第九周第2次课_n维向量和线性相关(课后修改版)

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第九周第2次课n维向量和线性相关课后修改版

第九周第2次课n维向量和线性相关课后修改版

b11 b12
b
21
b 22
bn1 bn2
b1t a11
b
2
t
=
a
21
b nt
a n1
Bnt
a12 a1s c11
a 22
a
2
s
c
21
an2
a ns c s1
Ans
c12 c1t
c 22
c2t
cs2
c st
Cst
22
第四章 n维向量
14
第四章 n维向量
§4.1 n维向量空间
线性表示与共线、共面向量的判定
定理3.1 设向量, 则 向量β与共线 可以由 线性表示 ( 即存在唯一的实数m使得 = m )
定理3.2 若向量, 不共线, 则 向量与, 共面 可以由, 线
性表示 ( 即存在唯一的实数对(m, n),
使得 = m + n )
例5. 检验下列集合是否构成R3的子空间.
(1) V1 = {(x, y, 0) | x, y R}; (2) V2 = {(x, y, z) | x, y, z R, x+yz = 0};
V3= {(x, y, z) | x, y, z R, x+yz = 1};
数乘封闭性
注: Rn的子空间一定 包含Rn的零元素
1
0
1
2
-1
1= -1 , 2= 2 , 1= 1 , 2= 0 , 3 = 5 .
2
1
3
t
0
问:当t取什么值的时候, 1 ,2 ,3 可以由 1 ,2线性表示? 这时,这两个向量组是否
等价?
28
第四章 n维向量

n维向量的定义线性运算和线性相关性

n维向量的定义线性运算和线性相关性

x 1
AX
1 , 2
n
x2
xn
x 1 1
x 2 2
x n n
二、向量组的线性相关性
定义2 对于向量组A: 1, 2, …, m, 如果存在一组不全为零的数k1,k2,…,km使关系式
k 11 k 22 .. k .mm 0
成立,则称向量组1, 2, …, m 线性相关.
例1:设有向量
1
1 4
2 2 3
1
0
n阶单位矩阵 I n 的n个列向量分别记为:
1
0
0
e 0 ,e 1 e
1 2
n 0
0
0
1
称为n维基本向量
第二节 n维向量的线性运算
定义1 设 (a 1 ,a 2 , ,a n )T , (b 1 ,b 2 , ,b n )T 是 n 维实
K是实数域中的一个数,则向量的加法
和数乘k向 分量 别定义
8 1 即数 1是数乘向量运算的单位 元
例1
1 , 2 , 3 , 4 T 1 , 2 , 3 , 4 T
(1) 求,的负向量
(2) 计算 43
第三节 向量组的线性相关性
一、线性组合
定义1:
给 定 向 量 组 A:{1, 2, L, m}, iRn,i1,2,L,m 对 任 何 一 组 实 数 k1,k2,L,km,称 k11k22Lkmm
例如 矩阵 A(aij)mn有n个m维列向量
aa 11
aa 22
aj
an
a11 a12 a1j a1n
Aa 21
a22 a2j a2n
am1 am2 amj amn
向a量 1,a 2 , 组 ,a n称为 A 的 矩 列 .阵 向

(完整版)n维向量及其线性相关剖析

(完整版)n维向量及其线性相关剖析

0 0
- 11 14
1 1 - 1 - 6
0 0 1 9
-111 142 93
线性代数
17
练习 判断向量 b1 (4, 3, -1,11) 与 b2 (4, 3,0,11) 是否为
向量组 a1 (1, 2, -1,5), a2 (2, -1,1,1) 的线性组合. 若是,
即线性方程组
有解.
x11 x2 2 xm m b
线性代数
14
6
3
2
例1
向 量
9





组1
3,2
5,
6
6
4
3
6 9
线 性 表 示 。
15


量可



组1,
2,
线
3





x11 x22 x33
3 x1 3 x1
2x2 5x2
6x3 9x3
6 9
线性代数
1
本讲内容:
1、n 维向量及其线性运算 2、向量组的线性组合 3、向量组的线性相关性
线性代数
2
一、n维向量的概念:
定义1 n 个 有 次 序 的 数a1, a2 , , an 所 组 成 的 数 组 称 为n维向量,这n个数称为该向量的n个分量, 第i个 数ai称 为 第i个 分 量.
分量全为实数的向量称为实向量,
线性代数
7
n 维向量的实际意义
确定飞机的状态,需
要以下6个参数:
机身的仰角 机翼的转角
(-
)
2
2
(- )
机身的水平转角 (0 2 )

n维向量、向量组的秩及其线性相关性

n维向量、向量组的秩及其线性相关性

1, 2, …, t 是线性相关的.
推论2. 若向量组1, 2, …, t与向量组1, 2, …, s等价, 则 r{1, 2, …, t} = r{1, 2, …, s}. 推论3. 若向量组1, 2, …, s 和1, 2, …, t 都线性无关, 且相互等价, 则s = t.

第二章 n维列向量
§2.2 向量组的秩和线性相关性
例6. 设1 = 1 + 22, 2 = 2 + 23,
3 = 3 + 2 1.
证明: 1, 2, 3线性无关1, 2, 3 线性无关.

第二章 n维列向量
§2.2 向量组的秩和线性相关性
作业
P81-82: 1(2)(4), 2, 3, 5, 6
§2.2 向量组的秩和线性相关性
例5. 设1, 2, 3线性无关, 1 = 1 + 22,
2 = 2 + 23, 3 = 3 + 21. 试证明: 1, 2, 3线性无关.

第二章 n维列向量
§2.2 向量组的秩和线性相关性
推论1. 若向量组1, 2, …, t可由向量组1, 2, …, s 线性表示, 并且t > s, 则向量组

, 2 =
0 1 … 0
, … , n =
0 0 … 1
.
- - - n维基本单位向量组

第二章 n维列向量
§2.1 n维向量及其运算
例4. 设 1 0 0 , = 1 , = 1 = 2 3 1 -1 0 2 1 1 , 1 1
求该向量组的秩,并判断其是否线性相关.

