Podprzestrzeń wektorowa, baza, suma prosta i wymiar Javier de Lucas

Podobne dokumenty
Suma i przeciȩcie podprzestrzeń, suma prosta, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas

Suma i przeciȩcie podprzestrzeni, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas

Topologia I, Egzamin. II termin, Nr albumu: Nazwisko prowadzącego ćwiczenia: Nr grupy:

Liczby zespolone, liniowa zależność i bazy Javier de Lucas. a d b c. ad bc

Korzystając z wzorów de Morgana zwartość można także określić w terminach zbiorów domkniętych.

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Zagadnienie Dualne Zadania Programowania Liniowego. Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka

Podstawowe działania w rachunku macierzowym

Przestrzenie wektorowe, liniowa niezależność wektorów, bazy przestrzeni wektorowych

Cia la i wielomiany Javier de Lucas

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

TWIERDZENIE PITAGORASA

Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania

MATEMATYKA 9. INSTYTUT MEDICUS Kurs przygotowawczy do matury i rekrutacji na studia medyczne Rok 2017/2018 FUNKCJE WYKŁADNICZE, LOGARYTMY

Przestrzenie wektorowe, liniowa niezależność Javier de Lucas

W. Guzicki Zadanie 23 z Informatora Maturalnego poziom rozszerzony 1

Zagadnienia transportowe

Matematyka:Matematyka I - ćwiczenia/granice funkcji

Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

1 Granice funkcji. Definicja 1 (Granica w sensie Cauchy ego). Mówimy, że liczba g jest granicą funkcji f(x) w punkcie x = a, co zapisujemy.

SkaiWD Laboratorium 5 PCA. Iwo Błądek. 18 maja [a 1... a N... = a 1 b a N b N

EGZAMIN MAGISTERSKI, 24 czerwca 2013 Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

Przeliczalność, kresy, bijekcje Javier de Lucas

Zadania z parametrem

Karta pracy: Ćwiczenie 5.

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA. Dariusz Gozdowski. Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW

Matematyka dla liceum/funkcja liniowa

Seria zadań z Algebry IIR nr kwietnia 2017 r. i V 2 = B 2, B 4 R, gdzie

Programowanie Ewolucyjne

Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych

Wykłady z Analizy Matematycznej III

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego

Pierwsze kolokwium z Matematyki I 4. listopada 2013 r. J. de Lucas

Równania liniowe. Rozdział Przekształcenia liniowe. Niech X oraz Y będą dwiema niepustymi przestrzeniami wektorowymi nad ciałem

ROZWIĄZANIA ZADAŃ Zestaw P3 Odpowiedzi do zadań zamkniętych

Przestrzenie liniowe w zadaniach

3S TeleCloud - Aplikacje Instrukcja użytkowania usługi 3S KONTAKTY

2.1. Ruch, gradient pr dko ci, tensor pr dko ci odkszta cenia, Ruchem cia a B nazywamy dostatecznie g adko zale ne od czasu t jego odkszta cenie

3b. Rozwiązywanie zadań ze skali mapy

Matematyka A, kolokwium, 15 maja 2013 rozwia. ciem rozwia

ANALIZA II 15 marca 2014 Semestr letni. Ćwiczenie 1. Czy dan a funkcjȩ da siȩ dookreślić w punkcie (0, 0) tak, żeby otrzymana funkcja by la ci ag la?

Zmiana baz. Jacek Jędrzejewski Macierz przejścia od bazy do bazy 2

Kwestionariusz należy wypełnić drukowanymi literami w języku polskim. KWESTIONARIUSZ DOTYCZĄCY PROWADZONEJ DZIAŁALNOŚCI GOSPODARCZEJ

MATEMATYKA 4 INSTYTUT MEDICUS FUNKCJA KWADRATOWA. Kurs przygotowawczy na studia medyczne. Rok szkolny 2010/2011. tel

Elementy analizy funkcjonalnej PRZESTRZENIE LINIOWE

Jan Olek. Uniwersytet Stefana Kardynała Wyszyńskiego. Procesy z Opóźnieniem. J. Olek. Równanie logistyczne. Założenia

