Processing math: 100%

Критерии прямой суммы

Рассмотрим критерии прямой суммы подпространств некоторого линейного пространства.

Критерий 1. Пусть дано некоторое линейное пространство (X,P) и подпространства L1,L2,,LkX. Тогда для того, чтобы сумма подпространств L=L1+L2++Lk являлась прямой, необходимо и достаточно, чтобы объединение базисов слагаемых-подпространств составляло базис суммы L.

Необходимость. Пусть сумма L — прямая. Тогда нужно доказать, что объединение базисов подпространств есть базис суммы. Выпишем базисы подпространств Li,i=¯1,k: E1=e11,e12,,e1m1, E2=e21,e22,,e2m2, , Ek=ek1,ek2,,ekmk. Теперь построим объединенную систему из данных базисов. В итоге получим: E=e11,e12,,e1m1,e21,e22,,e2m2,,ek1,ek2,,ekmk.

Для того, чтобы система E являлась базисом суммы L, она должна удовлетворять определению базиса. То есть, любой вектор из L должен выражаться через данную систему, и она должна быль линейно независимой. Первое условие соблюдается. Действительно, по определению прямой суммы: xL:x=x1+x2++xk, где xiLi,i=¯1,k, причем такое представление единственно. Каждый вектор xi,i=¯1,k может быть выражен через базис Li: xi=αi1ei1+αi2ei2++αimieimi, где αijP,j=¯1,mi — коэффициенты линейной комбинации. Значит, вектор x можно представить в другом виде:x=α11e11+α12e12++α1m1e1m1++α21e21+α22e22+++α2m2e2m2++αk1ek1+αk2ek2++αkmkekmk,Как видим, вектор выражается через систему E.

Остается доказать линейную независимость. Выпишем линейную комбинацию векторов системы E и приравняем ее к нулю:α11e11+α12e12++α1m1e1m1++α21e21+α22e22+++α2m2e2m2++αk1ek1+αk2ek2++αkmkekmk=0.По первому критерию линейной независимости система E будет линейно независима при следующих равенствах:α11=α12==αkmk=0.Опять же, данные слагаемые можно представить как линейные комбинации векторов из Li,i=¯1,k, то есть:xi=αi1ei1+αi2ei2++αimieimi,i=¯1,k.Теперь можно переписать уравнение (1) в следующем виде:x1+x2++xk=0.Получили представление нулевого вектора. По определению прямой суммы такое представление единственно и имеет вид: 0+0++0=0. Отсюда следует: xi=0,i=¯1,k. Так как каждый вектор xi представляется через соответствующий базис Li, то, следовательно, все коэффициенты линейных комбинаций равны нулю: αi1=αi2==αimi=0,i=¯1,k, что и требовалось доказать.

Таким образом, система E линейно независима, и каждый вектор суммы L выражается через данную систему. Необходимость доказана.

Достаточность. Теперь пусть объединение базисов Li,i=¯1,k (оно же является системой E) есть базис суммы L. Требуется доказать, что L — прямая сумма. Значит, нужно показать, что представление любого вектора этой суммы единственно. Запишем представление некоторого вектора xL в базисе суммы: x=β11e11+β12e12++β1m1e1m1+++βk1ek1+βk2ek2++βkmkekmk. По свойству базиса такое представление единственно. Выражения вида βi1ei1++βimieimi являются линейными комбинациями векторов из Li,i=¯1,k. Тогда их можно заменить соответствующими векторами yiLi и подставить в (2). Получим: x=y1+y2++yk.Получили представление x в виде вектора суммы. Пусть сумма L не прямая, тогда может существовать другое представление вектора x. А это необратимо приводит к изменению представления векторов yi и, соответственно, значений коэффициентов βi1,βi2,,βimi,i=¯1,k. Но, как было сказано выше, вектор x имеет единственное представление (2), то есть иного не существует. Получили противоречие. Следовательно, сумма L является прямой, что и требовалось доказать.

Критерий 2. Пусть дано линейное пространство (X,P) и подпространства L1,L2,,LkX. Сумма данных подпространств L будет прямой тогда и только тогда, когда пересечение любого подпространства с суммой остальных содержит только нулевой вектор.