第二章 n维列向量
a12 a22 … an2
… … … …

n维向量,线性相关性

n维向量,线性相关性

分量全部为零的向量称为零向量,记为 o 。 向量可视为特殊的矩阵, 因此, 向量的相等、加减法、 数乘等概念完全与矩阵相同.
设 (a1 , a2 ,, an ), (b1 , b2 ,, bn ),
则 (a1 b1 , a2 b2 ,, an bn ),
k (ka1 , ka2 ,, kan ) .
3
向量的线性运算满足以下八条运算律:
(1) +=+ (2) +(+)=(+)+ (3) +0= (4) +(-)= 0 (5) (k+l)=k+l (6) k(+)=k+k (7) (kl)=k(l) (8) 1=
练习:
7
一、线性组合、线性表示
定义3.3 给定 n 维向量 1 ,, s 和 , 若存在 s 个数
k1 ,, ks ,使 k11 ks s ,则称 是向量 组 1 ,, s 的一个线性组合,或称 能被向量组 1 ,, s 线性表示(线性表出)。
12
1 1 2 2 例1 设 1 0 , 2 2 , 3 1 , 5 , 1 1 0 4
能否由1 , 2 , 3 线性表示?
(3' ) 向量方程 x 有唯一解x - . 移项规则
例1 设 3(1 - ) 2( 2 ) 5( 3 ) , 其中 1 (2,5,1) , 2 (10,1,5) , 3 (4,1,-1) , 求 .
解 31 - 3 2 2 2 5 3 5 ,
则上式可写成: B AK (K叫该线性表示的系数矩阵)

线性代数N维向量空间第2节线性相关性

线性代数N维向量空间第2节线性相关性

注1:并非所有向量均可由其余m-1表示。
2:逆否命题
向量组 , ...., 线性无关 1 2 m
任何一个向量都不可由 另外的 m 1 个向量线性表
定理4:
若 , , 线性无关,而 , , , 线性相关 1 2 m 1 2 m
三维的情况! 推论:
则 可由 , , 线性表示,且唯一 1 2 m
n n R 中的 n 个向量 , , 线性无关,则 R , 可由 1 2 n
, , 线性表示,且唯一。 1 2 n
例1:证明:
若 , , 线性相关,而 , , 线性无关, 1 2 3 4 2 3 ( 1 ) 可由 , 线性表出; 1 2 3 ( 2 ) 不能 , , 线性表出。 4 1 2 3
例 2: 设 1 (1 ,1 )T ,2 (2,3)T , (0,1 )T
问:( 1 ) 1, 2线性无关? ( 2 ) 能否由 1 , 2线性表出?
T T T 例 3: 把上题略改: ( 1 , 1 , 1 ) , ( 2 , 3 , 0 ) , ( 0 , 1 , 1 ) , 1 2
定理5:
T T T 已知 ( a , a ,..., a ) , ( a , a ,..., a ) , ( a , a ,..., a ) 1 11 21 n 1 2 12 22 n 2 m 1 m 2 m nm
是一组 n 维向量,在每个向量后 面添上 r 个向量,使之成为 m 个 n r 维向量
第二节
向量组的线性相关性
重点:如何判断线性相关和线性无关?
定义1(线性组合)
或 是 ,...., 的线性组合。 1 m

3.2 n维向量及其线性相关

3.2 n维向量及其线性相关

证 设向量组 a1 , a2 ,, an中有某一部分组线性 相关.不妨设 a1 , a2 ,, a s ( s < m )线性相关,则存在 线性相关, 相关. s个不全为零的数 k1 , k2 ,, k s , 使得
于是得
k1a1 + k2a2 + + k s a s = θ
k1a1 + k2a2 + + k s a s + 0a s +1 + + 0am = θ
第i个数a i 称为第 i个分量 .
分量全为实数的向量称为实向量, 分量全为实数的向量称为实向量, 实向量 分量全为复数的向量称为复向量. 分量全为复数的向量称为复向量. 复向量
例如
(1,2,3,, n)
n维实向量 维实向量 n维复向量 维复向量
(1 + 2i ,2 + 3i ,, n + ( n + 1)i )
第2个分量 个分量 第1个分量 个分量
第n个分量 个分量
二,n维向量的表示方法
n 维向量写成一行,称为行向量,也就是行 维向量写成一行,称为行向量 行向量, 矩阵, 等表示, 矩阵,通常用 aT , bT ,αT , βT 等表示,如:
a T = ( a 1 , a 2 , , a n )
n 维向量写成一列,称为列向量,也就是列 维向量写成一列,称为列向量 列向量, 矩阵, 等表示, 矩阵,通常用 a,b,α, β 等表示,如: a1 a2 a= a n
不全为零, 因为k1,k2, ,k s , 0,,0不全为零, 线性相关. 故由定义知 a1 , a2 ,, am 线性相关.
定理 向量组 α 1 ,α 2 ,...,α m线性相关的充分必 要条件是: 要条件是:至少存在一个 α i (1 ≤ i ≤ m ) 可有其余 线性表出. 向量 α 1 ,α 2 ,...,α i 1 ,α i +1 ,...,α m 线性表出. 证明 充分性 中有一个向量( 设 a1 , a 2 , , a m 中有一个向量(比如 能由其余向量线性表示. 能由其余向量线性表示 即有

n维向量及其线性相关

n维向量及其线性相关

线性代数
13
给定向量组A : 1 , 2 ,, m 和向量b, 如果存在 一组数1, 2, , m,使
b 1 1 2 2 m m
则向量b是向量组A的线性组合,这时称 向量 b 能 由向量组 A 线性表示.
即线性方程组 x1 1 x 2 2 x m m b 有解.
-11 1 14 2 9 3
线性代数
17
练习 判断向量 b1 (4, 3, -1,11) 与 b2 (4, 3,0,11) 是否为 向量组 a1 (1, 2, -1,5), a2 (2, -1,1,1) 的线性组合. 若是, 写出表示式.
T T T T T T , a2 ) x b1 , a2 ) x b2 . 解 同时解方程组 (a1 和 (a1
a1 a2 a n
线性代数
n 维向量写成一列,称为列向量,也就是列 矩阵,如:
5
注意
1.行向量和列向量都按照矩阵的运算法则 进行运算; 2.当没有明确说明是行向量还是列向量时, 都当作列向量.
线性代数
6
向量的加法运算 设向量 a (a1,…, an), b (b1,…, bn), 定义
线性代数
20
五、线性相关性的判定 :
定理 向量组 1 , 2 ,,(当 时)线性相关 m2 m 的充分必要条件是 1 , 2 , , m 中至少有一个向 量可由其余 m - 1个向量线性表示.
证明 充分性 设 a1 , a2 , , am 中有一个向量(比如 能由其余向量线性表示. 即有
T T T
e1 1,0,,0 , e 2 0,1,,0 ,,e n 0,0,,1

n 维向量及向量组的线性相关性

n 维向量及向量组的线性相关性

能线表却不唯一
不能线表
1 1 + 2 2 + ⋯ + = 有唯一解
1 1 + 2 2 + ⋯ + = 有无穷解
1 1 + 2 2 + ⋯ + = 无解
例:判断向量 能否由向量组 , , , 线性表出,
若能,求出一 组组合系数,其中
证 设有x1 , x2 , x3使 x1b1 x2b2 x3b3 0
即 x(
1 1 2) x 2 ( 2 3 ) x 3 ( 3 1 ) 0,
亦即( x1 x 3 ) 1 ( x1 x 2 ) 2 ( x 2 x 3 ) 3 0,
矩阵方程
研究向量之间的关系
线性组合

