Matrisler – Alt Uzaylar Oluşturmak (15) – Rn’deki Bazlar – Matrisler Ödev Yaptırma
Ödevcim Online, Matrisler, Matris Nasıl Hesaplanır, Matrisler ve Doğrusal Dönüşümler, Matris Ödevi, Matris Yaptırma, Matris Ödevi Yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Matris danışmanlık, Matris yardım talepleriniz için akademikodevcim@gmail.com mail adresinden bize ulaşabilir veya sayfanın en altındaki formu doldurup size ulaşmamızı bekleyebilirsiniz.
Rn’deki Bazlar
Temel öğeleri sıralamanın genellikle uygun olduğunu unutmayın, bu nedenle bir vektör kümesi yazmak yerine bir liste yazacağız. Buna sıralı temel denir.
Örneğin, Rn için kanonik sıralı temel (e1, e2,.., En) şeklindedir. Temel vektörleri yeniden sıralama olasılığı, bazların benzersiz olmadığı tek yol değildir.
Bazlar benzersiz değildir. Bir vektörü belirli bir temel açısından ifade etmenin benzersiz bir yolu olsa da, bazların kendileri benzersiz olmaktan uzaktır. Örneğin, her ikisi de R2 için bazlardır.
Bu kümelerden birindeki herhangi bir vektörü yeniden ölçeklendirmek, R2’nin sonsuz sayıda baza sahip olduğunu göstermek için zaten yeterlidir. Ancak tüm temel vektörlerin birim uzunluğa sahip olmasını talep etsek bile, R2 için hala sonsuz sayıda baz olduğu ortaya çıkar.
Bir S = {v1, …, vm} vektörleri kümesinin Rn için bir temel olup olmadığını görmek için, elemanların doğrusal olarak bağımsız olduğunu ve Rn’yi kapsadığını kontrol etmeliyiz. Önceki tartışmadan, m’nin n’ye eşit olması gerektiğini de biliyoruz, bu nedenle S’nin n vektörü olduğunu varsayalım. S doğrusal olarak bağımsızsa, denklemin önemsiz bir çözümü yoktur.
0 = x1v1 + ··· + xnvn.
M, sütunları vi ve X, xi girişli sütun vektörü olan bir matris olsun. O zaman yukarıdaki denklem, benzersiz bir çözüm bulunmasını gerektirmeye eşdeğerdir.
MX = 0.
S’nin Rn’ye yayılıp yayılmadığını görmek için, rastgele bir w vektörü alıp doğrusal sistemi çözeriz.
w = x1v1 + · · + xnvn
bilinmeyenlerde x’i bulmak için, lineer sistem MX = w için benzersiz bir çözüm bulmamız gerekiyor.
Bu nedenle, M − 1’in var olduğunu göstermemiz gerekir, böylece X = M − 1w arzuladığımız eşsiz çözümdür. O zaman, ancak ve ancak det M ̸ = 0 ise S’nin Rn için bir temel olduğunu görürüz.
Teorem. S = {v1, …, vm}, Rn’deki vektörlerin bir koleksiyonu olsun. M, sütunları S’deki vektörler olan matris olsun. O halde S, V için bir temeldir ancak ve ancak m, V’nin boyutu ve
det M ̸ = 0.
Not : Ayrıca, ancak ve ancak RREF (M) = I ise S’nin bir temel olduğunu gözlemleyin.
Örnek :
Sonra MS = (1 0, 0 1) ayarlayın. Det MS = 1̸ = 0 olduğundan, S, R için bir temeldir.
1 1 2 Benzer şekilde, deT = (1 1, 1 -1) det M = −2̸ = 0 olduğundan, R için bir temeldir.
Doğrusal Dönüşüm Matrisi (Redux)
Bazlar, rastgele vektörleri sütun vektörleri olarak tanımlamamıza izin vermekle kalmaz, aynı zamanda doğrusal dönüşümlerin matris olarak ifade edilmesine de izin verir. Bu, 7. bölümde ele alınan ve burada tekrar gözden geçirilen hesaplamalar için çok güçlü bir araçtır.
Diyelim ki doğrusal bir dönüşüm L: V → W ve sıralı giriş ve çıkış tabanlarımız E = (e1, …, en) ve F = (f1, …, fm) V ve W için sırasıyla (tabii ki bunların standart temel olması gerekmez – büyük olasılıkla V, Rn değildir). Her ej için L (ej) W’de bir vektör olduğu için, benzersiz mij sayıları vardır, öyle ki
Mij sayısı, F tabanındaki L (ej) ‘nin i inci bileşenidir, fi ise vektörlerdir (α bir skaler ve va vektörü, αv = vα ise, yukarıda oldukça nadir görülen gösterimi kullandık. formül). Mij sayıları doğal olarak j’inci sütunu yukarıda görüntülenen sütun vektörü olan bir matris oluşturur. Gerçekten, eğer
v = e1v1 + · · · + envn ,
Sonra;
Sütun vektör bazlı gösterimde bu eşitlik tanıdık geliyor:
M = (mij) sayıları dizisi, sırasıyla V ve W için E ve F girdi ve çıktı tabanlarındaki L matrisi olarak adlandırılır. Bazlardan birini değiştirirsek bu matris değişecektir. Ayrıca M’nin sütunlarının, W’nin temel vektörlerinde genişletilmiş V’deki her bir temel vektör üzerinde hareket eden L’yi inceleyerek hesaplandığını gözlemleyin.