1. Rozwiązać układ równań { x 2 = 2y 1

KOLOKWIUM Z ALGEBRY I R

Przekształcenia liniowe

Rozdział 6. Pakowanie plecaka. 6.1 Postawienie problemu

Dynamiczne algorytmy tekstowe

Wyk lad 14 Formy kwadratowe I

Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera

y 1 y 2 = f 2 (t, y 1, y 2,..., y n )... y n = f n (t, y 1, y 2,..., y n ) f 1 (t, y 1, y 2,..., y n ) y = f(t, y),, f(t, y) =

RAPORT z diagnozy Matematyka na starcie

Przygotowały: Magdalena Golińska Ewa Karaś

PRAWA ZACHOWANIA. Podstawowe terminy. Cia a tworz ce uk ad mechaniczny oddzia ywuj mi dzy sob i z cia ami nie nale cymi do uk adu za pomoc

STRONA GŁÓWNA SPIS TREŚCI. Zarządzanie zawartością stron... 2 Tworzenie nowej strony... 4 Zakładka... 4 Prawa kolumna... 9

Wyk lad 13 Funkcjona ly dwuliniowe

Twierdzenie Stolza i metryki Javier de Lucas. a n = (2n + 1) 1 4 n 5 4

Algebra z geometrią 2012/2013

Zestaw zadań 5: Sumy i sumy proste podprzestrzeni. Baza i wymiar. Rzędy macierzy. Struktura zbioru rozwiązań układu równań.

Wykład 1 Tomasz Żak Instytut Matematyki i Informatyki C-11, pok. 313, zak

Temat: Funkcje. Własności ogólne. A n n a R a j f u r a, M a t e m a t y k a s e m e s t r 1, W S Z i M w S o c h a c z e w i e 1

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

KURS GEOMETRIA ANALITYCZNA

Egzamin z GAL-u (Informatyka) 2. termin 19/02/2019 CzÍúÊ teoretyczna I

R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} },

Ćwiczenie nr 2 Zbiory rozmyte logika rozmyta Rozmywanie, wnioskowanie, baza reguł, wyostrzanie

(α + β) a = α a + β a α (a + b) = α a + α b (α β) a = α (β a). Definicja 4.1 Zbiór X z dzia laniami o wyżej wymienionych w lasnościach

1. Zbadać liniową niezależność funkcji x, 1, x, x 2 w przestrzeni liniowej funkcji ciągłych na przedziale [ 1, ).

I. LOGICZNE STRUKTURY DRZEWIASTE

Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u

Kurs wyrównawczy dla kandydatów i studentów UTP

Algebra liniowa z geometrią

7. OPRACOWYWANIE DANYCH I PROWADZENIE OBLICZEŃ powtórka

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

. : a 1,..., a n F. . a n Wówczas (F n, F, +, ) jest przestrzenią liniową, gdzie + oraz są działaniami zdefiniowanymi wzorami:

Relacyjne Bazy Danych PODSTAWOWE POJĘCIA BAZODANOWE

XXIX OLIMPIADA FIZYCZNA (1979/1980). Etap II, zadanie doświadczalne D.

Rozdzia l 11. Przestrzenie Euklidesowe Definicja, iloczyn skalarny i norma. iloczynem skalarnym.

Arkusz maturalny treningowy nr 7. W zadaniach 1. do 20. wybierz i zaznacz na karcie odpowiedzi poprawną odpowiedź.

Wprowadzenie do równań ró znicowych i ró zniczkowych.

Wielomiany. dr Tadeusz Werbiński. Teoria

TEST WIADOMOŚCI: Równania i układy równań

14.Rozwiązywanie zadań tekstowych wykorzystujących równania i nierówności kwadratowe.

Zadania z algebry liniowej - sem. I Przestrzenie liniowe, bazy, rząd macierzy

Zadania. SiOD Cwiczenie 1 ;

Metoda Simplex bez użycia tabel simplex 29 kwietnia 2010

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z FIZYKI I ASTRONOMII

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI MAJ 2011 POZIOM ROZSZERZONY. Czas pracy: 180 minut. Liczba punktów do uzyskania: 50 WPISUJE ZDAJĄCY

Przestrzenie wektorowe

1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej. Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci

do obliczania prędkości w przekrojach doliny, korytach rzek, rynnach o dowolnym kształcie i dowolnym współczynniku szorstkości.