例:1 = (2, −4,1, −1) ,
2
若满足31 − 2 + 2 = 0, 求.
解: =
1
− (21
2
− 32 )= −2 +
1
= (6, −5, − , 1)
2
3
1
2
唯一线表
所组成的集合叫做向量组.
例如 矩阵A (a ij ) 有n个m维列向量
mn
a11 a12 a1 j a1n


a 21 a 22 a 2 j a 2 n
A








a m 1 a m 2 a mj a mn
反之,由有限个向量所组成的向量组可以构成一个矩阵.
亦即( x1 x 3 ) 1 ( x1 x 2 ) 2 ( x 2 x 3 ) 3 0,

3.1 n维向量及其线性相关性

3.1 n维向量及其线性相关性

, an )T.
1. 行向量和列向量总被看作是两个不同的向量.
2. 当未说明是行向量还是列向量时, 都当作列向量.
公共基础课部 线性代数 2014秋季
定义3.2 设 = (a1, a2,, an) Fn , = (b1, b2,, bn) Fn, F , F为数域 (1) = 当且仅当 ai=bi , i=1,2,,n (2) 向量加法( 与 之和 ) : + = (a1+b1, a2+b2,, an+bn) (3) 向量数乘(数量乘法,数 与 之乘积): = (a1,a2,,an)
n 维实向量 n 维复向量
第n个分量
第1个分量
公共基础课部
线性代数
2014秋季
n 维向量写成一行, 称为行向量, 也就是行矩阵, 如
(a1 , a2 , , an );
n 维向量写成一列, 称为列向量, 也就是列矩阵, 如
a1 a β 2 (a1 , a2 , an
, αm (m 2) 线性相关,
, km , 使得
则存在一组不全为零的数 k , k ,
k1α k2α
不妨设 k 0, 则
kmαm 0,
k3 km k2 α α α3 αm , k1 k1 k1 可见向量 α1 是其余向量的线性组合.
公共基础课部 线性代数 2014秋季
, αm 构成 n m 矩阵:
A [α1 α 2
m 个 n 维行向量 β , β ,
T 1 T 2 T m
α m ];
, β 构成 m n 矩阵:
β1T T β2 B . T βm

n维向量的线性相关性

n维向量的线性相关性

例如 对向量α=(1, 1, 0), β=(2, 1, 1), γ=(1, 0, 1),
β=α+γ, β是α, γ的线性组合.
在n维向量空间中,设
1,0,,0, 0,1,,0, , 0,0,,1,
1
2
则对任何一个n维向量
(a ,a ,,na )
12
n
都有 a11 a2 2 an n .
证 用反证法,利用性质2即得。
4.若向量组i=(ai1, ai2,…, ain), i=1, 2, …, m, 线
性相关, 则去掉最后r个分量(1≤r<n)后,所得 到的向量组: βi=(ai1, ai2,…, ain-r) , i=1, 2, …, m 也线性相关.
证 由 α1, α2, …, αm 线性相关,故存在着
a ,a ,,a i 1,2,,n
i
i1 i2
in
线性相关的充分必要条件为
a a a
11
21
n1
a a a
D
12
22
n2
0.
a a a
1n
2n
nn
向量组的线性相关与线性无关的性质
1.含有零向量的向量组必线性相关.
证 不失一般性,设所给的m个向量为
0, ,, .
1
2
m
从而存在不全为零的数1,0,…,0,使得
解 设 k k k 0,
11
22
33
即 系数行列式
k 1
2k 2
k 3
0
2k
1
k
2
3k 3
0
2k 1
k 2
k 3
0
1 2 1
不能用克莱

