知识点1——向量组及其线性相关性

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向量组的线性相关性

向量组的线性相关性
实数 l1, l2, …, lm ,使得 b = l1a1 + l2a2 + … + lmam
则称向量 b 能由向量组 A 的线性表示.
引言
问题1:给定向量组 A,零向量是否可以由向量组 A 线性表 示?
问题2:如果零向量可以由向量组 A 线性表示,线性组合的 系数是否不全为零?
P.83 定理1 的结论:
a2l
b21
b22
aml bl1 bl 2
b1n
b2n
bln
b11 b12
b1n

c1,c2,
, cn a1, a2 ,
, al
b21
b22
b2n
bl1 bl 2
bln
结论:矩阵 C 的列向量组能由矩阵 A 的列向量组线性表示, B 为这一线性表示的系数矩阵.
当 a 不是零向量时,线性无关.
向量组 A:a1, a2, …, am (m ≥2) 线性相关,也就是向量组 A 中,至少有一个向量能由其余 m-1 个向量线性表示.
设有向量组 A:a1, a2, …, am 及 B:b1, b2, …, bl , 若向量组 B 能由向量组 A 线性表示,即
b1 k11a1 k21a2 b2 k12a1 k22a2
km1am km2am
bl k1la1 k2la2 kmlam
线性表示的 系数矩阵
k11 k12
b1 1 0 0
b2
0
1
0
b
b3
b1
0
b2
0
b3
1
bn 0 0 0
0
0
bn
0
1
b1 1 0 0

向量组的线性相关性

向量组的线性相关性

★ 一个向量a=0线性相关,而 0时线性无关
★ 两个向量线性相关
它们对应分量成比例
★ 如果向量组中有零向量,则向量组一定线性相关.
16
二、判别方法
1. 向量组1,2 ,...,s线性相(无)关 方程 x11 x22 ... xss 0(没)有非零解.
设i (ai1 , ai2 , ..., ain )T , 方程组
三、应用举例
例1 设 1 1,1,0T ,2 0,1,1T , 3 (3,4,0)T
3 1


,

,
其中(
,
)

(1
,
2
,
3
)

2 1
1 1

.






31

22



3
1

2

3

1 0 3 0


31 22 3
k k ka1, ka2, , kan
向量的加法与数乘合称为向量的线性运算.
3、运算律 (设α,β,γ均是n维向量,λ,μ为实数) (1) (交换律)
(2) ( ) ( ) (结合律) (3) O (4) ( ) O (5) 1 (6) () ( ) ( ) (7) ( )
二、向量的运算
1、加法 (a1,a2,...,an ), (b1,b2,...,bn ),
a1 b1, a2 b2 , , an bn
( ) a1 b1, a2 b2 , , an bn

第二节 向量组的线性相关性

第二节 向量组的线性相关性

定理四 任意n+1个n维向量都是线性相关的.
[证]设n+1个n维向量为: 1=(a11,a12,,a1n) 2=(a21,a22,,a2n)
n=(an1,an2,,ann) n+1=(an+1,1,an+1,2,,an+1,n)
构造向量组: 1=(a11,a12,,a1n,0) 2=(a21,a22,,a2n,0)
故1,2,,n线性无关
例5 讨论向量组1=(1,1,1),2=(0,2,5), 3=(1,3,6)的线性相关性,若线性相关,试写
出其中一向量能由其余向量线性表示的表
达式.
解: 若有k1,k2,k3,使k11+k22+k33=0
即k1(1,1,1)+k2(0,2,5)+k3(1,3,6)=(0,0,0)
k1(1+2)+k2(2+3)+k3(3+1)=0 即(k1+ k3)1+(k1+k2)2+(k2+ k3)3=0 由已知1,2,3线性无关,则
k1 k3 0 1 0 1
k1 k2 0 1 1 0 =2 0
k2 k3 0 0 1 1
齐次方程组只有零解: k1=k2=k3=0
1+2,2+3,3+1线性无关.
若r维向量组1,2,,m线性无关,则r+1维 向量组1,2,,m也线性无关.
[证]反证法
若1,2,,m线性相关
即有不全为零的数k1,k2,,km,使
k11+k22++kmm=0
即 k1(a11,a12,,a1r,a1,r+1)+ k2(a21,a22,,a2r,a2,r+1)+ +km(am1,am2,,amr,am,r+1)=(0,0,,0)

