Bài 11: Cơ sở, số chiều của không gian vectơ

Bạn đang xem tài liệu “Bài 11: Cơ sở, số chiều của không gian vectơ”, để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

ĐẠI SỐ CƠ BẢN
(ÔN THI THẠC SĨ TOÁN HỌC)
Bài 11. Cơ Sở, Số Chiều
Của Không Gian Vectơ
PGS TS Mỵ Vinh Quang
Ngày 27 tháng 3 năm 2005
1. Cơ sở
Cho V là không gian vectơ, α1, α2,. .., αn là một hệ vectơ của V .
? Hệ vectơ α1, α2,. .., αn gọi là hệ sinh của V nếu mọi vectơ β ∈ V đều biểu thị tuyến
tính được qua hệ α1, α2,. .., αn.
? Hệ vectơ α1, α2,. .., αn gọi là một cơ sở của không gian vectơ V nếu nó là hệ sinh của
V và là hệ độc lập tuyến tính.
? Từ định nghĩa, hai cơ sở bất kỳ của V đều tương đương và độc lập tuyến tính. Do đó,
theo định lý cơ bản chúng có số vectơ bằng nhau. Số đó gọi là số chiều V, ký hiệu là
dimV. Vậy theo định nghĩa:
dimV = số vectơ của một cơ sở bất kỳ của V
? Không gian vectơ có cơ sở gồm hữu hạn vectơ gọi là không gian vectơ hữu hạn chiều.
Không gian vectơ khác không, không có cơ sở gồm hữu hạn vvectơ gọi là không gian
vectơ vô hạn chiều. Đại số tuyến tính chủ yếu xét các không gian vectơ hữu hạn chiều.
2. Các ví dụ
Ví dụ 1. Không gian Rn, xét các vectơ:
e1 = (1, 0, ..., 0)
e2 = (0, 1, ..., 0)
....................
e3 = (0, 0, ..., 1)
Dễ dàng kiểm tra e1, e2,. .., en là cơ sở của Rn, gọi là cơ sở chính tắc của Rn và ta có
dimRn = n
Ví dụ 2. Trong không gian vectơ các ma trận cấp m× n hệ số thực Mm×n(R).
1
Ta xét hệ vectơ {Eij}, trong đó:
Eij =
 0
... 0
.. . 1. .. .. .
0
... 0
← hàng i, 1 ≤ i ≤ m
1 ≤ j ≤ n
↑
cột j
là cơ sở của Mm×n(R) và do đó ta có dimMm×n(R) = mn
Ví dụ 3. Rn[x] là tập các đa thức với hệ số thực có bậc ≤ n với các phép toán thông
thường là một không gian vectơ. Hệ vectơ 1, x, x2,. .., xn là một cơ sở của Rn[x] và ta có
dimRn[x] = n+ 1
3. Tính chất cơ bản của không gian vectơ hữu hạn chiều
Cho V là không gian vectơ hữu hạn chiều, dimV = n. Khi đó:
(a) Mọi hệ vectơ có nhiều hơn n vectơ đều phụ thuộc tuyến tính
(b) Mọi hệ có n vectơ độc lập tuyến tính đều là cơ sở của V
(c) Mọi hệ có n vectơ là hệ sinh của V đều là cơ sở của V
(d) Mọi hệ độc lập tuyến tính, có k vectơ đều có thể bổ sung têm n− k vectơ để được
cơ sở của V
Chú ý rằng từ tính chất (b), (c) nếu biết dimV = n thì để chứng minh một hệ n vectơ là
cơ sở của V ta chỉ cần chứng minh hệ đó là hệ độc lập tuyến tính hoặc hệ đó là hệ sinh.
4. Tọa độ của vectơ trong cơ sở.
(a) Định nghĩa
Cho V là không gian vectơ n chiều (dimV = n) α1, α2,. .., αn là cơ sở của V .
Với x ∈ V, khi đó x viết được duy nhất dưới dạng:
x = a1α1 + a2α2 +. . .+ anαn, ai ∈ R
Bộ số (a1, a2,. .., an) gọi là tọa độ của x trong cơ sở (α), ký hiệu:
x/(α) = (a1, a2, ..., an)
Hoặc:
[x]/(α) =