线性代数n维向量和向量组的线性相关性

线性代数n维向量和向量组的线性相关性

第三章 线性方程组 § n 维向量及其线性相关性教学目标:掌握n 维向量及其运算,准确理解向量的线性相关和线性无关的定义,掌握向量组的线性相关和线性无关的判定定理和判定方法.重 点:★ n 维向量的概念 ★ 向量的线性运算 ★ 线性方程组的向量形式 ★ 向量组的线性组合 ★ 向量组间的线性表示 ★ 线性相关和线性无关的概念 ★ 向量组的线性相关和线性无关判定难 点:★ 线性相关和线性无关的概念的理解, ★ 向量组的线性相关和线性无关的证明内容要点一、n 维向量及其线性运算定义 数域F 上的n 个有次序的数n a a a ,,,21 所组成的有序数组),,,(21n a a a称为数域F 上的n 维向量, 这n 个数称为该向量的n 个分量, 第i 个数i a 称为第i 个分量.向量常用小写希腊字母,,,αβγ来表示;向量通常写成一行 12(,,,)n a a a α= 称之为行向量;向量有时也写成一列 12n a a a α⎛⎫ ⎪ ⎪=⎪ ⎪⎝⎭T n a a a ),,,(21 = 称之为列向量.注:在解析几何中,我们把“既有大小又有方向的量”称为向量,并把可随意平行移动的有向线段作为向量的几何形象. 引入坐标系后,又定义了向量的坐标表示式(三个有次序实数),此即上面定义的3维向量. 因此,当3≤n 时,n 维向量可以把有向线段作为其几何形象. 当3>n 时,n 维向量没有直观的几何形象.若干个同维数的列向量(或行向量)所组成的集合称为向量组.=n F {数域F 上n 维向量的全体},=n R 实数域上的n 维向量的全体.例如,一个n m ⨯矩阵 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=mn m m n n a a a a a a a a a A 212222111211 每一列⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=mj j j j a a a 21α),2,1(n j =组成的向量组n ααα,,,21 称为矩阵A 的列向量组,而由矩阵A 的每一行),,2,1(),,,(21m i a a a in i i i ==β组成的向量组m βββ,,,21 称为矩阵A 的行向量组.根据上述讨论,矩阵A 记为),,,(21n A ααα = 或 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=n A βββ 21.这样,矩阵A 就与其列向量组或行向量组之间建立了一一对应关系.定义 两个n 维向量),,,(21n a a a =α与),,,(21n b b b =β的各对应分量之和组成的向量,称为向量α与β的和, 记为βα+,即),,,(2211n n b a b a b a +++=+ βα由加法和负向量的定义,可定义向量的减法:)(βαβα-+=-),,,(2211n n b a b a b a ---= .定义 n 维向量),,,(21n a a a =α的各个分量都乘以实数k 所组成的向量,称为数k 与向量α的乘积(又简称为数乘),记为αk ,即),,,(21n ka ka ka k =α.向量的加法和数乘运算统称为向量的线性运算.注:向量的线性运算与行(列)矩阵的运算规律相同,从而也满足下列运算规律:(1) αββα+=+;(2) )()(γβαγβα++=++; (3) ;αα=+o (4) ;)(o =-+αα (5) ;1αα=(6) ;)()(ααkl l k =(7) ;)(βαβαk k k +=+ (8) .)(αααl k l k +=+二、 n 维向量空间定义:数域P 上的n 维向量的全体,同时考虑到定义在它们上的的加法和数量乘法,称为数域F 上的n 维向量空间,记作n F .n R 称为你n 维实向量空间.三、 向量组的线性组合定义 给定向量组s A ααα,,,:21 ,对于任何一组实数s k k k ,,,21 , 表达式s s k k k ααα+++ 2211称为向量组A 的一个线性组合, s k k k ,,,21 称为这个线性组合的系数. 注:s k k k ,,,21 可以都取零定义 给定向量组s A ααα,,,:21 和向量β, 若存在一组数,,,,21s k k k 使,2211s s k k k αααβ+++=则称向量β是向量组A 的线性组合, 又称向量β能由向量组s A ααα,,,:21 线性表示(或线性表出).注:(1)β能由向量组s ααα,,,21 唯一线性表示的充分必要条件是线性方程组βααα=+++s s x x x 2211有唯一解;(2) β能由向量组s ααα,,,21 线性表示且表示不唯一的充分必要条件是线性方程组βααα=+++s s x x x 2211有无穷多个解;(3) β不能由向量组s ααα,,,21 线性表示的充分必要条件是线性方程组βααα=+++s s x x x 2211无解;四、向量组间的线性表示定义 设有两向量组,,,,:;,,,:2121t s B A βββααα 如果向量组A :t ααα,,,21 中每一个向量),,2,1(t i i =α都可以经向量组:B s βββ,,,21 线性表出,那么向量组t ααα,,,21 就称为可以经向量组s βββ,,,21 线性表出.如果两个向量组互相可以线性表出,它们就称为等价.由定义有,每一个向量组都可以经它自身线性表出.同时,如果向量组t ααα,,,21 可以经向量组s βββ,,,21 线性表出,向量组s βββ,,,21 可以经向量组pγγγ,,,21 线性表出,那么向量组t ααα,,,21 可以经向量组p γγγ,,,21 线性表出. 向量组之间等价具有以下性质:1)反身性:每一个向量组都与它自身等价. 2)对称性:如果向量组s ααα,,,21 与t βββ,,,21 等价,那么向量组tβββ,,,21 与s ααα,,,21 等价.3)传递性:如果向量组s ααα,,,21 与t βββ,,,21 等价,t βββ,,,21 与p γγγ,,,21 等价,那么向量组s ααα,,,21 与p γγγ,,,21 等价.例1 设,)2/5,2,1,3(,)1,1,4,2(21TT---=--=αα 如果向量满足,0)(2321=+-αβα 求β.解 由题设条件,有022321=--αβα 则有β)32(2112αα--=1223αα+-=T T )1,1,4,2(23)2/5,2,1,3(--+----=.)1,2/1,5,6(T --=例2 设).3,0,0,1(),1,4,0,3(),1,2,0,1(21--==-=βαα 问β是否可由21,αα线性表示. 解: 设2211ααβk k +=,可求得1,221-==k k ,所以有212ααβ-=,因此β是21,αα的线性表出.例3 证明:向量)5,1,1(-=β是向量)6,3,2(),4,1,0(),3,2,1(321===ααα的线性组合并具体将β用321,,ααα表示出来.证 先假定,332211αλαλαλβ++=其中321,,λλλ为待定常数,则)5,1,1(-)6,3,2()4,1,0()3,2,1(321λλλ++=)6,3,2()4,,0()3,2,(33322111λλλλλλλλ++=)6,3,2()4,,0()3,2,(33322111λλλλλλλλ++=由于两个向量相等的充要条件是它们的分量分别对应相等,因此可得方程组:⎪⎩⎪⎨⎧=++=++-=+56431321232132131λλλλλλλλ.121321⎪⎩⎪⎨⎧-===λλλ 于是β可以表示为321,,ααα的线性组合,它的表示式为.2321αααβ-+= 向量组的线性组合例4 任何一个n 维向量Tn a a a ),,,(21 =α都是n 维单位向量组T n T T )1,0,,0,0(,,)0,,0,1,0(,)0,,0,1(21 ===εεε的线性组合.解:因为 .2211n n a a a εεεα+++=例5 零向量是任何一组向量的线性组合. 解:因为.00021s o ααα⋅++⋅+⋅=例6 向量组s ααα,,,21 中的任一向量)1(s j j ≤≤α都是此向量组的线性组合. 解:因为 .0101s j j αααα⋅++⋅++⋅=五、线性相关性的概念定义 给定向量组,,,,:21s A ααα 如果存在不全为零的数,,,,21s k k k 使,02211=+++s s k k k ααα (1)则称向量组A 线性相关, 否则称为线性无关. 线性相关的概念的理解:“有一组不全为零的常数”,“存在一组不全为零的常数”,“找到一组不全为零的常数”使得,02211=+++s s k k k ααα 则称向量组,,,,:21s A ααα 线性相关.例 向量组14433221αααααααα++++,,,,判定该向量组线性相关.解:取一组常数1,-1,1,-1使得01-11-114433221=+++++)()()()(αααααααα,所以14433221αααααααα++++,,,线性相关. 线性无关的定义的理解:线性无关的定义:若向量组12,,,s ααα不线性相关,即没有不全为零的数12,,,s k k k P ∈,使11220s s k k k ααα+++=则称12,,,s ααα为线性无关的.等价定义:一个向量组12,,,s ααα,若11220s s k k k ααα+++=,只有120s k k k ====时成立,则称12,,,s ααα为线性无关的.等价定义:一个向量组12,,,s ααα,对于任意一组不全为零的数12,,,s k k k P ∈,使,02211≠+++s s k k k ααα 则称该向量组线性无关.等价定义:一个向量组12,,,s ααα,存在一组常数12,,,s k k k P ∈使得11220s s k k k ααα+++=,可求得120s k k k ====,则称12,,,s ααα为线性无关.例5.2 若向量组),(),,(1001==βα,则向量组βα,线性无关. 找不到一组不全为零的常数21,k k 使得021=+βαk k ,所以向量组βα,线性无关.或者,若存在一组常数21,k k 使得021=+βαk k ,则可求得021==k k , 所以,向量组βα,线性无关.例 若向量组),(11k k ==βα),,(,则向量组βα,线性相关. 因为0,=-=βααβk k 有,即存在1,-k 不全为零的数使得0=-βαk ,所以向量组βα,线性相关例 向量组Tn T T )1,0,,0,0(,,)0,,0,1,0(,)0,,0,1(21 ===εεε线性无关注: 给定向量组,,,,:21s A ααα 如果存在数,,,,21s k k k 使得,02211=+++s s k k k ααα (1)① 当且仅当021====s k k k 时,(1)式成立, 向量组s ααα,,,21 线性无关; ② 包含零向量的任何向量组是线性相关的;③ 向量组只含有一个向量α时,则(1)0≠α的充分必要条件是α是线性无关的; (2)0=α的充分必要条件是α是线性相关的;④ 仅含两个向量的向量组线性相关的充分必要条件是这两个向量的对应分量成比例;反之,仅含两个向量的向量组线性无关的充分必要条件是这两个向量的对应分量不成比例. ⑤ 两个向量线性相关的几何意义是这两个向量共线, 三个向量线性相关的几何意义是这三个向量共面.