Необходимость. Требуется доказать, что при L=L1L2Lk пересечение любого подпространства с суммой остальных нулевое. Предположим, что Li:Likj=1jiLj{0}. Тогда существует такой ненулевой вектор x, что xLi и xkj=1jiLj. Этот вектор можно представить в виде:

  1. x=k векторов0+0++0+x+0++0, так как xLi;
  2. x=kj=1jixj, так как вектор принадлежит kj=1jiLj и, следовательно, может быть представлен как вектор суммы L: x=x1+x2++xi1+0+xi+1++xk.

Таким образом, вектор прямой суммы L не имеет единственного представления, что противоречит определению прямой суммы. Значит, наше предположение неверно, и Li:Likj=1jiLj={0}.

Достаточность. Теперь докажем, что если Li:Likj=1jiLj={0}, то сумма L — прямая. Снова пойдём от противного: пусть L — не прямая сумма. Следовательно, по определению существует такой вектор y, который имеет, по крайней мере, два различных представления. Запишем их общий вид:y=x1+x2++xk,y=z1+z2++zk, где zi,xiLi,i=¯1,k. Вычтем из первого выражения второе. Получим:0=(x1z1)+(x2z2)++(xkzk).Векторы x1z1,x2z2,,xkzk принадлежат подпространствам L1,L2,,Lk соответственно, что вытекает из критерия подпространства. Значит, нулевой вектор представляется как вектор суммы L. Пусть x1z10. Перенесем данное слагаемое в левую часть. Тогда можно записать следующее: (z1x1)=(x2z2)+(x3z3)++(xkzk). То есть существует некоторый вектор z1x10, чтоz1x1L1,z1x1=(x2z2)+(x3z3)++(xkzk)kj=2Lj. Значит, пересечение подпространства L1 и суммы kj=2Lj содержит ненулевые векторы. Получили противоречие. Следовательно, предположение неверно, и L — прямая сумма подпространств. Теорема доказана.

Теперь рассмотрим следствия из критериев прямой суммы, а также приведём их доказательства, хоть они и небольшие.

Следствие 1.

Сумма двух подпространств будет прямой тогда и только тогда, когда их пересечение содержит только нулевой вектор.

Данное утверждение является частным случаем критерия 2 прямой суммы при k=2.

Следствие 2.

Размерность прямой суммы двух подпространств есть сумма размерностей данных подпространств.

По формуле Грассмана: dimL=dimL1+dimL2dim(L1L2), то есть размерность суммы подпространств L1 и L2 равна сумме размерностей данных подпространств без размерности их пересечения. Пересечение данных подпространств, как мы уже узнали, содержит только нулевой вектор. Следовательно, размерность пересечения равна 0. Тогда третье слагаемое в формуле Грассмана также равно 0, и мы приходим к изначальному утверждению.

Примеры

Теперь рассмотрим несколько примеров применения критериев прямой суммы.

  1. Пусть дано линейное пространство, заданное в виде линейной оболочки L=La1,a2,a3,a4, где a1=(1,1,0,0), a2=(0,5,0,3), a3=(0,0,2,0), a4=(1,7,1,0). Разложить данное пространство в прямую сумму двух подпространств.
    Решение

    Для начала, проверим, является ли указанная система линейно независимой. Построим систему линейных комбинаций из векторов данной системы:{x1+x2+0x3+0x4=00x1+5x2+0x3+3x4=00x1+0x2+2x3+0x4=0x1+7x2+x3+0x4=0Воспользуемся методом Гаусса:(1100050300201710)(1100050300200810)(110005030020001245)(110005030020000245).
    Как видим, ни один из векторов не выражается через остальные. Значит, система линейно независима и является базисом пространства L. Тогда данное пространство можно разложить в прямую сумму подпространств, разбив его базис, к примеру, на две такие подсистемы: a1,a2,a3,a4. Тогда разложение будет иметь вид: L=L1L2, где L1=La1,a2,L2=La3,a4.

  2. Даны подпространства L1=L(1,1,3), L2=L(0,1,2),(3,5,9). Проверить сумму подпространств L1 и L2 на прямоту.
    Решение

    И первая, и вторая исходные системы являются линейно независимыми, ведь в них нет векторов, что выражаются через другие векторы этой системы. Значит системы являются базисами подпространств, построенных на соответствующих линейных оболочках. Объединим эти базисы в единую систему векторов:E=(1,1,3),(0,1,2),(3,5,9). Воспользуемся методом Гаусса:(113012359)(113012020)(113012004).Получили, что система E — линейно независима. Значит, объединение базисов исходных подпространств является базисом суммы подпространств L: L=L1L2.

