Base (algebra lineare)
Da Wikipedia, l'enciclopedia libera.
In matematica, e più precisamente in algebra lineare, un insieme di vettori di uno spazio vettoriale è una base se questi vettori sono indipendenti e generano lo spazio vettoriale.
La base è un concetto chiave dell'algebra lineare, simile a quello di sistema di riferimento usato in fisica, che permette di definire la dimensione di uno spazio vettoriale.
Indice |
[modifica] Definizione
Sia V uno spazio vettoriale su un campo K. Un insieme ordinato (sequenza) di vettori (v1, ..., vn) è una base per V se valgono entrambe queste proprietà:
- I vettori v1, ..., vn sono linearmente indipendenti;
- I vettori v1, ..., vn generano V, cioè V = Span(v1, ..., vn).
[modifica] Proprietà
[modifica] Dimensione
Uno spazio vettoriale generalmente non ha una sola base, anzi solitamente ha una infinità di basi molto diverse fra loro; però grazie al teorema della dimensione per spazi vettoriali queste basi hanno tutte la stessa cardinalità, sono formate cioè sempre dallo stesso numero di vettori.
Questo numero, che dipende quindi solo da V, è la dimensione di V e permette di definire spazi di dimensione arbitrariamente alta, superando i limiti dell'umana intuizione tridimensionale.
La dimensione di V è inoltre pari al massimo numero di vettori indipendenti in V, e al minimo numero di vettori necessari per generare V.
[modifica] Combinazione lineare
Un insieme B = (v1, ..., vn) di vettori è una base per V se e solo se ogni elemento v di V si può scrivere in un modo solo come combinazione lineare dei vettori v1, ..., vn. Tale combinazione lineare identifica le coordinate di v rispetto a B.
[modifica] Condizioni sufficienti
Le due proprietà seguenti mostrano che, conoscendo già la dimensione dello spazio, per verificare che un insieme del numero giusto di elementi sia una base è sufficiente provare una sola delle due proprietà necessarie:
- Un insieme B di n vettori in uno spazio V di dimensione n è una base se e solo se sono indipendenti.
- Un insieme B di n vettori in uno spazio V di dimensione n è una base se e solo se generano V.
[modifica] Esempi
- I vettori (1,0) e (0,1) sono una base di R2, perché sono indipendenti e generano R2 (infatti ogni altro (a, b) si scrive come (a, b) = a(1,0) + b(0,1)).
- In dimensione arbitraria, una base dello spazio vettoriale Rn è data dai vettori
e1 = (1, 0, 0, ..., 0), e2 = (0, 1, 0, ...,0), ..., en = (0, ..., 0, 1).
- La base canonica di Cn, cioè lo spazio vettoriale delle n-uple di numeri complessi, è sempre
e1 = (1, 0, 0, ..., 0), e2 = (0, 1, 0, ...,0), ..., en = (0, ..., 0, 1).
i * (1 , 0 , 0) = (i , 0 , 0)
- I vettori (2,1) e (-1,2) formano una base di R2, diversa da quella canonica: visto che sono 2 vettori in uno spazio che sappiamo già avere dimensione 2, grazie alla proprietà descritta sopra per dimostrare questo fatto ci basta notare che sono indipendenti.
[modifica] Generalizzazioni in dimensione infinita
Il concetto di base in spazi di dimensione infinita (in cui cioè esista un insieme infinito di vettori linearmente indipendenti) è più problematico. Per tali spazi esistono due nozioni differenti di base: la prima, detta base di Hamel, è definita algebricamente, mentre la seconda, detta base di Schauder, necessita della presenza di una topologia.
[modifica] Base di Hamel
Una base di Hamel per uno spazio vettoriale V è un insieme di vettori linearmente indipendenti[1], parametrizzato da un insieme ordinato I di indici, tale che ogni vettore v di V è combinazione lineare di un insieme finito di questi.
Nel caso in cui I è un insieme finito, la definizione coincide con quella data precedentemente.
Ad esempio, una base di Hamel per lo spazio vettoriale V = K[x] formato da tutti i polinomi a coefficienti in un campo K è data dall'insieme di tutti i monomi
Infatti ogni polinomio è combinazione lineare di un insieme finito di questi.
Ogni spazio vettoriale ha una base di Hamel, grazie all'assioma della scelta.
[modifica] Base di Schauder o topologica
Se lo spazio è dotato di una topologia, è possibile estendere la definizione di base in modo diverso, ammettendo somme infinite di vettori. Il senso di queste somme infinite è infatti dato dalle nozioni di limite di una successione e di serie.
Se V è uno spazio vettoriale topologico, ad esempio uno spazio di Hilbert o di Banach, un insieme ordinato di vettori linearmente indipendenti è una base di Schauder (o topologica) se lo spazio da loro generato è denso in V. In altre parole, se ogni vettore v di V può essere approssimato da somme (finite) di vettori in
, e quindi come limite di una somma infinita di questi:
dove è un sottoinsieme numerabile.
In uno spazio di Hilbert, è di particolare importanza la nozione di base ortonormale.
L'esistenza di una base di Schauder in uno spazio di Banach non è, in genere, assicurata. Vedi [citazione necessaria].
L'esistenza di una base di Schauder consente di estendere alcuni teoremi [citazione necessaria]. .
[modifica] Cardinalità
Le due nozioni di basi sono generalmente molto differenti, e anche le loro cardinalità possono differire, portando a due concetti diversi di dimensione, chiamati rispettivamente dimensione di Hamel e dimensione di Schauder. La dimensione di Hamel può avere cardinalità superiore a quella di Schauder (pur essendo entrambe infinite).
Ad esempio, sia V lo spazio delle funzioni continue reali definite sull'intervallo [0,2π]. Questo è uno spazio di Banach con la norma
Come conseguenza della teoria delle serie di Fourier, una base di Schauder per V è costruita a partire dalle funzioni trigonometriche
ed ha cardinalità numerabile. Una base di Hamel ha invece cardinalità non numerabile, ed è molto più difficile da costruire (e scarsamente utilizzata).
[modifica] Note e riferimenti
- ↑ Per definizione, {vi} è un insieme di vettori indipendenti se ogni sottoinsieme finito di questi è formato da vettori indipendenti.
[modifica] Voci correlate
- span lineare
- sottospazio vettoriale
- formula di Grassmann
- base ortonormale
- completamento a base
- estrazione di una base
Spazio vettoriale: Applicazione lineare · Base · Teorema della dimensione · Formula di Grassmann · Teorema di Rouché-Capelli · Rango · Determinante
Diagonalizzabilità: Autovettore e autovalore · Polinomio caratteristico · Polinomio minimo · Forma canonica di Jordan
Prodotto scalare: Forma bilineare · Spazio euclideo · Base ortonormale · Gram-Schmidt · Forma hermitiana · Teorema spettrale