向量组的线性相关性

向量组的线性相关性

证明
(略)
(1)
1 , 2 , n线性无关
1 1
齐次线性方程组 x 只有零解 r ( , , ) n
1 2 n
x2 2 xn n 0
a11
当m=n时
a12 a1n

a21 a22 a2 n 0 an1 an 2 ann
思考题
试证明 : (1) 一个向量 线性相关的充要条件是 0; ( 2) 一个向量 线性无关的充要条件是 0; ( 3) 两个向量 , 线性相关的充要条件是
k或者 k , 两式不一定同时成立 .
思考题解答
证明 (1)、(2)略. (3)充分性 , 线性相关, 存在不全为零的数 , y , 使 x
第二节
向量组的线性相关性
一、线性相关性的概念
定义4
给定向量组A : 1 , 2 , , m , 如果存在不 k1 1 k2 2 km m 0
全为零的数k1 , k2 ,, km 使
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 线性无关, 则只有当
例1 n 维向量组 T T T e1 1,0,,0 , e 2 0,1,,0 ,,e n 0,0,,1
称为n 维单位坐标向量组 ,讨论其线性相关性 .
的矩阵 解 n维单位坐标向量组构成 E (e1 , e2 , , en ) 是n阶单位矩阵. 由 E 1 0,知R( E ) n.
1 2 3 4 2 3
这与a , a , a 线性无关矛盾,故结论成立.
2 3 4
四、小结
1. 向量、向量组与矩阵之间的联系,线性方 程组的向量表示;线性组合与线性表示的概念; 2. 线性相关与线性无关的概念;线性相关性 在线性方程组中的应用;(重点) 3. 线性相关与线性无关的判定方法:定义, 两个定理.(难点)

数学考研必备知识点线性代数的重点章节解析

数学考研必备知识点线性代数的重点章节解析

数学考研必备知识点线性代数的重点章节解析一、引言线性代数是数学中的一个重要分支,广泛应用于各个领域的科学研究和工程实践中。

作为数学考研的一门必备知识,掌握线性代数的重点章节非常关键。

本文将对数学考研必备知识点线性代数的重点章节进行解析,帮助考生全面理解和掌握这些内容。

二、向量空间向量空间是线性代数的基础,包括向量的加法、数乘和向量空间的性质等。

重点章节有:1. 线性相关性与线性无关性:讨论向量组的线性相关性与线性无关性,以及线性相关性的判定方法。

2. 向量空间的维数:介绍向量空间的维数概念及其性质,以及维数的计算方法。

3. 基与坐标:介绍向量空间的一组基及其坐标表示方法,以及基的变换与坐标的变换关系。

三、线性映射与线性变换线性映射与线性变换是线性代数的重要内容,涉及到线性变换的性质、线性变换的表示矩阵和线性映射的核与像等。

重点章节有:1. 线性变换与矩阵:介绍线性变换的定义和性质,并探究线性变换的代数表示——矩阵。

2. 线性变换的核与像:讨论线性变换的核与像的概念,以及它们的性质和计算方法。

3. 线性变换的合成与逆变换:研究线性变换的合成和逆变换的概念与性质,以及相应的计算方法。

四、特征值与特征向量特征值与特征向量是线性代数中的重要概念,用于研究线性变换的本质特性。

重点章节有:1. 特征值与特征向量的定义:介绍特征值与特征向量的定义及其性质。

2. 特征值与特征向量的计算:探究特征值与特征向量的计算方法和求解步骤。

3. 对角化与相似矩阵:讨论矩阵的对角化概念及其条件,以及相似矩阵的性质和计算方法。

五、内积空间与正交变换内积空间与正交变换是线性代数的重要分支,包括内积空间的定义与性质、正交变换的概念与性质等。

重点章节有:1. 内积空间的定义与性质:介绍内积空间的定义和性质,包括内积的性质和内积空间的几何解释。

2. 正交向量与正交子空间:研究正交向量和正交子空间的概念、性质及其计算方法。

3. 正交变换与正交矩阵:探究正交变换的定义和性质,以及正交变换的矩阵表示——正交矩阵。

向量组的线性相关性

向量组的线性相关性
m 元齐次线性方程组 Ax = 0 有只有非零解. 矩阵A = (a1, a2, …, am ) 的秩<=向量的个数 m ..
二、线性相关性的判定
定理4 向量组a1, a2, …, am 线性相关的充分 必要条件是它所构成的矩阵A=(a1, a2, …, am) 的 秩小于向量个数m;向量组线性无关的充分必要 条件是R(A)=m.
作业 P110 3(1),4,10,11(1)
说明 (1)向量组 A:a1, a2, …, am 线性无关
当且仅当k1=k2= … =km=0时, k1a1 + k2a2 + … + kmam =0 才成立.
一、线性相关性的概念
(2)若向量组只包含一个向量a: a线性相关 a=0 a线性无关 a≠0
(3)含两个向量的向量组:a1, a2 线性相关 a1, a2 的分量对应成比例 几何意义:两向量共线
从而向量组 b1, b2, b3 线性无关.
二、线性相关性的判定
例3 已知向量组 a1, a2, a3 线性无关,且 b1 = a1+a2, b2 = a2+a3, b3 = a3+a1,
试证明向量组 b1, b2, b3 线性无关.
证四 转化为矩阵的秩的问题.
1 0 1
已知
(b1
,
b2
,
b3
k1a1 k2a2 kmam 0.
一、线性相关性的概念
因k1, k2, …, km中至少有一个不为0,
不妨设 k1 0,则有
a1


