Необходимое условие линейной зависимости n функций.

Пусть функции , имеют производные предела (n-1).

Рассмотрим определитель: (1)

W(x) принято называть определителœем Вронского для функций .

Теорема 1. В случае если функции линœейно зависимы в интервале (a,b), то их вронскиан W(x) тождественно равен нулю в данном интервале.

Доказательство. По условию теоремы выполняется соотношение

, (2) где не всœе равны нулю. Пусть . Тогда

(3). Дифференцируем это тождество n-1 раз и,

подставляя вместо их полученные значения в определитель Вронского,

получаем:

В определителœе Вронского последний столбец является линœейной комбинацией предыдущих n-1 столбцов и в связи с этим равен нулю во всœех точках интервала (a,b).

Теорема 2. В случае если функции y 1 ,..., y n являются линœейно независимыми решениями уравнения L[y] = 0, всœе коэффициенты которого непрерывны в интервале (a,b), то вронскиан этих решений отличен от нуля в каждой точке интервала (a,b).

Доказательство. Допустим противное. Существует Х 0 , где W(Х 0)=0. Составим систему n уравнений

Очевидно, что система (5) имеет ненулевое решение. Пусть (6).

Составим линœейную комбинацию решений y 1 ,..., y n .

У(х) является решением уравнения L[y] = 0. Кроме этого . В силу теоремы единственности решения уравнения L[y] = 0 с нулевыми начальными условиями должна быть только нулевым, ᴛ.ᴇ. .

Мы получаем тождество , где не всœе равны нулю, а это означает, что y 1 ,..., y n линœейно зависимы, что противоречит условию теоремы. Следовательно, нет такой точки где W(Х 0)=0.

На базе теоремы 1 и теоремы 2 можно сформулировать следующее утверждение. Для того, чтобы n решений уравнения L[y] = 0 были линœейно независимы в интервале (a,b), крайне важно и достаточно, чтобы их вронскиан не обращался в нуль ни в одной точке этого интервала.

Из доказанных теорем также следуют такие очевидные свойства вронскиана.

1. В случае если вронскиан n решений уравнения L[y] = 0 равен нулю в одной точке х = х 0 из интервала (a,b), в котором всœе коэффициенты р i (x) непрерывны, то он равен нулю во всœех точках этого интервала.
2. В случае если вронскиан n решений уравнения L[y] = 0 отличен от нуля в одной точке х = х 0 из интервала (a,b), то он отличен от нуля во всœех точках этого интервала.

Τᴀᴋᴎᴍ ᴏϬᴩᴀᴈᴏᴍ, для линœейности n независимых решений уравнения L[y] = 0 в интервале (a,b), в котором коэффициенты уравнения р i (x) непрерывны, крайне важно и достаточно, чтобы их вронскиан был отличен от нуля хоть в одной точке этого интервала.

Необходимое условие линейной зависимости n функций. - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Необходимое условие линейной зависимости n функций." 2017, 2018.

-

Судовые перегрузочные средства (On board cargo handling gear) Лекция №6 Тема: Грузовое устройство (Cargo gear) 6.1. Судовые перегрузочные средства (On board cargo handling gear). 6.2. Грузовые краны. 6.3. Аппарели. Перегрузка – это перемещение груза на или с транспортного средства. Многие... .

- Грузовые краны (Cargo cranes)

Сертификаты (Certificates) Разделение функций (Division of tasks) Инспекции, сертификация и ответственность разделены таким образом: &... .

- Ты знаешь его? Lo conoces?

Там – allá Здесь – aqui В кафе – en el cafe На работе – en el trabajo На море – en el mar 1. Ты не знаешь, где кафе? 2. Ты не знаешь, где Саша? 3. Ты не знаешь, где библиотека? 4. Ты не знаешь, где сейчас Оля? 5. Ты не знаешь, где сейчас Наташа? Добрый день! Меня... .

- Определение Zmin и Xmin из условия отсутствия подрезания

Рис.5.9. О подрезании зубьев колёс. Рассмотрим, как связан коэффициент сдвига x рейки с числом зубьев, которое может быть нарезано рейкой на колесе. Пусть рейка установлена в положении 1(рис.5.9.). В этом случае прямая головок рейки пересечёт линию зацепления N-N в т. и...

Введенные нами линейные операции над векторами дают возможность составлять различные выражения для векторных величин и преобразовывать их при помощи установленных для этих операций свойств.

