Rⁿ'de vektör işlemlerini, lineer kombinasyonu, uzunluk ve iç çarpımı, sonra vektör uzayının on aksiyomunu öğrenip bir kümenin (standart ya da standart olmayan işlemlerle) vektör uzayı olup olmadığını kontrol etmeyi öğrenirsin.
Şimdiye kadar matrislerle sayı tabloları olarak çalıştık. Bu hafta geometriye ve soyutlamaya geçiyoruz. Önce Rn‘de vektörler: bildiğin düzlem ve uzay vektörlerinin n boyutlu hali. Sonra büyük fikir: vektör uzayı (vector space). Toplanabilen ve sayıyla çarpılabilen, belli kurallara uyan her nesne topluluğu (matrisler, polinomlar, fonksiyonlar) Rn gibi davranır. Dönemin ikinci yarısındaki her şey (altuzay, baz, boyut, lineer dönüşüm) bu tanımın üzerine kurulu.
Altın kurallar:
Rn‘de her işlem bileşen bileşen yapılır.
“Lineer kombinasyon mu?” sorusu aslında bir sistem sorusudur: Gauss eleme yap.
Vektör uzayı olmadığını göstermek için tek bir aksiyomun bozulduğu tek somut örnek yeter.
Standart olmayan işlemlerde sıfır vektörü hesapla; (0,0) olduğunu varsayma.
Rⁿ’de vektörler
Rn, n reel sayının sıralı listelerinin kümesidir: v=(v1,v2,…,vn). Satır ya da sütun olarak yazılabilir; bu derste sistemlerle birlikte kullanırken sütun tercih edilir.
w=c1v1+c2v2+⋯+ckvk biçiminde yazılabiliyorsa w, vi‘lerin bir lineer kombinasyonudur (linear combination). Bulmak için katsayıları bilinmeyen kabul edip sistemi çöz. Vektörler sütun olur:
Örnek.(4,1,5), (1,0,1) ve (1,1,2)‘nin kombinasyonu mu?
b=1, a=3. Evet: (4,1,5)=3(1,0,1)+1(1,1,2). Aynı soruyu (4,1,7) için sorsaydık son satır [00∣2] çıkardı: kombinasyon değil.
Uzunluk ve iç çarpım
Bu kavramlar 14. haftada (ortogonal köşegenleştirme) gerekecek, şimdiden tanış:
Kavram
Formül
Örnek u=(1,−2,3,0), v=(2,1,−1,4)
İç çarpım (dot product)
u⋅v=∑uivi
2−2−3+0=−3
Norm (length)
∥u∥=u⋅u
1+4+9=14
Birim vektör (unit vector)
u/∥u∥
141(1,−2,3,0)
Açı
cosθ=∥u∥∥v∥u⋅v
Ortogonal (orthogonal)
u⋅v=0
Vektör uzayı tanımı
V boş olmayan bir küme, üzerinde bir toplama ve bir skalerle çarpma tanımlı olsun. Her u,v,w∈V ve her c,d∈R için şu on aksiyom sağlanıyorsa V bir vektör uzayıdır:
#
Aksiyom
Ad
1
u+v∈V
toplamaya kapalılık (closure)
2
u+v=v+u
değişme
3
u+(v+w)=(u+v)+w
birleşme
4
u+0=u olan bir 0∈V var
sıfır vektör
5
her u için u+(−u)=0 olan −u∈V var
ters
6
cu∈V
skalerle çarpmaya kapalılık
7
c(u+v)=cu+cv
dağılma
8
(c+d)u=cu+du
dağılma
9
c(du)=(cd)u
birleşme
10
1u=u
birim
“Vektör” kelimesi artık ok demek değil: V‘nin her elemanı bir vektördür, bir matris ya da polinom da olabilir.
Standart örnekler
Uzay
Elemanlar
Sıfır vektör
Rn
n-liler
(0,…,0)
Mm,n
m×n matrisler
sıfır matris
Pn
derecesi en fazlan olan polinomlar
sıfır polinom
P
bütün polinomlar
sıfır polinom
C(−∞,∞)
bütün sürekli fonksiyonlar
f(x)=0
Hepsinde işlemler bildiğin toplama ve sayıyla çarpma. Aksiyomlar reel sayıların kurallarından gelir.
Vektör uzayı olmayan kümeler
Genelde kapalılık (1 veya 6) ya da sıfır vektör (4) bozulur:
Derecesi tam 2 olan polinomlar.x2+(−x2+x)=x, derecesi 1. Toplamaya kapalı değil.
R2‘de birinci koordinatı negatif olmayanlar{(x,y):x≥0}. (−1)(1,0)=(−1,0) kümede değil.
{(x,y):y=x+1}.(0,0) kümede değil, sıfır vektör yok.
Standart olmayan işlemler
Sınavda bazen tanıdık bir kümeye tuhaf işlemler verilir. Strateji:
Kapalılığı kontrol et.
Sıfır vektörü denklem kurarak bul: u⊕z=u.
Tersi bul: u⊕u′=z.
