+c)+\beta(a x^{2}+b x+c)=$$ $$(x^{2}+2)(\alpha a x^{2}+\alpha b x+\alpha c+\beta a x^{2}+\beta b x+\beta c)=$$ $$(x^{2}+2)(\alpha a x^{2}+\beta a x^{2}+\alpha b x+\beta b x+\alpha c+\beta c) \in L$$

    Теперь найдем базис: $$f(x)=a x^{4}+b x^{3}+x^{2} c+2 a x^{2}+2 b x+2 c,$$ тогда $$a\left(x^{4}+2 x^{2}\right)+b(x^{3}+2 x)+c(x^{2}+2)$$ и следовательно $$\begin{array}{l}e_{1}=x^{4}+2 x^{2} \\ e_{2}=x^{3}+2 x \\ e_{3}=x^{2}+2 \end{array}$$

    Наш предполагаемый базис: $e=\langle e_{1}, e_{2}, e_{3}\rangle$. Докажем ЛНЗ нашего базиса. $$\alpha_{1} e_{1}+\alpha_{2} e_{2}+\alpha_{3} e_{3}=$$ $$=\alpha_{1} x^{4}+\alpha_{1} 2 x^{2}+\alpha_{2} x^{3}+\alpha_{2} 2 x+\alpha_{3} x^{2}+2 \alpha_{3}=0$$ $$\Rightarrow \alpha_{1}=\alpha_{2}=\alpha_{3}=0 \Rightarrow$$ $\Rightarrow$ по критерию ЛНЗ, $e$ — ЛНЗ.

    Покажем, что через нашу ЛНЗ систему выражается каждый вектор этого пространства. $$\forall f(x) \in L : f(x)=a x^{4}+b x^{3}+x^{2} c+2 a x^{2}+2 b x+2 c$$ $$\exists \alpha_{1}=a, \alpha_{2}=b, \alpha_{3}=c.$$

    Тогда $$\alpha_{1} e_{1}+\alpha_{2} e_{2}+\alpha_{3} e_{3}=$$ $$= a(x^{4}+2 x^{2})+b(x^{3}+2 x)+c(x^{2}+2)$$ $$a x^{4}+2 a x^{2}+b x^{3}+2 b x+c x^{2}+2 c=$$ $$=a x^{4}+b x^{3}+x^{2} c+2 a x^{2}+2 b x+2 c = f(x) \Rightarrow$$ $\Rightarrow \forall f(x)$ линейно выражается через любой вектор $e=\langle e_{1}, e_{2}, e_{3}\rangle$. Тогда $e$ — базис. Размерность равна 3.

Базис и размерность линейного пространства, свойства

Тест для проверки знаний по теме «Базис и размерность линейного пространства, свойства».

Литература

  1. Личный конспект, составленный на основе лекций Белозерова Г.С..
  2. Воеводин В.В. Линейная алгебра М.: Наука, 1980.-400 с. (стр. 50-54)
  3. Фадеев Д.К. Лекции по алгебре. М.: Наука, 1984.-416 с. (стр. 301-305)
  4. Проскуряков И.В. Сборник задач по линейной алгебре. М.: Наука, 1984.-384 с. (стр. 204-211)

Pасстояние между двумя точками

Пусть заданы две точки $B_1\left(\alpha_1, \beta_1, \gamma_1\right)$ и $B_2\left(\alpha_2, \beta_2, \gamma_2\right).$ Попробуем интерпретировать понятие расстояния между двумя точками и изобразить это в трехмерной системе координат, чтобы понять геометрический смысл. Для этого построим параллелепипед, в котором вектор $\overline{B_1B_2}$ будет его главной диагональю.

