88-112 לינארית 1 תיכוניסטים קיץ תשעא/מערך תרגול/4: הבדלים בין גרסאות בדף

מתוך Math-Wiki
 
(34 גרסאות ביניים של 7 משתמשים אינן מוצגות)
שורה 44: שורה 44:


==דוגמאות ==
==דוגמאות ==
1.
#<math>V=\mathbb{F}^{n}:=\{(a_{1,}\dots,a_{n})|\, a_{i}\in\mathbb{F}\}</math> מעל <math>\mathbb{F}</math> עם חיבור <math>(a_{1,}\dots,a_{n})+(b_{1,}\dots,b_{n})=(a_{1}+b_{1},\dots,a_{n}+b_{n})</math> וכפל בסקלאר <math>\alpha(a_{1,}\dots,a_{n})=(\alpha a_{1,}\dots,\alpha a_{n})</math>
<math>V=\mathbb{F}^{n}:=\{(a_{1,}\dots,a_{n})|\, a_{i}\in\mathbb{F}\}</math> מעל <math>\mathbb{F}</math>
#מרחב המטריצות <math>\mathbb{F}^{m\times n}</math>  מעל שדה <math>\mathbb{F}</math> עם חיבור וכפל בסקלאר של מטריצות שהגדרנו כבר.
 
#מרחב הפולינומים מעל שדה מדרגה קטנה שווה ל n. פורמאלית <math>\mathbb{F}_{n}[x]=\{a_{0}+a_{1}x+\cdots a_{n}x^{n}|\,\forall i \, a_{i}\in\mathbb{F}\}</math> מעל שדה <math>\mathbb{F}</math> עם פעולת חיבור פולינומים וכפל בסקלאר טבעיים.
עם חיבור <math>(a_{1,}\dots,a_{n})+(b_{1,}\dots,b_{n})=(a_{1}+b_{1},\dots,a_{n}+b_{n})</math>
#מרחב הפולינומים <math>\mathbb{F}[x]=\{a_{0}+a_{1}x+\cdots a_{n}x^{n}|\, a_{i}\in\mathbb{F},n\in\mathbb{N}\}</math>  עם חיבור וכפל בסקלאר מוכרים.
 
#<math>V=\mathbb{R}</math> הוא מרחב וקטורי מעל <math>\mathbb{F}=\mathbb{Q}</math> עם חיבור וכפל "רגילים".
וכפל בסקלאר <math>\alpha(a_{1,}\dots,a_{n})=(\alpha a_{1,}\dots,\alpha a_{n})</math>
#<math>V=\mathbb{C}^{3}</math> הוא מרחב וקטורי מעל <math>\mathbb{F}=\mathbb{R}</math>.
 
#<math>V=\mathbb{R}^{3}</math> הוא '''אינו''' מרחב וקטורי מעל <math>\mathbb{F}=\mathbb{C}</math> (עם חיבור וכפל בסקלאר סטנדרטים) כי <math>i\in \mathbb{F},(1,1,1)\in \mathbb{R}^3</math> והכפל בניהם צריך להיות שייך ל <math>V</math> אבל <math>i\cdot (1,1,1)=(i,i,i)\not\in \mathbb{R}^3</math>
2.
#<math>V=\mathbb{R}^{2}</math> הוא '''אינו''' מרחב וקטורי מעל <math>\mathbb{F}=\mathbb{R}</math> עם חיבור סטנדרטי וכפל בסקלאר  <math>\alpha \cdot (x,y)=(\alpha \cdot x,y)</math> כי למשל <math>(1+1)\cdot 2\cdot(0,1)= (0,1)\neq (0,2)=1\cdot(0,1)+1\cdot(0,1)</math>.
מרחב המטריצות <math>\mathbb{F}^{m\times n}</math>  מעל שדה <math>\mathbb{F}</math> עם חיבור וכפל בסקלאר של מטריצות שהגדרנו כבר.
#<math>V=\mathbb{R}^{2}</math> הוא '''אינו''' מרחב וקטורי מעל <math>\mathbb{F}=\mathbb{R}</math> עם חיבור סטנדרטי וכפל בסקלאר  <math>\alpha \cdot (x,y)=(\alpha^2 \cdot x,\alpha^2\cdot y)</math>
 
3.
מרחב הפולינומים מעל שדה מדרגה קטנה שווה ל n. פורמאלית  
<math>\mathbb{F}_{n}[x]=\{a_{0}+a_{1}x+\cdots a_{n}x^{n}|\,\forall i \, a_{i}\in\mathbb{F}\}</math> מעל שדה <math>\mathbb{F}</math>
 
עם פעולת חיבור פולינומים וכפל בסקלאר טבעיים.
 
4.
מרחב הפולינומים <math>\mathbb{F}[x]=\{a_{0}+a_{1}x+\cdots a_{n}x^{n}|\, a_{i}\in\mathbb{F},n\in\mathbb{N}\}</math>  עם חיבור וכפל בסקלאר מוכרים.
 
5.
<math>V=\mathbb{R}</math> הוא מרחב וקטורי מעל <math>\mathbb{F}=\mathbb{Q}</math> עם חיבור וכפל "רגילים".
 
6. <math>V=\mathbb{C}^{3}</math> הוא מרחב וקטורי מעל <math>\mathbb{F}=\mathbb{R}</math>.
 
הערה: <math>V=\mathbb{R}^{3}</math> הוא '''אינו''' מרחב וקטורי מעל <math>\mathbb{F}=\mathbb{C}</math> (עם חיבור וכפל בסקלאר סטנדרטים) כי <math>i\in \mathbb{F},(1,1,1)\in \mathbb{R}^3</math> והכפל בניהם צריך להיות שייך ל <math>V</math> אבל <math>i\cdot (1,1,1)=(i,i,i)\not\in \mathbb{R}^3</math>


==תתי מרחבים ==  
==תתי מרחבים ==  
שורה 75: שורה 59:
יקרא '''תת מרחב''' אם הוא מרחב וקטורי בפני עצמו ביחס לפעולות '''V'''. סימון <math>W\leq V</math>
יקרא '''תת מרחב''' אם הוא מרחב וקטורי בפני עצמו ביחס לפעולות '''V'''. סימון <math>W\leq V</math>


הערה: כדי לבדוק אם <math>W\subseteq V</math>  הוא תת מרחב מספיק לבדוק  
''קריטריון מקוצר'': כדי לבדוק אם <math>W\subseteq V</math>  הוא תת מרחב מספיק לבדוק:
 
#איבר נטרלי: <math>0</math>  של <math>V</math> נמצא ב-<math>W</math>;
#לכל <math>w,u\in W</math>  מתקיים
#סגירות לחיבור: לכל <math>w,u\in W</math> מתקיים <math>u+w\in W</math>;
#מוגדרות: <math>u+w\in W</math> .
#סגירות לכפל בסקלאר: לכל <math>w\in W,\alpha\in\mathbb{F}</math>  מתקיים <math>\alpha w\in W</math>.
#איבר נטרלי: 0  של <math>V</math> נמצא ב-<math>W</math>  
#אקסיומות כפל בסקלאר: לכל <math>w\in W,\alpha\in\mathbb{F}</math>  מתקיים
##מוגדרות <math>\alpha w\in W</math>  


את שאר האקסיומות <math>W</math>  יורש מ <math>V</math>  כתת קבוצה.
את שאר האקסיומות <math>W</math>  יורש מ <math>V</math>  כתת קבוצה.
שורה 93: שורה 74:
===דוגמאות ודוגמאות נגדיות ===
===דוגמאות ודוגמאות נגדיות ===


1. המישור האוקלידי <math>V=\mathbb{R}^{2}</math>  מעל <math>\mathbb{F}=\mathbb{R}</math>
1. עבור המישור האוקלידי <math>V=\mathbb{R}^{2}</math>  מעל <math>\mathbb{F}=\mathbb{R}</math> :


א. <math> W=\{(x,y)\,|\, x,y\geq 0\}</math> (הרביע החיובי) אינו תת מרחב כי
א. <math> W=\{(x,0)\,|\, x\in \mathbb{R} \}</math> (ציר ה<math>x</math>) הוא תת מרחב (קל לראות).
 
