Über 1,6 Millionen Schüler*innen nutzen sofatutor!
  • 93%

    haben mit sofatutor ihre Noten in mindestens einem Fach verbessert

  • 94%

    verstehen den Schulstoff mit sofatutor besser

  • 92%

    können sich mit sofatutor besser auf Schularbeiten vorbereiten

Lineare Abhängigkeit und lineare Unabhängigkeit

Video abspielen
Du willst ganz einfach ein neues Thema lernen
in nur 12 Minuten?
Du willst ganz einfach ein neues
Thema lernen in nur 12 Minuten?
  • Das Mädchen lernt 5 Minuten mit dem Computer 5 Minuten verstehen

    Unsere Videos erklären Ihrem Kind Themen anschaulich und verständlich.

    92%
    der Schüler*innen hilft sofatutor beim selbstständigen Lernen.
  • Das Mädchen übt 5 Minuten auf dem Tablet 5 Minuten üben

    Mit Übungen und Lernspielen festigt Ihr Kind das neue Wissen spielerisch.

    93%
    der Schüler*innen haben ihre Noten in mindestens einem Fach verbessert.
  • Das Mädchen stellt fragen und nutzt dafür ein Tablet 2 Minuten Fragen stellen

    Hat Ihr Kind Fragen, kann es diese im Chat oder in der Fragenbox stellen.

    94%
    der Schüler*innen hilft sofatutor beim Verstehen von Unterrichtsinhalten.
Bereit für eine echte Prüfung?

Das Quiz besiegt 60% der Teilnehmer! Kannst du es schaffen?

Quiz starten
Bewertung

Ø 5.0 / 5 Bewertungen
Die Autor*innen
Avatar
Team Digital
Lineare Abhängigkeit und lineare Unabhängigkeit
lernst du in der 11. Klasse - 12. Klasse

Grundlagen zum Thema Lineare Abhängigkeit und lineare Unabhängigkeit

Nach dem Schauen dieses Videos wirst du in der Lage sein, eine Gruppe von Vektoren auf lineare Unabhängigkeit zu überprüfen.

Zunächst lernst du, wie du dir lineare Abhängigkeit von Vektoren räumlich vorstellen kannst. Anschließend siehst du, wie du mithilfe einer Definition und dem Gauß-Algorithmus Vektoren rechnerisch auf lineare Unabhängigkeit prüfen kannst. Abschließend erfährst du, wie dir die Determinante bei der Rechnung helfen kann.

lineare Abhängigkeit und Unabhängigkeit von Vektoren

Das Video beinhaltet Schlüsselbegriffe, Bezeichnungen und Fachbegriffe wie lineare Abhängigkeit, lineare Unabhängigkeit, Linearkombination, Gauß-Algorithmus und Determinante.

Bevor du dieses Video schaust, solltest du bereits grundlegendes Wissen zur Vektorrechnung haben.

Lineare Abhängigkeit und lineare Unabhängigkeit Übung

Du möchtest dein gelerntes Wissen anwenden? Mit den Aufgaben zum Video Lineare Abhängigkeit und lineare Unabhängigkeit kannst du es wiederholen und üben.
  • Fasse Eigenschaften von linear abhängigen und linear unabhängigen Vektoren zusammen.

    Tipps

    Drei Vektoren $\vec{a}$, $\vec{b}$ und $\vec{c}$ sind linear abhängig, wenn man einen Vektor als Linearkombination der anderen beiden Vektoren darstellen kann. Wir schreiben beispielsweise:

    $\vec{a} = r \cdot \vec{b} + s \cdot \vec{c}$

    Hier siehst du die drei Einheitsvektoren im dreidimensionalen Raum ($\mathbb{R}^3$).

    Es sind drei Aussagen richtig.

    Lösung

    Drei Vektoren $\vec{a}$, $\vec{b}$ und $\vec{c}$ sind linear abhängig, wenn man einen Vektor als Linearkombination der anderen beiden Vektoren darstellen kann. Wir schreiben beispielsweise:

    $\vec{a} = r \cdot \vec{b} + s \cdot \vec{c}$

    Das bedeutet auch, dass drei Vektoren, die in einer Ebene ($\mathbb{R}^2$) liegen, immer linear abhängig sind.
    $\mapsto \quad$ Die Aussage „Drei Vektoren in der Ebene können nicht linear abhängig sein.“ ist also falsch, sie sind immer linear abhängig.

