矩阵论第一章线性空间和线性变换

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矩阵分析引论--第一章 线性空间与线性变换-线性空间的概念、 基变换与坐标变换

矩阵分析引论--第一章 线性空间与线性变换-线性空间的概念、 基变换与坐标变换
二、线性空间的定义 1、数域
复数集的一个非空子集,含非零数,对和、差、 积、商(除数不为零)运算封闭.
• 性质:
必包含0与1; 有理数域是最小的数域.
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第一章第一二节 线性空间的概念、基变换与坐标变换
2、线性空间
定义1-1(线性空间) 设V是一非空集合,P是一数域,若
(1)在V上定义了一个二元运算(称为加法, a与b 的和记为a+b), 且 a , b V,有 a b V ;
(2)在P与V的元素之间还定义了一种运算(称为
数乘, k与a的数乘记为ka),
且 a V ,k P, 有 ka V ;
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第一章第一二节 线性空间的概念、基变换与坐标变换
(3)加法与数乘满足以下八条规则:
(ⅰ) a b b a; (ⅱ) (a b ) a (b );
第一章第一二节 线性空间的概念、基变换与坐标变换
第一节 线性空间的概念
一、线性代数回顾
★ n维向量:有序数组 ★ 线性运算:加法、数乘 ★ 运算律(八条) ★ 向量关系:线性相关、线性无关 ★ 向量空间 ★ 子空间 ★基
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第一章第一二节 线性空间的概念、基变换与坐标变换
(ⅲ) a 0 a;
(ⅳ) a (a ) 0;
(ⅴ) 1a a;
(ⅵ) k(la ) (kl)a;
(ⅶ) (k l)a ka la ;(ⅷ) k(a b ) ka kb .
则称集合V为数域P上的线性空间或向量空间.
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第一章第一二节 线性空间的概念、基变换与坐标变换
又若向量 b k1a1 k2a2 knan , 则b 也称为向量 a1,a2,,an 的线性组合,或称 b 可以由向量 a1,a2,,an 线性表示.

矩阵论第一章线性空间和线性变换

矩阵论第一章线性空间和线性变换
而开方运算则不是,因为显然有
∃x∈R, x ∉ R
(采用这种观点来读数学,你不觉得别有情致吗?)每一种作用都有 其特性,因而每种运算都有它所服从的规律——运算律,所以在定义 运算时,需要讨论或说明它的运算律。
既然如此,是否有某种方式来描述我们的物质世界呢?就宏观现 象而论,涉及到各式各样的物质,自然的作用使物质产生互变,而且 我们认为物质世界是“完备”的,这句话意味着人类的向往,例如“点 石成金”等这类愿望。从这些粗糙的认识出发,我们来探讨描述它的
§6.1 K 积……………………………………………………(258) §6.2 拉伸算子Vec ……………………………………………(264)
§6.3 几个常见的矩阵方程…………………………………(271) 参考目录……………………………………………………………(275)
第一章 线性空间和线性变换
§1.1 引言
12121212nnnnnxxyyxxyyxyfxyxyxy?????12????????????????????????????????定义数乘12nnnxxaxaxafxfaxaxax??????????????????????????????容易验证这些运算满足公理系的要求nff是线性空间
目录
第二章 特征值和特征向量………………………………………(86) §2.1 引言………………………………………………………(86) §2.2 特征值、特征多项式和最小多项式……………………(87) §2.3 特征矢量和特征子空间………………………………(103) §2.4 约当标准型……………………………………………(113) §2.5 特征值的分布…………………………………………(128) §2.6 几个例子………………………………………………(138)

工程硕士矩阵论第一章

工程硕士矩阵论第一章

n 例 n维向量空间 R(及其子空间)按照向量的加 法以及向量与实数的加法及数乘两种运 算下构成一个实线性空间,记为 R mn .
例 区间[a,b]上的全体连续实函数,按照函数的 加法及数与函数的乘法构成一个实线性空间,记为 C[a,b].
定理1.2 设W是线性空间V的非空子集, 则W是V的子空间的充要条件是: W对V 中的线性运算封闭.
例 函数集合 f x C a, b f a 0是线性空间C[a,b] 的子空间.
例 函数集合 f x C a, b f a 1 不是线性空间 C[a,b]的子空间.