Принцип проектирования точек на координатные оси показан на данном рисунке на примере точки $B_2.$ Для точки $B_1$ ситуация аналогична. Итак, найдя проекции точек $B_1$ и $B_2,$ мы тем самым нашли проекции вектора $\overline{B_1B_2}.$

Обозначим две вершины параллелепипеда точками $A$ и $C.$ Теперь видно, что вектор $\overline{B_1B_2}$ является гипотенузой прямоугольного треугольника $B_1CB_2,$ для нахождения которой необходимо вычислить длину катетов $B_1C$ и $B_2C.$ Рассмотрим треугольник $B_1AC$ гипотенуза которого является катетом $B_1C$ треугольника $B_1CB_2.$ По теореме Пифагора $B_1C = \sqrt{{AB_1}^2 + {AC}^2}.$ Значит, получаем итоговую формулу: $$B_1B_2 = \sqrt{{B_1C}^2 + {B_2C}^2}.$$ Теперь, подставляя координаты точек $B_1$ и $B_2,$ имеем: $$\rho\left(B_1, C\right) = \sqrt{\left(\alpha_2 — \alpha_1\right)^2 + \left(\beta_2 — \beta_1\right)^2},$$ $$\rho\left(B_1, B_2\right) = \sqrt{\left(\alpha_2 — \alpha_1\right)^2 + \left(\beta_2 — \beta_1\right)^2 + \left(\gamma_2 — \gamma_1\right)^2},$$где за $\rho$ обозначено расстояние между точками. Подобным образом можно вычислить и длину вектора $\overline{B_1B_2}:$ $$\left|\overline{B_1B_2}\right| = \sqrt{\alpha^2 + \beta^2 + \gamma^2},$$ где $\alpha,$ $\beta,$ $\gamma$ координаты вектора. Для плоскости все рассуждения остаются аналогичными, а формулы выглядят следующим образом: $$\rho\left(B_1, B_2\right) = \sqrt{\left(\alpha_2 — \alpha_1\right)^2 + \left(\beta_2 — \beta_1\right)^2},$$ $$\left|\overline{B_1B_2}\right| = \sqrt{\alpha^2 + \beta^2}.$$

Пример

Пусть в пространстве даны две произвольные точки $A_1\left(5, 2, -6\right)$ и $A_2\left(\lambda + 5, -1, -3\right),$ где $\lambda$ — произвольное действительное число. Найти все значения $\lambda,$ при которых расстояние между точками $A_1$ и $A_2$ будет равно $10.$

Решение

По формуле для нахождения расстояния между точками, имеем: $$\sqrt{\left(\lambda + 5 — 5\right)^2 + \left(-1 — 3\right)^2 + \left(-3 + 4\right)^2} = 10.$$ Откуда получаем: $$\sqrt{\lambda^2 + 17} = 10,$$ $$\lambda^2 + 17 = 100,$$ $$\lambda^2 = 83,$$ $$\lambda = \pm\sqrt{83}.$$Ответ: $\lambda = \pm\sqrt{83}.$

[свернуть]

Смотрите также

  1. Воеводин В.В. Линейная алгебра. М.: Наука, 1994, Глава 3, $§$ 25, «Некоторые задачи» (стр. 80-81)
  2. Виноградов И.М. Аналитическая геометрия. М.: Наука, 1986, Глава 6, $§$ 8 «Выражение длины вектора через координаты концов. Расстояние между двумя точками» (стр. 137)
  3. Ефимов Н.В. Краткий курс аналитической геометрии. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005, Глава 7, $§$ 47 «Расстояние между двумя точками» (стр. 133)
  4. Ильин В.А., Позняк Э.Г. Аналитическая геометрия. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004, $§$ 3, пункт 2, «Простейшие задачи аналитической геометрии» (стр. 17)

