88-112 לינארית 1 תיכוניסטים קיץ תשעא/מערך תרגול/6: הבדלים בין גרסאות בדף
שורה 1: | שורה 1: | ||
==קואורדינטות== | ==קואורדינטות== | ||
נסביר את כל המושגים תוך כדי שימוש בדוגמא קבועה: <math>V=\mathbb{R}^2, S_{\mathbb{R}^2}=\{(1,0),(0,1)\}, | נסביר את כל המושגים תוך כדי שימוש בדוגמא קבועה: <math>V=\mathbb{R}^2, S_{\mathbb{R}^2}=\{(1,0),(0,1)\},D=\{(1,1),(1,-1)\}</math>, מתקיים ששתי הקבוצות מהוות בסיס למרחב V. | ||
משפט: יהא V מ"ו מעל שדה F, יהי <math>B=\{v_1,...,v_n\}</math> בסיס ל-V ויהי <math>v\in V</math> וקטור. אזי ל-v יש הצגה יחידה כצירוף לינארי לפי הבסיס B. כלומר, אם מתקיים <math>v=a_1v_1+...+a_nv_n=b_1v_1+...+b_nv_n</math> אזי בהכרח <math>\forall i:a_i=b_i</math>. (קל להוכיח את זה על ידי חיסור הצד הימני של המשוואה מהצד השמאלי, מקבלים צירוף לינארי שמתאפס עם מקדמים <math>a_i-b_i</math>.) | משפט: יהא V מ"ו מעל שדה F, יהי <math>B=\{v_1,...,v_n\}</math> בסיס ל-V ויהי <math>v\in V</math> וקטור. אזי ל-v יש הצגה יחידה כצירוף לינארי לפי הבסיס B. כלומר, אם מתקיים <math>v=a_1v_1+...+a_nv_n=b_1v_1+...+b_nv_n</math> אזי בהכרח <math>\forall i:a_i=b_i</math>. (קל להוכיח את זה על ידי חיסור הצד הימני של המשוואה מהצד השמאלי, מקבלים צירוף לינארי שמתאפס עם מקדמים <math>a_i-b_i</math>.) | ||
שורה 8: | שורה 8: | ||
'''חשוב לזכור''' <math>[v]_B=\begin{pmatrix}a_1 \\ a_2 \\ \vdots \\ a_n\end{pmatrix}</math> אם"ם <math>v=a_1v_1+...+a_nv_n</math> | '''חשוב לזכור''' <math>[v]_B=\begin{pmatrix}a_1 \\ a_2 \\ \vdots \\ a_n\end{pmatrix}</math> אם"ם <math>v=a_1v_1+...+a_nv_n</math> | ||
תרגיל קל אבל חשוב הוא להראות שלכל בסיס B מתקיים ש <math>v=0</math> אם"ם <math>[v]_B=0</math>. | |||
הערה: במרחבים הוקטוריים שאנו נעבוד איתם יש '''בסיסים סטנדרטיים'''. הייחוד של הבסיסים הסטנדרטיים הוא שקל מאד לחשב קואורדינטות לפיהם. נסתכל במרחבים וקטורים ובבסיסים הסטנדרטיים שלהם: | |||
{| border="1" align="center" style="text-align:center;" | |||
|מרחב וקטורי | |||
|בסיס סטנדרטי | |||
|- | |||
|<math>\mathbb{F}^n</math> | |||
|<math>(1,0,...,0),(0,1,0,...,0),...,(0,...,0,1)</math> | |||
|- | |||
|<math>\mathbb{F}^{m\times n}</math> | |||
|<math> | |||
\begin{pmatrix}1 & 0 & \cdots & 0 \\ 0 & \cdots & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ 0 & \cdots & \cdots & 0\end{pmatrix}, | |||
\begin{pmatrix}0 & 1 & \cdots & 0 \\ 0 & \cdots & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ 0 & \cdots & \cdots & 0\end{pmatrix},..., | |||
\begin{pmatrix}0 & \cdots & \cdots & 0 \\ 0 & \cdots & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ 0 & \cdots & 0 & 1 \end{pmatrix} | |||
</math> | |||
|- | |||
|<math>\mathbb{F}_n[x]</math> | |||
|<math>1,x,x^2,...,x^n</math> | |||
|- | |||
|} | |||
===תרגיל=== | |||
יהא V מ"ו ויהי B בסיס לו. יהיו <math>u_1,...,u_k\in V</math> וקטורים כלשהם. הוכח: | |||
*<math>u_1,...,u_k</math> בת"ל אם"ם <math>[u_1]_B,...,[u_k]_B</math> בת"ל | |||
*<math>w\in span\{u_1,...,u_k\}</math> אם"ם <math>w\in span\{[u_1]_B,...,[u_k]_B\}</math> | |||
נוכיח תרגיל זה בהמשך, לאחר שנלמד על העתקות לינאריות. כעת נניח שהוא נכון ונתרכז בכלי החישובי המשמעותי שקיבלנו; כל בדיקה/חישוב של תלות לינארית או פרישה בכל מרחב וקטורי (מטריצות, פולינומים, פונקציות) יכול בעצם להעשות במרחב הוקטורי המוכר והנוח <math>\mathbb{F}^n</math>. | |||
===דוגמא=== | |||
האם הפולינומים <math>1+x^2,</math> |
גרסה מ־20:50, 29 ביולי 2011
קואורדינטות
נסביר את כל המושגים תוך כדי שימוש בדוגמא קבועה: [math]\displaystyle{ V=\mathbb{R}^2, S_{\mathbb{R}^2}=\{(1,0),(0,1)\},D=\{(1,1),(1,-1)\} }[/math], מתקיים ששתי הקבוצות מהוות בסיס למרחב V.
