Tescik: Różnice pomiędzy wersjami

Z Studia Informatyczne
Przejdź do nawigacjiPrzejdź do wyszukiwania
Nie podano opisu zmian
 
Linia 4: Linia 4:


{{definicja|1.1 [Przestrzeń wektorowa]|def 1.1|
{{definicja|1.1 [Przestrzeń wektorowa]|def 1.1|
Niech <math>\displaystyleV</math> będzie zbiorem niepustym wyposażonym w działanie wewnętrzne - dodawanie. Dane jest także ciało <math>\displaystyle\mathbb K</math> oraz działanie zewnętrzne, tak zwane mnożenie zewnętrzne z lewej strony, będące odwzorowaniem zbioru <math>\displaystyle\mathbb K \times V</math> w zbiór <math>\displaystyleV</math>. Wartość tego odwzorowania na parze <math>\displaystyle(\lambda ,v)\in \mathbb K\times V</math> oznaczamy przez <math>\displaystyle\lambda\cdot v</math>. Występującą tu kropkę najczęściej pomijamy.
Niech <math>\displaystyle\V</math> będzie zbiorem niepustym wyposażonym w działanie wewnętrzne - dodawanie. Dane jest także ciało <math>\displaystyle\\mathbb K</math> oraz działanie zewnętrzne, tak zwane mnożenie zewnętrzne z lewej strony, będące odwzorowaniem zbioru <math>\displaystyle\\mathbb K \times V</math> w zbiór <math>\displaystyle\V</math>. Wartość tego odwzorowania na parze <math>\displaystyle\(\lambda ,v)\in \mathbb K\times V</math> oznaczamy przez <math>\displaystyle\\lambda\cdot v</math>. Występującą tu kropkę najczęściej pomijamy.


Mówimy, że struktura składająca się ze zbioru <math>\displaystyleV</math>, ciała <math>\displaystyle\mathbb K</math> oraz dwóch powyższych działań jest ''przestrzenią wektorową'', jeśli spełnionych jest pięć poniższych warunków, zwanych aksjomatami przestrzeni wektorowej:
Mówimy, że struktura składająca się ze zbioru <math>\displaystyle\V</math>, ciała <math>\displaystyle\\mathbb K</math> oraz dwóch powyższych działań jest ''przestrzenią wektorową'', jeśli spełnionych jest pięć poniższych warunków, zwanych aksjomatami przestrzeni wektorowej:


V1) Zbiór <math>\displaystyleV</math> z dodawaniem jest grupą przemienną,
V1) Zbiór <math>\displaystyle\V</math> z dodawaniem jest grupą przemienną,


V2) Dla każdych <math>\displaystyle\lambda\, \mu \in \mathbb K</math> i dla każdego <math>\displaystylev\in V</math> zachodzi równość <math>\displaystyle\lambda(\mu v)=(\lambda\mu )v</math>.
V2) Dla każdych <math>\displaystyle\\lambda\, \mu \in \mathbb K</math> i dla każdego <math>\displaystyle\v\in V</math> zachodzi równość <math>\displaystyle\\lambda(\mu v)=(\lambda\mu )v</math>.


V3) Dla każdych <math>\displaystyle\lambda\, \mu \in \mathbb K</math> i dla każdego <math>\displaystylev\in V</math> zachodzi równość <math>\displaystyle(\lambda +\mu )v=\lambda v +\mu v</math>.
V3) Dla każdych <math>\displaystyle\\lambda\, \mu \in \mathbb K</math> i dla każdego <math>\displaystyle\v\in V</math> zachodzi równość <math>\displaystyle\(\lambda +\mu )v=\lambda v +\mu v</math>.


V4) Dla każdego <math>\displaystyle\lambda \in \mathbb K</math> i każdych <math>\displaystylev,w\in V</math> zachodzi równość <math>\displaystyle\lambda (v+w)= \alpha v +\alpha w</math>.
V4) Dla każdego <math>\displaystyle\\lambda \in \mathbb K</math> i każdych <math>\displaystyle\v,w\in V</math> zachodzi równość <math>\displaystyle\\lambda (v+w)= \alpha v +\alpha w</math>.


V5) Dla każdego <math>\displaystylev\in V</math>  zachodzi równość <math>\displaystyle1\cdot v= v</math>.
V5) Dla każdego <math>\displaystyle\v\in V</math>  zachodzi równość <math>\displaystyle\1\cdot v= v</math>.


