§3. Размерность и базис векторного пространства

Линейная комбинация векторов

Тривиальная и нетривиальная линейная комбинация

Линейно зависимые и линейно независимые векторы

Свойства векторного пространства, связанные с линейной зависимостью векторов

п -мерное векторное пространство

Размерность векторного пространства

Разложение вектора по базису

§4. Переход к новому базису

Матрица перехода от старого базиса к новому

Координаты вектора в новом базисе

§5. Евклидово пространство

Скалярное произведение

Евклидово пространство

Длина (норма) вектора

Свойства длины вектора

Угол между векторами

Ортогональные векторы

Ортонормированный базис

§ 3. Размерность и базис векторного пространства

Рассмотрим некоторое векторное пространство (V, Å, ∘) над полем Р . Пусть – некоторые элементы множества V, т.е. векторы.

Линейной комбинацией векторов называется любой вектор, равный сумме произведений этих векторов на произвольные элементы поля Р (т.е. на скаляры) :

Если все скаляры равны нулю, то такая линейная комбинация называется тривиальной (простейшей), и .

Если хотя бы один скаляр отличен от нуля, линейная комбинация называется нетривиальной .

Векторы называются линейно независимыми , если только тривиальная линейная комбинация этих векторов равна :

Векторы называются линейно зависимыми , если существует хотя бы одна нетривиальная линейная комбинация этих векторов, равная .

Пример . Рассмотрим множество упорядоченных наборов четверок действительных чисел – это векторное пространство над полем действительных чисел. Задание: выяснить, являются ли векторы , и линейно зависимыми.

Решение .

Составим линейную комбинацию этих векторов: , где – неизвестные числа. Потребуем, чтобы эта линейная комбинация была равна нулевому вектору: .

В этом равенстве запишем векторы в виде столбцов чисел:

Если найдутся такие числа , при которых это равенство выполняется, и хотя бы одно из чисел не равно нулю, значит это нетривиальная линейная комбинация и векторы линейно зависимы.

Выполним действия:

Таким образом, задача сводится к решению системы линейных уравнений:

Решая ее, получим:

Ранги расширенной и основной матриц системы равны и меньше числа неизвестных , следовательно, система имеет бесконечное множество решений.

Пусть , тогда и .

Итак, для данных векторов существует нетривиальная линейная комбинация, например при , которая равна нулевому вектору, значит, эти векторы линейно зависимы.

Отметим некоторые свойства векторного пространства, связанные с линейной зависимостью векторов :

1. Если векторы линейно зависимы, то хотя бы один из них является линейной комбинацией остальных.

2. Если среди векторов имеется нулевой вектор , то эти векторы линейно зависимы.

3. Если часть векторов являются линейно зависимыми, то и все эти векторы – линейно зависимые.

Векторное пространство V называется п -мерным векторным пространством , если в нем найдется п линейно независимых векторов, и любой набор из (п + 1) векторов является линейно зависимым.

Число п называется размерностью векторного пространства , и обозначается dim(V) от английского «dimension» – размерность (измерение, размер, габарит, величина, протяженность и т.д.).

Совокупность п линейно независимых векторов п -мерного векторного пространства называется базисом .

(*)

Теорема (о разложении вектора по базису): Каждый вектор векторного пространства можно представить (и притом единственным образом) в виде линейной комбинации векторов базиса :

Формула (*) называется разложением вектора по базису , а числа – координатами вектора в этом базисе.

В векторном пространстве может быть более одного или даже бесконечно много базисов. В каждом новом базисе один и тот же вектор будет иметь разные координаты.

§ 4. Переход к новому базису

В линейной алгебре часто встает задача нахождения координат вектора в новом базисе, если известны его координаты в старом базисе.

Рассмотрим некоторое п -мерное векторное пространство (V, +, ·) над полем Р . Пусть в этом пространстве есть два базиса: старый и новый .

Задача: найти координаты вектора в новом базисе.

Пусть векторы нового базиса в старом базисе имеют разложение:

,

Выпишем координаты векторов в матрицу не строками, как они записаны в системе, а столбцами:

Полученная матрица называется матрицей перехода от старого базиса к новому.

