R3 X1 = (1,0,1) X2 = (0,-1,2) X3 = (1,-2,5) α X1 + β X2 + γ X3 = (x,0,x) + (0,-2,2β) + (γ, -2γ, 5γ) (x+γ, -β-2γ, x+2β+5γ) = (0,0,0)
{ x + γ = 0 -β-2γ = 0 x + 2β + 5γ = 0 }
{ x = -γ β = -2γ -γ-4γ+5γ=0 identità }
α = -γ β = -2γ γ = γ
Qui noi possiamo prendere tre scalari α, β, γ diversi da teα, questo a dire che i tre vettori X1, X2, X3 sono linearmente dipendenti
UN SINGOLO VETTOREConsiderando un singolo vettore u, vogliamo sapere se è linearmente dipendente o indipendente.
α u = 0 - Nel caso in cui α ≠ 0 e y ≠ 0, il vettore è linearmente indipendente. - Nel caso in cui α ≠ 0 e y = 0, il vettore è linearmente dipendente.
A/G 13 29/09/2017
R3
X1 = (1, 0, 1) X2 = (0, -1, 2) X3 = (1, -2, 5)
α X1 + β X2 + γ X3 = (x, 0, x) + (0, -2, 2β) + (γ, -2γ, 5γ)
(x + γ, -β - 2γ, x + 2β + 5γ) = (0, 0, 0)
- x + γ = 0
- -β - 2γ = 0
- x + 2β + 5γ = 0
- x = -γ
- β = -2γ
-γ - 4γ + 5γ = 0 identità
- α = -γ
- β = -2γ
- γ = γ
Qui noi possiamo prendere tre scalari α, β, γ diversi da zero, questo a dire che i tre vettori X1, X2, X3 sono linearmente dipendenti
Un singolo vettore
Considerando un singolo vettore y, vogliamo sapere se è linearmente dipendente o indipendente.
α y = 0
- - Nel caso in cui α = 0 e y ≠ 0, il vettore è linearmente indipendente
- - Nel caso in cui α ≠ 0 e y = 0, il vettore è linearmente dipendente
A/G 13 29/09/2017
Due vettori sono linearmente dipendenti solo e soltanto se
Due vettori sono linearmente proporzionali
Partiamo dalla prima ipotesi (tesi)
u e v sono linearmente dipendenti (tesi)
Questo significa che: ∃ α, β ∈ ℝ non entrambi nulli αu + βv = 0
- 1 caso
- α ≠ 0
- β ≠ 0 oppure β ≠ 0
v2 = v1 α v = -β/α u
In questo caso non possiamo dividere con α perché potrebbe essere β = 0
questa è la condizione di proporzionalità
- 2 caso
- α = 0
- β ≠ 0
una delle due deve essere diversa da zero, altrimenti non sono indipendenti
u2 = u1 α v = -α/β u
In questo caso non dividiamo con α perché sappiamo che α ≠ 0
questa è la condizione di proporzionalità
Abbiamo dimostrato che due vettori, quelli sono linearmente dipendenti risultano essere anche proporzionali
Partiamo dalla seconda ipotesi (tesi)
u e v sono proporzionali (tesi)
∃ k ∈ ℝ | u = kv
u - kv = 0
u2 = u1 α v = u2 α v = 0
I due vettori risultano essere linearmente dipendenti perché
la loro combinazione lineare è la 1° vettore nullo, e almeno uno
dei due scalari (ovvero α⁺) è diverso da zero.
A/G 14 29/09/2017
ALTRA CASI
Rm
S = [ u1, u2 ... ut ]
Supponiamo che u4 = 0
Sia mai il sistema di vettori sarà linearmente dipendente, perché:
(αxu1 + α2u2 ... + αtut) = 0
Basta imporre lo scalare di u1 (che è α1), diverso da tero, che moltiplicato con u4, divola il vettore nullo, poi possiamo imporre tutti gli altri scalari (α2, α3,... αt) uguali a tero, riuscamo cosi a trasformale tutti i vettori uti S in vettore nulli la cui combinazione lineale sarà un vettore nullo e visto che lo scalare α1 ≠ 0 saranno linearmente dipendenti.
Rm
S = [ u1, u2 ... ut ]
Supponiamo che u1 = 2u2 (sono propizionali)
(u1, -1u2 = 0)
essendo proporzionali sono linearmente dipendenti e qui nulla la loro combinazione lineale è uguale a 0 e almeno uno dei loro scalari scalari diverso da tero.
(α (u1 + βu2) + ϝu3 ... δut = 0
I vettori uti S sono quindi linearmente dipendenti: bastai imporre tutti gli scalari uguali a tero tranne i primi due perché la combinazione lineale dei primi due è gia uguale a 0 e almeno uno dei due scalari è diverso da tero.
A/G 15 29/09/2017
Rm
S = {u1, u2, ..., ut}
Supponiamo u1 = u2
αu1 + α2u2 + α3u3 ... - αt u = 0
Affinché tutti i vettori di S siano linearmente indipendenti basta imporre i primi due scalari α = -α ≠ 0 e tutti gli altri scalari α3 = α4 = ... = αt = 0. In questo modo i primi due vettori si annullano a vicenda (sommando 0) e tutti gli altri saranno uguali a 0 perché moltiplicati con 0.
Rm
S = {u1, u2, ..., ut}
u1 = α u2 + β u30 = α u2 + β u3
La combinazione lineare dei primi tre vettori ci fornisce il vettore nullo (0), questi tre vettori (u1, u2, u3) sono sicuramente linearmente dipendenti, in quanto γ ≠ 0. Basterà poi imporre tutti gli altri scalari degli altri vettori pari a zero. In questo modo i vettori di S saranno linearmente dipendenti.
Un sistema di vettori si dice linearmente dipendente <=> esiste un vettore del sistema che dipende linearmente dai vettori rimanenti.
ALG 16 29/09/17
ℝm
X = {x1, x2, x3, ..., xℓ}
Si dice chiusura lineare L(x) e' l'insieme costituito da tutte le possibili combinazioni lineari di un insieme di vettori (x) ed e' generato da essi, per questo tali vettori costituiscono un insieme di generatori.
L(x) = {α1x1 + α2x2 + α3x3 + ... αxxℓ, ...} α1, α2, α3, ..., αx ∈ ℝ
Proprietà
Se consideriamo l'insieme S = {u, v}
- Se 0 ∈ S: {u, v}
- 0 ∈ L(S)
- u ∈ L(S)
- Se consideriamo l'insieme S1 = {u, v}
- Se S ⊂ S1 ⇒ L(S) = L(S1)
Se abbiamo l'insieme X e a quest'insieme aggiungiamo il vettore u ∉ L(X), cioè che non appartiene alla sua chiusura lineare e quindi non e' linearmente dipendente da X, ottengo l'insieme Xu.
L(X) ≠ L(Xu)
Definizione
Un sistema di generatori di ℝm si dice tale se
- L(X) = ℝm