ב. <math> W=\{(x,y)\,|\, x,y\geq 0\}</math> (הרביע החיובי) אינו תת מרחב כי
<math>-1(1,1)=(-1,-1)\not\notin W</math>  
<math>-1(1,1)=(-1,-1)\not\notin W</math>  


ב. <math>W=\{(x,y)\,|\, x,y\geq0\:\text{ or }x,y\leq0\}</math>
ג. <math>W=\{(x,y)\,|\, x,y\geq0\:\text{ or }x,y\leq0\}</math>
(הרביע החיובי והשלילי) אינו תת מרחב כי <math>\underset{\in W}{(2,4)}+\underset{\in W}{(-3,-3)}=(-1,1)\notin W</math>  
(הרביע החיובי והשלילי) אינו תת מרחב כי <math>\underset{\in W}{(2,4)}+\underset{\in W}{(-3,-3)}=(-1,1)\notin W</math>  


ג. <math>W=\{(x,y)|\, y=3x\}</math>  קו ישר העובר בראשית הוא כן תת מרחב. נוכיח את זה בסעיף הבא:
ד. <math>W=\{(x,y)|\, y=3x\}</math>  קו ישר העובר בראשית הוא כן תת מרחב (לפי הסעיף הבא).
   
   
2. תהא <math>A\in \mathbb{F}^{m\times n}</math> מטריצה ונסתכל על אוסף הפתרונות למערכת ההומוגנית <math>Ax=0</math>.  
2. תהא <math>A\in \mathbb{F}^{m\times n}</math> מטריצה ונסתכל על אוסף הפתרונות למערכת ההומוגנית <math>Ax=0</math>.  
פורמאלית <math>W=\{v\in \mathbb{F}^n \, :\, Av=0\} \subseteq \mathbb{F}^n </math>.
פורמאלית <math>W=\{v\in \mathbb{F}^n \, :\, Av=0\} \subseteq \mathbb{F}^n </math>.
הוכחתם בהרצאה כי <math>W\leq \mathbb{F}^n</math> הוא תת מרחב


טענה <math>W\leq \mathbb{F}^n</math> תת מרחב


הוכחה: נשתמש בקריטריון המקוצר
3. מרחב המטריצות  <math>V=\mathbb{F}^{n\times n}</math> מעל <math>\mathbb{F}</math>:
# ברור ש <math>W</math> לא ריקה כי <math>0\in W</math>
# לכל <math>v_1,v_2\in W,\,\alpha\in\mathbb{F}</math> רוצים להראות כי <math>\alpha v_1 +v_2 \in W</math>. לפי הגדרה צריך להראות כי <math>A(\alpha v_1 +v_2)=0</math>. ואכן, <math>A(\alpha v_1 +v_2)=\alpha Av_1+Av_2=\alpha 0+0 =0+0=0</math>.


3. מרחב המטריצות  <math>V=\mathbb{F}^{n\times n}</math>  מעל <math>\mathbb{F}</math> 
א. המטריצות מסוג
א. המטריצות מסוג
<math>W=\{\left(\begin{array}{cccc}
<math>W=\{\left(\begin{array}{cccc}
שורה 173: שורה 152:


משפט: יהי <math>V</math>  מרחב וקטורי מעל <math>\mathbb{F}</math> . יהיו <math>W_1,W_2\leq V</math>  תתי מרחבים.
משפט: יהי <math>V</math>  מרחב וקטורי מעל <math>\mathbb{F}</math> . יהיו <math>W_1,W_2\leq V</math>  תתי מרחבים.
אזי חיתוך תתי המרחבים <math>W_1\cap W_1:=\{v\in V:\, v\in W_1\land v\in W_2\}</math>  הינו תת מרחב.
אזי חיתוך תתי המרחבים <math>W_1\cap W_2:=\{v\in V:\, v\in W_1\land v\in W_2\}</math>  הינו תת מרחב.
 
הערה: זהו התת מרחב הכי "גדול" שמוכל ב <math>W_1,W_2</math>. כלומר, כל תת מרחב <math>U</math> המקיים כי <math>U\subseteq W_1,W_2</math> יקיים כי <math>U\subseteq W_1\cap W_2</math> .


====דוגמא 1====
====דוגמא 1====
1. יהי <math>V = \mathbb{R}^4 </math>. נגדיר שתי תת מרחבים  
1. יהי <math>V = \mathbb{R}^4 </math>. נגדיר שני תת מרחבים  
<math>W_1=\{(x_1,x_2,x_3,x_4)\in V :\, x_1+x_2+x_3+x_4 =0\} </math>
<math>W_1=\{(x_1,x_2,x_3,x_4)\in V :\, x_1+x_2+x_3+x_4 =0\} </math>


שורה 195: שורה 176:


כמו שראינו אלו תת מרחבים. כעת  
כמו שראינו אלו תת מרחבים. כעת  
<math>W_1\cap W_2= \begin{pmatrix} A_1 &A_2\end{pmatrix} v =0</math>
<math>W_1\cap W_2= \{ v \; | \; \begin{pmatrix} A_1 \\ A_2\end{pmatrix} v =0 \}</math>


ולכן צריך בסה"כ למצוא פתרון למערכת לא הומוגנית. נעשה זאת
ולכן צריך בסה"כ למצוא פתרון למערכת הומוגנית. נעשה זאת
<math>
<math>
\begin{pmatrix}  
\begin{pmatrix}  
שורה 243: שורה 224:


====דוגמא 2====
====דוגמא 2====
יהי <math>V = \mathbb{R}^3 </math>. נגדיר שתי תת מרחבים  
יהי <math>V = \mathbb{R}^3 </math>. נגדיר שני תת מרחבים  


<math>W_1=\{\alpha_1\begin{pmatrix}1\\ 1\\ 1 \end{pmatrix}  
<math>W_1=\{\alpha_1\begin{pmatrix}1\\ 1\\ 1 \end{pmatrix}  
+ +\alpha_2\begin{pmatrix} 1\\ -1\\ 1 \end{pmatrix}  
+\alpha_2\begin{pmatrix} 1\\ -1\\ 1 \end{pmatrix}  
:\, \alpha_1,\alpha_2 \in \mathbb{R} \} </math>
:\, \alpha_1,\alpha_2 \in \mathbb{R} \} </math>


שורה 263: שורה 244:
</math>
</math>


שימו לב שאם מצאנו ארבעה סקלארים שמקימים את המשוואה לעיל אז אנחנו יודעים שהוקטור הזה במשוואה. עוד שימו לב שאם יודעים שהשיוויון מתקיים מספיק לדעת את <math>\alpha_1,\alpha_2</math> או את <math>\alpha_3,\alpha_4</math> כדי לחשב את הוקטור עצמו (כי שני אגפי השיוויון שווים).
שימו לב שאם מצאנו ארבעה סקלארים שמקימים את המשוואה לעיל אז אנחנו יודעים שהוקטור הזה בחיתוך. עוד שימו לב שאם יודעים שהשיוויון מתקיים מספיק לדעת את <math>\alpha_1,\alpha_2</math> או את <math>\alpha_3,\alpha_4</math> כדי לחשב את הוקטור עצמו (כי שני אגפי השיוויון שווים).


