Otevřít hlavní menu

Vektorový prostor je poněkud abstraktní pojem, který může být realizován prostřednictvím nejrůznějších matematických objektů. Abychom lépe pochopili strukturu každého takového vektorového prostoru a jejich vzájemné vztahy, je užitečné si zavést pojem dimenze vektorového prostoru (krátce jen dimenze neboli rozměr, angl. dimension). Zjednodušeně řečeno, dimenze označuje počet parametrů, kterými jsme schopni každý vektor daného vektorového prostoru jednoznačně popsat. Pokud například máme vektorový prostor všech uspořádaných dvojic čísel, tak nám k jednoznačnému popisu konkrétní dvojice stačí uvést její dvě složky. Neboli pro identifikaci každého prvku prostoru všech uspořádaných dvojic čísel máme dva parametry a dimenze tohoto prostoru je tedy dva. Podobně, dimenze prostoru všech uspořádaných trojic je tři atd. Ačkoli je v tomto příkladě určení počtu nutných parametrů snadné, nemusí tomu tak být v případě jiných vektorových prostorů.

Obsah

MotivaceEditovat

Dimenzi vektorového prostoru lze zavést pomocí pojmu lineární nezávislosti a to postupem, který si právě nastíníme. V dalším pro jednoduchost předpokládejme, že pracujeme s vektorovým prostorem   definovaným nad číselným tělesem  . V každém netriviálním vektorovém prostoru   jsme schopni nalézt lineárně nezávislý soubor vektorů. Konkrétně řekněme, že jsme ve   nalezli   vektorů  , které jsou lineárně nezávislé, kde   je přirozené číslo větší nebo rovno jedné. Ptejme se nyní, zda jsme schopni ve stejném prostoru   nalézt   lineárně nezávislých vektorů.

  • Pokud ne, tj. pokud každý soubor   vektorů z   je lineárně závislý, tak říkáme, že vektorový prostor   má dimenzi rovnou  . V takovém případě lze totiž každý vektor prostoru   popsat pomocí   čísel. Důvod je následující: s využitím vektorů   jsme schopni vyjádřit jakýkoliv vektor z prostoru   jako jejich lineární kombinaci. Kdyby to nebyla pravda, tak by musel existovat vektor  , který jako lineární kombinaci vektorů   vyjádřit nelze. To by ale znamenalo, že jsou vektory   lineárně nezávislé, jak plyne z definice lineární nezávislosti. Obdrželi jsme tak  -členný soubor vektorů z  , který je lineárně nezávislý. To je ale ve sporu s tím, že právě uvažujeme prostor   v němž více než  -členné soubory lineárně nezávislých vektorů nejsou. Dokázali jsme tak, že každý vektor   ve vektorovém prostoru   lze vyjádřit jako lineární kombinaci  . K jednoznačnému určení vektoru   nám tak stačí znát   čísel  , kde  .
  • Pokud ano, tj. pokud jsme ve   schopni nalézt   lineárně nezávislých vektorů, tak se ptejme dále, zda ve   existuje  -členný lineárně nezávislý soubor vektorů. Pokud ne, tak řekneme, že prostor   má dimenzi  . Pokud ano, pokračujeme analogicky dále. Jestliže se po určité době na některém čísle   zastavíme, tj. všechny  -členné soubory vektorů ve   jsou lineárně závislé, tak řekneme, že   má dimenzi  . Libovolný vektor z   pak lze jednoznačně popsat pomocí   čísel, viz tvrzení v předchozím odstavci. Pokud ale můžeme v tomto postupu hledání čím dál větších lineárně nezávislých souborů pokračovat do nekonečna, tj. pro rostoucí číslo   najdeme vždy   lineárně nezávislých vektorů z  , tak řekneme, že   má nekonečnou dimenzi.

Formalizací dosavadních úvah dospějeme k matematické definici dimenze vektorového prostoru.

