高等代数线性变换PPT课件

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高等代数课件

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(1) a111 a212 ar1r
(r ) a1r1 a2r2 arrr (r1) a1,r11 ar,r1r ar1,r1r1 an,r1n
(n ) a1n1 arnr ar1,nr1 annn
这表明关于这个基的矩阵是
A1 O
A3 A2
|W关于W的基1, 2, …, r 的矩阵
定理7.3.3 设V是数域F上的一个n维向量空间, {1, 2, …, n} 是V的一个基, 对于V的每个线性变换, 让它对应于它关于基{1, 2, …, n}的矩阵A. 如此建立的对应关系是L(V)到Mn(F)的一个同构 (保持加法和纯量乘法的双射). 而且如果变换,分别对应于矩阵A,B, 则变换,的乘积对应于矩阵A,B的乘积AB. (保持乘法)
例 6 接例4. V3是L与H的直和. 取L上的一个非零向量1作为它
的基, 取H上的两个正交单位向量2, 3作为它的基, 那么1, 2, 3组
V3的一个基. 关于这个基的矩阵是
1 0
0
0 cos sin
0 sin cos
应该地, 如果V是它的子空间W1, W2, … , Ws的直和, 且每一个都 是的不变子空间. 用这些子空间的基组V的一个基. 则关于这个基
定理7.1.2 设是向量空间V到W的一个线性映射. 则有 (i) 是单射Im()=W. (i) 是满射Ker()={0}.
两个线性映射的合成映射是线性映射. 设U, V, W是数域F上的向量空间, : UV, :VW是线性映射. 则合成映射:VW是U到W线性映射.
如果线性映射:VW有逆映射 1, 则 1是从W到V的线性映 射.
(n ) a1n1 a2n2 annn
其中, (a1j, a2j,…, anj, )是(j )关于基1, 2, …, n的坐标 j=1,2, …,n,. 它们是唯一确定的. 以它为第j列, 做成一个矩阵:

高等代数课件(北大版)第七章-线性变换§7.3

高等代数课件(北大版)第七章-线性变换§7.3

1,2, ,n A B
∴ + 在基 1, 2 , , n下的矩阵为A+B.
§7.3 线性变换的矩阵
② 1,2, ,n 1,2, ,n 1,2, ,n B 1, 2, , n B
1,2, ,n AB
∴ 在基 1, 2 , , n下的矩阵为AB.
③ k 1,2, ,n k 1 , ,k n k 1 , ,k n k 1 , , n
k 1, 2, , n k 1,2, , n A 1,2, ,n kA
∴ k 在基 1, 2 , , n下的矩阵为 kA.
§7.3 线性变换的矩阵
④ 由于单位变换(恒等变换) E对应于单位矩阵E.
所以, E
与 AB=BA=E 相对应.
因此,可逆线性变换 与可逆矩阵A对应,且 逆变换 - 1 对应于逆矩阵 A- 1.
x1
,
n
A
x2
xn
1, 2 ,
y1
,n
y2
1, 2 ,
yn
x1
,
n
A
x2
xn
由于 1, 2 ,
, n线性无关,所以
y1 x1
y2
=A
x2
.
yn xn
§7.3 线性变换的矩阵
4.同一线性变换在不同基下矩阵之间的关系
定理4 设线性空间V的线性变换 在两组基
显然,1,2 , ,n 也是一组基,且 在这组基下的
矩阵就是B.
§7.3 线性变换的矩阵
(3)相似矩阵的运算性质 ① 若 B1 X 1A1X , B2 X 1A2 X , 则 B1 B2 X 1( A1 A2 )X , B1B2 X 1( A1A2 )X . 即, A1 A2 B1 B2 , A1 A2 B1B2 .