    Im dreidimensionalen Raum hingegen können drei Vektoren linear unabhängig sein. Das ist immer dann der Fall, wenn sie nicht in einer Ebene liegen. Das heißt auch, dass man einen der drei Vektoren nicht als Linearkombination der anderen beiden Vektoren darstellen kann.
    $\mapsto \quad$ Die Aussage „Drei Vektoren, die in einer Ebene liegen, sind linear abhängig.“ ist somit richtig.

    Ein Beispiel für drei unabhängige Vektoren im dreidimensionalen Raum ($\mathbb{R}^3$) sind die drei Einheitsvektoren:

    $\vec{e_1} = \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \\ 0 \end{pmatrix}$, $~\vec{e_2} =\begin{pmatrix} 0 \\ 1 \\ 0 \end{pmatrix}$, $~\vec{e_3} =\begin{pmatrix} 0 \\ 0 \\ 1 \end{pmatrix}$

    Mithilfe dieser drei Einheitsvektoren kann jeder weitere beliebige Vektor im dreidimensionalen Raum als Linearkombination erzeugt werden.
    $\mapsto \quad$ Die Aussage „Jeder Vektor im dreidimensionalen Raum kann mithilfe der drei Einheitsvektoren erzeugt werden.“ ist also ebenfalls richtig.

    Das bedeutet auch, dass, wenn wir einen vierten Vektor hinzunehmen, diese vier Vektoren im Raum ($\mathbb{R}^3$) nicht mehr linear unabhängig sein können.
    $\mapsto \quad$ Die Aussage „Vier Vektoren sind im dreidimensionalen Raum immer linear abhängig.“ ist also gleichfalls richtig.

  • Zeige, dass die drei Vektoren $\vec{a}$, $\vec{b}$ und $\vec{c}$ linear abhängig sind.

    Tipps

    Beginne mit dem Aufstellen der Gleichung $r \cdot \vec{a} + s \cdot \vec{b} + t \cdot \vec{c} = 0$.

    Erstelle aus dem Gleichungssystem eine Matrix, die du dann schrittweise in Dreiecksform bringst.

    Der letzte Schritt ist die Schlussfolgerung zur linearen Abhängigkeit der Vektoren.

    Lösung

    Diese drei Vektoren sind gegeben:

    $\vec{a}= \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \\ 1 \end{pmatrix} \quad \vec{b}= \begin{pmatrix} -2 \\ 1 \\ 3 \end{pmatrix} \quad \vec{c}= \begin{pmatrix} 4 \\ 3 \\ -1 \end{pmatrix}$

    Damit können wir eine Gleichung aufstellen:

    $r \cdot \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \\ 1 \end{pmatrix} + s \cdot \begin{pmatrix} -2 \\ 1 \\ 3 \end{pmatrix} + t \cdot \begin{pmatrix} 4 \\ 3 \\ -1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 \\ 0 \\ 0 \end{pmatrix}$

    Wir wollen nun herausfinden, ob es drei Zahlen $r$, $s$ und $t$ gibt, die nicht gleich null sind und die obige Gleichung erfüllen. In diesem Fall wären die Vektoren linear abhängig, andernfalls linear unabhängig.

    Wir schreiben dazu die Gleichung zunächst als lineares Gleichungssystem:

    $\begin{array}{rrrrr} \text{I} & r & - & 2s & + & 4t & = &0 \\ \text{II} & 2r & +& s & + & 3t & = &0 \\ \text{III} & r & +& 3s & - & t & = &0 \end{array}$

    Dieses können wir als Matrix ausdrücken:

    $\left(\!\begin{array}{rrr|r} 1 & -2 & 4 & 0 \\ 2 & 1 & 3 & 0 \\ 1 & 3 & -1 & 0 \end{array}\!\right)$

    Wir rechnen $\text{II} - 2 \cdot \text{I}$:

    $\begin{array}{rrrrr} & 2r & + & s & + & 3t & = &0 \\ & -2r & +& 4s & - & 8t & = &0 \\ \hline & & & 5s & - & 5t & = &0 \end{array}$

