Sei
der Vektorraum aller Polynome mit reellen Koeffizienten.
Untersuchen Sie, ob
und
linear unabhängig sind
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- Lineare Unabhängigkeit Matrix
Interessant ist auch die Frage, ob die Zeilen einer Matrix linear unabhängig sind oder nicht. Dabei werden die Zeilen als Vektoren betrachtet. Falls die Zeilen einer quadratischen Matrix linear unabhängig sind, so nennt man die Matrix regulär, andernfalls singulär. Die Spalten einer quadratischen Matrix sind genau dann linear unabhängig, wenn die Zeilen linear unabhängig sind. Beispiel einer Folge von regulären Matrizen: Hilbert-Matrix.
[1] Hauptartikel: [Matrix (Zeilen und Spalten)]
- Lineare Unabhängigkeit Funktion
Sei
der Vektorraum aller Funktionen
.
Die beiden Funktionen
und
in
sind linear unabhängig.
[1] Hauptartikel: [Funktionen als Vektoren]
--Har203 22:43, 4. Feb. 2026 (CET)
Sei
der Vektorraum aller Polynome mit reellen Koeffizienten.
Untersuchen Sie, ob
und
linear unabhängig sind.
Für eine lineare Unabhängigkeit der drei vorgegebenen Polynome (aus
) darf die folgende Gleichung nur die triviale Lösung (
) haben:
Nullpolynom.
- Anmerkung: Ein Polynom ist genau dann
(Nullpolynom), wenn für alle Koeffizienten
von
gilt
bzw.
.
- Nur zum Bezugnehmen auf Werte: Die Koordinaten der Vektoren
seien
, jene von
seien
und jene von
seien
, jeweils für
.
h(x)= {\color{orange}-5} + {\color{orange}1} \cdot x + {\color{orange}1} \cdot x^2 {\color{orange}-1} \cdot x^3
Wir erhalten die obere Gleichung für
, je ein
für eine vorgegebene Funktion mit den Koeffizienten
. Für das Lösen der Polynom-Gleichung gilt, dass das Nullpolynom genau dann erreicht wird, wenn alle Koeffizienten
aller Grade von
bzw.
sind. D.h. wir ordnen die Gleichung nach den Graden von
um, erstellen eine separate Gleichung für jede vorhandene Potenz von
. Jede dieser Gleichungen muss nun separat den Wert
annehmen:

Wir stellen das Gleichungssystem mit den drei Gleichungen mit den drei Unbekannten (
) auf. Dabei übernehmen wir die Werte aus den Gleichungen von oben:

Wir lösen das Gleichungssystem mit dem gauß'schem Eliminationsverfahren, sodass wir den Rang der Matrix
ablesen können. Dafür benötigen wir keine erweiterte Matrix
:

Der Rang der Matrix
ist drei. Das heißt, dass drei Funktionen linear unabhängig sind, also alle drei vorgegebenen.
Das heißt, dass alle drei Funktionen linear unabhängig sind.
Wikipedia:
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