线性代数向量组
第三讲向量组
第三讲 向量组---------------------------------------------------向量作为工具可以描述空间中的点、矩阵中的行或列、线性方程组中的方程等等。
研究向量的线性运算[加法与数乘]、向量组线性相关性、向量组的秩[矩阵秩]与最大无关组、等价向量组等概念可以解决线性方程组的理论。
向量组是线性代数的重难点之一，概念多，内容抽象，推理逻辑性强，描述要求准确，与矩阵、方程组相互交织，可以相互转换。
例如，向量组秩、最大无关组是线性方程组解的判定、结构定理的理论基础；向量组的秩和相应矩阵秩一致，是向量组与矩阵结合点，反映了向量组和矩阵的本质。
向量组主要分三大部分：■线性表示与线性相关性：向量的线性组合和线性表示；向量组的线性表示与等价向量组；向量组的线性相关性；■向量组的秩：向量组的最大无关组与秩的概念、性质及求法，向量组秩与矩阵秩关系；秩与线性相关性的关系；■向量空间：向量空间及其基、维数；向量在基下的坐标；两基间的过渡矩阵；基的规范正交化：正交阵及其性质。
教材:第四,第五章第1节。
-----------------------------------------------------------------------------------------一、主要内容1、向量及其线性运算----概念------------------------------------------（1）n 个数组成的有序数组称为n 维向量；写成一行的称为行向量，写成一列的称为列向量；若干个同维行（列）向量的集合称为向量组；（2）设有向量1212(,,,),(,,,),n n a a a a b b b b == 实数R k ∈，则下列运算12(,,,)n ka ka ka ka = ，1122(,,,)n n a b a b a b a b +=+++ ，称为向量的线性运算；（3）设有向量组12,,,n a a a 和向量b ，若存在常数n k k k ,,,21 ，使得有 1122n n b k a k a k a =+++ ，则称向量b 是向量组n a a a ,,,21的线性组合[向量b 可以由向量组n a a a ,,,21的线性表示]； （4）设有两个同维向量组n a a a A ,,,:21，m b b b B ,,,:21，①若A 中每个向量均可由向量组B 线性表示，则称为向量组A 可由向量组B 线性表示；②若向量组A 与向量组B 可相互线性表示，则称向量组A 与向量组B 为等价向量组。
线性代数第三章向量组的线性相关性与矩阵的秩
第三章向量组的线性相关性与矩阵的秩何建军§3 • 1 概念与性质3.1.1向量的概念和运算1、n维向量：n个数构成的一个有序数组（a i，a2,…，a n），称为一个n维向量，记为〉=佝，a2 ,…，a n ），并称为n维行向量，a i称为〉的第i个分量，〉的转置T T（a1,a2, a n）称为n维向量。
2、相等：若a =@182,…,a n），p =（D,b2,…,b n），当且仅当a i =b i（i =1,2,…，n）时，：，：。
3、加法：」-a b!,a2 b2^ ,a n b n4、数乘：k ka1,ka2,…,ka n ，（k 为常数）5、內积:匕0 】=aQ +a?b2 + …+a“b n3.1.2向量组的线性相关性1、线性组合：给定向量组A : 对于任何一组实数匕出,…，k m，向量k V1 k^ 2肚m称为向量组A的一个线性组合，匕*?,…，k m称为这个线性组合的组合系数2、线性表示：给定向量组A : 〉1「2,i「m和向量：，如果存在一组数n n « n'1, '2, ，‘ m ,使得■- = ‘1〉1 ‘2〉2 •…-'rn'm则向量-能有向量组A线性表示，向量-是向量组A的线性组合。
3、线性相关：给定向量组A : ‘1厂2,厂m,如果存在一组不全为零的数k1 , k2 , , k m，使得kr 1 k2〉2 k m〉m=o则称向量组A是线性相关的。
4、线性无关：向量组A ：r,〉2,…，〉m,不线性相关，称向量组A线性无关，即不存在不全为零的数k1,k2, , k m使得1• k2「2•■ k m m=0成立，即只有当k1二Q二=k m=0时，才有k^ 1 k2「2 ' k^' m=0成立。
（如果存在一组数k-k2，,k m 使得k V 1 k^ ■k m「m=0，则必有k1= k2 = = k m=0，称向量组A 线性无关）注：含有零向量的向量组一定线性相关。
线性代数-向量组及其线性组合
称为向量组的一个 线性组合，k1，k2，, km称为这 个线性组合的系数 .
给定向量组A : α1 ,α 2 ,,α m和向量b,如果存在 一组数 λ1，λ 2，, λ m，使
b = λ1α1 + λ2α 2 + λmα 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．
例2 = 设α1
1
−11= ,α2
−1
3
= 11 , b1
3
2
10= , b2
1
1
1 0
= ，b3
2
3
−1
2
0
证明向量组α1,α2与向量组b1, b2 , b3等价。
解：A=(α1,α2 )，B=(b1,b2,b3 )即证R(A)=R(B)=R(A, B)
1 3 2 1 3 1 3 2 1 3 1 3 2 1 3
向量空间的概念； ４． 向量在生产实践与科学研究中的广泛应用．
思考题
若一个本科学生大学阶段共修36门课程,成 绩描述了学生的学业水平，把他的学业水平用一 个向量来表示，这个向量是几维的？请大家再多 举几例,说明向量的实际应用．
思考题解答
答 36维的．如果我们还需要考察其它指标， 比如平均成绩、总学分等，维数还将增加．
类似，若矩阵A经初等列变换变成B，则A的 列向量组与B的列向量组等价.
对方程组A的各个方程做线性运算 所得到的 一个方程就称为方程组 A的一个线性组合；若方 程组B的每个方程都是方程组 A的线性组合，就 称方程组B能由方程组A线性表示，这时方程组 A的解一定是方程组 B的解；若方程组 A与方程组 B能相互线性表示，就称 这两个方程组等价，等 价的方程组一定同解 .
