Wykład 22 Zbiory i działania na zbiorach Przestrzeń liniowa 22.1

Wykład 22
Zbiory i działania na zbiorach
Przestrzeń liniowa
22.1 Zbiory
Teorie matematyczne często korzystają z tzw. pojęć pierwotnych. Pojęcia pierwotne nie mają
ścisłej definicji. Są objaśniane opisowo.
W geometrii euklidesowej pojęciami pierwotnymi są np. punkt i prosta.
Punkt można opisać jako parę liczb w układzie współrzędnych, a prostą jako zbiór punktów
spełniających pewne równanie, ale nie są to definicje.
W teorii mnogości, czyli nauce o zbiorach, pojęciami pierwotnymi są zbiór i element zbioru.
Każdy zbiór jest „kolekcją” pewnych obiektów, stanowiących jego elementy. Kolekcja ta
musi być zdefiniowana na tyle jednoznacznie, aby było wiadomo, czy dany obiekt należy do
tego zbioru, czy nie należy. Nie zajmujemy się tutaj tzw. zbiorami rozmytymi, w których
określony jest stopień przynależności elementu do zbioru.
Zbiory oznaczać będziemy dużymi literami alfabetu: A, B, C, …, a obiekty należące do
zbiorów, literami małymi: a, b, c, … .
Obiekt a należący do zbioru A nazywamy elementem zbioru A. Zapisujemy to symbolicznie,
jako
a  A.
Powyższy zapis odczytujemy: „a należy do zbioru A” lub „ a jest elementem zbioru A”.
Zapis a  A odczytujemy: „ a nie należy do zbioru A” lub „ a nie jest elementem zbioru A”.
Jedną z metod zapisu zbioru jest zapisanie jego elementów w nawiasach klamrowych.
Zbiór liczb naturalnych może być zapisany w postaci N = {1, 2, 3, …}
Zbiór liczb całkowitych C = {0, 1, -1, 2, -2, 3, -3, …},
Zbiór liczb rzeczywistych oznacza się literą R.
Zbiorem pustym, oznaczanym symbolem , nazywamy zbiór nie zawierający żadnego
elementu.
Relacje między zbiorami i działania na zbiorach
Równość zbiorów.
Mówimy, że dwa zbiory A i B są równe, jeśli mają dokładnie te same elementy.
{1, 3, 5, 12, 21} = {3, 1, 21, 5, 12} = {1, 1, 1, 5, 3, 3, 12, 21, 12, 1}
Zawieranie się zbiorów
Mówimy, że zbiór B zawiera się w zbiorze A, lub B jest podzbiorem zbioru A, co zapisujemy
symbolicznie w postaci B  A, jeśli każdy element zbioru B jest jednocześnie elementem
zbioru A.
Definicja zawierania jest następująca:
B  A  a [(a  B)  (a  A)]
Jeżeli A  B i istnieje co najmniej jeden element x taki, że xB  x A, to znaczy jeśli
A  B i A  B, to mówimy, że A jest podzbiorem właściwym zbioru B i piszemy A  B.
Ponieważ
dla
każdego
zbioru
A
prawdziwa
jest
a [(a  )  (a  A)], zatem zbiór pusty jest podzbiorem każdego zbioru.
implikacja
A = B  (A  B)  (B  A)
Suma zbiorów
A  B = {x: xA  xB}
Różnica zbiorów
A \ B = {x: xA  xB}
Przekrój zbiorów (część wspólna)
A  B = {x: xA  xB}
Zbiory rozłączne
Zbiory A i B nazywamy rozłącznymi, jeśli nie zawierają elementów wspólnych,
tzn. jeśli A  B = 
Niech U oznacza zbiór uniwersalny zwany także uniwersum. Jest to taki zbiór, że wszystkie
rozważane zbiory są jego podzbiorami.
Wówczas dopełnieniem zbioru A do zbioru U nazywamy zbiór wszystkich elementów
zbioru U, które nie należą do A:
AC = {x: xU  xA} = U \ A
Przykład 22.1
Niech A = {n: nN  n ≤ 11}
B = {n: nN  n jest liczbą parzystą  n ≤ 20}
E = {n: nN  n jest liczbą parzystą}
Wówczas
AB = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 14, 16, 18, 20}
AB = {0, 2, 4, 6, 8, 10}
A \ B = {1, 3, 5, 7, 9, 11}
B \ A = {12, 14, 16, 18, 20}
EB = B, bo B E
B \ E = ,
E \ B = {22, 24, 26, 28, ….}
Przykład 22.2
Rozważmy dwa przedziały: (0, 1 i 0, 2
Ponieważ (0, 1  0, 2, więc
(0, 1  0, 2 = 0, 2 oraz (0, 1  0, 2 = (0, 1
Ponadto
(0, 1 \ 0, 2 = ,
0, 2 \ (0, 1 = {0}  (1, 2
Diagram Venna
Diagram Venna to schemat służący ilustrowaniu zależności
między zbiorami lub działań na zbiorach. Zbiory
reprezentowane są zazwyczaj przez elipsy, koła lub
prostokąty o różnych barwach lub teksturach. Diagramy
Venna ułatwiają dostrzeżenie relacji między zbiorami.
A
B
Zbiory rozłączne
A B
A B
A B
Suma zbiorów
Przekrój zbiorów
Różnica A \ B
Iloczyn kartezjański zbiorów
Iloczynem kartezjańskim dwóch zbiorów A i B nazywamy zbiór wszystkich
uporządkowanych par (a, b), gdzie aA i bB.
A  B = {(a, b): aA  bB}.
Pary te są uporządkowane w tym sensie, że pierwszy element
każdej pary jest elementem zbioru A, a drugi elementem zbioru
B.
Przykład 22.3
S = {1, 2, 3, 4}, T = {a, b, c}
S  T = {(1, a), (1,b), (1, c), (2, a), (2, b), (2, c), (3, a), (3, b),
(3, c), (4,a), (4,b), (4,c)}
T  T = {(a, a), (a, b), (a, c), (b, a), (b, b), (b, c), (c, a), (c, b),
(c, c)}
Można stosować oznaczenie T  T = T2
W tym sensie możemy stwierdzić, że:
a 
a   1   R  R  R2 ,
21
 a2 
wektor
wektor
 b1 
b  b2   R  R  R  R 3 ,
31
b3 
ogólnie
wektor
 p1 
p     R n
n1
 pn 
22.2. Przestrzeń liniowa
Definicja 22.1 :
Niepusty zbiór V nazywamy przestrzenią wektorową (lub przestrzenią liniową), jeśli:

dla wszystkich a i b  V określona jest ich suma a + b  V,

dla każdej liczby rzeczywistej k i każdego a  V określony jest iloczyn k a  V,

powyższe działania spełniają warunki:
o przemienność dodawania: a + b = b + a,
o łączność dodawania: a + (b + c)= (a + b) + c,
o istnienie elementu neutralnego 0 takiego, że a + 0 = a,
o istnienie -a elementu przeciwnego do a, takiego, że a + (-a) = 0,
o (k+ l) a = ka + la oraz k(la) = (kl)a dla dowolnych liczb k, l,
o k(a + b) = ka + kb dla dowolnej liczby k,
Elementy przestrzeni V nazywamy wektorami. Niech V = Rn
Zbiór Rn z wykonalnością dodawania wektorów i mnożenia ich przez liczby rzeczywiste
jest n - wymiarową przestrzenią wektorową.
Definicja 22.2
Kombinacją liniową wektorów a1, a2, …, ak  Rn jest każdy wektor b Rn, taki, że
b = l1a1 + l2a2 + … + lkak dla pewnych l1, l2, … lk  R.
Przykład 22.4
3
1 
0 
1. Wektor b    jest kombinacją liniową wersorów i    i j    , ponieważ
5
1 
0 
3 1 0
b     3   5   3i  5 j
5 0 1
3
 4
5
2. Wektor b    jest także kombinacją liniową np. wektorów a1    oraz a2    ,
5
 3
1
3
4 5
ponieważ b     2      2a1  (1)a2
5
3 1
Twierdzenie 22.1
Wszystkie kombinacje liniowe wektorów a1, a2, …, ak  Rn tworzą przestrzeń liniową V  Rn.
Jeżeli V  Rn to V nazywamy podprzestrzenią liniową przestrzeni Rn.