Bài 10: Không gian vectơ - Mỵ Vinh Quang

ĐẠI SỐ CƠ BẢN
(ÔN THI THẠC SĨ TOÁN HỌC)
Bài 10. Không gian vectơ
PGS TS Mỵ Vinh Quang
Ngày 18 tháng 3 năm 2005
1 Các khái niệm cơ bản
1.1 Định nghĩa không gian vectơ
Ký hiệu R là tập các số thực, V là tập tùy ý khác ∅. V gọi là không gian vectơ (trên R)
(mỗi phần tử của V gọi là một vectơ) nếu trong V có 2 phép toán:
• Phép cộng 2 vectơ, tức là với mỗi cặp vectơ α, β ∈ V xác định được một vectơ tổng
α+ β ∈ V .
• Phép nhân vô hướng một số với một vectơ, tức là với mỗi a ∈ R và vectơ α ∈ V xác định
được một vectơ tích aα ∈ V .
Ngoài ra, phép cộng và phép nhân trên phải thỏa mãn 8 điều kiện sau:
1. Phép cộng kết hợp; với mọi α, β, γ ∈ V :
(α+ β) + γ = α+ (β + γ)
2. Phép cộng giao hoán, với mọi α, β ∈ V :
α+ β = β + α
3. Phép cộng có vectơ-không, tồn tại vectơ O ∈ V (vectơ-không) có tính chất:
α+O = O + α = α với mọi α ∈ V
4. Có vectơ đối, với mọi vectơ α ∈ V , tồn tại vectơ −α ∈ V (vectơ đối của α) có tính chất:
α+ (−α) = (−α) + α = O
5. Phép nhân phân phối với phép cộng, với mọi a ∈ R và các vectơ α, β ∈ V :
a(α+ β) = aα+ aβ
6. Phép nhân phân phối với phép cộng, với mọi số thực a, b ∈ R, mọi vectơ α ∈ V :
(a+ b)α = aα+ bα
7. Phép nhân kết hợp. Với mọi a, b ∈ R, với mọi vectơ α ∈ V :
(ab)α = a(bα)
1
8. 1.α = α với mọi vectơ α ∈ V
Như vậy, để kiểm tra tập hợp V cùng với 2 phép toán cộng và nhân vô hướng có phải là
không gian vectơ hay không, ta phải kiểm tra xem chúng có thỏa mãn 8 điều kiện trên hay
không. Bạn đọc có thể dễ dàng tự kiểm tra các ví dụ sau.
1.2 Các ví dụ về không gian vectơ
1. V = Rn = {(a1, a2, . . . , an)|ai ∈ R} với:
- Phép cộng: α = (a1, . . . , an) ∈ Rn, β = (b1, . . . , bn) ∈ Rn:
α+ β = (a1 + b1, . . . , an + bn) ∈ Rn
- Phép nhân vô hướng: với mọi a ∈ R, a.α = a(a1, . . . , an) = (aa1, . . . , aan)
thì V là một không gian vectơ.
2. V = Mm×n(R) - tập các ma trận cấp m×n với hệ số thực - với phép cộng là phép cộng 2
ma trận, phép nhân vô hướng là phép nhân một số thực với một ma trận, là một không
gian vectơ.
3. R[x] - tập các đa thức với hệ số thực - với phép cộng là phép cộng hai đa thức, phép nhân
vô hướng là phép nhân một số với một đa thức, là không gian vectơ.
4. R+ là tập các số thực dương. Trong R+ ta định nghĩa phép cộng và phép nhân vô hướng.
- Phép cộng: với mọi α, β ∈ R+, α⊕ β = αβ
- Phép nhân vô hướng: với mọi a ∈ R, α ∈ R+ : a ∗ α = αa
Khi đó, (R+,⊕, ∗) là một không gian vectơ với vectơ-không là 1, vectơ đối của vectơ α là
vectơ
1
α
1.3 Các tính chất cơ bản
1. Vectơ O và vectơ đối (−α) là duy nhất.
2. Phép cộng có luật giản ước: với mọi α, β, γ ∈ V , nếu α+ β = α+ γ thì β = γ
3. 0.α = O, với mọi α ∈ V ,
a.O = O, với mọi a ∈ R,
(−1).α = −α với mọi α ∈ V
4. Nếu a.α = O thì a = 0 hoặc α = O
5. Nếu α 6= O thì aα = bα⇔ a = b
6. (−a)α = a(−α) = −(aα) với mọi a ∈ R, α ∈ V
2
2 Độc lập tuyến tính, phụ thuộc tuyến tính
2.1 Các khái niệm cơ bản
Cho V là không gian vectơ, α1, . . . , αn là một hệ vectơ của V .
• Hệ vectơ α1, α2, . . . , αn gọi là hệ vectơ phụ thuộc tuyến tính (PTTT) nếu tồn tại các số
thực a1, a2, . . . , an không đồng thời bằng 0 sao cho
a1α1 + · · ·+ anαn = O
tức là phương trình vectơ x1α1 + · · ·+ xnαn = O có nghiệm khác (0, . . . , 0)
• Hệ vectơ α1, α2, . . . , αn gọi là hệ vectơ độc lập tuyến tính (ĐLTT) nếu nó không phụ thuộc
tuyến tính, nói cách khác hệ α1, α2, . . . , αn ĐLTT khi và chỉ khi: nếu a1α1+· · ·+anαn = O
với ai ∈ R thì ai = 0 với mọi i, tức là phương trình vectơ x1α1 + · · · + xnαn = O có
nghiệm duy nhất là (0, . . . , 0)
Ví dụ. Trong R4 cho hệ vectơ α1 = (1, 0, 1, 1), α2 = (0, 1, 2, 3), α3 = (1, 2, 3, 4). Hệ trên
ĐLTT hay PTTT?
Giải. Xét hệ phương trình vectơ
x1α1 + x2α2 + x3α3 = O
⇔

