Interested Article - Базис

Ба́зис ( др.-греч. βάσις «основа») — упорядоченный (конечный или бесконечный) набор векторов в векторном пространстве или модуле , такой, что любой вектор этого пространства может быть единственным образом представлен в виде линейной комбинации векторов из этого набора. Векторы базиса называются базисными векторами .

В случае, когда базис бесконечен, понятие «линейная комбинация» требует уточнения. Это ведёт к двум основным разновидностям определения:

  • Базис Га́меля ( англ. Hamel basis), в определении которого рассматриваются только конечные линейные комбинации; применяется в основном в абстрактной алгебре.
  • Базис Ша́удера , в определении которого рассматриваются и бесконечные линейные комбинации, а именно — разложение в ряды ; применяется в основном в функциональном анализе, в частности, для гильбертова пространства .

В конечномерных пространствах оба определения базиса совпадают.

Происхождение термина

У Евклида и других древнегреческих математиков слово «базис» (βάσις, в значении основание ) обозначало горизонтальное основание плоской или пространственной фигуры. Современный математический смысл этому термину придал Дедекинд в статье 1885 года .

Базис на плоскости и в трёхмерном пространстве

Базис на плоскости. Базисные векторы изображены голубым и оранжевым цветом, зелёный вектор может быть представлен в виде суммы базисных векторов, умноженных на некоторые коэффициенты (зелёный = −2 голубой + 1 оранжевый), называемой линейной комбинацией и, таким образом, линейно зависим от них, как и любой другой вектор этого пространства (плоскости), каждый из которых тоже может быть представлен в виде линейной комбинации голубого и оранжевого с какими-то коэффициентами.

Любой декартовой системе координат на плоскости или в трёхмерном пространстве (также и в пространстве другой размерности) может быть сопоставлен базис, состоящий из векторов, каждый из которых направлен вдоль своей координатной оси. Это относится и к прямоугольным декартовым координатам (тогда соответствующий базис называется ортогональным ), так и к косоугольным декартовым координатам (которым будет соответствовать неортогональный базис).

Часто удобно выбрать длину ( норму ) каждого из базисных векторов единичной, такой базис называется нормированным.

Наиболее часто базис выбирают ортогональным и нормированным одновременно, тогда он называется ортонормированным .

В любом векторном пространстве базис можно выбрать различным образом (поменяв направления его векторов или их длины, например).

Обозначения

Обозначение векторов базиса может быть, в принципе, произвольным. Часто используют какую-нибудь букву с индексом (числовым или совпадающим с названием координатной оси), например:

e 1 , e 2 {\displaystyle {\vec {e}}_{1},{\vec {e}}_{2}}

или

e x , e y {\displaystyle {\vec {e}}_{x},{\vec {e}}_{y}}

— типичные обозначения базиса двумерного пространства (плоскости),

Декартовы координаты в трёхмерном пространстве ( левая (на рисунке слева) и правая (справа) декартовы системы координат (левый и правый базисы). Базисом, соответствующим такой системе координат, является тройка векторов, каждый из которых направлен вдоль какой-то из осей (три базисных вектора изображаются исходящими из общего начала).
e 1 , e 2 , e 3 {\displaystyle {\vec {e}}_{1},{\vec {e}}_{2},{\vec {e}}_{3}}

или

e x , e y , e z {\displaystyle {\vec {e}}_{x},{\vec {e}}_{y},{\vec {e}}_{z}}

— трёхмерного пространства. Для трёхмерного пространства часто по традиции используется и обозначение

i , j , k . {\displaystyle {\vec {i}},{\vec {j}},{\vec {k}}.}

Представление какого-то конкретного (любого) вектора a {\displaystyle {\vec {a}}} пространства в виде линейной комбинации векторов базиса (суммы базисных векторов числовыми коэффициентами), например

a = a x e x + a y e y + a z e z {\displaystyle {\vec {a}}=a_{x}{\vec {e}}_{x}+a_{y}{\vec {e}}_{y}+a_{z}{\vec {e}}_{z}}

или

a = a 1 e 1 + a 2 e 2 + a 3 e 3 {\displaystyle {\vec {a}}=a_{1}{\vec {e}}_{1}+a_{2}{\vec {e}}_{2}+a_{3}{\vec {e}}_{3}}

или, употребляя знак суммы Σ {\displaystyle \Sigma } :

a = i = 1 3 a i e i {\displaystyle {\vec {a}}=\sum _{i=1}^{3}a_{i}{\vec {e}}_{i}}

называется разложением этого вектора по этому базису.

