ALGEBRA Z GEOMETRIĄ BAZY PRZESTRZENI WEKTOROWYCH

Podobne dokumenty
ALGEBRA Z GEOMETRIĄ LINIOWA NIEZALEŻNOŚĆ, ROZPINANIE I BAZY

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ CIAŁO FUNKCJI WYMIERNYCH

B jest liniowo niezależny V = lin (B) 1. Układ pusty jest bazą przestrzeni trywialnej {θ}. a i v i = i I. b i v i, (a i b i ) v i = θ.

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ MACIERZE ODWZOROWAŃ LINIOWYCH

Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Rozwiązania, seria 5.

Uzupełnienia dotyczące zbiorów uporządkowanych (3 lutego 2011).

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ PIERŚCIEŃ WIELOMIANÓW

Przestrzenie wektorowe

R k v = 0}. k N. V 0 = ker R k 0

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

Wykład 1. Na początku zajmować się będziemy zbiorem liczb całkowitych

Układy równań liniowych

3 Przestrzenie liniowe

Przestrzenie liniowe

1 Określenie pierścienia

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Baza i stopień rozszerzenia.

Indukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

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

Treść wykładu. Układy równań i ich macierze. Rząd macierzy. Twierdzenie Kroneckera-Capellego.

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ PIERŚCIENIE, CIAŁA I HOMOMORFIZMY

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

Układy równań i nierówności liniowych

Analiza funkcjonalna 1.

LI Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia trzeciego 3 kwietnia 2000 r. (pierwszy dzień zawodów)

Rodzinę F złożoną z podzbiorów zbioru X będziemy nazywali ciałem zbiorów, gdy spełnione są dwa następujące warunki.

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ OD RÓWNAŃ DO ODWZOROWAŃ LINIOWYCH

O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni.

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

Korzystając z własności metryki łatwo wykazać, że dla dowolnych x, y, z X zachodzi

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

1. Wykład NWD, NWW i algorytm Euklidesa.

Krzywe Freya i Wielkie Twierdzenie Fermata

Zadanie 2. Obliczyć rangę dowolnego elementu zbioru uporządkowanego N 0 N 0, gdy porządek jest zdefiniowany następująco: (a, b) (c, d) (a c b d)

Skończone rozszerzenia ciał

Jak łatwo zauważyć, zbiór form symetrycznych (podobnie antysymetrycznych) stanowi podprzestrzeń przestrzeni L(V, V, K). Oznaczamy ją Sym(V ).

Teoria miary i całki

ciałem F i oznaczamy [L : F ].

Programowanie liniowe

Grzegorz Bobiński. Wykład monograficzny Programowanie Liniowe i Całkowitoliczbowe

Rodzinę spełniającą trzeci warunek tylko dla sumy skończonej nazywamy ciałem (algebrą) w zbiorze X.

CO TO SĄ BAZY GRÖBNERA?

Wykład 3. Miara zewnętrzna. Definicja 3.1 (miary zewnętrznej) Funkcję µ przyporządkowującą każdemu podzbiorowi

Podstawy metod probabilistycznych. dr Adam Kiersztyn

1.1 Definicja. 1.2 Przykład. 1.3 Definicja. Niech G oznacza dowolny, niepusty zbiór.

13 Układy równań liniowych

020 Liczby rzeczywiste

Podstawowe struktury algebraiczne

12. Wykład 12: Algebraiczne domkniecie ciała. Wielokrotne pierwiastki wielomianów. Rózniczkowanie wielomianów. Elementy rozdzielcze.

14. Przestrzenie liniowe

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ. 1. Ciała

Rozdział 6. Ciągłość. 6.1 Granica funkcji

Podstawy logiki i teorii mnogości Informatyka, I rok. Semestr letni 2013/14. Tomasz Połacik

Teoretyczne podstawy programowania liniowego

Zadania z analizy i algebry. (wykład prof.prof. J. Wojtkiewicza i K. Napiórkowskiego) ALGEBRA, przestrzenie wektorowe

2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11

1. R jest grupą abelową względem działania + (tzn. działanie jest łączne, przemienne, istnieje element neutralny oraz element odwrotny)

Zdzisław Dzedzej. Politechnika Gdańska. Gdańsk, 2013

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0}

Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Paweł Gładki. Algebra. pgladki/

Algebrą nazywamy strukturę A = (A, {F i : i I }), gdzie A jest zbiorem zwanym uniwersum algebry, zaś F i : A F i

Twierdzenie Eulera. Kongruencje wykład 6. Twierdzenie Eulera

1 Zbiory i działania na zbiorach.

Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a);

Zagadnienia stacjonarne

Indukcja matematyczna, zasada minimum i maksimum. 17 lutego 2017

Iloczyn skalarny. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 10. wykład z algebry liniowej Warszawa, grudzień 2013

VI. Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów

F t+ := s>t. F s = F t.