Деление отрезка в заданном отношении

Пусть в пространстве заданы три точки $B_1\left(\alpha_1, \beta_1, \gamma_1\right),$ $B\left(\alpha, \beta, \gamma\right)$ и $B_2\left(\alpha_2, \beta_2, \gamma_2\right),$ лежащие на одной прямой, причем $B$ не совпадает с $B_2.$ Если определить вектор $\overline{B_1B_2},$ то число $\lambda$ называется отношением, в котором точка $B$ делит $\overline{B_1B_2}.$ Причем, если $\lambda\gt 0,$ точка $B$ лежит между точками $B_1$ и $B_2,$ если $\lambda\lt 0,$ то $B$ находится вне отрезка, а если $\lambda = 0,$ то $B$ совпадает с $B_1.$

Однако задача заключается в нахождении координат точки $B,$ считая число $\lambda$ и координаты точек $B_1,$ $B_2$ известными. Для наглядности изобразим это в трехмерной системе координат и построим проекции точек $B,$ $B_1$ и $B_2$ на ось абсцисс:

Понятно, что проекции точек также определяют соответствующие вектора, поэтому точка, например $B_x,$ делит отрезок $B_{1x}B_{2x}$ также в отношении $\lambda.$ Учитывая формулы первой статьи, найдем координаты полученных векторов: $$\overline{B_{1x}B_x} = \left(\alpha-\alpha_1\right),$$ $$\overline{B_xB_{2x}} = \left(\alpha_2-\alpha\right).$$

Тогда на примере проекций точек на ось абсцисс найдем координаты $B_x:$ $$\alpha = \frac{\alpha_1 +\lambda\alpha_2}{1+\lambda},$$ $$\beta = \frac{\beta_1+\lambda\beta_2}{1+\lambda},$$ $$\gamma = \frac{\gamma_1+\lambda\gamma_2}{1+\lambda}.$$

Для проекций точек на остальные оси формулы аналогичны. В случае плоскости вся разница состоит в том, что точки $B,$ $B_1$ и $B_2$ определяются двумя координатами.

Пример

Точка $L$ лежит на отрезке $MN.$ Известно, что отрезок $ML$ в два раза длиннее отрезка $NL.$ Найти точку $N,$ если $M\left(2, 4, -3\right),$ $L\left(-8, 6, -1\right).$

Решение

Из условия ясно, что точка $L$ делит отрезок $MN$ в отношении $2:1,$ считая от точки $M,$ то есть: $$\lambda = \frac{ML}{NL} = 2.$$ Обозначим координаты точки $N\left(\alpha, \beta, \gamma\right).$ Тогда: $$-8 = \frac{2+2\alpha}{1+2}\Rightarrow2\alpha = -26\Rightarrow\alpha = -12,$$ $$6 = \frac{4+2\beta}{1+2}\Rightarrow2\beta = 14\Rightarrow\beta = 7,$$ $$-1 = \frac{-3+2\gamma}{1+2}\Rightarrow2\gamma = 0\Rightarrow\gamma = 0.$$ Значит, точка $N$ имеет следующие координаты: $$N\left(-12, 7, 0\right).$$

[свернуть]

Смотрите также

  1. Воеводин В.В. Линейная алгебра. М.: Наука, 1994, Глава 3, $§$ 25, «Некоторые задачи» (стр. 82-83)
  2. Виноградов И.М. Аналитическая геометрия. М.: Наука, 1986, Глава 6, $§$ 9 «Деление отрезка в данном отношении» (стр. 137-139)
  3. Ефимов Н.В. Краткий курс аналитической геометрии. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005, Глава 7, $§$ 47 «Деление отрезка в заданном соотношении» (стр. 134)
  4. Ильин В.А., Позняк Э.Г. Аналитическая геометрия. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004, $§$ 3, пункт 3, «Деление отрезка в данном отношении» (стр. 17)

Ортогональные проекции вектора на прямую и плоскость

Зададим в трехмерной декартовой прямоугольной системе координат две точки $B_1$ и $B_2,$ определяющие вектор $\overline{B_1B_2}\left(\alpha_1, \beta_1, \gamma_1\right).$ Опустим из них перпендикуляры на плоскость $xy$ и получим точки $B_{1xy}$ и $B_{2xy}:$