בעצם, זה שוב לפתור מערכת משוואות כאשר הנעלמים הם <math>\alpha_1,\alpha_2,\alpha_3, \alpha_4</math>. הנה המערכת (אחרי שנעביר אגף):
בעצם, זה שוב לפתור מערכת משוואות כאשר הנעלמים הם <math>\alpha_1,\alpha_2,\alpha_3, \alpha_4</math>. הנה המערכת (אחרי שנעביר אגף):
שורה 335: שורה 316:
ישירות- אם <math>A</math> גם סימטרית וגם אנטי סימטרית אזי מתקיים <math>-A=A^t=A</math>. נעביר אגף ונקבל <math>2A=0</math>. נחלק ב 2 ונקבל כי <math>A=0</math>
ישירות- אם <math>A</math> גם סימטרית וגם אנטי סימטרית אזי מתקיים <math>-A=A^t=A</math>. נעביר אגף ונקבל <math>2A=0</math>. נחלק ב 2 ונקבל כי <math>A=0</math>


====דוגמא 4====
<math>V=\mathbb{R}^{n\times n}</math>  מעל <math>\mathbb{R}</math> . חיתוך של המטריצות המשולשיות התחתונות והמטריצות המשולשיות העליונות.
=== סכום תתי מרחבים===
=== סכום תתי מרחבים===


יהי <math>V</math>  מרחב וקטורי מעל <math>\mathbb{F}</math> . יהיו <math>W_1,W_2\leq V</math>  תתי מרחבים.
יהי <math>V</math>  מרחב וקטורי מעל <math>\mathbb{F}</math> . יהיו <math>W_1,W_2\leq V</math>  תתי מרחבים.
נרצה למצוא את התת מרחב הכי "קטן" שמכיל את <math>W_1,W_2</math>. נסמן תת מרחב זה ב <math>W</math> אז פורמאלית, נרצה כי כל תת מרחב <math>U</math> המקיים <math> W_1,W_2\subseteq U</math> בהכרח יקיים גם <math>W\subseteq U</math>.
נרצה למצוא את התת מרחב <math>W</math> הכי "קטן" שמכיל את <math>W_1,W_2</math>. "קטן" הכוונה כי כל תת מרחב <math>U</math> המקיים <math> W_1,W_2\subseteq U</math> בהכרח יקיים גם <math>W\subseteq U</math>.


יש שיחשבו שהתת מרחב הכי קטן שמכיל את <math>W_1,W_2</math> הוא האיחוד את <math>W_1,\cup W_2</math>.
יש שיחשבו שהתת מרחב הכי קטן שמכיל את <math>W_1,W_2</math> הוא האיחוד את <math>W_1,\cup W_2</math>.
אבל התשובה שגויה כיוון שהאיחוד לא בהכרח תת מרחב כפי שנוכיח בתרגיל הבא.
אבל התשובה שגויה כיוון שהאיחוד לא בהכרח תת מרחב כפי שנוכיח בתרגיל הבא.


תרגיל:  
'''תרגיל: (בהרצאה בד"כ)'''
יהי <math>V</math>  מרחב וקטורי מעל <math>\mathbb{F}</math> . יהיו <math>W_1,W_2\leq V</math>  תתי מרחבים. אזי
יהי <math>V</math>  מרחב וקטורי מעל <math>\mathbb{F}</math> . יהיו <math>W_1,W_2\leq V</math>  תתי מרחבים. אזי


<math>W_1,\cup W_2\leq V</math> אמ"מ (<math>W_1\subseteq W_2 \lor W_2\subseteq W_1</math>) כלומר אחד מתת המרחב מוכל בשני.
<math>W_1,\cup W_2\leq V</math> אמ"מ (<math>W_1\subseteq W_2 \lor W_2\subseteq W_1</math>) כלומר אחד מתת המרחב מוכל בשני.


הוכחה:
'''הוכחה:'''
כיוון ראשון (<math>\Leftarrow</math>): פשוט, אם אחד מוכל בשני אזי האיחוד שווה ל <math>W_i</math> (כאשר <math>i</math> שווה ל-1 או 2, תלוי במקרה) שהוא תת מרחב.
כיוון ראשון (<math>\Leftarrow</math>): פשוט, אם אחד מוכל בשני אזי האיחוד שווה ל <math>W_i</math> (כאשר <math>i</math> שווה ל-1 או 2, תלוי במקרה) שהוא תת מרחב.


שורה 355: שורה 338:




====סכום ישר ====
====סכום תתי מרחבים וסכום ישר ====
'''הגדרה:'''  <math>V</math>  מרחב וקטורי מעל <math>\mathbb{F}</math> . יהיו <math>W_1,W_2\leq V</math>  תתי מרחבים.
אזי '''סכום תתי המרחבים''' <math>W_1 +  W_2:=\{w_1+w_2:\, w_1\in W_1, w_2\in W_2\}</math>  הינו תת מרחב.
 
תכונה: לכל תת מרחב <math>U</math> עבורו <math> W_1,W_2\subseteq U</math> מתקיים כי <math> W_1+ W_2 \subseteq U</math>.
 
'''הגדרה:''' הסכום <math>W_1+W_2</math> יקרא '''סכום ישר''' אם <math>W_1\cap W_2 = \{0\}</math>.
סימון <math>W_1 \oplus W_2</math>.
 
'''דוגמאות:'''
 
1. ב <math>V=\mathbb{R}^3</math> נגדיר שני תת מרחב
<math>W_1=\{\alpha\begin{pmatrix}1\\ 1\\ 0 \end{pmatrix}
:\, \alpha \in \mathbb{R} \} </math>
 
<math>W_2=\{\alpha\begin{pmatrix} 0\\ 1\\ 1 \end{pmatrix}
:\, \alpha \in \mathbb{R} \} </math>
 
אזי
 
<math>W_1+W_2=\{w_1+w_2:\, w_1\in W_1, w_2\in W_2\} = \\
\{\alpha_1\begin{pmatrix}1\\ 1\\ 0 \end{pmatrix}
+ \alpha_2\begin{pmatrix} 0\\ 1\\ 1 \end{pmatrix}
:\, \alpha_1,\alpha_2 \in \mathbb{R} \} =
\{\begin{pmatrix}\alpha_1\\ \alpha_1+\alpha_2\\ \alpha_2 \end{pmatrix}
:\, \alpha_1,\alpha_2 \in \mathbb{R}\}
</math>
 
2. באופן כללי <math>V</math> מרחבים וקטורי, <math>v_1, v_2, \dots v_m, v_{m+1}, \dots v_{m+k}</math>  וקטורים.
 
אם
 
<math>
W_1 =\{\sum_{i=1}^m \alpha_i v_i \, : \, \forall i \; \alpha_i \in \mathbb{F} \}\\
W_2 =\{\sum_{i=1}^k \alpha_i v_{m+i} \, : \, \forall i \; \alpha_i \in \mathbb{F} \}
</math>
 
אז
 
<math>W_1+W_2 = \{\sum_{i=1}^{m+k} \alpha_i v_i \, : \, \forall i \; \alpha_i \in \mathbb{F} \} </math>
 
3. עבור
<math>
W_1= \{(a_1,a_2,\dots a_n)\in \mathbb{F}^n : a_1= a_2 = \dots =a_n\} \\
W_2= \{(a_1,a_2,\dots a_n)\in \mathbb{F}^n : a_1+ a_2 + \dots +a_n = 0 \}
</math>
 
מתקיים כי
<math>W_1 \oplus W_2 = \mathbb{F}^n</math>
 
הוכחה:
 
קודם נראה שזהו סכום ואח"כ נראה שהוא ישר.
 