22 R 求

1 1 2 2 1 1 2 0 A1 0 1 , A2 0 2 , A3 1 0 , A4 1 1 ,
的秩和极大无关组.
第三节 线性子空间
一.子空间的概念 定义 设V为数域P上的线性空间,W是V 的非空子集,若 W关于 V中的线性运算也 构成数域 P 上的线性空间,则称 W 是 V 的 线性子空间,简称子空间. 对任何线性空间V ,显然由V中单个零向 量构成的子集是V的子空间,称为V的零子空 间; V本身也是V的子空间.这两个子空间称 为V的平凡子空间.其它子空间称为V的非平 凡子空间.
• 若ka=0,则k=0或a=0
第二节 基、坐标与维数
一.向量组的线性相关性 1.有关概念 定义 设V为数域P上的线性空间,对V 中的向 , 1 , 2 ,, m , 如果存在一组数 量(元素) k1 , k 2 ,, k m P ,使得
则称 或 可由向量组 1 , 2 ,, m 线性表示. k1 , k 2 ,, k m 称为组合系数(或表示系数)

矩阵论第一章第二节

矩阵论第一章第二节
x a
是一个线性变换. 是一个线性变换
线性变换的简单性质 1.σ 为V的线性变换,则 . 的线性变换, 的线性变换
σ (0) = 0, σ ( −α ) = −σ (α ).
2.线性变换保持线性组合及关系式不变,即 .线性变换保持线性组合及关系式不变, 若 β = k1α1 + k2α 2 + L + krα r , 则 σ ( β ) = k1σ (α1 ) + k2σ (α 2 ) + L + krσ (α r ). 3.线性变换把线性相关的向量组的变成线性相关 . 的向量组. 的向量组 即
线性变换, 例. V = P[ x ]或P[ x ]n 上的求微商是一个 线性变换, 表示, 用D表示,即 表示
D : V → V , D( f ( x )) = f ′( x ), ∀f ( x ) ∈ V
例. 闭区间 [a , b] 上的全体连续函数构成的线性空间
C ( a , b ) 上的变换 J : C ( a , b ) → C ( a , b ) , J ( f ( x ) ) = ∫ f ( t )dt
则有
y1 x1 y2 x2 M = A M . y x n n
证:由已知有
σ ( ε 1 , ε 2 ,L , ε n ) = ( ε 1 , ε 2 ,L , ε n ) A,
x1 x2 ξ=( ε 1 , 2 ,L , ε n ) , ε M x n y1 y2 σ (ξ ) = ( ε 1 , 2 ,L , ε n ) . ε M y n
B = X AX .
−1
证:由已知,有 由已知,
σ ( ε 1 , 2 ,L , ε n ) = ( ε 1 , 2 ,L , ε n ) A, ε ε

矩阵理论第一章线性空间与线性变换13

矩阵理论第一章线性空间与线性变换13
x1 y1, x2 y2 ,, xn yn
反之,任给一组有序数组 x1, x2 ,, xn ,总有唯一的元素 可由
1,2 ,,n 线性表示为:
x11 x22 xnn Vn
事实上, 若有 x11 xnn则 =;
从而可知,若1,2 ,,n 为 Vn 的一个基,则 Vn
中元素的全体可表示为:
Vn={ x11 x22 xnn x1, x2 ,, xn R}
由此可见,V中的元素 与有序数组 x1, x2 ,, xn 之间
构成一一对应关系。因此,可用这组有序数表示
由此可得下面定义3。
定义3 设1,2 ,,n为线性空间 Vn 的一个基,对于任一向量 Vn,有且仅有一组有序数 x1, x2 ,, xn,使得:
一个线性空间,这个线性空间我们常用 Pn 来表示。 当 P为复数域 C 时,上述线性空间称为 n 元复向量空间,记作 C n ; 当 P 为实数域 R 时,上述线性空间称为 n 元实向量空间,记作 Rn.
例1 复数域 C 上次数不超过 n 的一元多项式全体 Cn[x],
按通常多项式加法和数与多项式乘法,构成一个复数域C上的
线性空间,记为
Cn[x] { f (x) an xn an1xn1 a1x a0 | an ,, a1, a0 C}.
对于通常的多项式加法,数乘多项式两种运算显然满足线性运算规律, 且对运算封闭:
f1 (x) f2 (x) (an xn a1x a0 ) (bn xn b1x b0 )
(an xn a1x a0 ) (an )xn (a1)x a0 Cn[x]
所以 Cn[x] 是一个线性空间。
例2 n 次多项式的全体
Qn[x] {an xn an1xn1 a1x a0} | an ,, a1, a0 P

矩阵论学习-(线性空间与线性变换)