同济版线性代数课件-第一节向量组及其线性组合
实际应用举例
电路分析
在电路分析中，经常需要求解由 基尔霍夫定律列出的线性方程组，
以确定各支路的电流或电压。
经济学
在经济学中，线性方程组常用于 描述市场均衡条件，如供求平衡、
投入产出分析等。
工程技术
在工程技术领域，如结构力学、 流体力学等，经常需要求解由物
理定律导出的线性方程组。
04 矩阵运算与性质回顾
分配律
矩阵乘法满足分配律， 即A(B+C)=AB+AC， (B+C)A=BA+CA。
数乘分配律
数乘运算满足分配律， 即k(A+B)=kA+kB， (k+l)A=kA+lA。
矩阵秩概念引入
矩阵秩的定义
矩阵A中不等于0的子式的最大阶 数称为矩阵A的秩，记作r(A)。
矩阵秩的性质
矩阵的秩满足一些基本性质，如
同济版线性代数课件-第一节向量 组及其线性组合
目录
• 向量组基本概念与性质 • 向量空间与子空间 • 线性方程组求解与讨论 • 矩阵运算与性质回顾 • 特征值与特征向量初步探讨 • 总结回顾与拓展延伸
01 向量组基本概念与性质
向量定义及表示方法
01
02
03
向量的定义
向量是既有大小又有方向 的量，常用带箭头的线段 表示。
矩阵基本运算规则回顾
加法运算
两个矩阵相加，要求它们的行数和列数分别相等， 相加时对应元素直接相加。
数乘运算
一个数与矩阵相乘，用该数乘以矩阵的每一个元 素。
乘法运算
两个矩阵相乘，要求第一个矩阵的列数等于第二 个矩阵的行数，相乘时对应元素相乘再相加。
矩阵性质总结
结合律
线性代数-向量组的线性相关性-文档资料
[1,2,1], [2,4,0]线性无关。
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21
性质 3 含有零向量的向量组一定线性相关。
证明： 设1,2 ,,m 是向量组， i 0 (i {1,2,, m})
则： 01 02 0i1 1i 0i1 m 0
]
3
1
,
2
,
线性无关.
3
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17
三、有关向量组线性相关性的若干性质
性质 1
只含一个向量的向量组线性相关的充分必要条 件是它为零向量，
即只含一个向量的向量组线性无关的充分必要 条件是它为非零向量。
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18
性质 2
仅含两个向量的向量组线性相关的 充分必要条件是其对应分量成比例。
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5
【例 1】设 1 2 3 0T ，1 1 2 1 0T ， 2 3 0 1 1T 。问 能否由1,2线性表示？
1 3 1
解：设
x11
x22，则 x1
2
1
x2
0 1
2 ，即 3
0
1
0
1 3
1
2
1
0 1
x1 x2
2
，此方程组无解，所以
3
不能由1 , 2
19
证明：
设 [a1,a2 ,,an ], [b1,b2 ,,bn ]，则
, 线性相关
存在不全为零的常数k1, k2，使k1 k2 0
k1ai k2bi 0,i 1,2,,n，（不妨设k1 0）
ai
k2 k1
bi
,i
1,2 , , n
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20
例1
[1,2,0], [2,4,0]线性相关；
线性代数 向量组的线性相关性
分布图示★ 线性相关与线性无关★ 例1★ 例2★ 证明线性无关的一种方法线性相关性的判定★ 定理1 ★ 定理2 ★ 例3 ★ 例4 ★ 例5 ★ 例6★ 定理3 ★ 定理4 ★ 定理5★ 例7★ 内容小结 ★ 课堂练习★ 习题3-3内容要点一、线性相关性概念定义1 给定向量组,,,,:21s A αααΛ 如果存在不全为零的数,,,,21s k k k Λ 使,02211=+++s s k k k αααΛ (1)则称向量组A 线性相关, 否则称为线性无关.注: ① 当且仅当021====s k k k Λ时，(1)式成立, 向量组s ααα,,,21Λ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.二、线性相关性的判定定理1 向量组)2(,,,21≥s s αααΛ线性相关的充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.定理 2 设有列向量组),,,2,1(,21s j a a a nj j j j ΛM =⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=α 则向量组s ααα,,,21Λ线性相关的充要条件是: 是矩阵),,,(21s A αααΛ=的秩小于向量的个数s .推论 1 n 个n 维列向量组n ααα,,,21Λ线性无关（线性相关）的充要条件是: 矩阵),,,(21n A αααΛ= 的秩等于（小于）向量的个数n .推论2 n 个n 维列向量组n ααα,,,21Λ线性无关（线性相关）的充要条件是:矩阵),,,(21n A αααΛ= 的行列式不等于（等于）零.注: 上述结论对于矩阵的行向量组也同样成立.推论3 当向量组中所含向量的个数大于向量的维数时, 此向量组必线性相关. 定理3 如果向量组中有一部分向量(部分组)线性相关，则整个向量组线性相关. 推论4 线性无关的向量组中的任何一部分组皆线性无关.定理4 若向量组βαα,,,1s Λ线性相关, 而向量组s ααα,,,21Λ线性无关, 则向量β可由s ααα,,,21Λ线性表示且表示法唯一.定理5 设有两向量组,,,,:;,,,:2121t s B A βββαααΛΛ向量组B 能由向量组A 线性表示, 若t s <, 则向量组B 线性相关.推论5 向量组B 能由向量组A 线性表示, 若向量组B 线性无关, 则.t s ≥推论6 设向量组A 与B 可以相互线性表示, 若A 与B 都是线性无关的, 则.t s =例题选讲例1 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2 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 即 .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3 (E01) n 维向量组T n T T )1,,0,0(,,)0,1,0(,)0,,0,1(21ΛΛΛΛ===εεε称为n 维单位坐标向量组, 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,,,Λ=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=100010001ΛΛΛΛΛΛΛ 是n 阶单位矩阵.由,01≠=E 知.n E r =即E r 等于向量组中向量的个数, 故由推论2知此向量是线性无关的.例 4 (E02) 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 对矩阵)(321a a a A ,,=施行初等行变换成行阶梯形矩，可同时看出矩阵A 及),(21αα=B 的秩，利用定理2即可得出结论.),,,321(ααα=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛7514212011213r r r r --→⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛550220201−−→−-2125r r ,000220201⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛ 易见，,2)(=A r ,2)(=B r 故向量组,,,321ααα线性相关. 向量组21a a ,线性无关.例5 判断下列向量组是否线性相关:.11134,1112,5121321⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=ααα解 对矩阵)(321ααα,,施以初等行变换化为阶梯形矩阵:⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---1115111312421 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----990330550421⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛000000110421秩,,,32)(321<=ααα所以向量组321ααα,,线性相关.例6 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7 (E03) 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.课堂练习1. 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）。
(线性代数)向量组的线性相关性
即R(A)=R(A,B).
