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Let a be a nonzero vector in \( \mathbb{R}^{2} \). Define \( \tau_{\mathbf{a}}: \mathbb{R}^{2} \rightarrow \mathbb{R}^{2} \) by \[ \tau_{\mathbf{a}}(\mathbf{x})=-\mathbf{x}+2 \frac{\mathbf{a} \cdot \mathbf{x}}{\mathbf{a} \cdot \mathbf{a}} \mathbf{a} \text {. } \] 2. Let a be a nonzero vector of \( \mathbb{R}^{2} \). Answer the following questions. (ii) Write \( \mathbf{a}=\left(a_{1}, a_{2}\right) \) and let \( \mathbf{b}=\left(-a_{2}, a_{1}\right) \in \mathbb{R}^{2} \). Show that \( \mathcal{B}=\{\mathbf{a}, \mathbf{b}\} \) is a basis for \( \mathbb{R}^{2} \).

Ask by Adkins Hart. in South Korea
Dec 16,2024

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Answer

벡터 \( \mathbf{a} \)와 \( \mathbf{b} \)가 선형 독립이므로, \( \mathcal{B} = \{\mathbf{a}, \mathbf{b}\} \)는 \( \mathbb{R}^2 \)의 기저입니다.

Solution

벡터 \( \mathbf{a} = (a_1, a_2) \)가 \( \mathbb{R}^2 \)의 비영벡터라고 가정하겠습니다. 이제 \( \mathbf{b} = (-a_2, a_1) \)를 정의합니다. \( \mathcal{B} = \{\mathbf{a}, \mathbf{b}\} \)가 \( \mathbb{R}^2 \)의 기저가 되기 위해서는 두 벡터가 선형 독립이어야 합니다. 두 벡터 \( \mathbf{a} \)와 \( \mathbf{b} \)가 선형 독립임을 보이기 위해, 다음과 같은 선형 결합이 0 벡터가 되는 경우를 고려합니다: \[ c_1 \mathbf{a} + c_2 \mathbf{b} = \mathbf{0} \] 여기서 \( c_1, c_2 \)는 스칼라입니다. 이를 전개하면 다음과 같습니다: \[ c_1 (a_1, a_2) + c_2 (-a_2, a_1) = (0, 0) \] 이 식을 성분별로 나누면 다음과 같은 두 개의 방정식을 얻습니다: 1. \( c_1 a_1 - c_2 a_2 = 0 \) 2. \( c_1 a_2 + c_2 a_1 = 0 \) 이제 이 두 방정식을 풀어보겠습니다. 첫 번째 방정식에서 \( c_1 a_1 = c_2 a_2 \)를 얻을 수 있습니다. 두 번째 방정식에서 \( c_1 a_2 = -c_2 a_1 \)를 얻을 수 있습니다. 첫 번째 방정식에서 \( c_2 = \frac{c_1 a_1}{a_2} \) (단, \( a_2 \neq 0 \)일 때)로 대체하면 두 번째 방정식에 대입할 수 있습니다. 그러나 \( \mathbf{a} \)가 비영벡터이므로 \( a_1 \)과 \( a_2 \) 중 하나는 0이 아닙니다. 따라서 두 번째 방정식은 다음과 같이 변형됩니다: \[ c_1 a_2 - \frac{c_1 a_1}{a_2} a_1 = 0 \] 이 식을 정리하면: \[ c_1 (a_2^2 + a_1^2) = 0 \] 여기서 \( a_2^2 + a_1^2 \)는 0이 아니므로 \( c_1 = 0 \)이 됩니다. 이제 \( c_1 = 0 \)을 첫 번째 방정식에 대입하면 \( c_2 = 0 \)도 얻을 수 있습니다. 따라서 \( c_1 = 0 \)과 \( c_2 = 0 \)만이 이 선형 결합이 0 벡터가 되는 경우임을 알 수 있습니다. 이는 \( \mathbf{a} \)와 \( \mathbf{b} \)가 선형 독립임을 의미합니다. 결론적으로, \( \mathcal{B} = \{\mathbf{a}, \mathbf{b}\} \)는 \( \mathbb{R}^2 \)의 기저가 됩니다.

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To show that \( \mathcal{B} = \{\mathbf{a}, \mathbf{b}\} \) is a basis for \( \mathbb{R}^2 \), we need to demonstrate that the vectors \(\mathbf{a}\) and \(\mathbf{b}\) are linearly independent. This means that the only solution to the equation \( c_1\mathbf{a} + c_2\mathbf{b} = \mathbf{0} \) (where \( c_1 \) and \( c_2 \) are scalars) must be \( c_1 = 0 \) and \( c_2 = 0 \). We can express this equation as follows: \[ c_1(a_1, a_2) + c_2(-a_2, a_1) = (0, 0). \] This expands to the system of equations: 1. \( c_1 a_1 - c_2 a_2 = 0 \) 2. \( c_1 a_2 + c_2 a_1 = 0 \) We will analyze these equations. If we assume \( c_1 \) and \( c_2 \) are not both zero, we can derive relationships between them. From the first equation, we can solve for \( c_2 \): \[ c_2 = \frac{c_1 a_1}{a_2} \quad (\text{provided } a_2 \neq 0). \] Substitute \( c_2 \) into the second equation: \[ c_1 a_2 + \frac{c_1 a_1}{a_2} a_1 = 0 \implies c_1 \left(a_2 + \frac{a_1^2}{a_2}\right) = 0. \] Since \( \mathbf{a} \) is nonzero, \( a_1 \) and \( a_2 \) cannot both be zero, thus \( a_2 + \frac{a_1^2}{a_2} \neq 0 \). Therefore, it must be that \( c_1 = 0 \), and from the first equation, \( c_2 = 0 \) follows. This confirms that \( \mathbf{a} \) and \( \mathbf{b} \) are linearly independent. As a result, since we have two linearly independent vectors in \( \mathbb{R}^2 \), \( \mathcal{B} = \{\mathbf{a}, \mathbf{b}\} \) is indeed a basis for \( \mathbb{R}^2 \).

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