高等代数第7章线性变换[1]PPT课件

高等代数第7章线性变换[1]PPT课件
设A,BL(V), 定义A与B的和为V的一个变
换, 使"aV, 有 (A+B)(a) =A(a)+B(a).
1、A + B 也是V的一个线性变换.
因为对于所有的a,bV和数k,lP,有
(A+B)(ka+lb) = A(ka+lb ) +B(ka+lb ) = kA(a)+lA(b)+kB(a)+lB(b) = k (A+B)(a)+l (A+B)(b)
精选
2、乘法适合结合律,即 (AB)C = A(BC)
因为映射的合成满足结合律 3、乘法不满足交换律,即一般地
AB BA 如求微分变换D 与求积分变换J , 有
DJ = E ,但一般地 JD E 4、单位变换的作用 AE = EA = A 5、零变换的乘法 OA = AO = O
精选
二、线性变换的加法及其性质
精选
2、(1)交换律 A +B =B +A (2)结合律 (A+B)+C =A+(B+C) (3)零变换 A+O =A (4)负变换 A+(-A) = O
其中 (-A)(a)= -A(a), 从而
(A - B) = (A+ (-B)) 3、分配律 A(B+C) = AB +AC
(A+B)C = AC+BC
D是一个线性变换,称为微分变换.
例7 闭区间[a, b]上所有连续函数全体 组成实数域R上的线性空间C0(a, b). 定义变换
x
则J是一个J(线f (性x))变=换精选.a f (t)dt
二、线性变换的简单性质

高等代数课件(北大版)第七章-线性变换§7.7

高等代数课件(北大版)第七章-线性变换§7.7

若 V W1 W2 Ws,则
11, ,1n1 , 21, , 2一组基,且在这组基下 的矩阵为准对角阵
A1
A2
.
As
2023/8/17§7.7 不变子空间 数学与计算科学学院
(1)
反之,若 在基 11, ,1n1 , 21, , 2n2 , , s1, , sns 下的矩阵为准对角矩阵(1), 则由 i1, i2 , , ini 生成 的子空间 Wi 为 的不变子空间,且V具有直和分解:
其次,任取 Vi , 设
( i E )ri Wi 0.
1 2 s , i Wi . 即 1 2 (i ) s 0 令 j j , ( j i); i i .
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由(2), 有 ( i E)ri (i ) 0, i 1,2, , s. 又 ( i E)ri (i ) ( i E)ri (i )
Wi fi ( )V , 则Wi 是 fi ( ) 的值域, Wi是 的不变子空间.
又 ( i E)ri Wi ( i E)ri fi ( )V
( i E)ri fi ( ) V f V
( i E)ri Wi 0.
(2)
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下证 V V1 V2 Vs . 分三步:
1 . 证明 V W1 W2 Ws .
2 . 证明f1(V1),fV2(2), fVs (s是)直和1 .
3∴. 证存明在多Vi 项 W式i
, i
u1 (
1, 2,
), u2(
, s. ),
, us ( ),
使
u1( ) f ( )1 u2( ) f2( ) us ( ) fs ( ) 1

第七章线性变换.ppt

第七章线性变换.ppt
所以 是V的一个线性变换
令 k ,那么对于任意 a,b F 和任意 , V ,
(a b) k( (a b)) k(a ( ) b ()) ak ( ) bk () a( ) b().
所以kσ是V的一个线性变换.
2020-12-11
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15
线性变换的加法满足变换律和结合律,容易证明,对
如果 , V而 ( ) (). 那么 ( ) ( ) () 0, 从而 ker( ) {0}. 所以 , 即σ是单射.
2020-12-11
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11
如果线性映射 :V W 有逆映射 1 ,那么是W
到V 的一个线性映射.
2020-12-11
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12
7.2 线性变换的运算
(4) ( )
2020-12-11
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16
线性变换的数乘满足下列算律:
(5)
k( ) k k ,
(6)
(k l) k l ,
(7)
(kl) k(l ),
(8)
1 ,
这里k,l是F中任意数,σ,τ是V的任意线性变换.
定理7.2.1 L(V)对于加法和数乘来说作成数域 F上一个向量空间.
在σ之下的象是W 的一个子空间,而W 的任意子空 间在σ之下的原象是V 的一个子空间.
2020-12-11
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9
特别,向量空间V 在σ之下的象是W 的一个
子空间,叫做σ的象, 记为 Im( ),
即 Im( ) (V ).
另外,W 的零子空间 { 0 } 在σ之下的原象是 V 的一个子空间,叫做σ的核,
一、内容分布
7.2.1 加法和数乘 7.2.2线性变换的积 7.2. 3线性变换的多项式