Числовые коэффициенты ( a x , a y , a z ) {\displaystyle (a_{x},a_{y},a_{z})} называются коэффициентами разложения, а их набор в целом — представлением (или представителем) вектора a {\displaystyle {\vec {a}}} в базисе e x , e y , e z . {\displaystyle {\vec {e}}_{x},{\vec {e}}_{y},{\vec {e}}_{z}.} (Разложение вектора по конкретному базису единственно; разложение одного и того же вектора по разным базисам — разное, то есть получается разный набор конкретных чисел, однако в результате при суммировании — как показано выше — дают один и тот же вектор).

Виды базисов

Базис Гамеля

Базис Га́меля — множество векторов в линейном пространстве , таких, что любой вектор пространства может быть представлен в виде некоторой их конечной линейной комбинации ( полнота базиса), и такое представление для любого вектора единственно.

Критерием единственности решения задачи разложения вектора по полной системе векторов является линейная независимость векторов, входящих в полную систему. Линейная независимость означает, что всякая линейная комбинация векторов системы, в которой хотя бы один коэффициент ненулевой, имеет ненулевую сумму. То есть это эквивалентно единственности разложения нулевого вектора.

В случае линейных пространств, когда всякий ненулевой коэффициент обратим, линейная независимость эквивалентна невозможности выразить какой-либо вектор полной системы линейной комбинацией остальных векторов. (В более общей ситуации — модулей над кольцами — эти два свойства неэквивалентны). Невозможность выразить никакой вектор базиса через остальные означает минимальность базиса как полной системы векторов — при удалении любого из них теряется полнота.

В вопросе о существовании базисов основной является следующая лемма (доказательство этой леммы в общем случае неконструктивно и использует аксиому выбора ):

Лемма. Пусть S 1 {\displaystyle S_{1}} — полная, а S 2 {\displaystyle S_{2}} — линейно независимая система векторов. Тогда система S 1 {\displaystyle S_{1}} содержит набор векторов, дополняющий S 2 {\displaystyle S_{2}} до базиса пространства V {\displaystyle V} .

Следствием этой леммы являются утверждения:

  1. Каждое линейное пространство обладает базисом.
  2. Базис пространства можно выделить из любой полной системы векторов.
  3. Всякую линейно независимую систему можно дополнить до базиса пространства V.

Любые два базиса в линейном пространстве равномощны , так что мощность базиса — величина, независящая от выбора базисных векторов. Она называется размерностью пространства (обозначается dim V {\displaystyle \dim V} ). Если линейное пространство имеет конечный базис, его размерность конечна и оно называется конечномерным , в противном случае его размерность бесконечна, и пространство называется бесконечномерным.

Выбранный базис линейного пространства позволяет ввести координатное представление векторов, чем подготавливается использование аналитических методов.

Линейное отображение из одного линейного пространства в другое однозначно определено, если задано на векторах какого-нибудь базиса. Комбинация этого факта с возможностью координатного представления векторов предопределяет применение матриц для изучения линейных отображений векторных пространств (в первую очередь — конечномерных). При этом многие факты из теории матриц получают наглядное представление и приобретают весьма содержательный смысл, когда они выражены на языке линейных пространств. И выбор базиса при этом служит хоть и вспомогательным, но в то же время ключевым средством.

Примеры

  • Векторы e 1 , e 2 , , e n {\displaystyle e_{1},e_{2},\dots ,e_{n}} пространства R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} образуют базис тогда и только тогда, когда определитель матрицы, составленной из координатных столбцов этих векторов, не равен 0: det { e 1 , e 2 , , e n } 0 {\displaystyle \det\{e_{1},e_{2},\dots ,e_{n}\}\neq 0} .
  • В пространстве всех многочленов над полем один из базисов составляют степенные функции: 1 , x , x 2 , , x n , {\displaystyle 1,x,x^{2},\dots ,x^{n},\dots } .
  • Понятие базиса используется в бесконечномерном случае, например вещественные числа образуют линейное пространство над рациональными числами и оно имеет континуальный базис Гамеля и, соответственно, континуальную размерность.

