线性空间和欧式空间
第九章 欧氏空间与线性变换
(/ A α , / A β ) = (α , β ).
(c)/A保持长度不变 即对 的任意元 α 有 保持长度不变,即对 保持长度不变 即对V的任意元
(/ A α , / A α ) = (α , β )
(d) )/A把一组标准正交基变为一组标准正交基 把一组标准正交基变为一组标准正交基. 把一组标准正交基变为一组标准正交基 (e) )/A在一组标准正交基下的矩阵是正交矩阵 在一组标准正交基下的矩阵是正交矩阵. 在一组标准正交基下的矩阵是正交矩阵 (2)欧氏空间的一个变换 若它保持内积不变 则它 欧氏空间的一个变换,若它保持内积不变 欧氏空间的一个变换 若它保持内积不变,则它 是正交变换. 是正交变换 (3)正交变换的逆和积是正交变换 正交变换的逆和积是正交变换. 正交变换的逆和积是正交变换 (4)/A的特征根的模等于 的特征根的模等于1. 的特征根的模等于 3.对称变换 对称变换 (1)欧氏空间 的线性变换 是对称变换当且仅当 欧氏空间V的线性变换 欧氏空间 的线性变换/A是对称变换当且仅当 对任意的 α , β ∈ V 有 (/ A α , β ) = (α , / A β ) ,当且仅当 当且仅当 在一组标准正交基下的矩阵为对称矩阵. 在一组标准正交基下的矩阵为对称矩阵
(1)设线性变换 在一组标准正交基下的矩阵为 设线性变换/A在一组标准正交基下的矩阵为 设线性变换 在一组标准正交基下的矩阵为A, 则/A的共轭变换在这组基下的矩阵为 A / . 的共轭变换在这组基下的矩阵为 (2)共轭变换满足 *)*=/A,(/A+/B)*=/A*+/B*, 共轭变换满足(/A 共轭变换满足 (/A/B)*=/B*/A*,(k/A)*= k /A*. (3)设酉空间 的子空间 是线性变换 的不变子 设酉空间V的子空间 是线性变换/A的不变子 设酉空间 的子空间W是线性变换 空间,则 的正交补 的正交补W 的不变子空间. 空间 则W的正交补 ⊥是/A*的不变子空间 (4)若/AX= λ X,则/A*X= 若 则 (5)若线性变换 特征根为 λ1 , λ 2 , L , λ n ,则/A* 若线性变换/A特征根为 若线性变换 则 的特征根为 λ , λ , L , λ .
第09章 欧式空间
= α s−1
−
(α s−1, ε1 ) (ε1,ε1 )
ε
1
−⋯
−
(α s−1 (ε s−2
,ε ,ε
s −2 s−2
) )
ε
s
−2
，ε s
= αs
−
s −1 k=1
(α s (εk
− εk ) ,εk )
ε
k
① L(ε1 ,⋯,ε s ) = L (α1 ,⋯,αs ) ⇔ ε1,⋯,ε s 与 α1,⋯, αs 等价
α = (ε1,⋯,ε n ) X = (η1,⋯,ηn ) X ， X = T X ， β = (ε1,⋯,ε n)Y = (η1,⋯,η n)Y ，Y = T Y
(α, β )在基 ε1,⋯,ε n ，η1,⋯,ηn下的度量矩阵分别为 G, G
(α ,
β)
=
X
'GY
=
X
'
T
'GT Y
=
X
'
GY
∴G = T 'GT 即 G~G
⎧R欧式空间
线性空间定义度量性质后 ⎪⎪C酉空间
⎨⎪思维时空空间 ⎪⎩辛空间
三维几何空间 R3
R
2
：设
� a
=
(a1
,
a2
),
� b
=
(b1,
b2)
�� a ⋅b = a1b1 + a2b2 ∈R
� a 的长度：
� a
=
a2 + a2 =
�� a⋅a
1
2
�� a,b
的夹角：
<
�� a, b
>= ar
欧式空间的定义
欧式空间的定义----9af74e36-7160-11ec-a302-7cb59b590d7d简介编辑编辑欧式空间一般指欧几里德空间欧氏空间是一个特别的度量空间，它使得我们能够对其的拓扑性质，在包含了欧氏几何和非欧几何的流形的定义上发挥了作用。
大约公元前300年，古希腊数学家欧几里德建立了空间中角度和距离之间关系的定律，现在称为欧几里德几何。
欧几里德首先发展了“平面几何”，以处理平面上的二维物体。
然后他分析了三维物体的“三维几何”。
所有欧几里德公理都被安排到一个抽象的数学空间，称为二维或三维欧几里德空间。
这些数学空间可以被扩展来应用于任何有限维度，而这种空间叫做 n 维欧几里得空间（甚至简称 n维空间）或有限维实内积空间。
这些数学空间也可以推广到任意维的情况，称为实内积空间（不一定完全），希尔伯特空间在高等代数教科书中也被称为欧几里德空间。
为了发展高维欧几里德空间，空间的性质必须严格表达并扩展到任意维。
虽然这样做的结果是数学非常抽象，但它抓住了欧几里德空间的基本本质，即平面性。
还有其他类型的空间，比如球面非欧几里德空间，相对论中描述的四维时空在重力出现时不是欧几里德空间。
有一种方法论把欧几里得平面看作满足可依据距离和角表达的特定联系的点所成的集合。
其一是平移，它意味着移动这个平面就使得所有点都以相同方向移动相同距离。
其二是关于在这个平面中固定点的旋转，其中在平面上的所有点关于这个固定点旋转相同的角度。
欧几里得几何的一个基本原则是，如果通过一序列的平移和旋转可以把一个图形变换成另一个图形，平面的两个图形（也就是子集）应被认为是等价的（全等）。
（参见欧几里得群）。
欧几里德空间的最后一个问题是，从技术上讲，它不是一个向量空间，而是一个向量空间作用的仿射空间。
