Uzay matematiği Vikipedi'den, özgür ansiklopediden
Doğrusal cebir ya da lineer cebir; matematiğin, vektörler (yöney), vektör uzayları, doğrusal dönüşümler, doğrusal denklem takımları ve matrisleri (dizey) inceleyen alanıdır. Vektör uzayları, modern matematiğin merkezinde yer alan bir konudur. Bundan dolayı doğrusal cebir hem soyut cebirde hem de fonksiyonel analizde sıkça kullanılır. Doğrusal cebir, analitik geometri ile de alakalı olup sosyal bilimlerde ve fen bilimlerinde yaygın bir uygulama alanına sahiptir.
Üç-boyutlu Öklid uzayıR3 bir vektör uzayıdır ve orijinden doğru ve düzlem yoluyla R3 vektör altuzayından geçiş
Modern doğrusal cebirin geçmişi 1843 ve 1844 yıllarına dayanır. 1843'te William Rowen Hamilton Kuaterniyonları keşfetti. 1844'te Hermann GrassmannDie lineale Ausdehnungslehre adlı kitabını yayınladı. Arthur Cayley, doğrusal cebirin en temel fikirlerinden birisi olan vektörleri 1857 yılında tanıttı. Ne var ki doğrusal cebir, asıl büyük atılımlarını 20. yüzyılda yapmıştır.
Doğrusal cebirin temelleri vektörlerin incelenmesinde yatar. Burada sözü edilen vektör, yönü ve büyüklüğü olan bir doğru parçasıdır. Vektörler yöney olarak da bilinir. Vektörler kuvvet gibi fiziksel birimlerin ifade edilmesinde kullanılabilir. Birbirlerine eklenebildikleri gibi sabit bir skalerle de çarpılabilirler. Böylece basit bir reel vektör uzayının oluşumu gösterilebilir.
Modern Doğrusal Cebir, 2 ve 3 boyut sınırlamasını kaldırarak isteğe bağlı veya sonsuz boyutlu uzaylarda işleyebilecek şekilde genişletilmiştir. 2 ve 3 boyutlu uzaylardaki sonuçların büyük bir kısmı n-boyutlu uzaylarda da geçerlidir. N boyutlu bir uzayın görselleştirilmesi zor gibi görünse de aslında bu tür uzaylar temel bilimlerde ve günlük hayatta sık kullanılır. Örneğin 8 ülkenin ulusal gelirini listelediğimiz zaman bu liste 8 boyutlu bir vektörü ifade eder. Bu vektördeki her bir elemanın bir ülkenin ulusal gelirini temsil ettiğini söyleyebiliriz.
Matematikte, soruna doğrusal bir açıdan bakıp, matris cebriyle ifade ettikten sonra onu matris işlemleriyle çözmek, matematikte sık kullanılan uygulamalardan birisidir. Örneğin doğrusal denklem sistemleri (dizge) matris yardımıyla ifade edilip çözülerek denklemin kökleri elde edilebilir.
Aşağıda üç boyutlu bir sütun vektörü görülmektedir:
Burada ise 4 boyutlu bir satır vektörünü görmekteyiz:
Son olarak 4 satır ve üç sütundan oluşan bir matris örneğini şöyle gösterebiliriz:
Vektör uzayları
Vektör uzayı, doğrusal cebirin ana yapısıdır. Bir F [[cismi]] üzerinde bir vektör uzayı bir Vkümesi ile birlikte iki ikili işlemdir. V’nin ögelerine vektör ve F’nin ögelerineskaler denir.[1] Aşağıdaki listede diyelim ki u, v ve w,V içinde keyfi vektörler ve a ve b,F içinde skalerler olsun.
1v = v, burada 1 F içinde çarpmaya göre etkisizdir.
