Koordinátatér

Innen: Hungaropédia
Ugrás a navigációhozUgrás a kereséshez
Két dimenzióban a koordinátatér azokból a síkvektorokból áll, amelyek kiindulópontja az origó

A matematikában a koordinátatér vagy standard vektortér egy adott test elemeiből álló n-esek halmaza, komponensenkénti összeadással és skalárral szorzással ellátva. A koordinátatér elemei koordinátavektorok. A koordinátatér standard bázisa kanonikus egységvektorokból áll. A koordinátaterek közötti lineáris leképezéseket mátrix (matematika)ok ábrázolják. A lineáris algebrában a koordinátatereknek különleges jelentőségük van, mivel minden véges dimenziós vektortér izomorf egy koordinátatérrel. A két- és háromdimenziós valós koordinátaterek gyakran szolgálnak az euklideszi sík és az euklideszi háromdimenziós tér modelljeként. Ekkor elemeiket egyszerre tekintjük pontoknak és vektoroknak.

Definíció

Egy (x,y,z) koordinátavektor, mint helyvektor a háromdimenziós valós koordinátatérben

Legyen K test, n egy természetes szám, ekkor az

Kn={(x1,,xn)x1,,xnK}

n-szeres Descartes-szorzat az összes (x1,,xn) n-es halmaza, ahol a koordináták K-beliek. Ehhez bevezetjük az +:Kn×KnKn komponensenkénti összeadást:

(x1,,xn)+(y1,,yn)=(x1+y1,,xn+yn)

illetve a :K×KnKn skalárral szorzást:

a(x1,,xn)=(ax1,,axn).

Ezzel megkapjuk a (Kn,+,) vektorteret, melyet nevezünk koordinátatérnek, standard vektortérnek vagy a K test fölötti n dimenziós vektortérnek.[1]

Ábrázolás oszlopvektorokkal

A koordinátavektorokat gyakran oszlopvektorokként jelölik. A vektorok összeadása és a skalárral szorzás megfelel a soronkénti összeadásnak és a soronkénti skalárral szorzásnak:

(x1xn)+(y1yn)=(x1+y1xn+yn),a(x1xn)=(ax1axn).

Ezek a műveletek megfelelnek a mátrixok összeadásának és a mátrixok skalárral szorzásának egyoszlopos mátrixok esetén.

Példák

Kér vektor összeadása az euklidészi síkon (fent) és egy vektor szorzása a kettővel, mint skalárral (lent)

Egyik gyakran használt példa a valós számok fölött megalkotott koordinátatér. Az egydimenziós 1 tér esetén a vektortérben definiált összeadás és skalárral szorzás megfelel a valós számok összeadásának és szorzásának. A kétdimenziós valós 2 koordinátatérben a számpárok értelmezhetők az euklidészi sík helyvektoraiként. Ekkor a két koordináta éppen a helyvektor végpontjának Descartes-koordinátái. Ezzel az

v+w=(v1v2)+(w1w2)=(v1+w1v2+w2)

összeadás a hozzátartozó vektorok összeadása, és a

av=a(v1v2)=(av1av2)

skalárral szorzás a megfelelő vektor a-szorosára nyújtásának. Mindkét művelet eredménye szintén vektor a síkon. Hasonlóan, a valós 3 háromdimenziós koordinátatér értelmezhető a háromdimenziós euklideszi tér helyvektorai. Magasabb dimenzióban a dolog hasonlóan működik, még ha kevésbé szemléletes is.

Tulajdonságok

Neutrális elem és ellentett

A koordinátatér neutrális eleme az

(0,,0)

nullvektor, ahol 0 a K test nulleleme. Egy (x1,,xn) vektor ellentettje az (x1,,xn) vektor, ahol xi rendre az xi koordináta ellentettje a K testben.

Vektortér axiómák

A koordinátatér vektortér. Legyenek x,y,zKn koordinátavektorok, a,bK skalárok; ekkor teljesülnek a következők:

  • asszociativitás: x+(y+z)=(x+y)+z
  • kommutativitás: x+y=y+x,
  • vegyes asszociativitás: a(bx)=(ab)x
  • disztributivitások: a(x+y)=ax+ay és (a+b)x=ax+bx
  • az egységelem neutralitása: 1x=x, ahol 1 a K test egységeleme.

Mindezek a K test műveleteinek tulajdonságaiból adódnak, amelyeket az egyes koordinátákra alkalmazunk.