'''סכום:'''
 
יהא <math>v=(a_1,a_2,\dots a_n)\in \mathbb{F}^n</math>.
נגדיר <math>b=\frac{\sum_{i=1}^n a_i}{n}</math> את ממוצע הקורדינאטות.
 
ברור כי <math>w_1=(b,b,\dots ,b)\in W_1</math>. גם ברור כי <math>v=w_1 + (v-w_1)</math>.
 
נראה כי <math>v-w_1 = (a_1-b,\dots ,a_n-b)\in W_2</math> וסיימנו (כי נגדיר <math>w_2=v-w_1</math>)
 
אכן כדי שוקטור יהיה ב <math>W_2</math> סכום הקורטינאטות שלו צריך להיות שווה 0.
נחשב <math>(a_1-b)+(a_2-b)+\dots +(a_n-b)= \sum_{i=1}^n a_i -n\cdot b=\sum_{i=1}^n a_i-\sum_{i=1}^n a_i=0</math>. כנדרש.
 
'''סכום ישר:'''
 
יהא <math>(a_1,\dots ,a_n)=v\in W_1\cap W_2</math> צ"ל שזהו וקטור האפס. בגלל ש <math>v\in W_1</math> ניתן להציג אותו כ <math>v=(a,a,\dots ,a)</math>, כיוון ש <math>v\in W_2</math> צריך להתקיים <math>a+a+\dots +a =na=0</math> ולכן <math>a=0</math> ולכן <math>v=0</math>
 
==== תרגיל ====
במרחב <math>V=\mathbb{R}_{2}[x]</math>, הוכיחו כי <math>W_{1}=\left\{ p(x)\,|\,p(2)=0\right\}</math>  ו <math>W_{2}=\left\{ p(x)\,|\,p(x)=x\cdot p'(x)\right\}</math>  הם תתי מרחבים. חשבו את החיתוך והסכום שלהם. הראו שהסכום ישר.
 
=== תרגיל ====
במרחב <math>V=\mathbb{R}^{4}</math>, מצאו את החיתוך והסכום של
<math>W_{1}=\left\{ \left(\begin{array}{c}a_{1}\\a_{2}\\a_{3}\\a_{4}\end{array}\right)\mid\begin{array}{c}a_{1}+a_{2}=a_{3}+a_{4}\\-a_{1}+2a_{3}=0\end{array}\right\}</math> 
ו
<math>W_{2}=\left\{ \left(\begin{array}{c}a_{1}\\a_{2}\\a_{3}\end{array}\right)\mid\begin{array}{c}a_{1}-3a_{2}-5a_{3}=a_{4}\\4a_{2}+8a_{3}-2a_{4}=2a_{1}\end{array}\right\}</math>

גרסה אחרונה מ־19:20, 15 ביולי 2021

מרחבים וקטורים

דוגמא שכדאי שתהיה ברקע ּ[math]\displaystyle{ V=\mathbb{R}^{3}:=\{(x,y,z)\,|\, x,y,z,\in\mathbb{R}\} }[/math]

עם חיבור [math]\displaystyle{ (x_{1},y_{1},z_{1})+(x_{2},y_{2},z_{2})=(x_{1}+x_{2},y_{1}+y_{2},z_{1}+z_{2}) }[/math]

וכפל בסקלאר [math]\displaystyle{ \alpha\in\mathbb{R} , \alpha(x,y,z)=(\alpha z,\alpha y,\alpha z) }[/math] הוא מרחב וקטורי.

ההגדרה הפורמאלית מכלילה את הדוגמא.

הגדרה: מרחב וקטורי הוא רביעיה [math]\displaystyle{ (V,\mathbb{F},+,\cdot) }[/math], כאשר

  • [math]\displaystyle{ V }[/math] היא קבוצה המוגדרת בה פעולה בינארית של חיבור (+). כלומר [math]\displaystyle{ +:V\times V \to V }[/math]
  • [math]\displaystyle{ \mathbb{F} }[/math] הוא שדה. זכרו שבשדה גם מוגדרות פעולות חיבור וכפל, לא להתבלבל עם החיבור של [math]\displaystyle{ V }[/math] וכפל בסקלאר.
  • כפל בסקלאר ([math]\displaystyle{ \cdot }[/math]) היא פעולה המקשרת בין איברי V לאיברי [math]\displaystyle{ \mathbb{F} }[/math]. פורמאלית [math]\displaystyle{ \cdot : \mathbb{F}\times V \to V }[/math]

אקסיומות מרחב וקטורי:

  1. אקסיומות של החיבור ב [math]\displaystyle{ V }[/math]: לכל [math]\displaystyle{ v,w,u\in V }[/math] מתקיים
    1. מוגדרות: [math]\displaystyle{ v+w\in V }[/math] .
    2. קיבוץ: [math]\displaystyle{ v+(u+w)=(v+u)+w }[/math] .
    3. חילוף: [math]\displaystyle{ v+u=u+v }[/math] .
    4. איבר נטרלי: [math]\displaystyle{ \exists0\in V:\,\forall v\in V:0+v=v }[/math] .
    5. איבר נגדי: [math]\displaystyle{ \forall v\in V\,\exists(-v)\in V:\, v+(-v)=0 }[/math] .
  2. אקסיומות של כפל וחיבור של שדה: בהגדרת שדה
  3. אקסיומות כפל בסקלאר: לכל [math]\displaystyle{ v,u\in V,\alpha,\beta\in\mathbb{F} }[/math] מתקיים
    1. מוגדרות [math]\displaystyle{ \alpha v\in V }[/math]
    2. קיבוץ: [math]\displaystyle{ \alpha(\beta v)=(\alpha\beta)v }[/math]
    3. כפל ביחידה (של השדה): [math]\displaystyle{ 1_{\mathbb{F}}\cdot v=v }[/math]
    4. פילוג:
      1. [math]\displaystyle{ \alpha(v+u)=\alpha v+\alpha u }[/math]
      2. [math]\displaystyle{ (\alpha+\beta)v=\alpha v+\beta v }[/math]

טרמינולוגיה: אומרים ש [math]\displaystyle{ V }[/math] מרחב וקטורי מעל [math]\displaystyle{ \mathbb{F} }[/math].

איברי [math]\displaystyle{ V }[/math] נקראים וקטורים. איברי [math]\displaystyle{ \mathbb{F} }[/math] נקראים סקלארים.