Doğrusal dönüşümler
Verilen bir F alanı üzerinde V ve W iki vektör uzayı, bir doğrusal dönüşüm (ayrıca doğrusal gönderme, doğrusal gönderim veya doğrusal işlemci) bir göndermedir.
bu toplam ve skaler çarpım ile uyumlandırılabilir:
u,v ∈ V herhangi iki vektör ve bir skaler a ∈ F için.
toplanabilir herhangi iki vektör u, v ∈ V ve skaler a, b ∈ F için:
Alt uzay, germe ve taban
Yine diğer cebirsel nesnelerin teorileri ile analog olarak, lineer cebir vektör uzaylarının kendileri vektör alanlarının alt kümeleriyle ilgilenmektedir, bu alt kümeler doğrusal alt uzayı olarak adlandırılır. Örneğin, aralık ve doğrusal bir eşleme bölgesinin hem çekirdek hem de alt uzayları vardır ve bu nedenle sık sık aralık alanı olarak adlandırılır ve boşuzay; bu alt uzayların önemli örnekleridir. Bir alt uzayı oluşturmanın bir diğer önemli yolu da doğrusal kombinasyona almaktır, v1, v2, …, vk vektörlerinin bir kümesi:
burada a1, a2, …, ak skalerlerdir. Vektörlerinin doğrusal tüm bileşimlerinin kümesi v1, v2, …, vk buna germe denir, bunun bir alt uzay formudur.
Tüm sıfır katsayısı ile vektörlerinin herhangi bir sisteminin bir lineer kombinasyonu V sıfır vektörüdür. Bu lineer bir kombinasyonu olarak sıfır vektör ifade etmek için tek yoldur v1, v2, …, vk ise bu vektörler doğrusal bağımsızdır.Verilen bir vektörler kümesinin bu vektörlerinin bir uzay gerimi, eğer herhangi vektör w diğer vektörlerin doğrusal kombinasyonu (ve böylece kümeleri doğrusal bağımsız değildir), ise biz eğer w kümesinden germeyi kaldırırsak aynı kalacaktır. Böylece, doğrusal bağımlı vektörlerin kümesi bir doğrusal bağımsız alt kümesi aynı alt uzayı kapsar anlamında gereksizdir. Bu nedenle, bir vektör uzayı V yi geren vektörlerin lineer bağımsız kümesinin içinden daha çok ilgiliyiz, buna V’nin tabanı deriz. Vektörlerin herhangi kümesi that spans Vnin gerilmiş bir tabanını içerir ve V içindeki vektörlerin herhangi doğrusal bağımsız kümesi bir tabana gerilebilir(yayılabilir).[2] Buradan çıktığı üzere biz seçim aksiyomu olarak kabul edersek, her vektör uzayının bir tabanı vardır;[3] yine de, bu doğal olmayan baz olabilir ve gerçekten de, hatta inşa edilebilir olmayabilir. Örneğin, burada Kesirli üzerinde bir vektör alanı olarak kabul edilen reel sayılar için bir temel var, ama hiçbir açık temel inşa edilmemiştir.
V vektör uzayının herhangi iki tabanı aynı kardinalitesi varsa, buna V’nin boyutu denir. Bir vektör uzayının boyutu vektör uzayı için boyut teoremi ile iyi-tanımlıdır. Eğer V’nin bir tabanı ögelerin sonlu sayısı varsa, V’ye bir sonlu-boyutlu vektör uzayı denir. Eğer V sonlu-boyutlu ve UV’nin bir alt uzayı ise dim U ≤ dim V. Eğer U1 ve U2V'nin alt uzayı ise
Birçoğu sonlu boyutlu vektör alanlarına önemi sınırlar. Lineer cebir temel bir teoremi aynı boyutun tüm vektör uzaylarının izomorf olduğunu belirtiyor,[5] eş yapının karakterize edilmesi için bir kolay bir yol verir.
Bir tabanın varlığı, sayılabilir şekilde oluşturulmuş vektör uzayları için ve iyi sıralı vektör uzayları için basittir, ancak genel olarak mantıksal olarak seçim aksiyomuna eşdeğerdir.
Bu aksiyom bir işlemin bileşimi varsayımı değildir, burada sorun içinde iki işlem, skaler çarpım: bv; ve alan çarpımı: ab.
Tarih
Fearnley-Sander, Desmond, "Hermann Grassmann and the Creation of Linear Algebra" (), American Mathematical Monthly 86 (1979), pp.809–817.