DefiniceEditovat

Nechť   je vektorový prostor a uvažujme podmnožinu množiny přirozených čísel, kterou označíme   a definujeme vztahem

 

Jestliže je množina   neprázdná, tak říkáme, že vektorový prostor  konečnou dimenzi, která je rovna číslu  . Značíme,

 

Pokud je množina   prázdná, tj.  , tak říkáme, že vektorový prostor  nekonečnou dimenzi a píšeme

 

Vektorový prostor mající konečnou dimenzi též označujeme jako konečněrozměrný nebo konečnědimenzionální. Vektorový prostor s nekonečnou dimenzí pak můžeme označovat i jako nekonečněrozměrný či nekonečnědimenzionální. Pokud je dimenze vektorového prostoru   konečná a rovná číslu n, tj.  , tak vektorový prostor občas zapisujeme jako   a nazýváme ho n-rozměrný či n-dimenzionální vektorový prostor. Občas se ve značení dává symbol pro vektorový prostor do závorek. tj.  . Triviální vektorový prostor, tj. prostor  , má podle této definice dimenzi rovnou nule. Pro ozřejmění právě uvedené definice viz oddíl Definiční vlastnosti níže.

Pokud si předem zavedeme pojem báze vektorového prostoru, tak můžeme říct, že dimenze vektorového prostoru   je rovna kardinalitě jeho libovolné báze. Předpokládáme-li totiž platnost axiomu výběru, tak má každý vektorový prostor bázi. Pokud je počet prvků báze pro daný prostor   konečný, pak výše uvedené tvrzení neznamená nic jiného, než že dimenze prostoru   je rovna počtu prvků jeho libovolné báze. Pro triviální vektorový prostor, který nemá bázi, pak dodefinováváme nulovou dimenzi.

Prvně uvedená definice má výhodu v tom, že nepotřebuje pomocného pojmu báze. Naproti tomu je však druhá uvedená definice praktičtější v tom, že v konkrétních příkladech vektorových prostorů stačí nalézt bázi a z ní rovnou vyvodíme dimenzi daného prostoru. Tohoto postupu je využito ve všech příkladech oddílu Příklady níže.

VlastnostiEditovat

Definiční vlastnostiEditovat

Uvažujme vektorový prostor   definovaný nad tělesem  . Podle druhé definice výše, využívající pojmu báze, bylo dodefinováno, že triviální vektorový prostor má dimenzi rovnou nule. Ukažme si nejprve, že totéž platí i pro prvně uvedenou definici.

  • Triviální vektorový prostor má dimenzi rovnou nula (podle první definice) a žádný jiný vektorový prostor nulovou dimenzi nemá, tj.
 
Důkaz: Ukažme nejprve implikaci zleva doprava. Máme tedy vektorový prostor   nulové dimenze. Z definice tedy plyne, že každý k-členný soubor vektorů, kde  , je lineárně závislý. Lineárně závislý je tedy i jednočlenný soubor obsahující libovolný vektor z prostoru  . To je ekvivalentní tomu, že tento soubor musí být tvořen pouze nulovým vektorem, viz první vlastnost v oddíle Ostatní v článku Lineární nezávislost. Protože jsme uvažovali obecný jednočlenný soubor a pokaždé jsme obdrželi soubor s nulovým vektorem, obsahuje prostor   pouze nulový vektor. Dokažme nyní implikaci zprava doleva. S pomocí stejného tvrzení z oddílu Ostatní v článku Lineární nezávislost je vidět, že každý jednočlenný soubor vektorů je lineárně závislý. To odpovídá volbě   v definici množiny  . Neboli  . Protože menší číslo než nula v množině   nemůže být (je to podmnožina množiny  ), je nula jejím minimem a z definice tedy i dimenzí prostoru  , což bylo dokázati.

Abychom si lépe uvědomili vztah mezi postupem uvedeným v Motivaci a definicí množiny   výše, je vhodné uvést dvě následující tvrzení.

