Considere um conjunto S de vetores dimensionais finitos
Deixei
Agora considere a equação vetorial
Se a única solução para esta equação é
Se, no entanto, outras soluções para esta equação existirem além da solução trivial, onde todos os escalares são zero, então o conjunto S de vetores é dito ser linearmente dependente.
O que significa um conjunto linearmente independente de vetores em RR ^ n? Explicar?
Um conjunto de vetores {a_1, a_2, ..., a_n} é linearmente independente, se houver o conjunto de escalares {l_1, l_2, ..., l_n} para expressar qualquer vetor arbitrário V como a soma da soma linear l_i a_i, i = 1,2, .. n. Exemplos de conjuntos independentes lineares de vetores são vetores unitários nas direções dos eixos do quadro de referência, como dado abaixo. 2-D: {i, j}. Qualquer vetor arbitrário a = a_1 i + a_2 j 3-D: {i, j, k}. Qualquer vetor arbitrário a = a_1 i + a_2 j + a_3 k.
Qual é o espaço nulo para um sistema linearmente independente?
Veja abaixo Se um sistema é linearmente independente, ele é invertível (e vice-versa). M bb x = bb 0, qquad bbx ne bb 0 M ^ (- 1) M bb x = M ^ (- 1) bb 0 bb x = bb 0 implica N (M) = {bb 0} O espa nulo cont apenas o vetor zero e tem nulidade zero
K servidor de arquivos independente. Cada servidor tem "tempo de atividade" médio de 98%. O que deve ser para alcançar 99,999% de probabilidade de que seja "para cima"?
K = 3 P ["1 servidor está ativo"] = 0.98 => P ["pelo menos 1 servidor fora de K servidores está ativo"] = 1 - P ["0 servidores fora de K servidores estão ativos"] = 0.99999 = > P ["0 servidores fora de K servidores estão ativos"] = 0,00001 => (1-0,98) ^ K = 0,00001 => 0,02 ^ K = 0,00001 => K log (0,02) = log (0,00001) => K = log (0.00001) / log (0.02) = 2.94 => "Devemos ter pelo menos 3 servidores, então K = 3."