Bài giảng Đại số tuyến tính - Chương 7: Không gian véctơ Rᴺ
Không gian Rn
ꢀ
Không gian Rn: Rn = (x1, x2, ..., xn) : xi ∈ R, i = 1, n .
Mỗi phần tử x = (x1, x2, ..., xn) của Rn được gọi là một véctơ.
Cộng và trừ hai véctơ:
(x1, x2, ..., xn) ± (y1, y2, ..., yn) = (x1 ± y1, x2 ± y2, ..., xn ± yn)
Ví dụ: (2, 3, −4, 5) + (−1, 0, 5, 7) = (1, 3, 1, 12)
Nhân véctơ với một số
k. (x1, x2, ..., xn) = (kx1, kx2, ..., kxn)
Ví dụ: 2.(3, −5, 1) = (6, −10, 2)
Ts. Lê Xuân Trường (Khoa Toán Thống Kê)
2 / 18
Tính chất
Với x, y ∈ Rn và α, β ∈ R, ta có
x + y = y + x (giao hoán)
(x + y) + z = x + (y + z) (kết hợp)
x + θ = x, trong đó θ = (0, 0, ..., 0) ∈ Rn
x + (−x) = θ, với −x = (−x1, −x2, ..., −xn) ∈ Rn
α(x + y) = αx + αy
(α + β)x = αx + βy
(αβ)x = α(βx)
1.x = x
Ts. Lê Xuân Trường (Khoa Toán Thống Kê)
3 / 18
Tích vô hướng
u = (x1, x2, ..., xn), v = (y1, y2, ..., yn) ∈ Rn.
Tích vô hướng của u và v được cho bởi
u.v = x1y1 + x2y2 + · · ·xnyn
Ví dụ: u = (−2, 3, 1) v = (3, 5, 4)
u.v = (−2).(3) + 3.5 + 1.4 = 13
Ts. Lê Xuân Trường (Khoa Toán Thống Kê)
4 / 18
Góc và khoảng cách
Cho u = (x1, x2, ..., xn) và v = (y1, y2, ..., yn).
Góc α giữa hai véctơ u và v được xác định bởi
u.v
√
√
cos(α) =
u.u v.v
Khoảng cách giữa u và v
!
1/2
n
d(u, v) =
(yi − xi )2
∑
i=1
Ts. Lê Xuân Trường (Khoa Toán Thống Kê)
5 / 18
Tổ hợp tuyến tính, biểu thị tuyến tính
Định nghĩa
Trong không gian Rn, cho các véctơ u1, u2, ..., um và v. Nếu tồn tại các
hằng số λ1, λ2, ..., λm sao cho
v = λ1u1 + λ2u2 + · · · + λmum,
thì ta nói v biểu thị tuyến tính được qua các véctơ u1, u2, ..., um hay
v là một tổ hợp tuyến tính của u1, u2, ..., um.
Ví dụ
Với u1 = (1, 4), u2 = (3, 2) và v = (9, 16), ta có
v = 3u1 + 2u2
nên v là tổ hợp tuyến tính của u1, u2.
Ts. Lê Xuân Trường (Khoa Toán Thống Kê)
6 / 18
Tổ hợp tuyến tính, biểu thị tuyến tính
Ví dụ
Trong R3 cho các véctơ u1 = (2, 0, 3), u2 = (0, 2, −1), u3 = (2, 2, 2). Tìm
m để véctơ v = (5, −2, m) biểu thị tuyến tính được qua ba véctơ đã cho.
Nhận xét 1: Với một véctơ bất kỳ v và một hệ véctơ cho trước
u1, u2, ..., un, có thể xảy ra ba trường hợp sau
v không biểu thị tuyến tính được qua hệ u1, u2, ..., un
có duy nhất một cách biểu thị tuyến tính v qua u1, u2, ..., un
có vô số cách biểu thị tuyến tính v qua u1, u2, ..., un
Nhận xét 2: Véctơ θ có ít nhất một cách biểu thị tuyến tính qua một hệ
véctơ bất kỳ, đó là cách biểu thị tầm thường
θ = 0u1 + 0u2 + · · · + 0un.
Ts. Lê Xuân Trường (Khoa Toán Thống Kê)
7 / 18
Phụ thuộc tuyến tính và độc lập tuyến tính
Định nghĩa
Hệ véctơ {u1, u2, ..., um} được gọi là độc lập tuyến tính nếu véctơ θ chỉ có
duy nhất cách biểu thị tuyến tính tầm thường qua hệ. Ngược lại, ta nói hệ
véctơ là phụ thuộc tuyến tính.