矩阵论学习-(线性空间与线性变换)

ka1 ,
kb1 +
k( k 2
1 ) a21
ka2 ,
kb2
+
k(
k2
1)
a22
=
ka1
+
ka2 ,
kb1
+
kb2
+
k( k 2
1) (
a21
+
a22 )
+
k2 (
a1 a2 )
.
4
矩 阵 论 学 习 辅 导 与 典型 题 解 析
故有 k⊙ ( α β) = ( k⊙α) ( k⊙β) , 即八条运算法则皆成立 , V 在实域 R 上构
第一章 线性空间与线性变换
线性空间是某一类事物从量方面的一个数学抽象, 线性变换则是反映线性空 间元素之间最基本的线性函数关系 , 它们是研究线性代数的理论基础 .理解本章的 主要概念 , 掌握基本定理、结论和方法 , 对学好矩阵论起着关键的作用 .
§1 .1 线性空间 , 基、维数及坐标
一、线性空间与子空间
mn
mn
mn
∑ ∑ ( aij + bij ) = ∑∑ aij + ∑ ∑ bij = 0
i = 1j = 1
i = 1j = 1
i = 1j = 1
即有 A + B∈ W4 , 同样由于 kA = ( kaij ) m × n ,
mn
mn
∑∑ kaij = k∑∑ aij = k0 = 0
i = 1j = 1
i = 1j = 1
即有 kA∈ W4 .加法运算和数乘运算封闭 , 故 W4 是一个子空间 .
⑥ ( kl ) ⊙α=

矩阵论——讲稿

矩阵论——讲稿

(Ⅱ) 定义的数乘运算封闭, 即
∀ x ∈V , ∀ k ∈ K , 对应唯一 元素(kx)∈V , 且满足 (5) 数对元素分配律: k( x + y) = kx + ky (∀y ∈V ) (6) 元素对数分配律: (k + l )x = kx + lx (∀l ∈ K ) (7) 数因子结合律: k(lx) = (kl )x (∀l ∈ K ) (8) 有单位数:单位数1∈ K , 使得 1x = x . 则称V 为 K 上的线性空间.
例 3 K = R 时, R n —向量空间;
R m×n —矩阵空间
第一章 线性空间与线性变换(第 1 节)
3
Pn[t]—多项式空间; C[a,b] —函数空间 K = C 时, Cn —复向量空间; Cm×n —复矩阵空间 例 4 集合 R + = {m m是正实数 } ,数域 R = {k k是实数 } .
0
a 12
a
22
ai
j1
I
S 2
=
{A
=
a11
0
0
a
22
a 11
, a22

R}
S 1
U
S 2
=
{A
=
a11 a21
a 12
a
22
aa 12 21
=
0,
ai
j

R}
S 1
+
S 2
=
{A
=
a11 a21
a 12
a 22
ai j ∈ R}
2.数域:关于四则运算封闭的数的集合.
2.减法运算:线性空间V 中, x − y = x + (− y) .

(课件)矩阵论

(课件)矩阵论

=
aB 11 1
+
(a12

a 11
)
B 2
+
( a 21

a 12
)
B 3
+
( a 22

a
21
)
B 4
坐标为
β
=
(a11
,
a 12

a 11
,
a
21

a 12
,
a 22
− a21 )Τ
[注] 一个元素在两个不同的基下的坐标可能相同,也可能不同.
例如:
A
=
E 22
在上述两个基下的坐标都是 (0,
0,
(Ⅱ) 定义的数乘运算封闭, 即
∀ x ∈V , ∀ k ∈ K , 对应唯一 元素(kx)∈V , 且满足 (5) 数对元素分配律: k( x + y) = kx + ky (∀y ∈V ) (6) 元素对数分配律: (k + l )x = kx + lx (∀l ∈ K ) (7) 数因子结合律: k(lx) = (kl )x (∀l ∈ K ) (8) 有单位数:单位数1∈ K , 使得 1x = x . 则称V 为 K 上的线性空间.
mn
∑ ∑ (2) A = (ai j )m×n =
ai j Ei j .
i=1 j=1
故 Ei j (i = 1,2,L, m ; j = 1,2,L, n) 是 R m×n 的一个基, dimR m×n = mn .
第一章 线性空间与线性变换(第 1 节)
5
2.坐标:给定线性空间V
n
的基
x 1
解 采用中介法求过渡矩阵.

矩阵理论课件 第一章 线性空间与线性变换

矩阵理论课件  第一章 线性空间与线性变换

a1n
a2n
ann
前述关系可以表示为 AT 或 T T A
则称矩阵 A 为基 到基 的过渡矩阵(唯一且可逆)
定义2 (坐标变换)
设x V L(P) ,向量 x 在 基 和基 下的
坐标之间的关系,称之为坐标变换。
坐标变换与过渡矩阵的关系:
设 x k1x1 k2 x2 kn xn 和 x t1 y1 t2 y2 tn yn
和 W W1 W2 为直和,记为 W W1 W2 。
例6 设 R4的3个子空间:
① V1 (a, b, 0, 0)T a, b R ② V2 (0,0,c, 0)T c R ③ V3 (0,d,e, 0)T d,e R
容易验证V1 是V2直和, V1 V3不,V是2 直 V和3。
事实上 不妨设简单基为 (III )e1, e2 , , en ( x1, x2 , , xn ) (e1, e2 , , en )C1 ( y1, y2 , , yn ) (e1, e2 , , en )C2
( x1, x2 , , xn )C11C2
C C11C2
例4 设线性空间P3[t] 的两个基为: (I ) f1(t) 1, f2(t) 1 t, f3(t) 1 t t 2,
表示,不妨记
y1 a11x1 a21x2
y2
a12 x1
a22 x2
yn a1n x1 a2n x2
称上述关系为两组基的基变换。
an1xn an2 xn
ann xn
x1
y1
a11 a12
若记
x2
,
y2
A
a21
a22
xn
yn
an1 an2

矩阵论 华中科大Matrix_chapter1

矩阵论 华中科大Matrix_chapter1

0=0,k0=0,k =0 =0 或 k=0 ( 4) = ( 1)
数0 向量0
二、线性空间的基和维数

向量的线性相关与线性无关:
定义形式和向量空间Rn中的定义一样。 有关性质与定理和Rn中的结果一样。
例题1 证明C[0,1]空间中的向量组 {ex,e2x,e3x …,enx},x[0,1] 线性无关。
V n (F)表示数域F上的 n 只研究有限维线性空间。
维线性空间。
1 定义 1 .3 (P . 3)设{1,2,…, n n } 是空间 xi i ,则x1 , Vn ( F ) 的一组基, Vn ( F ) , = i 1 x2, …, xn 是在基{i}下的坐标。
例3 子空间W的“直和补子空间”
1· 2 内积空间
主题:定义内积的概念,借助于内积建立线性 空间的度量关系。 1. ( , )= (, ) 一、 欧氏空间和酉空间 2. (k , )=k(, ) 1 几何空间中度量的定义基础 (+ , )=(, )+(, ) 2 内积的定义 3 (, )0; 定义1· 7 (P13) :要点 (, )=0 iff =0 内积(,)是二元运算:Vn(F) F (,)的公理性质 (,)是任何满足定义的运算。 讨论(,1+2), (,k)

F=R或C

F n={X=(x1,x2,…,xn)T:x F} 运算:向量加法和数乘向量 F mn = {A=[aij]mn:a ijF}; 运算:矩阵的加法和数乘矩阵 R mn ;C mn
i p ( x ) a x Pn [x]={ i i 0 n 1

:aiR}
运算:多项式的加法和数乘

第1章 线性空间与线性变换

第1章 线性空间与线性变换

三、向量组的探讨(Review)
向量组的极大线性无关组: 1,2,…,s为向量组A的一个部分组 (精英组合) 满足 向量组1,2,…,s线性无关 (彼此工作不可替代) 任意A的向量可以由1,2,…,s线性表示 (公司的任何人的工作可由精英组合完成) 向量组的秩(rank):最大无关组中向量的个数
五、坐标
坐标的来历:设{1,2,…, n } 是空间V的一 组基, V, 可以由基1,2,…, n唯一 线性表示 =x11+x22+…+xn n 则x1 ,x2, …, xn 是在基{i}下的坐标。
要点: 坐标与基有关 坐标的表达形式
例1:求 下的坐标。
R22中向量
例如: 1 ( A) det A, A K nn 将方阵映射为数
2 (a ) aI , a K
将数映射为矩阵 3 ( f (t )) f ' (t ), f (t ) Pn 可看成变换。 其中 Pn是次数不超过n的实系数多项式的集合.
相等:设 1与 2 都是集合S到 S ' 的映射,如 果对于 a S 都有1 (a) 2 (a) ,则称 1与 2 相等,记为 1 2 .
§1.2
子空间
概述:线性空间V中,向量集合V可以有集 合的运算和关系: Wi V, W1W2, W1W2, 问题: 这些关系或运算的结果是否仍然为 线性空间 ?
1、 子空间的概念
定义: 设非空集合WV,W ,如果W 中的元素关于V中的线性运算为线性空间, 则称W是V的子空间。 判别方法:Important Theorem W是子空间 W对V的线性运算封闭。
3.映射
映射:设S 与S’ 是两个集合,一个法则(规则)

01_矩阵论_第一章线性空间与线性变换

01_矩阵论_第一章线性空间与线性变换

例 2 V = F mn = {A = (aij)mn | aijF},它在矩 阵的加法与数乘运算下构成数域 F 上的线性空间, 称为矩阵空间,其中 Rmn 为由一切 mn 实矩阵构 成的实矩阵空间。
例 3 实数域 R 上次数不超过 n 1 次的关于 文字 x 的一切多项式和零多项式所构成的集合
二、线性空间的基与维数 向量空间中的基与维数是依赖于向量的线 性相关与线性无关的概念来定义的。 线性空间 V 作为一个向量集合,其中向量 的线性相关、线性无关、极大无关组、等价等 一系列概念,在形式上与向量空间 Rn 中的定义 完全类似。 与上述概念相关的性质与结果也可平移到 线性空间中。
定义 1.2 设 V 是线性空间,若存在一组线性 无关的向量 1, 2, …, n,使空间中任一向量可 由它们线性表示,则称向量组 {1, 2, …, n} 为 V 的一组基。基所含向量个数为 V 的维数,记为 dimV = n, n < 或者 n = 。
图 1 二维向量空间 V = {x = (0, x2, x3)T | x2, x3R}
本质上,向量空间就是满足某些特性 ( 比如 对于向量加法及数乘两种运算封闭)的向量集合, 它的一个直观模型是向量几何,2 维和 3 维几何 空间中大多数有用的结论都可以扩展到向量空间。
定义向量空间的目的就是讨论向量集合的一 般性质。
解 因为
a0 a 2 3 1 f x (1, x, x , x ) , a2 a 3
类似地,{Eij, i = 1, 2, …, m; j = 1, 2, …, n} 是矩阵空间 Rmn 的一组基,dimRmn = mn。 例 7 向量组 {1, x, x2, …, xn 1} 是 Pn[x] 的一 组基,dimPn[x] = n。

矩阵理论第一章线性空间与线性变换精品PPT课件

矩阵理论第一章线性空间与线性变换精品PPT课件
对、、 V,k、l F 或F C, 成立
(A1) 加法交换律: , (A2) 加法结合律:( ) ( ),
(A3) 具有加法单位元(零向量) V ,使得
(A4) 具有加法逆元(负向量) V
( )
,使得
(M1) 数乘的结合律:k(l ) (kl)
例3 闭区间 [a,b]上的所有实值连续函数按通常函
数的加法和数与函数的乘法,构成线性空间 C[a, b]
例4 次数不超过 n 的所有实系数多项式按通常多项
式加法和数与多项式的乘法,构成线性空间 P[ x]n
例5 所有收敛的实数数列按数列极限的加法和数乘,

构成线性空间
。l
例6 齐次线性方程组 Ax 的所有解的集合构成数 域 R 上的线性空间 N ( A) ,称为 Ax 的解空间,
或矩阵 的A核空间或零空间,即
N ( A) { x Rn | Ax , A Rmn}
Ker( A)
例7 所有矩阵向量积 Ax 的集合构成数域 R 上的
线性空间 R( A) , 称为矩阵 A 的列空间或值域, 也称为矩阵 A 的像 , 即
R( A) { y Rm | y Ax, x Rn, A Rmn}
(M2) 数乘的单位元:1 (D1) 分配律1: k( ) k k (D2) 分配律2:(k l) k l
注意:这里我们不再关心元素的特定属性,而 且我们也不用关心这些线性运算(加法和数乘) 的具体形式。
例2 所有 m n 阶的实(复)矩阵按矩阵的加法和
数乘,构成线性空间 Rmn (C mn ) 。
中,直觉和抽象是交互为用的。”(汤川秀树,1949 年诺贝尔物理奖获得者)。
几何方法与代数方法的融和是数学自身的需要和数 学统一性的体现,也是处理工程问题的有力手段。

矩阵论第一章

矩阵论第一章

二、基与维数
设X是数域K上的线性空间, { x1 , x2 ,L , xn } ⊂ X . 相关与无关 若存在不全为零的数 ai ∈ K , i = 1, 2,L , n, 使 则称 { x1 , x2 ,L , xn } 是线性相关的,否则称为线性无关的. 生成空间 设 E ⊂ X , 称
M中元素 的个数
当 A1 = A2 = L = An 时,记A = A1 × A2 ×L × An
n
习惯上:有理数集Q、实数集R、整数集Z、
{ } C = {α α = ( x , x ,L, x ) ,其中x ,L, x ∈ C} R = { A A = ( a ) , a ∈ R} C = { A A = ( a ) , a ∈ C}
矩阵论课件
2013.9
矩阵论简介 矩阵论是线性代数的深入,是用现代数学 的方法对有限维空间的描述与分析;对复杂矩 阵的分析、刻画与处理。 矩阵论不仅是学习数学理论的一个基本工 具,也是工程技术领域处理大量有限维空间形 式与数量关系的强有力工具。因此也是许多研 究方向的博士生入学考试的规定课程。
第一章
=0
故M为R
的子线性空间。
二、基与维数
1 0 0 1 0 0 取e1 = , e2 = , e3 = ∈ M. 0 −1 0 0 1 0 x1 x2 0 0 因为 x1e1 + x2e2 + x3e3 = = x − x 0 0 1 3
是Z到Z的双射;
x11 f4 x21
x12 x22
x13 = ( x11 , x12 , x13 , x21 , x22 , x23 ) x23
是R2×3到R6的双射。

矩阵分析引论--第一章 线性空间与线性变换-线性变换的概念、线性变换的矩阵、不变子空间

矩阵分析引论--第一章 线性空间与线性变换-线性变换的概念、线性变换的矩阵、不变子空间
的变换T 满足:对于 , V 及 k P ,均有: (1) T( ) T( ) T( );
(2) T(k ) kT( ).
则称T 是线性空间V 的一个线性变换.
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第一章第五六七节 线性变换的概念及其矩阵、不变子空间
若′T ( ) , 则T ( )或′称为向量 ∈V 在线 性变换T 下的象,而 称为T ()或′的原象.
第一章 线性空间与线性变换
第五节 线性变换的概念 第六节 线性变换的矩阵 第七节 不变子空间
第一章第五六七节 线性变换的概念及其矩阵、不变子空间
第五节 线性变换的概念
一、线性变换的定义
设V 是数域P上的线性空间,从V 到V 的映 射称为V 的变换. 定义1-7:设V 是数域P上的线性空间,若V 上
R[a,b]:实连续函数空间
t
T ( f (t)) a f (u)du (a t b).
5. V , T ( ) 0.
零变换 0
6. V , T ( ) .
单位变换 I
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第一章第五六七节 线性变换的概念及其矩阵、不变子空间
二、线性变换的性质
1、若T是线性变换,则 T(0) 0, T( ) T( ).
2、线性变换T保持向量的线性组合与线性关系式,

m
m
kii T ( ) kiT (i );
i 1
i 1
m
m
kii 0
kiT (i ) 0 .
i 1
i 1
3、线性变换T 把线性相关的向量组变换成线性
相关的向量组.
注:线性变换不能保持线性无关的关系.
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第一章第五六七节 线性变换的概念及其矩阵、不变子空间

太原理工大学研究生矩阵论例题第1章 线性空间与线性变换

太原理工大学研究生矩阵论例题第1章 线性空间与线性变换

所以,全体正实数 R 在此运算下构成实数域 R 上的线性空间.
例 1. 7 设集合 V 仅含有一个元素 a ,即 V {a} ,在 V 中定义运 算 与为
a a a , k a a ,其中 a V , k R . 则 V 在此运算下构成实数域 R 上的线性空间.这个空间叫做零空间.

a b ab , k a a k ,其中 a, b R , k R .
则在此运算下 R 构成实数域上的线性空间.
证明 因为该运算满足线性运算的全部性质: i) a1 a2 a1a2 a2a1 a2 a1 ; ii)
; (a1 a2 ) a3 (a1a2 ) a3 (a1a2 )a3 a( ) a1 (a2 a3 ) 1 a2a3
3
R 3 , 可以唯一的表示为 x11 x2 2 x3 3 .
因此,向量 在基{ 1 , 2 , 3 }下的坐标为 ( x1 , x2 , x3 )T .
例 4 在 R 中的 n 个向量
n
i (0,,0, 1 ,0,,0) T ( i 1,2,, n ), 可以作为 R n 的一个
n n n
n
n
例 1. 3 在实数域上,次数小于 n 的多项式的全体
R[ x ]n an 1 x n1 a1 x a0 an 1 , , a1 , a0 R
对于通常的多项式加法, 数与多项式的乘法构成线性空间.
注意 在同一集合上,可以定义不同的线性运算,从而
m n
S x Ax , x C n 是否构成线性空间?
解 对于任意的 x1 , x2 S ,有 Ax1 , Ax2 . 但是

第一章 矩阵论

第一章 矩阵论

例 设V为数域P上的线性空间, 1 , 2 ,, m 是V中的一组元素,则
Span 1 , 2 , , m k1 1 k 2 2 k m m k1 , k 2 , , k m P
是V 的子空间,称为 1 , 2 ,, m的生成子空 间, 1 , 2 ,, m称为该子空间的生成元. •
定义1.7 设 1 , 2 ,, n和 1 , 2 ,, n是n维线性空间 V 的两组基,显然它们可以互相线性表示,若
1 c11 1 c 21 2 c n1 n , 2 c12 1 c 22 2 c n 2 n , n c1n 1 c 2n 2 c nn n ,
1 x 3 2 x 2 x 2 x 3 x 2 x 1 3 x 3 2x 2 x 1 4 x 3 x 2 1
求由基 渡矩阵.
第三节 线性子空间
一.子空间的概念 定义 设V为数域P上的线性空间,W是V 的非空子集,若W关于V中的线性运算也 构成数域P上的线性空间,则称W是V的 线性子空间,简称子空间. 对任何线性空间V ,显然由V中单个零向 量构成的子集是V的子空间,称为V的零子空 间; V本身也是V的子空间.这两个子空间称 为V的平凡子空间.其它子空间称为V的非平 凡子空间.
二.线性空பைடு நூலகம்的定义与性质
1、线性空间的定义
定义
n 例2 n维向量空间 R(及其子空间)按照向量的加 法以及向量与实数的数乘都构成实线性空间。
例3 全体 m n实矩阵,在矩阵的加法及数乘两种运 算下构成一个实线性空间,记为 R mn .
例4 区间[a,b]上的全体连续实函数,按照函数的 加法及数与函数的乘法构成一个实线性空间,记为 C[a,b].

矩阵理论课件 第一章 线性空间与线性变换

矩阵理论课件  第一章 线性空间与线性变换

x x1 x2 x y1 y2
k1
xn
k2
kn
k1 t1
k2
A
t2kn tn t1 源自ynt2x1
x2
t1
xn
A
t2
tn
tn
不同基之间过渡矩阵的求法:
已知两组基 (I )x1, x2 , , xn ( II ) y1, y2 , , yn
基 (III )到基 (I ) 的过渡矩阵 C1 为:
1 1 1 1
C1
0 0
1 0
1 1
1 1
0 0 0 1
基 (III )到基 (II )的过渡矩阵 C2 为:
1 0 1 1
C2
0 1
1 1
1 1
1
0
1 1 0 1
则由基 (I ) 到基 (II ) 的过渡矩阵 C 为:
1 1 1 11 1 0 1 1
③求V1 的V基2 与维数。
分析: 设V的两个子空间为
求 x1, x2, , xm , y1, y2, , yn
的最大无关组: 的基。
V1
V2
V1 L( x1, x2 , , xm ) V2 L( y1, y2 , , yn )
解: ⑴先将 V表1 示成生成子空间 x1 x2 x3 x4 0 的基础解系为
k1x1 k2 x2 kn xn 构成的集合形成V 的一个子空间,称之为由该向量组生 成的子空间。记为 W L( x1, x2 , , xn )
定义3 (子空间的和)
设 W1,W2 是 V L(P) 的两个子空间,称集合
W W1 W2 x y x W1, y W2
为子空间 W1 和 W2 的和。

矩阵第一章 线性空间与线性变换

矩阵第一章 线性空间与线性变换

第一章 线性空间与线性变换§1 线性空间的概念定义1 如果复数的一个非空集合P 含有非零的数,且其中任意两数的和、差、积、商(除数不为零)仍属于该集合,则称数集P 为一个数域。

数域有一个简单性质,即所有的数域都包含有理数域作为它的一部分。

特别地,每个数域都包含整数0和1。

定义1-1 设V 是一个非空集合,P 是一个数域。

如果(1)在集合V 上定义了一个二元运算“+”(通常称为加法),使得,V ∈∀y x ,,都有V ∈+y x ;(2)在数域P 的元素与集合V 的元素之间还定义了数量乘法运算,使得V P ∈∈∀x ,λ有V ∈x λ;(3)上述两个运算满足下列八条规则:1) V ∈∀y x ,,都有x y y x +=+; 2) V ∈∀z y x ,,,有)()(z y x z y x ++=++;3) V 中存在零元素,记为θ,对于V ∈∀x ,都有x x =+θ;4) V ∈∀x ,都有V ∈y ,使得θ=+y x 。

y 称为x 的负元素;5) V ∈∀x ,都有x x =1;P ∈,∀μλ,V ∈∀y x ,,下列三条成立:6) x x )()(λμμλ=; 7) x x x νλμλ+=+)(; 8) y x y x λλλ+=+)(,则集合V 叫做数域P 上的线性空间或向量空间。

当P 是实数域时,V 叫实线性空间;当P 是复数域时,V 叫复线性空间。

例1-1 若P 是数域,V 是分量属于P 的n 元有序数组的集合}|),,,{(21P x x x x V i n ∈∀= ,若对于V 中任两元素),,,(21n x x x X =,),,,(21n y y y Y =及每个P k ∈(记作P k ∈∀),定义加法及数量乘法为),,,(2211n n y x y x y x Y X +++=+ ,),,,(21n kx kx kx kX =则容易验证,集合V 构成数域P 上的线性空间。

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我们将常用C ,R ,Q ,N ,N + 等分别表示:复数集,实数集,
有理数集,整数集,非负整数集等,也常用式
S ={x P(x)}
来定义集合。它的含义是: S 是一个集,由具有性质 P 的元 x 组成。
在不致产生误会的场合,也可用V = {x, y, z, } 来表示集合。逻辑符
号 ∀ 表示“任取”、“对任一”,“对所有的”这些意义,在集合既定的
而开方运算则不是,因为显然有
∃x∈R, x ∉ R
(采用这种观点来读数学,你不觉得别有情致吗?)每一种作用都有 其特性,因而每种运算都有它所服从的规律——运算律,所以在定义 运算时,需要讨论或说明它的运算律。
既然如此,是否有某种方式来描述我们的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ质世界呢?就宏观现 象而论,涉及到各式各样的物质,自然的作用使物质产生互变,而且 我们认为物质世界是“完备”的,这句话意味着人类的向往,例如“点 石成金”等这类愿望。从这些粗糙的认识出发,我们来探讨描述它的
这不过是同样的“原料”产生同样的东西,而与添加的先后和作用的 次序无关。为了进一步描述“完备性”,可以认为,对于任意两种物 质,必定可以在物质世界中找到一种物质,使它和所取的一种结合, 能生成另一种,这不过是对“点石成金”这类想法的描述。倘使我们
第二章 特征值和特征向量………………………………………(86) §2.1 引言………………………………………………………(86) §2.2 特征值、特征多项式和最小多项式……………………(87) §2.3 特征矢量和特征子空间………………………………(103) §2.4 约当标准型……………………………………………(113) §2.5 特征值的分布…………………………………………(128) §2.6 几个例子………………………………………………(138)
数学的功能之一是描述问题,通常所谓对某种问题作出数学模 型,就是这个意思。一个问题包括其牵涉到的对象以及这些对象间的 关系。很自然,集合以及在集合内定义运算就是描述问题所必需的了。 关于运算不妨把它看成是元与元之间的某种结合作用,按这种结合作 用所产生的“新”元就用式子来表示,例如:
x+ y=z 就意味着:元 x 与元 y 按“+”这种结合作用,产生了“新”元 x + y , 把它称为 z 。按照这种理解,还可以更深一层来认识,它还把生成 z(即 x + y )的“原料”和“加工方式”都表明了。那么,所生成的元是 否还在 x 与 y 所属的集内呢?倘若在,我们就说那种运算对所论的集 合是封闭的。例如通常的“+”,“-”,“× ”,“ ÷ ”,对集合 R 是封闭的,
§6.1 K 积……………………………………………………(258) §6.2 拉伸算子Vec ……………………………………………(264)
§6.3 几个常见的矩阵方程…………………………………(271) 参考目录……………………………………………………………(275)
第一章 线性空间和线性变换
§1.1 引言
我们假定读者已经具有下述基本知识:集合论的初步常识,行列 式、矩阵及其代数运算,线性方程组等等。如果不够熟悉,学习中可 准备一本工程数学——线性代数随手翻阅。在讨论过程中,我们会尽 可能地介绍清楚基本概念:它们的由来、发展及其作用。希望你对于 向量加法、矩阵乘法、初等变换运算有一定的熟练程度,那就不难不 足跳跃过的算式,消释疑念。
情形,这些都是同义语,例如:
∀x, y ∈ N +, x + y ≥ 0 其含义是:在 N + 中任取 x, y ,都有, x + y ≥ 0 。
逻辑符号 ∃ 表示“有”,“存在”,这类含义,例如: ∀x, y ∈ N,∃z ∈ N, x + z = y
它的含义是在集 N 中任取 x ,y ,有 N 中的元 z ,能使 x + z = y 。“∀” 称为全称量词,而“ ∃”则叫做存在量词。
目录
第一章 线性空间和线性变换……………………………………(1) §1.1 引言……………………………………………………… (1) §1.2 线性空间…………………………………………………(4) §1.3 线性空间的基和维数……………………………………(11) §1.4 子空间、直和……………………………………………(17) §1.5 线性映射…………………………………………………(24) §1.6 同构………………………………………………………(34) §1.7 线性映射的矩阵表示……………………………………(36) §1.8 内积空间…………………………………………………(49) §1.9 正交变换…………………………………………………(68)
第三章 H 阵……………………………………………………(152)
§3.1 二次型…………………………………………………(152)
§3.2 H 阵、Rayleigh 商……………………………………(157)
§3.3 正定阵…………………………………………………(165)
§3.4 正规阵(或称规范阵)…………………………………(174) 第四章 矩阵函数………………………………………………(186)
§4.1 范数……………………………………………………(186) §4.2 几个收敛定理…………………………………………(206) §4.3 矩阵函数 At ……………………………………………(216) 第五章 广义逆及最小二乘解…………………………………(233) §5.1 矩阵的酉交分解、满秩分解和奇值分解……………(233) §5.2 广义逆…………………………………………………(238) §5.3 方程组的最小二乘解…………………………………(248) 第六章 K 积及一些常见的矩阵方程…………………………(257)
方式。我们的对象是物质,不妨用V 来表示物质所成之集,为了记录 同类物质的数量积累,我们还需要一个数系 F 。用"+ "来表示物质与
物质相结合的作用,于是在V 中就定义了运算,由于我们认为物质世
界是“完备的”,那么,所产生的“新”物质就是物质世界中有的,
换句话说,"+ "是封闭的,我们还认为"+ "是服从交换律和结合律的,
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