Матрица перехода связывает координаты любого вектора в старом и новом базисе следующим соотношением:

,

где - искомые координаты вектора в новом базисе.

Таким образом, задача нахождения координат вектора в новом базисе сводится к решению матричного уравнения: , где Х – матрица-столбец координат вектора в старом базисе, А – матрица перехода от старого базиса к новому, Х * – искомая матрица-столбец координат вектора в новом базисе. Из матричного уравнения получим:

Итак, координаты вектора в новом базисе находятся из равенства:

.

Пример. В некотором базисе даны разложения векторов:

Найти координаты вектора в базисе .

Решение .

1. Выпишем матрицу перехода к новому базису, т.е. координаты векторов в старом базисе запишем столбцами:

2. Найдем матрицу А –1:

3. Выполним умножение , где – координаты вектора :

Ответ : .

§ 5. Евклидово пространство

Рассмотрим некоторое п -мерное векторное пространство (V, +, ·) над полем действительных чисел R . Пусть – некоторый базис этого пространства.

Введем в этом векторном пространстве метрику , т.е. определим способ измерения длин и углов. Для этого определим понятие скалярного произведения.

Рассмотрим линейное пространство L. Наряду с операциями сложения векторов и умножения вектора на число введем в этом пространстве еще одну операцию – операцию скалярного умножения.

Определение 1

Если каждой паре векторов а , b Î L по некоторому правилу поставить в соответствие действительное число, обозначаемое символом (а , b ) и удовлетворяющее условиям

1. (а , b ) = (b ,а ),

2. (а + с , b ) = (а , b ) + (с , b ),

3. (aа , b ) = a(а , b )

4. > 0 " а ¹ 0 и = 0 Û а = 0 ,

то это правило называется скалярным умножением , а число (а , b ) называется скалярным произведением вектора а на вектор b .

Число называют скалярным квадратом вектора а и обозначают , т. е. .

Условия 1) – 4) называют свойствами скалярного произведения : первое – свойством симметрии (коммутативности), второе и третье – свойствами линейности , четвертое – положительной определенности , а условие Û называют условием невырожденности скалярного произведения.

Определение 2

Евклидовым пространством называется действительное линейное пространство, на котором введена операция скалярного умножения векторов.

Евклидово пространство обозначают Е.

Свойства 1) – 4) скалярного произведения при этом называют аксиомами евклидова пространства.

Рассмотрим примеры евклидовых пространств.

· Пространства V 2 и V 3 являются евклидовыми пространствами, т.к. на них скалярное произведение, удовлетворяющее всем аксиомам, было определено следующим образом

· В линейном пространстве R п (x ) многочленов степени не выше п скалярное умножение векторов и можно ввести по формуле

Проверим выполнение свойств скалярного произведения для введенной операции.

2) Рассмотрим . Пусть , тогда

4) . Но сумма квадратов любых чисел всегда больше либо равна нулю, причем равна нулю тогда и только тогда, когда все эти числа равны нулю. Следовательно, , если многочлен не равен тождественно нулю (т.е. среди его коэффициентов есть отличные от нуля) и Û когда , что означает .

Таким образом, все свойства скалярного произведения выполняются, значит, равенство определяет скалярное умножение векторов пространства R п (x ), а само это пространство является евклидовым.

· В линейном пространстве R n скалярное умножение вектора на вектор может быть определено по формуле

Покажем, что в любом линейном пространстве может быть определено скалярное умножение, т.е. любое линейное пространство можно сделать евклидовым пространством. Для этого возьмем в пространстве L n произвольный базис {а 1 , а 2 , …, а п }. Пусть в этом базисе

а = a 1 а 1 + a 2 а 2 + …+ a п а п и b = b 1 а 1 + b 2 а 2 + …+ b п а п .

(а , b ) = a 1 b 1 + a 2 b 2 + …+ a п b п . (*)

Проверим выполнение свойств скалярного произведения:

1) (а , b ) = a 1 b 1 + a 2 b 2 + …+ a п b п = b 1 a 1 + b 2 a 2 + …+b п a п = (b , а ),

2) Если ,то

Тогда

(а + с , b ) =

= (а , b ) + (с , b ).