Ví dụ
Xét hệ các véctơ sau
u1 = (1, 2), u2 = (3, 4), u3 = (−2, 1).
Ta có
11
2
θ = u1 − u2 − u3
5
5
nên các véctơ u1, u2, u3 phụ thuộc tuyến tính.
Ts. Lê Xuân Trường (Khoa Toán Thống Kê)
8 / 18
Phụ thuộc tuyến tính và độc lập tuyến tính
Phương pháp
Xét đẳng thức λ1u1 + λ2u2 + · · · + λmum = θ
Đưa đẳng thức trên về một hệ gồm m phương trình, m ẩn số
(λ1, λ2, ..., λm)
Có hai trường hợp
Nếu tồn tại ít nhất một số λj = 0 thì các véctơ phụ thuộc tuyến
tính.
Nếu hệ chỉ có nghiệm λi = 0, i = 1, m thì các véctơ độc lập tuyến
tính.
Bài tập
Xét tính độc lập hay phụ thuộc tuyến tính của hệ véctơ sau
a) u1 = (2, −5), u2 = (1, 3), u3 = (−3, 4).
b) u1 = (1, 0, 3), u2 = (0, 1, 1), u3 = (2, 1, m).
Ts. Lê Xuân Trường (Khoa Toán Thống Kê)
9 / 18
Phụ thuộc tuyến tính và độc lập tuyến tính
Nhận xét:
Mọi hệ chứa véctơ θ đều phụ thuộc tuyến tính
Thêm một véctơ vào một hệ phụ thuộc tuyến tính thì được một hệ
phụ thuộc tuyến tính
Bỏ bớt một véctơ trong một hệ độc lập tt thì được một hệ độc lập tt.
Một hệ véctơ là phụ thuộc tt khi và chỉ khi tồn tại một véctơ trong
hệ là tổ hợp tt của các véctơ còn lại
Nếu bổ sung vào một hệ độc lập tt một véctơ không biểu thị tuyến
tính được qua hệ ấy thì được một hệ độc lập tt.
Nếu bỏ bớt từ một hệ phụ thuộc tt một véctơ không là tổ hợp tt của
các véctơ còn lại thì được một hệ phụ thuộc tt.
Ts. Lê Xuân Trường (Khoa Toán Thống Kê)
10 / 18
Hạng của hệ véctơ
Định nghĩa
(∗)
Cho hệ véctơ {u1, u2, ..., un} trong Rn.
Ta nói số véctơ độc lập tuyến tính tối đại của hệ (*) là r nếu
- tồn tại một hệ con độc lập tt của (*) gồm r véctơ
- mọi hệ con của (*) có nhiều hơn r véctơ đều phụ thuộc tt
Số véctơ độc lập tuyến tính tối đại của một hệ véctơ được gọi là hạng
của hệ véctơ đó và được ký hiệu bởi rank{u1, u2, ..., un}.
Ví dụ
Trong R3, hệ véctơ {u1 = (1, −2, 3), u2 = (2, 1, 1), u3 = (3, −1, 4)} có
hạng là 3, vì
- hệ con {u1, u2} là độc lập tuyến tính
- hệ {u1, u2, u3} là phụ thuộc tuyến tính
Ts. Lê Xuân Trường (Khoa Toán Thống Kê)
11 / 18
Hạng của hệ véctơ
Định lý
Xét các véctơ uk = (α1k, α2k, ..., αnk ) ∈ Rn, k = 1, 2, ..., m.
rank{u1, u2, ..., um} = rank(A), với
α11 α12 · · · α1n
α21 α22 · · · α2n
· · · · · · · · · · · ·
αm1 αm2 · · · αmn
A =
{u1, u2, ..., um} độc lập tt ⇔ rank{u1, u2, ..., um} = m
Ts. Lê Xuân Trường (Khoa Toán Thống Kê)
12 / 18
Cơ sở, số chiều và tọa độ
Định nghĩa
Một hệ véctơ trong Rn được gọi là một cơ sở nếu thỏa hai điều kiện
i) Hệ véctơ đó độc lập tuyến tính
ii) Mọi véctơ trong Rn đều biểu thị tuyến tính được qua hệ ấy.