2. L(a u) = al( u) dla dowolnych u U i a R. Uwaga 1. Warunki 1., 2. mo»na zast pi jednym warunkiem: L(a u + b v) = al( u) + bl( v)

OFERTA REKLAMOWA PORTALU NASZ SZYDŁOWIEC.PL

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z FIZYKI I ASTRONOMII

Wyk lad 3 Wielomiany i u lamki proste

Wyk lad 10 Przestrzeń przekszta lceń liniowych

Transkrypt:

Podprzestrzeń wektorowa, baza, suma prosta i wymiar Javier de Lucas Ćwiczenie 1. Niech W = {(x 1, x 2, x 3 ) K 3 : x 2 1 + x 2 2 + x 2 3 = x 1 x 2 + x 2 x 3 + x 3 x 1 }. Czy W jest podprzestrzeni a gdy K = R? A kiedy K = C? Podaj wymiar W gdy jest podprzestrzeni a. Rozwi azanie: Warunek ustalaj acy czy (x 1, x 2, x 3 ) W można napisać inaczej x 2 1 + x 2 2 + x 2 3 = x 1 x 2 + x 2 x 3 + x 3 x 1 2(x 2 1 + x 2 2 + x 2 3) = 2(x 1 x 2 + x 2 x 3 + x 3 x 1 ) (x 1 x 2 ) 2 + (x 2 x 3 ) 2 + (x 3 x 1 ) 2 = 0. Z tego, wynika, że dla przestrzeni liniowej nad R wektor (x 1, x 2, x 3 ) W wtedy i tylko wtedy x 1 = x 2 = x 3. Z kryterium podprzestrzeni liniowej wynika, że niepusty podzbiór W przestrzeni liniowej jest podprzestrzeni a liniow a wtedy i tylko wtedy gdy dowolna liniowa kombinacja elementów W należy do W. Oczywiście, jeżeli x, y W, to dla dowolnych λ 1, λ 2 R mamy, że λ 1 x + λ 2 y = (λ 1 x 1 + λ 2 y 1, λ 1 x 2 + λ 2 y 2, λ 1 x 3 + λ 3 y 3 ). Skoro x, y W, to x 1 = x 2 = x 3 i y 1 = y 2 = y 3, wtedy λ 1 x 1 + λ 2 y 1 = λ 1 x 2 + λ 2 y 2 = λ 1 x 3 + λ 3 y 3 i λ 1 x + λ 2 y W. Jeżeli zak ladamy, że K = C, to jeżeli x 1 = x 2 = x 3, to (x 1, x 2, x 3 ) W, np. (i, i, i) należy do W. Natomiast, ten warunek nie jest konieczny, np. dla (2, 0, 1 i 3) mamy, że 2 2 + (1 i 3) 2 + ( 1 i 3) 2 = 4 + 1 + 1 3 3 2i 3 + 2i 3 = 0 (x 1, x 2, x 3 ) W. Również, (2, 0, 1 + i 3) W. Widać, że dodawanie tych wektorów, tj. (4, 0, 2), nie należy do W. Wiȩc, to nie podprzestrzeń nad C.

Ćwiczenie 2. Niech W = {w R 4 [X] : w( 1) = w(1), w ( 1/ 3) + w (1/ 3) = 0}, gdzie w to pochodna wielomianu w i R 4 [X] to przestrzeń liniowa wielomianów aż do stopnia 4. Sprawdzić, że W jest podprzestrzeni a przestrzeni wektorowej R 4 [X], znaleźć jak aś bazȩ W i obliczyć dim W. Rozwi azanie: Sprawdzamy, że W to podprzestrzeń liniowa. Wobec kryterium przestrzeni liniowej, niepusty podzbiór W przestrzeni a liniowej jest podprzestrzeni liniow a wtedy i tylko wtedy gdy dowolna liniowa kombinacja elementów W należy do W. Dla dowolnych wielomianów P, Q W, mamy, że dla dowolnych sta lych λ, µ R wynika, że i (λp + µq)( 1) = λp ( 1) + µq( 1) = λp (1) + µq(1) = (λp + µq)(1) (λp + µq) ( 1/ 3) = λp ( 1/ 3) + µq ( 1/ 3) = λp (1/ 3) µq(1/ 3) = (λp + µq) (1/ 3). Wiȩc, dowolna liniowa kombinacja elementów W należy do W i W jest podprzestrzeni a przestrzeni R 4 [X]. Teraz ustalmy bazȩ i wymiar podprzestrzeni W. Jeżeli w R 4 [X] można napisać Skoro w( 1) = w(1) to w = 4 a α X α, a 0, a 1, a 2, a 3, a 4 R. α=0 w( 1) = a 0 a 1 + a 2 a 3 + a 4 = a 0 + a 1 + a 2 + a 3 + a 4 = w(1). Wówczas, a 1 = a 3. Ponadto, w ( 1/ 3) = w (1/ 3). Wiemy, że Wiȩc, w (X) = a 1 + 2a 2 X + 3a 3 X 2 + 4a 4 X 3. w ( 1/ 3) = a 1 2a 2 / 3+a 3 4a 4 / 3 3 = a 1 2a 2 / 3 a 3 4a 4 / 3 3 = w (1/ 3). Z tego wynika, że a 1 + a 3 = 0 a 1 = a 3.

