6 Lineární geometrie. 6.1 Lineární variety

Podobné dokumenty
7 Konvexní množiny. min c T x. při splnění tzv. podmínek přípustnosti, tj. x = vyhovuje podmínkám: A x = b a x i 0 pro každé i n.

x 2 = a 2 + tv 2 tedy (a 1, a 2 ) T + [(v 1, v 2 )] T A + V Příklad. U = R n neprázdná množina řešení soustavy Ax = b.

Lineární algebra : Metrická geometrie

Lineární algebra : Báze a dimenze

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Lineární algebra : Lineární prostor

1 Lineární prostory a podprostory

V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti

Těleso racionálních funkcí

Cvičení z Lineární algebry 1

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

Definice. Vektorový prostor V nad tělesem T je množina s operacemi + : V V V, tj. u, v V : u + v V : T V V, tj. ( u V )( a T ) : a u V které splňují

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost

1 Soustavy lineárních rovnic

AB = 3 CB B A = 3 (B C) C = 1 (4B A) C = 4; k ]

Báze a dimenze vektorových prostorů

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

4 Lineární zobrazení. 4.1 Definice lineárního zobrazení

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic

Lineární algebra : Lineární zobrazení

1 Řešení soustav lineárních rovnic

2. kapitola: Euklidovské prostory

ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ V ROVINĚ

6. ANALYTICKÁ GEOMETRIE

Datum sestavení dokumentu: 9. srpna Lineární algebra 1

0.1 Úvod do lineární algebry

10. Vektorové podprostory

Matematika I 12a Euklidovská geometrie

Skalární součin dovoluje zavedení metriky v afinním bodovém prostoru, tj. umožňuje nám určovat vzdálenosti, odchylky, obsahy a objemy.

Matematika I, část I. Rovnici (1) nazýváme vektorovou rovnicí roviny ABC. Rovina ABC prochází bodem A a říkáme, že má zaměření u, v. X=A+r.u+s.

Z teorie je nutné znát pojmy: lineární funkcionál, jádro, hodnost a defekt lineárního funkcionálu. Také využijeme 2. větu o dimenzi.

Lineární algebra : Lineární (ne)závislost

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.

Lineární algebra : Úvod a opakování

Lineární zobrazení. 1. A(x y) = A(x) A(y) (vlastnost aditivity) 2. A(α x) = α A(x) (vlastnost homogenity)

V: Pro nulový prvek o lineárního prostoru L platí vlastnosti:

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava luk76/la1

ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ

a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí:

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 14.

Vlastní čísla a vlastní vektory

Matematika B101MA1, B101MA2

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru

6.1 Vektorový prostor

10 Přednáška ze

0.1 Úvod do lineární algebry

maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

6 Skalární součin. u v = (u 1 v 1 ) 2 +(u 2 v 2 ) 2 +(u 3 v 3 ) 2

6 Samodružné body a směry afinity

Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice

(ne)závislost. α 1 x 1 + α 2 x α n x n. x + ( 1) x Vektoru y = ( 1) y říkáme opačný vektor k vektoru y. x x = 1. x = x = 0.

GEOMETRIE PRO INFORMATIKY

Lineární algebra : Změna báze

9 Kolmost vektorových podprostorů

1 Determinanty a inverzní matice

2 Vektorový prostor. 2.1 Definice vektorového prostoru

7. Lineární vektorové prostory

Vektorový prostor. Př.1. R 2 ; R 3 ; R n Dvě operace v R n : u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ), V (E 3 )...množina vektorů v E 3,

Matematika I, část I Vzájemná poloha lineárních útvarů v E 3

Úvod do lineární algebry

1 Vektorové prostory.

Lineární algebra : Vlastní čísla, vektory a diagonalizace

FREDHOLMOVA ALTERNATIVA

označme j = (0, 1) a nazvěme tuto dvojici imaginární jednotkou. Potom libovolnou (x, y) = (x, 0) + (0, y) = (x, 0) + (0, 1)(y, 0) = x + jy,

Lineární prostory. - vektorové veličiny(síla, rychlost, zrychlení,...), skládání, násobení reálným číslem