《高等代数》线性变换PPT课件

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的列是
x 1
A
x2
.
x n
综合上面所述, 我们得到坐标变换公式:
定理7.3.1 令V是数域F上一个n 维向量空间,σ是 V的一个线性变换,而σ关于V的一个基
{1,2, ,的n 矩}阵是
a11
A
a21
a12
a22
a1n a2n
an1 an2 ann
如果V中向量ξ关于这个基的坐标是 (x1,x2, ,xn,) 而σ(ξ)的坐标是 (y1,y2, ,yn),
例1 对于 R 2 的每一向量x1,x2定义
x 1 ,x 1 x 2 ,x 1 x 2 R 3
σ是 R 2到 R 3的一个映射,我们证明,σ是一个线
性映射.
例2 令H是V 3 中经过原点的一个平面.对于 V 3 的每一
向量ξ,令 表示 向量ξ在平面H上的正射影.根据射 影的性质, : 是到V 3 的V一3 个线性映射.
x1
( 1,
2
,
,
n
)
x2
.
xn
因为σ是线性变换,所以
() x1(1)x2(2)xn(n)
(2)
x1
((1),(2),,(n))
x2
.
xn
将(1)代入(2)得
x1
(
)
(1,2
,,
n
)
A
x2
.
xn
最后,等式表明,( )关 ( 1 , 于 2 , n )的坐标所组成
定理7.1.2 设V和W是数域F向量空间,而是一个线性
射,那么
:VW
(i) σ是满射 Im)(W
(ii) σ是单射 K(e )r{0}

高等代数--第七章 线性变换_OK

高等代数--第七章 线性变换_OK
• 乘法 • 加 减 数乘 • 逆变换 • 变换的多项式
45
线性变换的乘法
首先,线性空间的线性变换作为映射的特殊 情形当然可以定义乘法。设A,B 是线性空间V 的两个线性变换,定义它们的乘积AB为
(A B )() A (B ()) ( V ).
容易证明,线性变换的乘积也是线性变换。事 实上,
(A B )( ) A (B ( )) A (B () B ())
A ( ) k1A (1) k2A (2) krA (r ),
14
又如果1 , 2 ,, r之间有一线性关系式 k11 k22 krr 0,
那么它们的象之间也有同样的关系
A ( ) k1A (1) k2A (2) krA (r ),
15
3. 线性变换把线性相关的向量组变成线性 相关的向量组.
A x1A 1 x2A 2 xnA n x1B 1 x2B 2 xnB n B .
20
结论1的意义就是,一个线性变换完全被它 在一组基上的作用所决定。
2.设 1,2,,n是线性空间V的一组基。对于
任意一组向量 1,2,,n一定有一个线性变换A
使
A i i ,i 1, 2, , n.
46
A (B ()) A (B ( )) (A B )( ) (A B )( ),
(A B )(k) A (B (k)) A (kB ())
kA (B ()) k(A B )().
这说明AB是线性的。
既然一般映射的乘法适合结合律,线性变换
的乘法当然也适合结合律,即
(A B )C A (B C ).
29
例3 在 F 22 中定义线性变换 A
X
a c
b
d
X

