| [отпатрулированная версия] | [непроверенная версия] |
|
|
| |
{{викифицировать}} |
|
{{викифицировать}} |
| − |
В линейной алгебре '''базис векторного пространства''' размерности <math> n </math> — это последовательность из <math> n </math> векторов <math>(\alpha_1, ..., \alpha_n)</math>, таких, что любой вектор пространства может быть представлен единственным образом в виде линейной комбинации базисных векторов. При заданном базисе операторы представляются в виде квадратных матриц. Так как часто необходимо работать с несколькими базисами в одном и том же векторном пространстве, необходимо иметь правило перевода координат векторов и операторов из базиса в базис. Такой переход осуществляется с помощью '''матрицы перехода'''. |
+ |
В [[Линейная алгебра|линейной алгебре]] '''[[базис]] [[Векторное пространство|векторного пространства]]''' размерности <math> n </math> — это последовательность из <math> n </math> [[Вектор (геометрия)|векторов]] <math>(\alpha_1, ..., \alpha_n)</math>, таких, что любой вектор пространства может быть представлен единственным образом в виде [[Линейная комбинация|линейной комбинации]] базисных векторов. При заданном базисе [[Оператор (математика)|операторы]] представляются в виде квадратных [[Матрица (математика)|матриц]]. Так как часто необходимо работать с несколькими базисами в одном и том же векторном пространстве, необходимо иметь правило перевода координат векторов и операторов из базиса в базис. Такой переход осуществляется с помощью '''матрицы перехода'''. |
| |
|
|
|
| |
== Определение == |
|
== Определение == |
| |
Если векторы <math>\mathbf{b_1},\cdots,\mathbf{b_n}</math> выражаются через векторы <math>\mathbf{a_1},\cdots,\mathbf{a_n}</math> как: |
|
Если векторы <math>\mathbf{b_1},\cdots,\mathbf{b_n}</math> выражаются через векторы <math>\mathbf{a_1},\cdots,\mathbf{a_n}</math> как: |
| − |
: <math>\mathbf{b}_1 = \alpha_{11}\mathbf{a}_1 + \alpha_{12}\mathbf{a}_2 + \ldots + \alpha_{1n}\mathbf{a}_n </math>. |
+ |
:<math>\mathbf{b}_1 = \alpha_{11}\mathbf{a}_1 + \alpha_{21}\mathbf{a}_2 + \ldots + \alpha_{n1}\mathbf{a}_n </math>. |
| − |
: <math>\mathbf{b}_2 = \alpha_{21}\mathbf{a}_1 + \alpha_{22}\mathbf{a}_2 + \ldots + \alpha_{2n}\mathbf{a}_n </math>. |
+ |
:<math>\mathbf{b}_2 = \alpha_{12}\mathbf{a}_1 + \alpha_{22}\mathbf{a}_2 + \ldots + \alpha_{n2}\mathbf{a}_n </math>. |
| |
: <math>\ldots</math>. |
|
: <math>\ldots</math>. |
| − |
: <math>\mathbf{b}_n = \alpha_{n1}\mathbf{a}_1 + \alpha_{n2}\mathbf{a}_2 + \ldots + \alpha_{nn}\mathbf{a}_n </math>. |
+ |
:<math>\mathbf{b}_n = \alpha_{1n}\mathbf{a}_1 + \alpha_{2n}\mathbf{a}_2 + \ldots + \alpha_{nn}\mathbf{a}_n </math>. |
| |
то матрица перехода от базиса <math>(\mathbf{a_1},\cdots,\mathbf{a_n})</math> к базису <math>(\mathbf{b_1},\cdots,\mathbf{b_n}</math>) будет: |
|
то матрица перехода от базиса <math>(\mathbf{a_1},\cdots,\mathbf{a_n})</math> к базису <math>(\mathbf{b_1},\cdots,\mathbf{b_n}</math>) будет: |
| |
|
|
|
| − |
: <math> \begin{pmatrix} \alpha_{11} & \alpha_{21}&... & \alpha_{n1} \\ \alpha_{12} & \alpha_{22}&... & \alpha_{n2} \\ ...&...&...&... \\\alpha_{1n} & \alpha_{2n}&... & \alpha_{nn} \end{pmatrix}</math> |
+ |
:<math> \begin{pmatrix} \alpha_{11} & \alpha_{12}&... & \alpha_{1n} \\ \alpha_{21} & \alpha_{22}&... & \alpha_{2n} \\ ...&...&...&... \\\alpha_{n1} & \alpha_{n2}&... & \alpha_{nn} \end{pmatrix}</math> |
| |
|
|
|
| |
== Использование == |
|
== Использование == |
| − |
При умножении матрицы, обратной к матрице перехода, на столбец, составленный из коэффициентов разложения вектора по [[базис]]у <math>a_1, a_2, \ldots, a_n</math>, мы получаем тот же вектор, выраженный через [[базис]] <math>b_1, b_2, \ldots, b_n</math>. |
+ |
При умножении матрицы, [[Обратная матрица|обратной]] к матрице перехода, на столбец, составленный из коэффициентов разложения вектора по [[базис]]у <math>a_1, a_2, \ldots, a_n</math>, мы получаем тот же вектор, выраженный через [[базис]] <math>b_1, b_2, \ldots, b_n</math>. |
| |
|
|
|
| |
=== Пример === |
|
=== Пример === |