证:向量组B能由向量组A线性表示, 即对任一向量
j ( j =1, 2,···, s ), 存在数k1j, k2j, ···, knj , 使
j = k1j 1+ k2j 2 + ···+ knj n
从而有
k11 k12
k1s
(1 ,2 , ,s) （1,2,
,n
四、向量的线性表示
给定向量组A: 1, 2, ···, n和向量b, 如果存在 一组数1, 2, ···,n, 使
b = 11 + 22 + ···+ nn
则向量b是向量组A的线性组合, 并称向量b能由向量组
A线性表示.
5
1 0 0
例：
7 2
能由向量组
0
0
,
1
0
,
0
1
线性表示.
A
a11 a 21
ai1
a12 a 22
ai2
a1nn
T i
am1
am2
amn
T m
向量组1T, 2T,···, mT 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.
n个m维列向量所组成的向量组1,2,···, n构成一
个mn矩阵
第四章 向量组的线性相关性
向量的概念
线性组合
向量的线性关系
线性相关,无关
向量组的秩 线性方程组解的结构 齐次
非齐次
§1 向量组及其线性组合
一、n 维向量的概念
n 个数字a1, a2, ···, an 组成的有序数组称为 n维向量, 这n个数称为该向量的n个分量.
线性代数--向量组线性相关性
第四章 向量组的线性相关性§4.1 向量及其运算1．向量：个数构成的有序数组, 记作n n a a a ,,,21L ),,,(21n a a a L =α, 称为维行向量．n –– 称为向量i a α的第i 个分量R ∈i a –– 称α为实向量（下面主要讨论实向量） 零向量 )0,,0,0(L =θ；负向量 ),,,()(21n a a a −−−=−L α 2．线性运算：),,,(21n a a a L =α, ),,,(21n b b b L =β相等：若, 称),,2,1(n i b a i i L ==βα=．加法：=+βα),,,(2211n n b a b a b a +++L数乘：),,,(21n ka ka ka k L =α减法：=−βα=−+)(βα),,,(2211n n b a b a b a −−−L 3．算律：),,,(21n a a a L =α,),,,(21n b b b L =β,),,,(21n c c c L =γ(1) αββα+=+ (5) αα=1(2) )()(γβαγβα++=++ (6) αα)()(l k l k =(3) αθα=+ (7) βαβαk k k +=+)((4) θαα=−+)( (8) αααl k l k +=+)(4．列向量：个数构成的有序数组, 记作, n n a a a ,,,21L ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n a a a M 21α或者, 称为维列向量．T 21),,,(n a a a L =αn 零向量： 负向量： ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=000M θ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡−−−=−n a a a M 21)(α 5．内积：设实向量),,,(21n a a a L =α, ),,,(21n b b b L =β, 称 实数n n b a b a b a +++=L 2211],[βα为α与β的内积． 算律：),,,(21n a a a L =α,),,,(21n b b b L =β,),,,(21n c c c L =γ(1) ],[],[αββα=(2) ],[],[βαβαk k = （为常数）k (3) ],[],[],[γβγαγβα+=+(4) θα≠时, 0],[>αα；θα=时, 0],[=αα． (5)],[],[],[2ββααβα⋅≤证(5) R ∈∀t , 由0],[≥++βαβαt t 可得0],[],[2],[2≥++t t βββααα ⇒≤0Δ0],[],[4],[42≤⋅−ββααβα],[],[],[2ββααβα⋅≤⇒6．范数：设实向量α, 称实数],[ααα=为α的范数．性质：(1) θα≠时, 0>α；θα=时, 0=α．(2) αα⋅=k k )R (∈∀k(3) βαβα+≤+(4) βαβα−≤−证(3) ],[],[2],[],[2βββαααβαβαβα++=++=+()2222βαββαα+=++≤7．夹角：设实向量θα≠,θβ≠, 称 βαβαϕ],[arccos= )π0(≤≤ϕ为α与β之间的夹角． 正交：若0],[=βα, 称α与β正交, 记作βα⊥．(1) θα≠,θβ≠时, βα⊥2π=⇔ϕ； (2) θα=或θβ=时, βα⊥有意义, 而ϕ无意义．单位化：若θα≠, 称ααα10=为与α同方向的单位向量．§4.2 向量组的线性相关性1．线性组合：对n 维向量α及m αα,,1L , 若有数组使m k k ,,1L 得m m k k ααα++=L 11, 称α为m αα,,1L 的线性组合,或称α可由m αα,,1L 线性表示．例1 , , , ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡−=1011β⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1112β⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡−=1133β⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1354β 判断4β可否由321,,βββ线性表示?解 设3322114ββββk k k ++=，比较两端的对应分量可得, 求得一组解为．故 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡−−321111110311k k k ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=135⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡120321k k k 3214120ββββ++=, 即4β可由321,,βββ线性表示．[注] 取另一组解时, 有⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡032321k k k 3214032ββββ++=． 2．线性相关：对n 维向量组m αα,,1L , 若有数组不全m k k ,,1L 为0, 使得 θαα=++m m k k L 11, 则称向量组m αα,,1L 线性相关；否则，称为线性无关．线性无关：对维向量组n m αα,,1L , 仅当数组全m k k ,,1L 为0时, 才有 θαα=++m m k k L 11, 称向量组m αα,,1L 线性无关；否则，称为线性相关．[注] 对于单个向量α：若θα=, 则α线性相关；若θα≠, 则α线性无关．例2 判断例1中向量组4321,,,ββββ的线性相关性． 解 设θββββ=+++44332211k k k k , 比较对应分量可得⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡−−0001111311053114321k k k k 即0=Ax ．因为未知量的个数是4, 而4rank <A , 所以0=Ax 有非零解, 由定义知4321,,,ββββ线性相关．例3 已知向量组321,,ααα线性无关, 证明向量组211ααβ+=, 322ααβ+=, 133ααβ+= 线性无关．证 设 θβββ=++332211k k k , 则有θααα=+++++332221131)()()(k k k k k k 因为321,,ααα线性无关, 所以⎪⎩⎪⎨⎧=+=+=+000322131k k k k k k , 即⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡000110011101321k k k 系数行列式 02110011101≠=, 该齐次方程组只有零解．