Taban (lineer cebir)

Lineer cebirde, taban, bir vektör uzayını tanımlamak için yeterli vektör kümesidir. Bir $V$ vektör uzayının alt kümesi $B$ bu uzayın tabanıysa, $V$ 'nin tüm elemanları $B$ 'nin elemanlarının biricik sonlu doğrusal birleşimleri şeklinde yazılabilir. Bu doğrusal birleşimlerin katsayıları, vektörün $B$ üzerindeki bileşenleri ya da koordinatları olarak adlandırılır. Taban $B$ 'nin elemanlarına taban vektörleri denir.

Başka bir deyişle, eğer $B$ 'nin elemanları doğrusal olarak bağımsızlarsa ve $V$ 'nin tüm elemanları bunların birer doğrusal birleşimiyse, $B$ $V$ 'nin tabanıdır.^[1] Daha genel terimlerle, bir taban doğrusal olarak bağımsız bir germe kümesidir.

Bir vektör uzayının birçok tabanı olabilir; ancak tüm tabanlar aynı sayıda öğeye sahiptir ve bu sayıya vektör uzayının boyutu denir.

Tanım

Bir $V$ vektör uzayının $F$ alanı (mesela gerçel sayılar $R$ ya da karmaşık sayılar $C$ ) üzerinde tanımlı $B$ tabanı, $V$ 'nin doğrusal olarak bağımsız alt kümesidir ve $V$ 'yi gerer. Yani $B$ aşağıdaki iki koşulu sağlıyorsa tabandır:

doğrusal bağımsızlık özelliği:

B

'nin her sonlu alt kümesi

\{v_{1},\dotsc ,v_{m}\}

için, eğer bazı

c_{1},\dotsc ,c_{m}(\in F)

katsayıları için

c_{1}v_{1}+\cdots +c_{m}v_{m}=0

ise

c_{1}=\cdots =c_{m}=0

olmalıdır;

germe özelliği:

Her

v(\in V)

vektörü için,

v=a_{1}v_{1}+\cdots +a_{n}v_{n}

eşitliğini sağlayan

a_{1},\dotsc ,a_{n}(\in F)

katsayıları ve

v_{1},\dotsc ,v_{n}(\in B)

vektörleri bulunabilir.

$a_{i}$ skalerleri $v$ vektörünün $B$ tabanındaki koordinatları olarak adlandırılır ve birinci özellik uyarınca biriciktir.

Sonlu tabana sahip bir vektör uzayı sonlu-boyutludur. Bu durumda, doğrusal bağımsızlık özelliğine bakılırken alt kümeye değil $B$ 'nin kendisine bakılır.

Sıklıkla taban vektörlerin sıralanması tercih edilir. Bu, özellikle oryantasyondan bahsedilirken ya da bir vektörün katsayıları tabanla eşleştirilirken anlatımı kolaylaştırır. Sıralanmanın tercih edildiği durumlara sıralı taban denir ve küme yerine dizi ya da benzeri bir nesneyle gösterilir.

Örnek

Gerçel sayıların sıralı ikililerinden oluşan $R 2$ kümesi, bileşen toplamı

(a,b)+(c,d)=(a+c,b+d),

ve skaler çarpım

\lambda (a,b)=(\lambda a,\lambda b),

(

\lambda \in R

)

için bir vektör uzayıdır. Bu vektör uzayının basit bir tabanı, ya da standart tabanı, iki vektörden oluşur:

e 1 = (1,0)

ve

e 2 = (0,1)

. Çünkü, herhangi bir vektör

v = (a, b)

\in

R 2

şu şekilde yazılabilir:

v=ae_{1}+be_{2}.

R 2

'nin tabanı olabilecek bir diğer vektör kümesi

(1, 1)

ve

(-1, 2)

'den oluşur. Bu iki vektör bağımsızdır ve

R 2

'deki tüm vektörleri oluşturabilirler.

Kaynakça

^ Halmos, Paul Richard (1987). Finite-Dimensional Vector Spaces (4.4yayıncı=Springer bas.). New York. s. 10. ISBN 978-0-387-90093-3. 13 Eylül 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Ocak 2021.

[1] Halmos, Paul Richard (1987). Finite-Dimensional Vector Spaces (4.4yayıncı=Springer bas.). New York. s. 10. ISBN 978-0-387-90093-3. 13 Eylül 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Ocak 2021.

[1]

g t d Lineer cebir
Temel kavramlar	Skaler Vektör Vektör uzayı Skaler çarpım Vektörel izdüşüm Doğrusal germe Doğrusal dönüşüm İzdüşüm Doğrusal bağımsızlık Doğrusal birleşim Çokludoğrusal gönderim Taban Taban değişimi Satır vektör Sütun vektör Satır ve sütun uzayları Sıfır uzayı Özdeğer, özvektör, özuzay Devriklik Doğrusal denklemler
Matrisler	Blok Ayrışım Tersinir Minör Çarpım Rank Dönüşüm Cramer kuralı Gauss eleme yöntemi
Çifte doğrusallık	Bilineer form Ortogonallik Nokta çarpım İç çarpım uzayı Dış çarpım Kronecker çarpımı Gram–Schmidt işlemi
Çokludoğrusal cebir	Determinant Çapraz çarpım Üçlü çarpım Geometrik cebir Dışsal cebir Bivector Multivector Tensör Outermorphism
Vektör uzayı yapıları	Fonksiyon Dual Bölüm Altuzay Tensör çarpımı
Nümerik	Kayan nokta Nümerik stabilite Seyrek matris
Kategori