Hyperebene

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Eine Hyperebene (blau) im Anschauungsraum geht durch Verschiebung einer Ursprungsebene um einen Vektor (rot) hervor.

Eine Hyperebene ist in der Mathematik eine Verallgemeinerung des Konzepts der Ebene vom Anschauungsraum auf Räume beliebiger Dimension. Ähnlich wie eine Ebene im dreidimensionalen Raum durch einen Stützvektor und zwei Richtungsvektoren beschrieben werden kann, wird eine Hyperebene im n-dimensionalen Raum durch einen Stützvektor und n-1 Richtungsvektoren dargestellt. Im n-dimensionalen Koordinatenraum ist eine Hyperebene die Lösungsmenge einer linearen Gleichung mit n Unbekannten. Hyperebenen spielen daher eine wichtige Rolle bei der Lösungsstruktur linearer Gleichungs- und Ungleichungssysteme.

In der linearen Algebra werden Hyperebenen auch in unendlichdimensionalen Vektorräumen betrachtet und sind dort gerade die affinen Unterräume mit Kodimension eins. Jede Hyperebene entsteht durch Verschiebung eines Untervektorraums um einen festen Vektor. Kann dabei der Nullvektor gewählt werden, spricht man auch von einer linearen Hyperebene, da dann die Hyperebene selbst einen Vektorraum darstellt. Zur besseren Unterscheidung spricht man im Fall eines beliebigen Verschiebungsvektors auch von einer affinen Hyperebene.

Jeder Untervektorraum mit Kodimension eins kann auch als Kern eines linearen Funktionals charakterisiert werden. In der Funktionalanalysis werden insbesondere abgeschlossene Hyperebenen betrachtet, die durch stetige lineare Funktionale beschrieben werden. In der affinen und der projektiven Geometrie werden auch affine und projektive Hyperebenen als affine beziehungsweise projektive Teilräume mit Kodimension eins untersucht. Einen noch weiter verallgemeinerten Hyperebenenbegriff findet man in der Matroidtheorie.

Euklidische Geometrie[Bearbeiten]

Definition[Bearbeiten]

Parameterdarstellung einer Hyperebene im dreidimensionalen Raum

Eine Hyperebene im n-dimensionalen euklidischen Raum \R^n ist eine Teilmenge H \subset \R^n der Form

H = \{ x \in \R^n \mid x = p + s_1 u_1 + \ldots + s_{n-1} u_{n-1} ~\text{mit}~ s_1, \ldots, s_{n-1} \in \R\},

wobei p \in \R^n ein Stützvektor der Hyperebene ist und u_1, \ldots, u_{n-1} \in \R^n linear unabhängige Richtungsvektoren der Hyperebene sind.[1] Die Richtungsvektoren spannen dabei ein affines Koordinatensystem auf, wobei (s_1, \ldots, s_{n-1}) die affinen Koordinaten eines Punkts der Hyperebene sind.

Beispiele[Bearbeiten]

  • Im eindimensionalen euklidischen Raum stellt jeder Punkt eine Hyperebene dar.
  • Im zweidimensionalen euklidischen Raum stellt jede Gerade eine Hyperebene dar.
  • Im dreidimensionalen euklidischen Raum stellt jede Ebene eine Hyperebene dar.

Weitere Darstellungen[Bearbeiten]

Neben der obigen Parameterform gibt es noch weitere Darstellungsformen für Hyperebenen. In Normalenform lautet die Darstellung einer Hyperebene

H = \{ x \in \R^n \mid \langle v , x - p \rangle = 0 \},

wobei v \in \R^n \setminus \{ 0 \} ein Normalenvektor der Hyperebene ist, p \in \R^n wieder ein Stützvektor der Hyperebene ist und \langle \cdot, \cdot \rangle das Standardskalarprodukt zweier Vektoren darstellt.[2] In hessescher Normalform hat eine Hyperebene die entsprechende Darstellung

H = \{ x \in \R^n \mid \langle v_0 , x \rangle = d \},

wobei v_0 \in \R^n \setminus \{ 0 \} ein normierter und orientierter Normalenvektor der Hyperebene ist und d \in \R_0^{+} den Abstand der Hyperebene vom Koordinatenursprung beschreibt.[2] Die hessesche Normalform erlaubt eine effiziente Berechnung des Abstands eines beliebigen Punkts des Raums zu der Hyperebene. In Koordinatenform lautet die Darstellung einer Hyperebene

H = \{ (x_1, \ldots, x_n) \in \R^n \mid a_1 x_1 + \ldots + a_n x_n = b \},

wobei a_1, \ldots, a_n, b \in \R sind und mindestens einer der Koeffizienten a_1, \ldots , a_n ungleich null ist. [3] Die Koordinatenform ergibt sich aus der Normalenform durch Ausmultiplizieren, wobei a_1 = v_1, \ldots , a_n = v_n und b = \langle v , p \rangle gesetzt werden.