    Wir setzen dies in die zweite Zeile der Matrix ein und erhalten:

    $\left(\!\begin{array}{rrr|r} 1 & -2 & 4 & 0 \\ 0 & 5 & -5 & 0 \\ 1 & 3 & -1 & 0 \end{array}\!\right)$

    Wir rechnen $\text{III} - \text{I}$:

    $\begin{array}{rrrrr} & r & + & 3s & - & t & = &0 \\ & -r & +& 2s & - & 4t & = &0 \\ \hline & & & 5s & - & 5t & = &0 \end{array}$

    Wir setzen dies in die dritte Zeile der Matrix ein und erhalten:

    $\left(\!\begin{array}{rrr|r} 1 & -2 & 4 & 0 \\ 0 & 5 & -5 & 0 \\ 0 & 5 & -5 & 0 \end{array} \!\right)$

    Wir rechnen jetzt $\text{III} - \text{II}$:

    $\begin{array}{rrrrr} & & & 5s & - & 5t & = &0 \\ & & -& 5s & + & 5t & = &0 \\ \hline & & & & &0 & = &0 \end{array}$

    Somit erhalten wir die Matrix:

    $\left(\!\begin{array}{rrr|r} 1 & -2 & 4 & 0 \\ 0 & 5 & -5 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \end{array}\!\right)$

    Sie enthält eine Nullzeile. Das Gleichungssystem hat also unendlich viele Lösungen.

    Wir können daraus schlussfolgern, dass die Vektoren linear abhängig voneinander sind.

    Hinweis: Das Verfahren, mit dem hier das lineare Gleichungssystem in eine Matrix überführt und gelöst wird, ist als Gauß-Algorithmus bekannt.

  • Prüfe mithilfe der Determinante, ob die Vektoren linear abhängig sind.

    Tipps

    Du kannst die Determinante einer $3{\times}3$-Matrix mit folgender Formel berechnen:

    $\begin{vmatrix} a & b & c \\ d & e & f \\ g & h & i \end{vmatrix} = aei + bfg + cdh - gec - hfa - ibd$

    Ist die Determinante der zugehörigen Matrix gleich null, so sind die Vektoren linear abhängig, andernfalls sind sie linear unabhängig.

    Lösung

    Wir können drei Vektoren auf lineare Abhängigkeit überprüfen, indem wir die Determinante der zugehörigen Matrix bestimmen: Ist die Determinante der zugehörigen Matrix gleich null, so sind die Vektoren linear abhängig, andernfalls sind sie linear unabhängig.

    $\,$

    Die Determinante der $3{\times}3$-Matrix können wir mit folgender Formel berechnen:

    $\begin{vmatrix} a & b & c \\ d & e & f \\ g & h & i \end{vmatrix} = aei + bfg + cdh - gec - hfa - ibd$

    $\,$

    Somit ergeben sich folgende Lösungen:

    Erstes Beispiel:

    $\vec{a}= \begin{pmatrix} -1 \\ 0 \\ 2 \end{pmatrix} \quad \vec{b}= \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \\ 0 \end{pmatrix} \quad \vec{c}= \begin{pmatrix} 1 \\ -1 \\ 2 \end{pmatrix}$

    $\begin{array}{ll} \begin{vmatrix} -1 & 1 & 1 \\ 0 & 2& -1 \\ 2 & 0 & 2 \end{vmatrix} &= ({-}1) \cdot 2 \cdot 2 + 1 \cdot (-1) \cdot 2 + 1 \cdot 0 \cdot 0 - 2 \cdot 2 \cdot 1 - 0 \cdot (-1) \cdot (-1) - 2 \cdot 0\cdot 1 \\ &= -4 + (-2) + 0 - 4 - 0 - 0 \\ &= -10 \end{array}$

    $\implies$ Da die Determinante ungleich null ist, sind die Vektoren linear unabhängig.