Базис Гамеля и разрывная линейная функция

Базис Гамеля может быть использован для построения разрывной вещественной функции, удовлетворяющей условию f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) {\displaystyle f(x+y)=f(x)+f(y)} . Пусть { r α } {\displaystyle \{r_{\alpha }\}} — базис Гамеля множества действительных чисел R {\displaystyle \mathbb {R} } над полем рациональных чисел Q {\displaystyle \mathbb {Q} } . Тогда для каждого x = k α 1 r α 1 + + k α n r α n {\displaystyle x=k_{\alpha _{1}}r_{\alpha _{1}}+\cdots +k_{\alpha _{n}}r_{\alpha _{n}}} ( k i Q {\displaystyle k_{i}\in \mathbb {Q} } ) положим f ( x ) = k α 1 f α 1 + + k α n f α n {\displaystyle f(x)=k_{\alpha _{1}}f_{\alpha _{1}}+\cdots +k_{\alpha _{n}}f_{\alpha _{n}}} , где f α n = f ( r α n ) {\displaystyle f_{\alpha _{n}}=f(r_{\alpha _{n}})} произвольные вещественные числа, не все равные нулю одновременно; например, рациональные (в этом случае функция f ( x ) {\displaystyle f(x)} принимает лишь рациональные значения и тем самым гарантированно не является линейной функцией f ( x ) = ( c x ) {\displaystyle f(x)=(c\cdot x)} ). Такая функция f ( x ) {\displaystyle f(x)} аддитивна, то есть удовлетворяет функциональному уравнению Коши f ( x + y ) = f ( x ) + f ( y ) {\displaystyle f(x+y)=f(x)+f(y)} . Однако в общем случае, когда f α n c r α n {\displaystyle f_{\alpha _{n}}\neq c\cdot r_{\alpha _{n}}} , она отличается от линейной функции f ( x ) = c x {\displaystyle f(x)=c\cdot x} и в силу этого является разрывной в любой точке, а также не сохраняет знак, не ни сверху, ни снизу, не монотонна , не интегрируема и не измерима на любом сколь угодно малом интервале, заполняя своими значениями на этом интервале всюдо плотно числовую ось ( , + ) {\displaystyle \left(-\infty ,+\infty \right)} .

Базис Шаудера

Система векторов { e n } {\displaystyle \{e_{n}\}} топологического векторного пространства L {\displaystyle L} называется базисом Шаудера (в честь Шаудера ), если каждый элемент f L {\displaystyle f\in L} разлагается в единственный , сходящийся к f {\displaystyle f} ряд по { e n } {\displaystyle \{e_{n}\}} :

f = i = 1 f i e i , {\displaystyle f=\sum _{i=1}^{\infty }f_{i}e_{i},}

где f i {\displaystyle f_{i}} — числа, называемые коэффициентами разложения вектора f {\displaystyle f} по базису { e n } {\displaystyle \{e_{n}\}} .

Чтобы подчеркнуть отличие определения базиса Гамеля для общих линейных пространств (допускаются только конечные суммы) от базиса Шаудера для топологических векторных пространств (допускается разложение в сходящийся ряд ), для первого часто используют термин линейный базис , оставляя термин базис для разложений в ряды . Мощность линейного базиса называют также линейной размерностью . В конечномерных пространствах эти определения совпадают из-за конечности базиса. В бесконечномерных пространствах эти определения существенно различаются и линейная размерность может быть строго больше мощности базиса Шаудера.

Например, никакое бесконечномерное Гильбертово пространство не имеет счетного линейного базиса, хотя может иметь счетные базисы Шаудера с разложением в ряд, в том числе, ортонормированные базисы . Все ортонормированные базисы гильбертовых пространств являются базисами Шаудера, например, множество функций { 1 , 1 2 sin ( 2 π n x ) , 1 2 cos ( 2 π n x ) n = 1 , 2 , } {\displaystyle \{1,{\frac {1}{\sqrt {2}}}\sin(2\pi nx),{\frac {1}{\sqrt {2}}}\cos(2\pi nx)\mid n=1,2,\dots \}} является базисом Шаудера в пространстве L 2 [ 0 , 1 ] {\displaystyle L^{2}[0,1]} . В более общих банаховых пространствах понятие ортонормированного базиса неприменимо, но часто удаётся построить базисы Шаудера, не использующие ортогональности.

Пример: базис Шаудера для пространства непрерывных функций C [ a, b ]

C [ a , b ] {\displaystyle C[a,b]} банахово пространство с нормой f = max x [ a , b ] | f ( x ) | {\displaystyle \|f\|=\max _{x\in [a,b]}|f(x)|} . Для разложений в ряды Фурье и обобщенные ряды Фурье по ортонормированным системам функций легко доказывается сходимость в гильбертовом пространстве L 2 [ a , b ] {\displaystyle L^{2}[a,b]} , но не в C [ a , b ] {\displaystyle C[a,b]} . Шаудер сконструировал базис Шаудера { e n } {\displaystyle \{e_{n}\}} для C [ a , b ] {\displaystyle C[a,b]} . Пусть { x 0 , x 1 , , x n , } {\displaystyle \{x_{0},x_{1},\dots ,x_{n},\dots \}} — плотное счетное множество точек на [ a , b ] {\displaystyle [a,b]} , x 0 = a {\displaystyle x_{0}=a} , x 1 = b {\displaystyle x_{1}=b} , остальные точки могут быть, например, всеми рациональными точками отрезка [ a , b ] {\displaystyle [a,b]} , упорядоченными произвольным образом. Положим: e 0 = 1 {\displaystyle e_{0}=1} , e 1 = ( x a ) / ( b a ) {\displaystyle e_{1}=(x-a)/(b-a)} — линейная функция. Определим кусочно-линейную функцию e n ( x ) {\displaystyle e_{n}(x)} так, чтобы e n ( x i ) = 0 {\displaystyle e_{n}(x_{i})=0} при i = 0 , 1 , , n 1 {\displaystyle i=0,1,\dots ,n-1} и e n ( x n ) = 1 {\displaystyle e_{n}(x_{n})=1} . Точки x 0 , x 1 , x 2 , , x n 1 {\displaystyle x_{0},x_{1},x_{2},\dots ,x_{n-1}} разбивают [ a , b ] {\displaystyle [a,b]} на n 1 {\displaystyle n-1} отрезок. Точка x n {\displaystyle x_{n}} лежит строго внутри одного из них. Пусть это I n = [ x j , x k ] {\displaystyle I_{n}=[x_{j},x_{k}]} для каких-то j , k { 0 , , n 1 } {\displaystyle j,k\in \{0,\dots ,n-1\}} (порядок нумерации чисел x 0 , x 1 , x 2 , {\displaystyle x_{0},x_{1},x_{2},\dots } не соответствует их величине).