k2 k1
a2




k3 k1
a3


向量组的线性相关性

向量组的线性相关性

线性无关
定义 2 一组实数
则称 为向量 或称 能由向量
设n维向量
, a , a , L , a , 若存在
12
m
L
k ,k ,
, k , 使得
12
m
= k 1 a 1 k 2 a 2 L k m a m
L a ,a ,
12
L a ,a ,
12
, a , 的一个线性组合 m
, a 线性表示 m
向 量 , , 共 面 不 全 为 零 的 数 k 1 , k 2 , k 3 使 得 k 1 k 2 k 3 0
向 量 ,不 共 线 若 k 1 k 2 0 , 则 k 1 k 2 0
向 量 ,,不 共 面 若 k 1 k 2 k 3 0 , 则 k 1 k 2 k 3 0
2
1 1
1
4 0
1 2
1 0 3 4
123
(4,4,1)T.
1
1 0
1
1 1
1
4 0
4 1
线性方程组的向量表示
a11x1 a12x2
a21x1
a22x2
am1x1 am2x2
a1nxn b1 a2nxn b2
amnxn bm
1 x 1 2 x 2 n x n b
1 1 2 3
1 0 1 1
2
2
4
6
0
1
3
4
A 3 0 3 3 ... 0 0 0 0
4
5
19
2
4
0
0
0
0
3 1 6 7
0 0 0 0
同解方程组
k2k13kk33
k4 0 4k4 0

线性代数向量的线性相关性

线性代数向量的线性相关性

定理3
设两向量组M、N满足MN,那么
(1) 若向量组M线性相关,则向量组N也线性相关 (2) 若向量组N线性无关,则向量组M也线性无关
可简述为: 子向量组相关,则向量组也相关; 向量组无关,则子向量组也无关。
推论1 含有零向量的向量组是线性相关的
定理4 两个向量构成的向量组线性相关的充分必要条件
故向量组线性相关
例2* 讨论向量组 1 1 2 0 , 2 0 2 1 , 3 0 0 1
的线性相关性 解:设有数 k1 , k2 , k3 使 k11 k22 k33 0 即方程
1 0 0 k1 2 2 0 k2 0 0 1 1 k 0
(*)
例 k1 0, k2 0,, km 0 ;
向量组M是线性相关时不只有 k1 0, k2 0,, km 0使 (*)成立
向量组M是线性无关时只有 k1 0, k2 0,, km 0 使 (*)成立 (2) 向量组线性相关当且仅当 零向量能被向量组用系数 不全为零线性组合表示。 (3) 若 k11 k22 kmm 0 (*) M 1,2 ,,m 线性无关当且仅当
0 0 1 1 例 向量组 M 1 , 4 , 1 , 1 2 3 4 0 1 4 2 1
k1 0, k2 0,, km 0 ;

(4) M 1,2 ,,m 线性相关当且仅当齐次方程组
k11 k22 kmm 0 (*) 有非零解;
M 1,2 ,,m 线性无关当且仅当齐次方程组
k11 k22 kmm 0 (*)

向量组的线性相关性

向量组的线性相关性
T m
T 1 T 2 T i
T m
向量组 , , …, 称为矩阵A的行向量组.
3
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维列向量所组成的向量 1 , 2 ,, m , 组 构成一个n m矩阵
A ( 1 , 2 ,, m )
m 个n维行向量所组成 的向量组 1 , 2 , m ,
b12 b22 ks2
b1n b2 n k sn
19
同时,C的行向量组能由 的行向量组线性表示 A B , 为这一表示的系数矩阵 :
1T a11 T 2 a 21 T a m m1
矩阵K m s ( kij )称为这一线性表示的系数矩阵.
此时有 B
18
AK
若C mn Ams Bsn,则矩阵C的列向量组能由 矩阵A的列向量组线性表示, 为这一表示的系数 B 矩阵:
b11 b21 ( c1 , c 2 ,, c n ) 1 , 2 ,, s ) ( b s1
(3) R( A ) m R( A ) m) ( ,即矩阵 A的秩小于 (等于)向量组所含向量的个数 m
1 0 0 0 10
2 1 1 3 r3 r2 1 3 5 r4 3r2 3 5 11 0 3
2 r 3r 3 1 1 1 3 r r 2 3 0 1 1 r 2r 3 4 0 2 2 0 3
1 0 0 0
1 0 0 0
2 r3 ( 1 ) 1 1 3 2 0 2 2 0 2 2 0 3

向量组的线性相关性

向量组的线性相关性

所以向量组 b1 ,b2 ,b3
2013年6月14日6时11分
线性无关.
例 8 已知向量组 a1 , a2 , a3 线性无关,
证明向量组 b1 =a1 + a2 , b2 = a2 + a3 , b3 = a3 + a1 也线性无关. 证三: 令A (a1 , a2 , a3 ), B (b1 , b2 , b3 ), B AK 令Bx 0, 即AKx 0 1 0 1 1 1 0 , Kx 0 K 因a1 , a2 , a3 线性无关
k1a1 k2a2 kmam 0 则称向量组 A 是线性相关的. ()
设有向量组
否则,称它是线性无关的. 也就是,只有当 才能使(*)式成立, k1 k2 L L km 0 时, 则称向量组 A 是线性无关的.
2013年6月14日6时11分
说明:
线性相关
则x1 x2 x3 0, 所以向量组 E 线性无关.
2013年6月14日6时11分
定理1
向量组 A: a1 , a2 ,……, am 线性相关
x1a1 x2a2 xmam 0
Ax 0有非零解
其中矩阵 A = ( a1 , a2 ,……, am ).
有非零解.
证明向量组 b1 =a1 + a2 , b2 = a2 + a3 , b3 = a3 + a1 也线性无关. 证二:令A (a1 , a2 , a3 ), B ( b1 , b2 , b3)
则B AK, 其中
K 2, K是可逆方阵,
R( B) R( AK ) R( A) 3,
K 2, R( K ) 3, x 0