Można zauważyć, że elementy W s a wielomianami których wspó lczynniki s a rozwi azaniami uk ladu a 1 + a 3 = 0. Czyli W to zbiór wielomianów postaci a 0 + a 1 X + a 2 X 2 a 1 X 3 + a 4 X 4 = a 0 + a 1 (X X 3 ) + a 2 X 2 + a 4 X 4. Widać, że wielomiany 1, X X 3, X 4, X 2 generuj a i s a liniowo niezależne. Te wektory s a liniowo niezależne i generuj a W. Wówczas, tworz a bazȩ W. Wówczas, dim W = 4. Ćwiczenie 3. Niech W = {w R 4 [X] : w( p) = w(p), w (1) + w ( 1) = 0} dla p R. Sprawdzić, że W p jest podprzestrzeni a przestrzeni wektorowej R 4 [X], znaleźć jak aś bazȩ W p i obliczyć dim W p. Dodatkowo, uzupe lnij bazȩ W do bazy R 4 [X]. Rozwi azanie: Sprawdzamy, że W to podprzestrzeń liniowa. Korzystaj ac z kryterium, zauważamy, że dla dowolnych wielomianów P, Q W i sta lych λ, µ R wynika, że i (λp + µq)( p) = λp ( p) + µq( p) = λp (p) + µq(p) = (λp + µq)(p) (λp + µq) (1) = λp (1) + µq (1) = λp ( 1) µq ( 1) = (λp + µq) ( 1). Wiȩc, dowolna liniowa kombinacja elementów W należy do W i W jest podprzestrzeni a przestrzeni R 4 [X]. Jeżeli w R 4 [X] można napisać Skoro w( p) = w(p) to w = 4 a α X α, a 0, a 1, a 2, a 3, a 4 R. α=0 w( p) = a 0 a 1 p + a 2 p 2 a 3 p 3 + a 4 p 4 = a 0 + a 1 p + a 2 p 2 + a 3 p 3 = w(p). Wówczas, pa 1 = pa 3. Ponadto, w (1) = w ( 1). Wiȩc, w (1) = a 1 + 2a 2 + 3a 3 + 4a 4 = a 1 + 2a 2 3a 3 + 4a 4 = w( 1).

Z tego wynika, że a 1 + 3a 3 = 0. Można zauważyć, że elementy W s a wielomianami których wspó lczynniki s a rozwi azaniami uk ladu a 1 + 3a 3 = 0, p(a 1 + a 3 ) = 0. Zatem, W p dlq p 0 to zbiór wielomianów postaci Wielomiany w = a 0 + a 2 X 2 + a 4 X 4. 1, X 2, X 4 s a liniowo niezależne i generuj a. Zatem, tworz a bazȩ. Wówczas, dim W = 3. Do tego, możemy dodać liniowo niezależne wektory X i X 3 generuj ace podprzestrzeń V = X, X 3. Widać, że 1, X 2, X 4, X, X 3 s a liniowo niezależne, to tworz a bazȩ przestrzeni R 4 [X]. Warto zauważyć, że W + V = R 5 [X]. Skoro 5 = dim W + V = dim W + dim V dim W V i dim W = 3 i dim V = 2, widać, że dim U V = 0. Wówczas, U V = {0} i U V. Zbiór wielomianów podprzestrzeni W p dla p = 0 to Wielomiany w = a 0 3a 3 X + a 2 X 2 + a 3 X 3 + a 4 X 4. 1, 3X + X 3, X 2, X 4 s a liniowo niezależne i generuj a. Zatem, tworz a bazȩ. Wówczas, dim W = 4. Do tego, możemy dodać wektor X + X 3 i tworzyć bazȩ (proszȩ sprawdzić) 1, 3X + X 3, X + X 3, X 2, X 4 przestrzeni R 5 [X]. Jak wcześniej, widać, że W X + X 3 = R 5 [X]. Ćwiczenie 4. Dane przestrzenie liniowe R 4 i R 3 [X], zdefiniujemy Φ : R 4 R 3 [X] postaci Czy Φ jest izomorfizmem? Φ(a, b, c, d) = (a + b c)x 3 + bx 2 + (c + a)x + d.