  • Nechť ve   existuje k-členný lineárně nezávislý soubor vektorů. Pak  .
Důkaz: Zřejmě musí  . Druhá vlastnost zmíněná v oddíle Ostatní v článku Lineární nezávislost ukazuje, že každá podmnožina lineárně nezávislého soubory je sama lineárně nezávislá. Dosadíme-li tedy za   v definici množiny   číslo  , kde  , tak bude existovat v prostoru   lineárně nezávislý soubor s   prvky. Neboli, žádné z těchto čísel   nepatří do množiny  . Minimum této množiny tedy nemůže být menší než  . To je z definice ekvivalentní tomu, že dimenze prostoru   nemůže být menší než číslo  , což jsme měli dokázat.
  • Nechť je ve   každý (k+1)-členný soubor vektorů lineárně závislý. Pak  .
Důkaz: Z definice množiny   ihned plyne, že  . Minimum této množiny je tedy určitě menší nebo rovno číslu   a tedy  , což jsme chtěli dokázat.

Pokud tedy v prostoru   existuje n lineárně nezávislých vektorů a každý soubor o n+1 a více vektorech je lineárně závislý, tak množina   obsahuje čísla n, n+1, n+2, ..., protože všechna tato zřejmě splňují definiční podmínky množiny  . Abychom tedy dostali námi očekávanou hodnotu n, musíme vzít minimum této množiny. Pokud využijeme předchozích dvou dokázaných tvrzení, tak rovnost   plyne ihned.

Jak již bylo výše zmíněno, v praxi je výhodnější používat tvrzení, že dimenze netriviálního vektorového prostoru je rovna počtu prvků jeho báze, které si nyní dokážeme v podobě následujících dvou tvrzení. Dokážeme nyní tedy ekvivalenci obou výše podaných definic dimenze pro konečněrozměrné prostory. ( )

  • Nechť je  . Pak ve   existuje n-členná báze.
Důkaz: Z předpokladů ve   existuje n-členný lineárně nezávislý soubor vektorů  . Aby tento soubor splňoval definiční podmínky báze, musíme ještě ukázat, že lze libovolný vektor   z prostoru   vyjádřit jako jistou lineární kombinaci tohoto souboru. Předpokládejme, že existuje vektor  , který takto vyjádřit nelze. Pak ale z definice lineární nezávislosti plyne, že (n+1)-členný soubor   je lineárně nezávislý. To je ale ve sporu s definicí dimenze, která říká, že každý (n+1)-členný soubor je lineárně závislý.
  • Nechť   a nechť ve   existuje n-členná báze. Potom  .
Důkaz: Báze je soubor lineárně nezávislých vektorů generujících vektorový prostor, označme si ji jako  . Z tvrzení výše tedy plyne, že  , neboť n je počet prvků báze. Zároveň ale z definice báze a Steinitzovy věty o výměně také vyplývá, že každý n+1-členný soubor vektorů   je nutně lineárně závislý. Z tvrzení dokázaných výše tedy dále   a celkově pak  .

Různá tělesaEditovat

Mějme vektorový prostor   nad tělesem  . Pokud ponecháme množinu   a přitom změníme těleso, tak můžeme obdržet vektorový prostor o odlišné dimenzi, než měl ten původní. Konkrétně mějme množinu  , těleso   a jeho rozšíření  . Těleso   lze chápat jako vektorový prostor nad tělesem  . Pokud navíc máme vektorový prostor   definovaný nad tělesem  , tak je tento současně i vektorovým prostorem nad tělesem  . Mezi těmito různými vektorovými prostory platí vztahy

 

kde   a   označuje po řadě dimenze množiny   coby vektorového prostoru nad tělesem   a nad tělesem   a   označuje dimenzi tělesa   coby vektorového prostoru nad tělesem  .

