Stabilire se un insieme di vettori è linearmente indipendente

L'articolo che segue, più di una lezione, è una guida che permette di risolvere uno tra i più frequenti esercizi di Algebra Lineare, ossia stabilire se due o più vettori sono linearmente indipendenti tra loro.

 

Per raggiungere lo scopo che ci siamo prefissi impareremo ad utilizzare due metodi: il primo sfrutta la definizione di indipendenza lineare, mentre nel secondo utilizzeremo la nozione di rango di una matrice. Inoltre prima di procedere raccomandiamo a chi non l'avesse già fatto di leggere la nostra lezione sulla definizione di vettori linearmente indipendenti.

 

 

Prima di passare all'atto pratico ricordiamo un paio di risultati teorici, il secondo dei quali ci permetterà di risparmiare, quando possibile, tempo e fatica:

 

- un solo vettore è linearmente indipendente se e solo se è diverso dal vettore nullo. In parole povere, se abbiamo un solo vettore non c'è molto da fare: basta semplicemente guardarlo per giungere, in un batter d'occhio, alla conclusione.

 

- Dato invece un qualsiasi insieme formato da m \in \mathbb{N}, \ m\ge 2 vettori appartenenti ad \mathbb{R}^n (o più in generale ad un qualsiasi spazio vettoriale di dimensione n), se m>n allora gli m vettori sono tra loro linearmente dipendenti. Detto in altre parole se il numero dei vettori è strettamente maggiore della dimensione dello spazio vettoriale in cui sono definiti allora essi sono, tra loro, linearmente dipendenti.

 

Tenendo ben presenti questi due semplici risultati vediamo i due metodi che ci permettono di studiare l'indipendenza lineare di due o più vettori.

 

Studio dell'indipendenza lineare tra vettori con la definizione

 

Richiamiamo rapidamente la definizione di indipendenza lineare. Dato un insieme di vettori \{v_1,v_2, ... v_m\} formato da m vettori definiti nello spazio vettoriale \mathbb{R}^n, \mbox{ con } m\le n, essi sono tra loro linearmente indipendenti se e solo se prendendo m scalari a_1, a_2, ... a_m \in \mathbb{R} e ponendo

 

a_1v_1+a_2v_2+...+a_mv_m=\underline{0}

 

l'unica m-upla (a_1,a_2,...a_m) che annulla la precedente combinazione lineare è la m-upla formata da coefficienti nulli.

 

Esempio di studio dell'indipendenza lineare tra vettori con la definizione

 

Stabilire se i tre vettori di \mathbb{R}^4: \ v_1=(1,0,1,-1), \ v_2=(2,-1,0,3), \ v_3=(-2,5,2,1) sono tra loro linearmente indipendenti.

 

 

Svolgimento: dal momento che abbiamo a che fare con tre vettori consideriamo tre scalari arbitrari a_1, a_2 \mbox{ e } a_3 \in \mathbb{R} e imponiamo che la loro combinazione lineare con i tre vettori dati sia uguale al vettore nullo, ossia

 

a_1(1,0,1,-1)+a_2(2,-1,0,3)+a_3(-2,5,2,1)=(0,0,0,0)

 

Svolgiamo dapprima i prodotti (vettore per scalare) e successivamente la somma tra vettori a primo membro. In caso di dubbi, fai un ripasso delle operazioni con i vettori. ;)

 

(a_1+2a_2-2a_3, -a_2+5a_3, a_1+2a_3, -a_1+3a_2+a_3)=(0,0,0,0)

 

Poichè due vettori sono uguali se sono uguali le rispettive componenti, l'uguaglianza precedente si traduce nel seguente sistema lineare di 4 equazioni in 3 incognite

 

\begin{cases}a_1+2a_2-2a_3=0 \\ -a_2+5a_3=0 \\ a_1+2a_3=0 \\ -a_1+3a_2+a_3=0 \end{cases}

 

Procediamo con il metodo di sostituzione. Dalla seconda e dalla terza equazione possiamo ricavare il valore di a_1 \mbox{ e } a_2 in funzione di a_3

 

\begin{cases}a_1+2a_2-2a_3=0 \\ a_2=5a_3 \\ a_1=-2a_3 \\ -a_1+3a_2+a_3=0 \end{cases}

 

Sostituendo poi tali valori sia nella prima che nella quarta equazione del sistema otteniamo due equazioni di primo grado nell'incognita a_3. Entrambe sono determinate ed hanno come unica soluzione a_3=0. Ne segue allora che l'unica soluzione del sistema è la 3-upla nulla (a_1,a_2,a_3)=(0,0,0).

 

Possiamo così concludere che i tre vettori sono linearmente indipendenti.

 

 

Vediamo ora l'altro metodo, in alcuni casi molto più veloce, che ci permetterà di studiare l'indipendenza lineare tra vettori.

 

Studio dell'indipendenza lineare tra vettori tramite il rango

 

Supponiamo di avere un insieme formato da m\ge 2 vettori definiti nello spazio vettoriale \mathbb{R}^n, \mbox{ con } n\in \mathbb{N}, \ n\ge m. Ribadiamo ancora una volta che se il numero dei vettori è maggiore della dimensione dello spazio possiamo subito concludere che i vettori dati sono linearmente dipendenti tra loro, senza dover fare nulla.

 

Se hai già studiato la teoria su matrici e vettori dovresti sapere cos'è e come si definisce il rango di una matrice. Detto in parole povere, il rango di una matrice è il massimo numero di righe (o colonne) tra loro linearmente indipendenti.

 

Da quanto appena detto si intuisce subito che, considerato un insieme formato da m \ge 2 vettori, per stabilire se essi sono linearmente indipendenti tra loro basta scrivere una matrice avente come righe o come colonne (è indifferente) le componenti dei vettori e calcolarne il rango.

 

Se il rango di tale matrice è massimo allora l'insieme dei vettori è linearmente indipendente; se il rango non è massimo i vettori sono, tra loro, linearmente dipendenti.

 

Inoltre, qualora il rango non fosse massimo e quindi i vettori fossero linearmente dipendenti, tale metodo ci permette di stabilire quanti e quali dei vettori appartenenti all'insieme assegnato, sono, tra loro, linearmente indipendenti e il tutto in men che non si dica.

 

Sarà tutto molto più chiaro dopo aver letto i seguenti esempi.

 

Esempi di studio dell'indipendenza lineare tra vettori con il rango

 

1) Riprendiamo i vettori dell'esempio precedente (sappiamo già che sono linearmente indipendenti)