8 Matice a determinanty

Projektivní prostor a projektivní zobrazení

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

Matematika B101MA1, B101MA2

Obsah. Lineární rovnice. Definice 7.9. a i x i = a 1 x a n x n = b,

7 Ortogonální a ortonormální vektory

Lingebraické kapitolky - Analytická geometrie

19 Eukleidovský bodový prostor

Analytická geometrie lineárních útvarů

Úlohy nejmenších čtverců

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

PROSTORY SE SKALÁRNÍM SOUČINEM. Definice Nechť L je lineární vektorový prostor nad R. Zobrazení L L R splňující vlastnosti

Pavel Horák LINEÁRNÍ ALGEBRA A GEOMETRIE 1 UČEBNÍ TEXT

Pavel Horák, Josef Janyška LINEÁRNÍ ALGEBRA UČEBNÍ TEXT

1 Připomenutí vybraných pojmů

18. První rozklad lineární transformace

Lineární zobrazení. V prvním z následujících tvrzení navíc uvidíme, že odtud plynou a jsou tedy pak rovněž splněny podmínky:

Teorie informace a kódování (KMI/TIK) Reed-Mullerovy kódy

f(x) = arccotg x 2 x lim f(x). Určete všechny asymptoty grafu x 2 2 =

EUKLIDOVSKÉ PROSTORY

[1] Vzhledem ke zvolené bázi určujeme souřadnice vektorů...

KMA/G1 GEOMETRIE 1 Pomocn y uˇ cebn ı text Miroslav L aviˇ cka Plzeˇ n, z aˇ r ı 2008

6. Vektorový počet Studijní text. 6. Vektorový počet

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin. študenti MFF 15. augusta 2008

8.3). S ohledem na jednoduchost a názornost je výhodné seznámit se s touto Základní pojmy a vztahy. Definice

Soustavy. Terminologie. Dva pohledy na soustavu lin. rovnic. Definice: Necht A = (a i,j ) R m,n je matice, b R m,1 je jednosloupcová.

Josef Janyška Anna Sekaninová ANALYTICKÁ TEORIE KUŽELOSEČEK A KVADRIK

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,

Matematika 1 MA1. 1 Analytická geometrie v prostoru - základní pojmy. 4 Vzdálenosti. 12. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 32

Vlastní čísla a vlastní vektory

Soustavy linea rnı ch rovnic

Arnoldiho a Lanczosova metoda

UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI

Transkript:

6 Lineární geometrie Motivace. Pojem lineární varieta, který budeme v této kapitole studovat z nejrůznějších úhlů pohledu, není žádnou umělou konstrukcí. Příkladem lineární variety je totiž množina řešení rovnice A x = b, kde A je lineární zobrazení, nebo také množina řešení soustavy LAR. V této kapitole zobecníme poznatky ze střední školy týkající se analytické geometrie. Prvky vektorového prostoru už nebudeme nazývat výhradně vektory častěji budeme hovořit o bodech. 6. Lineární variety K definici lineární variety potřebujeme pojem spojnice bodů. Definice 6.. Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T a x, y V. Spojnicí bodů x a y nazveme množinu: {α x + β y α + β =, α, β T }. Poznámka 6.2. Uveďme ekvivalentní zápisy spojnice: {α x + β y α + β =, α, β T } = {α x + ( α) y α T } = { y + α( x y) α T }. Z posledního zápisu je vidět, že spojnici bodů x, y R 2 získáme přičítáním reálných násobků vektoru x y k vektoru y. Tedy v R 2 odpovídá spojnice tomu, co si pod tímto pojmem každý představí přímce procházející body x a y, viz obrázek. Obrázek : Spojnice bodů x a y v R 2. Definice 6.3. Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T a W V. Potom W nazveme lineární varietou, pokud platí: 96

