- MAT-04601
- 6. Lineaarialgebra ja matriisit
- 6.4 Kanta ja dimensio
Kanta ja dimensio¶
Aliavaruus on siis vektorikokoelma, jonka alkioita voidaan laskea yhteen ja kertoa skalaareilla ilman, että tulos poistuu tästä kokoelmasta. On selvää, että jokaiseen epätriviaaliin aliavaruuteen sisältyy tällöin äärettömän monta erilaista vektoria. Jotta annetun aliavaruuden ominaisuuksia pystyttäisiin tutkimaan, olisi mukavaa pystyä löytämään äärellinen määrä vektoreita, jotka edustavat koko aliavaruutta.
Lause.
Olkoon \(S\) avaruuden \(\mathbb R^n\) aliavaruus ja \(S \neq \{\mathbf{0}\}\). Tällöin aliavaruudesta \(S\) löydetään sellaiset nollasta poikkeavat lineaarisesti riippumattomat vektorit \(\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2, \ldots, \mathbf{v}_k\), että
Vektorijoukkoa \(\{\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2, \ldots, \mathbf{v}_k\}\) kutsutaan aliavaruuden \(S\) kannaksi.
Koska \(S\) sisältyy avaruuteen \(\mathbb R^n\), niin on oltava \(k \leq n\) aiemman lauseen nojalla. Tämän vuoksi voidaan olettaa, että \(k\) on suurin sellainen luku, että aliavaruuden \(S\) vektorit \(\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2, \ldots, \mathbf{v}_k\) ovat lineaarisesti riippumattomia. Olkoon \(\mathbf{v}\) jokin aliavaruuden \(S\) vektori. Jos \(\mathbf{v}= \mathbf{v}_i\) jollakin \(i = 1, 2, \ldots, k\), niin sillä on lineaarikombinaatioesitys
eli \(\mathbf{v}\) on virityksessä \(\operatorname{span}\{\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2, \ldots, \mathbf{v}_k\}\). Muuten vektoreiden \(\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2, \ldots, \mathbf{v}_k, \mathbf{v}\) on oltava lineaarisesti riippuvia, ja aikaisemman lauseen nojalla
Koska \(\mathbf{v}\) on virityksessä \(\operatorname{span}\{\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2, \ldots, \mathbf{v}_k, \mathbf{v}\}\), niin edellisen yhtäsuuruuden vuoksi \(\mathbf{v}\) on myös virityksessä \(\operatorname{span}\{\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2, \ldots, \mathbf{v}_k\}\). Jokainen aliavaruuden \(S\) vektori on siis vektoreiden \(\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2, \ldots, \mathbf{v}_k\) virittämä. \(\square\)
Lause.
Olkoon \(\{\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2, \ldots, \mathbf{v}_k\}\) aliavaruuden \(S\) kanta. Tällöin aliavaruuden \(S\) vektorilla \(\mathbf{v}\) on lineaarikombinaatioesityksen
kertoimet voidaan valita täsmälleen yhdellä tavalla.
Edellisen lauseen nojalla vektorilla \(\mathbf{v}\) on lineaarikombinaatioesitys. Oletetaan, että
jolloin
Koska vektorit \(\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2, \ldots, \mathbf{v}_k\) ovat lineaarisesti riippumattomia, yhtälön toteutumiseksi on oltava \(c_1 - c_1' = c_2 - c_2' = \cdots = c_k - c_k' = 0\). Täten lineaarikombinaatioesitys on yksikäsitteinen. \(\square\)
Kannan idea ja hyöty on siis siinä, että jokaisella aliavaruuden vektorilla on yksikäsitteinen esitys kannan vektoreiden lineaarikombinaationa.
Esimerkki.
Avaruuden \(\mathbb R^n\) vektorit
ovat lineaarisesti riippumattomia, sillä
ja samaan aikaan \(\mathbb R^n = \operatorname{span}\{\mathbf{e}_1, \mathbf{e}_2, \ldots, \mathbf{e}_n\}\). Nämä luonnollisen kannan vektorit nimensä mukaisesti muodostavat siis avaruuden \(\mathbb R^n\) kannan.
Samalla aliavaruudella voi olla useita erilaisia kantoja, mutta niissä kaikissa on sama määrä vektoreita.
Lause.
Olkoon \(\{\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2, \ldots, \mathbf{v}_k\}\) avaruuden \(\mathbb R^n\) aliavaruuden \(S\) kanta. Jos \(m > k\), niin aliavaruuden \(S\) vektorit \(\mathbf{u}_1, \mathbf{u}_2, \ldots, \mathbf{u}_m\) ovat lineaarisesti riippuvia.