    Zweites Beispiel:

    $\vec{a}= \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \\ 4 \end{pmatrix} \quad \vec{b}= \begin{pmatrix} 7 \\ -1 \\ 7 \end{pmatrix} \quad \vec{c}= \begin{pmatrix} 3 \\ 1 \\ 5 \end{pmatrix}$

    $\begin{array}{ll} \begin{vmatrix} 1 & 7 & 3 \\ 2 & -1 & 1 \\ 4 & 7 & 5 \end{vmatrix} &= 1 \cdot (-1) \cdot 5 + 7 \cdot 1 \cdot 4 + 3 \cdot 2 \cdot 7 - 4 \cdot (-1) \cdot 3 - 7 \cdot 1 \cdot 1 - 5 \cdot 2 \cdot 7 \\ &= -5 + 28 + 42 - (-12) - 7 - 70 \\ &= 0 \end{array}$

    $\implies$ Da die Determinante gleich null ist, sind die Vektoren linear abhängig.

    Drittes Beispiel:

    $\vec{a}= \begin{pmatrix} 9 \\ 0 \\ 5 \end{pmatrix} \quad \vec{b}= \begin{pmatrix} -2 \\ 4 \\ 2 \end{pmatrix} \quad \vec{c}= \begin{pmatrix} 1 \\ -5 \\ 1 \end{pmatrix}$

    $\begin{array}{ll} \begin{vmatrix} 9 & -2 & 1 \\ 0 & 4 & -5 \\ 5 & 2 & 1 \end{vmatrix} &= 9 \cdot 4 \cdot 1 + (-2) \cdot (-5) \cdot 5 + 1 \cdot 0 \cdot 2 - 5 \cdot 4 \cdot 1 - 2 \cdot (-5) \cdot 9 - 1 \cdot 0 \cdot (-2) \\ &= 36 + 50 + 0 - 20 - (-90) - 0 \\ &= 156 \end{array}$

    $\implies$ Da die Determinante ungleich null ist, sind die Vektoren linear unabhängig.

  • Entscheide, welche der Vektoren linear unabhängig voneinander sind.

    Tipps

    Schreibe zunächst die drei Vektoren als Matrix.

    Eine Möglichkeit der Lösung dieser Aufgabe ist es, die Determinante der Matrix zu berechnen.
    Zur Berechnung der Determinanten addieren wir die Produkte der Hauptdiagonalen und ziehen die Produkte der Nebendiagonalen ab.
    Die Haupt- und Nebendiagonalen können wir dabei gut erkennen, wenn wir die ersten beiden Spalten der Matrix noch einmal rechts daneben ergänzen:

    $\begin{vmatrix} a & b & c \\ d & e & f \\ g & h & i \end{vmatrix} \begin{matrix} a \\ d \\ g \end{matrix} \quad \begin{matrix} b \\ e \\ h \end{matrix}$

    Drei der gegebenen Kombinationen sind linear unabhängig.

    Lösung

    Um drei Vektoren auf lineare Abhängigkeit zu prüfen, schreiben wir sie zunächst in eine Matrix.
    Wir können dann entweder den Gauß-Algorithmus anwenden und prüfen, ob eine Nullzeile entsteht, oder die Determinante der Matrix bestimmen und überprüfen, ob sie $0$ ergibt.

    $\,$

    In den folgenden Lösungswegen verwenden wir die Lösung mittels der Determinante. Dabei verwenden wir die Regel von Sarrus:

    $\begin{vmatrix} a & b & c \\ d & e & f \\ g & h & i \end{vmatrix} = aei + bfg + cdh - gec - hfa - ibd$

    Erste Kombination:

    $\vec{a}= \begin{pmatrix} 0 \\ 0 \\ 2 \end{pmatrix} \quad \vec{b}= \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \\ 0 \end{pmatrix} \quad \vec{c}= \begin{pmatrix}1 \\-1 \\ 1 \end{pmatrix}$

    Wir schreiben die Vektoren als Matrix und bestimmen die Determinante:

    $\begin{array}{ll} \begin{vmatrix} 0 & 1 & 1 \\ 0 & 2& -1 \\ 2 & 0 & 1 \end{vmatrix} &= 0\cdot 2 \cdot 1 + 1 \cdot (-1) \cdot 2 + 1 \cdot 0 \cdot 0 - 2 \cdot 2 \cdot 1 - 0 \cdot (-1) \cdot 0 - 1 \cdot 0\cdot 1 \\ &= 0 + (-2) + 0 - 4 - 0 - 0 \\ &= -6 \end{array}$

    $\implies$ Da die Determinante ungleich null ist, sind die Vektoren linear unabhängig.