直觉上，区别在于，对于原点应该在这个空间中的什么位置，没有标准的选择，因为它可以移动到任何地方。
这项技术在本文中基本上被忽略了。
欧几里德空间(euclideanspace)，简称为欧氏空间(也可以称为平直空间)，在数学中是对欧几里德所研究的2维和3维空间的一般化。
欧式空间
欧氏空间(Euler space )一、 内积与欧氏空间1.设V 是实数域R 上的线性空间,在V 上定义一个二元实函数,称为内积,记为),(βα,它具有以下性质: )3(,)2(),,(),)(1( αββα= 这样的线性空间V 称为欧几里的空间,简称欧氏空间.2.设V 是数域P 上的线性空间,如果V 中的任意两个向量βα,都按某一法则对应P 内唯一确定的数,记为),(βαf ,且),(),(),(,,,,)1(221122112121βαβαβααβααk f k k k f V P k k +=+∈∈∀有;),(),(),(,,,,)2(221122112121βαβαββαββαl f l l l f V P l l +=+∈∈∀有 则称),(βαf 是V 上的一个双线性函数.3.内积是双线性函数.4.设V 是n 维欧氏空间,n e e e ,,,21 为V 的一组基,V ∈βα,,若n n e x e x e x +++= 2211α; n n e y e y e y +++= 2211β则j i n j ni j i j i n j n i j i y x a y x e e ∑∑∑∑====∆=1111),(),(βα,5.称 )),(()(j i ij e e a A ==为基n e e e ,,,21 的度量矩阵.6. 设n e e e ,,,21 是n 维欧氏空间V 的一组基,,A 是基n e e e ,,,21 下的度量矩阵,则任意V ∈βα,,有AY X '=),(βα.7.度量矩阵必为正定矩阵,且不同基下的度量矩阵是合同的.二、 长度与夹角1。
欧氏空间V 中向量长度 ),(||ααα=；单位化：当||0||0αααα=≠时， 2．欧氏空间中的重要不等式：① Cauchy-Буняковский不等式：对任意向量V ∈βα,有线性相关时等式成立。
，当且仅当βαβαβα|,||||),(|≤。
高等代数 第7章欧式空间 7.1 欧氏空间的定义及性质
x, y
x y
例 求向量 1,2,2,3与 3,1,5,1的夹角.
18 2 解 cos 3 261. 非负性 当 x 0时, x 0;当 x 0时, x 0; 2. 齐次性 x x ; 3. 三角不等式 x y x y .
单位向量及n维向量间的夹角
1 当 x 1时, 称 x 为单位向量 .
2 当 x 0, y 0时, arccos
(4)[ x , x ] 0, 且当x 0时有[ x , x ] 0.
则称V（R）关于这个数积构成一个欧氏空间。这里 x,y为任意向量，k为任意实数。
数积的性质： （1）（x ,ky)=k(x , y) (2) (x , y+z )=(x , y)+( x , z ) (3) (x , )=0
欧氏空间的定义及性质
定义：设V（R）是实数域R上的线性空间，
在V（R）中定义了一个叫做数积的运算，即 有一定的法则，按照这个法则，对V（R）中 的任意两个向量x,y,都能确定R中唯一一个实 数，称之为x与y的数积，记作（x,y),如果这个 运算具有性质：
(1) ( 2) ( 3)
x, y y, x ; x, y x, y; x y, z x, z y, z ;
n (4) k i i 1
, l
i j 1 i
n
n,m ki l j ( i i 1, j 1
,
i
j
)
向量的长度及性质
定义2 令
x
x, x
2 2 2 x1 x2 xn ,
称 x 为n 维向量 x的长度 或 范数 .
第五章 线性空间与欧式空间
有
k1 k 2 , k1 E11 k 2 E12 k 3 E 21 k 4 E 22 k3 k 4
西安交通大学
线性代数与空间解析几何
有 A a11 E11 a12 E12 a 21 E 21 a 22 E 22
因此
E11 , E12 , E 21 , E 22 为V的一组基.
（ 3 ） V1 , k F ,恒有f ( k ) kf ( ).
如果两个线性空间V1与V2之间能够建立一个同构映 射，那么就称V1与V2同构.
西安交通大学
线性代数与空间解析几何
例10： n维线性空间 Vn x11 x2 2 xn n x1 , x2 ,, xn R
( 2)设
( x1 , x2 ,, xn )T ( y1 , y2 ,, yn )T
( x1 , x 2 ,, x n ) ( y1 , y2 ,, yn )
T T
则有
( x1 , x2 ,, xn )
同构具有下列简单的性质：
T
(1) 自反性：V1与V1同构；
西安交通大学
线性代数与空间解析几何
例8：在线性空间 R [ x ]n中, 取一组基
1 1, 2 ( x a ), 3 ( x a ) ,, n ( x a )
则由泰勒公式知
2
n 1
f ' ' (a ) 2 f ( x ) f (a ) f ' (a )( x a ) ( x a) 2! ( n 1) (a ) f n 1 ( x a) ( n 1)! 因此 f ( x )在基 1 , 2 , 3 , , n 下的坐标是 (a ) f ''(a ) f ( f (a ), f '(a ), , , ) . 2! ( n 1)!
