Linearna algebra

[thumb|250px|right|U trodimenzionalnom [Euklidov prostor|Euklidovom prostoru, ove tri ravni predstavljaju rješenja linearnih jednačina, a njigov presjek predstavlja skup zajedničkih rješenja: u ovom slučaju jedinstvenu tačku. Plava linija je zajedničko rješenje za dvije jednačine. ]]

**Linearna algebra** je grana matematike koja se bavi linearnim jednačinama kao što je: 
:a_1x_1+\cdots +a_nx_n=b,
linearnim preslikavanjen kao što je:
:(x_1, \ldots, x_n) \mapsto a_1x_1+\cdots +a_nx_n,
i njihovim prikazom u vektorskim prostorima i uz pomoć matrica.

Linearna algebra je centralna u gotovo svim oblastima matematike. Na primjer, linearna algebra je fundamentalna u modernim prezentacijama geometrije, uključujući definisanje osnovnih objekata kao što su prave, ravni i rotacije. Funkcionalna analiza, grana matematičke analize, također se može posmatrati kao primjena linearne algebre na prostore funkcija.

Linearna algebra se također koristi u većini nauka i oblasti inženjerstva, jer omogućava modeliranje mnogih prirodnih fenomena i efikasno računanje s takvim modelima. Za nelinearne sisteme, koji ne mogu biti modelirani s linearnom algebrom, često se koristi za rad s aproksimacijama prvog reda, koristeći činjenicu da je diferencijal multivarijantne funkcije u tački linearno preslikavanje koje najbolje aproksimira tu funkciju u blizini te tačke.

## Historija
Procedura (koristeći štapove za brojanje) za rješavanje simultanih linearnih jednačina koja se sada naziva Gaussova eliminacija pojavljuje se u drevnom kineskom matematičkom tekstu Osmo poglavlje: *Pravokutni nizovi* iz *Devet poglavlja o matematičkoj umjetnosti*. Njegova upotreba je ilustrovana u osamnaest zadataka, sa dvije do pet jednačina.

Sistemi linearnih jednačina nastali su u Evropi 1637. kada je René Descartes uveo koordinate u geometriju. U stvari, u ovoj novoj geometriji koja se sada zove Descartesova geometrija, prave i ravni su predstavljene linearnim jednačinama, a izračunavanje njihovih presjeka predstavlja rješavanje sistema linearnih jednačina.

Prve sistematske metode za rješavanje linearnih sistema koristile su determinante i prvi ih je razmatrao Leibniz u 1693. Gabriel Cramer ih je 1750. koristio za davanje eksplicitnih rješenja linearnih sistema, sada nazvanih Cramerovo pravilo. Kasnije je Gauss dalje opisao metodu eliminacije, koja je u početku bila navedena kao napredak u geodeziji.

Hermann Grassmann je 1844. objavio svoju "Teoriju ekstenzije" koja je uključivala temeljne nove teme onoga što se danas zove linearna algebra. James Joseph Sylvester je 1848. uveo termin *matrica*, što je latinska riječ za *matericu*.

Linearna algebra je rasla s idejama zabilježenim u kompleksnoj ravni. Na primjer, dva broja  i  u \mathbb{C} imaju razliku , a segmenti pravih  i  su iste dužine i smjera. Segmenti su ekvipolentni. Četvorodimenzionalni sistem kvaterniona \mathbb{H} započet je 1843. Termin *vektor* je uveden kao  što predstavlja tačku u prostoru. Kvaterniona razlika  također proizvodi segment ekvipolentan . Drugi hiperkompleksni brojevni sistemi su takođe koristili ideju o linearnom prostoru s bazom.

Arthur Cayley je 1856. uveo množenje matrica i inverznu matricu, čime je omogućena opća linearna grupa. Mehanizam grupne reprezentacije postao je dostupan za opisivanje kompleksnih i hiperkompleksnih brojeva. Velikog značaja je imalo to što je Cayley koristio jedno slovo da označi matricu, tretirajući je tako kao zbirni objekat. Također je shvatio vezu između matrica i determinanti, te je napisao: "Moglo bi se reći mnogo stvari o ovoj teoriji matrica koja bi, čini mi se, trebala prethoditi teoriji determinanti".