x1 + x3 = 0
x2 + 2x3 = 0
x1 + 2x2 + 3x3 = 0
x1 + 3x2 + 3x3 = 0
Ma trận các hệ số của hệ trên là A =

1 0 1
0 1 2
1 2 3
1 3 4

Dễ thấy rankA = 3 nên hệ trên có nghiệm duy nhất (0, 0, 0). Vậy hệ vectơ trên độc lập
tuyến tính.
Nhận xét. Để xét hệ m vectơ α1, α2, . . . , αm ĐLTT hay PTTT trong Rn, ta lập ma trận A
với các cột là các vectơ α1, α2, . . . , αm rồi tìm rankA. Nếu rankA = m (số vectơ) thì hệ ĐLTT,
nếu rankA < m thì hệ PTTT.
• Vectơ β ∈ V gọi là biểu thị tuyến tính (BTTT) được qua hệ vectơ α1, α2, . . . , αn nếu tồn
tại các số a1, a2, . . . , an ∈ R sao cho β = a1α1 + a2α2 + · · · + anαn (tức là phương trình
vectơ x1α1 + x2α2 + · · ·+ xnαn = β có nghiệm)
2.2 Các tính chất cơ bản
1. Hệ chức vectơ-không luôn PTTT.
2. Hệ gồm 1 vectơ PTTT khi và chỉ khi vectơ đó bằng O, hệ gồm 2 vectơ PTTT khi và chỉ
khi 2 vectơ đó tỷ lệ.
3. Nếu một hệ ĐLTT thì mọi hệ con của nó cũng ĐLTT.
4. Hệ vectơ α1, . . . , αn PTTT khi và chỉ khi có một vectơ trong hệ biểu thị tuyến tính được
qua các vectơ còn lại của hệ.
5. Nếu hệ α1, . . . , αn ĐLTT thì hệ vectơ α1, . . . , αn, β ĐLTT khi và chỉ khi β không biểu thị
tuyến tính được qua hệ α1, α2, . . . , αn.
3
3 Hạng của một hệ vectơ
3.1 Hệ vectơ tương đương
Trong không gian vectơ V cho hai hệ vectơ:
(α) α1, α2, . . . , αm
(β) β1, β2, . . . , βn
Ta nói hệ (α) biểu thị tuyến tính được qua hệ (β) nếu mỗi vectơ của hệ (α) đều biểu thị
tuyến tính được qua hệ (β).
Ta nói hệ (α) tương đương với hệ (β) (ký hiệu (α) ∼ (β)) nếu hệ (α) biểu thị tuyến tính
được qua hệ (β) và ngược lại.
Từ định nghĩa, ta có ngay quan hệ ∼ là một quan hệ tương đương.
3.2 Hệ con độc lập tuyến tính tối đại của một hệ vectơ
Trong không gian vectơ V cho hệ vectơ (α) α1, α2, . . . , αm. Hệ con αi1 , αi2 , . . . , αik của hệ
(α) gọi là hệ con độc lập tuyến tính tối đại của hệ (α) nếu αi1 , αi2 , . . . , αik độc lập tuyến tính
và mọi vectơ αi của hệ (α) đều biểu thị tuyến tính được qua hệ con αi1 , αi2 , . . . , αik
Từ định nghĩa, ta có ngay hệ con độc lập tuyến tính của một hệ vectơ tương đương với hệ
vectơ đó.
3.3 Bổ đề cơ bản về sự độc lập tuyến tính
Trong không gian vectơ V cho hai hệ vectơ
(α) α1, α2, . . . , αm
(β) β1, β2, . . . , βn
Nếu hệ (α) độc lập tuyến tính và biểu thị tuyến tính được qua hệ (β) thì m ≤ n, và ta có
thể thay m vectơ của hệ (β) bằng các vectơ α1, α2, . . . , αm của hệ (α) để được hệ mới tương
đương với hệ (β).
Từ bổ đề cơ bản, ta có ngay hai hệ vectơ ĐLTT tương đương thì có số vectơ bằng nhau.
3.4 Hạng của hệ vectơ
Trong không gian vectơ V , cho hệ vectơ (α) α1, α2, . . . , αm
Hệ (α) có thể có nhiều hệ con độc lập tuyến tính tối đại khác nhau. Tuy nhiên tất cả các
hệ con độc lập tuyến tính tối đại của hệ (α) đều tương đương với nhau (vì chúng cùng tương
đương với hệ (α)). Do đó, theo bổ đề cơ bản, tất cả các hệ con độc lập tuyến tính tối đại đều
có số vectơ bằng nhau. Số đó gọi là hạng của hệ vectơ α1, α2, . . . , αm; ký hiệu rank{α1, . . . , αm}
Như vậy ta có
rank{α1, α2, . . . , αm} = Số vectơ của hệ con độc lập tuyến tính của hệ α1, α2, . . . , αm
3.5 Cách tìm hạng, hệ con độc lập tuyến tính tối đại của một hệ
vectơ
Trong Rn cho hệ vectơ
α1 = (a11, a12, . . . , a1n)
α2 = (a21, a22, . . . , a2n)
...................................
4
αm = (am1, am2, . . . , amn)
Để tìm hạng, hệ con độc lập tuyến tính tối đại của của hệ α1, α2, . . . , αm ta làm như sau:
• Lập ma trận A là ma trận dòng của các vectơ α1, α2, . . . , αm
A =