Příkladem právě uvedené situace je případ reálného a komplexního číselného tělesa. Platí totiž, že libovolný komplexní vektorový prostor dimenze   je současně reálným vektorovým prostorem dimenze  , jak se lze jednoduše přesvědčit dosazením odpovídajících dimenzí do vzorce výše. Viz též Příklad 2 níže.

Zabývejme se nyní počtem všech možných vektorů daného vektorového prostoru   definovaného nad tělesem  , tj. jeho mohutností. Pro tuto lze odvodit následující vztahy:

  • pokud je   konečná, pak
 ,
  • pokud je   nekonečná, pak
 .

Svislice kolem označení množin zde označení mohutnosti těchto množin.

Vektorové podprostoryEditovat

  • Dimenze podprostoru   vektorového prostoru   nemůže překročit dimenzi prostoru  , tj.
 
Důkaz: Je-li   nekonečněrozměrný, pak tvrzení zjevně platí. Mějme nyní   a  . Nechť v   existuje   lineárně nezávislých vektorů. Protože je   podmnožina  , tak jsou tyto vektory lineárně nezávislé i v prostoru  , což je spor s tím, že dimenze   je rovna  .
  • Pokud je   konečnědimenzionální a   je jeho vlastní podprostor, tak je dimenze   ostře menší než dimenze  . Pokud si jsou dimenze rovny, tak je   roven samotnému prostoru  . To jest
 
 
Důkaz: Nechť  . V   tedy existuje  -členná báze  . V tuto chvíli mohou nastat dvě situace, buď je   a pak zřejmě  , anebo je   vlastním podprostorem  . Ve druhém zmiňovaném případě tedy existuje vektor  , který neleží v  . Množina vektorů   je tedy lineárně nezávislá a současně je podmnožinou vektorového prostoru  , který tak musí mít dimenzi rovnou alespoň  , tj.  . Takže  , což bylo dokázat. Druhá část tvrzení plyne z té první, když uvažujeme její obměněnou implikaci.
  • První věta o dimenzi: Nechť   jsou konečnědimenzionální podprostory vektorového prostoru  , pak
 
Pro direktní součet podprostorů pak speciálně
 
Důkaz: Viz článek o první větě o dimenzi.
 
Přitom dimenze lineárního obalu je rovna počtu svých generátorů právě když jsou generátory lineárně nezávislé (LN), tj.
 
Důkaz: Druhá část tvrzení plyne ihned z definice dimenze vektorového prostoru a definice lineárního obalu. K důkazu první části lze využít tvrzení o lineárně závislých souborech vektorů z oddílu Definiční vlastnosti.

Konečněrozměrné vektorové prostoryEditovat

Velmi často používanými vektorovými prostory jsou konečnědimenzionální vektorové prostory definované nad číselnými tělesy. Velkou výhodou prostorů konečné dimenze je to, že v nich lze snadno zavést bázi. Každý vektor tak lze popsat pomocí jeho souřadnic v této bázi. Souřadnice přitom tvoří n-tice čísel, kde n je dimenze daného prostoru. Při studiu libovolného konečněrozměrného prostoru se tak stačí omezit na studium prostoru n-tic čísel, to jest aritmetických vektorů. Obecněji lze právě uvedené tvrzení vyjádřit následovně:

Libovolné dva konečněrozměrné vektorové prostory nad stejným tělesem se stejnou dimenzí jsou izomorfní.