Telegraf je zahtijevao sistem objašnjenja, a publikacija *Traktata o elektricitetu i magnetizmu* iz 1873. uvela je teoriju polja sila i zahtijevala je diferencijalnu geometriju za izražavanje. Linearna algebra je ravna diferencijalna geometrija i služi u tangentnim prostorima na mnogostrukosti. Elektromagnetske simetrije prostor-vremena izražene su Lorentzovim transformacijama, a veći dio historije linearne algebre je historija Lorentzovih transformacija.

Prvu modernu i precizniju definiciju vektorskog prostora uveo je Peano 1888;

:

Prva četiri aksioma znače da je  abelova grupa pod sabiranjem.

Element određenog vektorskog prostora može imati različitu prirodu; na primjer, to može biti niz, funkcija, polinom ili matrica. Linearna algebra se bavi onim svojstvima takvih objekata koja su zajednička svim vektorskim prostorima.

### Linearna preslikavanja
**Linearna preslikavanja** su preslikavanja između vektorskih prostora koja zadržavaju strukturu vektorskog prostora. Za dva vektorska prostora  i  u polju , linearno preslikavanje (također u određenim kontekstima nazvano linearna transformacija ili linearno mapiranje)

:  T:V\to W 

je kompatibilno sa sabiranjem i skalarnim množenjem

:  T(\mathbf u + \mathbf v)=T(\mathbf u)+T(\mathbf v), \quad T(a \mathbf v)=aT(\mathbf v) 

za bilo koje vektore  iz  i skalar  iz .

Ovo implicira da za bilo koje vektore  iz  i skalare  iz  vrijedi

: T(a \mathbf u + b \mathbf v)= T(a \mathbf u) + T(b \mathbf v) = aT(\mathbf u) + bT(\mathbf v) 

Kada su  isti vektorski prostori, linearno preslikavanje  je također poznato i kao *linearni operator* na .

Bijektivno linearno preslikavanje između dva vektorska prostora (to jest, svaki vektor iz drugog prostora je pridružen tačno jednom vektoru iz prvog) je izomorfizam. Pošto izomorfizam zadržava linearnu strukturu, dva izomorfna vektorska prostora su "u suštini ista" s tačke gledišta linearne algebre, u smislu da se ne mogu razlikovati korištenjem svojstava vektorskog prostora. Bitno pitanje u linearnoj algebri je testiranje da li je linearno preslikavanje izomorfizam ili ne, i, ako nije izomorfizam, pronalaženje njegove slike (ili opsega) i skupa elemenata koji su preslikani u nulti vektor, koji se naziva jezgro preslikavanja. Sva ova pitanja mogu se riješiti korištenjem Gaussove eliminacije ili neke varijante ovog algoritma.

### Podprostori, raspon i baza
Proučavanje podskupova vektorskih prostora koji su sami po sebi vektorski prostori pod indukovanim operacijama je fundamentalno, slično kao i za mnoge matematičke strukture. Ovi podskupovi se nazivaju linearni podprostori. Preciznije, linearni podprostor vektorskog prostora  nad poljem  je podskup  od  takav da su  i , za svako ,  u  i svako  u . (Ovi uslovi su dovoljni za impliciranje da je  vektorski prostor.)

Na primjer, ukoliko imamo linearno preslikavanje , slika  od  i inverzna slika  (nazvana jezgro ili nulti prostor), predstavljaju linearne podprostore  i .

Drugi važan način formiranja podprostora je razmatranje linearnih kombinacija skupa vektora : skup svih zbirova
:  a_1 \mathbf v_1 + a_2 \mathbf v_2 + \cdots + a_k \mathbf v_k,
gdje  iz  i  iz  formiraju linearni podprostor koji se naziva raspon od . Raspon od  je također presjek svih linearnih podprostora koji sadrže . Drugim riječima, to je najmanji (za relaciju inkluzije) linearni podprostor koji sadrži .

Skup vektora je linearno nezavisan ako nijedan nije u rasponu od ostalih. Ekvivalentno tome, skup vektora  je linearno nezavisan ako je jedini način da se nulti vektor izrazi kao linearna kombinacija elemenata od  da se uzme nula za svaki koeficijent .