Исходя из заданного набора векторов а 1 , ..., а n , можно составить выражение вида

где а 1 , ..., а n - произвольные действительные числа. Это выражение называют линейной комбинацией векторов а 1 , ..., а n . Числа α i , i = 1, n , представляют собой коэффициенты линейной комбинации . Набор векторов называют еще системой векторов .

В связи с введенным понятием линейной комбинации векторов возникает задача описания множества векторов, которые могут быть записаны в виде линейной комбинации данной системы векторов а 1 , ..., а n . Кроме того, закономерны вопросы об условиях, при которых существует представление вектора в виде линейной комбинации, и о единственности такого представления.

Определение 2.1. Векторы а 1 , ..., а n называют линейно зависимыми , если существует такой набор коэффициентов α 1 , ... , α n , что

α 1 a 1 + ... + α n а n = 0 (2.2)

и при этом хотя бы один из этих коэффициентов ненулевой. Если указанного набора коэффициентов не существует, то векторы называют линейно независимыми .

Если α 1 = ... = α n = 0, то, очевидно, α 1 а 1 + ... + α n а n = 0. Имея это в виду, можем сказать так: векторы а 1 , ..., а n линейно независимы, если из равенства (2.2) вытекает, что все коэффициенты α 1 , ... , α n равны нулю.

Следующая теорема поясняет, почему новое понятие названо термином "зависимость" (или "независимость"), и дает простой критерий линейной зависимости.

Теорема 2.1. Для того чтобы векторы а 1 , ..., а n , n > 1, были линейно зависимы, необходимо и достаточно, чтобы один из них являлся линейной комбинацией остальных.

◄ Необходимость. Предположим, что векторы а 1 , ..., а n линейно зависимы. Согласно определению 2.1 линейной зависимости, в равенстве (2.2) слева есть хотя бы один ненулевой коэффициент, например α 1 . Оставив первое слагаемое в левой части равенства, перенесем остальные в правую часть, меняя, как обычно, у них знаки. Разделив полученное равенство на α 1 , получим

a 1 =-α 2 /α 1 ⋅ a 2 - ... - α n /α 1 ⋅ a n

т.е. представление вектора a 1 в виде линейной комбинации остальных векторов а 2 , ..., а n .

Достаточность. Пусть, например, первый вектор а 1 можно представить в виде линейной комбинации остальных векторов: а 1 = β 2 а 2 + ... + β n а n . Перенеся все слагаемые из правой части в левую, получим а 1 - β 2 а 2 - ... - β n а n = 0, т.е. линейную комбинацию векторов а 1 , ..., а n с коэффициентами α 1 = 1, α 2 = - β 2 , ..., α n = - β n , равную нулевому вектору. В этой линейной комбинации не все коэффициенты равны нулю. Согласно определению 2.1, векторы а 1 , ..., а n линейно зависимы.

Определение и критерий линейной зависимости сформулированы так, что подразумевают наличие двух или более векторов. Однако можно также говорить о линейной зависимости одного вектора. Чтобы реализовать такую возможность, нужно вместо "векторы линейно зависимы" говорить "система векторов линейно зависима". Нетрудно убедиться, что выражение "система из одного вектора линейно зависима" означает, что этот единственный вектор является нулевым (в линейной комбинации имеется только один коэффициент, и он не должен равняться нулю).

Понятие линейной зависимости имеет простую геометрическую интерпретацию. Эту ин-терпретацию проясняют следующие три утверждения.

Теорема 2.2. Два вектора линейно зависимы тогда и только тогда, когда они коллинеарны.

◄ Если векторы а и b линейно зависимы, то один из них, например а, выражается через другой, т.е. а = λb для некоторого действительного числа λ. Согласно определению 1.7 произведения вектора на число, векторы а и b являются коллинеарными.

Пусть теперь векторы а и b коллинеарны. Если они оба нулевые, то очевидно, что они линейно зависимы, так как любая их линейная комбинация равна нулевому вектору. Пусть один из этих векторов не равен 0, например вектор b. Обозначим через λ отношение длин векторов: λ = |а|/|b|. Коллинеарные векторы могут быть однонаправленными или противоположно направленными . В последнем случае у λ изменим знак. Тогда, проверяя определение 1.7, убеждаемся, что а = λb. Согласно теореме 2.1, векторы а и b линейно зависимы.

Замечание 2.1. В случае двух векторов, учитывая критерий линейной зависимости, доказанную теорему можно переформулировать так: два вектора коллинеарны тогда и только тогда, когда один из них представляется как произведение другого на число. Это является удобным критерием коллинеарности двух векторов.