Rozwi azanie: Odwzorowanie Φ jest odwzorowaniem liniowym wtedy i tylko wtedy gdy dla każdych wektorów v, w R 4 i liczb λ, µ R mamy, że Φ(w + v) = Φ(w) + Φ(v), Φ(λv) = λφ(v). Widać, że jeżeli v = (a, b, c, d) i w = (ā, b, c, d) to Φ(λv) = (λa + λb λc)x 3 + λbx 2 + (λc + λa)x + λd = λφ(v) i Φ(v+w) = ((a+ā)+(b+ b) (c+ c))x 3 +(b+ b)x 2 +((c+ c)+(a+ā))x+(d+ d) = Φ(v)+Φ(w) Teraz, mamy sprawdzić, że Φ jest surjekcj a. To oznacza, że dla dowolnego istnieje v R 4 taki, że Φ(v) = w. Czyli, w = λ 3 X 3 + λ 2 X 2 + λ 1 X + λ 0 a + b c = λ 3, b = λ 2, c + a = λ 1, d = λ 0. Z tego wynika, że d = λ 0, b = λ 2 a = λ 1 c i a = (λ 3 λ 2 + λ 1 )/2 i c = (λ 3 λ 2 λ 1 )/2 Oczywiście, to odwzorowanie jest injekcj a gdy Φ(w) = Φ(v) implikuje w = v. Z poprzedniego uk ladu, wynika, że jeżeli Φ(w) = 0, to w = 0. Korzystaj ac z tego i skoro Φ jest odwzorowaniem liniowym, widać, że Φ(w) = Φ(v) Φ(w v) = 0 w v = 0 w = v. i Φ jest injekcj a. Wiȩc, Φ jest bijekcj a. Ćwiczenie 5. Dana przestrzeń liniowa K n m macierzy m n o wspó lczynnikach w ciele K, rz ad macierzy to maksymalny zbiór liniowo niezależnych kolumn. Oblicz rz ad macierzy 2 2 0 4 1 2 0 4 3 A := 4 3 3 4 3 5 3 5, B := 4 4 1 2 3 3 5 1 1 7 3 3 3 3 3 3 6 0 3 o wspó lczynnikach w R.

Rozwi azanie: Macierz A: Rz ad macierzy to wymiar przestrzeni zgenerowanej przez jej kolumny. Dana macierz M, można udowodnić, że { } r rankm = dim span {M 1,..., M j,..., M k } = dim span M 1,..., λ i M i,..., M k, gdzie λ j 0 i M i, i {1,..., k}, s a kolumnami macierzy M. Z tego wynika, że 2 2 0 4 2 2 0 2 2 0 2 2 ranka := rank 4 3 3 4 3 5 3 5 4 3 3 0 3 5 3 2 4 1 1 0 3 2 0 2. 3 3 3 3 3 3 3 0 3 0 0 0 Zauważymy, że ani pierwsza kolumna nie jest liniow a kombinacj a innych kolumn ani innej kolumny nie można napisać jako liniowej kombinacji zawieraj acej tȩ pierwsz a kolumnȩ. To rank A := 1+rank Macierz B: rankb := rank 0 2 2 1 1 0 2 0 2 1 2 0 4 3 4 3 1 2 3 3 5 1 1 7 3 3 6 0 3 = 1 + rank = 1+rank 1 2 4 2 1 7 2 1 2 5 1 4 1 + rank 0 2 2 1 1 1 2 0 0 1 1 2 4 2 4 1 7 2 1 3 2 5 1 4 3 0 0 0 0 = 1 + rank 1 2 4 0 0 0 0 1 2 5 1 0 i=1 = 2+rank 1 2 4 0 1 7 2 1 2 5 1 0 = 2 + rank [ 2 2 1 1 = [ 1 2 4 2 5 1 ] = 3. ] = 4.

