© 2000−2019  P. BogackiFinding a basis of the space spanned by the setv. 1.25 
 PROBLEM

Given the set

S = {
1
0
2
0
 , 
0
-1
1
3
 , 
2
2
0
-6
 , 
2
1
1
-3
 , 
-1
1
-3
-3
 , 
1
1
0
2
}
of vectors in the vector space R4, find a basis for span S.

 SOLUTION

 Step 1: Set up a homogeneous system of equations

The set S = {v1, v2, v3, v4, v5, v6} of vectors in R4 is linearly independent if the only solution of

(*)    c1v1 + c2v2 + c3v3 + c4v4 + c5v5 + c6v6 = 0

is c1, c2, c3, c4, c5, c6 = 0.

In this case, the set S forms a basis for span S.

Otherwise (i.e., if a solution with at least some nonzero values exists), S is linearly dependent.

If this is the case, a subset of S can be found that forms a basis for span S.

With our vectors v1, v2, v3, v4, v5, v6, (*) becomes:

c1
1
0
2
0
 + c2
0
-1
1
3
 + c3
2
2
0
-6
 + c4
2
1
1
-3
 + c5
-1
1
-3
-3
 + c6
1
1
0
2
 = 
0
0
0
0

Rearranging the left hand side yields

1 c1 +0 c2 +2 c3 +2 c4-1 c5 +1 c6
0 c1-1 c2 +2 c3 +1 c4 +1 c5 +1 c6
2 c1 +1 c2 +0 c3 +1 c4-3 c5 +0 c6
0 c1 +3 c2-6 c3-3 c4-3 c5 +2 c6
 = 
0
0
0
0

The matrix equation above is equivalent to the following homogeneous system of equations

(**)    
1 c1 +0 c2 +2 c3 +2 c4-1 c5 +1 c6=0
0 c1-1 c2 +2 c3 +1 c4 +1 c5 +1 c6=0
2 c1 +1 c2 +0 c3 +1 c4-3 c5 +0 c6=0
0 c1 +3 c2-6 c3-3 c4-3 c5 +2 c6=0

 Step 2: Transform the coefficient matrix of the system to the reduced row echelon form  (Hide details)

We now transform the coefficient matrix of the homogeneous system above to the reduced row echelon form to determine whether the system has

Row
Operation
1:
  
 1   0   2   2   -1   1 
 0   -1   2   1   1   1 
 2   1   0   1   -3   0 
 0   3   -6   -3   -3   2 
add -2 times the 1st row to the 3rd row
 1   0   2   2   -1   1 
 0   -1   2   1   1   1 
 0   1   -4   -3   -1   -2 
 0   3   -6   -3   -3   2 
Row
Operation
2:
  
 1   0   2   2   -1   1 
 0   -1   2   1   1   1 
 0   1   -4   -3   -1   -2 
 0   3   -6   -3   -3   2 
multiply the 2nd row by -1
 1   0   2   2   -1   1 
 0   1   -2   -1   -1   -1 
 0   1   -4   -3   -1   -2 
 0   3   -6   -3   -3   2 
Row
Operation
3:
  
 1   0   2   2   -1   1 
 0   1   -2   -1   -1   -1 
 0   1   -4   -3   -1   -2 
 0   3   -6   -3   -3   2 
add -1 times the 2nd row to the 3rd row
 1   0   2   2   -1   1 
 0   1   -2   -1   -1   -1 
 0   0   -2   -2   0   -1 
 0   3   -6   -3   -3   2 
Row
Operation
4:
  
 1   0   2   2   -1   1 
 0   1   -2   -1   -1   -1 
 0   0   -2   -2   0   -1 
 0   3   -6   -3   -3   2 
add -3 times the 2nd row to the 4th row
 1   0   2   2   -1   1 
 0   1   -2   -1   -1   -1 
 0   0   -2   -2   0   -1 
 0   0   0   0   0   5 
Row
Operation
5:
  