6.2 Afinní obaly W, W obsahuje s každými dvěma body i jejich spojnici. 38 Příklad 6.4. Samotný bod v R 2 vyhovuje definici lineární variety. Stejně tak i přímka a celé R 2. Lineárními varietami v R 3 jsou body, přímky, roviny a celé R 3. Zanedlouho ukážeme, že tento výčet je úplný, tj. že žádné jiné variety v R 2 a R 3 neexistují. 6.2 Afinní obaly Se spojnicí úzce souvisí pojem afinní obal. Definice 6.5. Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T a x, x 2,..., x l jsou vektory z V. Pak afinní kombinací (AK) vektorů x, x 2,..., x l nazveme lineární kombinaci lk= α k x k, která navíc splňuje l k= α k =. Množinu všech afinních kombinací vektorů x, x 2,..., x l nazýváme jejich afinním obalem a značíme [ x, x 2,..., x l ] α. Platí tudíž: [ x, x 2,..., x l ] α := α k x k α k = a α k T pro každé k ˆl k=. k= Poznámka 6.6. Přímo z definice plyne, že afinní obal dvou vektorů je roven jejich spojnici. Souvislost afinních obalů a lineárních variet je shrnuta následujících třech větách. Věta 6.7 (Afinní obal je varieta). Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T a nechť jsou dány vektory x, x 2,..., x l z V. Potom W = [ x, x 2,..., x l ] α je lineární varieta a W obsahuje x, x 2,..., x l. Důkaz. Protože x i = 0 x + + x i + + 0 x l pro každé i ˆl, je x i afinní kombinací vektorů x, x 2,..., x l, tedy x i W. Proto W. Nechť x, y W, pak existují čísla α,..., α l, β,..., β l T taková, že x = l α i x i a y = l β i x i a l α i = a l β i =. Pro libovolné α T je třeba ukázat, že α x + ( α) y W. α x + ( α) y = α α i x i + ( α) β i x i = (αα i + ( α)β i ) x i, kde poslední výraz je afinní kombinace vektorů x, x 2,..., x l, protože (αα i + ( α)β i ) = α α i + ( α) β i = α + ( α) =. Tím je dokázáno, že α x + ( α) y W pro libovolné α T. Proto spojnice x a y patří do W, což znamená, že W je lineární varieta. 38 Jiný používaný název pro lineární varietu je afinní podprostor. 97

6 LINEÁRNÍ GEOMETRIE Věta 6.8 (Varieta obsahuje afinní kombinace). Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T a W je lineární varieta ve V. Nechť x, x 2,..., x l jsou vektory z V. Potom platí: [ x, x 2,..., x l ] α W. Slovy: Lineární varieta obsahuje s libovolnými svými body i všechny jejich afinní kombinace. Důkaz. Tvrzení dokážeme indukcí podle počtu vektorů l. Pro l = triviálně platí. Nechť pro nějaké l platí, že W s každými l vektory obsahuje i jejich libovolnou afinní kombinaci. Uvažujme nyní x, x 2,..., x l+ W a jejich libovolnou afinní kombinaci, tj. l+ α i x i, kde l+ α i =. Určitě existuje index i 0 l + takový, že α i0. Pak můžeme psát: l+ α i α i x i = α i0 x i0 + ( α i0 ) x i, α i0,i i 0 kde y = l α i,i i0 α i0 x i je afinní kombinace l vektorů, protože l α i,i i0 α i0 =. Tudíž podle indukčního předpokladu platí, že y W. Jelikož je α i0 x i0 + ( α i0 ) y vektor ze spojnice x i0 a y, dostáváme, že l+ α i x i = α i0 x i0 + ( α i0 ) y leží též ve W. Věta 6.9 (Minimalita afinního obalu). Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T a x, x 2,..., x l jsou vektory z V. Potom [ x, x 2,..., x l ] α je nejmenší (ve smyslu inkluze) lineární varieta obsahující body x, x 2,..., x l. Důkaz. Z věty 6.8 víme, že každá lineární varieta obsahující body x, x 2,..., x l obsahuje také [ x, x 2,..., x l ] α. Jelikož zároveň z věty 6.7 plyne, že [ x, x 2,..., x l ] α je lineární varieta, máme dokázáno, že je to nejmenší lineární varieta obsahující dané vektory. Poznámka 6.0. Podle věty 6.9 je řešením úlohy najít minimální lineární varietu W, která obsahuje vektory x, y, z, afinní obal W = [ x, y, z] α. Příklad 6.. Pomocí věty 6.9 si rozmyslete, jak vypadají afinní obaly jednoho, dvou nebo tří vektorů v R 2 a R 3. Například W = [ x, y, z] α, kde x, y a z neleží v jedné přímce, tvoří rovinu obsahující x, y a z. Řešení: Jelikož jde o lineární varietu, musí W obsahovat spojnice x a y, x a z, y a z. Dále musí W také obsahovat spojnice bodů ze tří výše uvedených spojnic. Tudíž W obsahuje rovinu, v níž leží trojúhelník s vrcholy x, y, z, viz obrázek 2. Jelikož rovina už je lineární varieta, našli jsme nejmenší lineární varietu obsahující x, y, z, tedy jsme našli [ x, y, z] α. Poslední otázka, která by nás mohla v souvislosti se vztahem mezi lineárními varietami a afinními obaly napadnout, zní: Je každá lineární varieta afinním obalem nějakých vektorů? Odpověď zní: ANO, má-li V konečnou dimenzi, NE, je-li dim V = +. Ale musíme nejprve prostudovat vztah mezi varietami a posunutými podprostory, abychom odpověď mohli zdůvodnit. 98