3. (lа , b ) = (la 1)b 1 + (la 2)b 2 + …+ (la п )b п = la 1 b 1 + la 2 b 2 + …+ la п b п =

L(a 1 b 1) + l(a 2 b 2) + …+ l(a п b п ) = l (а , b ).

4. " а ¹ 0 и тогда и только тогда, когда все a i = 0, т.е. а = 0 .

Следовательно, равенство (а , b ) = a 1 b 1 + a 2 b 2 + …+ a п b п определяет в L n скалярное произведение.

Заметим, что рассмотренное равенство (а , b ) = a 1 b 1 + a 2 b 2 + …+ a п b п для различных базисов пространства дает различные значения скалярного произведения одних и тех же векторов а и b . Более того, скалярное произведение может быть определено и каким-либо принципиально другим способом. Поэтому будем называть задание скалярного произведения с помощью равенства (*) традиционным .

Определение 3

Нормой вектораа арифметическое значение квадратного корня из скалярного квадрата этого вектора.

Норму вектора обозначают ||а ||, или [а ], или | а | . Итак, то определению,

||а || .

Имеют место следующие свойства нормы:

1. ||а || = 0 Û а =0 .

2. ||aа ||= |a|.||а || "a ÎR.

3. |(а , b )| £ ||а ||.||b || (неравенство Коши - Буняковского).

4. ||а +b || £ ||а || + ||b || (неравенство треугольника).

В евклидовых пространствах V 2 и V 3 с традиционным образом заданным скалярным умножением норма вектора `а есть его длина

||`а || = |`а |.

В евклидовом пространстве R n со скалярным умножением норма вектора равна

|| a || = .

Определение 4

Вектор а евклидова пространства называется нормированным (или единичным ), если его норма равна единице: || a || = 1.

Если а ¹ 0 , то векторы и – единичные векторы. Нахождение для заданного вектора а соответствующего ему единичного вектора (или ) называется нормированием вектора а .

Из неравенства Коши – Буняковского следует, что

Откуда ,

поэтому отношение можно рассматривать как косинус некоторого угла.

Определение 5

Угол j (0£ j углом между векторами а и b евклидова пространства.

Таким образом, угол между векторами а и b евклидова пространства определяется по формуле

j = = arccos .

Заметим, что введение скалярного умножения в линейном пространстве дает возможность производить в этом пространстве «измерения», подобные тем, которые возможны в пространстве геометрических векторов, а именно измерение «длин» векторов и «углов» между векторами, при этом выбор формы задания скалярного умножения аналогичен выбору «масштаба» для таких измерений. Это позволяет распространить на произвольные линейные пространства методы геометрии, связанные с измерениями, тем самым значительно усилив средства исследования математических объектов, встречающихся в алгебре и анализе.

Определение 6

Векторы а и b евклидова пространства называются ортогональными , если их скалярное произведение равно нулю:

Заметим, что если хотя бы один из векторов нулевой, то равенство выполняется. Действительно, т.к. нулевой вектор можно представить в виде 0 = 0.а , то (0 , b ) = (0.а , b ) = 0.(а , b ) = 0. Следовательно, нулевой вектор ортогонален к любому вектору евклидова пространства.

Определение 7

Система векторов а 1 , а 2 , …, а т евклидова пространства называется ортогональной , если эти векторы попарно ортогональны, т.е.

(а i , а j ) = 0 "i ¹ j , i , j =1,2,…,m .

Система векторов а 1 , а 2 , …, а т евклидова пространства называется ортонормированной (или ортонормальной ), если она ортогональная и каждый ее вектор – нормированный, т.е.

(а i , а j ) = , i , j = 1,2, …, m .

Ортогональная система векторов обладает свойствами:

1. Если – ортогональная система ненулевых векторов, то система полученная нормированием каждого из векторов данной системы, также является ортогональной.

2. Ортогональная система ненулевых векторов линейно независима.

Если всякая ортогональная, а значит, и ортонормированная система векторов линейно независима, то может ли такая система образовывать базис заданного пространства? На этот вопрос отвечает следующая теорема.

Теорема 3

Во всяком п -мерном евклидовом пространстве ( ) существует ортонормированный базис.