Informacja o przestrzeniach Sobolewa

Temperatura w atmosferze (czy innym ośrodku) jako funkcja dł. i szer. geogr. oraz wysokości.

Algebra liniowa z geometrią

Matematyka dyskretna dla informatyków

1 Działania na zbiorach

Ciała skończone. 1. Ciała: podstawy

n=0 Dla zbioru Cantora prawdziwe są wersje lematu 3.6 oraz lematu 3.8 przy założeniu α = :

i=0 a ib k i, k {0,..., n+m}. Przypuśćmy, że wielomian

2. Układy równań liniowych

1. Liczby zespolone. Jacek Jędrzejewski 2011/2012

Wyk lad 14 Cia la i ich w lasności

1 Rząd macierzy. 2 Liniowa niezależność. Algebra liniowa. V. Rząd macierzy. Baza podprzestrzeni wektorowej

Przekształcenia liniowe

Optymalizacja ciągła

Dwa równania kwadratowe z częścią całkowitą

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10

Algebra liniowa z geometrią. wykład I

9 Przekształcenia liniowe

1 Podobieństwo macierzy

zbiorów domkniętych i tak otrzymane zbiory domknięte ustawiamy w ciąg. Oznaczamy

Układy liniowo niezależne

1. Określenie pierścienia

Przykładowe zadania z teorii liczb

Podstawowe struktury algebraiczne

LX Olimpiada Matematyczna

Transkrypt:

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ 1/10 BAZY PRZESTRZENI WEKTOROWYCH Piotr M. Hajac Uniwersytet Warszawski Wykład 11, 18.12.2013 Typeset by Jakub Szczepanik.

Istnienie bazy Tak jak wśród wszystkich pierścieni wyróżniamy bardzo szczególną klasę pierścieni nazywanych ciałami, tak wśród wszystkich modułów wyszczególniamy bardzo ważną klasę modułów nazywanych przestrzeniami wektorowymi. Definicja R-moduł M nazywamy przestrzenią wektorową R jest ciałem. Ciała typowo oznaczamy przez k a przestrzenie wektorowe przez V. Podstawową własnością odróżniającą przestrzenie wektorowe od ogólnych modułów jest istnienie bazy. Twierdzenie Każda przestrzeń wektorowa V 0 nad dowolnym ciałem k zawsze posiada bazę.

Lemat Kuratowskiego-Zorna Dowód: Zauważmy najpierw że V 0 v V : v 0. Zbiór {v} jest liniowo niezależny bo (αv = 0 α = 0) (α 0 αv = 0), a z założenia że k jest ciałem mamy (α 0 αv = 0) = 0 = α 1 0 = α 1 (αv) = (α 1 α)v = 1v = v. Zatem zbiór wszystkich zbiorów liniowo niezależnych jest niepusty. Do tego zbioru zastosujemy Lemat Kuratowskiego-Zorna (równoważny pewnikowi wyboru), który w szczególności stwierdza: Lemat Niech {X α } α I będzie niepustym zbiorem zbiorów. Jeśli dla każdego podzbioru {X α } α J I spełniającego warunek β, γ J : X β X γ X γ X β (całkowite uporządkowanie) istnieje α I : β J X β = X α, to α 0 I : X α0 X α = X α0 = X α. 3/10

Koniec dowodu istnienia bazy Łatwo sprawdzić że zbiór wszystkich zbiorów liniowo niezależnych spełnia założenia lematu. Stąd wnioskujemy że istnieje zbiór liniowo niezależny B nie zawierający się w żadnym większym zbiorze liniowo niezależnym: (B B i B jest liniowo niezależny) = B = B. Korzystając z tego chcemy pokazać że span(b) = V. Jest oczywiste że B span(b), weźmy więc v 0 / B. Wtedy zbiór {v 0 } B jest liniowo zależny. Zatem n {v 1,..., v n } B, α 0,..., α n k : α i v i = 0 i j {0,..., n} : α j 0. Stąd α 0 0 bo inaczej, z liniowej niezależności zbioru {v 1,..., v n }, mamy n n 0 = α i v i = α i v i = α 1 =... = α n = 0, i=0 i=1 co przeczy istnieniu α j 0. Z założenia że k jest ciałem dostajemy więc v 0 = α 1 v 1 +... + α n v n span(b). α 0 α 0 i=0