6.3 Variety jako posunuté podprostory Obrázek 2: Afinní obal tří vektorů v R 3, které neleží v jedné přímce, je rovina obsahující trojúhelník s vrcholy v daných bodech. 6.3 Variety jako posunuté podprostory Následující dvě věty vysvětlují, že variety nejsou ničím zcela novým, ale jde jen o posunuté podprostory. Věta 6.2 (Posunutý podprostor je varieta). Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T, P V a a V. Potom a + P je lineární varieta. Důkaz. Označme W = a + P a ověřme, že W má vlastnosti variety. Protože 0 P, je a + 0 = a W. Tudíž W. Je-li x, y W, pak existují p, p 2 P takové, že x = a + p a y = a + p 2. Pro libovolné α T potom platí, že α x + ( α) y = a + α p + ( α) p 2 a + P. Poznámka 6.3. Speciálně je podle předchozí věty každý podprostor lineární varietou. Poznámka 6.4. Množina řešení dané soustavy lineárních algebraických rovnic je lineární varieta. Z Frobeniovy věty víme, že má tvar a + S 0, kde S 0 je množina řešení homogenní soustavy, tedy podprostor. Věta 6.5 (Varieta je posunutý podprostor). Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T a W je lineární varieta ve V. Pak existuje právě jeden P V takový, že pro každé a W platí, že W = a + P. Důkaz. Postup bude mít tři kroky. Existence podprostoru: Uvažujme libovolné a W. Položme P = W a = { x a x W }. Ukážeme, že P V. 99

6 LINEÁRNÍ GEOMETRIE (a) P, protože 0 = a a P. (b) Je-li p, p 2 P a α T, pak existují x, y W takové, že p = x a, p 2 = y a. Potom máme: α p + p 2 = (α x α a + y) a W a, kde jsme využili faktu, že α x α a + y je afinní kombinace vektorů z variety, což je podle věty 6.8 opět vektor z variety. Libovolnost ve výběru vektoru a W : Nechť b W. Podle předchozího bodu existuje p P takový, že b = a + p. Odtud máme b + P = a + p + P = a + P = W. Jednoznačnost podprostoru: Předpokládejme, že podprostor Q V splňuje W = a + Q. Zároveň víme, že W = a + P. Odtud je zřejmé, že Q = P. Důsledek 6.6. Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T a W je lineární varieta ve V. Pak W je podprostor V, právě když 0 W. Definice 6.7. Podprostor z předchozí věty nazveme zaměřením variety W a značíme Z(W ). Vektor a ve vyjádření a + Z(W ) = W nazýváme vektorem posunutí. Nenulové vektory ze Z(W ) nazýváme směrovými vektory variety W. Dimenzí variety dim W nazveme dim Z(W ). Analogicky kodimenzí variety codimw nazveme codimz(w ). Na základě dimenze zobecníme ve V pojmy bod, přímka, rovina, o kterých máme zatím názornou představu pouze v R 2 a R 3 : Je-li dim W = 0, pak W nazýváme bodem. Je-li dim W =, pak W nazýváme přímkou. Je-li dim W = 2, pak W nazýváme rovinou. Je-li codimw =, pak W nazýváme nadrovinou. Poznámka 6.8. V příkladu 6.4 jsme vyjmenovali všechny možné posunuté podprostory v R 2 a R 3. Podle věty 6.5 jde o úplný výčet lineárních variet v těchto prostorech. Definice 6.9. Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T a W je lineární varieta ve V. Nechť a W a nechť dim W = l N. Označme ( x, x 2,..., x l ) bázi Z(W ), potom zřejmě ( W = x V ) ( t, t 2,..., t l T ) x = a + t i x i. Rovnici x = a + l t i x i nazýváme směrovou rovnicí variety W. Je-li dim V konečná a rozepíšeme-li směrovou rovnici po souřadnicích ve zvolené bázi V, dostaneme parametrické rovnice variety W ve zvolené bázi. 00