数学中的空间概念
数学中的空间概念
数学中的空间概念是指用数学语言和方法对空间进行描述和研究的概念。
1. 欧几里得空间（Euclidean space）：欧几里得空间是数学中
最基本且最常见的空间概念，它以几何学为基础，通常用笛卡尔坐标系表示。
2. 向量空间（Vector space）：向量空间是指一组向量构成的
集合，满足一系列定义的运算规则，常用于向量和矩阵的研究。
3. 坐标空间（Coordinate space）：坐标空间是指通过一组坐标系，将点的位置表示为坐标的空间。
常见的坐标空间有二维平面、三维空间等。
4. 线性空间（Linear space）：线性空间是指满足特定运算规
则的向量空间，其中向量的加法和数乘满足线性运算的性质。
5. 拓扑空间（Topological space）：拓扑空间是指在集合上定
义了一种拓扑结构，用来研究集合中的连通性、收敛性以及极限等性质。
6. 测度空间（Measure space）：测度空间是指在集合上定义了一种测度，用来度量集合中的大小或者衡量集合中的某种特性。
7. 平面几何（Plane geometry）：平面几何是指研究二维平面
中图形的性质、关系和构造等内容。
8. 立体几何（Solid geometry）：立体几何是指研究三维空间
中立体图形的性质、关系和构造等内容。
9. 代数拓扑（Algebraic topology）：代数拓扑是将代数学方法
应用于拓扑空间研究的一个分支，研究空间的代数性质和变形等问题。
10. 同调论（Homology theory）：同调论是数学中的一个分支，研究空间中的“洞”和“环”等代数特征，用于研究空间的性质和
分类。
常见线性空间与欧式空间的基于标准正交基的求法
常见线性空间与欧式空间的基于标准正交基的求法邹雨情沈阳师范大学摘要：高等代数中的线性空间概念是重要的一个属性，欧式空间的深入理解是认识高等数学的一个重要信息，而且线性空间与欧式空间的维数与正交基的标准是认识空间的基础。
因此，本文在对数域中对线性空间的与欧式空间的方面进行说明，数域P 所起的作用，探讨维数的基于标准正交基的方法与步骤。
关键词：线性空间；欧式空间；正交基；标准；求法一、线性空间与欧式空间（一）线性空间。
线性空间是一个给出法则，在一个设V 的集合中，任意的两个元素且是在非空的几何中V 中有数域P 中的运算，定义是一种加法的运算，与他们对应，同时，对于数域K 任意元素还有一个是乘法的元算，称之为乘积的数量，记为K ，V 就是数域的线性空间，满足交换律、结合律、数的分配律与元的分配律规则。
（二）欧式空间。
线性空间主要运算是加法和数量的乘法的运算，几何问题的空间推广，就要涉及到度量的引入，例如长度、夹角等几何向量性质的特殊的位置，丰富线性空间的内容和方法，内积的广泛为正交的变换概念的性质与对应的特殊矩阵的对称变换正交补空间的某个子空间，实数域上的正交等的结构特征，准确把握施密特的正交组基德基本性质与好处，利用标准的正交基的特性。
二、数域P 的线性空间的作用与角色（一）对空间V 的变换在线性判别的影响。
V 的线性空间的变换主要是加法与数量乘积的运算，如果称A 是同构的映射，线性空间的V 就是同构的空间，在线性空间这一概念上一个线性映射的简单性质的集合，充分必要条件是数域P 的有限线性同构映射的乘积的逆映射，和与只和子空间的最小子空间，交换律以及结合律的包含线性向量组，被扩充以及推广到维数和的基，得到推论，维数之和大于N ，具有非零的公共向量，一定存在等号的成立一个V 的线性子空间U ，相互等价，一个是直和，一个是二元函数的有限线性空间的内积，满足了对称性以及线性空间的R 定义内积，对同一线性空间的连续函数的有实连接构成一个欧几里的空间，显然，这样的长度是向量的长度是零，长度是单位向量，实现了向量的转换在夹角与定义欧式空间的合理性。
第八讲 欧式空间
2、内积的性质 、 α V 是欧氏空间， , β , γ , α i , βi ∈ V , k , ki , li ∈ R ，则 是欧氏空间， （1） α , k β = k α , β ; ） （2） α , β + γ = α , β + α , γ ; ） （3） α , o = o, β = 0; ） （4） ）
1 1 2 2 n n
－－对于实矩阵 （2） R m×n －－对于实矩阵 A = ( aij )m×n , B = ( bij )m×n ） 内积为
A, B = ∑∑ aij bij
i =1 j =1
m
n
－－对于 （3）C [ 0,1] －－对于[ 0,1] 上实连续函数 f ( x ) , g ( x ) ， ） 内积为 b f ( x ) , g ( x ) = ∫ f ( t )g ( t ) dt
一、内积的构造、判定与证明 内积的构造、 1、欧氏空间的概念 、 是实数域R上的线性空间 上的线性空间。 设V 是实数域 上的线性空间。如果对V 中任意两个 与它们对应， 向量 α , β 有一个确定的实数 α , β 与它们对应，且满足 （1） α , β = β , α ; ） （2） kα , β = k α , β , k ∈ R; ） （3） α + β , γ = α , γ + β , γ , γ ∈ V ; ） （4） α , α ≥ 0, 当且仅当 α = o 时 α , α = 0. ） 的内积， 则称 α , β 为 α 与 β 的内积，定义了内积的线性空间V 称为欧氏空间。 称为欧氏空间。 一些常见的欧氏空间 （1） R n －－对于实向量 α = ( a1 , a2 ,L , an ) , β = ( b1 , b2 ,L , bn ) ） －－对于实向量 内积为 α , β = a b + a b + L + a b = αβ T
第九章 欧式空间(第一讲)
2
( , )
2
( , )
2
2
,
即
( , )
2
2
2
.