Заметим, что прямые $B_1B_{1xy}$ и $B_2B_{2xy}$ параллельны оси аппликат, которая в свою очередь перпендикулярна плоскости $xy.$ Поэтому тот факт, что мы работаем именно в прямоугольной декартовой системе очень важен, так как в противном случае проекции не будут ортогональными. Итак, точки $B_{1xy}$ и $B_{2xy}$ определяют вектор $\overline{B_{1xy}B_{2xy}},$ который является ортогональной проекцией $\overline{B_1B_2}$ на плоскость $xy.$ Обозначим его следующим образом: $$\overline{B_{1xy}B_{2xy}} = pr_{xy}\overline{B_1B_2}.$$

Рассмотрим некоторые свойства проекций. Для этого возьмем еще один произвольный вектор $\overline{A_1A_2}\left(\alpha_2, \beta_2, \gamma_2\right)$ и для векторов $\overline{B_1B_2}$ и $\overline{A_1A_2}$ определим операции сложения и умножения на константу: $$\overline{B_1B_2}+\overline{A_1A_2} = \left(\alpha_1+\alpha_2, \beta_1+\beta_2, \gamma_1+\gamma_2\right),$$ $$\lambda\overline{B_1B_2} = \left(\lambda\alpha_1, \lambda\beta_1, \lambda\gamma_1\right),$$ $$\lambda\overline{A_1A_2} = \left(\lambda\alpha_2, \lambda\beta_2, \lambda\gamma_2\right).$$

Используя материалы второй статьи, найдем координаты проекций векторов на плоскость $xy:$ $$pr_{xy}\overline{B_1B_2} = \left(\alpha_1, \beta_1, 0\right),$$ $$pr_{xy}\overline{A_1A_2} = \left(\alpha_2, \beta_2, 0\right).$$

Тогда можно описать следующие свойства: $$pr_{xy}\left(\overline{B_1B_2}+\overline{A_1A_2}\right) = pr_{xy}\overline{B_1B_2}+pr_{xy}\overline{A_1A_2} = \left(\alpha_1+\alpha_2, \beta_1+\beta_2, 0\right),$$ $$pr_{xy}\left(\lambda\overline{B_1B_2}\right) = \lambda pr_{xy}\left(\overline{B_1B_2}\right) = \left(\lambda\alpha_1, \lambda\beta_1, 0\right),$$ $$pr_{xy}\left(\lambda\overline{A_1A_2}\right) = \lambda pr_{xy}\left(\overline{A_1A_2}\right) = \left(\lambda\alpha_2, \lambda\beta_2, 0\right).$$

При построении проекции вектора на координатную ось, все рассуждения остаются аналогичными.

Пример

Найти отношение длин вектора $\overline{AB}\left(8, -5, -2\right)$ и его ортогональной проекции на плоскость $yz.$

Решение

Найдем длину вектора $\overline{AB}:$ $$\left|\overline{AB}\right| = \sqrt{64+25+4} = \sqrt{93}.$$ Ортогональная проекция этого вектора имеет следующие координаты: $$pr_{yz}\left(\overline{AB}\right) = \left(0, -5, -2\right).$$ Найдем длину проекции: $$\left|pr_{yz}\left(\overline{AB}\right)\right| = \sqrt{25+4} = \sqrt{29}.$$ Имеем: $$\frac{\left|\overline{AB}\right|}{\left|pr_{yz}\left(\overline{AB}\right)\right|} = \frac{\sqrt{93}}{\sqrt{29}}.$$

[свернуть]

Смотрите также

  1. Воеводин В.В. Линейная алгебра. М.: Наука, 1994, Глава 3, $§$ 25, «Некоторые задачи» (стр. 83-85)
  2. Ильин В.А., Позняк Э.Г. Аналитическая геометрия. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004, $§$ 3, пункт 1, «Понятие направленного отрезка в пространстве. Проекция направленного отрезка на ось» (стр. 17)