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Este pequeño tutorial da algunos términos clave de álgebra lineal, no pretende remplazar o ser muy provechoso como en aquellos que usted pretende ganar una profundidad en álgebra lineal. En cambio esto es una pequeña introducción a algunos términos e ideas de álgebra lineal para darnos un pequeño repaso para aquellos que tratan de tener un mejor entendimiento o de aprender sobre eigenvectores (vectores propios) y eigenfunciones (funciones propias), que juegan un papel muy importante en la obtención de ideas importantes en Señales y Sistemas. La meta de estos conceptos es de proveer un respaldo para la descomposición de señales y para conducirnos a la derivación de las Series de Fourier .
Un conjunto de vectores es linealmente independiente si ninguno de los vectores puede escribirse como una combinación lineal de los otros.
Dados los siguientes dos vectores: Estos son linealmente independientes ya que solo si . Basados en la definición, esta demostración muestra que estos vectores son linealmente independientes. También podemos graficar estos dos vectores (véase ) para checar la independencia lineal.
¿Son linealmente independientes?
Jugando un poco con los vectores y haciendo intentos de prueba y error, descubrimos la siguiente relación: donde encontramos una combinación lineal de estos tres vectores igual a cero sin utilizar los coeficientes igual a cero. Por lo tanto, estos vectores son ¡ no linealmente independientes !
Como podemos ver en los dos ejemplos anteriores, a veces la independencia de vectores puede ser vista fácilmente a través de una gráfica. Sin embargo esto no es tan sencillo, cuando se nos dan tres o más vectores. Puede decir fácilmente cuando o no estos vectores son independientes . Probablemente no, esto es, por lo cual el método usado en la solución anterior se vuelve importante.
Dado el siguiente vector donde el esta siempre en la -esima posición y los valores restantes son ceros. Entonces la base para es
es una base para .
Si es una base para , entonces podemos expresar cualquier como una combinación lineal de 's:
Dado el siguiente vector, escribiendo en términos de nos da
Trate de escribir en términos de (definidos en el ejemplo anterior).
En los dos ejemplos de bases anteriores, es el mismo vector en ambos casos, pero podemos expresarlo de varias diferentes maneras (dimos solo dos de las muchas posibilidades). Se puede extender aun más la idea de bases para espacio de funciones .
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