Теорема 2.3. Три вектора линейно зависимы тогда и только тогда, когда они компланарны .

◄ Если три вектора а, Ь, с линейно зависимы, то, согласно теореме 2.1, один из них, например а, является линейной комбинацией остальных: а = βb + γс. Совместим начала векторов b и с в точке A. Тогда векторы βb, γс будут иметь общее начало в точке A и по правилу параллелограмма их сумма, т.е. вектор а, будет представлять собой вектор с началом A и концом , являющимся вершиной параллелограмма, построенного на векторах-слагаемых. Таким образом, все векторы лежат в одной плоскости, т. е. компланарны.

Пусть векторы а, b, с компланарны. Если один из этих векторов является нулевым, то очевидно, что он будет линейной комбинацией остальных. Достаточно все коэффициенты линейной комбинации взять равными нулю. Поэтому можно считать, что все три вектора не являются нулевыми. Совместим начала этих векторов в общей точке O. Пусть их концами будут соот-ветственно точки A, B, C (рис. 2.1). Через точку C проведем прямые, параллельные прямым, проходящим через пары точек O, A и O, B. Обозначив точки пересечения через A" и B", получим параллелограмм OA"CB", следовательно, OC" = OA" + OB" . Вектор OA" и ненулевой вектор а= OA коллинеарны, а потому первый из них может быть получен умножением второго на действительное число α:OA" = αOA . Аналогично OB" = βOB , β ∈ R. В результате получаем,что OC" = α OA + βOB , т.е. вектор с является линейной комбинацией векторов а и b. Согласно теореме 2.1, векторы a, b, с являются линейно зависимыми.

Теорема 2.4. Любые четыре вектора линейно зависимы.

◄ Доказательство проводим по той же схеме, что и в теореме 2.3. Рассмотрим произвольные четыре вектора a, b, с и d. Если один из четырех векторов является нулевым, либо среди них есть два коллинеарных вектора, либо три из четырех векторов компланарны, то эти четыре вектора линейно зависимы. Например, если векторы а и b коллинеарны, то мы можем составить их линейную комбинацию αa + βb = 0 с ненулевыми коэффициентами, а затем в эту комбинацию добавить оставшиеся два вектора, взяв в качестве коэффициентов нули. Получим равную 0 линейную комбинацию четырех векторов, в которой есть ненулевые коэффициенты.

Таким образом, мы можем считать, что среди выбранных четырех векторов нет нулевых, никакие два не коллинеарны и никакие три не являются компланарными. Выберем в качестве их общего начала точку О. Тогда концами векторов a, b, с, d будут некоторые точки A, B, С, D (рис. 2.2). Через точку D проведем три плоскости, параллельные плоскостям ОВС, OCA, OAB, и пусть A", B", С" - точки пересечения этих плоскостей с прямыми OA, OB, ОС соответственно. Мы получаем параллелепипед OA"C"B"C"B"DA", и векторы a, b, с лежат на его ребрах, выходящих из вершины О. Так как четырехугольник OC"DC" является параллелограммом, то OD = OC" + OC" . В свою очередь, отрезок ОС" является диагональю параллелограмма OA"C"B", так что OC" = OA" + OB" , а OD = OA" + OB" + OC" .

Остается заметить, что пары векторов OA ≠ 0 и OA" , OB ≠ 0 и OB" , OC ≠ 0 и OC" коллинеарны, и, следовательно, можно подобрать коэффициенты α, β, γ так, что OA" = αOA , OB" = βOB и OC" = γOC . Окончательно получаем OD = αOA + βOB + γOC . Следовательно, вектор OD выражается через остальные три вектора, а все четыре вектора, согласно теореме 2.1, линейно зависимы.

Пусть функции , имеют производные предела (n-1).

Рассмотрим определитель: (1)

W(x) называется определителем Вронского для функций .

Теорема 1. Если функции линейно зависимы в интервале (a, b), то их вронскиан W(x) тождественно равен нулю в этом интервале.

Доказательство. По условию теоремы выполняется соотношение

, (2) где не все равны нулю. Пусть . Тогда

(3). Дифференцируем это тождество n-1 раз и,

Подставляя вместо их полученные значения в определитель Вронского,

получаем:

(4).

В определителе Вронского последний столбец является линейной комбинацией предыдущих n-1 столбцов и поэтому равен нулю во всех точках интервала (a, b).