线性代数第三章(一二节向量与线性相关性)

线性代数第三章(一二节向量与线性相关性)
组中至少有一个向量可由其余向量线性表示。
证明
必要性 设向量组 A: a1 , a2 , ... , am 线
性相关, 则有 m 个不全为零的实数 k1 , k2 , ... , km 使 k1a1 + k2a2 + ... + kmam = 0 . 因 k1 , k2 , ... , km 不全为 0 , 不妨设 k1 0 , 于是便 有
(9) 若a1 , a2 , ... , an是n维向量组,则 a1 , a2 , ... , an线性相关的充要条件是其 构造的行列式值为0. 若a1 , a2 , ... , an是n维向量组,则
a1 , a2 , ... , an线性无关的充要条件是其
构造的行列式值非0. (10) 若a1 , a2 , ... , am是n维向量组,且 m>n,则 a1 , a2 , ... , am线性相关。 特别地,n+1个n维向量必线性相关。
第 三 章 向量组的线性相关性与n 维向量空间
第一节
1. 向量的定义 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,其中第 i 个数 ai 称为第i 个分量,n称为向量的维数.
n维向量
n 维向量可写成一行, 也可写成一列. 分别
称为行向量和列向量, 也就是行矩阵和列矩阵。
引例1:非齐次线性方程组(Ⅰ)有解<=>
存在一组数x1, x2, ... , xn, 满足
x1a1 + x2a2 + ... + xnan = b。 引例2:齐次线性方程组(Ⅱ)有非零解<=> 存在一组不全为零的数x1, x2, ... , xn, 满足 x1a1 + x2a2 + ... + xnan = 0。 从这两个引例中我们可以提炼出向量组两个

第四章 向量组的线性相关性总结

第四章 向量组的线性相关性总结

第四章 向量组的线性相关性§1 n 维向量概念一、向量的概念定义1 n 个有次序的数12,,,n a a a 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i a 称为第i 个分量.注1分量全为实数的向量称为实向量.分量不全为实数的向量称为复向量. 注2 n 维向量可以写成一行的形式()12,,,n a a a a =,出可以写成一列的形式12n a a a a ⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,前者称为行向量,而后者称为列向量.行向量可看作是一个1n ⨯矩阵,故又称行矩阵;而列向量可看作一个1n ⨯矩阵,故又称作列矩阵.因此它们之间的运算就是矩阵之间的运算,从而符合矩阵运算的一切性质.向量之间的运算只涉及到线性运算和转置运算.为叙述方便,特别约定:在不特别声明时说到的向量均为列向量,行向量视为列向量的转置.注3 用小写黑体字母,,,a b αβ 等表示列向量,用,,,T T T T a b αβ表示行向量. 例1 设123(1,1,0),(0,1,1),(3,4,0)T T T v v v ===,求12v v -及12332v v v +-.解 12v v -(1,1,0)(0,1,1)T T =-(10,11,01)T =---(1,0,1)T =-12332v v v +-3(1,1,0)2(0,1,1)(3,4,0)T T T =+-(31203,31214,30210)T =⨯+⨯-⨯+⨯-⨯+⨯-(0,1,2)T =定义 设v 为n 维向量的集合,如果集合v 非空,且集合v 对于加法与数乘两种运算封闭(即若α∈v,β∈v ,有α+β∈v ;若α∈v, k ∈R ,有k α∈v ),称v 为向量空间。

§2 向量组的线性相关性一、向量组的线性组合 定义3 给定向量组A :12,,,m a a a ,对于任何一组实数12,,,m k k k ,称向量1122m m a a a k k k +++ 为向量组A 的一个线性组合,12,,,m k k k 称为这个线性组合的系数.定义4 给定向量组A :12,,,m a a a 和向量b ,若存在一组实数12,,,m λλλ,使得1122m m a a a b λλλ=+++则称向量b 是向量组A 的一个线性组合,或称向量b 可由向量组A 线性表示.注1任一个n 维向量12n a a a a ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭都可由n 维单位向量组12,,,n e e e 线性表示:1122n n a a a a e e e =+++ .注2向量b 可由向量组A :12,,,n a a a 线性表示(充要条件)⇔方程组1122n n a a a x x x b +++=有解m n A x b ⨯⇔=有解()(,)R A R A b ⇔=注3 由于线性方程组的解分为:无解,有唯一解,有无穷多解三种情况,所以向量β由向量12,,,n a a a 线性表示的情形也分为三种:不能线性表示,唯一线性表示,无穷多种线性表示,且线性表示式中的系数就是对应线性方程组的解。