开方便得
( , )
.
综合ⅰ，ⅱ便知定理成立. 基于定理1.1的结果，又可以给出欧氏空间中两向量夹 角的定义.
定义1.3 对于欧氏空间中两个非零向量α, β ，定义α与 β的夹角为
累次应用以上两条及欧氏空间定义中的条件2）3）即可得 到3）式.
性质2 对于欧氏空间中任意向量α ，总有（α ，0）= （0，α）=0. 证明 由
( , 0) ( , 0 0) ( , 0) ( , 0)
即得（α ，0）=0.再由内积的交换律又知（0，α）= （α ，0）=0 . 特别，有（0，0）=0 .再结合欧氏空间定义中的第4） 条规定，便得如下结论：内积空间中向量α为零向量的充 分必要条件是（α ，α ）=0 ，也就是说，零向量是内积空 间中与自身的内积为0的唯一向量.
即对欧氏空间中任一组向量我们看到殴氏空间在向量的长度夹角正交等方面与我们已熟知的普通几何空间确有许多相像之处
线性代数
机动
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结束
第九章
欧氏空间*
通过上两章的学习，我们对线性空间有了比较深入的 了解.线性空间是涉及一个集合、一个数域、两种运算、 八个条件的一个整体概念.它包含着丰富的内容，有着广 泛的应用.在这一章里将讨论一类特殊发线性空间—欧氏 空间.我们还将发现，欧氏空间与人们熟悉的几何空间有 许多相似的结果.通常的实向量内积、长度、夹角、距离 等概念都可以平行地在欧氏空间上建立起来，并得到类似 的相应结果.
[数学]欧氏空间
![[数学]欧氏空间](https://img.taocdn.com/s3/m/f9e0ae5632687e21af45b307e87101f69e31fb91.png)
[数学]欧⽒空间
欧⽒空间，即欧⼏⾥得空间（Euclidean Space)。
这⾥，欧⼏⾥得这个定语起源于古希腊时期的欧⼏⾥得⼏何[1]，⽽欧⼏⾥得⼏何是指满⾜欧⼏⾥得的5条⼏何公理的⼀维⼆维⼏何。
欧⼏⾥得平⾯⼏何的五条公理（公设）是：
1.从⼀点向另⼀点可以引⼀条直线。
2.任意线段能⽆限延伸成⼀条直线。
3.给定任意线段，可以以其⼀个端点作为圆⼼，该线段作为半径作⼀个圆。
4.所有直⾓都相等。
5.若两条直线都与第三条直线相交，并且在同⼀边的内⾓之和⼩于两个直⾓，则这两条直线在这⼀边必定相交。
直到19世纪，瑞⼠数学家路德维希·施莱夫利（Ludwig Schläfli）把欧⼏⾥得平⾯⼏何发展到了三维和更⾼维的⼏何。
今天，他的⼯作已经被⼴泛接受，以⾄于他的名字都不被⼈们熟知了[2]。
最早在数学上使⽤空间的概念是在古希腊时期，那时的空间就是现实物理世界的⼀个抽象，其性质由欧⼏⾥得平⾯⼏何的⼏条公理引出。
近现代数学⾥，空间是满⾜某些特定条件的集合，数学家⽤这些条件构造了他们想要的结构。
例如，线性空间的⼋条公理就是构造了⼀种可
以“‘直’地放缩，旋转”的集合。
严格的欧⽒空间，是仿射空间的扩展，也就是在上加上内积的概念。
仿射空间可以理解为不指定原点，且有平移变换的线性空间，⽽有了内积，就定义了距离，长度和⾓度，也就有了度量，因此，欧⽒空间可以理解为增加了度量和平移变换的线性空间。
但在⼀般的使⽤场景，我们⼀般说的欧⽒空间是指标准欧⽒空间，也就是指定原点并且坐标轴正交的具有向量内积性质的R n线性空间。
Processing math: 100%。
欧氏空间与线性空间
欧氏空间与线性空间欧氏空间和线性空间是数学中两个重要的概念，它们在不同的领域和应用中发挥着重要的作用。
本文将从定义、性质和应用等方面来探讨欧氏空间和线性空间的相关内容。
一、欧氏空间欧氏空间是指具有内积的实数向量空间。
在欧氏空间中，可以定义向量的长度和向量之间的夹角。
具体而言，对于n维欧氏空间R^n 中的向量x=(x1, x2, ..., xn)和y=(y1, y2, ..., yn)，其内积定义为：<x, y> = x1y1 + x2y2 + ... + xnyn而向量的长度定义为：||x|| = sqrt(<x, x>) = sqrt(x1^2 + x2^2 + ... + xn^2)欧氏空间具有一些重要的性质。
例如，欧氏空间中的向量满足三角不等式，即对于任意的向量x和y，有：||x + y|| <= ||x|| + ||y||此外，欧氏空间还满足正交性质，即对于任意的向量x和y，如果它们的内积为零，则称向量x和y是正交的。