故321,,βββ线性无关．例4 判断向量组 )0,,0,0,1(1L =e , )0,,0,1,0(2L =e , … ,)1,0,,0,0(L =n e 的线性相关性．解 设 θ=+++n n e k e k e k L 2211, 则有⇒=θ),,,(21n k k k L 只有0,,0,021===n k k k L 故线性无关．n e e e ,,,21L 例5 设向量组m ααα,,,21L 两两正交且非零, 证明该向量组线性无关．证 设 θααα=+++m m k k k L 2211, 两端与i α作内积可得 ],[],[],[],[11i i m m i i i i k k k αθαααααα=++++L L 当j i ≠时, 0],[=j i αα, 于是有⇒=0],[i i i k αα只有0=i k )(θα≠i Q上式对于m i ,,2,1L =都成立, 故m ααα,,,21L 线性无关．3．判定定理定理1 向量组)2(,,,21≥m m αααL 线性相关⇔其中至少有一个向量可由其余1−m 个向量线性表示．证 必要性．已知m ααα,,,21L 线性相关, 则存在m k k k ,,,21L 不全为零, 使得 θααα=+++m m k k k L 2211．不妨 设, 则有 01≠k m m k k k k ααα)()(12121−++−=L ． 充分性．不妨设m m k k ααα++=L 221, 则有θααα=+++−m m k k L 221)1(因为不全为零, 所以m k k ,,,)1(2L −m ααα,,,21L 线性相关．定理2 若向量组m ααα,,,21L 线性无关, βααα,,,,21m L 线性相关, 则β可由m ααα,,,21L 线性表示, 且表示式唯一．证 因为βαα,,,1m L 线性相关, 所以存在数组不k k k m ,,,1L 全为零, 使得 θβαα=+++k k k m m L 11．若, 则 0=k θαα=++m m k k L 11, 从而有0,,01==m k k L 矛盾! 故, 从而有 0≠k m m kk k k ααβ)()(11−++−=L ．下面证明表示式唯一：若 m m k k ααβ++=L 11, m m l l ααβ++=L 11 则有 θαα=−++−m m m l k l k )()(111L因为m ααα,,,21L 线性无关, 所以0,,011=−=−m m l k l k L ⇒m m l k l k ==,,11L 即β的表示式唯一．定理3 r αα,,1L 线性相关⇒)(,,,,,11r m m r r >+ααααL L线性相关．证 因为r αα,,1L 线性相关, 所以存在数组不全为r k k ,,1L 零, 使得 θαα=++r r k k L 11, 即θαααα=++++++m r r r k k 00111L L数组不全为零, 故0,,0,,,1L L r k k m r r αααα,,,,,11L L +线性相关．推论1 含零向量的向量组线性相关．推论2 向量组线性无关⇒任意的部分组线性无关．课后作业：习题四 1, 2, 3, 4, 5定理4 设m i a a a in i i i ,,2,1,),,,(21L L ==α⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=m A αααM 21⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=mn m m n n a a a a a a a a a L M M M L L 212222111211 (1) m ααα,,,21L 线性相关m A <⇔rank ；(2) m ααα,,,21L 线性无关m A =⇔rank ．证 设 θααα=+++m m k k k L 2211比较等式两端向量的对应分量可得⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡00021212221212111M M L M M M L L m mn n n m m k k k a a a a a a a a a 即 0T =x A ．由定理3.5可得：m ααα,,,21L 线性相关0T =⇔x A 有非零解m A <⇔T rank m A <⇔rankn m 推论1 在定理4中, 当=时, 有(1) n ααα,,,21L 线性相关0det =⇔A ；(2) n ααα,,,21L 线性无关0det ≠⇔A ．n m 推论2 在定理4中, 当<时, 有(1) m ααα,,,21L 线性相关A ⇔中所有的阶子式；m 0=m D (2) m ααα,,,21L 线性无关⇔A 中至少有一个阶子式m 0≠m D ．推论3 在定理4中, 当时, 必有n m >m ααα,,,21L 线性相关．因为m n A <≤rank , 由定理4(1)即得．推论4 向量组：1T m i a a a ir i i i ,,2,1,),,,(21L L ==α向量组：2T m i a a a a in r i ir i i ,,2,1,),,,,,(1,1L L L ==+β若线性无关, 则线性无关．1T 2T 证 ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=×m r m A αααM 21⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=r m m m r r a a a a a a a a a L M M M L L 212222111211 ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=×m n m B βββM 21⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=+++n m r m r m m n r r n r r a a a a a a a a a a a a L L M M M M L L L L 1,121,222111,1111 线性无关1T m A =⇒rank是A B 的子矩阵m A B =≥⇒rank rank⇒=⇒m B rank 2T 线性无关定理5 划分, 则有[]n m n m A βββαααL M 2121=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=×(1) 中某个A ⇒≠0r D A 中“所在的”个行向量线性无关；r D r中“所在的”r 个列向量线性无关．A r D (2) 中所有中任意的r 个行向量线性相关； A A D r ⇒=0 中任意的个列向量线性相关．A r 证 只证“行的情形”：(1) 设位于的行, 作矩阵, 则有r D A r i i ,,1L ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=×r i i nr B ααM 1 r i i r B αα,,rank 1L ⇒=线性无关．(2) 任取中个行, 设为行, 作矩阵,A r r i i ,,1L ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=×r i i nr B ααM 1 则有r i i r B αα,,rank 1L ⇒<线性相关．[注] 称m ααα,,,21L 为的行向量组A 称n βββ,,,21L 为的列向量组A §4.3 向量组的秩与最大无关组1．向量组的秩：设向量组为T , 若(1) 在T 中有r 个向量r ααα,,,21L 线性无关；(2) 在T 中任意个向量线性相关．1+r （如果有个向量的话）1+r 称r ααα,,,21L 为向量组T 的一个最大线性无关组,称为向量组T 的秩, 记作 秩r r T =)(．