Basis (Vektorraum)

In der Mathematik ist eine Basis eines Vektorraums $V$ eine durch folgende gleichwertige Eigenschaften charakterisierte Teilmenge $B$ von $V$ :

Jedes Element von $V$ lässt sich als Linearkombination von $B$ darstellen und diese Darstellung ist eindeutig.
$B$ ist ein minimales Erzeugendensystem von $V$ .
$B$ ist eine maximale linear unabhängige Teilmenge von $V$ .
$B$ ist ein linear unabhängiges Erzeugendensystem von $V$ .

Grundlegende Begriffe

Ein Erzeugendensystem eines Vektorraums $V$ ist eine Teilmenge $B$ mit der Eigenschaft, dass jeder Vektor von $V$ sich als Linearkombination aus $B$ darstellen lässt.

Eine Linearkombination aus $B$ ist eine endliche Summe skalarer Vielfacher von Elementen aus $B$ . Das heißt, sind $\mathbf{b}_1,\ldots, \mathbf{b}_n$ aus dem Vektorraum $B$ und $a_1,\ldots, a_n$ Skalare des Körpers, dann ist $a_1 \mathbf{b}_1 +\ldots + a_n \mathbf{b}_n$ eine Linearkombination.

Eine Teilmenge $B$ des Vektorraums $V$ heißt linear unabhängig, wenn die Darstellung des Nullvektors $\mathbf{0}$ als Linearkombination von $B$ eindeutig ist. Für eine linear unabhängige Teilmenge $B$ gilt also: Wenn $a_1 \mathbf{b}_1 +\ldots + a_n \mathbf{b}_n = \mathbf{0}$ eine Darstellung des Nullvektors durch eine Linearkombination aus $B$ ist, dann folgt daraus, dass alle Skalare $a_i$ gleich 0 sein müssen.

Die Begriffe "maximal" und "minimal" beziehen sich auf die Halbordnung, die durch die Inklusion (Teilmengenrelation) gegeben ist. Eine maximale linear unabhängige Teilmenge von $V$ ist also eine linear unabhängige Teilmenge, die keine echte Obermenge hat, welche linear unabhängig ist. Ein minimales Erzeugendensystem von $V$ ist ein Erzeugendensystem, das keine echte Teilmenge hat, welche selbst ein Erzeugendensystem von $V$ ist.

Die Elemente einer Basis heißen Basisvektoren. Eine Basis lässt sich als Familie von Basisvektoren schreiben; endliche Basen werden dabei oft in der Form $\{\mathbf{b}_1, \ldots,\mathbf{b}_n\}$ geschrieben.

Die Skalare, die in der Darstellung eines Vektors auftreten, nennt man die Koordinaten des Vektors, zusammen bilden sie ihrerseits einen Koordinatenvektor (der allerdings in einem anderen Vektorraum liegt, dem Koordinatenraum).

Wichtige Eigenschaften

Jeder Vektorraum hat mindestens eine Basis. Eine Beweisidee für diese Aussage ist im Abschnitt Existenzbeweis (Skizze) angegeben.

Alle Basen eines Vektorraumes enthalten dieselbe Anzahl von Elementen. Diese Anzahl (die auch eine unendliche Kardinalzahl sein kann) nennt man die Dimension des Vektorraums.

Eine Teilmenge $\{b_1,\ldots,b_k\}$ eines $K$ -Vektorraumes $V$ definiert eine Abbildung

K^k\to V,\quad e_i\mapsto b_i.

Diese Abbildung ist genau dann

injektiv, wenn die $b_i$ linear unabhängig sind;
surjektiv, wenn die $b_i$ ein Erzeugendensystem bilden;
bijektiv, wenn die $b_i$ eine Basis bilden.

Diese Charakterisierung überträgt sich auf den allgemeineren Fall von Moduln über Ringen, siehe Basis (Modul).

Beispiele

In der Euklidischen Ebene $\mathbb{R}^2$ gibt es die so genannte kanonische Einheitsbasis $\{(1,0),(0,1)\}$ . Darüber hinaus bilden in dieser Ebene zwei Vektoren eine Basis, wenn sie nicht dieselbe (oder entgegengesetzte) Richtung haben.