    Zweite Kombination:

    $\vec{a}= \begin{pmatrix} 2 \\ 0 \\ 1 \end{pmatrix} \quad \vec{b}= \begin{pmatrix} 3 \\ -1 \\ 0 \end{pmatrix} \quad \vec{c}= \begin{pmatrix} 2 \\ -1 \\ 2 \end{pmatrix}$

    Wir schreiben die Vektoren als Matrix und bestimmen die Determinante:

    $\begin{array}{ll} \begin{vmatrix} 2 & 3 & 2 \\ 0 & -1& -1 \\ 1 & 0 & 2 \end{vmatrix} &= 2 \cdot (-1) \cdot 2 + 3 \cdot (-1) \cdot 1 + 2 \cdot 0 \cdot 0 - 1 \cdot (-1) \cdot 2 - 0 \cdot (-1) \cdot 2 - 2 \cdot 0\cdot 3 \\ &= -4 + (-3) + 0 - (-2) - 0 - 0 \\ &= -5 \end{array}$

    $\implies$ Da die Determinante ungleich null ist, sind die Vektoren linear unabhängig.

    Dritte Kombination:

    $\vec{a}= \begin{pmatrix} 3 \\ 3 \\ 2 \end{pmatrix} \quad \vec{b}= \begin{pmatrix} 2 \\ 2 \\ 0 \end{pmatrix} \quad \vec{c}= \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \\ 2 \end{pmatrix}$

    Wir schreiben die Vektoren als Matrix und bestimmen die Determinante:

    $\begin{array}{ll} \begin{vmatrix} 3& 2 & 1 \\ 3 & 2& 1 \\ 2 & 0 & 2 \end{vmatrix} &=2\cdot 2 \cdot 1 + 0 \cdot 1 \cdot 3 + 2 \cdot 3 \cdot 2 - 2 \cdot 2 \cdot 1 - 0 \cdot 1 \cdot 3 - 2 \cdot 3\cdot 2 \\ &= 4 + 0 + 12 - 4 - 0 - 12 \\ &= 0 \end{array}$

    $\implies$ Da die Determinante gleich null ist, sind die Vektoren linear abhängig.

    Vierte Kombination:

    $\vec{a}= \begin{pmatrix} 0 \\ 9 \\ 2 \end{pmatrix} \quad \vec{b}= \begin{pmatrix} -2 \\ 4 \\ -1 \end{pmatrix} \quad \vec{c}= \begin{pmatrix} 0 \\ -6 \\ 3 \end{pmatrix}$

    Wir schreiben die Vektoren als Matrix und bestimmen die Determinante:

    $\begin{array}{ll} \begin{vmatrix} 0 & -2 & 0 \\ 9 & 4 & -6 \\ 2 & -1 & 3 \end{vmatrix} &= 0 \cdot 4 \cdot 3 + (-2) \cdot (-6) \cdot 2 + 0 \cdot 9 \cdot (-1) - 2 \cdot 4 \cdot 0 - (-1) \cdot (-6) \cdot 0 - 3 \cdot 9 \cdot (-2) \\ &= 0 + 24 + 0 - 0 - (-54) \\ &= 78 \end{array}$

    $\implies$ Da die Determinante ungleich null ist, sind die Vektoren linear unabhängig.

    $\,$

    Wir können die Aufgabe, wie oben beschrieben, auch mithilfe des Gauß-Algorithmus lösen. Wir führen dies exemplarisch an der dritten Kombination durch:

    Diese drei Vektoren sind gegeben:

    $\vec{a}= \begin{pmatrix} 3 \\ 3 \\ 2 \end{pmatrix} \quad \vec{b}= \begin{pmatrix} 2 \\ 2 \\ 0 \end{pmatrix} \quad \vec{c}= \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \\ 2 \end{pmatrix}$

    Damit können wir eine Gleichung aufstellen:

    $r \cdot \begin{pmatrix} 3 \\ 3 \\ 2 \end{pmatrix} + s \cdot \begin{pmatrix} 2 \\ 2 \\ 0 \end{pmatrix} + t \cdot \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \\ 2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 \\ 0 \\ 0 \end{pmatrix}$

    Wir wollen nun herausfinden, ob es drei Zahlen $r$, $s$ und $t$ gibt, die nicht gleich null sind und die obige Gleichung erfüllen. In diesem Fall wären die Vektoren linear abhängig, andernfalls linear unabhängig.