六、线性相关性的判定定理 向量组)2(,,,21≥s s ααα 线性相关的充分必要条件是向量组中至少有一个向量可由其余1-s 个向量线性表示. 证明:必要性 设向量组12,,,s ααα线性相关,即存在不全为零的数,,,,21s k k k 使,02211=+++s s k k k ααα 不妨设,01≠k ,则有s s k k k k k k αααα13132121----= , 所以必要性成立.充分性 不妨设1α可由s ααα,,,32 线性表示,即,33221s s l l l αααα+++= 于是有,033221=++++-s s l l l αααα 成立.因为s l l l ,,,132-不全为零,故向量组12,,,s ααα线性相关.定理的逆否命题是:定理6.1’ 向量组)2(,,,21≥s s ααα 线性无关的充分必要条件是向量组中任一向量不能由其余1-s 个向量线性表示.例 设n 维向量组Tn T T )1,0,,0,0(,,)0,,0,1,0(,)0,,0,1(21 ===εεε,证明该向量组线性无关.证:设一组常数,,,,21n k k k 使,02211=+++n n k k k εεε 可得021====n k k k ,故该向量组线性无关.例 如果向量组m ααα,,,21 中有一部向量线性相关, 则整个向量组m ααα,,,21 线性相关.证:不妨设)(,,,21m j j <ααα 线性相关,由线性相关的定义,存在不全为零的数,,,,21j k k k 使,02211=+++j j k k k ααα 从而有不全为零的数,0,0,,,,21 j k k k使得,00012211=+++++++m j j j k k k ααααα 故,m ααα,,,21 .该题的逆否命题是:如果向量组m ααα,,,21 线性无关,则该向量组中一部向量组)(,,,21m j j <ααα 线性无关.结论:向量组m ααα,,,21 部分向量线性相关, 则整个向量组m ααα,,,21 线性相关.向量组m ααα,,,21 整体线性无关,该向量组部分向量线性无关.定理 设列向量组),,,2,1(,21r j a a a nj j j j=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=α 则向量组r ααα,,,21 线性相关的充要条件是齐次线性方程组 0=AX ()有非零解,其中矩阵==),,,(21r A ααα .,21212222111211⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛r nr n n r r x x x X a a a a a a a a a证:设 ,02211=+++r r x x x ααα ()即2121111x a a a x n +⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛ ++⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ 22212n a a a ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛00021 nr r r r a a a x . () 将()式做向量的线性运算,即得()线性方程组.向量组r ααα,,,21 线性相关,就必有不全为零的数r x x x ,,,21 使()成立,即是齐次线性方程组 0=AX 有非零解;反之,如果齐次线性方程组 0=AX 有非零解,也就是有不全为零的数r x x x ,,,21 使()成立,则向量组r ααα,,,21 线性相关.该定理的等价命题:向量组r ααα,,,21 线性无关的充要条件是齐次线性方程组0=AX 只有零解结论:任何1+n 个n 维向量都是线性相关的.理由:由定理 当方程个数少于未知数的个数时,齐次线性方程组有非零解.定理 若向量组r ααα,,,21 线性无关,而,βr ααα,,,21 线性相关,则β可由r ααα,,,21 线性表示,且表示法唯一.证:因为,βr ααα,,,21 线性相关,则存在不全为零的数,,,,,21r k k k k使,02211=++++r r k k k k αααβ 其中0≠k (如果0=k ,则由r ααα,,,21 线性无关,又使得,,,,,21r k k k k 必须全为零,这与,,,,,21r k k k k 不全为零矛盾) 于是β可由r ααα,,,21 线性表示,且r r kkk k k k αααβ---= 2211-, 在证表示法唯一,设有两种表示法:,2211r r l l l αααβ+++=,2211r r h h h αααβ+++=于是.0)()()(222111=-++-+-r r r h l h l h l ααα因为向量组r ααα,,,21 线性无关,所以必有,0=-i i h l 即,,,2,1,r i h l i i == 故β可由r ααα,,,21 线性表示,且表示法唯一.推论 如果n F 中的n 向量n ααα,,,21 线性无关,则nF 中的任意向量α可由n ααα,,,21 线行表示,且表示法唯一.例 设有3个向量(列向量):,421,221,101221⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=ααα不难验证,02321=-+ααα 因此321,,ααα是3个线性相关的3维向量.例 设有二个2维向量:,10,0121⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=e e 如果他们线性相关, 那么存在不全为零的数,,21λλ 使,02211=+e e λλ也就是 ,0100121=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫⎝⎛λλ.0002121=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫⎝⎛λλλλ 于是,0,021==λλ 这同21,λλ不全为零的假定是矛盾的. 因此1e ,2e 是线性无关的二个向量.例 n 维向量组T n T T )1,,0,0(,,)0,1,0(,)0,,0,1(21 ===εεε称为n 维单位向量组, 讨论其线性相关性. 解 n 维单位坐标向量组构成的矩阵)(21n E εεε,,, =⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=100010001 是n 阶单位矩阵.齐次线性方程组0=EX ,由,01≠=E 0=EX 只有零解 故该向量组是线性无关的.例 已知,1111⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=a ,5202⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=a ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=7423a , 试讨论向量组321,,a a a 及21,a a 的线性相关性.解 由定理 )(321a a a A ,,= 求齐次线性方程组0=AX 的解,由高斯消元法,对矩阵)(321a a a A ,,=施行初等行变换成行阶梯形矩阵,可同时看出矩阵A ),,,321(ααα=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛7514212011213r r r r --→⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛550220201−−→−-2125r r ,000220201⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛ 0=AX 有非零解故向量组,,,321ααα线性相关.同样,),(21αα=B 有0=BX 只有零解,故向量组21a a ,线性无关. 例 证明:若向量组γβα,,线性无关, 则向量组,βα+,γβ+αγ+亦线性无关. 证 设有一组数,,,321k k k 使0)()()(321=+++++αγγββαk k k (1)成立,整理得0)()()(322131=+++++γβαk k k k k k 由γβα,,线性无关,故⎪⎩⎪⎨⎧=+=+=+000322131k k k k k k (2) 因为110011101,02≠=故方程组(2)仅有零解.即只有0321===k k k 时(1)式才成立.因而向量组,βα+,γβ+αγ+线性无关.例 设向量组321,,a a a 线性相关, 向量组432,,a a a 线性无关, 证明(1) 1a 能由32,a a 线性表示; (2) 4a 不能由321,,a a a 线性表示.证明(1)因432ααα,,线性无关,故32,αα线性无关,而321ααα,,线性相关,从而1α能由32αα,线性表示;(2)用反证法. 假设4α能由321ααα,,线性表示,而由(1)知1α能由32αα,线性表示,因此4α能由32αα,表示,这与432ααα,,线性无关矛盾.证毕.随堂练习:1. 判断下列命题是否正确,如正确,证明之,如不正确,举反例:(1) )2(,,,21>m m ααα 线性无关的充要条件是任意两个向量线性无关; (2) )2(,,,21>m m ααα 线性相关的充要条件是有1-m 个向量线性相关;(3) 若向量组21,a a 线性相关, 向量组21,ββ线性相关,则有不全为零的数21,k k ,使得,02211=+ααk k 且,02211=+ββk k 从而使,0)()(222111=+++βαβαk k故2211,βαβα++线性相关;(4)若向量组321,,αa a 线性无关,则133221,,αααα---a a 线性无关;(5)若向量组4321,,,ααa a 线性无关,则14433221,,,αααααα++++a a 线性无关; (6)若向量组n a a α,,,21 线性相关,则113221,,,,αααααα++++-n n n a a 线性相关.百度文库 - 好好学习,天天向上-11 (7))2(,,,21>m m ααα 线性无关的充要条件是任意一个向量都不能由其余的向量线性表示;(8)若有一组全为零的数,021====r k k k 使得,02211=+++r r k k k ααα 则 r ααα,,,21 线性无关.(9)若有一组不全为零的的数,,,,21j k k k 使得,02211≠+++j j k k k ααα 则向量组 j ααα,,,21 线性无关.(10)若向量组r ααα,,,21 线性相关,则任一向量可由其余向量线性表示.2. 试证明:(1) 一个向量α线性相关的充要条件是0=α;(2) 一个向量α线性无关的充分条件是0≠α;(3) 两个向量βα,线性相关的充要条件是βαk =或者αβk =(两式不一定同时成立)。