Affine_Koordinaten.PNG e₁ und e₂ bilden eine Basis der Ebene

Als $\mathbb{R}$ -Vektorraum wird für $\mathbb{C}$ meist die Basis $\{1, i\}$ verwendet. Eine Menge $\{ a, b\} \subseteq \mathbb{C}\setminus \{0\}$ ist genau dann eine Basis von $\mathbb{C}$ über $\mathbb{R}$ , wenn $\frac{a}{b}$ keine reelle Zahl ist.

Als $\mathbb{Q}$ -Vektorraum hat $\mathbb{R}$ eine Basis, die man aber nicht explizit angeben kann.

Der Vektorraum der Polynome über einem Körper hat die Basis $\{1,X,X^2,X^3, \ldots\}=\{X^i|i\in\N_0\}$ . Es gibt aber auch viele andere Basen, die zwar umständlicher anzuschreiben sind, aber in konkreten Anwendungen sich als praktischer herausstellen, z.B. die Legendre-Polynome.

Im Vektorraum der reellen Zahlenfolgen bilden die folgenden Vektoren zwar ein linear unabhängiges System, aber keine Basis, denn es wird zum Beispiel die Folge $(1,1,1,\ldots)$ nicht davon erzeugt:

\{ (1,0,0,0,\ldots), (0,1,0,0,\ldots), (0,0,1,0,\ldots),\ldots \}

Beweis der Äquivalenz der Definition

Die folgenden Überlegungen skizzieren einen Beweis, dass die oben genannten vier Eigenschaften einer Teilmenge $B$ eines Vektorraums $V$ wirklich äquivalent sind. (Für diesen Beweis wird das Auswahlaxiom oder Lemma von Zorn nicht benötigt.)

Wenn sich jeder Vektor als Linearkombination von Vektoren in $B$ darstellen lässt, dann ist $B$ ein Erzeugendensystem (nach Definition).
Wenn $B$ nicht minimales Erzeugendensystem ist, dann gibt es eine echte Teilmenge $B'$ , die auch ein Erzeugendensystem ist. Sei nun $\mathbf{b}^*$ ein Element von $B$ , welches nicht in $B'$ liegt. Dann lässt sich $\mathbf{b}^*$ auf mindestens zwei verschiedene Arten als Linearkombination von Vektoren in $B$ darstellen. Nämlich einmal als Linearkombination von Vektoren in $B'$ und einmal als $\mathbf{b}^* = 1 \cdot \mathbf{b}^*$ . Es ergibt sich ein Widerspruch und daher ist $B$ minimal.
Also gilt (1) → (2).

Jedes minimale Erzeugendensystem muss linear unabhängig sein. Denn wenn $B$ nicht linear unabhängig ist, dann gibt es einen Vektor $\mathbf{b}^*$ in $B$ , welcher sich als Linearkombination von Vektoren in $B \setminus \{ \mathbf{b}^* \}$ darstellen lässt. Dann aber lässt sich jede Linearkombination von Vektoren in $B$ auch durch eine Linearkombination von Vektoren in $B \setminus \{ \mathbf{b}^* \}$ umschreiben und $B$ wäre nicht minimal.
Also gilt (2) → (4).

Jedes linear unabhängige Erzeugendensystem $B$ muss eine maximale linear unabhängige Menge sein. Wäre nämlich $B$ nicht maximal linear unabhängig, so gäbe es ein $\mathbf{b}^*$ (das nicht in $B$ liegt), welches zusammen mit $B$ linear unabhängig wäre. Aber $\mathbf{b}^*$ lässt sich als Linearkombination von Elementen von $B$ darstellen, was der linearen Unabhängigkeit widerspricht.
Also gilt (4) → (3).