向量组的线性相关性

向量组的线性相关性

+
kmj am
=
(α1,α

2
αm
)
⎛ ⎜ ⎜ ⎜
k1 k2
j j
⎞ ⎟ ⎟ ⎟
⎜⎜⎝ kmj ⎟⎟⎠
⎛ k11 k12
从而(b1 ,b2 ,
,bL ) = (a1,a2,
am
)
⎜ ⎜ ⎜
k21
k22
⎜ ⎝ km1 km2
k1l ⎞
k2l
⎟ ⎟

⎟ kml ⎠
这里,矩阵 kmxl = (ki j ) 称这一线性表示的系数矩阵。
若干个同维数的列(行)向量所组成的集合叫向量组。矩阵 A = (aij )mxn 有 m 个 n 维行向量或 n 个 m 维列向量。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 维列向量所组成的向量组: a1,a2, am,构成一个 nxm 矩阵
A
=
(α1,α

2
αm)

m

n
维行向量所组成的向量组
方程 Anxm X = En 有解的充分必要条件是 R( A) = n .
6
本例用矩阵的语言可叙述为: 对矩阵 Amxn ,存在矩阵 Qnxm ,使 AQ = Em 的充分必要条件是 R( A) = m ; 对矩阵 Amxn ,存在矩阵 Pnxm ,使 PA = En 的充分必要条件是 R( A) = n ,显然, 当 m = n 时,P、Q 便是 A 的逆阵,故上述结论可看作是逆阵概念的推广。 三、小结 1、向量、向量组、线性组合及向量组等价的的概念。 2、向量线性表示的判定方法:定义及三个定理。 四、作业,P108、2、3、4、5。
0
0

向量组的线性组合与线性相关性

向量组的线性组合与线性相关性

线性组合的几何意义
几何解释
在几何上,线性组合可以表示为向量 的平移和伸缩变换。通过改变标量的 值,可以得到不同的线性组合结果, 从而描绘出不同的几何图形。
应用
线性组合在解析几何、计算机图形学 等领域有广泛应用,如通过线性组合 表示平面上的点、线、面等几何对象 。
PART 03
线性相关与线性无关
REPORTING
性质
线性组合满足交换律、结合律、分配律等基本的数学运算规 则。
线性组合的几何意义
几何解释
在几何上,线性组合可以表示为向量 的平移和伸缩变换。通过改变标量的 值,可以得到不同的线性组合结果, 从而描绘出不同的几何图形。
应用
线性组合在解析几何、计算机图形学 等领域有广泛应用,如通过线性组合 表示平面上的点、线、面等几何对象 。
PART 01
引言
REPORTING
WENKU DESIGN
PART 01
引言
REPORTING
WENKU DESIGN
目的和背景
研究向量组的线性组合与线性相关性的目的
揭示向量组内部元素间的依赖关系,为向量空间的理论研究和实际应用提供基础 。
线性组合与线性相关性的重要性
在数据分析、机器学习、图像处理等领域中,向量组的线性组合与线性相关性是 理解数据结构和特征提取的关键。
关;否则,线性无关。
行列式法
对于$n$个$n$维向量,可以 构造一个$n$阶行列式。如果 行列式为零,则向量组线性 相关;否则,线性无关。
线性相关与线性无关的判断方法
观察法
通过观察向量组是否包含零 向量或是否共线/共面来判断 其线性相关性。包含零向量 或共线/共面的向量组必定线
性相关。

向量组相关知识点总结

向量组相关知识点总结

向量组相关知识点总结一、向量的定义和性质:1. 向量的定义:向量是具有大小和方向的量,通常用箭头表示,可以表示平移、位移、速度、加速度等物理量。

2. 向量的模:向量的大小称为模,通常用|AB|或||A||表示,表示点A到点B的距离。

3. 单位向量:模为1的向量称为单位向量,通常用e表示,如i,j,k。

4. 向量的相等:向量的模和方向都相等时,称为相等向量。

5. 向量的相反:模相等,但方向相反的向量称为相反向量。

6. 平行向量:方向相同或相反的向量称为平行向量。

7. 向量的加法:向量的加法满足交换律和结合律,用平行四边形法则或三角法则进行计算,例如A+B=B+A, A+(B+C)=(A+B)+C。

8. 向量的减法:向量的减法可以转化为加法,即A-B = A+(-B)。

9. 数乘:一个向量与一个实数相乘,结果是一个新的向量,模的变化为原来的模与实数的绝对值的乘积,方向不变或相反。

二、向量组的线性相关性和线性无关性:1. 定义:给定向量组V={v1,v2,...,vn},如果存在一组不全为0的实数k1,k2,...,kn,使得k1v1+k2v2+...+knvn=0,则称向量组V线性相关。