欧氏空间的概念在几何学、物理学、统计学等领域中有广泛的应用。
在几何学中，欧氏空间可以用来描述点、线、面等几何对象之间的关系。
在物理学中，欧氏空间可以用来描述空间中的力、速度等物理量。
在统计学中，欧氏空间可以用来度量数据样本之间的相似性。
二、线性空间线性空间是指具有加法和数乘运算的向量空间。
在线性空间中，向量之间的加法满足交换律和结合律，数乘满足分配律和结合律。
具体而言，对于n维线性空间V中的向量x，y和标量a，其加法和数乘定义为：x + y = y + x (交换律)(a + b)x = ax + by (分配律)a(bx) = (ab)x (结合律)线性空间的概念在代数学、数学物理学、计算机科学等领域中有广泛的应用。
在代数学中，线性空间可以用来研究向量和矩阵的性质。
在数学物理学中，线性空间可以用来描述复杂的物理系统。
在计算机科学中，线性空间可以用来处理图像、音频等数据。
欧氏空间的知识点总结
欧氏空间的知识点总结一、欧氏空间的基本概念1. 欧氏空间的定义欧氏空间是指具有度量的线性空间，它可以是具有内积的实数线性空间或者复数线性空间。
在欧氏空间中有一种特殊的度量，即欧氏距离。
欧氏距离是指在n维空间中，两点之间的距离d(x, y)定义为：d(x, y) = √((x1-y1)^2 + (x2-y2)^2 + ... + (xn-yn)^2)其中x=(x1, x2, ..., xn)和y=(y1, y2, ..., yn)分别是空间中的两个点。
2. 欧氏空间的维度欧氏空间的维度是指空间中的向量所属的维度数，通常用n表示。
在n维欧氏空间中，一个向量可以用n个实数或复数表示。
例如，在二维欧氏空间中，一个向量可以表示为(x, y)。
在三维空间中，一个向量可以表示为(x, y, z)。
3. 欧氏空间的内积在n维欧氏空间中，可以定义内积的概念。
内积是指两个向量之间的数量积，通常用"a·b"表示。
在欧氏空间中，两个向量a和b的内积定义为：a·b = a1b1 + a2b2 + ... + anbn内积满足交换律、线性性和正定性等性质。
内积可以用来定义向量的长度、夹角和投影等概念，是欧氏空间中重要的工具。
二、欧氏空间的性质和定理1. 欧氏空间的性质欧氏空间具有许多重要的性质，例如：- 距离的非负性：两点之间的距离永远是非负的。
- 距离的对称性：两点之间的距离与它们的顺序无关。
- 三角不等式：两点之间的最短距离加起来不大于第三个点所在的线段的长度。
- 同伦性：欧氏空间是同伦的，即两个点之间总可以找到一条连续的路径相连接。
2. 欧氏空间的定理在欧氏空间中，有许多重要的定理，例如：- 柯西-施瓦茨不等式：对于欧氏空间中的任意两个向量a和b，它们的内积满足|a·b| ≤ ||a|| * ||b||，其中||a||和||b||分别是向量a和b的长度。
- 皮亚诺定理：在欧氏空间中，任意有界闭集都是紧的。
欧氏空间的定义与基本性质-PPT
且若 f ( x) 0, 则 f 2( x) 0, 从而 ( f , f ) 0.
故 ( f , f ) 0 f (x) 0.
因此，( f , g) 为内积， C(a,b)为欧氏空间.
2. 内积的简单性质
V为欧氏空间， , , V , k R
1) ( ,k ) k( , ), k ,k k2( , )
a
a
a
证：在 C(a,b) 中， f ( x) 与 g( x) 的内积定义为
b
( f ( x), g( x)) a f ( x)g( x)dx
由柯西－布涅柯夫斯基不等式有
( f ( x), g( x)) f ( x) g( x) 从而得证.
3）
三角 不等式
对欧氏空间中的任意两个向量 、 , 有
设
C
cij
nn
C1,C2 ,
,Cn ,
n
则 i ckik ,i 1,2, ,n
k 1
于是
n
n
nn
(i , j ) ( ckik , cljl )
( k , l )ckiclj
k 1
l 1
k1 l 1
nn
aklckiclj CiAC j
k1 l 1
B (i , j ) CiAC j
所以 ( , ) 也为内积. 从而Rn 对于内积 ( , )也构成一个欧氏空间.
注意：由于对 V , 未必有 (, ) (, )
所以1），2）是两种不同的内积. 从而 Rn 对于这两种内积就构成了不同的欧氏空间.