Verwendung[Bearbeiten]

Die Lösungsmenge eines linearen Gleichungssystems mit m Gleichungen und n Unbekannten ist der Schnitt von m Hyperebenen im n-dimensionalen Raum (im Bild ist m=n=3)

Wie aus der Koordinatenform ersichtlich, stellt die Lösungsmenge einer linearen Gleichung mit n Unbekannten der Form

a_1 x_1 + \ldots + a_n x_n = b

eine Hyperebene im n-dimensionalen euklidischen Raum dar. Jede Zeile eines linearen Gleichungssystems beschreibt daher eine solche Hyperebene. Die Lösungsmenge des linearen Gleichungssystems ist dann der Schnitt aller dieser Hyperebenen.[3] Entsprechend dazu beschreibt die Lösungsmenge einer linearen Ungleichung der Form

a_1 x_1 + \ldots + a_n x_n \leq b

einen Halbraum im n-dimensionalen euklidischen Raum, der von einer Hyperebene begrenzt wird. Die Lösungsmenge eines linearen Ungleichungssystems ist dann der Schnitt solcher Halbräume und stellt damit ein konvexes Polytop dar, beispielsweise einen Hyperwürfel, ein Hyperrechteck oder einen Simplex (Hypertetraeder). Die lineare Optimierung beschäftigt sich mit Verfahren zur Maximierung eines vorgegebenen linearen Zielfunktionals in einem solchen Polytop.[4]

Lineare Algebra[Bearbeiten]

In der linearen Algebra wird das Konzept der Hyperebene auf Vektorräume über beliebigen Körpern und beliebiger Dimension verallgemeinert.

Definition[Bearbeiten]

Ist V ein Vektorraum über dem Körper K, dann ist eine Hyperebene eine Teilmenge H \subset V der Form

H = p + U = \{ p + u \mid u \in U \},

wobei p \in V ein beliebiger Vektor und U ein Untervektorraum von V mit Kodimension 1 ist. Hyperebenen sind demnach maximale echte affine Unterräume, das heißt jeder echte affine Unterraum ist in einer Hyperebene enthalten. Eine Hyperebene wird als lineare Hyperebene bezeichnet, wenn sie den Nullvektor enthält, das heißt wenn in der Definition p = 0 gewählt werden kann.

Beispiele[Bearbeiten]

In den folgenden Beispielen sei K ein Körper der Charakteristik 0, beispielsweise die reellen oder komplexen Zahlen.

  • Im Matrizenraum K^{m \times n} stellen die Matrizen, bei denen die Summe aller Einträge konstant ist, eine Hyperebene dar. Ist diese Konstante 0, handelt es sich dabei um eine lineare Hyperebene.
  • Im Polynomraum K[X] stellen die Polynome der Form c + a_1 X + \ldots + a_n X^n, wobei c \in K fest vorgegeben ist, eine Hyperebene dar. Im Fall c=0 handelt es sich dabei um eine lineare Hyperebene.
  • Im Funktionenraum V^D stellen die Funktionen f \colon D \to V mit f(x_0) = f_0 für ein festes x_0 \in D und f_0 \in V eine Hyperebene dar. Im Fall f_0 = 0 handelt es sich dabei um eine lineare Hyperebene.

Weitere Darstellungen[Bearbeiten]

Nachdem jeder Untervektorraum der Kodimension 1 auch als Kern eines linearen Funktionals f \colon V \rightarrow K, das nicht das Nullfunktional ist, charakterisiert werden kann, hat eine Hyperebene die Darstellung[5]

H = p + \operatorname{ker} f.

Durch Setzen von d = f(p) ergibt sich daraus dann die äquivalente Darstellung[5]

H = \{ v \in V \mid f(v) = d \}.

Hierbei sind f und d für eine gegebene Hyperebene nur bis auf einen gemeinsamen Faktor eindeutig bestimmt. Umgekehrt stellt das Urbild f^{-1}(d) für jedes lineare Funktional f, das ungleich dem Nullfunktional ist, und für jeden Skalar d eine Hyperebene dar.[5]

Diese Aussagen bleiben auch dann noch gültig, wenn K ein Schiefkörper und V ein Linksvektorraum über K ist.

Verwendung[Bearbeiten]

In der Funktionalanalysis betrachtet man unendlichdimensionale Vektorräume über \R oder \C, auf denen eine Topologie erklärt ist, die sie zu topologischen Vektorräumen macht. Hier interessiert man sich besonders für Hyperebenen, die durch stetige lineare Funktionale definiert sind. Da ein lineares Funktional genau dann stetig ist, wenn sein Kern abgeschlossen ist,[6] definieren die stetigen, linearen Funktionale ungleich dem Nullfunktional genau die abgeschlossenen Hyperebenen. Für normierte Räume, allgemeiner lokalkonvexe Räume, gibt es nach dem Satz von Hahn-Banach sehr viele solcher stetigen linearen Funktionale und damit auch abgeschlossene Hyperebenen der Form

H = \{ v \in V \mid \operatorname{Re}(f(v)) = d \}.

mit d \in \R. Diese Reichhaltigkeit schlägt sich im Trennungssatz nieder, nach dem zwei disjunkte konvexe, kompakte Mengen durch eine solche abgeschlossene Hyperebene getrennt werden können.