תכונות בסיסיות:

.1 [math]\displaystyle{ (-1_{F})v=(-v) }[/math]

.2 [math]\displaystyle{ 0_{F}v=0_{V} }[/math]

דוגמאות

  1. [math]\displaystyle{ V=\mathbb{F}^{n}:=\{(a_{1,}\dots,a_{n})|\, a_{i}\in\mathbb{F}\} }[/math] מעל [math]\displaystyle{ \mathbb{F} }[/math] עם חיבור [math]\displaystyle{ (a_{1,}\dots,a_{n})+(b_{1,}\dots,b_{n})=(a_{1}+b_{1},\dots,a_{n}+b_{n}) }[/math] וכפל בסקלאר [math]\displaystyle{ \alpha(a_{1,}\dots,a_{n})=(\alpha a_{1,}\dots,\alpha a_{n}) }[/math]
  2. מרחב המטריצות [math]\displaystyle{ \mathbb{F}^{m\times n} }[/math] מעל שדה [math]\displaystyle{ \mathbb{F} }[/math] עם חיבור וכפל בסקלאר של מטריצות שהגדרנו כבר.
  3. מרחב הפולינומים מעל שדה מדרגה קטנה שווה ל n. פורמאלית [math]\displaystyle{ \mathbb{F}_{n}[x]=\{a_{0}+a_{1}x+\cdots a_{n}x^{n}|\,\forall i \, a_{i}\in\mathbb{F}\} }[/math] מעל שדה [math]\displaystyle{ \mathbb{F} }[/math] עם פעולת חיבור פולינומים וכפל בסקלאר טבעיים.
  4. מרחב הפולינומים [math]\displaystyle{ \mathbb{F}[x]=\{a_{0}+a_{1}x+\cdots a_{n}x^{n}|\, a_{i}\in\mathbb{F},n\in\mathbb{N}\} }[/math] עם חיבור וכפל בסקלאר מוכרים.
  5. [math]\displaystyle{ V=\mathbb{R} }[/math] הוא מרחב וקטורי מעל [math]\displaystyle{ \mathbb{F}=\mathbb{Q} }[/math] עם חיבור וכפל "רגילים".
  6. [math]\displaystyle{ V=\mathbb{C}^{3} }[/math] הוא מרחב וקטורי מעל [math]\displaystyle{ \mathbb{F}=\mathbb{R} }[/math].
  7. [math]\displaystyle{ V=\mathbb{R}^{3} }[/math] הוא אינו מרחב וקטורי מעל [math]\displaystyle{ \mathbb{F}=\mathbb{C} }[/math] (עם חיבור וכפל בסקלאר סטנדרטים) כי [math]\displaystyle{ i\in \mathbb{F},(1,1,1)\in \mathbb{R}^3 }[/math] והכפל בניהם צריך להיות שייך ל [math]\displaystyle{ V }[/math] אבל [math]\displaystyle{ i\cdot (1,1,1)=(i,i,i)\not\in \mathbb{R}^3 }[/math]
  8. [math]\displaystyle{ V=\mathbb{R}^{2} }[/math] הוא אינו מרחב וקטורי מעל [math]\displaystyle{ \mathbb{F}=\mathbb{R} }[/math] עם חיבור סטנדרטי וכפל בסקלאר [math]\displaystyle{ \alpha \cdot (x,y)=(\alpha \cdot x,y) }[/math] כי למשל [math]\displaystyle{ (1+1)\cdot 2\cdot(0,1)= (0,1)\neq (0,2)=1\cdot(0,1)+1\cdot(0,1) }[/math].
  9. [math]\displaystyle{ V=\mathbb{R}^{2} }[/math] הוא אינו מרחב וקטורי מעל [math]\displaystyle{ \mathbb{F}=\mathbb{R} }[/math] עם חיבור סטנדרטי וכפל בסקלאר [math]\displaystyle{ \alpha \cdot (x,y)=(\alpha^2 \cdot x,\alpha^2\cdot y) }[/math]

תתי מרחבים

הגדרה יהיה [math]\displaystyle{ V }[/math] מרחב וקטורי מעל [math]\displaystyle{ \mathbb{F} }[/math]. תת קבוצה [math]\displaystyle{ W\subseteq V }[/math] יקרא תת מרחב אם הוא מרחב וקטורי בפני עצמו ביחס לפעולות V. סימון [math]\displaystyle{ W\leq V }[/math]

קריטריון מקוצר: כדי לבדוק אם [math]\displaystyle{ W\subseteq V }[/math] הוא תת מרחב מספיק לבדוק:

  1. איבר נטרלי: [math]\displaystyle{ 0 }[/math] של [math]\displaystyle{ V }[/math] נמצא ב-[math]\displaystyle{ W }[/math];
  2. סגירות לחיבור: לכל [math]\displaystyle{ w,u\in W }[/math] מתקיים [math]\displaystyle{ u+w\in W }[/math];
  3. סגירות לכפל בסקלאר: לכל [math]\displaystyle{ w\in W,\alpha\in\mathbb{F} }[/math] מתקיים [math]\displaystyle{ \alpha w\in W }[/math].

את שאר האקסיומות [math]\displaystyle{ W }[/math] יורש מ [math]\displaystyle{ V }[/math] כתת קבוצה.

הערה: ניתן לרכז את הבדיקות הנ"ל מספיק לבדוק

  1. [math]\displaystyle{ W\not=\emptyset }[/math]
  2. שלכל [math]\displaystyle{ w,u\in W,\,\alpha\in\mathbb{F} }[/math] מתקיים [math]\displaystyle{ \alpha u+w\in W }[/math].

אבחנה: [math]\displaystyle{ \{0\},V\subseteq V }[/math] תמיד תתי מרחבים ונקראים תתי המרחבים הטריוואלים.

דוגמאות ודוגמאות נגדיות

1. עבור המישור האוקלידי [math]\displaystyle{ V=\mathbb{R}^{2} }[/math] מעל [math]\displaystyle{ \mathbb{F}=\mathbb{R} }[/math] :

א. [math]\displaystyle{ W=\{(x,0)\,|\, x\in \mathbb{R} \} }[/math] (ציר ה[math]\displaystyle{ x }[/math]) הוא תת מרחב (קל לראות).

ב. [math]\displaystyle{ W=\{(x,y)\,|\, x,y\geq 0\} }[/math] (הרביע החיובי) אינו תת מרחב כי [math]\displaystyle{ -1(1,1)=(-1,-1)\not\notin W }[/math]

ג. [math]\displaystyle{ W=\{(x,y)\,|\, x,y\geq0\:\text{ or }x,y\leq0\} }[/math] (הרביע החיובי והשלילי) אינו תת מרחב כי [math]\displaystyle{ \underset{\in W}{(2,4)}+\underset{\in W}{(-3,-3)}=(-1,1)\notin W }[/math]

ד. [math]\displaystyle{ W=\{(x,y)|\, y=3x\} }[/math] קו ישר העובר בראשית הוא כן תת מרחב (לפי הסעיף הבא).

2. תהא [math]\displaystyle{ A\in \mathbb{F}^{m\times n} }[/math] מטריצה ונסתכל על אוסף הפתרונות למערכת ההומוגנית [math]\displaystyle{ Ax=0 }[/math]. פורמאלית [math]\displaystyle{ W=\{v\in \mathbb{F}^n \, :\, Av=0\} \subseteq \mathbb{F}^n }[/math]. הוכחתם בהרצאה כי [math]\displaystyle{ W\leq \mathbb{F}^n }[/math] הוא תת מרחב


3. מרחב המטריצות [math]\displaystyle{ V=\mathbb{F}^{n\times n} }[/math] מעל [math]\displaystyle{ \mathbb{F} }[/math]:

א. המטריצות מסוג [math]\displaystyle{ W=\{\left(\begin{array}{cccc} a & 0 & \cdots & 0\\ 0 & 0 & & 0\\ \vdots & & \ddots & 0\\ 0 & 0 & \cdots & 0 \end{array}\right)|a\in\mathbb{F}\} }[/math] הן תת מרחב.

נוכיח :

  1. ברור כי [math]\displaystyle{ W }[/math] אינה ריקה כי מטריצת האפס שייך ל [math]\displaystyle{ W }[/math]
  2. לכל [math]\displaystyle{ A_1,A_2\in W,\,\alpha\in\mathbb{F} }[/math] רוצים להראות ש [math]\displaystyle{ \alpha A_1 +A_2 \in W }[/math] כלומר להראות שהמטריצה [math]\displaystyle{ \alpha A_1 +A_2 }[/math] כולה אפסים פרט (אולי) למקום [math]\displaystyle{ 1,1 }[/math] וזה אכן כך בגלל שזאת הצורה של [math]\displaystyle{ A_1,A_2 }[/math]

ב. המטריצות הסימטריות [math]\displaystyle{ W=\{A\in V\,|\, A^{t}=A\} }[/math] והמטריצות האנטי-סימטריות [math]\displaystyle{ W=\{A\in V\,|\, A^{t}=-A\} }[/math] שתיהן תתי מרחב.