例2．C(a,b) 为闭区间 [a,b] 上的所有实连续函数
所成线性空间，对于函数 f ( x), g( x) ，定义
论文写作 论线性空间与欧式空间的对比
目录1 绪论 (3)1.1 研究目的与研究意义 (3)1.2 研究现状 (3)1.3 研究内容 (3)2 欧式空间简介 (4)2.1 提出背景 (4)2.2 定义与基本性质 (5)2.3 度量矩阵 (8)2.4 标准正交基 (9)2.5 同构 (12)2.6 正交变换 (16)2.7对称变换 (19)3 线性空间简介 (21)3.1 线性空间的概念 (22)3.2 线性变换的定义 (22)3.3 线性变换的性质和运算 (23)3.4 线性变换的矩阵 (24)4 线性空间与欧式空间的对比 (28)4.1 基础域的对比讨论 (28)4.2 运算的对比讨论 (29)4.3 基的对比讨论 (29)4.4 向量坐标的对比讨论 (29)4.5 线性变换的对比讨论 (29)4.6同构的对比讨论 (30)参考文献 (31)致谢 (32)论线性空间与欧式空间的对比摘要线性空间与欧式空间是《高等代数》的两部分重要内容，两者之间既有区别又有联系，简要描述他们的定义、概念、特征，并从它们的基础域、运算、基、向量的坐标、线性变换、同构几个方面进行对比讨论。
【关键词】欧式空间线性空间对比On the comparison of linear space and Euclidean spaceAbstractLinear space and Euclidean space is "Higher Algebra" is the two important parts, they are different and contact, a brief description of the definition, concept and characteristics of them, and from their basic domains, operation, matrix, vector coordinate, linear transformation of several aspects of the discussion than.【Key words】Euclidean space linear space contrast1 绪论1.1 研究目的与研究意义线性空间与欧式空间是《高等代数》中两部分重要内容，两者既有区别又有联系。
第二节 欧式空间的基本概念
例3 已知在欧氏空间 R3 中,向量组
证毕
k1α1+…+kmαm =0,
i ,
j
=
||
i
||2 0,当j = i时, 0,当j i时.
3、 正交基与标准正交基 定义 在 n 维欧氏空间 V 中, 由 n 个向量组成的 正交向量组称为V 的正交基; 由n个向量组成的正交 单位向量组或称为 V 的标准正交基或规范正交基.
定理3 设 α1,…, αn 是n维欧氏空间V的一个标准 正交基, α和β是V 的中任意两个向量, 设 α=x1α1+…+xnαn , β=y1α1+…+ynαn , 则 (1) xi =<α, αi>(i=1,2, …,n) , 即
|| 2
|| 2 =
1 (1,0,1)T= ( 1 ,0,
2
2
1 )T . 2
3
=
1
|| 3
||3=
1 (1,2,1)T = ( 1 ,
6
6
2, 6
1 )T . 6
2、 正交向量组的性质
定理2 正交向量组必是线性无关向量组.
证明
设 α1,…, αm 是一个正交向量组 , 则
i ,
j
=
|| i
||2
(1)与(2)的证明板书推导. 下面证明(3).
三角不等式的证明
|| ||2 = , =|| ||2 2 , || ||2
线性空间和欧式空间
第六章 线性空间和欧式空间§1 线性空间及其同构一 线性空间的定义设V 是一个非空集合，K 是一个数域，在集合V 的元素之间定义了一种代数运算，叫做加法；这就是说，给出了一个法则，对于V 中任意两个元素α和β，在V 中都有唯一的一个元素γ与他们对应，成为α与β的和，记为βαγ+=。
在数域K 与集合V 的元素之间还定义了一种运算，叫做数量乘法，即对于数域K 中任一数k 与V 中任一元素α，在V 中都有唯一的一个元素δ与他们对应，称为k 与α的数量乘积，记为αδk =，如果加法与数量乘法满足下述规则，那么V 称为数域K 上的线性空间。
加法满足下面四条规则：1）αββα+=+；交换律2）)()(γβαγβα++=++；结合律3）在V 中有一个元素0，对于V 中任一元素α都有αα=+0（具有这个性质的元素0称为V 的零元素）； 存在零元4）对于V 中每一个元素α，都有V 中的元素，使得0=+βα（β称为α的负元素）.存在负元数量乘法满足下面两条规则：5）αα=1； 存在1元6）αα)()(kl l k =. 数的结合律数量乘法与加法满足下面两条规则：7）αααl k l k +=+)(； 数的分配律8）βαβαk k k +=+)(. 元的分配律在以上规则中，l k ,表示数域中的任意数；γβα,,等表示集合V 中任意元素。
例1． 元素属于数域K 的n m ⨯矩阵，按矩阵的加法和矩阵的与数的数量乘法，构成数域K 上的一个线性空间，记为,()m n M K 。
例2． 全体实函数（连续实函数），按函数的加法和数与函数的数量乘法，构成一个实数域上的线性空间。
例3． n 维向量空间n K 是线性空间。
例4． 向量空间的线性映射的集合(,)m n K Hom K K 是线性空间。
二．简单性质1．零元素是唯一的。
2．负元素唯一。
3．00=α，00=k ，αα-=-)1(。
4．若0=αk ，则0=k 或者0=α。
线性空间与欧氏空间
a,b V ,a b abV , k R,k a ak V .
运算封闭.
运算规律：
(1) a b ab ba b a (2) (a b) c (ab) c (ab)c a(bc) a (b c)
非齐次线性方程组Ax=b(b 0)的解向量集合 不构成线性空间.(对向量的加法与数乘不封闭； 没有零向量) 例4 定义在闭区间[a, b]上的全体实连续函数, 按照普通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].