}}
}}


W pierwszym aksjomacie najczęściej  żąda się, tak jak to zrobiliśmy, aby grupa była przemienna, choć przemienność tej grupy jest konsekwencją pozostałych warunków. Proponujemy, aby czytelnik sam sprawdził ten fakt. Aksjomaty V2)- V5) są w definicji niezbędne. Proponujemy, aby czytelnik sprawdził to, znajdując przykład struktury, dla której spełnione są wszystkie warunki oprócz <math>\displaystyleV2)</math>, następnie przykład struktury, dla której spełnione są wszystkie warunki
W pierwszym aksjomacie najczęściej  żąda się, tak jak to zrobiliśmy, aby grupa była przemienna, choć przemienność tej grupy jest konsekwencją pozostałych warunków. Proponujemy, aby czytelnik sam sprawdził ten fakt. Aksjomaty V2)- V5) są w definicji niezbędne. Proponujemy, aby czytelnik sprawdził to, znajdując przykład struktury, dla której spełnione są wszystkie warunki oprócz <math>\displaystyle\V2)</math>, następnie przykład struktury, dla której spełnione są wszystkie warunki
oprócz warunku V3), etc. Własność V3) nazywa się łącznością mieszaną, własność V4) - rozdzielnością mnożenia zewnętrznego względem dodawania w ciele i wreszczcie własność V4) - rozdzielnością mnożenia zewnętrznego względem dodawania wewnętrznego.
oprócz warunku V3), etc. Własność V3) nazywa się łącznością mieszaną, własność V4) - rozdzielnością mnożenia zewnętrznego względem dodawania w ciele i wreszczcie własność V4) - rozdzielnością mnożenia zewnętrznego względem dodawania wewnętrznego.


Jeśli spełnione są wszystkie powyższe aksjomaty, to mówimy także, że <math>\displaystyleV</math> jest przestrzenią wektorową nad ciałem  <math>\displaystyle\mathbb K</math>. Elementy przestrzeni <math>\displaystyleV</math> nazywamy wektorami, zaś elementy ciała <math>\displaystyle\mathbb K</math> nazywamy skalarami.
Jeśli spełnione są wszystkie powyższe aksjomaty, to mówimy także, że <math>\displaystyle\V</math> jest przestrzenią wektorową nad ciałem  <math>\displaystyle\\mathbb K</math>. Elementy przestrzeni <math>\displaystyle\V</math> nazywamy wektorami, zaś elementy ciała <math>\displaystyle\\mathbb K</math> nazywamy skalarami.


Zauważmy najpierw pewne elementarne własności przestrzeni wektorowych.
Zauważmy najpierw pewne elementarne własności przestrzeni wektorowych.


{{twierdzenie|1.2 |tw 1.2|
{{twierdzenie|1.2 |tw 1.2|
Niech <math>\displaystyleV</math> będzie przestrzenią wektorową nad ciałem <math>\displaystyle\mathbb K</math>. Wtedy dla każdego <math>\displaystylev\in V</math> i każdego <math>\displaystyle\lambda \in \mathbb K</math> zachodzą równości:
Niech <math>\displaystyle\V</math> będzie przestrzenią wektorową nad ciałem <math>\displaystyle\\mathbb K</math>. Wtedy dla każdego <math>\displaystyle\v\in V</math> i każdego <math>\displaystyle\\lambda \in \mathbb K</math> zachodzą równości:




<center><math>\displaystyle0\cdot v=0,</math></center>
<center><math>\displaystyle\0\cdot v=0,</math></center>




<center><math>\displaystyle\lambda \cdot 0=0,</math></center>
<center><math>\displaystyle\\lambda \cdot 0=0,</math></center>
   
   


<center><math>\displaystyle(-1)v=-v,</math></center>
<center><math>\displaystyle\(-1)v=-v,</math></center>




<center><math>\displaystyle\lambda \cdot v= 0 \Longrightarrow \lambda =0 \{\rm lub}\ v=0.</math></center>
<center><math>\displaystyle\\lambda \cdot v= 0 \Longrightarrow \lambda =0 \{\rm lub}\ v=0.</math></center>


}}
}}


{{uwaga|1.3 |uw 1.3|
{{uwaga|1.3 |uw 1.3|
W pierwszej z powyższych równości <math>\displaystyle0</math> z lewej strony jest zerem w ciele, zaś <math>\displaystyle0</math> z prawej strony jest zerem w przestrzeni wektorowej. W drugiej równości oba <math>\displaystyle0</math> są zerami w przestrzeni wektorowej.
W pierwszej z powyższych równości <math>\displaystyle\0</math> z lewej strony jest zerem w ciele, zaś <math>\displaystyle\0</math> z prawej strony jest zerem w przestrzeni wektorowej. W drugiej równości oba <math>\displaystyle\0</math> są zerami w przestrzeni wektorowej.