Разложение непрерывной функции по базису Шаудера. Показано построение L 5 ( x ) {\displaystyle L_{5}(x)} . Красным цветом на графике выделен участок, на котором L 5 {\displaystyle L_{5}} отличается от L 4 {\displaystyle L_{4}} (синяя ломаная).

Положим:

e n ( x ) = 0 {\displaystyle e_{n}(x)=0} вне отрезка I n = [ x j , x k ] , {\displaystyle I_{n}=[x_{j},x_{k}],}
e n ( x ) = x x j x n x j {\displaystyle e_{n}(x)={\frac {x-x_{j}}{x_{n}-x_{j}}}} при x [ x j , x n ] , {\displaystyle x\in [x_{j},x_{n}],}
e n ( x ) = x k x x k x n {\displaystyle e_{n}(x)={\frac {x_{k}-x}{x_{k}-x_{n}}}} при x [ x n , x k ] . {\displaystyle x\in [x_{n},x_{k}].}

Полученная система кусочно-линейных «шапочек» и есть искомый базис Шаудера. Коэффициенты разложения произвольной функции f ( x ) C [ a , b ] {\displaystyle f(x)\in C[a,b]} по этому базису выражаются по явным рекуррентным формулам через последовательность значений f ( x i ) {\displaystyle f(x_{i})} . Частичная сумма первых n + 1 {\displaystyle n+1} членов ряда

L n ( x ) = i = 0 n f i e i ( x ) , {\displaystyle L_{n}(x)=\sum _{i=0}^{n}f_{i}e_{i}(x),}

является в данном случае кусочно-линейной аппроксимацией f ( x ) {\displaystyle f(x)} с узлами в точках x 0 , x 1 , x 2 , , x n {\displaystyle x_{0},x_{1},x_{2},\dots ,x_{n}} ; формула для коэффициентов f n = f ( x n ) L n 1 ( x n ) ; f 0 = f ( a ) {\displaystyle f_{n}=f(x_{n})-L_{n-1}(x_{n});\;\;f_{0}=f(a)} (см. Рис.)

Проблема базиса

Базисы Шаудера построены для большинства известных примеров банаховых пространств, однако проблема Банаха — Шаудера о существовании базиса Шаудера в каждом сепарабельном банаховом пространстве не поддавалась решению более 50 лет и лишь в 1972 году была решена отрицательно: существуют сепарабельные банаховы пространства без базиса Шаудера (контрпримеры Энфло , Шанковского, Дэви и Фигеля).

Применение в кристаллографии

В векторной алгебре с помощью векторного произведения и смешанного произведения определяется понятие взаимного базиса к базису в трёхмерном евклидовом пространстве и используется для доказательства некоторых утверждений, связанных со смешанным произведением и углами между векторами :212-214 . В кристаллографии взаимный базис называется кристаллографическим определением базиса , на основе которого определяется обратная решётка .

См. также

Примечания

  1. Per Enflo. (англ.) // Acta Math.. — 1973. — Vol. 130 (1973) . — P. 309-317 . — doi : . 20 июля 2020 года.
    перевод: Пер Энфло. = A counterexample to the approximation problem in Banach spaces // Математика / пер. Б. С. Митягина. — 1974. — Т. 18 , вып. 1 . — С. 146–155 .
  2. Гусятников П.Б., Резниченко С.В. . — М. : Высшая школа , 1985. — 232 с. 10 января 2014 года.

Литература

  • Кутателадзе С. С., . — 4 изд., испр. — Новосибирск: Изд-во Ин-та Математики СО РАН, 2001. — XII+354 c.

Same as Базис