例5 全体正实数的集合记为V，在其中定义 加法及数乘运算为：
定理 设V是线性空间, V的非空子集L成为V的 子空间的充分必要条件是L对于V中定义的加法 与数乘两种运算都是封闭的.
例3中齐次线性方程组Ax=0的解向量空间Sn 是n维向量空间的子空间.
定义 设L是数域K上的线性空间V的非空子集, 且L对于V中定义的加法与数乘运算也构成一个 线性空间, 则称L是V的一个子空间.
例 若V是线性空间, 则V本身也是子空间. 只含 有单个零元素的集合也是子空间, 称为V的零 (故 V 对于所定义的运算构成线性空间. 线性空间的性质
1. V中零元素是唯一的; 2. V中任意元素的负元素唯一; 3. 0·a=0; ( 1)·a= a; k ·0=0; 4. k·a=0 k=0或a=0.
在学习特殊矩阵时, 所有数域K上的n n阶 上三角矩阵是全体n阶矩阵的子集. 而上三角矩 阵对矩阵的加法与数乘是封闭的, 可以验证满 足运算规律, 这样所有数域K上的n n阶上三 角矩阵构成一个线性空间, 称为线性空间Mnn 的子空间.
2. 加法与数乘运算是一种符号运算, 不是通常 意义下的加法与数乘.
线性空间与欧几里德空间
线性空间与欧几里德空间例题1：在k 4中，设α1=(1,1,0,1),α2=(1,0,0,1),α3=(1,1,−1,1),β1=(1,2,0,1),β2=(0,1,1,0)求L (α1,α2,α3)+L (β1,β2)和L (α1,α2,α3)∩L (β1,β2)的一组基与维数。
评析：由于L (α1,α2,α3)+L (β1,β2)=L (α1,α2,α3,β1,β2),因此用矩阵行初等变换求向量组α1,α2,α3,β1,β2的一个极大无关组即可。
对矩阵(α1,α2,α3,β1,β2)只进行初等行变换。
对任意α∈L (α1,α2,α3)∩L (β1,β2),设α=x 1α1+x 2α2+x 3α3=y 1β1+y 2β2,则0=x 1α1+x 2α2+x 3α3−y 1β1−y 2β2,求得上述线性方程组的基础解系，可得L (α1,α2,α3)∩L (β1,β2)维数与基。
例题2：课本P317,11.证明：设α1,...,αr 为V 1的基，αr +1,...,αn 为V 2的基。
定义映射：A (αi )=0,i =1,...,r,A (αj )=αj ,j =r +1,...,n.易见A 为线性变换。
下面证明V 1=Ker(A ),V 2=Im(A ).易见V 1⊆Ker(A ).设α∈Ker(A ),则α= n i =1k i αi ,从而0=A (α)= n i =r +1k i A (αi )= n i =r +1k i αi ，从而k r +1=...=k n =0，故α= r i =1k i αi ∈V 1.再证V 2=Im(A ),则任取α∈V 2，α= n i =r +1k i αi = n i =r +1k i A (αi )=A ( ni =r +1k i αi ),从而α∈Im(A )我们得到V 2⊆Im(A ).任取β∈Im(A ),从而存在γ∈K n 使得,β=A (γ),γ= ni =1k i αi ,因而β=ni =r +1k i A (αi )=n i =r +1k i αi ∈V 2,A (β)=A (n i =r +1k i αi )=n i =r +1k i αi =β我们得到V 2=Im(A )={α∈K n |A (α)=α}.下面我们证明A 2=A ，对任意α= n i =1k i αi ∈K n ,A 2(α)=A (A (α))=A ( n i =r +1k i αi )= n i =r +1k i αi =A (α).取A 为A 在K n 的一组基下的矩阵，则A 即为所求，下证A 唯一。
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推广：如果向量两 两两正交，那么
.
称为基 的度量矩阵.度量矩阵完全确定了积.
标准欧式空间(其积关于自然基的度量矩阵是n阶单位阵)
定义欧氏空间 的一组非零的向量,如果它们两两正交，就称为一个正交向量组.
由单个非零向量所成的向量组也是正交向量组.
在 维欧氏空间中，两两正交的非零向量不能超过 个.
同构映射的逆映射以及两个同构映射的乘积还是同构映射。
§2 线性子空间的和与直和
子空间的和：设 是线性空间 的子空间，则集合
也是一个线性子空间，称为 的和，记为 .
两个线性子空间的和 是包含这两个线性子空间的最小子空间.
满足交换律、结合律
设 与 是V的两个向量组.则
线性子空间中的线性无关向量组都能被扩充成这个子空间的一个基。
加法满足下面四条规则：
1） ；交换律
2） ；结合律
3）在V中有一个元素0，对于V中任一元素 都有 （具有这个性质的元素0称为V的零元素）；存在零元
4）对于V中每一个元素 ，都有V中的元素，使得 （ 称为 的负元素）.存在负元
数量乘法满足下面两条规则：
5） ；存在1元
6） . 数的结合律
数量乘法与加法满足下面两条规则：
例4令 是一切平方和收敛的实数列
所成的集合,则 是一个欧几里得空间,通常称为希尔伯特(Hilbert)空间.
