基底とは? わかりやすく解説

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き‐てい【基底】

読み方:きてい

ある物事基礎となるもの。物事おおもとのところ。根底。「—をなす精神

基礎となす底面立体の底。

数学で、ベクトル空間任意のベクトルαがn個のベクトルの組α12,…αnにおいて、α=a1α1a2α2+…anαn表されるときのα12,…αnのこと。


基底

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2019/04/13 13:41 UTC 版)

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基底(きてい、英: fin base, base of fin)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/08/13 06:02 UTC 版)

魚類用語」の記事における「基底(きてい、英: fin base, base of fin)」の解説

前端基部から後端基部までの部分

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基底

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/06/23 09:39 UTC 版)

線型包」の記事における「基底」の解説

詳細は「基底 (線型代数学)」を参照 定理 ベクトル空間 V を張る任意の生成系 S は、少なくとも V の任意の線型独立系と同じ数のベクトルを含まなけれならない定理 V が有限次元ベクトル空間ならば、V を張る任意の生成系は、必要ならば(すなわち、線型従属なベクトル存在するならば)適当な元を取り除くことによって V の基底にすることができる。選択公理認めるならば、有限次元という仮定除いてよい。 以上から、基底は V の最小生成系と言ってもよいことがわかる。

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基底

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2012/06/15 12:09 UTC 版)

ヴィット代数」の記事における「基底」の解説

ヴィット環を円周上のベクトル場リー環として考えたとき、その基底は整数 n に対して によって与えられる2つベクトル場括弧積は、基底における積 を線型拡張したもので与えられるヴィット環はヴィラソロ代数呼ばれる中心拡大を持つ。ヴィラソロ代数共形場理論弦理論において重要である。

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基底

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/01/11 15:05 UTC 版)

列空間」の記事における「基底」の解説

A の列ベクトル列空間張るが、それらが線型独立ない場合には基底を形成しないこともあり得る幸運なことに、行列の基本変形列ベクトルの間の依存関係影響与えない。このことは、列空間の基底を見つけるためにガウスの消去法使用することを可能にする。 例えば、行列 A = [ 1 3 1 4 2 7 3 9 1 5 3 1 1 2 0 8 ]   {\displaystyle A={\begin{bmatrix}1&3&1&4\\2&7&3&9\\1&5&3&1\\1&2&0&8\end{bmatrix}}{\text{ }}} を考える。この行列列ベクトルは、列空間張るが、線型独立でない可能性もあり、その場合にはそれら列ベクトル集合のある部分集合が、基底を形成する。この基底を見つけるために、A を行既約階段形と書き下す: [ 1 3 1 4 2 7 3 9 1 5 3 1 1 2 0 8 ] ∼ [ 1 3 1 4 0 1 1 1 0 2 2 − 3 0 − 1 − 1 4 ] ∼ [ 1 02 1 0 1 1 1 0 0 05 0 0 0 5 ] ∼ [ 1 02 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 ]   {\displaystyle {\begin{bmatrix}1&3&1&4\\2&7&3&9\\1&5&3&1\\1&2&0&8\end{bmatrix}}\sim {\begin{bmatrix}1&3&1&4\\0&1&1&1\\0&2&2&-3\\0&-1&-1&4\end{bmatrix}}\sim {\begin{bmatrix}1&0&-2&1\\0&1&1&1\\0&0&0&-5\\0&0&0&5\end{bmatrix}}\sim {\begin{bmatrix}1&0&-2&0\\0&1&1&0\\0&0&0&1\\0&0&0&0\end{bmatrix}}{\text{ }}} この時点で、第一第二第四列ベクトル線型独立であることが明白になるが、第三列ベクトルははじめの二つ列ベクトル線形結合となっている(具体的にv3 = −2v1 + v2 である)。したがって、もとの行列第一第二および第四列ベクトル [ 1 2 1 1 ] , [ 3 7 5 2 ] , [ 4 9 1 8 ] {\displaystyle {\begin{bmatrix}1\\2\\1\\1\end{bmatrix}},{\begin{bmatrix}3\\7\\5\\2\end{bmatrix}},{\begin{bmatrix}4\\9\\1\\8\end{bmatrix}}} が、その行列列空間の基底である。ここで、行既約階段形独立列ベクトルは、ピボット英語版)を伴う列ベクトルであることに注意されたい。このことから、階段形へと書き下すことのみで、どの列ベクトル線型独立であるか決定することが可能となる。 上述計算法一般的に任意のベクトル集合の間の依存関係調べるため、および任意の張られる集合から基底を見つけるために用いられる張られる集合から基底を見つけるための異な計算方法は、記事行空間」で述べられている:すなわち、A の列空間の基底を見つけることは、転置行列 AT の行空間の基底を見つけることと同値のである

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基底

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/01/11 15:06 UTC 版)

行空間」の記事における「基底」の解説

行空間は、行に関する基本変形には影響されない。このことから、行空間の基底を見つけるためにガウスの消去法使用することが可能となる。 例えば、行列 A = [ 1 3 2 2 7 4 1 5 2 ] {\displaystyle A={\begin{bmatrix}1&3&2\\2&7&4\\1&5&2\end{bmatrix}}} を考える。この行列の行は、行空間張るが、それらは線型独立でないこともあり得るそのような場合、それらは基底にはならない。ここでは行列 A の基底を見つけるために、行階段形へと A を書き下す: r1、r2、r3行列 A の各行を表す。 [ 1 3 2 2 7 4 1 5 2 ] ∼ ⏟ r 2 − 2 r 1 [ 1 3 2 0 1 0 1 5 2 ] ∼ ⏟ r 3 − r 1 [ 1 3 2 0 1 0 0 2 0 ] ∼ ⏟ r 32 r 2 [ 1 3 2 0 1 0 0 0 0 ] ∼ ⏟ r 1 − 3 r 2 [ 1 0 2 0 1 0 0 0 0 ] {\displaystyle {\begin{bmatrix}1&3&2\\2&7&4\\1&5&2\end{bmatrix}}\underbrace {\sim } _{r_{2}-2r_{1}}{\begin{bmatrix}1&3&2\\0&1&0\\1&5&2\end{bmatrix}}\underbrace {\sim } _{r_{3}-r_{1}}{\begin{bmatrix}1&3&2\\0&1&0\\0&2&0\end{bmatrix}}\underbrace {\sim } _{r_{3}-2r_{2}}{\begin{bmatrix}1&3&2\\0&1&0\\0&0&0\end{bmatrix}}\underbrace {\sim } _{r_{1}-3r_{2}}{\begin{bmatrix}1&0&2\\0&1&0\\0&0&0\end{bmatrix}}} 行列階段形になれば、そのときの非ゼロの行が行空間の基底となる。今回場合、基底は { (1, 3, 2), (0, 1, 0) } となる。他にあり得る基底としてさらなる書き下し結果、{ (1, 0, 2), (0, 1, 0) } を得ることが出来る。 この計算方法は、ベクトル集合張る部分空間の基底を見つけるために、一般的に用いられる行列がさらに行既約階段形へと簡略化されるなら、その結果として得られる基底は行空間により一意的に定められる

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基底

出典:『Wiktionary』 (2021/08/21 14:13 UTC 版)

名詞

(きてい)

  1. ある物事大本与えるもっと基礎的な物事
  2. 立体的な物体底面
  3. 数学)あるベクトル空間上の任意ベクトル張ることができる一次独立ベクトルの組。n 次元ベクトル空間上の一次独立n 個のベクトルの組。

類義語

翻訳

語義3


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