n维向量及其运算向量组的线性相关性教学课件

n维向量及其运算向量组的线性相关性教学课件
平面向量的线性相关性
空间向量具有三个分量,可以通过三个空间向量的线性组合来表示出任意一个空间向量,从而可以解决空间几何中的角度、距离、垂直和平行等问题。
空间向量的线性相关性
在几何中的应用
通过建立一元线性方程组,可以用向量表示未知数,利用向量的线性相关性求解方程组。
通过对向量空间的定义和性质的研究,可以建立向量空间的运算和结构,进而研究更为复杂的代数问题。
向量组线性相关性的判定定理
03
向量组的线性表示与矩阵
向量组的线性表示的定义:对于给定向量组A和向量b。存在一组系数$\lambda_1,\ldots,\lambda_n$
向量组的线性表示的概念与性质
线性表示的性质
唯一性:当且仅当$\mathbf{b}=0$时。存在一组非零系数$\lambda_1,\ldots,\lambda_n$
数乘运算示例:假设有一个实数k,则k×a=[k×1,k×2,k×3]=[k,2k,3k]。
减法运算示例:假设有一个3维向量c=[7,8,9],则c-a=[7-1,8-2,9-3]=[6,6,6],即c-a=[6,6,6]。
n维向量的运算实例
02
向量组的线性相关性
向量组的定义
有限个向量组成的集合称为一个向量组
非零向量组 $\mathbf{a_1,a_2,...,a_n}$ 与 $\mathbf{b_1,b_2,...,b_n}$ 线性相关
向量组 $\mathbf{a_1,a_2,...,a_n}$ 线性无关的充分必要条件是其中任意不等于零的向量的个数小于等于 $n$
向量组的线性相关性的定义与性质
01
02
在物理中的应用
05
总结与展望
向量组的秩
从定义、性质、计算方法等方面,系统地介绍了向量组的秩的基本概念和基本理论。

3.2n维向量及其线性相关性

3.2n维向量及其线性相关性

a 11 a 21
a 12 a 22
a 1 n a2n
T 1
T 2
A a i1
ai2
a in
T i
a m 1 a m 2 a mn
T m
向量组
T 1
,
T 2
,
…,
T m
称为矩阵A的行向量组.
反之,由有限个向量所组成的向量组可以构 成一个矩阵.
m个 n维列向量所组 组 1,成 2, ,的 m, 向
b11
(c1,c2, ,cn)( 1,2, ,s)b21
b12
b22
b b1 2n n
bs1 ks2 ksn
同时C的 ,行向量B组 的能 行由 向量组,线 A 性 为这一表示的 :系数矩阵
1T 2T mT
a11 a21
am1
a12 a22
am2
a1s a2s
12TT
amssT
b 1 1 2 2 m m
则向b是 量向量 A的 组线性组合, 向量这 b能时称 由向量组 A线性表示.
即线性方程组
x11x22 xmmb
有.解
定理1 向量 b能由向量 A线组性表示的充分
条件是矩 A阵 (1,2, ,m)的秩等于矩阵 B(1,2, ,m,b)的秩 .
定义2 设有两个向量组
定义3 给定向 A:量 1,2组 , ,m,如果存在
全为零 k1,k的 2, 数 ,km使
k11k22 kmm0
则称向量组A是线性相关的,否则称它线性无关.
注意 1若 . 1,2, ,n线性,无 则关 只有 1n0时 ,才有
1122 nn0成立 .
2对 . 于任一 ,不向 是 性 量 线 无 组 关就 线性.相关

(完整版),n维向量及其运算向量组的线性相关性

(完整版),n维向量及其运算向量组的线性相关性

亦即(k1 k3)1 (k1 k2 )2 (k2 k3)3 0,

1,
2,
线性无关,故有
3
k1 k3 0, k1 k2 0,
k2 k3 0.
由于此方程组的系数行列式 1 01 1 1 0 20 011
故方程组只有零解 k1 k2 k3 0,所以向量组 b1, b2 , b3线性无关.
一、线性表示
若干个同维数的列向量(或同维数的行向量) 所组成的集合叫做向量组.
例如
矩阵A a1
a11
(a a2 a12
ij)mn
有n个m维列向量
aj a1 j
an a1n
A
a21
a22 a2 j a2n
am1 am2 amj amn
向量组a1, a2 , , an 称为矩阵A的列向量组.
因 k1, k2 ,L , ks , k中至少有一个不为0,
注意
1. 若 1,2 ,L
,
线性无关
m
,
则只有当
k1 L km 0时, 才有
k11 k22 L kmm 0成立 .
2. 对于任一向量组,不是线性无关就是
线性相关 .
3.向量组只包含一个向量 时,若 0则说 线性相关,若 0,则说 线性无关 .
4令.包k含零 0向,量的任何向量 组是线性相关的.
向量
组线性 a无rj 关,
则它的a任rj 何 部分组都线性无关.
ar
1,
j
即 j添上一个分量后得向量bj .若向量组 A:1,2 , ,m线性无关,则向量组B:b1, b2 , , bm也线性无
关 .反言之,若向量组B线性相关,则向量组A也线 性相关 .

第1节 n维向量其线性相关性-文档资料

第1节 n维向量其线性相关性-文档资料

列向量。
本书中,列向量用黑色小写字母a,b,β 等表示,行向量则
用aT,bT,T,T表示。
定义4.2.2:设 i , n k( =1, 2, …, m),则向量组 ii
k1a1 + k2a2 + … + kmam 称为向量组a1 , a2 , … , am在实数域上的一个线性组合,
n , , 中的任一向量 1 2,线性无关,则 n
可由 例3 设

1

线性表示,且表示法唯一 . , , 1 2, n
( 1 , 1 , 1 ) , ( 1 , 2 , 0 ) , ( 1 , 0 , 3 ) , ( 2 , 3 , 7 ) . 2 3 4
线性无关.

定理4.2.2 设n维向量组 ,其中 , 1, 2, r
T T T ( a , a , , a ) , ( a , a , , a ) , , ( a , a , , a ) 11 1 2 1 n 121 2 2 2 n 2 r 1 r 2 r n r
, 则向量组 1, 2, 线性相关的充分必要条件是齐次线性方程组 r (4.1) Ax 0 有非零解, 其中 , . T A ( , , , ) x ( x , x , , x ) 1 2 r 1 2 r
T 例1 设n维向量 ,即第个分量为 1, (, 0 , 0 ,, 1 0 , , 0 ) i
其余分量为0,则
是线性无关的 1,2, n .
证 设存在n个数 k1 , k2 使 kn 即 则必须
k k k 0 11 22 nn
T ( k , k k ) 0 1 2 n k k k 0 1 2 n 1,2, , 线性无关 .n

n维向量向量组的线性相关性向量组线性相关性的判定一

n维向量向量组的线性相关性向量组线性相关性的判定一
2019/1/29
a1 a 2 an 均可由n维基本向量组表示为α=a1e1+a2e2+…+anen.
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0 0 , en 0 1
例1
1 1,0, 2 , 2 1,1,0 , 3 2,1, 6 ,
n 的一个线性 组合,或称向量 可被向量组1 , 2 , n 线性表示
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2、设有 n 1个 m 维的列向量组:
a11 a12 a1n b1 a a a b 21 22 2n 2 1 , 2 , , n , am 1 am 2 amn bm 则 x11 x2 2 xn n a11 x1 a12 x2 a x a x 21 1 22 2 a x a x m1 1 m 2 2



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当方程个数=未知量个数时,也可用Cramer法则来判断 “非不唯”
结论1:任一向量都能被基本单位向量组 ei 线性表示
1 0 0 1 e1 0 , e2 0 , 0 0



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二、向量组的线性相关性
1 、 def :1 , 2
n 是 m 维向量组,如果存在数
x1 , x2 xn,使得: x11 x2 2 xn n 0 AX=0的向量表示形式
xn不全为0时 ( AX 0 存在非零解) 称 1 , 2 n 线性相关 当 x1 x2 xn 0 时( AX 0 只有零解) 称 1 , 2 n 线性无关 (P73定义3.2.2)
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几何与代数
主讲: 王小六
第四章 n维向量
第一节 n维向量空间
一维空间:{ x | x∈R } 二维空间:{ (x,y) | x,y∈R } 三维空间:{ (x,y,z) | x,y,z∈R } 有没有四维或更高维的空间?
{ (x, y, z, t) | x, y, z, t∈R } 四维的空间?
能由1, 2, …, s线性表示
k1 存在 k1, k2, …, ks 使得, k2 =k11+k22+…+kss = (1, 2, …, s ) . … ks

第四章 n维向量
§4.1
n维向量空间
例2.
a11 a21 A = (1, 2, …, s) = … an1 = b1 , b2 , …, bn T
第四章 n维向量
§4.1
n维向量空间
4.1.3. 线性组合和线性表示
一 线性组合、线性表示
定义4.1 n维向量: 1, 2, …, s ; k1, k2, …, ks . 数:
线性组合: k11+k22+…+kss
可以全为零 若存在一组数 k1, k2, …, ks 使得 = k11+k22+…+kss , 则称能由向量组1, 2, …, s线性表示.