[注](1) 向量组中的向量都是零向量时, 其秩为0．(2) 秩r T =)(时, T 中任意个线性无关的向量都是T 的r 一个最大无关组．例如, , , , 的秩为2． ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=011α⎥⎦⎤⎢⎣⎡=102α⎥⎦⎤⎢⎣⎡=113α⎥⎦⎤⎢⎣⎡=224α 21,αα线性无关21,αα⇒是一个最大无关组31,αα线性无关31,αα⇒是一个最大无关组定理6 设, 则1rank ≥=×r A n m (1) 的行向量组（列向量组）的秩为；A r (2) 中某个中所在的r 个行向量（列向量）A A D r ⇒≠0r D 是的行向量组（列向量组）的最大无关组．A 证 只证“行的情形”：A r A ⇒=rank 中某个0≠r D , 而中所有 A 01=+r D 定理5中所在的r 个行向量线性无关A ⇒r D 中任意的A 1+r 个行向量线性相关由定义：的行向量组的秩为, 且中所在的r 个行向A r A r D 是的行向量组的最大无关组．A 例6 向量组T ：, , ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡−=2011β⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=0232β⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡−−=1123β, ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=5324β求T 的一个最大无关组．解 构造矩阵[]4321ββββ=A ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡−−−=510231202231 求得⇒=2rank A 秩2)(=T矩阵中位于1,2行1,2列的二阶子式A 022031≠= 故21,ββ是T 的一个最大无关组．[注] T 为行向量组时, 可以按行构造矩阵．A 定理7n m n m B A ××,(1) 若, 则“的列”线性相关（线性无关）B A 行→A k c c ,,1L 的充要条件是“B 的列”线性相关（线性无关）； k c c ,,1L (2) 若, 则“的行”线性相关（线性无关）B A 列→A k r r ,,1L 的充要条件是“B 的行”线性相关（线性无关）． k r r ,,1L 证 (1) 划分[]n n m A αααL 21=×, []n n m B βββL 21=× 由可得 B A 行→[][]k k c c c c ββααL L 11行→ 故方程组 []⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡0011M M L k c c x x k αα 与方程组 []⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡0011M M L k c c x x k ββ 同解．于是有 k c c αα,,1L 线性相关011=+ 存在不全为0, 使得⇔k x x ,,1L +k c k c x x αL α 存在不全为0, 使得⇔k x x ,,1L 011=++k c k c x x ββL ⇔k c c ββ,,1L 线性相关同理可证(2)．[注] 通常习惯于用初等行变换将矩阵化为阶梯形矩阵A B ,当阶梯形矩阵B 的秩为时, r B 的非零行中第一个非零元素所在的个列向量是线性无关的．r 例如：求例6中向量组T 的一个最大无关组．构造矩阵[]4321ββββ=A ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡−−−=510231202231⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡−−−→936031202231行B =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡−−→000031202231行 ⇒==2rank rank B A 秩2)(=TB 的1,2列线性无关的1,2列线性无关A ⇒21,ββ⇒是T 的一个最大无关组 例7 向量组T ：,⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=31111α⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡−−=15312α,, ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡+−=21233c α⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡−−=c 10624α 求向量组T 的一个最大无关组．解 对矩阵[]4321αααα=A 进行初等行变换可得⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡+−−−−−=c c A 2131015162312311⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡+−−−−−−−→67401246041202311c c 行 ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡−−−−−−−−→2900070041202311c c 行B c =⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡−−−−−−−→2000070041202311行 (1) ：2≠c 4rank rank ==B AB 的1,2,3,4列线性无关的1,2,3,4列线性无关 A ⇒ 故4321,,,αααα是T 的一个最大无关组；(2) ：2=c 3rank rank ==B AB 的1,2,3列线性无关的1,2,3列线性无关 A ⇒ 故321,,ααα是T 的一个最大无关组．[注] 当m ααα,,,21L 为行向量组时, 为列向量组． T T 2T 1,,,mαααL 若矩阵[]T T 2T 1m A αααL = 的列向量组的一个最大无关 组为, 则是行向量组T T ,,1r c c ααL r c c αα,,1L m ααα,,,21L 的 一个最大无关组．课后作业：习题四 7,8 （理解、记忆定理1～7）。
《线性代数》向量组的线性相关与线性无关
a11 a21
an1
即行列式 D = a12 a22
an2 = 0 ?
核心问题！
a1n a2n
ann
④若方程组(2)有非零解，则a1,a2,,an线性相关；否则,线性无关.
特殊方法（举例）
亦即
例7. 证明下列单位向量组线性无关.
1
0
0
0
α1
=
0
,
0
α2
=
1
,
0
α3
=
0 1
,
α4
=
k1，k2， ，kn，使
k1a1+k2a2+ + knan=o 成立 .
由向量的运算性质可得
k1a1+k2a2+ +kn an=o，即
a11 a21
an1 0
k1
a12 ...
+
k2
a22 ...
+
...
+
kn
an2 ...
=
0 ...
a1n a2n
故
β
=
(-
l1 l
)α 1
+
(-
l2 l
)α 2
+
+
(-
lm l
)α m
，
即b可由向量组a1，a2， ，am线性表示.
定理2 设向量组 a1，a2， ，am ，b 线性相关，而a1，a2， ，am线性无关，则b 可由a1，a2， ，am线性表示，且表
示式是惟一的.
证明： 再证表示法惟一.
设b可表示成以下两种形式，
结论： 1.含有零向量的向量组一定线性相关.
线性代数08 向量组线性关系
T 2
T m
a21 am1
a22
a 课件 m2
a2l 2T
aml
lT
13
若矩阵 A与矩阵 B行等价，则 A的行向量组与 B的行向量组等价；
若矩阵 A与矩阵 B列等价，则 A的列向量组与 B的列向量组等价.