Synthetische Geometrie[Bearbeiten]

Affine Geometrie[Bearbeiten]

Ist A ein desarguesscher, n-dimensionaler affiner Raum über einem Schiefkörper K und V\cong K^n der zugehörige K-Linksvektorraum der Translationen (Parallelverschiebungen) von A, dann ist H\subseteq A genau dann eine Hyperebene in A, wenn eine (lineare, n-1-dimensionale) Hyperebene U<V existiert, so dass für einen festen Punkt H_0\in H gilt: H=H_0+U.

Die Raumaufteilungseigenschaft aus der euklidischen Geometrie lässt sich für affine Räume über angeordneten Körpern mit dem Konzept der (starken) Seiteneinteilung verallgemeinern. Für (auch nichtdesarguessche) affine Ebenen existiert in gewissen Fällen eine (schwache) Seiteneinteilung durch Geraden.

Projektive Geometrie[Bearbeiten]

Ist P ein desarguesscher, n-dimensionaler projektiver Raum über einem Schiefkörper K und V\cong K^{n+1} der zugehörige koordinatisierende Linksvektorraum, dann ist H\subseteq P genau dann eine Hyperebene in P, wenn eine (lineare, n-dimensionale) Hyperebene U<V existiert, die genau H koordinatisiert.

Im zweidimensionalen euklidischen Raum sind die Geraden die Hyperebenen. Diese Aussage ist für eine nichtdesarguessche projektive oder affine Ebene die Definition für den Begriff Hyperebene, da sich der Dimensions- und Unterraumbegriff der linearen Algebra für desarguesche Räume nicht ohne Weiteres auf die Koordinatenbereiche dieser Ebenen verallgemeinern lässt.

Endliche Geometrie[Bearbeiten]

In der endlichen Geometrie haben unter den endlichen affinen oder projektiven Geometrien diejenigen besondere Eigenschaften, bei denen man - neben den gewöhnlichen „Punkten“ als Punktmenge - speziell die Hyperebenen des Raumes als Blockmenge wählt. → Siehe dazu Blockplan.

Siehe auch[Bearbeiten]

Literatur[Bearbeiten]

Reelle Geometrie und Funktionalanalysis
Lineare Algebra und analytische Geometrie
  •  Hermann Schaal: Lineare Algebra und analytische Geometrie, Band I und II. 2. durchgesehene Auflage. Vieweg, Braunschweig 1980, ISBN 3-528-13057-1.
  •  Günter Scheja, Uwe Storch: Lehrbuch der Algebra: unter Einschluß der linearen Algebra. 2., überarb. und erw. Auflage. Teubner, Stuttgart 1994, ISBN 3-519-12203-0 (Inhaltsverzeichnis, abgerufen am 14. Januar 2012).
  •  Uwe Storch, Hartmut Wiebe: Lehrbuch der Mathematik für Mathematiker, Informatiker und Physiker, Band II: Lineare Algebra. BI-Wissenschafts-Verlag, 1990, ISBN 3-411-14101-8.
Anwendungen in der Geometrie (Seiteneinteilung)
  •  Wendelin Degen und Lothar Profke: Grundlagen der affinen und euklidischen Geometrie. Teubner, Stuttgart 1976, ISBN 3-519-02751-8.
  •  Emanuel Sperner: Die Ordnungsfunktionen einer Geometrie. In: Math. Ann.. 121, Teubner, 1949, S. 107–130.

Einzelnachweise[Bearbeiten]

  1.  Klemens Burg, Herbert Haf, Friedrich Wille, Andreas Meister: Höhere Mathematik für Ingenieure Band II: Lineare Algebra. Springer, 2012, ISBN 978-3-834-82267-3, S. 81.
  2. a b  Hermann Schichl, Roland Steinbauer: Einführung in das mathematische Arbeiten. Springer, 2012, ISBN 978-3-642-28646-9, S. 462.
  3. a b  Peter Knabner, Wolf Barth: Lineare Algebra: Grundlagen und Anwendungen. Springer, 2012, ISBN 978-3-642-32186-3, S. 41–42.
  4.  Rainer E. Burkard, Uwe T. Zimmermann: Einführung in die Mathematische Optimierung. Springer, 2012, ISBN 978-3-642-28673-5, S. 24.
  5. a b c  Max Koecher: Lineare Algebra und analytische Geometrie. Springer, 2012, ISBN 978-3-642-96772-6, S. 167.
  6. R.V. Kadison, J. R. Ringrose: Fundamentals of the Theory of Operator Algebras, Volume I, Academic Press (1983), ISBN 0-123-93301-3, Korollar 1.2.5

Weblinks[Bearbeiten]