}}
}}


{{dowod|||
{{dowod|||
Dowód trzech pierwszych z powyższych własności jest analogiczny do odpowiednich części dowodu Twierdzenia 2.2. z Wykładu 1. Dla dowodu czwartej własności załóżmy, że <math>\displaystyle\lambda \ne 0</math> i <math>\displaystyle\lambda v=0</math>. Pomnóżmy obie strony przez <math>\displaystyle\lambda ^{-1}</math>. Otrzymujemy stąd równość <math>\displaystylev=0</math>.
Dowód trzech pierwszych z powyższych własności jest analogiczny do odpowiednich części dowodu Twierdzenia 2.2. z Wykładu 1. Dla dowodu czwartej własności załóżmy, że <math>\displaystyle\\lambda \ne 0</math> i <math>\displaystyle\\lambda v=0</math>. Pomnóżmy obie strony przez <math>\displaystyle\\lambda ^{-1}</math>. Otrzymujemy stąd równość <math>\displaystyle\v=0</math>.
}}
}}


Linia 62: Linia 62:
Każde ciało jest przestrzenią wektorową nad samym sobą.
Każde ciało jest przestrzenią wektorową nad samym sobą.


Ogólniej, jeśli <math>\displaystyle\mathbb K</math> jest ciałem, to iloczyn kartezjański <math>\displaystyle\mathbb K ^n</math>, <math>\displaystylen\in \mathbb N</math>, ma naturalną strukturę przestrzeni wektorowej nad ciałem <math>\displaystyle\mathbb K</math>. Dodawanie w <math>\displaystyle\mathbb K ^n</math> definiujemy następująco  
Ogólniej, jeśli <math>\displaystyle\\mathbb K</math> jest ciałem, to iloczyn kartezjański <math>\displaystyle\\mathbb K ^n</math>, <math>\displaystyle\n\in \mathbb N</math>, ma naturalną strukturę przestrzeni wektorowej nad ciałem <math>\displaystyle\\mathbb K</math>. Dodawanie w <math>\displaystyle\\mathbb K ^n</math> definiujemy następująco  




<center><math>\displaystyle(a_1,...,a_n) +(b_1,...,b_n) =(a_1+b_1,..., a_n +b_n),</math></center>
<center><math>\displaystyle\(a_1,...,a_n) +(b_1,...,b_n) =(a_1+b_1,..., a_n +b_n),</math></center>




Linia 71: Linia 71:




<center><math>\displaystyle\lambda (a_1,...,a_n)=(\lambda a_1,...,\lambda  a_n).</math></center>
<center><math>\displaystyle\\lambda (a_1,...,a_n)=(\lambda a_1,...,\lambda  a_n).</math></center>




Bezpośrednim i łatwym rachunkiem można sprawdzić, że tak zdefiniowana struktura na <math>\displaystyle\mathbb K ^n</math> jest przestrzenią wektorową nad ciałem <math>\displaystyle\mathbb K</math>.
Bezpośrednim i łatwym rachunkiem można sprawdzić, że tak zdefiniowana struktura na <math>\displaystyle\\mathbb K ^n</math> jest przestrzenią wektorową nad ciałem <math>\displaystyle\\mathbb K</math>.
}}
}}


Linia 80: Linia 80:


{{przyklad|1.6 |przy 1.6|
{{przyklad|1.6 |przy 1.6|
Niech <math>\displaystyleV</math>, <math>\displaystyleW</math> będą przestrzeniami wektorowymi nad ciałem <math>\displaystyle\mathbb K</math>. Wtedy iloczyn kartezjański <math>\displaystyleV\times W</math> ma naturalną strukturę przestrzeni wektorowej nad ciałem <math>\displaystyle\mathbb K</math>. Istotnie, jeśli zdefiniujemy dodawanie formułą
Niech <math>\displaystyle\V</math>, <math>\displaystyle\W</math> będą przestrzeniami wektorowymi nad ciałem <math>\displaystyle\\mathbb K</math>. Wtedy iloczyn kartezjański <math>\displaystyle\V\times W</math> ma naturalną strukturę przestrzeni wektorowej nad ciałem <math>\displaystyle\\mathbb K</math>. Istotnie, jeśli zdefiniujemy dodawanie formułą