Izomorfismus je v tomto kontextu lineární zobrazení, které bijektivně zobrazuje jeden vektorový prostor na prostor druhý. Díky tomuto zobrazení jsme schopni ztotožnit strukturu obou uvažovaných konečněrozměrných vektorových prostorů. Dokažme si toto důležité tvrzení. Mějme pro konkrétnost vektorový prostor   a vektorový prostor  , oba definované nad tímtéž (libovolným) tělesem. Nechť jsou oba vektorové prostory konečněrozměrné a jejich dimenze jsou si rovny. Označme  . (Můžeme rovnou uvažovat  , neboť nulovou dimenzi má pouze triviální vektorový prostor.) Označme si bázi vektorového prostoru   jako   a podobně bázi vektorového prostoru   jako  . Pak definujeme lineární zobrazení   vztahy

 

Protože je   lineární, tak jeho působení na bazických vektorech výchozího vektorového prostoru   plně určuje jeho vlastnosti a hodnoty pro další vektory. Jedná se tedy prakticky o předpis, kterým přiřadíme bazické vektory jednoho prostoru bazickým vektorům druhého prostoru. Dokažme nyní, že se jedná o bijekci. Mějme libovolný vektor   z prostoru   a zkoumejme působení lineárního zobrazení   na tomto vektoru:

 

Každému vektoru  , který má v bázi prostoru   souřadnice  , jsme tak přiřadili vektor  , který má stejné souřadnice, tentokrát ale v bázi prostoru  . Inverzní zobrazení   k zobrazení  , které vektoru   přiřazuje vektor   očividně splňuje vztahy

 

Nalezli jsme tak lineární bijekci mezi vektorovými prostory   a  .

Všechny vektorové prostory definované nad tímtéž tělesem  , které mají stejnou (a konečnou) dimenzi  , můžeme pomocí izomorfizmů ztotožnit s vektorovým prostorem n-tic, prostorem  . Máme-li vektorový prostor   nad tělesem   dimenze  , tak v něm můžeme zavést bázi  . Pomocí izomorfizmu   výše (kde položíme  ) se pak z tohoto prostoru přeneseme do prostoru  . V tomto prostoru můžeme s vektory provádět veškeré operace. Když dojdeme při práci s těmito vektory v prostoru   k cíli, tak se můžeme nakonec zpátky přenést pomocí zobrazení   zpět do prostoru  . Je tedy vidět, že při zkoumání vlastností konečněrozměrných prostorů se stačí omezit na vyšetřování vlastností prostorů  . Pokud je   číselné těleso, pak se jedná o prostory aritmetických vektorů. Více viz Příklad 6 níže.

PříkladyEditovat

Příklad 1 – Aritmetické prostoryEditovat

Jako první příklad si uveďme prostory aritmetických vektorů, tj. n-tic čísel. Začněme u případu dvojic reálných čísel. Množinu všech takovýchto dvojic můžeme chápat jako vektorový prostor nad tělesem reálných čísel. Každou dvojici reálných čísel dokážeme vyjádřit způsobem

 

Položíme-li

 

můžeme shrnout, že vektory   zjevně tvoří bázi prostoru   a tento prostor má tedy dimenzi rovnou dvěma. Každou dvojici jsme totiž jednoznačně vyjádřili jako lineární kombinaci vektorů   a  . Podobně pro   dostáváme

 

kde

 

tvoří bázi prostoru  . Platí tedy, že  . Zcela analogicky bychom pro obecné   obdrželi vztah

 

Příklad 2 – Různá tělesaEditovat

Ilustrujme si nyní závislost dimenze vektorového prostoru na zvoleném tělese, jak je diskutováno výše v oddíle Různá tělesa. Berme nejprve množinu komplexních čísel   jako vektorový prostor nad tělesem komplexních čísel. V takovém případě je zjevně dimenze tohoto prostoru

 

Pokud však chápeme tutéž množinu vektorů   jako vektorový prostor nad tělesem reálných čísel, tak dimenze tohoto prostoru je

 

Obecné komplexní číslo totiž můžeme zapisovat ve tvaru  , kde   a   jsou reálná čísla. Z tohoto pohledu tedy můžeme komplexní čísla chápat jako uspořádané dvojice reálných čísel. Neboli

 

Pro kartézské součiny   množin komplexních čísel dostáváme obdobně

 