否则称为线性无关。

2. 性质:a. 向量组中包含一个零向量,则向量组一定线性相关。

b. 向量组中向量个数大于向量的维数,则向量组一定线性相关。

c. 向量组中一个向量是另一个向量的线性组合,则向量组一定线性相关。

3. 判定方法:通过求解线性方程组,若方程组有非零解,则向量组线性相关;若方程组只有零解,则向量组线性无关。

4. 线性相关向量组的性质:如果一个向量组A的子集B线性相关,则向量组A一定线性相关。

5. 极大线性无关组:对于向量组V中的线性无关的向量组,如果再加入一个该向量组中的向量会使其变成线性相关,则称该向量组为极大线性无关组。

6. 基础向量组和坐标:对于线性无关的向量组V,可以通过线性组合得到空间内的所有向量,称为向量组V的基础向量组。

第三章 第一讲 向量及其线性相关性

第三章 第一讲 向量及其线性相关性

a1 j a2 j βj = M a mj
加法: 加法:
加法 减法
n维向量 α = (a1, a2 ,L, an ), β = (b1 , b2 ,L , bn )
α + β = (a1 + b1, a2 + b2 ,L, an + bn ) α − β = α + (−β) = (a1 −b1, a2 −b2 ,L, an −bn )
+ k3 + 3k 3 + 6k 3 = 0, = 0, = 0,
+ 2k 2 + 5k 2 这是关于 k1 , k2 , k3 的齐次方程组
1 D = 1 1
0 2 5
1 3 6
=0
有非 零解
即有不全为零的数 k1 , k 2 , k3 ,使 k1a1 + k2a 2 + k3a3 = 0 也可直接求解得 , k1 = 1, k2 = 1, k3 = −1, 即 a 1 + a 2 - a 3 = 从而向量组
例4

k1 亦即 k 1 k 1
讨论向量组 a1 = (1,1,1), a 2 = (0, 2, 5), a3 = (1,3, 6) 的线性相关性. 的线性相关性 设 有 数 k1 , k 2 , k 3 , 使 k1a 1 + k 2 a 2 + k 3 a 3 = 0 则 ( k1 + k 3 , k1 + 2 k 2 + 3k 3 , k1 + 5 k 2 + 6 k 3 ) = 0
三、 向量组的线性相关性
定义3 定义 的数 给定向量组 A : α 1 α 2 L α r , 如果存在不全为零 k1 , k 2 , L , k r ,使

线性代数-向量组的线性相关性

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。
{PAGE}
7

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
{PAGE}
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。
{PAGE}
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

3.1 3.2向量及向量组的线性相关性

3.1 3.2向量及向量组的线性相关性

, 2
a22
,, s
a2s
ar1
ar2
ars
则 k11 k22 kss k11 k22 kss
k11
k2 2
ks s
a11
k1
a21
a12
k2
a22
a1s
ks
a2s
k1a11 k1a21
k2a12 ksa1s
k2a22 ksa2s
ars
k1ar1
k2ar 2
ksa1s 0
ksa2s
0
ksars
0
ksa2s 0
ksa1s
0
ksars
0
a11
a12
a1s
1
a21
,
2
a22
, s
a2s
,
ar1
ar2
ars
ka11
ka12
ka1s
1
a21
通常用希腊字母α, β, γ等表示.
说明
①行向量也是1×n的行矩阵,列向量也是n×1的列矩阵; ②行向量可看作是列向量的转置; ③为统一起见,以后所讨论的向量均指列向量.
分量全为零的向量称为零向量, 记作θ ---读作“西塔”
二、向量的运算
如: (a1, a2 , , an )T , (b1, b2 , , bn )T 定义2. 若向量 和 对应的分量分别相等,即ai=bi ,i=1,2,…,n
a22
,
a1s
s
a2
s
,
a11
a21
a12
a22
a1s
a2s
ar1
ar

初中数学知识点向量的线性组合与线性相关

初中数学知识点向量的线性组合与线性相关

初中数学知识点向量的线性组合与线性相关初中数学知识点:向量的线性组合与线性相关在初中数学学习中,向量是一个非常重要的概念,它是指具有大小和方向的量,常用在几何学和物理学中描述平移、力的大小和方向等。

而向量的线性组合与线性相关也是我们需要了解的重要概念。

本文将详细介绍向量的线性组合与线性相关的概念及其性质。

一、向量的线性组合在初中数学中,我们学习到,如果给定向量a和b,那么它们的线性组合可以表示为ka+lb,其中k和l是实数。

这个表达式的意思是将向量a乘以k,然后和向量b乘以l相加,这就构成了向量a和b的线性组合。

举个例子来说,如果给定向量a=[3,4]和b=[1,2],那么它们的线性组合可以表示为ka+lb,其中k和l是任意实数。

比如,当k=2,l=1时,线性组合就变成了2a+1b=[2*3, 2*4]+[1*1, 1*2]=[7,10]。

同样地,我们可以选择其他的k和l的值,得到不同的线性组合。

在进行向量的线性组合时,我们需要注意以下几点:1. 线性组合是对向量进行乘法和加法运算,所得到的向量也是二维或三维空间中的一个向量。

2. 线性组合中的系数k和l可以是任意实数,也可以是零。

3. 同一个向量可以出现多次,也可以不出现,其对应的系数可以不同。

4. 线性组合的顺序可以任意调整,不影响结果。

二、线性相关和线性无关在进行向量的线性组合时,我们还需要了解线性相关和线性无关的概念。

如果给定n个向量a1, a2, ..., an,如果他们之间存在一组不全为0的实数k1, k2, ..., kn,使得k1a1+k2a2+...+knan=0,那么我们称这些向量是线性相关的。