Ein maximal linear unabhängiges System $B$ ist ein Erzeugendensystem. Sei $\mathbf{b}^*$ ein beliebiger Vektor. Wenn $\mathbf{b}^*$ in $B$ enthalten ist, dann lässt sich $\mathbf{b}^*$ als Linearkombination von Elementen von $B$ schreiben. Wenn aber $\mathbf{b}^*$ nicht in $B$ enthalten ist, dann ist die Menge $B \ \cup \{ \mathbf{b}^*\}$ eine echte Obermenge von $B$ und damit nicht mehr linear unabhängig. Die Vektoren $\mathbf{b}_1,\ldots,\mathbf{b}_n$ , die in einer möglichen lineare Abhängigkeit $a_1 \mathbf{b}_1 +\ldots + a_n \mathbf{b}_n = 0$ vorkommen, können nicht alle aus $B$ sein, daher muss einer davon (sagen wir $\mathbf{b}_1$ ) gleich $\mathbf{b}^*$ sein, mit $a_1$ ungleich 0.
Daher ist $\mathbf{b}^* = -\frac{1}{a_1}(a_2 \mathbf{b}_2+\ldots + a_n \mathbf{b}_n)$ .
Also gilt (3) → (1).

Existenzbeweis (Skizze)

Mit dem Lemma von Zorn kann man beweisen, dass jeder Vektorraum eine Basis haben muss, auch wenn man sie oft nicht explizit angeben kann. (Umgekehrt kann man aus dem Satz, dass jeder Vektorraum eine Basis hat, auch das Auswahlaxiom oder das Lemma von Zorn beweisen. Daher kann man in einer Mengenlehre ohne das Auswahlaxiom oder äquivalente Aussagen nicht beweisen, dass jeder Vektorraum eine Basis hat.)

Es folgt eine kurze Darstellung des Beweises.

Sei $V$ ein Vektorraum. Man möchte eine maximale linear unabhängige Teilmenge des Vektorraums finden. Es liegt also nahe, das Mengensystem

P := \{X \subseteq V:\; X

linear unabhängig

\}

zu betrachten, das durch die Relation $\subseteq$ halbgeordnet wird.

Man kann nun leicht zeigen:

$P$ ist nicht leer (zum Beispiel enthält $P$ die leere Menge. Besteht $V$ nicht nur aus dem Nullvektor, dann ist zusätzlich auch jede Einermenge $\{\,v\}$ mit $\,v$ in $\,V$ und $v\neq\mathbf{0}$ ein Element von $P$ .
Für jede Kette $C \subseteq P$ ist auch $\bigcup C = \bigcup_{X\in C} X = \{ v: \exists X \in C: v\in X\}$ in $P$ .

Aus dem Lemma von Zorn folgt nun, dass $P$ ein maximales Element hat. Es folgt sogar, dass jedes Element $T$ von $P$ in einem maximalen Element von $P$ enthalten ist. Die maximalen Elemente von $P$ sind nun aber genau die maximalen linear unabhängigen Teilmengen von $V$ , also die Basen von $V$ . Daher hat $V$ eine Basis und es gilt darüber hinaus, dass jede linear unabhängige Teilmenge von $V$ in einer Basis von $V$ enthalten ist.

Weitere Aussagen über Basen

Austauschlemma von Steinitz (nach E. Steinitz): Sind $v_1,\dots,v_n$ eine Basis eines Vektorraumes $V$ und $w$ ein weiterer vom Nullvektor verschiedener Vektor aus $V$ , so kann man einen der Basisvektoren gegen $w$ "austauschen", d.h. es existiert ein Index $1\leq i\leq n$ , so dass $v_1,\dots,v_{i-1},w,v_{i+1},\dots,v_n$ ebenfalls eine Basis von $V$ ist.
Diese Aussage wird häufig dazu benutzt, um zu zeigen, dass alle Basen eines Vektorraumes aus der gleichen Anzahl an Vektoren bestehen.
In einem $d$ -dimensionalen Vektorraum über einem endlichen Körper mit $q$ Elementen gibt es

\prod_{k=0}^{d-1}(q^d-q^k)

verschiedene Basen.

Verallgemeinerungen

Orthonormalbasis

Beim Studium von Hilberträumen gibt es eine andere, zweckmäßigere Art, die Elemente des Raumes darzustellen. Eine Basis besteht dabei aus paarweise orthogonalen Einheitsvektoren, und es werden nicht nur endliche, sondern auch unendliche Summen der Basisvektoren zugelassen. Eine solche Orthonormalbasis ist in einem unendlichdimensionalen Raum keine Basis im hier definierten Sinne. Der hier beschriebene Basis-Typ wird zur Unterscheidung auch Hamelbasis genannt.

Siehe auch

Komplementärbasis

Lineare Algebra

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