d i m ( L 1 ∩ L 2 ) = d i m L 1 + d i m L 2 − d i m ( L 1 ∪ L 2 ) . dim (L_1\cap L_2)=dimL_1+dimL_2-dim(L_1\cup L_2). d im ( L 1 ∩ L 2 ) = d im L 1 + d im L 2 − d im ( L 1 ∪ L 2 ) . We can see that d i m L 1 = 2 dimL_1=2 d im L 1 = 2 , because the rank of the matrix composed of the coordinates of the vectors a , b , c a,b,c a , b , c equals to 2:
r a n k ( 1 2 5 1 4 3 3 0 7 4 1 − 1 ) = rank \begin{pmatrix} 1 & 2 &5& 1\\
4 & 3 &3&0\\
7& 4& 1& -1\\ \end{pmatrix}= r ank ⎝ ⎛ 1 4 7 2 3 4 5 3 1 1 0 − 1 ⎠ ⎞ = r a n k ( 1 2 5 1 0 − 5 − 17 − 4 0 − 10 − 34 − 8 ) = rank \begin{pmatrix}
1 & 2 &5& 1\\
0 & -5 &-17&-4\\
0& -10& -34& -8
\end{pmatrix}= r ank ⎝ ⎛ 1 0 0 2 − 5 − 10 5 − 17 − 34 1 − 4 − 8 ⎠ ⎞ = r a n k ( 1 2 5 1 0 − 5 − 17 − 4 ) = 2 rank \begin{pmatrix}
1 & 2 &5& 1\\
0 & -5 &-17&-4
\end{pmatrix}=2 r ank ( 1 0 2 − 5 5 − 17 1 − 4 ) = 2 .
We can see that d i m L 2 = 3 dimL_2=3 d im L 2 = 3 , because
r a n k ( 1 1 1 1 − 1 0 3 − 1 5 2 − 1 − 3 ) = rank \begin{pmatrix}
1 & 1 &1& 1\\
-1 & 0 &3&-1\\
5& 2& -1& -3
\end{pmatrix}= r ank ⎝ ⎛ 1 − 1 5 1 0 2 1 3 − 1 1 − 1 − 3 ⎠ ⎞ = r a n k ( 1 1 1 1 0 1 4 0 0 − 3 − 6 − 8 ) = rank \begin{pmatrix}
1 & 1 &1& 1\\
0 & 1 &4&0\\
0& -3& -6& -8
\end{pmatrix}= r ank ⎝ ⎛ 1 0 0 1 1 − 3 1 4 − 6 1 0 − 8 ⎠ ⎞ = r a n k ( 1 1 1 1 0 1 4 0 0 0 6 − 8 ) = 3 rank \begin{pmatrix}
1 & 1 &1& 1\\
0 & 1 &4&0\\
0& 0& 6& -8
\end{pmatrix}=3 r ank ⎝ ⎛ 1 0 0 1 1 0 1 4 6 1 0 − 8 ⎠ ⎞ = 3
If we want find the d i m ( L 1 ∪ L 2 ) dim(L_1\cup L_2) d im ( L 1 ∪ L 2 ) , we can find the rank of a matrix composed of vectors a , b , c , d , f , g a,b,c,d,f,g a , b , c , d , f , g :
r a n k ( 1 2 5 1 4 3 3 0 7 4 1 − 1 1 1 1 1 − 1 0 3 − 1 5 2 − 1 − 3 ) = rank \begin{pmatrix}
1 & 2 &5& 1\\
4 & 3 &3&0\\
7& 4& 1& -1\\ 1 & 1 &1& 1\\
-1 & 0 &3&-1\\
5& 2& -1& -3
\end{pmatrix}= r ank ⎝ ⎛ 1 4 7 1 − 1 5 2 3 4 1 0 2 5 3 1 1 3 − 1 1 0 − 1 1 − 1 − 3 ⎠ ⎞ = r a n k ( 1 2 5 1 0 − 5 − 17 − 4 0 − 10 − 34 − 8 0 − 1 − 4 0 0 2 8 0 0 − 8 − 26 − 8 ) = rank \begin{pmatrix}
1 & 2 &5& 1\\
0 & -5 &-17&-4\\
0& -10& -34& -8 \\ 0 & -1 &-4& 0\\
0 &2 &8&0\\
0& -8& -26& -8
\end{pmatrix}= r ank ⎝ ⎛ 1 0 0 0 0 0 2 − 5 − 10 − 1 2 − 8 5 − 17 − 34 − 4 8 − 26 1 − 4 − 8 0 0 − 8 ⎠ ⎞ = r a n k ( 1 2 5 1 0 − 1 − 4 0 0 − 5 − 17 − 4 0 − 8 − 26 − 8 ) = rank \begin{pmatrix}
1 & 2 &5& 1\\ 0 & -1 &-4& 0\\
0 & -5 &-17&-4\\
0& -8& -26& -8
\end{pmatrix}= r ank ⎝ ⎛ 1 0 0 0 2 − 1 − 5 − 8 5 − 4 − 17 − 26 1 0 − 4 − 8 ⎠ ⎞ = r a n k ( 1 2 5 1 0 − 1 − 4 0 0 5 17 4 0 4 13 4 ) = rank \begin{pmatrix}
1 & 2 &5& 1\\ 0 & -1 &-4& 0\\
0 & 5 &17&4\\
0& 4& 13& 4
\end{pmatrix}= r ank ⎝ ⎛ 1 0 0 0 2 − 1 5 4 5 − 4 17 13 1 0 4 4 ⎠ ⎞ = r a n k ( 1 2 5 1 0 − 1 − 4 0 0 0 − 3 4 ) = 3 rank \begin{pmatrix}
1 & 2 &5& 1\\ 0 & -1 &-4& 0\\
0 & 0 &-3&4
\end{pmatrix}=3 r ank ⎝ ⎛ 1 0 0 2 − 1 0 5 − 4 − 3 1 0 4 ⎠ ⎞ = 3
So d i m ( L 1 ∪ L 2 ) = 3 dim(L_1\cup L_2)=3 d im ( L 1 ∪ L 2 ) = 3 . It follows that d i m ( L 1 ∩ L 2 ) = 2 + 3 − 3 = 2 dim (L_1\cap L_2)=2+3-3=2 d im ( L 1 ∩ L 2 ) = 2 + 3 − 3 = 2 .
Comments