课件
4
“向量”几何术语，可以说，本章是介绍线性代 数的几何理论把. 线性方程组的理论、矩阵理论 “翻
译可”以成把几有何向语线言段. 作为 n(n3)维向量的几何形象， 但是当 n3时，n维向量就不再有这种几何形象了.
点的集合通常称为“空间”，引入坐标系后，点的 坐标与向量之间有一一对应关系，因此,某些向量 的集合称为向量空间，沿用几何术语，如
1
1 1
1
r3
r2
0
1 1
1 2
1 1
1
r1
r2
0
0 1
3 2
2 1
r4
r2
0 0
0 0
0 0
0 0
可见 R(A)R(B),
0 0
0 0
0 0
0 0
因此，向量 能由向量组课件1,2,3 线性表示. 18
也就是线性方程 x 11 x 22 x mm 有解.
表向示量，组就1是,存2,在l,组l数能k由1j向,k量2j,组,k1,m (j2,j 1,,2,m 线,性l),
使得
k1 j
j k 1 j 1 k 2j
线性代数-向量组的线性相关性
证明：
设 [a1,a2 ,,an ], [b1,b2 ,,bn ]，则
, 线性相关
存在不全为零的常数k1, k2，使k1 k2 0
k1ai k2bi 0,i 1,2,,n，（不妨设k1 0）
ai
k2 k1
bi
,i
1,2 , , n
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20
例1
[1,2,0], [2,4,0]线性相关；
0
10Leabharlann 线性表示。{PAGE}
6
定义 2’：
设1 ,2 ,,m是向量组,如果存在不全为零的常数
k1 ,k2 , ,km
使得k11 k22 kmm 0
则称向量组1 ,2 ,,m线性相关，否则称为线性无关。
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7
注
由以上定义可得，
向量组1 ,2 ,,m是向线性无关的充分必要条件是 方程组k11 k 22 kmm 0只有零解。
2、 向量1 ,2 ,3线性相关
1 ,2 ,3 中有一个向量可由其余的向量线性表示
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34
不妨设3
k11
k2
，
2则
1
,2
,
线性相关
3
1 ,2 ,3 共面
k2 2 3 k11
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35
定理 3
设向量组1 ,2 ,,m线性无关,1 ,2 ,,m ,
线性相关，则 可由1 ,2 ,,m唯一线性表示。
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5
【例 1】设 1 2 3 0T ，1 1 2 1 0T ， 2 3 0 1 1T 。问 能否由1,2线性表示？
1 3 1
解：设
x11
x22，则 x1
2
线性代数 第一节 向量组及其线性组合
2、矩A 阵 (ai)jm n有 n个 m 维列向量
a1 a11
a2 a12
aj a1j
an a1n
A
a21
a22 a2j
a2n
am1 am2 amj amn
向量 a 1,a 2 ,组 ,a n 称为 A 的 矩列 阵 .向量
定理 2 向量B组 :b1,b2,,bl能由向量 A:a组 1, a2,,am线性表示的充分 件必 是要 矩A条 阵 (a1,a2,,am)的秩等于(A矩 , B)阵 (a1,a2,, am,b1,b2,,bl )的 秩 ，R 即 (A)R(A, B).
推 论 向 量 A:a 组 1,a2, am与 向B 量 :b1,组 b2, bl 等 价 的 充 分 必 R(A)要 R(条 B)件 R(A,是 B) 其A 中 和 B是 向A 量 和 B所 组构 成.的 矩 阵
则向b量 是向量A的 组线性组合，向这量时b能称 由向量组 A线性表示．
例 如 :1 (1 ,2 ,3 ),2 (1 ,3 ,1 ),b (0 , 1 ,2 ) 则 b 1 2 ,即 b 可 由 1 , 2 线 性 表 示 .
3、定理
定 1理 向 b 可 量由1 ,向 2 , m 量 线组 性
a
a2
a n
n维向量写成一行，称为行向量，也就是行
矩阵，通常用 aT,bT,T,T等表示，如：
aT(a1,a2, ,an)
注意 1. 行向量和列向量总被看作是两个不同的向量；
2. 行向量和列向量都按照矩阵的运算法则进行 运算；
3. 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-向量组
（1）不超过三维的向量有几何意义。 ）不超过三维的向量有几何意义。
（2） 向量的运算方法与矩阵运算相同。 ） 向量的运算方法与矩阵运算相同。
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4
2 向量的线性运算：特殊的矩阵运算 向量的线性运算：
若 α = ( a1 , a2 ,⋯ , an ),β = ( b1 , b2 ,⋯ , bn )
1 （）α + β = ( a1 + b1 ,a2 + b2 ,⋯ ,an + bn )
（2）λα = (λa1 , λa2 ,⋯, λan )
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5
例
T 设α 1 = [1 ,1,−1]T ,α 2 = [3 ,1 ,0]T ， A = α 1α 2 ,
计算 2α 1 − 3α 2 ，α 1Tα 2 , An 。
a1 , a2 ,⋯ , an 称为向量α 的坐标或分量， 坐标或分量，
维数。 n 称为向量α 的维数。
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3
同理： 同理：
行向量, 称 1×n 矩阵α = [a1 , a2 ,⋯ , an ]为 n 维行向量
a1 , a2 ,⋯ , an 称为向量α 的坐标或分量， 的坐标或分量，
n称为向量α 的维数。 的维数。
A3 = A2 A = 4 A2 = 4 2 A ⋯ ⋯
1 n 4 1 [3 ,1 ,0] − 1
1 0 3 n −1 3 1 0 =4 − 3 − 1 0
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第四章 向量组的线性 相关性
本章主要内容: 本章主要内容: 向量组的线性相关性 向量组的秩及其与矩阵的秩的关系 线性方程组解的结构 向量空间及线性变换
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线性代数向量组的极大线性无关组和秩
即 i ki11 ki22 kit t , i 1, 2, , p 1 i li11 li22 lip p , i 1, 2, , t 2
若向量组 1,2, , p 可由 1, 2, , t 线性表出;
则称（II）是（I）旳一种极大线性无关组.