Доказательство

Доказать теорему – значит найти этот базис. Поэтому поступим следующим образом.

Рассмотрим в заданном евклидовом пространстве произвольный базис {а 1 , а 2 , …, а n }, по нему построим ортогональный базис {g 1 , g 2 , …, g n }, а затем нормируем векторы этого базиса, т.е. положим . Тогда система векторов {е 1 , е 2 ,…, е n } образует ортонормированный базис.

Итак, пусть Б:{а 1 , а 2 , …, а n } – произвольный базис рассматриваемого пространства.

1. Положим

g 1 = а 1 , g 2 = а 2 + g 1

и подберем коэффициент так, чтобы вектор g 2 был ортогонален вектору g 1 , т.е. (g 1 , g 2) = 0. Поскольку

,

то из равенства находим = – .

Тогда вектор g 2 = а 2 – g 1 ортогонален вектору g 1 .

g 3 = а 3 + g 1 + g 2 ,

и подберем и так, чтобы вектор g 3 был ортогонален и g 2 , и g 3 , т.е. (g 1 , g 3) = 0 и (g 2 , g 3) = 0. Находим

Тогда из равенств и находим соответственно и .

Таким образом, вектор g 3 = а 3 –` g 1 – g 2 ортогонален векторам g 1 и g 2 .

Аналогично построим вектор

g 4 = а 4 –` g 1 – g 2 – g 3 .

Нетрудно проверить, что (g 1 , g 4) = 0, (g 2 , g 4) = 0, (g 3 , g 4) = 0. 2 – … – g k –1 , k = 2, 3, …, n .

3) Нормировать полученную систему векторов {g 1 , g 2 , …, g п }, т.е. положить .

4) Записать ортонормированный базис {е 1 , е 2 , …, е n }.

В дальнейшем ортонормированный базис будем обозначать

Б 0:{е 1 , е 2 , …, е n }.

Отметим следующие свойства ортонормированного базиса .

1) В ортонормированном базисе скалярное произведение любых двух векторов пространства равно сумме произведений их соответствующих координат: (а , b ) = a 1 b 1 + a 2 b 2 + …+ a п b п .

2) Если в некотором базисе скалярное произведение двух векторов равно сумме произведений их соответствующих координат, то этот базис – ортонормированный.

Таким образом, всякий базис евклидова пространства будет ортонормированным, если скалярное произведение определено как сумма произведений координат векторов в этом базисе .

3) В ортонормированном базисе норма вектора равна корню квадратному из суммы квадратов его координат.

|| a || = .

Определение 8.

Множество М называется метрическим пространством , если существует правило, по которому любым двум его элементам х и у поставлено в соответствие некоторое действительное число r(х ,у ) называемое расстоянием между этими элементами, удовлетворяющее условиям:

1. r(х ,у ) = r(у ,х );

2. r(х ,у )³0 для любых х и у , причем r(х ,у )=0 тогда и только тогда, когда х = у ;

3. r(х ,у ) £ r(х , z ) + r(у , z ) для любых трех элементов х , у , z ÎМ.

Элементы метрического пространства называются точками .

Примером метрического пространства является пространство R n , в нем расстояние между точками (векторами этого пространства) может быть определено по формуле r(х ,у ) = || х – у ||.

Соответствующее такому векторному пространству. В этой статье за исходное будет взято первое определение.

N {\displaystyle n} -мерное евклидово пространство обозначается E n , {\displaystyle \mathbb {E} ^{n},} также часто используется обозначение (если из контекста ясно, что пространство обладает евклидовой структурой).

Энциклопедичный YouTube

1 / 5

✪ 04 - Линейная алгебра. Евклидово пространство

✪ Неевклидова геометрия. Часть первая.