Ćwiczenie 6. Podaj bazȩ podprzestrzeni V 1, V 2 przestrzeni R 5 postaci V 1 = (0, 1, 2, 3, 1), (0, 1, 3, 4, 0), (0, 4, 9, 13, 3), V 2 = (1, 1, 2, 3, 1), (1, 0, 3, 4, 0), (1, 2, 1, 2, 2), (3, 1, 7, 9, 1), (0, 2, 5, 7, 1). Oblicz V 1 + V 2, V 1 V 2 i sprawdź, że dim(v 1 + V 2 ) = dim V 1 + dim V 2 dim(v 1 V 2 ). Rozwi azanie: Wymiar V 1 to rz ad macierzy rankb := rank 0 0 0 1 1 4 2 3 9 3 4 13 1 0 3 0 0 0 1 0 0 2 1 1 3 1 1 1 1 1 = rank 0 0 0 1 0 0 2 1 0 3 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 3 1 0 4 1 0 0 1 0 = 2. Wiȩc, i zdefiniujemy V 1 = (0, 1, 3, 4, 0), (0, 0, 1, 1, 1), e 1 = (0, 1, 3, 4, 0), które tworz a bazȩ V 1. Wymiar V 2 to rz ad macierzy B to rank 1 1 1 3 0 1 0 2 1 2 2 3 1 7 5 3 4 2 9 7 1 0 2 1 1 = rank e 2 = (0, 0, 1, 1, 1), 1 1 0 0 0 1 0 1 1 2 2 3 1 2 5 3 4 1 3 7 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 3 1 3 1 4 1 4 1 0 1 0 1 = 2 + rank 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 3 1 3 7 0 4 1 4 9 0 0 1 0 1 0 0 0 0 3 1 4 1 0 1 = 4.

Wiȩc, Zdefiniujemy V 2 = (1, 0, 3, 4, 0), (0, 1, 0, 0, 0), (0, 0, 3, 4, 0), (0, 0, 1, 1, 1). f 1 = (1, 0, 3, 4, 0), f 2 = (0, 1, 0, 0, 0), f 3 = (0, 0, 3, 4, 0), f 4 = (0, 0, 1, 1, 1). Takie wektory tworz a bazȩ V 2. Widać, że U + V jest zgenerowany przez wektory baz U i V. Wiȩc, wymiar U + V to rz ad macierzy rank 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 3 0 3 1 3 1 4 0 4 1 4 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 3 0 3 1 0 0 4 0 4 1 0 0 0 0 0 1 0 0 Widać, że dim V + U = 4, dim V = dim U = 2. Wiȩc, korzystaj ac z wzoru wynika, że dim(u + V ) = dim U + dim V dim U V dim U V = dim U + dim V dim(u + V ) = 0. 1 0 0 0 0 1 0 0 3 0 3 1 4 0 4 1 0 0 0 1 Wiȩc, U V = {0}. Czȩsto zdarza siȩ, że wzór wymiarów nie pozwala nam ustalić przeciȩcia podprzestrzeni. Aby pokazać, co zrobić w takim przypadku, obliczymy U +V drug a metod a. Widać, że każdy element x U + V można napisać w postaci x = λ 1 e 1 + λ 2 e 2 = µ 1 f 1 + µ 2 f 2 + µ 3 f 3 + µ 4 f 4. = 4.

Jeżeli ustalimy wszystkie wartości λ 1, λ 2, µ 1, µ 2, µ 3, to możemy ustalić x. zrobić, musimy rozwi azać uk lad: 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 3 0 3 1 3 1 0 4 0 4 1 4 1 0 0 0 0 1 0 1 0 = 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 µ 1 = 0, µ 2 = λ 1, µ 4 = λ 2, µ 3 = λ 1. = 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 Aby to Możemy zak ladać, że λ 1, λ 2 R s a dowolne i pozwalaj a nam ustalić µ 2, µ 3, µ 4 (µ 1 = 0). Wówczas, każdy element v V 1 należy do V 1 V 2..