Bázis

A koordinátatér standard bázisa a kanonikus egységvektorokból áll:

{e1,e2,,en}={(1,0,,0),(0,1,0,,0),,(0,,0,1)},

ezek lineáris kombinációjával minden xKn vektor kifejezhető:

x=x1e1++xnen

A koordinátatér dimenziója:

dim(Kn)=n.

Bázistranszformációval további bázisokhoz juthatunk. Egy (n×n)-es mátrix sorai és oszlopai akkor alkotják a Kn koordinátatér bázisát, ha a mátrix invertálható, vagyis teljes rangú.

Lineáris leképezések

Két, azonos test fölötti koordinátatér közötti lineáris leképezések egyértelműen megfeleltethetők az adott test fölötti mátrixoknak: Legyen AKm×n mátrix m sorral és n oszloppal, ekkor a mátrix-vektor szorzás definiál egy

fA:KnKm,fA(x)=Ax

lineáris leképezést. Megfordítva, minden f:KnKm lineáris leképezéshez tartozik egyértelműen egy AfKm×n mátrix, úgy, hogy f(x)=Afx minden xKn-re. Af oszlopai ekkor a standard bázis vektorainak képei:

Af=(f(e1)f(en)).

A mátrixok a mátrixösszeadással és a skalárral szorzással szintén vektorteret alkotnak, a mátrixteret.

Izomorfizmus

Ha V egy K fölötti n-dimenziós vektortér, akkor izomorf a Kn koordinátatérrel,

VKn.

Ugyanis válasszunk egy {b1,,bn} bázist V-ben, így minden vV vektor előáll, mint

v=c1b1++cnbn

ahol c1,,cnK. Ezzel minden vV vektor reprezentálható, mint (c1,,cn)Kn. Megfordítva, minden koordináta-n-es pontosan egy vektornak felel meg a bázis vektorainak lineáris függetlensége miatt. Tehát a

KnV,(c1,,cn)c1b1++cnbn

leképezés bijektív, és mivel lineáris is, izomorfizmus a két vektortér között.[2] Mivel így minden K test fölötti n dimenziós vektortér izomorf a Kn koordinátatérrel, azért minden ugyanazon test fölötti, ugyanazon dimenziós vektortér izomorf egymással. Más szavakkal, a vektorterek izomorfia erejéig jellemezhetők alaptestükkel és dimenziójukkal. A véges dimenziós vektortereknek ez az azonosítása a koordinátatérrel magyarázza a standard tér elnevezést.[2] Konkrét számolások esetén a koordinátavektorokkal számolnak, ám elméleti szinten inkább alaptestükkel és dimenziójukkal jellemzett absztrakt terekkel foglalkoznak, mivel nem akarnak egy már eleve kiválasztott bázis/koordináta-rendszer mentén érvelni.

Gazdagabb struktúrák

A koordinátatér a következő struktúrákká fejleszthető:

  • Egy valós vagy komplex vektorteret ellátunk egy skalárszorzattal, például standard skalárszorzattal, akkor skalárszorzatos vektorteret kapunk. Mivel itt az indukált metrika teljes, azért rögtön Hilbert-teret kapunk.
  • Egy valós vagy komplex vektorteret ellátunk egy vektornormával, például euklidészi vagy más p-normával, ekkor normált teret kapunk. Az indukált metrikával Banach-tér.
  • Egy valós vagy komplex vektorteret ellátunk egy topológiával, például a standard topológiával. Így topologikus vektorteret kapunk, amennyiben az összeadás és a skalárral szorzás folytonos a topológiában.

Jegyzetek

  1. Fischer. Lineare Algebra: eine Einführung für Studienanfänger, 75. o. 
  2. 2,0 2,1 Amann, Escher. Analysis I, 125. o. 

Források

  • Gerd Fischer. Lineare Algebra: eine Einführung für Studienanfänger. Springer (2008) 
  • Herbert Amann, Joachim Escher. Analysis I. Springer (2006) 

Fordítás

Ez a szócikk részben vagy egészben a Koordinatenraum című német Wikipédia-szócikk fordításán alapul. Az eredeti cikk szerkesztőit annak laptörténete sorolja fel. Ez a jelzés csupán a megfogalmazás eredetét és a szerzői jogokat jelzi, nem szolgál a cikkben szereplő információk forrásmegjelöléseként.