✪ Неевклидова геометрия. Часть вторая

✪ 01 - Линейная алгебра. Линейное (векторное) пространство

✪ 8. Евклидовы пространства

Субтитры

Формальное определение

Для определения евклидова пространства проще всего взять в качестве основного понятие скалярного произведения . Евклидово векторное пространство определяется как конечномерное векторное пространство над полем вещественных чисел , на векторах которого задана вещественнозначная функция (⋅ , ⋅) , {\displaystyle (\cdot ,\cdot),} обладающая следующими тремя свойствами:

Пример евклидова пространства - координатное пространство R n , {\displaystyle \mathbb {R} ^{n},} состоящее из всевозможных кортежей вещественных чисел (x 1 , x 2 , … , x n) , {\displaystyle (x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n}),} скалярное произведение в котором определяется формулой (x , y) = ∑ i = 1 n x i y i = x 1 y 1 + x 2 y 2 + ⋯ + x n y n . {\displaystyle (x,y)=\sum _{i=1}^{n}x_{i}y_{i}=x_{1}y_{1}+x_{2}y_{2}+\cdots +x_{n}y_{n}.}

Длины и углы

Заданного на евклидовом пространстве скалярного произведения достаточно для того, чтобы ввести геометрические понятия длины и угла . Длина вектора u {\displaystyle u} определяется как (u , u) {\displaystyle {\sqrt {(u,u)}}} и обозначается | u | . {\displaystyle |u|.} Положительная определённость скалярного произведения гарантирует, что длина ненулевого вектора ненулевая, а из билинейности следует, что | a u | = | a | | u | , {\displaystyle |au|=|a||u|,} то есть длины пропорциональных векторов пропорциональны.

Угол между векторами u {\displaystyle u} и v {\displaystyle v} определяется по формуле φ = arccos ⁡ ((x , y) | x | | y |) . {\displaystyle \varphi =\arccos \left({\frac {(x,y)}{|x||y|}}\right).} Из теоремы косинусов следует, что для двумерного евклидова пространства (евклидовой плоскости ) данное определение угла совпадает с обычным . Ортогональные векторы, как и в трёхмерном пространстве, можно определить как векторы, угол между которыми равен π 2 . {\displaystyle {\frac {\pi }{2}}.}

Неравенство Коши - Буняковского - Шварца и неравенство треугольника

В данном выше определении угла остался один пробел: для того, чтобы arccos ⁡ ((x , y) | x | | y |) {\displaystyle \arccos \left({\frac {(x,y)}{|x||y|}}\right)} был определён, необходимо, чтобы выполнялось неравенство | (x , y) | x | | y | | ⩽ 1. {\displaystyle \left|{\frac {(x,y)}{|x||y|}}\right|\leqslant 1.} Это неравенство действительно выполняется в произвольном евклидовом пространстве, оно называется неравенством Коши - Буняковского - Шварца . Из этого неравенства, в свою очередь, следует неравенство треугольника : | u + v | ⩽ | u | + | v | . {\displaystyle |u+v|\leqslant |u|+|v|.} Неравенство треугольника, вместе с перечисленными выше свойствами длины, означает, что длина вектора является нормой на евклидовом векторном пространстве, а функция d (x , y) = | x − y | {\displaystyle d(x,y)=|x-y|} задаёт на евклидовом пространстве структуру метрического пространства (эта функция называется евклидовой метрикой). В частности, расстояние между элементами (точками) x {\displaystyle x} и y {\displaystyle y} координатного пространства R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} задаётся формулой d (x , y) = ‖ x − y ‖ = ∑ i = 1 n (x i − y i) 2 . {\displaystyle d(\mathbf {x} ,\mathbf {y})=\|\mathbf {x} -\mathbf {y} \|={\sqrt {\sum _{i=1}^{n}(x_{i}-y_{i})^{2}}}.}

Алгебраические свойства

Ортонормированные базисы

Сопряжённые пространства и операторы

Любой вектор x {\displaystyle x} евклидова пространства задаёт линейный функционал x ∗ {\displaystyle x^{*}} на этом пространстве, определяемый как x ∗ (y) = (x , y) . {\displaystyle x^{*}(y)=(x,y).} Это сопоставление является изоморфизмом между евклидовым пространством и

Евклидово пространство

Т.А. Волкова, Т.П. Кныш.

И КВАДРАТИЧНЫЕ ФОРМЫ

ЕВКЛИДОВО ПРОСТРАНСТВО

Санкт-Петербург

Рецензент: кандидат технических наук, доцент Шкадова А.Р.

Евклидово пространство и квадратичные формы: конспект лекций. – СПб.: СПГУВК, 2012 – с.