Теорема 2. Если функции y1,…, yn являются линейно независимыми решениями уравнения L[y] = 0, все коэффициенты которого непрерывны в интервале (a, b), то вронскиан этих решений отличен от нуля в каждой точке интервала (a, b).

Доказательство. Допустим противное. Существует Х0, где W(Х0)=0. Составим систему n уравнений

(5).

Очевидно, что система (5) имеет ненулевое решение. Пусть (6).

Составим линейную комбинацию решений y1,…, yn.

У(х) является решением уравнения L[y] = 0. Кроме этого . В силу теоремы единственности решения уравнения L[y] = 0 с нулевыми начальными условиями может быть только нулевым, т. е. .

Мы получаем тождество , где не все равны нулю, а это означает, что y1,…, yn линейно зависимы, что противоречит условию теоремы. Следовательно, нет такой точки где W(Х0)=0.

На основе теоремы 1 и теоремы 2 можно сформулировать следующее утверждение. Для того, чтобы n решений уравнения L[y] = 0 были линейно независимы в интервале (a, b), необходимо и достаточно, чтобы их вронскиан не обращался в нуль ни в одной точке этого интервала.

Из доказанных теорем также следуют такие очевидные свойства вронскиана.

1. Если вронскиан n решений уравнения L[y] = 0 равен нулю в одной точке х = х0 из интервала (a, b), в котором все коэффициенты рi(x) непрерывны, то он равен нулю во всех точках этого интервала.
2. Если вронскиан n решений уравнения L[y] = 0 отличен от нуля в одной точке х = х0 из интервала (a, b), то он отличен от нуля во всех точках этого интервала.

Таким образом, для линейности n независимых решений уравнения L[y] = 0 в интервале (a, b), в котором коэффициенты уравнения рi(x) непрерывны, необходимо и достаточно, чтобы их вронскиан был отличен от нуля хоть в одной точке этого интервала.

Заметим, что в дальнейшем, не нарушая общности, будем рассматривать случай векторов в трехмерном пространстве. На плоскости рассмотрение векторов производится аналогично. Как уже отмечалось выше, все результаты, известные из курса линейной алгебры для алгебраических векторов можно перенести на частный случай геометрических векторов. Так и поступим.

Пусть зафиксированы векторы .

Определение. Сумма , где - некоторые числа, называется линейной комбинацией векторов . При этом указанные числа будем называть коэффициентами линейной комбинации.

Нас будет интересовать вопрос о возможности равенства линейной комбинации нулевому вектору. В соответствии со свойствами и аксиомами векторных пространств, становится очевидным, что для любой системы векторов существует тривиальный (нулевой) набор коэффициентов , для которого это равенство выполняется:

Возникает вопрос о существовании для данной системы векторов нетривиального набора коэффициентов (среди которых есть хотя бы один ненулевой коэффициент), для которого выполняется упомянутое равенство. В соответствии с этим будем различать линейно зависимые и независимые системы.

Определение. Система векторов называется линейно независимой, если существует такой набор чисел , среди которых есть хотя бы одно ненулевое, такое что соответствующая линейная комбинация равна нулевому вектору:

Система векторов называется линейно независимой, если равенство

возможно лишь в случае тривиального набора коэффициентов:

Перечислим доказываемые в курсе линейной алгебры основные свойства линейно зависимых и независимых систем.

1. Любая система векторов, содержащая нулевой вектор, является линейно зависимой.

2. Пусть в системе векторов есть линейно зависимая подсистема. Тогда и вся система также является линейно зависимой.

3. Если система векторов является линейно независимой, то любая ее подсистема также является линейно независимой.

4. Если в системе векторов есть два вектора, один из которых получается из другого умножением на некоторое число, то вся система является линейно зависимой.

Теорема (критерий линейной зависимости). Система векторов является линейно зависимой тогда и только тогда, когда один из векторов этой системы представим в виде линейной комбинации остальных векторов системы.

С учетом критерия коллинеарности двух векторов можно утверждать, что критерием их линейной зависимости является их коллинеарность. Для трех векторов в пространстве справедливо следующее утверждение.

Теорема (критерий линейной зависимости трех геометрических векторов). Три вектора , и линейно зависимы тогда и только тогда, когда они компланарны.

Доказательство.

Необходимость. Пусть векторы , и линейно зависимы. Докажем их компланарность. Тогда по общему критерию линейной зависимости алгебраических векторов утверждаем, что один из указанных векторов представим в виде линейной комбинации остальных векторов. Пусть, например,

Если все три вектора , и приложить к общему началу , то вектор совпадет с диагональю параллелограмма, построенного на векторах и . Но это означает, что векторы , и лежат в одной плоскости, т.е. компланарны.