Tarkastellaan vektoriyhtälöä
Vektorit \(\mathbf{u}_1, \mathbf{u}_2, \ldots, \mathbf{u}_m\) voidaan esittää kannan vektorien yksikäsitteisinä lineaarikombinaatioina
jolloin vektoriyhtälön vasemman puolen \(i\):s termi, \(i = 1, 2, \ldots, m\) tulee muotoon
Yhteenlaskun jälkeen vektorin \(\mathbf{v}_j\) kertoimeksi tulee
eli vektoriyhtälö tulee muotoon
Vektorit \(\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2, \ldots, \mathbf{v}_k\) ovat lineaarisesti riippumattomia, joten \(b_1 = b_2 = \cdots = b_k = 0\). Näin saadaan muuttujien \(c_1, c_2, \ldots, c_m\) yhteensä \(k\) homogeenisen yhtälön lineaarinen ryhmä
Koska \(m > k\), niin tällä yhtälöryhmällä on ääretön määrä ratkaisuja, ja täten alkuperäinen vektoriyhtälö toteutuu joillakin nollasta poikkeavilla kertoimilla \(c_1, c_2, \ldots, c_m\). \(\square\)
Huomautus.
Suoralla, eli yhden vektorin virittämässä aliavaruudessa mitkä tahansa kaksi vektoria ovat lineaarisesti riippuvia. Vastaavasti tasolla, eli kahden vektorin virittämässä aliavaruudessa mitkä tahansa kolme vektoria ovat lineaarisesti riippuvia.
Seuraus.
Olkoot \(\{\mathbf{u}_1, \mathbf{u}_2, \ldots, \mathbf{u}_m\}\) ja \(\{\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2, \ldots, \mathbf{v}_k\}\) avaruuden \(\mathbb R^n\) aliavaruuden \(S\) kantoja. Tällöin \(m = k\).
Tämä tulos, aliavaruuksien dimensiolause, mahdollistaa aliavaruuden ulottuvuuksien lukumäärästä puhumisen.
Määritelmä.
Aliavaruuden \(S\) dimensio, \(\operatorname{dim}(S)\), on sen kantavektoreiden lukumäärä. Jos \(\operatorname{dim}(S) = k\), niin aliavaruuden \(S\) sanotaan olevan \(k\)-ulotteinen. Triviaalille aliavaruudelle \(\operatorname{dim}\{\mathbf{0}\} = 0\).
Esimerkki.
Avaruuden \(\mathbb R^n\) luonnollisessa kannassa \(\{\mathbf{e}_1, \mathbf{e}_2, \ldots, \mathbf{e}_n\}\) on \(n\) vektoria, joten \(\operatorname{dim}(\mathbb R^n) = n\).
Avaruuksille \(\mathbb R^2\) ja \(\mathbb R^3\) on suhteellisen helppo löytää myös luonnollisesta kannasta eroavia kantoja. Mitkä tahansa kaksi tason erisuuntaista vektoria ovat lineaarisesti riippumattomia, joten ne muodostavat myös kannan. Avaruudessa \(\mathbb R^3\) voidaan valita kaksi erisuuntaista vektoria, ja etsiä kolmas kantavektori esimerkiksi kahden ensimmäisen ristituloa.
Lause.
Jos \(\mathbf{u}\not= \mathbf{0}\) ja \(\mathbf{v}\not= \mathbf{0}\) ovat avaruuden \(\mathbb R^3\) erisuuntaisia vektoreita, niin \(\{\mathbf{u}, \mathbf{v}, \mathbf{u}\times \mathbf{v}\}\) on avaruuden \(\mathbb R^3\) kanta.
Koska \(\operatorname{dim}(\mathbb R^3) = 3\), kantaehdokkaassa on jo oikea määrä vektoreita. Riittää osoittaa, että ne ovat lineaarisesti riippumattomia. Otetaan vektoriyhtälössä
pistetulo puolittain vektorin \(\mathbf{u}\times \mathbf{v}\) kanssa. Tiedetään, että vektoriparit \(\mathbf{u}\) ja \(\mathbf{u}\times \mathbf{v}\), sekä \(\mathbf{v}\) ja \(\mathbf{u}\times \mathbf{v}\) ovat ortogonaalisia, ja täten
Koska \(\mathbf{u}\not= \mathbf{0}\) ja \(\mathbf{v}\not= \mathbf{0}\), myös \(\mathbf{u}\times \mathbf{v}\not= \mathbf{0}\) ja täten on oltava \(\gamma = 0\). Alkuperäinen vektoriyhtälö palautuu muotoon
missä on oltava \(\alpha = \beta = 0\), sillä vektorit \(\mathbf{u}\) ja \(\mathbf{v}\) ovat erisuuntaiset. \(\square\)
Esimerkki.
Määrää jokin avaruuden \(\mathbb R^3\) kanta, joka sisältää vektorin \(\mathbf{u}=(1, 0, -1)\).
Toiseksi kantavektoriksi kelpaa esimerkiksi \(\mathbf{v}= (0, 1, 0)\), sillä se ei ole yhdensuuntainen vektorin \(\mathbf{u}\) kanssa. Kolmanneksi kantavektori voidaan siis valita
eli \(\mathbf{u}\times \mathbf{v}= (1, 0, 1)\). Esimerkki halutusta kannasta on siis