Grassmann, Hermann, Die lineale Ausdehnungslehre ein neuer Zweig der Mathematik: dargestellt und durch Anwendungen auf die übrigen Zweige der Mathematik, wie auch auf die Statik, Mechanik, die Lehre vom Magnetismus und die Krystallonomie erläutert, O. Wigand, Leipzig, 1844.
tanıtım ders kitapları
Bretscher, Otto (28 Haziran 2004), Linear Algebra with Applications (3. bas.), Prentice Hall, ISBN978-0-13-145334-0
Farin, Gerald; Hansford, Dianne (15 Aralık 2004), Practical Linear Algebra: A Geometry Toolbox, AK Peters, ISBN978-1-56881-234-2
Friedberg, Stephen H.; Insel, Arnold J.; Spence, Lawrence E. (11 Kasım 2002), Linear Algebra (4. bas.), Prentice Hall, ISBN978-0-13-008451-4
Hefferon, Jim (2008), Linear Algebra, 1 Mart 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi, erişim tarihi: 5 Mart 2014
Anton, Howard (2005), Elementary Linear Algebra (Applications Version) (9. bas.), Wiley International
Lay, David C. (22 Ağustos 2005), Linear Algebra and Its Applications (3. bas.), Addison Wesley, ISBN978-0-321-28713-7
Kolman, Bernard; Hill, David R. (3 Mayıs 2007), Elementary Linear Algebra with Applications (9. bas.), Prentice Hall, ISBN978-0-13-229654-0
Leon, Steven J. (2006), Linear Algebra With Applications (7. bas.), Pearson Prentice Hall, ISBN978-0-13-185785-8
Poole, David (2010), Linear Algebra: A Modern Introduction (3. bas.), Cengage – Brooks/Cole, ISBN978-0-538-73545-2
Ricardo, Henry (2010), A Modern Introduction To Linear Algebra (1. bas.), CRC Press, ISBN978-1-4398-0040-9
Sadun, Lorenzo (2008), Applied Linear Algebra: the decoupling principle (2. bas.), AMS, ISBN978-0-8218-4441-0
Strang, Gilbert (19 Temmuz 2005), Linear Algebra and Its Applications (4. bas.), Brooks Cole, ISBN978-0-03-010567-8
ileri ders kitapları
Axler, Sheldon (26 Şubat 2004), Linear Algebra Done Right (2. bas.), Springer, ISBN978-0-387-98258-8
Bhatia, Rajendra (15 Kasım 1996), Matrix Analysis, Graduate Texts in Mathematics, Springer, ISBN978-0-387-94846-1
Demmel, James W. (1 Ağustos 1997), Applied Numerical Linear Algebra, SIAM, ISBN978-0-89871-389-3
Glazman, I. M.; Ljubic, Ju. I. (2006), Finite-Dimensional Linear Analysis, Dover Publications, ISBN978-0-486-45332-3
Golan, Johnathan S. (Ocak 2007), The Linear Algebra a Beginning Graduate Student Ought to Know (2. bas.), Springer, ISBN978-1-4020-5494-5
Golan, Johnathan S. (Ağustos 1995), Foundations of Linear Algebra, Kluwer, ISBN0-7923-3614-3
Golub, Gene H.; Van Loan, Charles F. (15 Ekim 1996), Matrix Computations, Johns Hopkins Studies in Mathematical Sciences (3. bas.), The Johns Hopkins University Press, ISBN978-0-8018-5414-9
Greub, Werner H. (16 Ekim 1981), Linear Algebra, Graduate Texts in Mathematics (4. bas.), Springer, ISBN978-0-8018-5414-9
Hoffman, Kenneth; Kunze, Ray (25 Nisan 1971), Linear Algebra (2. bas.), Prentice Hall, ISBN978-0-13-536797-1
Halmos, Paul R. (20 Ağustos 1993), Finite-Dimensional Vector Spaces, Undergraduate Texts in Mathematics, Springer, ISBN978-0-387-90093-3
Horn, Roger A.; Johnson, Charles R. (23 Şubat 1990), Matrix Analysis, Cambridge University Press, ISBN978-0-521-38632-6
Horn, Roger A.; Johnson, Charles R. (24 Haziran 1994), Topics in Matrix Analysis, Cambridge University Press, ISBN978-0-521-46713-1
Lang, Serge (9 Mart 2004), Linear Algebra, Undergraduate Texts in Mathematics (3. bas.), Springer, ISBN978-0-387-96412-6
Marcus, Marvin; Minc, Henryk (2010), A Survey of Matrix Theory and Matrix Inequalities, Dover Publications, ISBN978-0-486-67102-4
Linear Algebra21 Eylül 2008 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Elmer G. Wiens.tarafından vektörler, matrisler, lineer denklem için etkileşimli web sayfaları