  3. Пусть даны подпространства L1=La1,a2,a3, L2=Lb1,b2, L3=Lc1,c2,c3. Проверить сумму данных подпространств на прямоту, если:a1=(0011),a2=(1111),a3=(1100);b1=(1120),b2=(0011);c1=(0111),c2=(1121),c3=(1010).
    Решение

    Для удобства системы пронумеруем от 1 до 3 в соответствии с номерами подпространств.Указанные системы можно переписать в следующем виде: (0,0,1,1),(1,1,1,1),(1,1,0,0),(1,1,2,0),(0,0,1,1),(0,1,1,1),(1,1,2,1),(1,0,1,0). Проверку линейной независимости можно сделать и без применения метода Гаусса. Действительно, в первой системе a1+a3=(0,0,1,1)+(1,1,0,0)=(1,1,1,1)=a2, в третьей: c1+c3=(0,1,1,1)+(1,0,1,0)=(1,1,2,1)=c2. Значит векторы a2 и c2 линейно выражаются через остальные. Вторая система, как можно видеть, уже является линейно независимой и, следовательно, базисом подпространства L3. Тогда, если откинуть линейно зависимые векторы в системах 1 и 3, то получим базисы уже всех трех подпространств:L1=La1,a3,L2=Lb1,b2,L3=Lc1,c3.Теперь объединим данные базисы в единую систему векторов: E=a1,a3,b1,b2,c1,c3.Теперь только осталось понять, является ли сумма исходных подпространств прямой. Проверим систему E на линейную независимость с помощью метода Гаусса:(001111001120001101111010).Переставим строки в матрице для более удобных элементарных преобразований:(110011201010011100110011)(110002200110011100110011).Строки 2 и 3 пропорциональны, поэтому можно исключить, к примеру, вторую строку. Дальнейшие преобразования не имеют смысла в данной задаче: объединение базисов исходных подпространств не является базисом суммы, потому что объединенная система содержит, по крайней мере, один линейно зависимый вектор. Значит, сумма L=L1+L2+L3 не будет прямой в соответствии с первым критерием суммы. Задача решена.

Критерии прямой суммы

Тест на закрепление материала «Критерии прямой суммы».

Смотрите также:

  1. Белозеров Г.С. Конспект лекций по линейной алгебре.
  2. Федорчук В.В. Курс аналитической геометрии и линейной алгебры. — М.: изд. Московского ун-та. — 1990. — 328 с. — С. 200-201.
  3. Фаддеев Д.К. Лекции по алгебре. — М.: Наука. — 1984. — 416 с. — С. 309-310.
  4. Шафаревич И.Р., Ремизов А.О. Линейная алгебра и геометрия. — М.: ФИЗМАТЛИТ. — 2009. — 512 с. — С. 95-97.
  5. А. И. Мальцев. Основы линейной алгебры. — 3-е изд., испр. и доп : монография. — М. : Наука, 1970. — 400 с. — С. 104-105.

Изоморфизм линейных пространств

Пусть заданы два линейных пространства над полем P: A и B. Тогда изоморфизмом f (обозначается как AB) называется биекция из A в B, удовлетворяющая следующим условиям:
1) f(a+b)=f(a)+f(b)
2) f(λa)=λf(a)

Изоморфными пространствами называются такие линейные пространства, между которыми можно установить изоморфизм.

Свойства изоморфизма:
1) f(0)=0
2)f(a)=f(a)
3) f(kj=1ajaj)=kj=1ajf(aj)
4) При изоморфном отображении линейно независимая система не может стать линейно зависимой. Обратное также верно.
5) Базис A отображается в базис B.
6) Прямая сумма подпространств в A отображается в прямую сумму образов этих подпространств в B.

 

По сути, изоморфизм является линейным оператором с нулевым дефектом и максимальным рангом.

 

Теорема. Любые два конечномерные линейные пространства, имеющие одинаковую размерность и заданные над одним и тем же полем, изоморфны.

Зададим два линейных пространства X и Y над полем P, dimX=dimY. Пусть базис Xe1,e2,,en; Y — e1,e2,,en. Возьмём в пространстве X векторы x1=α1e1+α2e2++αnen и x2=β1e1+βe2++βenТогда при изоморфизме XY
f(x1+x2)=f((α1+β1)e1+(α2+β2)e2++(αn+βn)en)==(α1+β1)e1+(α2+β2)e2++(αn+βn)en==(α1e1+α2e2++αnen)+(β1e1+β2e2++βnen)=f(x1)+f(x2).
(первое условие изоморфизма) и
f(λx)=f((λα1)e1+(λα2)e2++(λαn)en)==(λα1)e1+(λα2)e2++(λαn)en==λ(α1e1+α2e2++αnen)=λf(x)
(второе условие).