הוכחה (עבור הסימטריות)

  1. ברור כי [math]\displaystyle{ W }[/math] אינה ריקה כי מטריצת האפס שייך ל [math]\displaystyle{ W }[/math]
  2. לכל [math]\displaystyle{ A_1,A_2\in W,\,\alpha\in\mathbb{F} }[/math] רוצים להראות ש [math]\displaystyle{ \alpha A_1 +A_2 \in W }[/math] כלומר להראות שהמטריצה [math]\displaystyle{ \alpha A_1 +A_2 }[/math] סימטרית. נתון כי [math]\displaystyle{ A_1^t=A_1,A_2^t=A_2 }[/math]. כעת מחוקי שיחלוף

נקבל כי [math]\displaystyle{ (\alpha A_1 +A_2)^t=\alpha A_1^t +A_2^t=\alpha A_1 +A_2 }[/math].

ג.המטריצות הסימטריות איחוד עם המטריצות האנטי סימטריות [math]\displaystyle{ W=\{A\in V\,|\, A^{t}=A \text{ or } A^{t}=-A\} }[/math] אינו תת מרחב כי המטריצות [math]\displaystyle{ A_1 = \left(\begin{array}{ccccc} 0 & 1 & & 0\cdots & 0\\ 1 & 0 & & 0 & 0\\ \vdots & & \ddots & 0 & 0\\ 0 & 0 & \cdots & 0 & 0 \end{array} \right) A_2= \left(\begin{array}{ccccc} 0 & -1 & & 0\cdots & 0\\ 1 & 0 & & 0 & 0\\ \vdots & & \ddots & 0 & 0\\ 0 & 0 & \cdots & 0 & 0 \end{array} \right) }[/math] שייכות ל [math]\displaystyle{ W }[/math] אבל החיבור שלהם לא.

ד. המטריצות משולשיות/אלכסוניות/סקלאריות הן תת מרחב.

ה. המטריצות [math]\displaystyle{ W=\{A\in V\,|\, tr(A)=0\} }[/math] הן תת מרחב

הוכחה

  1. ברור כי [math]\displaystyle{ W }[/math] אינה ריקה כי מטריצת האפס שייך ל [math]\displaystyle{ W }[/math]
  2. לכל [math]\displaystyle{ A_1,A_2\in W,\,\alpha\in\mathbb{F} }[/math] רוצים להראות ש [math]\displaystyle{ \alpha A_1 +A_2 \in W }[/math] כלומר להראות שעקבה של המטריצה [math]\displaystyle{ \alpha A_1 +A_2 }[/math] שווה 0. נתון כי [math]\displaystyle{ tr(A_1)=tr(A_2)=0 }[/math]. כעת מחוקי עקבה

נקבל כי [math]\displaystyle{ tr(\alpha A_1 +A_2)=\alpha tr(A_1) +tr(A_2)=\alpha 0 +0 = 0 }[/math].


4. [math]\displaystyle{ V=\mathbb{R}_{2}[x] }[/math] מרחב הפלינומים מדרגה 2 מעל [math]\displaystyle{ \mathbb{R} }[/math] .

א. [math]\displaystyle{ W=\mathbb{R}_{1}[x]=\{a+bx|\, a,b\in\mathbb{R}\} }[/math] הינו תת מרחב כי באופן כללי [math]\displaystyle{ \mathbb{R}_{n}[x] }[/math] הוא מרחב וקטורי (והפעולות מוגדרות באופן זהה לכל המרחבים).

ב. [math]\displaystyle{ W=\{a+bx|\,0\not=b\in\mathbb{R}\} }[/math] הפולינומים מדרגה 1 בדיוק אינו תת מרחב. כי פולינום האפס שהוא האיבר הנטרלי ב [math]\displaystyle{ V }[/math] לא נמצא ב[math]\displaystyle{ W }[/math] .

חיתוך תתי מרחבים

משפט: יהי [math]\displaystyle{ V }[/math] מרחב וקטורי מעל [math]\displaystyle{ \mathbb{F} }[/math] . יהיו [math]\displaystyle{ W_1,W_2\leq V }[/math] תתי מרחבים. אזי חיתוך תתי המרחבים [math]\displaystyle{ W_1\cap W_2:=\{v\in V:\, v\in W_1\land v\in W_2\} }[/math] הינו תת מרחב.

הערה: זהו התת מרחב הכי "גדול" שמוכל ב [math]\displaystyle{ W_1,W_2 }[/math]. כלומר, כל תת מרחב [math]\displaystyle{ U }[/math] המקיים כי [math]\displaystyle{ U\subseteq W_1,W_2 }[/math] יקיים כי [math]\displaystyle{ U\subseteq W_1\cap W_2 }[/math] .

דוגמא 1

1. יהי [math]\displaystyle{ V = \mathbb{R}^4 }[/math]. נגדיר שני תת מרחבים [math]\displaystyle{ W_1=\{(x_1,x_2,x_3,x_4)\in V :\, x_1+x_2+x_3+x_4 =0\} }[/math]

[math]\displaystyle{ W_2=\{(x_1,x_2,x_3,x_4)\in V :\, x_1+x_2+x_3+2x_4 =0 \land -x_1+x_2+x_3+x_4 =0 \} }[/math]

נמצא את [math]\displaystyle{ W_1\cap W_2 }[/math]

נשים לב שנוכל לאפיין את תתי המרחבים בצורה הבאה:

[math]\displaystyle{ W_1=\{v\in V :\, A_1v =0\} }[/math]

[math]\displaystyle{ W_2=\{v\in V :\, A_2v =0 \} }[/math]

כאשר [math]\displaystyle{ A_1 = \begin{pmatrix} 1 &1 &1 &1\end{pmatrix}, A_2 = \begin{pmatrix} 1 &1 &1 &2 \\ -1 &1 &1 &1 \end{pmatrix} }[/math]

כמו שראינו אלו תת מרחבים. כעת [math]\displaystyle{ W_1\cap W_2= \{ v \; | \; \begin{pmatrix} A_1 \\ A_2\end{pmatrix} v =0 \} }[/math]

ולכן צריך בסה"כ למצוא פתרון למערכת הומוגנית. נעשה זאת [math]\displaystyle{ \begin{pmatrix} 1 &1 &1 &1 \\ 1 &1 &1 &2 \\ -1 &1 &1 &1 \end{pmatrix} \to \\ \begin{pmatrix} 1 &1 &1 &1 \\ 0 &0 &0 &1 \\ 0 &2 &2 &2 \end{pmatrix} \to \begin{pmatrix} 1 &1 &1 &1 \\ 0 &1 &1 &1\\ 0 &0 &0 &1 \end{pmatrix} \to \begin{pmatrix} 1 &1 &1 &0 \\ 0 &1 &1 &0\\ 0 &0 &0 &1 \end{pmatrix} \to \begin{pmatrix} 1 &0 &0 &0 \\ 0 &1 &1 &0\\ 0 &0 &0 &1 \end{pmatrix} }[/math]

התשובה הסופית

[math]\displaystyle{ W_1\cap W_2 = \{\left( \begin{array}{c} 0 \\ -t\\ t\\ 0 \end{array}\right) : \, t\in \mathbb{R} \} }[/math]