    Wir schreiben dazu die Gleichung zunächst als lineares Gleichungssystem:

    $\begin{array}{rrrrr} \text{I} & 3r & + & 2s & + & t & = &0 \\ \text{II} & 3r & +& 2s & + & t & = &0 \\ \text{III} & 2r & & & + & 2t & = &0 \end{array}$

    Dieses können wir als Matrix ausdrücken:

    $\left(\!\begin{array}{rrr|r} 3& 2 & 1 & 0 \\ 3 & 2& 1 & 0\\ 2 & 0 & 2 & 0 \end{array}\!\right)$

    Wir rechnen $\text{II} - \text{I}$:

    $\begin{array}{rrrrr} & 3r & + & 2s & + & t & = &0 \\ & -3r & -& 2s & - & t & = &0 \\ \hline & & & & & 0 & = &0 \end{array}$

    Wir setzen dies in die zweite Zeile der Matrix ein und erhalten diese Matrix:

    $\left(\!\begin{array}{rrr|r} 3 & 2& 1 & 0\\ 0& 0 & 0 & 0 \\ 2 & 0 & 2 & 0 \end{array}\!\right)$

    Sie weist eine Nullzeile auf. Das Gleichungssystem hat somit unendlich viele Lösungen.

    Wir können daraus schlussfolgern, dass die Vektoren linear abhängig voneinander sind, was wir auch im Determinanten-Verfahren ermittelt haben.

  • Finde Paare linear abhängiger Vektoren.

    Tipps

    Zwei linear abhängige Vektoren $\vec{a}$ und $\vec{b}$ lassen sich immer als Vielfache voneinander darstellen:

    $\vec{a} = r \cdot \vec{b}$

    Beispiel:

    • $\begin{pmatrix} 3 \\ 5 \end{pmatrix}$ ist linear abhängig von $\begin{pmatrix} 6 \\ 10 \end{pmatrix}$, weil $2 \cdot \begin{pmatrix} 3 \\ 5 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 6 \\ 10 \end{pmatrix}$
    Lösung

    Zwei Vektoren in einer Ebene sind linear abhängig voneinander, wenn sie kollinear sind. Das bedeutet, dass ihre Vektorpfeile parallel verlaufen.
    Zwei linear abhängige Vektoren $\vec{a}$ und $\vec{b}$ lassen sich immer als Vielfache voneinander darstellen:

    $\vec{a} = r \cdot \vec{b}$ oder $\vec{b} = s \cdot \vec{a}$

    Zwei linear unabhängige Vektoren hingegen sind nicht kollinear und ihre Vektorpfeile verlaufen nicht parallel.
    Sie können nicht als Vielfache voneinander dargestellt werden.

    Wir betrachten die gegebenen Vektoren und erkennen:

    $~\color{#CCCCCC}{\bullet}~$ $\begin{pmatrix} -1 \\ 3 \end{pmatrix}$ ist linear abhängig von $\begin{pmatrix} -2 \\ 6 \end{pmatrix}$, weil $2 \cdot \begin{pmatrix} -1 \\ 3 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} -2 \\ 6 \end{pmatrix}$

    $~\color{#CCCCCC}{\bullet}~$ $\begin{pmatrix} -5 \\ 4 \end{pmatrix}$ ist linear abhängig von $\begin{pmatrix} 5 \\ -4 \end{pmatrix}$, weil $-1 \cdot \begin{pmatrix} -5 \\ 4 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 5 \\ -4 \end{pmatrix}$

    $~\color{#CCCCCC}{\bullet}~$ $\begin{pmatrix} 0{,}5 \\ 1 \end{pmatrix}$ ist linear abhängig von $\begin{pmatrix} 1{,}5 \\ 3 \end{pmatrix}$, weil $3 \cdot \begin{pmatrix} 0{,}5 \\ 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1{,}5 \\ 3 \end{pmatrix}$

    $~\color{#CCCCCC}{\bullet}~$ $\begin{pmatrix} -4 \\ 40 \end{pmatrix}$ ist linear abhängig von $\begin{pmatrix} -2 \\ 20 \end{pmatrix}$, weil $0{,}5 \cdot \begin{pmatrix} -4 \\ 40 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} -2 \\ 20 \end{pmatrix}$

  • Vervollständige den Vektor $\vec{a}$ so, dass die drei Vektoren linear abhängig sind.

