Пусть в пространстве V заданы два базиса:
и
. Координаты вектора x в этих базисах обозначим через
и
соответственно. Установим связь между координатами вектора в различных базисах. Выразим векторы первого базиса через векторы второго:
. По определению координат
. Подставим вместо векторов базиса e, их выражения через векторы базиса f, получим равенство
. Преобразуем левую часть равенства (поменяем порядок суммирования)
. В силу единственности координат вектора выводим равенства
, или в матричном виде
, где на пересечении строки i и столбца j матрицы P стоит
. Матрица P называется матрицей перехода. Отметим, что в j столбце матрицы P стоят координаты вектора
в базисе f.
Обозначим через
матрицу перехода от базиса e к базису f. Равенство
справедливо для всех векторов x. Следовательно,
, или
. В качестве следствия из этого равенства и условия существования обратной матрицы выводим невырожденность матрицы перехода. Обратно, пусть матрица P – невырожденная. Положим
. Система векторов
образует базис в пространстве V. Действительно, поскольку матрица P невырожденная, то к ней существует обратная матрица
. Далее,
(выражение
представляет собой элемент произведения матриц PT=E, стоящий на пересечении строки s и столбца i). Поскольку каждый вектор из базиса e линейно выражается через векторы системы f, то система f является полной, а т.к. система состоит из n векторов, то она является минимальной, а, значит, образует базис пространства. Матрицей перехода от базиса e к базису f является матрица P.
Рассмотрим систему векторов
из арифметического пространства
. Матрицу, составленную из столбцов
, обозначим A.
Теорема 7.8 Критерий линейной независимости системы векторов.
Система векторов
из арифметического пространства
является линейно зависимой тогда и только тогда, когда определитель матрицы
равен нулю.
Доказательство. Если система
линейно зависима, то найдутся числа
не все равные нулю, что
. Не нарушая общности можно считать, что
(иначе перенумеруем векторы), и
(иначе поделим все числа на
). Определитель не изменится, если к первому столбцу прибавить остальные столбцы с коэффициентами
, а определитель матрицы, содержащий нулевой столбец равен нулю. Таким образом, если система векторов линейно зависима, то определитель матрицы равен нулю. Если матрица A невырожденная, её можно рассматривать как матрицу перехода от базиса
к
.
Система векторов
из арифметического пространства
является линейной независимой тогда и только тогда, когда её можно дополнить до базиса всего пространства какими то векторами из системы
. По доказанной теореме, система
образует базис в том и только том случае, если определитель матрицы
отличен от нуля. Определитель этой матрицы, с точность до знака, совпадает с минором k-го порядка матрицы
, получающегося вычёркиванием строчек с номерами
. Следовательно, система векторов
является линейно зависимой тогда и только тогда, когда все миноры k-го порядка матрицы
равны нулю. Оформим полученный результат в виде теоремы.
Теорема 7.9 Система
линейно зависима тогда и только тогда, когда все миноры k-го порядка матрицы
равны нулю.