Достаточность. Пусть векторы , и компланарны. Покажем, что они линейно зависимы. В первую очередь рассмотрим случай, когда какая-нибудь пара из указанных векторов коллинеарна. В этом случае согласно предыдущей теореме система векторов , , содержит линейно зависимую подсистему и, следовательно, сама является линейно зависимой согласно свойству 2 линейно зависимых и независимых систем векторов. Пусть теперь ни одна пара рассматриваемых векторов не коллинеарна. Перенесем все три вектора на одну плоскость и приведем их к общему началу . Проведем через конец вектора прямые параллельные векторам и . Обозначим буквой точку пересечения прямой, параллельной вектору , с прямой, на которой лежит вектор , а буквой точку пересечения прямой, параллельной вектору , с прямой, на которой лежит вектор . По определению суммы векторов получаем:

.

Так как вектор коллинеарен ненулевому вектору , то существует действительное число такое, что

Из аналогичных соображений вытекает существование действительного числа такого, что

В результате будем иметь:

Тогда из общего критерия линейной зависимости алгебраических векторов получаем, что векторы , , линейно зависимы. ■

Теорема (линейная зависимость четырех векторов). Любые четыре вектора линейно зависимы.

Доказательство. В первую очередь, рассмотрим случай, когда какая-нибудь тройка из указанных четырех векторов компланарна. В этом случае эта тройка линейно зависима в соответствии с предыдущей теоремой. Следовательно, в соответствии со свойством 2 линейно зависимых и независимых систем векторов, и вся четверка линейно зависима.

Пусть теперь среди рассматриваемых векторов никакая тройка векторов не компланарна. Приведем все четыре вектора , , , к общему началу и проведем через конец вектора плоскости, параллельные плоскостям, определяемыми парами векторов , ; , ; , . Точки пересечения указанных плоскостей с прямыми, на которых лежат векторы , и , обозначим соответственно буквами , и . Из определения суммы векторов следует, что

которое с учетом общего критерия линейной зависимости алгебраических векторов говорит о том, что все четыре вектора линейно зависимы. ■

В данной статье мы расскажем:

• что такое коллинеарные векторы;
• какие существуют условия коллинеарности векторов;
• какие существуют свойства коллинеарных векторов;
• что такое линейная зависимость коллинеарных векторов.

Определение 1

Коллинеарные векторы - это векторы, которые являются параллелями одной прямой или лежат на одной прямой.

Пример 1

Условия коллинеарности векторов

Два векторы являются коллинеарными, если выполняется любое из следующих условий:

• условие 1 . Векторы a и b коллинеарны при наличии такого числа λ , что a = λ b ;
• условие 2 . Векторы a и b коллинеарны при равном отношении координат:

a = (a 1 ; a 2) , b = (b 1 ; b 2) ⇒ a ∥ b ⇔ a 1 b 1 = a 2 b 2

• условие 3 . Векторы a и b коллинеарны при условии равенства векторного произведения и нулевого вектора:

a ∥ b ⇔ a , b = 0

Замечание 1

Условие 2 неприменимо, если одна из координат вектора равна нулю.

Замечание 2

Условие 3 применимо только к тем векторам, которые заданы в пространстве.

Примеры задач на исследование коллинеарности векторов

Пример 1

Исследуем векторы а = (1 ; 3) и b = (2 ; 1) на коллинеарность.

Как решить?

В данном случае необходимо воспользоваться 2-м условием коллинеарности. Для заданных векторов оно выглядит так:

Равенство неверное. Отсюда можно сделать вывод, что векторы a и b неколлинеарны.

Ответ : a | | b

Пример 2

Какое значение m вектора a = (1 ; 2) и b = (- 1 ; m) необходимо для коллинеарности векторов?

Как решить?

Используя второе условие коллинераности, векторы будут коллинеарными, если их координаты будут пропорциональными:

Отсюда видно, что m = - 2 .

Ответ: m = - 2 .

Критерии линейной зависимости и линейной независимости систем векторов

Теорема

Система векторов векторного пространства линейно зависима только в том случае, когда один из векторов системы можно выразить через остальные векторы данной системы.