在条件（1）下，（2）等价于 （2’）任意r＋1个向量（假如有）都线性有关.
注：（1）只含零向量旳向量组没有极大无关组. （2）一种线性无关向量组旳极大无关组为其本身.
2 4 2
例：在向量组
1
1 3
,
2
2 5
,
3
1 4
中，
1
4
,
2
2
1
,
3
1 1
,
4
3 2
,56来自401
1
3
1
求向量组旳秩和一种极大无关组. 并用该极大 无关组线性表出向量组中旳其他向量.
解： 1 1 0 1 2 1 1 0 1 2
A
1
2
1
3
6
0
1 1 2 4
0 1 1 2 4 0 1 1 2 4
（逆否命题）
定理4.3.2 若线性无关向量组 1,2, , p可由向量组
1, 2, , t 线性表出，则 p t.
定理4.3.3 两个等价旳线性无关向量组，必包括相同 个数旳向量.
2.极大线性无关组
定义4.3.2 设 i1 ,i2 , ,ir (II ) 是 1,2, , p (I )
旳一种部分组. 假如 （1）（II）线性无关， （2）（I）中旳任意向量可由（II）线性表出，
线性代数4.1 向量组及其线性组合
的集合称为向量组．
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向量组可能含有有限个向量，也可能含有无限多 个向量．
例如， 一个 m n 矩阵的全体列向量 组成一个含
n 个 m 维列向量的向量组， 它的全体行向量 组成一 个含 m 个 n 维行向量的向量组． 矩阵的列向量组和
行向量组都是含有有限个向量的向量组．反之，一个 含有有限个向量的向量组也可以构成一个矩阵．例如，
能由向量组
A
线性表示，并
求出表示式．
解 设矩阵 A (a1 , a2 , a3) , 矩阵 B A, b,
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先将矩阵 B 化成行阶梯形矩阵
1 1 1 1
B (a1, a2
矩阵 A
,
a3
,
b)
1 2 2
2 1 3
1 4 0
0
3ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ1
量用转置符号 aT , bT , αT , βT 等表示．
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例如，若列向量
a1
a
a2
an
,
则，行向量 aT (a1, a2 , , an ) .
注：这里所讨论的向量，在没有指明是行向量还
是列向量时，都指列向量． 由若干个同维数的列向量 或同维数的行向量组成
也可以写成一列，即
a2
.
an
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按第2章矩阵的定义， 它们分别是行矩阵和列矩 阵，也称为行向量和列向量， 且规定行向量和列向量 都可按矩阵的运算法则进行运算． 因此， 用两种不同
形式表示的n 维向量 以后看作是两个不同的向量．
大学数学-线性代数-向量组
向量组的线性组合
向量组的线性组合是指 通过给定向量组中的向 量以及标量系数的线性 运算得到的新向量。
线性组合的系数可以是 实数或复数，也可以是 标量或向量。
线性组合的结果是一个 新的向量，其分量是原 向量分量与系数的线性 组合。
线性组合满足交换律、 结合律和分配律。
秩的性质
定理
若矩阵A经过有限次初等行变换 得到矩阵B，则矩阵A和B的秩相 等。
若向量组中的向量个数等于向 量的维数，则该向量组线性无 关；若向量组中的向量个数小 于向量的维数，则该向量组线 性相关。
05
向量组的正交性
正交向量的定义
正交向量的定义
两个向量$vec{a}$和$vec{b}$是正交 的，如果它们的点积为0，即$vec{a} cdot vec{b} = 0$。
向量组线性相关的充要条件是该向量组构成的矩阵的 秩小于向量的个数。
如果向量组中任何一个向量是其余向量的线性组合， 则该向量组线性相关。
04
向量组的秩
向量组的秩的定义
秩的定义
向量组的秩是指该向量组中线性无关向量的最大数量。
线性无关的定义
如果向量组中的向量个数等于向量的维数，则该向量组线性无关。
向量组中线性无关向量的判断
02
向量组的定义与表示
向量组的定义
向量组是由一组有序数列构成的集合，每个数列称为一个向量， 每个向量由若干个数（分量）组成。
向量组中向量的个数称为向量组的维数，所有向量中分量的个数 必须相同。
向量组的表示方法
通常使用黑体字母表示向量，如 $mathbf{a}$、$mathbf{b}$、 $mathbf{c}$等。
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【结论 4】若向量组1 , 2 , 线性相关， 则 能由1 , 2 ,
, m 线性无关，而1 , 2 ,
,m ,
, m 线性表示，且表示式唯一。
【结论 5】线性无关的向量组中每个向量分别添加分量后的 新向量组一定线性无关。 （无关组增加分量仍无关）
【注 3】矩阵 A经初等行变换变成矩阵 B ，则 A的行向量组与 B 的 行向量组等价。但是列向量组未必等价。
证明思路：存在可逆矩阵 P ，使得 PA B, A P 1 B 。
【注 4】矩阵 A经初等列变换变成矩阵 B ，则 A的列向量组与 B 的 列向量组等价。但是行向量组未必等价。
证明思路：存在可逆矩阵 Q ，使得 AQ B, A BQ 1 。
k 0, 0 一定是 k 0
3、 向量组：若干个同维数的行（列）向量所组成 的集合称为向量组。
1 2 3 2 3 4 1 , 2 , 3 是3个四维的列向量组. 3 4 5 4 5 6
k12 k22 ks 2 k1 s k2 s k ss 0
k1 s k2 s ， k ss
【例3】讨论向量组的线性相关性。
a1n xn b1 a2 n xn b2 amn xn bm
a11 x1 a12 x2 a x a x 21 1 22 2 a x am 2 x2 等价于线性方程组 m1 1
有解
三. 向量组的等价
设Hale Waihona Puke 两个向量组 A : 1 , 2 ,
m 和 B : 1 , 2 , l ，
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。
若向量组 A和向量组 B 能相互线性表示， 则称这两个向量组等价。
【注１】向量组 B 能向量组 A 表示的矩阵表示
列向量组 B : 1 , 2 ,
, l 能由 A : 1 , 2 ,
, m 线性表示，则
1 k111 k21 2 k k 2 12 1 22 2 l k1l1 k2 l 2 即存在 m l 矩阵 K ，使得 k11 k , m ) 21 km 1 k12 k22 km 2
无关
【注】 线性相关（无关）的直观意义:
① 线性相关 0 ； 线性无关 0 .