    Tipps

    Drei Vektoren sind linear abhängig voneinander, wenn die Determinante ihrer Matrix gleich null ist. Bestimme daher zunächst die Determinante ganz normal mithilfe der Regel von Sarrus. Nimm dabei die Variable $a$ wie eine Zahl mit.

    Regel von Sarrus zur Determinantenberechnung:

    $\begin{vmatrix} a & b & c \\ d & e & f \\ g & h & i \end{vmatrix} = aei + bfg + cdh - gec - hfa - ibd$

    Die Berechnung der Determinante lautet:

    $1 \cdot 1 \cdot 7 + 3 \cdot (-1) \cdot 4 + 7 \cdot a \cdot 5 - 4 \cdot 1 \cdot 7 - 5 \cdot (-1) \cdot 1 - 7 \cdot a \cdot 3$

    Vereinfache diesen Term und setze ihn gleich null.

    Lösung

    Wir betrachten die drei gegebenen Vektoren:

    $\vec{a}= \begin{pmatrix} 1 \\ a \\ 4 \end{pmatrix} \quad \vec{b}= \begin{pmatrix} 3 \\ 1 \\ 5 \end{pmatrix} \quad \vec{c}= \begin{pmatrix} 4 \\ 5 \\ 7 \end{pmatrix}$

    Dann schreiben wir die Vektoren in eine Matrix:

    $\begin{pmatrix} 1 & 3 & 7 \\ a & 1 & -1 \\ 4 & 5 & 7 \end{pmatrix}$

    Wir wissen, dass drei Vektoren linear abhängig voneinander sind, wenn die Determinante ihrer Matrix gleich null ist. Wir betrachten daher zunächst die Determinante.
    Da es sich um eine $3{\times}3$-Matrix handelt, können wir ihre Determinante mithilfe der Regel von Sarrus berechnen:

    $\begin{vmatrix} a & b & c \\ d & e & f \\ g & h & i \end{vmatrix} = aei + bfg + cdh - gec - hfa - ibd$

    Nun berechnen wir die Determinante unter Verwendung der obigen Formel:

    $\begin{vmatrix} 1 & 3 & 7 \\ a & 1 & -1 \\ 4 & 5 & 7 \end{vmatrix} = 1 \cdot 1 \cdot 7 + 3 \cdot (-1) \cdot 4 + 7 \cdot a \cdot 5 - 4 \cdot 1 \cdot 7 - 5 \cdot (-1) \cdot 1 - 7 \cdot a \cdot 3$

    Wir vereinfachen den so erhaltenen Term:

    $7 - 12 + 35a - 28 +5 -21a = -28+14a$

    Jetzt setzen wir den erhaltenen Term gleich $0$ und lösen nach $a$ auf:

    $\begin{array}{cll} -28+14a &= 0 &|+28 \\ 14a &= 28 &|:14 \\ a &= 2 & \\ \end{array}$

    Wenn wir für $\color{#00CC99}{a=2}$ einsetzen, ist die Determinante der Matrix genau $0$ und die Vektoren sind linear abhängig voneinander.

30 Tage kostenlos testen
Mit Spaß Noten verbessern
und vollen Zugriff erhalten auf

8.905

sofaheld-Level

6.601

vorgefertigte
Vokabeln

7.695

Lernvideos

37.343

Übungen

33.674

Arbeitsblätter

24h

Hilfe von Lehrkräften

laufender Yeti

Inhalte für alle Fächer und Klassenstufen.
Von Expert*innen erstellt und angepasst an die Lehrpläne der Bundesländer.

30 Tage kostenlos testen

Testphase jederzeit online beenden