Доказательство

Пусть система e 1 , e 2 , . . . , e n является линейно зависимой. Запишем линейную комбинацию этой системы равную нулевому вектору:

a 1 e 1 + a 2 e 2 + . . . + a n e n = 0

в которой хотя бы один из коэффициентов комбинации не равен нулю.

Пусть a k ≠ 0 k ∈ 1 , 2 , . . . , n .

Делим обе части равенства на ненулевой коэффициент:

a k - 1 (a k - 1 a 1) e 1 + (a k - 1 a k) e k + . . . + (a k - 1 a n) e n = 0

Обозначим:

A k - 1 a m , где m ∈ 1 , 2 , . . . , k - 1 , k + 1 , n

В таком случае:

β 1 e 1 + . . . + β k - 1 e k - 1 + β k + 1 e k + 1 + . . . + β n e n = 0

или e k = (- β 1) e 1 + . . . + (- β k - 1) e k - 1 + (- β k + 1) e k + 1 + . . . + (- β n) e n

Отсюда следует, что один из векторов системы выражается через все остальные векторы системы. Что и требовалось доказать (ч.т.д.).

Достаточность

Пусть один из векторов можно линейно выразить через все остальные векторы системы:

e k = γ 1 e 1 + . . . + γ k - 1 e k - 1 + γ k + 1 e k + 1 + . . . + γ n e n

Переносим вектор e k в правую часть этого равенства:

0 = γ 1 e 1 + . . . + γ k - 1 e k - 1 - e k + γ k + 1 e k + 1 + . . . + γ n e n

Поскольку коэффициент вектора e k равен - 1 ≠ 0 , у нас получается нетривиальное представление нуля системой векторов e 1 , e 2 , . . . , e n , а это, в свою очередь, означает, что данная система векторов линейно зависима. Что и требовалось доказать (ч.т.д.).

Следствие:

• Система векторов является линейно независимой, когда ни один из ее векторов нельзя выразить через все остальные векторы системы.
• Система векторов, которая содержит нулевой вектор или два равных вектора, линейно зависима.

Свойства линейно зависимых векторов

1. Для 2-х и 3-х мерных векторов выполняется условие: два линейно зависимых вектора - коллинеарны. Два коллинеарных вектора - линейно зависимы.
2. Для 3-х мерных векторов выполняется условие: три линейно зависимые вектора - компланарны. (3 компланарных вектора - линейно зависимы).
3. Для n-мерных векторов выполняется условие: n + 1 вектор всегда линейно зависимы.

Примеры решения задач на линейную зависимость или линейную независимость векторов

Пример 3

Проверим векторы a = 3 , 4 , 5 , b = - 3 , 0 , 5 , c = 4 , 4 , 4 , d = 3 , 4 , 0 на линейную независимость.

Решение. Векторы являются линейно зависимыми, поскольку размерность векторов меньше количества векторов.

Пример 4

Проверим векторы a = 1 , 1 , 1 , b = 1 , 2 , 0 , c = 0 , - 1 , 1 на линейную независимость.

Решение. Находим значения коэффициентов, при которых линейная комбинация будет равняться нулевому вектору:

x 1 a + x 2 b + x 3 c 1 = 0

Записываем векторное уравнение в виде линейного:

x 1 + x 2 = 0 x 1 + 2 x 2 - x 3 = 0 x 1 + x 3 = 0

Решаем эту систему при помощи метода Гаусса:

1 1 0 | 0 1 2 - 1 | 0 1 0 1 | 0 ~

Из 2-ой строки вычитаем 1-ю, из 3-ей - 1-ю:

~ 1 1 0 | 0 1 - 1 2 - 1 - 1 - 0 | 0 - 0 1 - 1 0 - 1 1 - 0 | 0 - 0 ~ 1 1 0 | 0 0 1 - 1 | 0 0 - 1 1 | 0 ~

Из 1-й строки вычитаем 2-ю, к 3-ей прибавляем 2-ю:

~ 1 - 0 1 - 1 0 - (- 1) | 0 - 0 0 1 - 1 | 0 0 + 0 - 1 + 1 1 + (- 1) | 0 + 0 ~ 0 1 0 | 1 0 1 - 1 | 0 0 0 0 | 0

Из решения следует, что у системы множество решений. Это значит, что существует ненулевая комбинация значения таких чисел x 1 , x 2 , x 3 , при которых линейная комбинация a , b , c равняется нулевому вектору. Следовательно, векторы a , b , c являются линейно зависимыми. ​​​​​​​

Если вы заметили ошибку в тексте, пожалуйста, выделите её и нажмите Ctrl+Enter