相反地,如果给定n个向量a1, a2, ..., an,如果他们之间不存在一组不全为0的实数k1, k2, ..., kn,使得k1a1+k2a2+...+knan=0,那么我们称这些向量是线性无关的。

线性相关和线性无关的概念可以通过以下几点来理解:1. 如果一个向量能够表示成其他若干个向量的线性组合,那么它们就是线性相关的。

知识点1——向量组及其线性相关性

知识点1——向量组及其线性相关性

知识点5 向量组的最大无关组1 向量组的最大无关组在前面讨论中,大家已经感到了向量组的线性相关性质是十分重要的,并且可以看到在一组向量中会有几个线性无关的向量是很重要的。

本节就来讨论与此相关的一些问题。

定义1 设向量组m ααα ,,21是一组n 维向量,若该向量组中的r 个向量r k k k ααα ,,21满足(1)r k k k ααα ,,21是线性无关的(2)而该组向量中的任何1+r 个都线性相关则称向量组r k k k ααα ,,21是原向量组m ααα ,,21的一个最大无关组。

最大无关组包含向量的个数r 称为是向量组m ααα ,,21的秩,记作A R 。

规定只包含0向量的向量组的秩为0。

注:一个向量组的最大无关组一般不是唯一的。

当一个向量组的秩为r 时,该向量组中中任意r 个线性无关的向量都是一个 最大无关组.例如, 验证11121α⎛⎫ ⎪- ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭、22211α⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪-⎝⎭是向量组 11121α⎛⎫ ⎪- ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,22211α⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪-⎝⎭,33130α⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭的一个最大线性无关组。

显然1α、2α线性无关,并且312ααα=+,所以1α、2α是向量组1α、2α、3α的一个最大线性无关组。

当然1α、3α也是向量组1α、2α、3α的一个最大线性无关组。

因而,一般地说,向量组的最大线性无关组不是唯一的,但它所含有向量的个数是唯一的,这个数就是向量组的秩。

最大无关组的等价定义: r ααα ,,21是向量组m ααα ,,21中的一个子组,如果它满足(1)r ααα ,,21是线性无关的,(2)m ααα ,,21中的任何一个向量都能被它们线性表示则 r ααα ,,21是向量组m ααα ,,21中的一个最大无关组。

例1 全体 n 维向量构成的向量组记作 R n ,求 R n 的一个最大无关组及 R n 的秩. 解:n 维单位向量12,,,n εεε是R n 的一个最大无关组,其秩为n 。

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知识点4 向量的线性相关性
1、 向量组的线性相关性 1).向量组线性相关的概念 定义: 给定向量组12,,
,:m a a a A ,若存在不全为零的数12,,
,m k k k ,使
11220m m k k k ααα+++=
则称向量组A 是线性相关的.否则称它为线性无关.
注1 向量组1,
,m a a 线性无关 ⇔ 10n λλ===时,才有11220n n λαλαλα+++=.
注2 对于一个向量组,不是线性相关,就是线性无关.
注3 只含一个向量a 的向量组,若0a =,则它线性相关;若0a ≠,则它线性无关. 注4 任一含有零向量的向量组线性相关.
注5 两个向量线性相关的充要条件是其对应分量成比例.
注6 两向量线性相关的几何意义是两个向量共线;三个向量线性相关的几何意义是三个向量共面.
2).向量组线性相关的条件 定理1 向量组12,,
,m ααα线性相关的充分必要条件是它所构成的矩阵
12(,,,)m =A ααα的秩小于向量的个数m (()R m <A );向量组12,,
,m ααα线性无关
的充分必要条件是它所构成的矩阵12(,,,)m =A ααα的秩等于向量的个数m
(()R m =A ). 可以总结为: 向量组12,,
,:m a a a A 线性相关
⇔有不全为零的数12,,
,m k k k 使11220m m k k k ααα++
+=.
⇔齐次线性方程组11220m m x x x ααα+++=有非零解.
⇔()R A m < ,其中12,,
,()m a a a A =.
向量组12,,
,:m a a a A 线性无关
⇔齐次线性方程组11220m m x x x ααα+++=只有零解.
⇔()R A m = ,其中12,,
,()m a a a A =.
推论1 m 个m 维向量组12,,
,m a a a 线性相关⇔0A = ,其中12,,
,()m a a a A =.
例1 证明n 维单位坐标向量组12100010,,
,001n e e e ⎛⎫⎛⎫
⎛⎫
⎪ ⎪

⎪ ⎪ ⎪=== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭
线性无关.
证法一 设11220n n k e k e k e +++=,则由121122000n n n k k k e k e k e k ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪
⎪ ⎪
++
+== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭
⎝⎭知,10n k k ===,故n 维单位向量组12,,,n e e e 线性无关.
证法二
12100010(,,
,)001n A e e e ⎛⎫ ⎪
⎪== ⎪
⎪⎝⎭
()R A n ∴=
∴ n 维单位向量组12,,
,n e e e 线性无关.
例2 已知123102124157a a a ⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪
=== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭
,,,讨论向量组123,,a a a 及向量组12,a a 的线性相关
性.