Örnek :
L: P1 (t) → P1 (t) olsun, öyle ki L (a + bt) = (a + b) t. V = P1 (t) = W olduğundan, V ve W için aynı sıralı temel B = (1 − t, 1 + t) seçelim.
Vektör uzayı Rn olduğunda ve standart temel kullanıldığında, doğrusal bir dönüşümün matrisini bulma problemi neredeyse önemsiz görünecektir. Yine de yukarıdaki dilde bir kez çalışmanız faydalı olacaktır.
Örnek :
Rn’deki herhangi bir vektör, standart (sıralı) temelin (e1,… Tr) doğrusal bir kombinasyonu olarak yazılabilir. Ei vektörünün i’inci konumunda bir ve diğer her yerde sıfırları vardır. Yani
O zaman herhangi bir doğrusal dönüşümün matrisini bulmak için L: Rn → Rn, her i için L (ei) ‘nin ne olduğunu bilmek yeterlidir.
Herhangi bir M matrisi için, Mei’nin M’nin iinci sütununa eşit olduğunu gözlemleyin.
O zaman M’nin i. Sütunu her i için L (ei) ‘ye eşitse, her v ∈ Rn için Mv = L (v)’ dir. O zaman standart bazda L’yi temsil eden matris, sadece i. Sütunu L (ei) olan matristir.
Örneğin, eğer;
O zaman, standart temeldeki L matrisi basitçe değiştirilir. Alternatif olarak, bu bilgi genellikle şu şekilde sunulurdu:
Bunu ya L matrisini hemen öğrenecek şekilde yeniden yazabilir ya da daha dolambaçlı bir yol izleyebilirsin:
Sorunları İnceleyin
- Okuma Problemleri
- Temel kontroller
- Sütun vektörlerinin hesaplanması
1. a) R2’deki tüm birim vektörlerin koleksiyonunu çizin.
b) LetSx = (1 0, x) burada Sx R2’nin temeli midir?
(c) Tüm birim vektörleri R3’te çizin.
d) X∈R’nin Sx = (1 0 0, 0 1 0, x) abasisforR olduğu için.
(e) Yukarıdakilerin Rn’ye genelleştirilmesini tartışın.
2. Bn, 0, 1 bit girişli sütun vektörlerinin vektör uzayı olsun. B1 ve B2 için her temeli yazın. B3 için kaç tane baz var? B4? Bn için baz sayısı için bir tahmin yapabilir misiniz?
(İpucu: Her seferinde bir vektör seçerek Bn için bir temel oluşturabilirsiniz, böylece seçtiğiniz vektör, önceki seçtiğiniz vektörlerin aralığında olmayacaktır. Herhangi bir vektörün aralığında kaç vektör vardır ? Herhangi iki vektör? Herhangi bir k vektörünün aralığında kaç vektör vardır, k ≤ n için?)
V’nin n boyutlu bir vektör uzayı olduğunu varsayalım.
3. (a) V’deki herhangi n doğrusal bağımsız vektörün bir temel oluşturduğunu gösterin.
(İpucu: {w1,…, Wm}, V’deki doğrusal bağımsız vektörlerin bir koleksiyonu olsun ve {v1, …, vn} V için bir temel olsun. Lemma 11.0.2 yöntemini uygulayın. bu iki vektör kümesi.)
(b) V içindeki herhangi bir n vektör kümesinin V için bir temel oluşturduğunu gösterin.
(İpucu: V’yi kapsayan ancak bir temel oluşturmayan bir dizi n vektörünüz olduğunu varsayalım. Onlar hakkında ne doğru olmalı? Bu kümeden nasıl bir temel elde edebilirsiniz? Bir çelişki türetmek için Sonuç 11.0.3’ü kullanın.)
Ödevcim Online, Matrisler, Matris Nasıl Hesaplanır, Matrisler ve Doğrusal Dönüşümler, Matris Ödevi, Matris Yaptırma, Matris Ödevi Yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Matris danışmanlık, Matris yardım talepleriniz için akademikodevcim@gmail.com mail adresinden bize ulaşabilir veya sayfanın en altındaki formu doldurup size ulaşmamızı bekleyebilirsiniz.
Doğrusal Dönüşüm Matrisi (Redux) Matrisler – Alt Uzaylar Oluşturmak (15) – Rn'deki Bazlar – Matrisler Ödev Yaptırma n vektörünüz olduğu Rn'deki Bazlar Sorunları İnceleyin