Lineaire onafhankelijkheid: verschil tussen versies

Uit Wikipedia, de vrije encyclopedie
Verwijderde inhoud Toegevoegde inhoud
Jhncls (overleg | bijdragen)
Jhncls (overleg | bijdragen)
→‎Voorbeeld 1: iets algemener geformuleerd
Regel 16: Regel 16:
Het blijkt dat de [[coëfficiënt]]en a en b beiden 0 moeten zijn, de vectoren zijn dus lineair onafhankelijk.
Het blijkt dat de [[coëfficiënt]]en a en b beiden 0 moeten zijn, de vectoren zijn dus lineair onafhankelijk.


Lineaire onafhankelijkheid kan ook met behulp van de [[determinant]] gecontroleerd worden, als twee rijen (kolommen) lineair afhankelijk zijn is de determinant nul.
Lineaire onafhankelijkheid van vectoren kan ook met behulp van een [[determinant]] onderzocht worden. Als de rijen (kolommen) lineair afhankelijk zijn, is de determinant nul en omgekeerd.


De determinant van
De determinant
:<math>\begin{bmatrix}
:<math>\begin{vmatrix}
1 & 0\\
1 & 0\\
-1 & 2\end{bmatrix}</math>
-1 & 2\end{vmatrix}</math>
is ''2'', de vectoren zijn aldus onafhankelijk.
is ''2'', de vectoren zijn aldus onafhankelijk.



Versie van 11 sep 2013 09:27

Binnen een vectorruimte V over een lichaam K (in België: veld) wordt een verzameling vectoren v1, v2, ..., vn aangeduid als lineair onafhankelijk of vrij wanneer geen enkele van deze vectoren is te schrijven als een lineaire combinatie van de andere vectoren.

Wiskundig geformuleerd: de vectoren v1, v2, ..., vn heten lineair onafhankelijk indien

a1 v1 + a2 v2 + ... + an vn = 0 impliceert dat a1 = 0 en a2 = 0 en ... en an = 0 voor willekeurige scalairen ai uit K met i ∈ {1,2, ...,n}.

Als vectoren niet lineair onafhankelijk zijn heten ze lineair afhankelijk.

De dimensie van de vectorruimte is gelijk aan het maximaal aantal lineair onafhankelijke vectoren.

Voorbeelden

Voorbeeld 1

Beschouw de vectoren (1,0) en (–1,2) in R2. Om na te gaan of ze lineair afhankelijk zijn stellen we een lineaire combinatie van de twee vectoren gelijk aan de nulvector.

Het blijkt dat de coëfficiënten a en b beiden 0 moeten zijn, de vectoren zijn dus lineair onafhankelijk.

Lineaire onafhankelijkheid van vectoren kan ook met behulp van een determinant onderzocht worden. Als de rijen (kolommen) lineair afhankelijk zijn, is de determinant nul en omgekeerd.

De determinant

is 2, de vectoren zijn aldus onafhankelijk.

Voorbeeld 2

Beschouw de vectoren (1,0,–2), (3,2,0) en (4,2,–2) in R3. Deze zijn lineair afhankelijk omdat elke vector geschreven kan worden als een lineaire combinatie van de overige. Zo is (4,2,–2) = (1,0,–2) + (3,2,0). Dit is equivalent met het feit dat we de nulvector kunnen schrijven als een lineaire combinatie van de drie vectoren zonder dat alle coëfficiënten 0 moeten zijn.

Daar de vectoren lineair afhankelijk zijn is de overeenkomstige determinant nul (en omgekeerd).

Eigenschappen

  • Een lege verzameling van vectoren is lineair onafhankelijk.
  • Een deelverzameling van een stel lineair onafhankelijke vectoren is wederom lineair onafhankelijk.
  • Een verzameling vectoren welke de nulvector bevat, is lineair afhankelijk.
  • Een geordende verzameling vectoren, welke de nulvector niet bevat, is lineair afhankelijk als en slechts als ze een vector bevat die een lineaire combinatie is van de vorige.
  • Een verzameling bestaande uit één enkele vector is lineair onafhankelijk van zodra die vector verschillend is van de nulvector.
  • Gegeven twee collecties lineair onafhankelijke vectoren en , waarbij minder vectoren bevat dan . Dan is er altijd een vector in die we kunnen toevoegen aan , zodat de nieuwe collectie nog steeds lineair onafhankelijk is.

(In de matroïdetheorie worden bovenstaande eigenschappen als axioma's aangenomen, zodat onafhankelijkheid bestudeerd kan worden, zonder de complexe structuur van een vectorruimte)