123102102(,,)124~022157000A a a a ⎛⎫⎛⎫
⎪ ⎪
== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭
12123(,)(,,)2R a a R a a a ∴==
∴ 向量组向量组123,,a a a 线性相关,而向量组12,a a 的线性无关.
例3 设向量组123,,a a a 线性无关,112223331,,b a a b a a b a a =+=+=+,讨论向量组
123,,b b b 的线性相关性.
解法一 设存在123,,x x x 使1122330x b x b x b ++=,即
112223331()()0,x x x αααααα+++++=()
亦即 131122233)()()0. x x x x x x ααα+++++=(
123ααα,,线性无关
131223
000x x x x x x +=⎧⎪
∴+=⎨⎪+=⎩ (1)
10111020011
=≠ ∴ 方程组(1)只有零解1230x x x === ∴ 向量组123,,b b b 线性无关.
解法二 记123123101(,,),(,,),110011A a a a B b b b K ⎛⎫
⎪=== ⎪ ⎪⎝⎭
123123101(,,)(,,)110011b b b a a a ⎛⎫
⎪= ⎪
⎪⎝⎭
B AK ∴=
20K =≠ ()()R A R B ∴=
向量组123,,a a a 线性无关 ()3R A ∴= ()3R B ∴=
∴ 向量组123,,b b b 线性无关.
2. 向量组线性相关的性质 性质1 向量组12,,,:(1)m a a a A m >线性相关⇔A 中至少有一个向量可由其余向量线性表示.
证明 设向量组12,,
,:m a a a A 线性相关,则有不全为零的数12,,
,m k k k 使
11220m m k k k ααα+++=
不妨设10k ≠,则23123111m m k k k k k k αααα⎛⎫⎛⎫
⎛⎫
=-+-++- ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭
,即1a 可由2,,m a a 线性表
示;
反之,设向量组A 中有一个向量可由其余1m -个向量线性表示,不妨设为m a ,则存在实数
121,,,m λλλ-使 112211m m m a λαλαλα--=+++,故
()11221110m m m a λαλαλα--++
++-=.因为121,,
,,1m λλλ-- 这m 个数不全为零,所
以向量组A 线性相关. 性质2 若向量组12,,,:m a a a A 线性相关,则向量组112,,,:,m m a a a a B +也线性相关;反之, 若向量组112,,,:,m m a a a a B +也线性无关,则向量组12,,
,:m a a a A 也线性无关.
注1 性质1的结论可以简述为:部分相关则整体相关,整体无关则部分无关.
证明 记12,,
,()m a a a A =11,,(,)m m a a a B +=,则()()1R B R A ≤+.由于若向量组A 线
性相关,故()R A m <,于是()()11R B R A m ≤+<+,从而向量组B 线性相关.
性质3 若n 维向量组11121212221212,,:,m m m n n nm a a a a a a a a a A a a a ⎛⎫⎛⎫⎛⎫
⎪ ⎪ ⎪
⎪ ⎪ ⎪=== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭
⎝⎭
线性无关,则n s +维向量组
111212122212121112112,
,:,m m m n n nm m s s sm a a a a a a B b a b a b a b b b b b b ⎛⎫⎛⎫⎛⎫
⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪
⎪ ⎪
⎪=== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭
⎝⎭
也线性无关. 注2 性质2可简述为:无关组添加分量后仍无关;反言之,相关组减少分量后仍相关.
证明 记12,,
,()m a a a A =,12,,
(,)m B b b b =,则()()R A R B m ≤≤.由于向量组A 线性
无关,故()R A m =,于是()R B m =,从而向量组B 线性无关. 性质4 当m n >时,m 个n 维向量线性相关.
注3 性质3可简述为:向量个数大于维数时必线性相关. 证明 记m 个n 维向量12,,,m a a a 构成矩阵12,,
,()m m n a a a A ⨯=,则()R A n m ≤<,故向
量组 12,,
,m a a a 线性相关.
性质5 若向量组12,,,:m a a a A 线性无关,而向量组12,,,:,m a a a B b 线性相关,则向量b
可由向量组A 线性表示,且表示方式是惟一的.
证明 记12,,
,()m a a a A =1,,(,)m a a B b =.
由于向量组A 线性无关,故()R A m =,又()()R B R A m ≥=; 由向量组B 线性相关知()1R B m <+.于是()1m R B m ≤<+,
所以()()R A R B m ==,方程组Ax b =有唯一解.这表明向量b 可由向量组A 线性表示,且表示方式是惟一的.
例4 设向量组123,,a a a 线性相关,而向量组234,,a a a 线性无关,证明
(1) 1a 能由23,a a 线性表示; (2) 4a 不能由123,,a a a 线性表示. 证明 (1) 向量组234,,a a a 线性无关 ∴ 向量组23,a a 线性无关 又
向量组123,,a a a 线性相关
∴ 1a 能由23,a a 线性表示
(2) 假设4a 能由123,,a a a 线性表示,由于1a 能由23,a a 线性表示,故设4a 能由23,a a 线性表示,矛盾.。

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