Skup vektora koji obuhvata vektorski prostor naziva se rasponski skup ili generirajući skup. Ako je rasponski skup  *linearno ovisan* (koji nije linearno nezavisan), tada je neki element  od  u rasponu ostalih elemenata iz , a raspon bi ostao isti ako se ukloni  iz . Može se nastaviti sa uklanjanjem elemenata iz  sve dok se ne dobije *linearno nezavisan rasponski skup*. Takav linearno nezavisan skup koji obuhvata vektorski prostor  naziva se baza od . Važnost baza leži u činjenici da su one istovremeno minimalni generirajući skupovi i maksimalni nezavisni skupovi. Preciznije, ako je  linearno nezavisan skup, a  rasponski skup takav da je , onda postoji baza  takva da je .

Bilo koje dvije baze vektorskog prostora  imaju istu kardinalnost, koja se zove dimenzija od ; ovo je dimenzijska teorema za vektorske prostore. Štaviše, dva vektorska prostora nad istim poljem  su izomorfna ako i samo ako imaju istu dimenziju.

Ako bilo koja baza od  (a samim tim i svaka baza) ima konačan broj elemenata,  je *konačno-dimenzionalni vektorski prostor*. Ako je  podprostor od , onda je . U slučaju kada je  konačno-dimenzionalan, jednakost dimenzija implicira da je .

Ako su  i  podprostori od , onda

:\dim(U_1 + U_2) = \dim U_1 + \dim U_2 - \dim(U_1 \cap U_2),
gdje  označava raspon od .

## Matrice
Matrice dozvoljavaju eksplicitnu manipulaciju konačno-dimenzionalnih vektorskih prostora i linearnih preslikavanja. Stoga je njihova teorija bitan dio linearne algebre.

Neka je  konačno-dimenzionalni vektorski prostor nad poljem  i neka je  baza od  (dakle,  je dimenzija od ). Po definiciji baze, preslikavanje
:\begin{align}
(a_1, \ldots, a_m)&\mapsto a_1 \mathbf v_1+\cdots a_m \mathbf v_m\\
F^m &\to V
\end{align}
je bijekcija od , skupa nizova od  elemenata od , na . Ovo je izomorfizam vektorskih prostora, ako je  opremljen svojom standardnom strukturom vektorskog prostora, gdje se sabiranje vektora i skalarno množenje obavljaju komponentu po komponentu.

Ovaj izomorfizam omogućava predstavljanje vektora njegovom inverznom slikom pod ovim izomorfizmom, odnosno koordinatnim vektorom  ili kolonskom matricom
:\begin{bmatrix}a_1\\\vdots\\a_m\end{bmatrix}.

Ako je  još jedan konačno-dimenzionalni vektorski prostor (moguće isti), s bazom , linearno preslikavanje  od  na  je dobro definisano svojim vrijednostima na elementima baze, tj. . Dakle,  je dobro predstavljen spiskom odgovarajućih kolonskih matrica. Odnosno, ako je
:f(w_j)=a_{1,j}v_1 + \cdots+a_{m,j}v_m, 
za , tada je  predstavljeno matricom
:\begin{bmatrix}
a_{1,1}&\cdots&a_{1,n}\\
\vdots&\ddots&\vdots\\
a_{m,1}&\cdots&a_{m,n}
\end{bmatrix},
sa  redova i  kolona.

Množenje matrice je definisano na način da je proizvod dvije matrice matrica sastavljena od odgovarajućih linearnih preslikavanja, a proizvod matrice i kolonske matrice je kolonska matrica koja predstavlja rezultat primjene predstavljenog linearnog preslikavanja na predstavljeni vektor. Iz toga slijedi da su teorija konačno-dimenzionalnih vektorskih prostora i teorija matrica dva različita jezika za izražavanje potpuno identičnih koncepata.

Dvije matrice koje kodiraju istu linearnu transformaciju u različitim bazama nazivaju se sličnim. Može se dokazati da su dvije matrice slične ako i samo ako jedna može transformirati jednu u drugu pomoću elementarnih operacija reda i kolona. Za matricu koja predstavlja linearno preslikavanje od  na , operacije redova odgovaraju promjeni baza u , a operacije kolona odgovaraju promjeni baza u . Svaka matrica je slična jediničnoj matrici koja je moguće omeđena redovima nula i kolonama nula. U smislu vektorskih prostora, to znači da za bilo koje linearno preslikavanje od  na  postoje baze takve da je dio baze od  preslikan bijektivno na dio baze od , a da se preostali elementi baze od , ako ih ima, preslikavaju na nulu. Gaussova eliminacija je osnovni algoritam za pronalaženje ovih elementarnih operacija i dokazivanje ovih rezultata.