6.4 Vzájemná poloha variet a operace s nimi Příklad 6.20. Nechť W je přímka v R 2 se zaměřením Z(W ) = posunutí. Ilustrujme pojmy z předchozí definice. 0 λ a vektorem Směrová rovnice W : W x = + t. 0 Parametrické rovnice W ve standardní bázi: W x = + t y =, kde ( x) E = x. y Ačkoliv jsme zvyklí značit souřadnice vektoru x ve standardní bázi x, x 2, x 3, x 4,..., budeme při parametrickém zápisu lineárních variet ve standardní bázi dodržovat ustálené značení souřadnic pomocí x, y, z, u,... 6.4 Vzájemná poloha variet a operace s nimi Definice 6.2. Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T a W, W 2 jsou lineární variety ve V. Nazveme je: (a) rovnoběžnými, pokud Z(W ) Z(W 2 ) nebo Z(W 2 ) Z(W ), (b) mimoběžnými, pokud nejsou rovnoběžné a W W 2 =, (c) různoběžnými, pokud nejsou rovnoběžné a W W 2. Věta 6.22 (Průnik variet). Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T a W, W 2 jsou lineární variety ve V. Potom průnik W W 2 je buď, nebo lineární varieta. Důkaz. Prázdný průnik jistě variety mít mohou. Například rovnoběžné a různé přímky v prostoru R 2. Předpokládejme, že W W 2. Ukážeme, že pro libovolné x, y W W 2 a pro libovolné α T platí, že α x + ( α) y W W 2. Jelikož x, y W, je také α x + ( α) y W. Podobně x, y W 2, proto také α x + ( α) y W 2. Odtud plyne, že α x + ( α) y W W 2. Úkol 6.23. Dokažte tvrzení věty 6.22 zobecněné pro průnik libovolného počtu variet. Úkol 6.24. * Rozmyslete si, jaké všechny možné situace nastávají v R 3 a v R 4 pro průnik a vzájemnou polohu: 0

6 LINEÁRNÍ GEOMETRIE dvou přímek, přímky a roviny, dvou rovin. Jaké situace se objevují v prostoru R 4, zatímco v R 3 nenastávají? Definice 6.25. Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T a W, W 2 jsou lineární variety ve V. Nechť W W 2 =. Pak přímku W nazveme příčkou variet W a W 2, pokud W W a W W 2. Věta 6.26 (LK variet). Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T a W, W 2 jsou lineární variety ve V. Nechť α, β T. Definujeme-li αw + βw 2 := {α x + β y x W, y W 2 }, pak αw +βw 2 je také lineární varieta ve V a platí, že Z(αW +βw 2 ) = αz(w )+βz(w 2 ). Důkaz. Nechť a W a b W 2. Potom máme: αw + βw 2 = {α a + α x + β b + β y x Z(W ), y Z(W 2 )} = α a + β b + {α x + β y x Z(W ), y Z(W 2 )} = α a + β b + αz(w ) + βz(w 2 ). Není těžké si rozmyslet, že αz(w )+βz(w 2 ) je podprostor V. Odtud s využitím věty 6.2 plyne, že jde o varietu se zaměřením αz(w ) + βz(w 2 ). Poznámka 6.27. Rozmysleme si, že pro zaměření variety αw + βw 2 platí: (a) Pokud α = β = 0, pak Z(αW + βw 2 ) = { 0}. (b) Pokud α = 0 a β 0, pak Z(αW + βw 2 ) = Z(W 2 ). (c) Pokud α 0 a β = 0, pak Z(αW + βw 2 ) = Z(W ). (d) Pokud α 0 a β 0, pak Z(αW + βw 2 ) = Z(W ) + Z(W 2 ). Věta 6.28 (Obraz variety). Nechť P, Q jsou vektorové prostory nad stejným tělesem a A L(P, Q). Nechť W je lineární varieta v P. Potom A(W ) je lineární varieta v Q a platí, že Z (A(W )) = A (Z(W )). Důkaz. Nechť a W. Pak A( a + Z(W )) = A a + A(Z(W )). Jelikož lineární obraz podprostoru je podprostor, vidíme, že jde o varietu se zaměřením A(Z(W )). Věta 6.29 (Vzor variety). Nechť P, Q jsou vektorové prostory nad stejným tělesem a A L(P, Q). Nechť W je lineární varieta v Q. Potom A (W ) je buď, nebo lineární varieta v P. Je-li A (W ), pak platí, že Z(A (W )) = A (Z(W )). 02