Конспект лекций предназначен для студентов второго курса направления бакалавриата 010400.62 «Прикладная математика и информатика» и первого курса направления бакалавриата 090900.62 «Информационная безопасность».

Пособие содержит полный конспект лекций по одному из разделов дисциплины «Геометрия и алгебра» для направления 010400.62 и дисциплине «Алгебра и геометрия» для направления 090900.62 Учебное пособие соответствует рабочим программам дисциплин, стандартам указанных специальностей и может быть использовано при подготовке к экзамену студентами и преподавателями.

©Санкт-Петербургский государственный

университет водных коммуникаций, 2012

Многие свойства объектов, встречающихся в геометрии, тесно связаны с возможностью измерения длин отрезков и угла между прямыми. В линейном пространстве мы еще не можем производить такие измерения, вследствие чего область применения общей теории линейных пространств к геометрии и к ряду других математических дисциплин довольно сильно сужается. Это затруднение, однако, может быть устранено, если ввести понятие скалярного произведения двух векторов. А именно, пусть − линейное -мерное действительное пространство. Поставим в соответствие каждой паре векторов , действительное число и назовем это число скалярным произведением векторов и , если удовлетворяются следующие требования:

1. (коммутативный закон) .

3. для любого действительного .

4. для любого ненулевого вектора .

Скалярное произведение является частным случаем понятия числовой функции двух векторных аргументов , т. е. функции, значения которой суть числа. Мы можем, следовательно, назвать скалярным произведением такую числовую функцию векторных аргументов , , значения которой действительны для любых значений аргументов из и для которой удовлетворяются требования 1 − 4.

Действительное линейное пространство , в котором определено скалярное произведение, будет называться евклидовым и будет обозначаться через .

Отметим, что в евклидовом пространстве скалярное произведение нулевого вектора на любой вектор равно нулю: . Действительно, , и в силу требования 3 . Полагая , получаем, что . Отсюда, в частности, .

1. Пусть − обычное трехмерное пространство геометрических векторов с общим началом в точке . В аналитической геометрии скалярным произведением двух таких векторов называется действительное число, равное , где и − длины векторов и , а − угол между векторами , , и доказывается, что для этого числа удовлетворяются все требования 1 − 4.

Таким образом, введенное нами понятие скалярного произведения является обобщением понятия скалярного произведения геометрических векторов.

2. Рассмотрим пространство – мерных строк с действительными координатами и поставим в соответствие каждой паре и таких векторов-строк действительное число

Легко проверить, что для этого числа удовлетворяются все требования 1 − 4:

и аналогично . Наконец,

так как по меньшей мере одно из чисел при отлично от нуля.

Мы видим отсюда, что это число является скалярным произведением векторов строк и , а пространство , после того как мы ввели такое скалярное произведение, становится евклидовым.

3. Пусть - линейное действительное -мерное пространство и − некоторый его базис. Поставим в соответствие каждой паре векторов , действительное число . Тогда пространство превратится в евклидово, т. е. число будет скалярным произведением векторов и . В самом деле:

Можно даже другими способами превратить наше пространство в евклидово, например, мы могли бы поставить в соответствие паре векторов , действительное число

и легко проверить, что для такого числа удовлетворяются все требования 1 − 4, характеризующие скалярное произведение. Но так как здесь (при том же базисе ) мы определили другую числовую функцию , то из получается другое евклидово пространство с другим «мероопределением».

4. Наконец, обращаясь к тому же пространству , рассмотрим числовую функцию , которая при , определяется равенством . Эта функция уже не является скалярным произведением, так как нарушается требование 4: при , вектор равен , a . Тем самым здесь из не получается евклидова пространства.