דוגמא 2

יהי [math]\displaystyle{ V = \mathbb{R}^3 }[/math]. נגדיר שני תת מרחבים

[math]\displaystyle{ W_1=\{\alpha_1\begin{pmatrix}1\\ 1\\ 1 \end{pmatrix} +\alpha_2\begin{pmatrix} 1\\ -1\\ 1 \end{pmatrix} :\, \alpha_1,\alpha_2 \in \mathbb{R} \} }[/math]

[math]\displaystyle{ W_2=\{\alpha_1\begin{pmatrix} 1\\ 1\\ -1 \end{pmatrix} +\alpha_2\begin{pmatrix} -1\\ 1\\ 1 \end{pmatrix} :\, \alpha_1,\alpha_2 \in \mathbb{R} \} }[/math]

נמצא את החיתוך בניהם

צריך למצוא סקלארים [math]\displaystyle{ \alpha_1,\alpha_2,\alpha_3, \alpha_4\in \mathbb{R} }[/math] המקיימים

[math]\displaystyle{ \alpha_1\begin{pmatrix} 1\\ 1 \\-1\end{pmatrix} +\alpha_2\begin{pmatrix} -1\\ 1\\ 1 \end{pmatrix} = \alpha_3\begin{pmatrix}1\\ 1\\ 1 \end{pmatrix} +\alpha_4\begin{pmatrix} 1\\ -1\\ 1 \end{pmatrix} }[/math]

שימו לב שאם מצאנו ארבעה סקלארים שמקימים את המשוואה לעיל אז אנחנו יודעים שהוקטור הזה בחיתוך. עוד שימו לב שאם יודעים שהשיוויון מתקיים מספיק לדעת את [math]\displaystyle{ \alpha_1,\alpha_2 }[/math] או את [math]\displaystyle{ \alpha_3,\alpha_4 }[/math] כדי לחשב את הוקטור עצמו (כי שני אגפי השיוויון שווים).

בעצם, זה שוב לפתור מערכת משוואות כאשר הנעלמים הם [math]\displaystyle{ \alpha_1,\alpha_2,\alpha_3, \alpha_4 }[/math]. הנה המערכת (אחרי שנעביר אגף):

[math]\displaystyle{ \begin{pmatrix} 1 &-1 &-1 & -1\\ 1 &1 &-1 &1\\ -1 &1 &-1 & -1 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} \alpha_1\\ \alpha_2\\ \alpha_3\\ \alpha_4 \end{pmatrix} = 0 }[/math]

נדרג ונמשיך

[math]\displaystyle{ \begin{pmatrix} 1 &-1 &-1 & -1\\ 1 &1 &-1 &1\\ -1 &1 &-1 & -1 \end{pmatrix} \to \begin{pmatrix} 1 &-1 &-1 & -1\\ 0 &2 & 0 & 2\\ 0 &0 &-2 & -2 \end{pmatrix} \to \\ \begin{pmatrix} 1 &-1 &-1 & -1\\ 0 &1 & 0 & 1\\ 0 &0 &-1 & -1 \end{pmatrix} \to \begin{pmatrix} 1 &-1 &0 &0\\ 0 &1 & 0 & 1\\ 0 &0 &-1 & -1 \end{pmatrix} \to \begin{pmatrix} 1 &0 &0 &1\\ 0 &1 & 0 & 1\\ 0 &0 &-1 & -1 \end{pmatrix} }[/math] קיבלנו כי התנאי היחידי המתקיים בין [math]\displaystyle{ \alpha_3,\alpha_4 }[/math] הוא [math]\displaystyle{ \alpha_3= -\alpha_4 }[/math]. ובמקרה שהתנאי מתקיים יש פתרון למערכת המשוואות.

לכן התשובה הסופית

[math]\displaystyle{ W_1\cap W_2 = \{\alpha\begin{pmatrix} 1\\ 1\\ 1 \end{pmatrix} -\alpha\begin{pmatrix} 1\\ -1\\ 1 \end{pmatrix} :\, \alpha \in \mathbb{R} \} }[/math]

דוגמא 3

[math]\displaystyle{ V=\mathbb{C}^{n\times n} }[/math] מעל [math]\displaystyle{ \mathbb{C} }[/math] . יהיו [math]\displaystyle{ W_1 }[/math] תת מרחב של המטריצות הסימטריות ו [math]\displaystyle{ W_2 }[/math] תת המרחב של המטריצות האנטי סימטריות אזי: [math]\displaystyle{ W_1\cap W_2=\{A:A^{t}=A\land A^{t}=-A\}=\{0\} }[/math]

הוכחה: ישירות- אם [math]\displaystyle{ A }[/math] גם סימטרית וגם אנטי סימטרית אזי מתקיים [math]\displaystyle{ -A=A^t=A }[/math]. נעביר אגף ונקבל [math]\displaystyle{ 2A=0 }[/math]. נחלק ב 2 ונקבל כי [math]\displaystyle{ A=0 }[/math]

דוגמא 4

[math]\displaystyle{ V=\mathbb{R}^{n\times n} }[/math] מעל [math]\displaystyle{ \mathbb{R} }[/math] . חיתוך של המטריצות המשולשיות התחתונות והמטריצות המשולשיות העליונות.

סכום תתי מרחבים

יהי [math]\displaystyle{ V }[/math] מרחב וקטורי מעל [math]\displaystyle{ \mathbb{F} }[/math] . יהיו [math]\displaystyle{ W_1,W_2\leq V }[/math] תתי מרחבים. נרצה למצוא את התת מרחב [math]\displaystyle{ W }[/math] הכי "קטן" שמכיל את [math]\displaystyle{ W_1,W_2 }[/math]. "קטן" הכוונה כי כל תת מרחב [math]\displaystyle{ U }[/math] המקיים [math]\displaystyle{ W_1,W_2\subseteq U }[/math] בהכרח יקיים גם [math]\displaystyle{ W\subseteq U }[/math].

יש שיחשבו שהתת מרחב הכי קטן שמכיל את [math]\displaystyle{ W_1,W_2 }[/math] הוא האיחוד את [math]\displaystyle{ W_1,\cup W_2 }[/math]. אבל התשובה שגויה כיוון שהאיחוד לא בהכרח תת מרחב כפי שנוכיח בתרגיל הבא.

תרגיל: (בהרצאה בד"כ) יהי [math]\displaystyle{ V }[/math] מרחב וקטורי מעל [math]\displaystyle{ \mathbb{F} }[/math] . יהיו [math]\displaystyle{ W_1,W_2\leq V }[/math] תתי מרחבים. אזי

[math]\displaystyle{ W_1,\cup W_2\leq V }[/math] אמ"מ ([math]\displaystyle{ W_1\subseteq W_2 \lor W_2\subseteq W_1 }[/math]) כלומר אחד מתת המרחב מוכל בשני.

הוכחה: כיוון ראשון ([math]\displaystyle{ \Leftarrow }[/math]): פשוט, אם אחד מוכל בשני אזי האיחוד שווה ל [math]\displaystyle{ W_i }[/math] (כאשר [math]\displaystyle{ i }[/math] שווה ל-1 או 2, תלוי במקרה) שהוא תת מרחב.