Следствие. Все линейные пространства над одним и тем же полем P одинаковой размерности n изоморфны n-мерному арифметическому линейному пространству Rn над полем P.

Примеры

1. Привести пример отображения из R в N0, которое является изоморфизмом.
Решение
2. Доказать первое свойство (f(0)=0).
Решение

 

Смотрите также

Тест

Изоморфизм линейных пространств

Тест на знание изоморфизма линейных пространств.

Понятие абстрактного линейного пространства

Материал лекций по теме: «Абстрактные линейные пространства»

Задача №1

Рассмотрим задачу, в которой множество над числовым полем является абстрактным линейным пространством.

Условие задачи

Дано множество симметричных матриц S={AM2(R) At=A}. Проверить, является ли данное множество абстрактным линейным пространством над полем R?

Спойлер

Теперь рассмотрим задачи, в которых множество над числовым полем не является абстрактным линейным пространством.

Задача №2

Условие задачи

Дано множество F={f(x)R[x] degf(x)=n}. Проверить, является ли данное множество над полем R абстрактным линейным пространством?

Спойлер

Задача №3

Условие задачи

Дано множество T={f(x)R[x] degf(x)n ai>0,i=¯1,n}, где ai — коэффициенты при переменных. Проверить, является ли данное множество над полем R абстрактным линейным пространством?

Спойлер

Литература:

  1. Лекции Г.С. Белозерова
  2. Кострикин А.И. Введение в алгебру. Часть II. Линейная алгебра. М.:Физико-математическая литература, 2000, стр. 18
  3. Проскуряков И.В. Сборник задач по линейной алгебре. М.:Наука, 1978, стр. 166-174

Абстрактные линейные пространства

Тест для проверки знаний по теме: «Абстрактные линейные пространства»

Таблица лучших: Абстрактные линейные пространства

максимум из 3 баллов
Место Имя Записано Баллы Результат
Таблица загружается
Нет данных

Понятие абстрактного линейного пространства. Простейшие следствия из аксиом

Определение

Пусть X, Pполе. (X,P) называется абстрактным линейным пространством, если выполняются следующие три группы аксиом:

  1. На X задана БАО (бинарная алгебраическая операция) «+», относительно которой (X,+)абелева группа.
  2. Задано отображение: :P×XX такое, что:
    • 1x= x,xX,
    • α(βx)= (αβ)x, xX, α,βP.
    • α(x1+x2)= αx1+αx2, αP, x1,x2X,
    • (α+β)x= αx+βx, 8α,βP, 8xX.

Элементы поля P называются скалярными, а множество X называется носителем векторов.

Следствия из аксиом

  1. α0=0,αP
    Спойлер
  2. 0x=0,xX
    Спойлер
  3. (α)x= (αx),αP,xX
    Спойлер
  4. (1)x=x,xX
    Спойлер
  5. (αβ)x= αxβx,α,βP,xX
    Спойлер
  6. α(xy)= αxαy,x,yX,αP
    Спойлер
  7. αx= 0α= 0x= 0,αP,xX
    Спойлер
  8. αx= αyα0x= y,αP,x,yX
    Спойлер
  9. αx= βyxyα= β,α,βP,x,yX
    Спойлер

Примеры:

  1. Пространства направленных отрезков, в частности, V1,V2,V3
  2. (X,P),X=Mm×n(P)
  3. (X,P),X=P[x]
  4. (X,R),X=C[1;1]
  5. (C,R),X=C,P=R
  6. (P,P),X=P,P=P

Литература:

  1. Белозеров Г.С. Конспект лекций
  2. Кострикин А.И. Введение в алгебру. Часть II. Линейная алгебра. М.:Физико-математическая литература, 2000, стр. 11-13
  3. Фаддеев Д.К. Лекции по алгебре. М.:Наука, 1984, стр. 301

Тест по теме "Абстрактные линейные пространства"

Тест для проверки знаний по теме: «Абстрактные линейные пространства»

Таблица лучших: Тест по теме "Абстрактные линейные пространства"

максимум из 3 баллов
Место Имя Записано Баллы Результат
Таблица загружается
Нет данных