<center><math>\displaystyle(v_1,w_1)+(v_2,w_2)=(v_1+v_2, w_1+w_2),</math></center>
<center><math>\displaystyle\(v_1,w_1)+(v_2,w_2)=(v_1+v_2, w_1+w_2),</math></center>




dla <math>\displaystylev_1, v_2\in V</math> i <math>\displaystylew_1, w_2\in W</math>, a mnożenie zewnętrzne formułą
dla <math>\displaystyle\v_1, v_2\in V</math> i <math>\displaystyle\w_1, w_2\in W</math>, a mnożenie zewnętrzne formułą




<center><math>\displaystyle\lambda (v,w)=(\lambda v, \lambda w)</math></center>
<center><math>\displaystyle\\lambda (v,w)=(\lambda v, \lambda w)</math></center>




dla <math>\displaystyle\lambda \in\mathbb K</math> i <math>\displaystylev\in V</math>, <math>\displaystylew\in W</math>, to otrzymujemy strukturę przestrzeni wektorowej (nad ciałem <math>\displaystyle\mathbb K</math>) na <math>\displaystyleV\times W</math>.
dla <math>\displaystyle\\lambda \in\mathbb K</math> i <math>\displaystyle\v\in V</math>, <math>\displaystyle\w\in W</math>, to otrzymujemy strukturę przestrzeni wektorowej (nad ciałem <math>\displaystyle\\mathbb K</math>) na <math>\displaystyle\V\times W</math>.
}}
}}


{{przyklad|1.7 |przy 1.7|
{{przyklad|1.7 |przy 1.7|
Załóżmy, że dana jest przestrzeń wektorowa <math>\displaystyleV</math> nad ciałem <math>\displaystyle\mathbb K</math> i <math>\displaystyleX</math> jest dowolnym zbiorem niepustym. Weźmy zbiór wszystkich odwzorowań <math>\displaystylef:X\longrightarrow V</math>. Oznaczmy ten zbiór przez <math>\displaystyleV^X</math>. W zbiorze <math>\displaystyleV ^X</math> wprowadzamy dodawanie
Załóżmy, że dana jest przestrzeń wektorowa <math>\displaystyle\V</math> nad ciałem <math>\displaystyle\\mathbb K</math> i <math>\displaystyle\X</math> jest dowolnym zbiorem niepustym. Weźmy zbiór wszystkich odwzorowań <math>\displaystyle\f:X\longrightarrow V</math>. Oznaczmy ten zbiór przez <math>\displaystyle\V^X</math>. W zbiorze <math>\displaystyle\V ^X</math> wprowadzamy dodawanie




<center><math>\displaystyle(f+g)(x)=f(x)+g(x)</math></center>
<center><math>\displaystyle\(f+g)(x)=f(x)+g(x)</math></center>




dla każdych <math>\displaystylef,g\in V^X</math> i dla każdego <math>\displaystylex\in X</math>. Mnożenie
dla każdych <math>\displaystyle\f,g\in V^X</math> i dla każdego <math>\displaystyle\x\in X</math>. Mnożenie
zewnętrzne definiujemy formułą
zewnętrzne definiujemy formułą




<center><math>\displaystyle(\lambda f)(x)=\lambda (f(x))</math></center>
<center><math>\displaystyle\(\lambda f)(x)=\lambda (f(x))</math></center>




dla <math>\displaystyle\lambda \in\mathbb K</math>, <math>\displaystylef\in V</math> i <math>\displaystylex\in X</math>.
dla <math>\displaystyle\\lambda \in\mathbb K</math>, <math>\displaystyle\f\in V</math> i <math>\displaystyle\x\in X</math>.


Tak określone  działania definiują , co łatwo sprawdzić, strukturę przestrzeni wektorowej na <math>\displaystyleV^X</math> nad <math>\displaystyle\mathbb K</math>.
Tak określone  działania definiują , co łatwo sprawdzić, strukturę przestrzeni wektorowej na <math>\displaystyle\V^X</math> nad <math>\displaystyle\\mathbb K</math>.