Ilość elementów ciała skończonego Wniosek Ilość elementów każdego ciała skończonego F jest postaci p n, gdzie p jest liczbą pierwszą a n N \ {0}. Dowód: Ze skończoności ciała wynika że istnieje najmniejsza liczba p N \ {0, 1} taka że p 1 = 0. Liczba p musi być pierwsza bo inaczej, z minimalności p i braku dzielników zera w ciele, dostajemy sprzeczność: 0 = p 1 = (mm ) 1 1<m,m <p = (m 1) (m 1). Dalej, działanie (Z/pZ) F ([n], f) n f F czyni F niezerową przestrzenią wektorową nad Z/pZ. Posiada zatem bazę B nad Z/pZ. Baza musi być skończona bo F jest skończone. Oznaczmy ilość elementów bazy przez n. Wtedy z twierdzenia o bazie wnioskujemy że F = (Z/pZ) = (Z/pZ) n. b B 0 0 Stąd ilość elementów F to p n.

Uzupełnianie do bazy Twierdzenie Jeśli S jest liniowo niezależnym podzbiorem przestrzeni wektorowej V, to można go uzupełnić do bazy V. Dowód: Tym razem stosujemy Lemat Kuratowskiego-Zorna do rodziny wszystkich zbiorów liniowo niezależnych których podzbiorem jest S. Ta rodzina jest niepusta bo S do niej należy. Istnieje zatem największy zbiór liniowo niezależny B S. Stąd, jeśli x / B, to B {x} B B S. Zatem zbiór {x} B jest liniowo zależny co, identycznie jak w twierdzeniu o istnieniu bazy, implikuje że span(b) = V. Mamy zatem bazę zawierającą S.

Redukcja do bazy Twierdzenie Jeśli V jest niezerową przestrzenią wektorową nad ciałem k i span(s) = V, to z S można wybrać bazę V. Dowód: Rozpatrzmy rodzinę wszystkich podzbiorów S rozpinających V. Jest ona niepusta bo należy do niej S. Z Lematu Kuratowskiego-Zorna dla zamienionego na wnioskujemy że B S taki że span(b) = V oraz że zachodzi ( B B S i span(b ) = V ) = B = B. Wystarczy teraz pokazać że B jest zbiorem liniowo niezależnym. Przypuśćmy że tak nie jest. Wtedy n {v 1,..., v n } B, α 1,..., α n k : α i v i = 0 oraz j {1,..., n} : α j 0. Jeśli n = 1, to α 1 0 i α 1 v 1 = 0, skąd v 1 = α 1 1 α 1v 1 = 0. i=1 7/10

Koniec dowodu o redukcji Stąd wnioskujemy że B \ {0} B S, zaś z założenia V 0 otrzymujemy span(b \ {0}) = span(b) = V, co daje sprzeczność z minimalnością B. Załóżmy teraz że n > 1. Wtedy v j = i=1 i j α i α j v i, skąd span(b \ {v j }) = span(b) = V. Podobnie jak poprzednio, w połączeniu z B \ {v j } B S otrzymujemy sprzeczność z minimalnością B. Tak więc baza to równocześnie największy zbiór liniowo niezależny i najmniejszy zbiór rozpinający.

Lemat Steinitza 9/10 Lemat (Steinitza) Niech n N \ {0}. Jeśli przestrzeń wektorowa V posiada bazę n-elementową B, to każda inna baza V też jest n-elementowa. Dowód: Pokażemy najpierw że, jeśli zbiór S posiada więcej niż n elementów, to jest on liniowo zależny. Niech {v 1,..., v n+1 } S i n+1 i=1 α iv i = 0. Każdy wektor v i zapiszmy jako v i =: n j=1 β ij e j, gdzie B = {e 1,..., e n }. Wtedy ( n+1 n n n+1 ) 0 = α i β ij e j = α i β ij e j. i=1 j=1 j=1 i=1 Zatem z liniowej niezależności B mamy: j {1,..., n} : n+1 i=1 α i β ij = 0.

Koniec dowodu Lematu Steinitza Jeśli i, j : β ij = 0, to powyższy układ równań ma ewidentnie niezerowe rozwiązanie. Jeśli β kl 0, to α k = n+1 i=1 i k βil α i β kl podstawiamy do pozostałych równań otrzymując układ (n 1) równań z n niewiadomymi. Po (n 1) krokach dostaniemy 1 równanie z 2 niewiadomymi, które zawsze ma niezerowe rozwiązanie. Dlatego istnieje niezerowe rozwiązanie wyjściowego układu równań. Zatem zbiór S jest liniowo zależny, więc nie jest bazą. Wreszcie, jeśli zbiór S byłby bazą mniej niż n-elementową, to na mocy powyższego rozumowania zbiór B byłby liniowo zależny, co przeczy temu że jest bazą. 10/10