משפט: יהא V מ"ו מעל שדה F, יהי [math]\displaystyle{ B=\{v_1,...,v_n\} }[/math] בסיס ל-V ויהי [math]\displaystyle{ v\in V }[/math] וקטור. אזי ל-v יש הצגה יחידה כצירוף לינארי לפי הבסיס B. כלומר, אם מתקיים [math]\displaystyle{ v=a_1v_1+...+a_nv_n=b_1v_1+...+b_nv_n }[/math] אזי בהכרח [math]\displaystyle{ \forall i:a_i=b_i }[/math]. (קל להוכיח את זה על ידי חיסור הצד הימני של המשוואה מהצד השמאלי, מקבלים צירוף לינארי שמתאפס עם מקדמים [math]\displaystyle{ a_i-b_i }[/math].)
הגדרה: יהיו V,B וv כמו במשפט. אזי וקטור הקואורדינטות של v לפי בסיס B, מסומן [math]\displaystyle{ [v]_B\in\mathbb{F}^n }[/math] מוגדר להיות [math]\displaystyle{ [v]_B=\begin{pmatrix}a_1 \\ a_2 \\ \vdots \\ a_n\end{pmatrix} }[/math] כאשר [math]\displaystyle{ v=a_1v_1+...+a_nv_n }[/math] ההצגה הלינארית היחידה הקיימת לפי המשפט.
חשוב לזכור [math]\displaystyle{ [v]_B=\begin{pmatrix}a_1 \\ a_2 \\ \vdots \\ a_n\end{pmatrix} }[/math] אם"ם [math]\displaystyle{ v=a_1v_1+...+a_nv_n }[/math]
תרגיל קל אבל חשוב הוא להראות שלכל בסיס B מתקיים ש [math]\displaystyle{ v=0 }[/math] אם"ם [math]\displaystyle{ [v]_B=0 }[/math].
הערה: במרחבים הוקטוריים שאנו נעבוד איתם יש בסיסים סטנדרטיים. הייחוד של הבסיסים הסטנדרטיים הוא שקל מאד לחשב קואורדינטות לפיהם. נסתכל במרחבים וקטורים ובבסיסים הסטנדרטיים שלהם:
מרחב וקטורי | בסיס סטנדרטי |
[math]\displaystyle{ \mathbb{F}^n }[/math] | [math]\displaystyle{ (1,0,...,0),(0,1,0,...,0),...,(0,...,0,1) }[/math] |
[math]\displaystyle{ \mathbb{F}^{m\times n} }[/math] | [math]\displaystyle{ \begin{pmatrix}1 & 0 & \cdots & 0 \\ 0 & \cdots & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ 0 & \cdots & \cdots & 0\end{pmatrix}, \begin{pmatrix}0 & 1 & \cdots & 0 \\ 0 & \cdots & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ 0 & \cdots & \cdots & 0\end{pmatrix},..., \begin{pmatrix}0 & \cdots & \cdots & 0 \\ 0 & \cdots & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ 0 & \cdots & 0 & 1 \end{pmatrix} }[/math] |
[math]\displaystyle{ \mathbb{F}_n[x] }[/math] | [math]\displaystyle{ 1,x,x^2,...,x^n }[/math] |
תרגיל
יהא V מ"ו ויהי B בסיס לו. יהיו [math]\displaystyle{ u_1,...,u_k\in V }[/math] וקטורים כלשהם. הוכח:
- [math]\displaystyle{ u_1,...,u_k }[/math] בת"ל אם"ם [math]\displaystyle{ [u_1]_B,...,[u_k]_B }[/math] בת"ל
- [math]\displaystyle{ w\in span\{u_1,...,u_k\} }[/math] אם"ם [math]\displaystyle{ w\in span\{[u_1]_B,...,[u_k]_B\} }[/math]
נוכיח תרגיל זה בהמשך, לאחר שנלמד על העתקות לינאריות. כעת נניח שהוא נכון ונתרכז בכלי החישובי המשמעותי שקיבלנו; כל בדיקה/חישוב של תלות לינארית או פרישה בכל מרחב וקטורי (מטריצות, פולינומים, פונקציות) יכול בעצם להעשות במרחב הוקטורי המוכר והנוח [math]\displaystyle{ \mathbb{F}^n }[/math].
דוגמא
האם הפולינומים [math]\displaystyle{ 1+x^2, }[/math]