## Linearni sistemi
Konačan skup linearnih jednačina u konačnom skupu varijabli, na primjer, , ili  naziva se **sistem linearnih jednačina** ili **linearni sistem**.

Sistemi linearnih jednačina čine fundamentalni dio linearne algebre. Historijski gledano, linearna algebra i teorija matrica su razvijene za rješavanje takvih sistema. U modernoj prezentaciji linearne algebre kroz vektorske prostore i matrice, mnogi problemi se mogu tumačiti u pojmovima linearnih sistema.

Na primjer, neka je
{{NumBlk|:|\begin{alignat}{7}
2x &&\; + \;&& y             &&\; - \;&& z  &&\; = \;&& 8  \\
-3x &&\; - \;&& y             &&\; + \;&& 2z &&\; = \;&& -11 \\
-2x &&\; + \;&& y &&\; +\;&& 2z  &&\; = \;&& -3 
\end{alignat}|}}
linearni sistem.

Takav sistem se može napisati u obliku matrice 
:M = \left[\begin{array}{rrr}
2 & 1 & -1\\
-3 & -1 & 2  \\
-2 & 1 & 2
\end{array}\right].

i vektora njegovih desnih članova
:\mathbf{v} = \begin{bmatrix} 8\\-11\\-3 \end{bmatrix}. 

Neka je  linearna transformacija matrice . Rješenje sistema () je vektor 
:\mathbf{X}=\begin{bmatrix} x\\y\\z \end{bmatrix} 
tako da je 
:T(\mathbf{X}) = \mathbf{v},
element predpreslikavanja vektora  od .

Neka je () homogeni sistem, gdje su desne strane jednačina jednake nuli:

{{NumBlk|:|\begin{alignat}{7}
2x &&\; + \;&& y             &&\; - \;&& z  &&\; = \;&& 0  \\
-3x &&\; - \;&& y             &&\; + \;&& 2z &&\; = \;&& 0 \\
-2x &&\; + \;&& y &&\; +\;&& 2z  &&\; = \;&& 0 
\end{alignat}|}}

Rješenja od () su upravo elementi jezgra od  ili, ekvivalentno, .

Gaussova eliminacija se sastoji od izvođenja elementarnih operacija reda na proširenoj matrici
:\left[\!\begin{array}{c|c}M&\mathbf{v}\end{array}\!\right] = \left[\begin{array}{rrr|r}
2 & 1 & -1&8\\
-3 & -1 & 2&-11  \\
-2 & 1 & 2&-3
\end{array}\right]

kako bi se stavila u reduciranu formu ešalona reda. Ove operacije reda ne mijenjaju skup rješenja sistema jednačina. U primjeru, reducirana forma ešalona je 
:\left[\!\begin{array}{c|c}M&\mathbf{v}\end{array}\!\right] = \left[\begin{array}{rrr|r}
1 & 0 & 0&2\\
0 & 1 & 0&3  \\
0 & 0 & 1&-1
\end{array}\right],

što pokazuje da sistem () ima jedinstveno rješenje
:\begin{align}x&=2\\y&=3\\z&=-1.\end{align}

Iz ove matrične interpretacije linearnih sistema proizilazi da se iste metode mogu primijeniti za rješavanje linearnih sistema i za mnoge operacije na matricama i linearnim transformacijama, koje uključuju izračunavanje rangova, jezgara, inverza matrica.

## Također pogledajte 
* Linearno programiranje

## Bilješke 
## Reference 
## Vanjski linkovi 
### Online resursi
* MIT - video predavanja o linearnoj algebri, serija od 34 snimljena predavanja profesora Gilberta Stranga (proljeće 2010)
* Međunarodna zajednica linearne algebre 
* 
* Linearna algebra na MathWorldu
* Pojmovi linearne algebre na Earliest Known Uses of Some of the Words of Mathematics
* Suština linearne algebre, video prezentacija 3Blue1Brown-a o osnovama linearne algebre s naglaskom na vezu između geometrije, matrica i apstraktne tačke gledišta

### Online knjige
* 
* 
* 
* 
* 
* Sharipov, Ruslan, *Course of linear algebra and multidimensional geometry*
* Treil, Sergei, *Linear Algebra Done Wrong*


Kategorija:Numerička analiza