a11 a12 . . . a1n
a21 a22 . . . a2n
...
...
. . .
...
am1 am2 . . . amn

• Bằng các phép biến đổi sơ cấp trên dòng, đưa ma trận A về dạng bậc thang. Khi đó:
rank{α1, α2, . . . , αm} = rankA
Hệ con độc lập tuyến tính tối đại của hệ α1, α2, . . . , αm bao gồm các vectơ ứng với các
dòng khác không của ma trận bậc thang.
Ví dụ. Trong R5 cho hệ vectơ
α1 = (3, 2, 0, 1, 4)
α2 = (4, 1, 0, 2, 3)
α3 = (3, 1,−1, 0, 1)
α4 = (1, 0, 1, 2, 2)
Tìm một hệ con độc lập tuyến tính và hạng của hệ vectơ trên.
Giải
A =

3 2 0 1 4
4 1 0 2 3
3 1 −1 0 1
1 0 1 2 2

1
2
3
4
−→

1 0 1 2 2
4 1 0 2 3
3 1 −1 0 1
3 2 0 1 4

4
2
3
1
−→

1 0 1 2 2
0 1 −4 −6 −5
0 1 −4 −6 −5
0 2 −3 −5 −2

4
2
3
1
−→

1 0 1 2 2
0 1 −4 −6 −5
0 0 5 7 8
0 0 0 0 0

4
2
1
3
rankA = 3
Do đó, rank{α1, α2, α3, α4} = 3
Hệ con độc lập tuyến tính tối đại của hệ α1, α2, α3, α4 là {α1, α2, α4}.
5
Bài tập
1. Xét xem R2 có là không gian vectơ hay không? với phép cộng và phép nhân vô hướng
sau:
(a1, a2) + (b1, b2) = (a1 + b1, a2 + b2)
a(a1, a2) = (aa1, 0)
2. Chứng minh rằng một không gian vectơ hoặc chỉ có một vectơ, hoặc có vô số vectơ.
3. Xét sự độc lập tuyến tính và phụ thuộc tuyến tính. Tìm hạng và hệ con độc lập tuyến
tính tối đại của các hệ sau:
(a) α1 = (1, 0,−1, 0), α2 = (1, 2, 1, 1), α3 = (3, 2, 3, 2), α4 = (1, 1, 2, 1)
(b) α1 = (1, 0, 0,−1), α2 = (2, 1, 1, 0), α3 = (1, 1, 1, 1), α4 = (1, 2, 3, 4), α5 = (0, 1, 2, 3)
4. Cho hệ vectơ α1, α2, . . . , αm ĐLTT trong không gian vectơ V . Chứng minh:
(a) Hệ vectơ β1 = α1, β2 = α1 + α2, . . . , βm = α1 + α2 + · · ·+ αm cũng ĐLTT.
(b) Hệ vectơ
γ1 = a11α1 + a12α2 + · · ·+ a1mαm
γ2 = a21α1 + a22α2 + · · ·+ a2mαm
....................................................
γm = am1α1 + am2α2 + · · ·+ ammαm
độc lập tuyến tính khi và chỉ khi detA 6= 0, trong đó
A =

a11 a12 . . . a1m
a21 a22 . . . a2m
...
...
. . .
...
am1 am2 . . . amm

5. Hệ vectơ α1, . . . , αm biểu thị tuyến tính được qua hệ vectơ β1, β2, . . . , βn. Chứng minh
rằng:
rank{α1, . . . , αm} ≤ rank{β1, β2, . . . , βm}
6. Cho hai hệ vectơ cùng hạng. Hệ đầu biểu thị tuyến tính được qua hệ sau. Chứng minh
hai hệ vectơ đã cho tương đương.
7. Trong R4 cho hệ vectơ:
u1 = (1, 1, 1, 1), u2 = (2, 3,−1, 0), u3 = (−1,−1, 1, 1)
Tìm điều kiện cần và đủ để vectơ u = (x1, x2, x3, x4) biểu thị tuyến tính được qua hệ
u1, u2, u3.
6