Skaler aksiyomları (7-10) somut sayılarla dene. Biri bozuluyorsa dur.
Örnek.R2, standart toplama, ama c⊙(x,y)=(cx,0). 10. aksiyom: 1⊙(1,1)=(1,0)=(1,1). Vektör uzayı değil. Diğer dokuz aksiyomun sağlanıyor olması bir şey değiştirmez.
Is (1,2,4) a linear combination of (1,0,1) and (0,1,1)?
Cevabı göster
No
a(1,0,1)+b(0,1,1)=(a,b,a+b). İlk iki bileşen a=1, b=2 verir, ama o zaman 3. bileşen 3=4. Genişletilmiş matrisle: [00∣1] satırı çıkar, sistem tutarsız.
Soru 5orta
Find ∥v∥ and the unit vector in the direction of v=(2,−1,2).
Is R2 with standard addition and the scalar multiplication c⊙(x,y)=(cx,0) a vector space? If not, name an axiom that fails.
Cevabı göster
No: 1⊙u=u fails
1⊙(1,1)=(1,0)=(1,1). "1u=u" aksiyomu bozuluyor. Toplama ile ilgili aksiyomlar sağlanıyor (standart toplama); tek bir aksiyomun bozulması yeterli.
Soru 8zor
On R2 define (x1,y1)⊕(x2,y2)=(x1+x2+1,y1+y2+1). What is the zero vector for ⊕, and what is the additive inverse of (x,y)?
Cevabı göster
Zero vector (−1,−1); inverse (−x−2,−y−2)
Sıfır vektör z=(a,b): (x+a+1,y+b+1)=(x,y) her (x,y) için. a=b=−1. Ters (p,q): (x+p+1,y+q+1)=(−1,−1), yani p=−x−2, q=−y−2. Tuzak: sıfır vektör burada (0,0) değil. Kontrol: (3,5)⊕(−1,−1)=(3,5).
Soru 9orta
Is the set of all polynomials of degree exactly 2 (with standard operations) a vector space?
Cevabı göster
No
Toplamaya kapalı değil: x2 ve −x2+1 derecesi 2, ama toplamları 1, derecesi 0. Ayrıca sıfır polinom kümede yok. Buna karşılık derecesi en fazla 2 olanlar (P2) bir vektör uzayıdır.
Soru 10zor
Let V be the set of positive real numbers with x⊕y=xy and c⊙x=xc. Is V a vector space? If so, give its zero vector and the inverse of x.
Cevabı göster
Yes; zero vector 1, inverse 1/x
Kapalılık: pozitiflerin çarpımı ve xc pozitif. Sıfır vektör 1: x⊕1=x. Ters 1/x: x⊕x1=1. Skaler aksiyomlar üs kuralları: c⊙(x⊕y)=(xy)c=xcyc, (c+d)⊙x=xc+d=xcxd, 1⊙x=x. On aksiyomun hepsi sağlanıyor.
Soru 11kolay
True or false: In every vector space, 0v=0 for every vector v.
Cevabı göster
True
0v=(0+0)v=0v+0v. İki tarafa 0v'nin tersini ekle: 0=0v. Bu aksiyomlardan çıkan bir teorem; her vektör uzayında geçerli.
Soru 12orta
Find scalars a,b,c with a(1,0,1)+b(1,1,0)+c(0,1,1)=(2,3,5).
Doğrulama: Vektör işlemleri, iç çarpımlar ve kare normlar node'da BigInt kesirlerle tam hesaplandı; lineer kombinasyon soruları tam RREF ile çözüldü; standart olmayan işlem sorularında sıfır vektör, ters vektör ve aksiyomlar örnek noktalarda sayısal olarak test edildi (verify/MAT1041/06.mjs).
Deftere not kartı
Rⁿ: sıralı n-li (x1,...,xn). Toplama ve cu bileşen bileşen.
Lineer kombinasyon: w = c1v1 + ... + ckvk. Var mı? → [v1 ... vk | w] sistemini çöz.
Norm: ||v|| = √(v·v). Birim vektör: v/||v||.
İç çarpım: u·v = u1v1 + ... + unvn. cos θ = u·v / (||u|| ||v||). u·v = 0 → ortogonal.
VEKTÖR UZAYI: toplama ve skalerle çarpma + 10 aksiyom.
Kapalılık: u+v ∈ V, cu ∈ V.
Toplama: değişme, birleşme, sıfır vektör var, her u'nun tersi var.
Skaler: c(u+v)=cu+cv, (c+d)u=cu+du, c(du)=(cd)u, 1u=u.
Örnekler: Rⁿ, M_{m,n}, P_n (derece ≤ n), C(-∞,∞).
Değil: derece TAM n polinomlar, pozitif koordinatlı vektörler (standart işlemlerle).
Standart olmayan işlem: sıfır vektörü HESAPLA, (0,0) olmayabilir.
Teoremler: 0v = 0, c0 = 0, (-1)v = -v.
Değil demek için TEK somut karşı örnek yeter.