Jako szczególny przypadek możemy wziąć zbiór wszystkich ciągów nieskończonych o wartościach w dowolnej przestrzeni wektorowej <math>\displaystyleV</math>. Zbiorem <math>\displaystyleX</math> jest tutaj zbiór liczb naturalnych <math>\displaystyle\mathbb N</math>.
Jako szczególny przypadek możemy wziąć zbiór wszystkich ciągów nieskończonych o wartościach w dowolnej przestrzeni wektorowej <math>\displaystyle\V</math>. Zbiorem <math>\displaystyle\X</math> jest tutaj zbiór liczb naturalnych <math>\displaystyle\\mathbb N</math>.


Jeśli za <math>\displaystyleX</math> weźmiemy zbiór <math>\displaystyle\{1,...,n\}</math>, a <math>\displaystyleV</math> jest dowolną przestrzenią wektorową, to otrzymamy przestrzeń ciągów o długości <math>\displaystylen</math> i wyrazach w <math>\displaystyleV</math>.
Jeśli za <math>\displaystyle\X</math> weźmiemy zbiór <math>\displaystyle\\{1,...,n\}</math>, a <math>\displaystyle\V</math> jest dowolną przestrzenią wektorową, to otrzymamy przestrzeń ciągów o długości <math>\displaystyle\n</math> i wyrazach w <math>\displaystyle\V</math>.


Jeśli za <math>\displaystyleX</math> przyjmiemy pewien przedział w zbiorze liczb rzeczywistych, to zbiór wszystkich funkcji określonych na tym przedziale i o wartościach  w zbiorze liczb rzeczywistych jest przestrzenią wektorową.
Jeśli za <math>\displaystyle\X</math> przyjmiemy pewien przedział w zbiorze liczb rzeczywistych, to zbiór wszystkich funkcji określonych na tym przedziale i o wartościach  w zbiorze liczb rzeczywistych jest przestrzenią wektorową.


}}
}}


{{przyklad|1.8 |przy 1.8|
{{przyklad|1.8 |przy 1.8|
W szkole wprowadza się pojęcie wektora swobodnego na płaszczyźnie. Zbiór wszystkich takich wektorów ze znanymi ze szkoły dodawaniem (przez zastosowanie reguły równoległoboku) i mnożeniem wektorów przez liczby rzeczywiste stanowi przykład przestrzeni wektorowej nad ciałem <math>\displaystyle\mathbb R</math>. Podobnie ma się rzecz ze zbiorem wektorów swobodnych w trójwymiarowej przestrzeni fizycznej.
W szkole wprowadza się pojęcie wektora swobodnego na płaszczyźnie. Zbiór wszystkich takich wektorów ze znanymi ze szkoły dodawaniem (przez zastosowanie reguły równoległoboku) i mnożeniem wektorów przez liczby rzeczywiste stanowi przykład przestrzeni wektorowej nad ciałem <math>\displaystyle\\mathbb R</math>. Podobnie ma się rzecz ze zbiorem wektorów swobodnych w trójwymiarowej przestrzeni fizycznej.


Można też rozumować tak (pomijając pojęcie wektora swobodnego). Rozważmy płaszczyznę (lub trójwymiarową przestrzeń) z ustalonym punktem (np. początkiem pewnego układu współrzędnych). Bierzemy zbiór wszystkich wektorów zaczepionych w tym punkcie. Wprowadzamy dodawanie wektorów i mnożenie przez liczbę rzeczywistą tak, jak się to robi w szkole. Tak otrzymana struktura jest przestrzenią wektorową nad <math>\displaystyle\mathbb R</math>.
Można też rozumować tak (pomijając pojęcie wektora swobodnego). Rozważmy płaszczyznę (lub trójwymiarową przestrzeń) z ustalonym punktem (np. początkiem pewnego układu współrzędnych). Bierzemy zbiór wszystkich wektorów zaczepionych w tym punkcie. Wprowadzamy dodawanie wektorów i mnożenie przez liczbę rzeczywistą tak, jak się to robi w szkole. Tak otrzymana struktura jest przestrzenią wektorową nad <math>\displaystyle\\mathbb R</math>.


Jeśli płaszczyzna (lub trójwymiarowa przestrzeń  fizyczna) jest wyposażona w układ współrzędnych, to tak otrzymaną przestrzeń wektorów  można utożsamiać z <math>\displaystyle\mathbb R ^2</math> (w przypadku płaszczyzny) lub z <math>\displaystyle\mathbb R ^3</math> (w przypadku trójwymiarowej przestrzeni fizycznej).
Jeśli płaszczyzna (lub trójwymiarowa przestrzeń  fizyczna) jest wyposażona w układ współrzędnych, to tak otrzymaną przestrzeń wektorów  można utożsamiać z <math>\displaystyle\\mathbb R ^2</math> (w przypadku płaszczyzny) lub z <math>\displaystyle\\mathbb R ^3</math> (w przypadku trójwymiarowej przestrzeni fizycznej).
}}
}}


Przestrzeń wektorową <math>\displaystyleV</math> nad ciałem liczb zespolonych nazywamy przestrzenią wektorową zespoloną. Przestrzeń wektorową nad ciałem liczb rzeczywistych nazywamy przestrzenią wektorową rzeczywistą. Każda przestrzeń wektorowa zespolona jest automatycznie przestrzenią wektorową rzeczywistą (z mnożeniem zewnętrznym będącym zawężeniem do <math>\displaystyle\mathbb R\times V</math> mnożenia zewnętrznego przez liczby zespolone).
Przestrzeń wektorową <math>\displaystyle\V</math> nad ciałem liczb zespolonych nazywamy przestrzenią wektorową zespoloną. Przestrzeń wektorową nad ciałem liczb rzeczywistych nazywamy przestrzenią wektorową rzeczywistą. Każda przestrzeń wektorowa zespolona jest automatycznie przestrzenią wektorową rzeczywistą (z mnożeniem zewnętrznym będącym zawężeniem do <math>\displaystyle\\mathbb R\times V</math> mnożenia zewnętrznego przez liczby zespolone).

Wersja z 15:46, 17 sie 2006

Definicja przestrzeni wektorowej

Na początku tego wykładu wprowadzimy pojęcie przestrzeni wektorowej - najważniejszej struktury, którą zajmuje się algebra liniowa.

Definicja 1.1 [Przestrzeń wektorowa]

Niech Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\V”): {\displaystyle \displaystyle\V} będzie zbiorem niepustym wyposażonym w działanie wewnętrzne - dodawanie. Dane jest także ciało Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb K} oraz działanie zewnętrzne, tak zwane mnożenie zewnętrzne z lewej strony, będące odwzorowaniem zbioru Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb K \times V} w zbiór Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\V”): {\displaystyle \displaystyle\V} . Wartość tego odwzorowania na parze Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\(\lambda ,v)\in \mathbb K\times V} oznaczamy przez Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\lambda\cdot v} . Występującą tu kropkę najczęściej pomijamy.

Mówimy, że struktura składająca się ze zbioru Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\V”): {\displaystyle \displaystyle\V} , ciała Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb K} oraz dwóch powyższych działań jest przestrzenią wektorową, jeśli spełnionych jest pięć poniższych warunków, zwanych aksjomatami przestrzeni wektorowej:

V1) Zbiór Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\V”): {\displaystyle \displaystyle\V} z dodawaniem jest grupą przemienną,

V2) Dla każdych Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\lambda\, \mu \in \mathbb K} i dla każdego Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\v”): {\displaystyle \displaystyle\v\in V} zachodzi równość Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\lambda(\mu v)=(\lambda\mu )v} .

V3) Dla każdych Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\lambda\, \mu \in \mathbb K} i dla każdego Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\v”): {\displaystyle \displaystyle\v\in V} zachodzi równość Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\(\lambda +\mu )v=\lambda v +\mu v} .

V4) Dla każdego Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\lambda \in \mathbb K} i każdych Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\v”): {\displaystyle \displaystyle\v,w\in V} zachodzi równość Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\lambda (v+w)= \alpha v +\alpha w} .

V5) Dla każdego Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\v”): {\displaystyle \displaystyle\v\in V} zachodzi równość Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\1\cdot v= v} .

W pierwszym aksjomacie najczęściej żąda się, tak jak to zrobiliśmy, aby grupa była przemienna, choć przemienność tej grupy jest konsekwencją pozostałych warunków. Proponujemy, aby czytelnik sam sprawdził ten fakt. Aksjomaty V2)- V5) są w definicji niezbędne. Proponujemy, aby czytelnik sprawdził to, znajdując przykład struktury, dla której spełnione są wszystkie warunki oprócz Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\V”): {\displaystyle \displaystyle\V2)} , następnie przykład struktury, dla której spełnione są wszystkie warunki oprócz warunku V3), etc. Własność V3) nazywa się łącznością mieszaną, własność V4) - rozdzielnością mnożenia zewnętrznego względem dodawania w ciele i wreszczcie własność V4) - rozdzielnością mnożenia zewnętrznego względem dodawania wewnętrznego.

Jeśli spełnione są wszystkie powyższe aksjomaty, to mówimy także, że Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\V”): {\displaystyle \displaystyle\V} jest przestrzenią wektorową nad ciałem Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb K} . Elementy przestrzeni Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\V”): {\displaystyle \displaystyle\V} nazywamy wektorami, zaś elementy ciała Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb K} nazywamy skalarami.

Zauważmy najpierw pewne elementarne własności przestrzeni wektorowych.

Twierdzenie 1.2

Niech Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\V”): {\displaystyle \displaystyle\V} będzie przestrzenią wektorową nad ciałem Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb K} . Wtedy dla każdego Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\v”): {\displaystyle \displaystyle\v\in V} i każdego Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\lambda \in \mathbb K} zachodzą równości:


Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\0\cdot v=0,}


Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\lambda \cdot 0=0,}


Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\(-1)v=-v,}


Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\lambda \cdot v= 0 \Longrightarrow \lambda =0 \{\rm lub}\ v=0.}
Uwaga 1.3

W pierwszej z powyższych równości Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\0} z lewej strony jest zerem w ciele, zaś Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\0} z prawej strony jest zerem w przestrzeni wektorowej. W drugiej równości oba Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\0} są zerami w przestrzeni wektorowej.

Dowód

Dowód trzech pierwszych z powyższych własności jest analogiczny do odpowiednich części dowodu Twierdzenia 2.2. z Wykładu 1. Dla dowodu czwartej własności załóżmy, że Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\lambda \ne 0} i Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\lambda v=0} . Pomnóżmy obie strony przez Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\lambda ^{-1}} . Otrzymujemy stąd równość Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\v”): {\displaystyle \displaystyle\v=0} .

Podamy teraz kilka przykładów przestrzeni wektorowych.

Przykład 1.4

Dowolny zbiór jednoelementowy jest przestrzenią wektorową nad dowolnym ciałem. Jedyny element takiego zbioru jest zerem w tej przestrzeni. Taką przestrzeń nazywamy przestrzenią zerową.

Przykład 1.5

Każde ciało jest przestrzenią wektorową nad samym sobą.

Ogólniej, jeśli Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb K} jest ciałem, to iloczyn kartezjański Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb K ^n} , Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\n”): {\displaystyle \displaystyle\n\in \mathbb N} , ma naturalną strukturę przestrzeni wektorowej nad ciałem Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb K} . Dodawanie w Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb K ^n} definiujemy następująco


Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\(a_1,...,a_n) +(b_1,...,b_n) =(a_1+b_1,..., a_n +b_n),}


zaś mnożenie zewnętrzne dane jest formułą


Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\lambda (a_1,...,a_n)=(\lambda a_1,...,\lambda a_n).}


Bezpośrednim i łatwym rachunkiem można sprawdzić, że tak zdefiniowana struktura na Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb K ^n} jest przestrzenią wektorową nad ciałem Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb K} .

W kolejnym przykładzie zdefiniujemy strukturę przestrzeni wektorowej na iloczynie kartezjańskim dowolnych przestrzeni wektorowych.

Przykład 1.6

Niech Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\V”): {\displaystyle \displaystyle\V} , Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\W”): {\displaystyle \displaystyle\W} będą przestrzeniami wektorowymi nad ciałem Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb K} . Wtedy iloczyn kartezjański Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\V”): {\displaystyle \displaystyle\V\times W} ma naturalną strukturę przestrzeni wektorowej nad ciałem Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb K} . Istotnie, jeśli zdefiniujemy dodawanie formułą


Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\(v_1,w_1)+(v_2,w_2)=(v_1+v_2, w_1+w_2),}


dla Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\v”): {\displaystyle \displaystyle\v_1, v_2\in V} i Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\w”): {\displaystyle \displaystyle\w_1, w_2\in W} , a mnożenie zewnętrzne formułą


Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\lambda (v,w)=(\lambda v, \lambda w)}


dla Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\lambda \in\mathbb K} i Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\v”): {\displaystyle \displaystyle\v\in V} , Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\w”): {\displaystyle \displaystyle\w\in W} , to otrzymujemy strukturę przestrzeni wektorowej (nad ciałem Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb K} ) na Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\V”): {\displaystyle \displaystyle\V\times W} .

Przykład 1.7

Załóżmy, że dana jest przestrzeń wektorowa Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\V”): {\displaystyle \displaystyle\V} nad ciałem Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb K} i Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\X”): {\displaystyle \displaystyle\X} jest dowolnym zbiorem niepustym. Weźmy zbiór wszystkich odwzorowań Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\f”): {\displaystyle \displaystyle\f:X\longrightarrow V} . Oznaczmy ten zbiór przez Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\V”): {\displaystyle \displaystyle\V^X} . W zbiorze Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\V”): {\displaystyle \displaystyle\V ^X} wprowadzamy dodawanie


Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\(f+g)(x)=f(x)+g(x)}


dla każdych Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\f”): {\displaystyle \displaystyle\f,g\in V^X} i dla każdego Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\x”): {\displaystyle \displaystyle\x\in X} . Mnożenie zewnętrzne definiujemy formułą


Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\(\lambda f)(x)=\lambda (f(x))}


dla Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\lambda \in\mathbb K} , Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\f”): {\displaystyle \displaystyle\f\in V} i Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\x”): {\displaystyle \displaystyle\x\in X} .

Tak określone działania definiują , co łatwo sprawdzić, strukturę przestrzeni wektorowej na Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\V”): {\displaystyle \displaystyle\V^X} nad Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb K} .

Jako szczególny przypadek możemy wziąć zbiór wszystkich ciągów nieskończonych o wartościach w dowolnej przestrzeni wektorowej Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\V”): {\displaystyle \displaystyle\V} . Zbiorem Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\X”): {\displaystyle \displaystyle\X} jest tutaj zbiór liczb naturalnych Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb N} .

Jeśli za Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\X”): {\displaystyle \displaystyle\X} weźmiemy zbiór Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\{1,...,n\}} , a Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\V”): {\displaystyle \displaystyle\V} jest dowolną przestrzenią wektorową, to otrzymamy przestrzeń ciągów o długości Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\n”): {\displaystyle \displaystyle\n} i wyrazach w Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\V”): {\displaystyle \displaystyle\V} .

Jeśli za Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\X”): {\displaystyle \displaystyle\X} przyjmiemy pewien przedział w zbiorze liczb rzeczywistych, to zbiór wszystkich funkcji określonych na tym przedziale i o wartościach w zbiorze liczb rzeczywistych jest przestrzenią wektorową.

Przykład 1.8

W szkole wprowadza się pojęcie wektora swobodnego na płaszczyźnie. Zbiór wszystkich takich wektorów ze znanymi ze szkoły dodawaniem (przez zastosowanie reguły równoległoboku) i mnożeniem wektorów przez liczby rzeczywiste stanowi przykład przestrzeni wektorowej nad ciałem Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb R} . Podobnie ma się rzecz ze zbiorem wektorów swobodnych w trójwymiarowej przestrzeni fizycznej.

Można też rozumować tak (pomijając pojęcie wektora swobodnego). Rozważmy płaszczyznę (lub trójwymiarową przestrzeń) z ustalonym punktem (np. początkiem pewnego układu współrzędnych). Bierzemy zbiór wszystkich wektorów zaczepionych w tym punkcie. Wprowadzamy dodawanie wektorów i mnożenie przez liczbę rzeczywistą tak, jak się to robi w szkole. Tak otrzymana struktura jest przestrzenią wektorową nad Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb R} .

Jeśli płaszczyzna (lub trójwymiarowa przestrzeń fizyczna) jest wyposażona w układ współrzędnych, to tak otrzymaną przestrzeń wektorów można utożsamiać z Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb R ^2} (w przypadku płaszczyzny) lub z Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb R ^3} (w przypadku trójwymiarowej przestrzeni fizycznej).

Przestrzeń wektorową Parser nie mógł rozpoznać (nieznana funkcja „\V”): {\displaystyle \displaystyle\V} nad ciałem liczb zespolonych nazywamy przestrzenią wektorową zespoloną. Przestrzeń wektorową nad ciałem liczb rzeczywistych nazywamy przestrzenią wektorową rzeczywistą. Każda przestrzeń wektorowa zespolona jest automatycznie przestrzenią wektorową rzeczywistą (z mnożeniem zewnętrznym będącym zawężeniem do Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle \displaystyle\\mathbb R\times V} mnożenia zewnętrznego przez liczby zespolone).