Příklad 3 – MaticeEditovat

Množina reálných matic chápaná jako vektorový prostor nad tělesem reálných čísel je do značné míry podobná množině reálných aritmetických vektorů. Například matice   lze vyjádřit způsobem

 

Můžeme tedy opět zavést bázi

 

Jak vidno, dimenze prostoru matic  , tj. prostoru   je rovna  . Postupem analogickým tomu v příkladu 1 bychom ukázali, že pro obecné rozměry matice   platí

 

Příklad 4 – PolynomyEditovat

Vektorový prostor   polynomů s reálnými koeficienty má bázi

 

Tato množina má nekonečně mnoho prvků a dimenze prostoru   je tedy nekonečná, označuje se   (alef 0).

Příklad 5 – Polynomy s omezeným stupněmEditovat

Podobně jako v předchozím příkladu uvažujme prostor všech polynomů s reálnými koeficienty. Tentokrát v něm ale vezměme jeho podmnožinu tvořenou polynomy, jejichž stupeň je menší nebo roven číslu  . To znamená, mějme množinu

 

Báze tohoto prostoru je podobně jako v předchozím případě tvaru

 

Nyní je ale báze konečná, má   prvků. Platí tedy  , tj.

 .

Příklad 6 – Izomorfní vektorové prostoryEditovat

V předchozím příkladě jsme představili jeden z konečnědimenzionálních vektorových prostorů. Ilustrujme si nyní konstrukci izomorfizmu z oddílu Konečněrozměrné vektorové prostory výše. Konkrétně zkonstruujeme izomorfizmus mezi prostorem   a prostorem reálných uspořádaných n-tic, tj. aritmetickým prostorem  . Za bázi aritmetického vektorového prostoru můžeme zvolit tu z příkladu 1, tj.  . Za bázi prostoru   pak vezmeme tu z předchozího příkladu. Definujeme nyní lineární zobrazení   vztahem

 

kde chápeme  .

Uvažujme nyní pro jednoduchost  . Aplikace zobrazení   na konkrétní polynom   tedy vypadá následovně:

 

Když explicitně vypíšeme bazické vektory  , tak můžeme psát

 

Polynomu stupně nejvýše 6 jsme tedy přiřadili šestici reálných čísel. Ukažme si nyní na dalším konkrétním příkladě, jak probíhá práce s polynomy a jak probíhá práce s šesticemi čísel. Uvidíme, že v obou případech budeme postupovat naprosto analogicky, práce s šesticemi čísel je však mnohem úspornější a rychlejší. Mějme tři polynomy

 

Chtěli bychom spočíst jejich lineární kombinaci  . Po dosazení tedy

 

Dospěli jsme tak k závěru, že daná lineární kombinace je rovna

 

Spočtěme nyní tutéž věc s využitím izomorfizmu výše. Nejprve si vyjádříme obrazy všech tří polynomů při zobrazení   následovně

 

Spočtěme nyní lineární kombinaci  :

 

Nyní se můžeme inverzním zobrazení   vrátit zpět do původního prostoru polynomů, abychom získali

 

Obdrželi jsme tak tentýž výsledek s postupem výše. Ač se to na tomto příkladu nemusí zdát patrné, při výpočtech rukou na papíře se druhý způsob projevuje jako rychlejší a přehlednější způsob zápisu polynomů. Počtář se totiž nemusí obtěžovat s vypisováním jednotlivých mocnin polynomů, což zpřehledňuje zápis a snižuje pravděpodobnost chyby.

OdkazyEditovat

Související článkyEditovat

LiteraturaEditovat

  • PYTLÍČEK, Jiří. Lineární algebra a geometrie. Praha: Česká technika - nakladatelství ČVUT, 2008. ISBN 978-80-01-04063-8.  – skripta FJFI ČVUT
  • BALKOVÁ, Ľubomíra. Lineární algebra 1. Praha: Česká technika - nakladatelství ČVUT, 2013. ISBN 978-80-01-05346-1.  – skripta FJFI ČVUT