6.5 Variety jako afinní obaly Důkaz. A (W ) může být prázdná množina. Například pro A = Θ a varietu W, která není podprostorem. Předpokládejme nyní, že A (W ). Pro a A (W ) platí, že A a W. Proto W = A a + Z(W ). Ukažme, že A (W ) = a + A (Z(W )). Jelikož lineární vzor podprostoru je podprostor, bude jasné, že A (W ) je lineární varieta se zaměřením A (Z(W )). x A (W ) A x W A x A a + Z(W ) A( x a) Z(W ) x a A (Z(W )) x a + A (Z(W )). Příklad 6.30. POZOR! A ( a + Z(W )) A ( a) + A (Z(W )). ( ) [( )] Nechť Θ L(R 2 ) (nulový operátor) a W = + (osa prvního a třetího kvadrantu). Poté Θ (W ) = R 2, ale (( )) ( [( )] Θ (W ) Θ + Θ (( )) protože Θ =. (A součet dvou množin, z nichž jedna je prázdná, nemá smysl.) λ λ ), 6.5 Variety jako afinní obaly Vysvětleme vztah mezi lineárním a afinním obalem. Věta 6.3 (Lineární obal a afinní obal). Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T a x, x 2,..., x l jsou vektory z V. Potom platí: [ x, x 2,..., x l ] α = x + [ x 2 x,..., x l x ] λ. Důkaz. [ ] α x + [ ] λ : Nechť x [ x, x 2,..., x l ] α, tj. x = l α i x i a l α i =. Pak máme: x = x + α i ( x i x ) x + [ x 2 x,..., x l x ] λ. i=2 x + [ ] λ [ ] α : Nechť x x + [ x 2 x,..., x l x ] λ, tj. x = x + l i=2 β i ( x i x ). Potom platí: ( x = ) β i x + β i x i, i=2 i=2 přičemž výraz vpravo je afinní kombinací vektorů x, x 2,..., x l, protože součet koeficientů u jednotlivých vektorů v lineární kombinaci je ( ) l i=2 β i + li=2 β i =. Tudíž x [ x, x 2,..., x l ] α. 03

6 LINEÁRNÍ GEOMETRIE Poznámka 6.32. V afinním obalu nezáleží na pořadí vektorů, proto samozřejmě platí pro libovolný index i 0 ˆl: [ x, x 2,..., x l ] α = x i0 + [ x x i0,..., x l x i0 ] λ. Důsledek 6.33. Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T a x, x 2,..., x l V a nechť i 0 ˆl. Pak platí: Z([ x, x 2,..., x l ] α ) = [ x x i0, x 2 x i0,..., x l x i0 ] λ. dim[ x, x 2,..., x l ] α l. Definice 6.34. Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T a x, x 2,..., x l jsou vektory z V. Vektory x,..., x l nazveme: afinně nezávislé (AN), pokud dim[ x, x 2,..., x l ] α = l, afinně závislé (AZ), pokud dim[ x, x 2,..., x l ] α < l. Důsledek 6.35. Jeden vektor je vždy AN. Pro l 2 a i 0 ˆl platí: x, x 2,..., x l jsou AN x x i0,..., x i0 x i0, x i0 + x i0,..., x l x i0 jsou LN. Věta 6.36 (Afinní závislost pro více vektorů). Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T a x, x 2,..., x l jsou vektory z V, kde l 2. Poté vektory x, x 2,..., x l jsou AZ, právě když existuje i 0 ˆl tak, že x i0 [ x,..., x i0, x i0 +,..., x l ] α. Slovy: Mezi alespoň dvěma AZ vektory existuje vektor, který je AK ostatních. Důkaz. ( ): Vektory x, x 2,..., x l jsou AZ, proto x 2 x,..., x l x jsou LZ. Existují tudíž čísla α 2,..., α l taková, že l i=2 α i ( x i x ) = 0 a zároveň existuje i 0 {2,..., l} tak, že α i0 0. Odtud dostáváme: α i0 ( x i0 x ) = α i ( x i x ). i=2,i i 0 Proto platí: x i0 = i=2,i i 0 α i x i + + α i0 α i x. i=2,i i 0 α i0 04

6.5 Variety jako afinní obaly Jelikož i=2,i i 0 α i + + α i0 α i =, i=2,i i 0 α i0 máme dokázáno, že x i0 je AK vektorů x,..., x i0, x i0 +,..., x l. ( ): x i0 [ x,..., x i0, x i0 +,..., x l ] α, tedy existují čísla α,..., α i0, α i0 +,..., α l taková, že x i0 = l,i i0 α i x i a l,i i0 α i =. Odtud dostáváme: 0 = α i ( x i x i0 ).,i i 0 Jelikož jde o netriviální LK vektorů x x i0,..., x i0 x i0, x i0 + x i0,..., x l x i0, jsou tyto LZ. To znamená, že vektory x, x 2,..., x l jsou AZ. Poznámka 6.37. Nabádáme čtenáře, aby si rozmyslel, že AN vektory v R 2 a R 3 vypadají následovně: Jeden vektor je vždy AN. Dva vektory x, y jsou AN x y. Tři vektory x, y, z jsou AN x, y a z neleží v jedné přímce. Čtyři vektory x, y, z, u jsou v R 2 vždy AZ. Čtyři vektory x, y, z, u jsou v R 3 AN x, y, z, u neleží v jedné rovině. Nyní už si můžeme posvítít na otázku, zda je každá lineární varieta afinním obalem. Věta 6.38 (Varieta konečné dimenze je afinní obal). Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T a W je lineární varieta ve V splňující dim W = l, l N. Pak existují vektory y, y 2,..., y l takové, že W = [ y, y 2,..., y l ] α. Důkaz. Z věty 6.5 plyne, že existuje podprostor Z(W ) dimenze l takový, že W = a + Z(W ), kde a W. Buď je Z(W ) = { 0}, potom W = [ a] α, nebo existuje báze ( x, x 2,..., x l ) podprostoru Z(W ). Poté je podle věty 6.3 splněno: W = a + [ x, x 2,..., x l ] λ = [ a, a + x, a + x 2,..., a + x l ] α, W je tudíž afinním obalem l vektorů. Věta 6.39 (Varieta nekonečné dimenze není afinní obal). Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T a W je lineární varieta ve V s dim W = +. Pak W není rovna žádnému afinnímu obalu. Důkaz. Podle důsledku 6.33 je každý afinní obal varietou konečné dimenze. Odtud tvrzení plyne. 05

6 LINEÁRNÍ GEOMETRIE 6.6 Variety jako průniky nadrovin Věta 6.40 (Nadrovina). Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T a ϕ V #, ϕ Θ. Nechť α T. Potom množina { x V ϕ( x) = α} je nadrovina ve V. Důkaz. Protože ϕ Θ, platí, že ϕ(v ) = T. Existuje tudíž a V tak, že ϕ( a) = α. Potom platí, že ϕ (α) = a + ker ϕ, což je zjevně varieta kodimenze jedna, neboť podle věty 4.52 je codim ker ϕ = h(ϕ) =. Následující věta osvětlí, jaký je vztah mezi nadrovinami a varietami konečné kodimenze. Viz také obrázek 3. Věta 6.4 (Varieta jako průnik nadrovin). Nechť V je vektorový prostor nad tělesem T. Nechť W je lineární varieta ve V, codimw = l N. Potom existují LN lineární funkcionály ϕ, ϕ 2,..., ϕ l a čísla α, α 2,..., α l T tak, že l W = { x V ϕ i ( x) = α i }. Slovy: Každá lineární varieta o kodimenzi l je průnikem l nadrovin. Obrázek 3: Přímka p v R 3 varieta kodimenze dva jako průnik dvou (nad)rovin W a W 2. Důkaz. Podle věty 6.5 lze varietu psát jako W = a + P, kde P V a a je libovolný bod z W. Podle předpokladu existuje Q V, doplněk P do V, splňující dim Q = l. Označme X = ( x, x 2,..., x l ) bázi Q. Definujme pro každé i ˆl: ϕ i = x # i A Q a α i = ϕ i ( a), 06

6.6 Variety jako průniky nadrovin přičemž A Q je projektor na Q podle P. Pak se LN vektorů ϕ, ϕ 2,..., ϕ l ukáže analogicky jako ve větě 4.58 a zbývá ukázat, že platí: a + P = Je třeba ověřit dvě inkluze: l { x V ϕ i ( x) = α i }. a + P l { x V ϕ i ( x) = α i }: Nechť x = a + p, kde p P. Protože A Q (P ) = { 0}, platí pro každé i l, že ϕ i ( x) = ϕ i ( a) + ϕ i ( p) = α i + 0 = α i. Tedy x l { x V ϕ i ( x) = α i }. a + P l { x V ϕ i ( x) = α i }: Nechť pro každé i l platí, že ϕ i ( x) = α i, pak ϕ i ( x) = ϕ i ( a), tudíž ϕ i ( x a) = 0. Označme z = x a. Jelikož z V, existuje právě jedno p P a q Q tak, že z = p + q. Označme β, β 2,..., β l souřadnice q v bázi X. Dostáváme ϕ i ( z) = ϕ i ( p) + ϕ i ( q) = 0 + β i pro každé i l. Proto β = β 2 = = β l = 0, tedy q = 0 a z = p P, neboli x a + P. Definice 6.42. Rovnice ϕ ( x) = α ϕ 2 ( x) = α 2.. ϕ l ( x) = α l z věty 6.4 nazýváme vektorovými rovnicemi variety W. Navíc, je-li dim V = n N a je-li X = ( x, x 2,..., x n ) báze V, potom pro libovolný vektor x W splňují souřadnice β β 2 ( x) X = neparametrické rovnice variety W v bázi X :. β n β ϕ ( x ) + β 2 ϕ ( x 2 ) +... + β n ϕ ( x n ) = α β ϕ 2 ( x ) + β 2 ϕ 2 ( x 2 ) +... + β n ϕ 2 ( x n ) = α 2....... β ϕ l ( x ) + β 2 ϕ l ( x 2 ) +... + β n ϕ l ( x n ) = α l. Nadroviny, jejichž průnik tvoří danou varietu, nejsou určeny jednoznačně. Viz následující příklad. Příklad 6.43. Zapište přímku W s vektorem posunutí a zaměřením Z(W ) = 0 dvěma různými způsoby jako průnik nadrovin. Řešení: Užijeme konstrukci z důkazu věty 6.4. 07 0 λ

6 LINEÁRNÍ GEOMETRIE 0 0 0 0. Volme Q =, 0 s bází, 0 = ( e 2, e 3 ). Položme ϕ 0 0 λ a ϕ 2 = e # 3 A Q. Poté platí: x ϕ ( x) = ϕ y = y = ϕ ( a) = ϕ =, z x ϕ 2 ( x) = ϕ 2 y = z = ϕ ( a) = ϕ 2 =. z Neparametrické rovnice W ve standardní bázi mají proto tvar: = e # 2 A Q y = a z =. 2. Necháme doplněk Q stejný, volíme pouze jinou jeho bázi X = Položme ϕ = x # A Q a ϕ 2 = x # 2 A Q, pak platí: x ϕ ( x) = ϕ y = y + z = ϕ ( a) = ϕ =, 2 z 0, 0. x ϕ 2 ( x) = ϕ 2 y = y z = ϕ ( a) = ϕ 2 = 0. 2 z Neparametrické rovnice W ve standardní bázi jsou tentokrát: y + z 2 = a y z 2 = 0. 08