Lưu ý: Một hệ véctơ thỏa điều kiện ii) trong định nghĩa trên được gọi là
hệ sinh của Rn.
Ví dụ
Các véctơ e1 = (1, 0, 0), e2 = (0, 1, 0), e3 = (0, 0, 1) tạo thành một cơ sở
của không gian R3. Ta gọi cơ sở này là cơ sở chính tắc.
−→ Giải thích ???
Ts. Lê Xuân Trường (Khoa Toán Thống Kê)
13 / 18
Cơ sở, số chiều và tọa độ
Lưu ý:
Trong không gian Rn,
- mọi cơ sở đều có n véctơ
- mọi hệ gồm n véctơ độc lập tuyến tính đều là một cơ sở
Ta gọi số véctơ của các cơ sở là số chiều của không gian đó. Vì vậy
Rn là không gian n chiều. Ta viết dim (Rn) = n.
Nếu B = {u1, u2, ..., un} là một cơ sở của Rn và u ∈ Rn thì u có duy
nhất một cách biểu thị tuyến tính qua {u1, u2, ..., un}.
Ts. Lê Xuân Trường (Khoa Toán Thống Kê)
14 / 18
Cơ sở, số chiều và tọa độ
Định nghĩa
Giả sử B = {u1, u2, ..., un} là một cơ sở của Rn và u ∈ Rn. Nếu
u = λ1u1 + λ2u2 + · · · + λnun
thì ta gọi ma trận
λ1
λ2
.
.
.
[u] =
B
λn
là tọa độ của u đối với cơ sở B.
Ví dụ
Cho B = {u1 = (1, 2, 3, 0), u2 = (2, 3, 0, 4), u3 = (3, 0, −2, 1), u4 =
(0, −2, 1, 1)}.
Ts. Lê Xuân Trường (Khoa Toán Thống Kê)
15 / 18
Không gian con
Định nghĩa
Một tập con W = ∅ của Rn được gọi là một không gian con nếu
u, v ∈ W =⇒ u + v ∈ W
α ∈ R, u ∈ W =⇒ αu ∈ W
Ví dụ
W1 = {(x, y) ∈ R2 : ax + by = 0} là không gian con của R2
W2 = {(x, y, z) ∈ R3 : 3x + 4y = 0, 2y + z = 0} là không gian con
của R3
W3 = {(x, y) ∈ R2 : y = x2} không là không gian con của R2
Ts. Lê Xuân Trường (Khoa Toán Thống Kê)
16 / 18
Không gian con
Không gian con sinh bởi hệ véctơ: Trong Rn, ta đặt
(
)
m
Wsp = hu1, ..., umi ≡ span{u1, ..., um} =
λi ui : λ1, ..., λm ∈ R
∑
i=1
Wsp là không gian con của Rn
Số chiều của Wsp = rank{u1, ..., um}
Mỗi hệ con độc lập tuyến tính tối đại của {u1, ..., um} đều là một cơ
sở của Wsp
Ví dụ
Tìm số chiều và một cơ sở của không gian con của R4, sinh bởi các véctơ
u1 = (2, 3, 0, −1), u2 = (−3, 1, 2, 0), u3 = (1, −1, 2, 3), u4 = (0, 3, 4, 2).
Ts. Lê Xuân Trường (Khoa Toán Thống Kê)
17 / 18
Không gian con
Không gian nghiệm của hệ phương trình tuyến tính thuần nhất
Ký hiệu We = {x ∈ Rn : Ax = θ}, với A = (aij )m×n và
x = (x1, x2, ..., xn)T
We là không gian con của Rn (tại sao?)
Số chiều của We = n − rank(A)
Mỗi hệ gồm k = dim(We) véctơ nghiệm độc lập tuyến tính của
Ax = θ là một cơ sở của We.
Ví dụ
Xét We = {(x1, x2, x3, x4) ∈ R3 : 2x1 + x2 − x3 = 0, 2x1 − x4 =
0, x2 − x3 + x4 = 0}
Chứng minh We là không gian con của R4
Tìm số chiều và một cơ sở của We
Ts. Lê Xuân Trường (Khoa Toán Thống Kê)
18 / 18
18 trang
15/01/2024
7420
Free
Bạn đang xem tài liệu "Bài giảng Đại số tuyến tính - Chương 7: Không gian véctơ Rᴺ", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- bai_giang_dai_so_tuyen_tinh_chuong_7_khong_gian_vecto_r.pdf