② 1 , 2 线性相关 1 , 2 成比例(或平行)；
1 , 2 线性无关 1 , 2 不成比例(或不平行)。
1 2 2 a 2 1 2 , 1 , 若 A 与 线性相关， 例 2 设A 3 0 4 1 则a . 答案： 1
, m 和向量 ，若存在实数
, km ，使得 k11 k2 2 km m ， 则称向量 能由向量组 A线性表示。
【注】零向量可写成任意同维数向量的线性组合.
k1 , k2 ,
向量 能由向量组 A : 1 , 2 ,
, n 线性表示，其中 a11 a12 a1n b1 a a a b 1 21 , 2 22 , , n 2 n , 2 a a a b m1 m2 mn m 等价于存在 x1 , x2 , , xn ，使得 x11 x2 2 xn n
一.向量
a1 a 2 , a n
T (a1 , a2 ,
, am ).
2、向量的线性运算
（1）加减法； （2）数乘
（参考矩阵的加减法和矩阵的数乘）
【注】 k 0 k 0 或 0 ， 即 k 0, k 0 一定是 0 ；
注意：矩阵等价与向量组等价的有区别.
(1)向量组等价不能确定向量组构成的矩阵等价 反例：虽然向量组 B : 1 1, 0, 0 , 2 0, 2, 0 ,
T T
3 1, 1, 0 与 A : 1 1, 0, 0 , 2 0, 1, 0 等价。
2 3 4 5
3 4 5 6
反过来看：
即矩阵的
特殊分块
二、向量组的线性表示（以列向量为对象）
1、 【定义 2】设向量组 A : 1 , 2 , 称 k11 k2 2
, m 及任意一组实数 k1 , k2 ,
, km ，
线性表示
设向量组 A : 1 , 2 ,
km m 为向量组 A的一个线性组合。
【结论 9】设 n维向量组1 , 2 ,
, s 线性无关，且
k11 k ( 1 , 2 , , s ) (1 , 2 , , s ) 21 k s1 k11 k12 k21 k22 则 1 , 2 , , s 线性无关 k s1 ks 2
km 1 m , km 2 m , kml m , k1l k2 l B AK kml
( 1 , 2 ,
, l ) (1 , 2 ,
【注 2】若 AB C ，则
C 的列向量组可由 A的列向量组线性表示，( AB C ) C 的行向量组可由 B 的行向量组线性表示。( AB C )
1T (1, 2, 3), 2T (2, 3,4), 3T (3,4,5), 4T (4,5,6)
是4个三维的行向量组。
4．向量组和矩阵的关系
1 2 3 1 2 3 4 2 1 , 2 , 3 1 , 2 , 3 3 4 5 3 4 5 6 4
第三章
向量组
2014年10月
§3.1
向量组的线性表示
a1 a 1、 【定义１】 ：称 2 为 n维列向量，其中 ai 称为第 i 个分量。 a n (b1 , b2 , , bn )为 n维行向量。
【注】 列向量用 , , , 表示，行向量用 T , T , T 表 示.
xm m 0，
, m 线性相关。
反之，称1 , 2 , 若只有当 x1 , x2 , 则称1 , 2 ,
, m 线性无关。即
, xm 全为零时，才使得 xm m 0，
x11 x2 2
, m 线性无关。
【例 1】1 1, 2, 3 , 2 2, 3,4 , 3 0,0,0 ;
T T T
相关 相关
1 1, 2, 3 , 2 2,4,6 , 3 3,0,5 ; 相关
T T T
1 1, 2, 3 , 2 2, 3,4 , 3 3,5,7 ;
T T T
e1 (1,0,0)T , e2 (0,1,0)T , e3 (0,0,1)T .
齐次线性方程组的向量表示
a11 a 21 a m1 a12 a22 am 2 a1 n x1 0 a2 n x2 0 x amn n 0
x1 x 1 , 2 , , n 2 0 x n x11 x2 2 xn n 0
二.相关定理(或结论) 【结论 1】 向量组1 , 2 , , m 线性相关 1 , 2 , , m 中至少有一
个向量可由其余向量线性表示。
【结论 2】 向量组中含有零向量，则该向量组线性相关。
【结论 3】若1 , 2 ,
, m 线性相关,则1 , 2 , , m , m1必线性相关； 反之,若1 , 2 , , m , m 1线性无关, 则1 , 2 , , m 线性无关.
T T T
但矩阵 B ( 1
1 A ( 1 , 2 ) 0 0
1 0 1 , 2 , 3 ) 0 2 与矩阵 1 0 0 0 0 1 不等价。 (不同型 ) 0
(2) 矩阵等价不能确定其行(列)向量组等价。
1 0 1 【例】 （1）向量组 B : 1 0 , 2 2 , 3 1 , 0 0 0 1 0 0 能由向量组 A : 1 0 , 2 1 , 3 0 线性表示。 0 0 1
但向量组 B : 1 1, 0, 0 , 2 0, 1, 0 与向量组
T
§3.2
向量组的线性相关性
一.定义
【定义 4】 对设有向量组1 , 2 , x1 , x2 , , xm ，使得
, m ，若存在一组不全为零的数
x11 x2 2
则称向量组1 , 2 ,
但 3 不可由向量组 B 线性表示，故向量组 A 不可由 向量组 B 线性表示，进而向量组 A 与向量组 B 不等价。
1 0 1 （2）向量组 B : 1 0 , 2 2 , 3 1 0 0 0 1 0 与向量组 A : 1 0 , 2 1 等价。 0 0
对于列向量组
2 3 4 5
对于行向量组
T 1 (1, 2, 3) T 2
3 4 5 6
T 3
T 4
T 1 T (2, 3, 4) 2 T 3 (3, 4, 5) T (4, 5, 6) 4
1 2 3 4
1 0 反例：虽然矩阵 B ( 1 , 2 ) 0 0 0 A ( 1 , 2 ) 0 1 等价， 1 0