第四章 n维向量
§4.1
n维向量空间
问:在高维的情形,如何判定一个向量可 由某组向量进行线性表示?
例1. n维基本单位向量组e =1 0 …0
, e2 =
0 1
… 0
, …, en =
0 0 …
1
.

第四章 n维向量
§4.1
n维向量空间
任何一个n维向量
=
a1 a2
an
都能由e1, e2, …, en线性表示. 事实上,

Bnt = Ans Cst
第四章 n维向量
§4.1
n维向量空间
向量组的线性表示 矩阵的乘积
j = c1j1 + c2j2 + …+ csjs , j =1,2,…,t,
Bnt = Ans Cst
例3 假设向量 -1 1 2 0 1 1= -1 , 2= 2 , 1= 1 , 2= 0 , 3 = 5 . 0 2 t 1 3 问:当t取什么值的时候, 1 ,2 ,3 可以由 1 ,2线性表示?
简记为A : 1, 2, …, s, B : 1, 2, …, t .
若 j = c1j1 + c2j2 + …+ csjs , j =1,2,…,t, 即
b11 b 21 bn1 b12 b1t a11 b22 b2t a21 = bn 2 bnt an1 a12 a1s a22 a2 s an 2 ans c11 c 21 cs1 c12 c1t c22 c2t cs 2 cst

第四章 n维向量
§4.1
n维向量空间
线性表示与共线、共面向量的判定 定理3.1 设向量, 则 向量β与共线 可以由 线性表示 ( 即存在唯一的实数m使得 = m ) 定理3.2 若向量, 不共线, 则 向量与, 共面 可以由, 线 性表示 ( 即存在唯一的实数对(m, n), 使得 = m + n )
n维向量空间
分量 n个数a1, a2, …, an 构成的有序数组
本 质
n 维 向 量
几何背景
表现形式
向量/点的坐标
行矩阵 列矩阵 行向量 列向量

第四章 n维向量
§4.1
n维向量空间
4.1.2. n维向量的线性运算 即为矩阵的线性运算, 包括:加法与数乘.
=
a1 a2 an
=
b1 b2 bn k = ka1 ka2 …

1 2
n
1 2
s
第四章 n维向量
§4.1
n维向量空间
a1s a11 a12 a a a A : 21 , 22 , , 2 s an1 an 2 ans
{ (x1, x2, …, xn) | x1, x2, …, xn∈R } n维的空间?
本章的目的之一
给出n维空间的定义
一维空间:{ x | x∈R } x = x· 1
二维空间:{ (x,y) | x,y∈R } (x,y) = x· (1,0) + y· (0,1)
(x,y) = m+ n ( 只要 ,不共线 ) 三维空间:{ (x,y,z) | x,y,z∈R } (x,y,z) = x· (1,0,0) + y· (0,1,0)+z(0,0,1) (x,y,z) = k1+ k2 + k3 (只要 ,, 不共面 )
a12 a22 … an2
… … … …
a1s a2s … ans
能由1, 2, …, s线性表示
方程组Ax = 有解, 其中 x =
x1 x2
.
xs


第四章 n维向量
§4.1
n维向量空间
二 向量组之间的关系 1. 给定两个向量组 A: 1, 2, …, s B: 1, 2, …, t 若B组中的每个向量都能由A组中的向 量线性表示, 则称向量组B能由向量组 A线性表示. 2 , 3 1 , 0 能由 例如: 线性表示, 0 0 0 1 1 , 0 2 , 3 不能由 但 线性表示. 0 1 0 0
b1t b11 b12 b b b B : 21 , 22 , , 2t bn1 bn 2 bnt
简记为A : 1, 2, …, s, B : 1, 2, …, t .

第四章 n维向量
§4.1
n维向量空间
a1s a11 a12 a a a A : 21 , 22 , , 2 s an1 an 2 ans
b1t b11 b12 b b b B : 21 , 22 , , 2t bn1 bn 2 bnt
§4.1
n维向量空间
4.1
n维向量空间
4.1.1 n维向量的概念 n维行向量 [a1, a2, …, an] a1 a2 n维列向量 =[a1, a2, …, an]T … an 第i分量 ai (i = 1, …, n) 实向量,复向量,向量相等,零向量, 负向量,Rn

第四章 n维向量
§4.1

第四章 n维向量
§4.1
n维向量空间
2. 传递性 A = (1, 2), B = (1, 2, 3),
C = (1, 2),
1 = 1 + 2, 2 = 1 + 22, 3 = 1 + 2, 1 = 21 + 2 = 2(1 + 2) + (1 + 22)
a1+b1 a2+b2 += an+bn …

kan

第四章 n维向量
§4.1
n维向量空间
4.1.2. n维向量的线性运算 即为矩阵的线性运算, 包括:加法与数乘. 回顾:矩阵的线性运算满足性质 设A, B, C, O是同型矩阵, k, l是数, 则 (1) A + B = B + A, (2) (A + B) + C = A + (B + C), (3) A + O = A, (4) A + (A) = O, (5) 1A = A, (6) k(lA) = (kl)A, (7) (k + l)A = kA + lA, (8) k(A + B) = kA + kB,
上面低维的例子告诉我们
一个空间可以由它里面 的若干个元素 “生成”
问: n维空间中的元素是不是也可 以由它里面的若干个元素“生成”?
本章的目的之二
给出n维空间的刻画
三维空间:{ (x,y,z) | x,y,z∈R } z
O x
y
二维子空间
本章的目的之三
给出n维空间的子空间的刻画
第四章 n维向量
简记为A : 1, 2, …, s, B : 1, 2, …, t .
若 j = c1j1 + c2j2 + …+ csjs , j =1,2,…,t, 即
b11 b 21 bn1 b12 b1t a11 b22 b2t a21 = bn 2 bnt an1 a12 a1s a22 a2 s an 2 ans c11 c 21 cs1 c12 c1t c22 c2t cs 2 cst
Bnt
Ans
Cst

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§4.1
n维向量空间
a1s a11 a12 a a a A : 21 , 22 , , 2 s an1 an 2 ans
b1t b11 b12 b b b B : 21 , 22 , , 2t bn1 bn 2 bnt

第四章 n维向量
§4.1
n维向量空间
3. 给定两个向量组
A: 1, 2, …, s B: 1, 2, …, t
= 31 + 42,
2 = 1 2 + 3
= (1 + 2) (1 + 22) + (1 + 2) = 1,
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