a1
a2
...
an

(b) Ma trận đổi cơ sở, công thức đổi tọa độ
Trong không gian vectơ V cho 2 cơ sở:
α1, α2,. .., αn (α)
β1, β2,. .., βn (β)
2
Khi đó, các vectơ β1, β2,. .., βn viết được duy nhất dưới dạng:
β1 = a11α1 + a12α2 +. .. + an1αn
β2 = a21α1 + a22α2 +. .. + an2αn
.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
βn = an1α1 + a2nα2 +. .. + annαn
Ma trận các hệ số chuyển vị:
Tαβ =

a11 a21. .. an1
a12 a22. .. a2n
...
...
.. .
...
a1n a2n. .. ann

gọi là ma trận đổi cơ sở từ (α) sang (β)
Từ định nghĩa, ta có ngay Tαβ là ma trận khả nghịch và Tαβ = T
−1
αβ
(c) Công thức đổi tọa độ
Cho V là không gian vectơ, x ∈ V, và các cơ sở của V là:
α1, α2,. .., αn (α)
β1, β2,. .., βn (β)
Giả sử:
x/(α) = (x1, x2, ..., xn) ,
x/(β) = (y1, y2, ..., yn)
Khi đó ta có: 
x1
x2
...
xn
 = Tαβ

y1
y2
...
yn

hay viết một cách ngắn gọn: [x]/(α) = Tαβ
[x]/(β)
Công thức trên cho phép tính tọa độ của vectơ x trong cơ sở (α) theo tọa độ của
vectơ x trong cơ sở (β).
5. Một số ví dụ
Ví dụ 1. Trong R3 cho 2 cơ sở:
α1 = (1, 1, 1), α2 = (−1, 2, 1), α3 = (1, 3, 2) (α)
β1 = (1, 0, 1), β2 = (1, 1, 0), β3 = (0, 1, 1) (β)
(a) Tìm ma trận đổi cơ sở từ (α) sang (β).
(b) Viết công thức tính tọa độ của vectơ x trong cơ sở (α) theo tọa độ của x trong cơ
sở (β).
Giải:
3
(a) Giả sử:
β1 = a1α1 + a2α2 + a3α3 (1)
β2 = b1α1 + b2α2 + b3α3 (2)
β3 = c1α1 + c2α2 + c3α3 (3)
Khi đó theo định nghĩa
Tαβ =
 a1 b1 c1a2 b2 c2
a3 b3 c3

Để tìm ai, bi, ci ta phải giải các phương trình vectơ (1), (2), (3).
Phương trình (1) tương đương với hệ:

a1 − a2 + a3 = 1
a1 + 2a2 + 3a3 = 0
a1 + a2 + 2a3 = 1
Phương trình (2) tương đương với hệ:

b1 − b2 + b3 = 1
b1 + 2b2 + 3b3 = 1
b1 + b2 + 2b3 = 0
Phương trình (3) tương đương với hệ:

c1 − c2 + c3 = 0
c1 + 2c2 + 3c3 = 1
c1 + c2 + 2c3 = 1
Để giải 3 hệ trên, ta dùng phương pháp Gauss. Ma trận các hệ số mở rộng: 1 −1 11 2 3
1 1 2
∣∣∣∣∣∣
1
0
1
∣∣∣∣∣∣
1
1
0
∣∣∣∣∣∣
0
1
1
→
 1 −1 10 3 2
0 2 1
∣∣∣∣∣∣
1
−1
0
∣∣∣∣∣∣
1
0
−1
∣∣∣∣∣∣
0
1
1

→
 1 −1 10 1 1
0 0 −1
∣∣∣∣∣∣
1
−1
2
∣∣∣∣∣∣
1
1
−3
∣∣∣∣∣∣
0
0
1

Hệ 1) a3 = −2, a2 = −1− a3 = 1, a1 = a2 − a3 + 1 = 4
Hệ 2) b3 = 3, b2 = 1− b3 = −2, b1 = b2 − b3 + 1 = −4
Hệ 3) c3 = −1, c2 = −c3 = 1, c1 = c2 − c3 = 2
Vậy ma trận đổi cơ sở từ (α) sang (β) là:
Tαβ =
 4 −4 21 −2 1
−2 3 −1