定义非负实数 称为向量 的长度，记为 .
显然，向量的长度一般是正数，只有零向量的长度才是零，这样定义的长度符合熟知的性质：
(3)
这里 .
长度为1的向量叫做单位向量.如果, 由(3)式，向量
就是一个单位向量.用向量 的长度去除向量 ，通常称为把 单位化.
(Cauchy-Buniakowski不等式)对任意的向量 有
而且等号成立当且仅当 线性相关.(保证向量夹角定义的合理性)
定义非零向量 的夹角 规定为
根据柯西-布涅柯夫斯基不等式，有三角形不等式
.Hale Waihona Puke 定义如果向量 的积为零，即
那么 称为正交或互相垂直，记为 .
两个非零向量正交的充要条件是它们的夹角为 .只有零向量才与自己正交.
例4．向量空间的线性映射的集合 是线性空间。
二．简单性质
1．零元素是唯一的。
2．负元素唯一。
3． ， ， 。
4．若 ，则 或者 。
三.同构映射
定义：设 是数域 上的线性空间. 是一个线性映射.如果 是一一映射，则称 是线性空间的同构映射，简称同构。线性空间 与 称为同构的线性空间。
定理数域P上两个有限维线性空间同构的充分必要条件是他们有相同的维数。
正交向量组一定是线性无关的。
若正交向量组中的向量都是单位向量，则称为规正交组。
定义在 维欧氏空间中，由 个向量组成的正交向量组称为正交基；由单位向量组成的正交基称为规正交基组.对一组正交基进行单位化就得到一组规正交基.
欧式空间的线性子空间必存在规正交基。
在规正交基下，向量的积可以通过坐标简单地表示出来，
同构的欧氏空间必有相同的维数.
每个 维的欧氏空间都与 同构.
同构作为欧氏空间之间的关系具有反身性、对称性与传递性.
由每个 维欧氏空间都与 同构知，任意两个 维欧氏空间都同构.
定理两个有限维欧氏空间同构 它们的维数相等.
这个定理说明，从抽象的观点看，欧氏空间的结构完全被它们的维数决定.
§4 欧式空间中的正交补空间与正交投影
定理：（维数公式）如果 是线性空间 的两个子空间，那么
+ = +
由此可知，和的维数要比维数的和来得小。推广到有限个线性子空间的和空间维数
推论：如果 维线性空间 中两个子空间 的维数之和大于 ，那么 必含有非零的公共向量。
直和：设 是线性空间 的子空间，如果 中的每个向量 都能被唯一地表示成 .则称 为直和，记为 。
这个表达式正是几何中向量的积在直角坐标系中坐标表达式的推广.
把一组线性无关的向量变成一单位正交向量组的方法在一些书和文献中称为格拉姆-施密特（Schimidt）正交化方法. (P314)
定义欧氏空间 与 称为同构的,如果存在线性空间的同构 ，保持积，即 ,
对任意的 成立，这样的映射A称为 到 的同构映射.
例2在 里,对于向量
,
定义积
则积(1)适合定义中的条件，这样 就也成为一个欧几里得空间.
对同一个线性空间可以引入不同的积,使得它作成欧几里得空间.
例3在闭区间 上的所有实连续函数所成的空间 中,对于函数 定义积
. (2)
对于积(2)， 构成一个欧几里得空间.
同样地，线性空间 对于积(2)也构成欧几里得空间.
1)对称性 ;
2)关于标量乘法线性性质 ;
3) 关于向量加法的线性性质 ;
4)正定性 ,当且仅当 时,
这里 是 任意的向量, 是任意实数,这样的线性空间 称为欧几里得空间.
例1在线性空间 中,对于向量
,
定义积
(1)
则积(1)适合定义中的条件，这样 就成为一个欧几里得空间.
时，(1)式就是几何空间中的向量的积在直角坐标系中的坐标表达式.
7） ； 数的分配律
8） . 元的分配律
在以上规则中， 表示数域中的任意数； 等表示集合V中任意元素。
例1．元素属于数域K的 矩阵，按矩阵的加法和矩阵的与数的数量乘法，构成数域K上的一个线性空间，记为 。
例2．全体实函数（连续实函数），按函数的加法和数与函数的数量乘法，构成一个实数域上的线性空间。
例3． 维向量空间 是线性空间。
第六章 线性空间和欧式空间
§1 线性空间及其同构
一 线性空间的定义
设V是一个非空集合，K是一个数域，在集合V的元素之间定义了一种代数运算，叫做加法；这就是说，给出了一个法则，对于V中任意两个元素 和 ，在V中都有唯一的一个元素 与他们对应，成为 与 的和，记为 。在数域K与集合V的元素之间还定义了一种运算，叫做数量乘法，即对于数域K中任一数k与V中任一元素 ，在V中都有唯一的一个元素 与他们对应，称为k与 的数量乘积，记为 ，如果加法与数量乘法满足下述规则，那么V称为数域K上的线性空间。
设 是线性空间 的子空间，则下列结论互相等价：
设 是线性空间 的一个子空间，那么一定存在 的一个线性子空间 ，使得
满足上述条件的线性子空间 称为 的补子空间.
推广到有限多个线性子空间也可以定义它们的直和
§3 欧式空间
定义设 是实数域 上的有限维线性空间,在 上定义了一个二元实函数，称为积,记作 ,满足以下四条公理: