Lektion 3.2

Definition eines Vektorraums

12 min Lesezeit

Vektorräume sind eines der zentralen Konzepte der linearen Algebra. Sie verallgemeinern unsere intuitive Vorstellung von "Vektoren als Pfeile" zu einer abstrakten algebraischen Struktur.

Die Idee ist einfach: Wir wollen mit Objekten rechnen können – sie addieren und mit Zahlen multiplizieren – und dabei sollen die "üblichen" Rechenregeln gelten.

Definition

Vektorraum

Sei K ein Körper (z.B. ℝ oder ℂ). Ein K-Vektorraum (oder Vektorraum über K) ist eine Menge V zusammen mit zwei Verknüpfungen: - Addition: + : V × V → V - Skalarmultiplikation: · : K × V → V die folgende Axiome erfüllen:

Fu¨r alle v,w,uV und λ,μK:(V1)v+w=w+v(Kommutativita¨t)(V2)(v+w)+u=v+(w+u)(Assoziativita¨t)(V3)0V:v+0=v(Nullvektor)(V4)(v)V:v+(v)=0(Inverses)(V5)λ(v+w)=λv+λw(Distributivita¨t I)(V6)(λ+μ)v=λv+μv(Distributivita¨t II)(V7)(λμ)v=λ(μv)(Assoziativita¨t)(V8)1v=v(Neutrales Element)\text{Für alle } v, w, u \in V \text{ und } \lambda, \mu \in K :\\[0.5em] \begin{aligned} \text{(V1)} \quad & v + w = w + v & \text{(Kommutativität)} \\ \text{(V2)} \quad & (v + w) + u = v + (w + u) & \text{(Assoziativität)} \\ \text{(V3)} \quad & \exists 0 \in V : v + 0 = v & \text{(Nullvektor)} \\ \text{(V4)} \quad & \exists (-v) \in V : v + (-v) = 0 & \text{(Inverses)} \\ \text{(V5)} \quad & \lambda \cdot (v + w) = \lambda v + \lambda w & \text{(Distributivität I)} \\ \text{(V6)} \quad & (\lambda + \mu) \cdot v = \lambda v + \mu v & \text{(Distributivität II)} \\ \text{(V7)} \quad & (\lambda\mu) \cdot v = \lambda \cdot (\mu v) & \text{(Assoziativität)} \\ \text{(V8)} \quad & 1 \cdot v = v & \text{(Neutrales Element)} \end{aligned}
Beispiel

Der Standardvektorraum ℝⁿ

Das wichtigste Beispiel ist der Vektorraum ℝⁿ der n-Tupel reeller Zahlen:

Rn={(x1x2xn):xiR}\mathbb{R}^n = \left\{ \begin{pmatrix} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_n \end{pmatrix} : x_i \in \mathbb{R} \right\}

Mit der komponentenweisen Addition und Skalarmultiplikation:

(x1xn)+(y1yn)=(x1+y1xn+yn),λ(x1xn)=(λx1λxn)\begin{pmatrix} x_1 \\ \vdots \\ x_n \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} y_1 \\ \vdots \\ y_n \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} x_1 + y_1 \\ \vdots \\ x_n + y_n \end{pmatrix}, \quad \lambda \begin{pmatrix} x_1 \\ \vdots \\ x_n \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} \lambda x_1 \\ \vdots \\ \lambda x_n \end{pmatrix}

Zusammenfassung

  • Ein Vektorraum ist eine Menge mit Addition und Skalarmultiplikation

  • Er muss 8 Axiome erfüllen (V1-V8)

  • ℝⁿ ist das Standardbeispiel für einen Vektorraum

  • Der zugrundeliegende Körper K beeinflusst die Struktur

Übungen

Aufgabe 1Multiple Choice

Welche der folgenden Mengen bildet mit den üblichen Operationen einen ℝ-Vektorraum?

Aufgabe 2Freitext

Beweise, dass in einem Vektorraum gilt: 0 · v = 0 für alle v ∈ V.

Lektion 3.2 · Vektorräume
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Definition eines Vektorraums

Vektorräume sind eines der zentralen Konzepte der linearen Algebra. Sie verallgemeinern unsere intuitive Vorstellung von "Vektoren als Pfeile" zu einer abstrakten algebraischen Struktur.

Die Idee ist einfach: Wir wollen mit Objekten rechnen können – sie addieren und mit Zahlen multiplizieren – und dabei sollen die "üblichen" Rechenregeln gelten.

Definition

Vektorraum

Sei K ein Körper (z.B. ℝ oder ℂ). Ein K-Vektorraum (oder Vektorraum über K) ist eine Menge V zusammen mit zwei Verknüpfungen: - Addition: + : V × V → V - Skalarmultiplikation: · : K × V → V die folgende Axiome erfüllen:

Fu¨r alle v,w,uV und λ,μK:(V1)v+w=w+v(Kommutativita¨t)(V2)(v+w)+u=v+(w+u)(Assoziativita¨t)(V3)0V:v+0=v(Nullvektor)(V4)(v)V:v+(v)=0(Inverses)(V5)λ(v+w)=λv+λw(Distributivita¨t I)(V6)(λ+μ)v=λv+μv(Distributivita¨t II)(V7)(λμ)v=λ(μv)(Assoziativita¨t)(V8)1v=v(Neutrales Element)\text{Für alle } v, w, u \in V \text{ und } \lambda, \mu \in K :\\[0.5em] \begin{aligned} \text{(V1)} \quad & v + w = w + v & \text{(Kommutativität)} \\ \text{(V2)} \quad & (v + w) + u = v + (w + u) & \text{(Assoziativität)} \\ \text{(V3)} \quad & \exists 0 \in V : v + 0 = v & \text{(Nullvektor)} \\ \text{(V4)} \quad & \exists (-v) \in V : v + (-v) = 0 & \text{(Inverses)} \\ \text{(V5)} \quad & \lambda \cdot (v + w) = \lambda v + \lambda w & \text{(Distributivität I)} \\ \text{(V6)} \quad & (\lambda + \mu) \cdot v = \lambda v + \mu v & \text{(Distributivität II)} \\ \text{(V7)} \quad & (\lambda\mu) \cdot v = \lambda \cdot (\mu v) & \text{(Assoziativität)} \\ \text{(V8)} \quad & 1 \cdot v = v & \text{(Neutrales Element)} \end{aligned}
Beispiel

Der Standardvektorraum ℝⁿ

Das wichtigste Beispiel ist der Vektorraum ℝⁿ der n-Tupel reeller Zahlen:

Rn={(x1x2xn):xiR}\mathbb{R}^n = \left\{ \begin{pmatrix} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_n \end{pmatrix} : x_i \in \mathbb{R} \right\}

Mit der komponentenweisen Addition und Skalarmultiplikation:

Zusammenfassung

  • Ein Vektorraum ist eine Menge mit Addition und Skalarmultiplikation

  • Er muss 8 Axiome erfüllen (V1-V8)

  • ℝⁿ ist das Standardbeispiel für einen Vektorraum

  • Der zugrundeliegende Körper K beeinflusst die Struktur