 1   0   2   2   -1   1 
 0   1   -2   -1   -1   -1 
 0   0   -2   -2   0   -1 
 0   0   0   0   0   5 
multiply the 3rd row by -1/2
 1   0   2   2   -1   1 
 0   1   -2   -1   -1   -1 
 0   0   1   1   0   
 2
 
 0   0   0   0   0   5 
Row
Operation
6:
  
 1   0   2   2   -1   1 
 0   1   -2   -1   -1   -1 
 0   0   1   1   0   1 
 2 
 0   0   0   0   0   5 
multiply the 4th row by 1/5
 1   0   2   2   -1   1 
 0   1   -2   -1   -1   -1 
 0   0   1   1   0   1 
 2 
 0   0   0   0   0   1 
Row
Operation
7:
  
 1   0   2   2   -1   1 
 0   1   -2   -1   -1   -1 
 0   0   1   1   0   
 2
 
 0   0   0   0   0   1 
add -1/2 times the 4th row to the 3rd row
 1   0   2   2   -1   1 
 0   1   -2   -1   -1   -1 
 0   0   1   1   0   0 
 0   0   0   0   0   1 
Row
Operation
8:
  
 1   0   2   2   -1   1 
 0   1   -2   -1   -1   -1 
 0   0   1   1   0   0 
 0   0   0   0   0   1 
add 1 times the 4th row to the 2nd row
 1   0   2   2   -1   1 
 0   1   -2   -1   -1   0 
 0   0   1   1   0   0 
 0   0   0   0   0   1 
Row
Operation
9:
  
 1   0   2   2   -1   1 
 0   1   -2   -1   -1   0 
 0   0   1   1   0   0 
 0   0   0   0   0   1 
add -1 times the 4th row to the 1st row
 1   0   2   2   -1   0 
 0   1   -2   -1   -1   0 
 0   0   1   1   0   0 
 0   0   0   0   0   1 
Row
Operation
10:
  
 1   0   2   2   -1   0 
 0   1   -2   -1   -1   0 
 0   0   1   1   0   0 
 0   0   0   0   0   1 
add 2 times the 3rd row to the 2nd row
 1   0   2   2   -1   0 
 0   1   0   1   -1   0 
 0   0   1   1   0   0 
 0   0   0   0   0   1 
Row
Operation
11:
  
 1   0   2   2   -1   0 
 0   1   0   1   -1   0 
 0   0   1   1   0   0 
 0   0   0   0   0   1 
add -2 times the 3rd row to the 1st row
 1   0   0   0   -1   0 
 0   1   0   1   -1   0 
 0   0   1   1   0   0 
 0   0   0   0   0   1 
 Step 3: Interpret the reduced row echelon form

The reduced row echelon form of the coefficient matrix of the homogeneous system (**) is

 1   0   0   0   -1   0 
 0   1   0   1   -1   0 
 0   0   1   1   0   0 
 0   0   0   0   0   1 

which corresponds to the system

1 c1   -1 c5 =0
 1 c2  +1 c4-1 c5 =0
  1 c3 +1 c4  =0
     1 c6=0

The leading entries have been highlighted in yellow.

Those columns in the matrix that do not contain leading entries, correspond to unknowns that will be arbitrary. The system has infinitely many solutions:

c1=1 c5
c2=-1 c4 +1 c5
c3=-1 c4
c4=arbitrary
c5=arbitrary
c6=0

Since the variables c4, c5 are arbitrary, then each of the vectors v4, v5 can be expressed as a linear combination of vectors in the set T = {v1, v2, v3, v6}. For example, set c4 = 1, c5 = 0, and use the equation (*) to express v4 as a linear combination of the remaining vectors in the set S:

v4 = 0v1 +1v2 +1v3 +0v6

Since the set T = {v1, v2, v3, v6} is linearly independent and it spans span S, then the set

T = {
1
0
2
0
 , 
0
-1
1
3
 , 
2
2
0
-6
 , 
1
1
0
2
}

forms a basis for span S.

 Comments


This concludes the solution of the problem. Do you want to
  • solve another problem of the same type, or
  • go to the main Toolkit page?