(b) Giả sử
x/(α) = (x1, x2, x3) ,
x/(β) = (y1, y2, y3)
Công thức tính tọa độ của vectơ x trong cơ sở (α) theo tọa độ của x trong cơ sở (β)
là:  x1x2
x3
 =
 4 −4 21 −2 1
−2 3 −1
 y1y2
y3

hay
x1 = 4y1 − 4y2 + 2y3
x2 = y1 − 2y2 + y3
x3 = −2y1 + 3y2 − y3
4
Ví dụ 2.
Trong Rn[x] cho 2 cơ sở:
u1 = 1, u2 = x, u3 = x
2 ,. .., un+1 = x
n (U)
v1 = 1, v2 = x− a, v3 = (x− a)2 ,. .., vn+1 = (x− a)n (V )
trong đó a là hằng số.
(a) Tìm ma trận đổi cơ sở từ (U) sang (V )
(b) Tìm ma trận đổi cơ sở từ (V ) sang (U)
Giải
(a) Ta có:
vk+1 = (x− a)k = C0k(−a)k + C1k(−a)k−1x+. . .+ Ckkxk
= C0k(−a)ku1 + C1k(−a)k−1u2 +. . .+ Ckkuk+1 + 0uk+2 +. . .+ 0un+1
lần lượt cho k = 0, 1,. .., n ta có:
TUV =

C00 C
0
1(−a). .. C0k(−a)k. .. C0n(−a)n
0 C11. .. C
1
k(−a)k−1. .. C1n(−a)n−1
...
...
.. .
.... .
. ...
...
.... . .
.... . .
...
...
...
.. . Ckk .
.. ...
...
.... .. 0. . .
...
...
...
.. .
.... .
. ...
0 0. .. 0. .. Cnn

(b) Ta có
uk+1 = x
k = [(x− a) + a]k = C0kak + C1kak−1x+. . .+ Ckkxk
= C0ka
kv1 + C
1
ka
k−1v2 +. . .+ Ckkvk+1 + 0vk+2 +. . .+ 0vn+1
lần lượt cho k = 0, 1,. .., n ta có:
TUV =

C00 C
0
1a. .. C
0
ka
k. .. C0na
n
0 C11. .. C
1
ka
k−1. .. C1na
n−1
...
...
.. .
.... .
. ...
...
.... . .
.... . .
...
...
...
.. . Ckk .
.. ...
...
.... .. 0. . .
...
...
...
.. .
.... .
. ...
0 0. .. 0. .. Cnn

5
BÀI TẬP
1. Trong R3[x] cho các vectơ:
u1 = x
3 + 2x2 + x+ 1
u2 = 2x
3 + x2 − x+ 1
u3 = 3x
3 + 3x2 − x+ 2
Tìm điều kiện để vectơ u = ax3 + bx2 + cx+ d biểu thị tuyến tính được qua hệ u1, u2, u3.
2. Trong R3 cho các hệ vectơ:
u1 = (1, 2, 1), u2 = (2,−2, 1), u3 = (3, 2, 2) (U)
v1 = (1, 1, 1), v2 = (1, 1, 0), v3 = (1, 0, 0) (V )
(a) Chứng minh rằng (U), (V ) là các cơ sở của R
(b) Tìm các ma trận đổi cơ sở từ (U) sang (V ) và từ (V ) sang (U)
3. Trong R2 cho các cơ sở (α), (β), (γ)
Biết:
Tαβ =
[
1 1
2 1
]
, Tγβ =
[
3 1
2 1
]
và cơ sở (γ): γ1 = (1, 1), γ2 = (1, 0)
Tìm cơ sở (α)
4. Cho R+ là tập các số thực dương. Trong R+ta định nghĩa 2 phép toán
∀x, y ∈ R+ x⊕ y = xy
∀a ∈ R+, x ∈ R+ a× x = xa
Biết rằng (R+,⊕, ∗) là không gian vectơ. Tìm cơ sở, số chiều của không gian đó
5. V =
{[
a −b
b a
]
sao cho a, b ∈ R
}
Biết rằng V cùng với phép cộng hai ma trận và phép nhân 1 số với 1 ma trận là một
không gian vectơ. Tìm cơ sở và số chiều của V .
1
1Đánh máy: NGUYỄN NGỌC QUYÊN, Ngày: 12/03/2005
6

Source: https://vh2.com.vn
Category : Trái Đất