Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Vector Spaces in Linear Algebra | Explanation and Example-2024

Автор: EE-Vibes (Electrical Engineering Lessons)

Загружено: 2024-09-23

Просмотров: 366

Описание:

Vector Spaces in Linear Algebra
Mathematically, the input and output signals to an engineering system are functions. It is important in applications that these functions can be added, and multiplied by scalars. These two operations on functions have algebraic properties that are completely analogous to the operations of adding vectors in Rn and multiplying a vector by a scalar. For this reason, the set of all possible inputs (functions) is called a vector space. The mathematical foundation for systems engineering rests on vector spaces of functions.
A vector space is a nonempty set V of objects, called vectors, on which are defined two operations, called addition and multiplication by scalars(real numbers), subject to the ten axioms (or rules) listed below. The axioms must hold for all vectors u, v, and w in V and for all scalars c and d.
1. The sum of u and v, denoted by u +v, is in V .
2. u + v= D v + u.
3.(u +v)+w = u +(v + w).
4. There is a zero vector 0 in V such that u + 0 = u.
5. For each u in V , there is a vector -u in V such that u + (-u) = 0.
6. The scalar multiple of u by c, denoted by cu, is in V .
7. c.uv= cu cv.
8. .c (u + v)=cu + cv.
9. c.(du) =(cd).u.
10. 1u= u

A subspace of a vector space V is a subset H of V that has three properties:
a. The zero vector of V is in H.
b. H is closed under vector addition. That is, for each u and v in H, the sum u +v is in H.
c. H is closed under multiplication by scalars. That is, for each u in H and each scalar c, the vector cu is in H.

1. Let V be the first quadrant in the xy-plane; that is, let
V =[x y]
x is greater than or equal to 0, y is greater than or equal to 0
a. If u and v are in V , is u + v in V? why?
Why?
b. Find a specific vector u in V and a specific scalar c such that cu is not in V . (This is enough to show that V is not a vector space.
Let W be the union of the first and third quadrants in the xy-plane. That is, let W=[x y]
x.y=0 product of x and y is greater than or equal to 0.
Find specific vectors u and v in W such that u + v is not in W . This is enough to show that W is not a vector space.

#VectorSpaceinEngineeringMathematics
#vectorspaces #vectorsubspace #subspace #subspaceofavectorspace #linearalgebra #dimensionofavectorspace.
#vectorspaceaxioms.
#additivity
#multiplication
#applicationofvectorspaces
#whatarethesubspacesofR2
#possiblesubspacesofR2
#axiomsofvectorspace

Vector Spaces in Linear Algebra | Explanation and Example-2024

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

How to Find the Null Space of a Matrix in Linear Algebra? | Step-by-step with Example-2024

How to Find the Null Space of a Matrix in Linear Algebra? | Step-by-step with Example-2024

Линейная комбинация, линейная оболочка и базисные векторы | #2 Основы линейной алгебры

Линейная комбинация, линейная оболочка и базисные векторы | #2 Основы линейной алгебры

Все, что вам нужно знать о векторах

Все, что вам нужно знать о векторах

Основы линейной алгебры: #1. Векторы

Основы линейной алгебры: #1. Векторы

Самый короткий тест на интеллект Задача Массачусетского профессора

Самый короткий тест на интеллект Задача Массачусетского профессора

The rank of a matrix

The rank of a matrix

Linear Algebra Complete Course for Beginners | Learn Machine Learning with Linear Algebra

Linear Algebra Complete Course for Beginners | Learn Machine Learning with Linear Algebra

Задача из вступительных Стэнфорда

Задача из вступительных Стэнфорда

Скалярное произведение и двойственность | Глава 9. Сущность линейной алгебры

Скалярное произведение и двойственность | Глава 9. Сущность линейной алгебры

Аналитическая геометрия, 1 урок, Векторы в пространстве

Аналитическая геометрия, 1 урок, Векторы в пространстве

Суть линейной алгебры: #13. Смена базиса [3Blue1Brown]

Суть линейной алгебры: #13. Смена базиса [3Blue1Brown]

Самая Сложная Задача В Истории Самой Сложной Олимпиады

Самая Сложная Задача В Истории Самой Сложной Олимпиады

Урок 1 (осн). Физика  - наука о природе

Урок 1 (осн). Физика - наука о природе

ТЕМА 1.  ОСНОВЫ ПЕРСПЕКТИВЫ

ТЕМА 1. ОСНОВЫ ПЕРСПЕКТИВЫ

Линейно зависимые векторы | Пример линейно зависимых векторов

Линейно зависимые векторы | Пример линейно зависимых векторов

Гипотеза Пуанкаре — Алексей Савватеев на ПостНауке

Гипотеза Пуанкаре — Алексей Савватеев на ПостНауке

Суть линейной алгебры: #7. Обратные матрицы, пространство столбцов и нуль-пространство

Суть линейной алгебры: #7. Обратные матрицы, пространство столбцов и нуль-пространство

Мы Построили Америку В Minecraft

Мы Построили Америку В Minecraft

🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение)

🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение)

Перекрестные произведения | Глава 10. Сущность линейной алгебры

Перекрестные произведения | Глава 10. Сущность линейной алгебры

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: infodtube@gmail.com