כיוון שני ([math]\displaystyle{ \Rightarrow }[/math]): נניח בשלילה כי ([math]\displaystyle{ W_1\not\subseteq W_2 \land W_2\not\subseteq W_1 }[/math]) אזי קיימים [math]\displaystyle{ w_1\in W_1\setminus W_2 \ }[/math] וגם [math]\displaystyle{ w_2\in W_2\setminus W_1 \ }[/math]. שני הוקטורים [math]\displaystyle{ w_1,w_2 }[/math] נמצאים באיחוד ולכן גם הסכום שלהם [math]\displaystyle{ w_1+w_2 }[/math] נמצא באיחוד כי נתון שהוא תת מרחב. כעת מהגדרת האיחוד [math]\displaystyle{ w_1+w_2 }[/math] נמצא ב [math]\displaystyle{ W_i }[/math] (כאשר [math]\displaystyle{ i }[/math] שווה ל-1 או 2, תלוי במקרה). בה"כ נניח [math]\displaystyle{ w_1+w_2\in W_1 }[/math]. כיוון ש [math]\displaystyle{ w_1\in W_1 }[/math] אזי חיסור שני הוקטורים [math]\displaystyle{ (w_1+w_2)-w_1 \in W_1 }[/math] נמצא גם כן ב [math]\displaystyle{ W_1 }[/math] אבל החיסור שווה ל [math]\displaystyle{ w_2 }[/math]. סתירה לכך ש [math]\displaystyle{ w_2 \not\in W_1 }[/math]


סכום תתי מרחבים וסכום ישר

הגדרה: [math]\displaystyle{ V }[/math] מרחב וקטורי מעל [math]\displaystyle{ \mathbb{F} }[/math] . יהיו [math]\displaystyle{ W_1,W_2\leq V }[/math] תתי מרחבים. אזי סכום תתי המרחבים [math]\displaystyle{ W_1 + W_2:=\{w_1+w_2:\, w_1\in W_1, w_2\in W_2\} }[/math] הינו תת מרחב.

תכונה: לכל תת מרחב [math]\displaystyle{ U }[/math] עבורו [math]\displaystyle{ W_1,W_2\subseteq U }[/math] מתקיים כי [math]\displaystyle{ W_1+ W_2 \subseteq U }[/math].

הגדרה: הסכום [math]\displaystyle{ W_1+W_2 }[/math] יקרא סכום ישר אם [math]\displaystyle{ W_1\cap W_2 = \{0\} }[/math]. סימון [math]\displaystyle{ W_1 \oplus W_2 }[/math].

דוגמאות:

1. ב [math]\displaystyle{ V=\mathbb{R}^3 }[/math] נגדיר שני תת מרחב [math]\displaystyle{ W_1=\{\alpha\begin{pmatrix}1\\ 1\\ 0 \end{pmatrix} :\, \alpha \in \mathbb{R} \} }[/math]

[math]\displaystyle{ W_2=\{\alpha\begin{pmatrix} 0\\ 1\\ 1 \end{pmatrix} :\, \alpha \in \mathbb{R} \} }[/math]

אזי

[math]\displaystyle{ W_1+W_2=\{w_1+w_2:\, w_1\in W_1, w_2\in W_2\} = \\ \{\alpha_1\begin{pmatrix}1\\ 1\\ 0 \end{pmatrix} + \alpha_2\begin{pmatrix} 0\\ 1\\ 1 \end{pmatrix} :\, \alpha_1,\alpha_2 \in \mathbb{R} \} = \{\begin{pmatrix}\alpha_1\\ \alpha_1+\alpha_2\\ \alpha_2 \end{pmatrix} :\, \alpha_1,\alpha_2 \in \mathbb{R}\} }[/math]

2. באופן כללי [math]\displaystyle{ V }[/math] מרחבים וקטורי, [math]\displaystyle{ v_1, v_2, \dots v_m, v_{m+1}, \dots v_{m+k} }[/math] וקטורים.

אם

[math]\displaystyle{ W_1 =\{\sum_{i=1}^m \alpha_i v_i \, : \, \forall i \; \alpha_i \in \mathbb{F} \}\\ W_2 =\{\sum_{i=1}^k \alpha_i v_{m+i} \, : \, \forall i \; \alpha_i \in \mathbb{F} \} }[/math]

אז

[math]\displaystyle{ W_1+W_2 = \{\sum_{i=1}^{m+k} \alpha_i v_i \, : \, \forall i \; \alpha_i \in \mathbb{F} \} }[/math]

3. עבור [math]\displaystyle{ W_1= \{(a_1,a_2,\dots a_n)\in \mathbb{F}^n : a_1= a_2 = \dots =a_n\} \\ W_2= \{(a_1,a_2,\dots a_n)\in \mathbb{F}^n : a_1+ a_2 + \dots +a_n = 0 \} }[/math]

מתקיים כי [math]\displaystyle{ W_1 \oplus W_2 = \mathbb{F}^n }[/math]

הוכחה:

קודם נראה שזהו סכום ואח"כ נראה שהוא ישר.

סכום:

יהא [math]\displaystyle{ v=(a_1,a_2,\dots a_n)\in \mathbb{F}^n }[/math]. נגדיר [math]\displaystyle{ b=\frac{\sum_{i=1}^n a_i}{n} }[/math] את ממוצע הקורדינאטות.

ברור כי [math]\displaystyle{ w_1=(b,b,\dots ,b)\in W_1 }[/math]. גם ברור כי [math]\displaystyle{ v=w_1 + (v-w_1) }[/math].

נראה כי [math]\displaystyle{ v-w_1 = (a_1-b,\dots ,a_n-b)\in W_2 }[/math] וסיימנו (כי נגדיר [math]\displaystyle{ w_2=v-w_1 }[/math])

אכן כדי שוקטור יהיה ב [math]\displaystyle{ W_2 }[/math] סכום הקורטינאטות שלו צריך להיות שווה 0. נחשב [math]\displaystyle{ (a_1-b)+(a_2-b)+\dots +(a_n-b)= \sum_{i=1}^n a_i -n\cdot b=\sum_{i=1}^n a_i-\sum_{i=1}^n a_i=0 }[/math]. כנדרש.

סכום ישר:

יהא [math]\displaystyle{ (a_1,\dots ,a_n)=v\in W_1\cap W_2 }[/math] צ"ל שזהו וקטור האפס. בגלל ש [math]\displaystyle{ v\in W_1 }[/math] ניתן להציג אותו כ [math]\displaystyle{ v=(a,a,\dots ,a) }[/math], כיוון ש [math]\displaystyle{ v\in W_2 }[/math] צריך להתקיים [math]\displaystyle{ a+a+\dots +a =na=0 }[/math] ולכן [math]\displaystyle{ a=0 }[/math] ולכן [math]\displaystyle{ v=0 }[/math]

תרגיל

במרחב [math]\displaystyle{ V=\mathbb{R}_{2}[x] }[/math], הוכיחו כי [math]\displaystyle{ W_{1}=\left\{ p(x)\,|\,p(2)=0\right\} }[/math] ו [math]\displaystyle{ W_{2}=\left\{ p(x)\,|\,p(x)=x\cdot p'(x)\right\} }[/math] הם תתי מרחבים. חשבו את החיתוך והסכום שלהם. הראו שהסכום ישר.

תרגיל =

במרחב [math]\displaystyle{ V=\mathbb{R}^{4} }[/math], מצאו את החיתוך והסכום של [math]\displaystyle{ W_{1}=\left\{ \left(\begin{array}{c}a_{1}\\a_{2}\\a_{3}\\a_{4}\end{array}\right)\mid\begin{array}{c}a_{1}+a_{2}=a_{3}+a_{4}\\-a_{1}+2a_{3}=0\end{array}\right\} }[/math] ו [math]\displaystyle{ W_{2}=\left\{ \left(\begin{array}{c}a_{1}\\a_{2}\\a_{3}\end{array}\right)\mid\begin{array}{c}a_{1}-3a_{2}-5a_{3}=a_{4}\\4a_{2}+8a_{3}-2a_{4}=2a_{1}\end{array}\right\} }[/math]