Пользуясь требованиями 2 и 3, входящими в определение скалярного произведения, легко получить следующую формулу:

где , − две произвольные системы векторов. Отсюда, в частности, получается при произвольном базисе и для любой пары векторов , , что

где . Выражение в правой части равенства (1) есть многочлен от и и называется билинейной формой от и (каждый ее член является линейным, т.е. первой степени, как относительно , так и относительно ). Билинейная форма называется симметрической , если для каждого ее коэффициента выполняется условие симметрии . Таким образом, скалярное произведение в произвольном базисе выражается в виде билинейной симметрической формы от координат векторов , с действительными коэффициентами . Но этого еще недостаточно. А именно, полагая , получаем из равенства (1), что

Евклидово пространство

Евкли́дово простра́нство (также Эвкли́дово простра́нство ) - в изначальном смысле, пространство, свойства которого описываются аксиомами евклидовой геометрии . В этом случае предполагается, что пространство имеет размерность 3.

В современном понимании, в более общем смысле, может обозначать один из сходных и тесно связанных объектов, определённых ниже. Обычно -мерное евклидово пространство обозначается , хотя часто используется не вполне приемлемое обозначение .

,

в простейшем случае (евклидова норма ):

где (в евклидовом пространстве всегда можно выбрать базис , в котором верен именно этот простейший вариант).

2. Метрическое пространство , соответствующее пространству описанному выше. То есть с метрикой, введённой по формуле:

,

Связанные определения

• Под евклидовой метрикой может пониматься метрика, описанная выше, а также соответствующая риманова метрика .

• Под локальной евклидовостью обычно имеют в виду то, что каждое касательное пространство риманова многообразия есть евклидово пространство со всеми вытекающими свойствами, например, возможностью (по гладкости метрики) ввести в малой окрестности точки координаты, в которых расстояние выражается (с точностью до какого-то порядка) в соответствии с описанным выше.

• Метрическое пространство называют локально евклидовым также если возможно ввести на нём координаты, в которых метрика будет евклидовой (в смысле второго определения) всюду (или хотя бы на конечной области) - каковым, например, является риманово многообразие нулевой кривизны.

Примеры

Наглядными примерами евклидовых пространств могут служить пространства:

Более абстрактный пример:

Вариации и обобщения

См. также

Ссылки

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Евклидово пространство" в других словарях:

Конечномерное векторное пространство с положительно определённым скалярным произведением. Является непосредств. обобщением обычного трёхмерного пространства. В Е. п. существуют декартовы координаты, в к рых скалярное произведение (ху)векторов х … Физическая энциклопедия

Пространство, свойства которого изучаются в евклидовой геометрии. В более широком понимании евклидовым пространством называется n мерное векторное пространство, в котором определено скалярное произведение … Большой Энциклопедический словарь

Евклидово пространство - пространство, свойства которого описываются аксиомами евклидовой геометрии. Упрощенно можно определить евклидово пространство, как пространство на плоскости или в трехмерном объеме, в которых заданы прямоугольные (декартовы) координаты, а… … Начала современного естествознания

Евклидово пространство - см. Многомерное (n мерное) векторное пространство, Векторное (линейное) пространство … Экономико-математический словарь

евклидово пространство - — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом EN Cartesian space … Справочник технического переводчика

Пространство, свойства которого изучаются в евклидовой геометрии. В более широком понимании евклидовым пространством называют n мерное векторное пространство, в котором определено скалярное произведение. * * * ЕВКЛИДОВО ПРОСТРАНСТВО ЕВКЛИДОВО… … Энциклопедический словарь

Пространство, свойства к рого изучаются в евклидовой геометрии. В более широком понимании Е. п. наз. n мерное векторное пространство, в к ром определено скалярное произведение … Естествознание. Энциклопедический словарь

Пространство, свойства к рого описываются аксиомами евклидовой геометрии. В более общем смысле Е. п. конечномерное действительное векторное пространствоRn со скалярным произведением(х, у), х, к рое в надлежащим образом выбранных координатах… … Математическая энциклопедия

- (в математике) пространство, свойства которого описываются аксиомами евклидовой геометрии (См. Евклидова геометрия). В более общем смысле Е. п. называется n мepное Векторное пространство, в котором возможно ввести некоторые специальные… … Большая советская энциклопедия

- [по имени др. греч. математика Евклида (Eukleides; 3 в. до н. э.)] пространство, в т. ч. многомерное, в к ром возможно ввести координаты х1,..., хп так, что расстояние р (М,М) между точками М (х1 ..., х n) и М (х 1 , .... xn) может быть… … Большой энциклопедический политехнический словарь