高等代数讲义ppt第七章 线性变换

高等代数讲义ppt第七章 线性变换

(4) 若A 是可逆的,则矩阵 A 也可逆,且A-1的矩阵是A-1。
例5 设 V是数域P上的n维线性空间,则L(V)与P n×n同构。
例6 设 A1,A2是 n 维线性空间 V 的两个线性变换,证明: A2V⊂A1V 的充要条件是存在线性变换 A 使得 A2=A1A 。
线性变换
§3 线性变换的矩阵
例4 设 A 是n维线性空间V的一个线性变换, A3=2E, B =A2-2A+2E, 证明:A,B都是可逆变换。
线性变换
§3 线性变换的矩阵
§3 线性变换的矩阵
定理1 设1, 2 , , n是线性空间V的一组基, 对V中任意n个向量 1,2 , ,n 存在唯一的线性变换 A∈L(V) 使任的何像得元,素只都要可选以取是适基当
线性变换
§1 线性变换的定义
二、线性变换的性质
性质1 设 A 是V的线性变换,则 A(0) 0, A( ) A()
性质2 线性变换保持线性组合与线性关系式不变。
性质3 线性变换把线性相关的向量组变成线性相关的向量组。
注意: 线性变换可能把线性无关的向量组变成线性相关的 向量组。
例3 设 1,2, ,r 是线性空间V的一组向量,A 是V的一个线
线性变换的加法满足以下运算规律:
(1) A + ( B + C ) = ( A + B ) + C
(2) A + B = B + A
线性变换
§2 线性变换的运算
定义2 设 A∈L(V),k∈P,对k与 A 的数量乘积 kA 定义为:
(kA) k A, V
结论2 对∀A ∈L(V),k∈P 有 kA∈L(V)。
Amn AmAn , (Am )n Amn, m, n N

高等代数课件 第七章

高等代数课件 第七章
①对于任意 , V , ( ) ( ) (). ②对于任意 a F, V , (a ) a ( )
易证上面的两个条件等价于下面一个条件:
③对于任意 a,b F 和任意 , V ,
(a b) a ( ) b ()
在②中取 a 0 ,对③进行数学归纳,可以得到:
(1) (0) 0
x1
A
x2
.
xn
综合上面所述, 我们得到坐标变换公式:
定理7.3.1 令V是F上一个n 维向量空间,σ是 V的一个线性变换,而σ关于V的一个基 {1, 2 ,, n} 的矩阵是
a11
A
a21
a12
a22
a1n a2n
an1 an2 ann
如果V中向量ξ关于这个基的坐标是 (x1, x2 ,, xn,) 而σ(ξ)的坐标是 ( y1, y2 ,, yn,)
例6 取定F的一个n元数列 a1, a2,, an , 对于 F n
的每一向量 x1, x2,, xn , 规定
a1x1 a2 x2 an xn F
则,σ是 F n到F的一个线性映射(这个线性映射也叫做 F上一个n元线性函数或 上F n一个线性型).
例7 对于F[x] 的每一多项式 f(x),令它的导数
因而(9)成立。
三、线性变换的多项式
线性变换的乘法满足结合律:
对于任意 , , L(v), 都有
( ) ( ).
因此, 我们可以合理地定义一个线性变换σ的n次

n
n
这里n是正整数。
我们再定义
0
这里ι表示V到V的单位映射,称为V的单位变换。这样 一来,一个线性变换的任意非负整数幂有意义。
加法: : ( ) ( ) 数乘: k : k ( ) ,

高等代数课件(北大版)第七章 线性变换§7.6

高等代数课件(北大版)第七章 线性变换§7.6
第七章 线性变换
§1 线性变换的定义 §2 线性变换的运算 §3 线性变换的矩阵 §4 特征值与特征向量 §5 对角矩阵
§6 线性变换的值域与核
§7不变子空间 §8 若当标准形简介 §9 最小多项式 小结与习题
2012-9-22
数学与计算科学学院
§7.6 线性变换的值域与核
一、值域与核的概念 二、值域与核的有关性质
2) 在
1
( 0 )中选一组基,把它扩充为V的一组基,
并求 在这组基下的矩阵.
3) 在 (V ) 中选一组基,把它扩充为V的一组基,
并求 在这组基下的矩阵.
数学与计算科学学院 2012-9-22§7.6 线性变换的值域与核
解:1)先求
1
( 0 ).

1
( 0 ),

数学与计算科学学院 2012-9-22§7.6 线性变换的值域与核
称为线性变换 的核,也记作 ker .
注: (V ),
1
( 0 ) 皆为V的子空间.
数学与计算科学学院 2012-9-22§7.6 线性变换的值域与核
事实上, (V ) V , (V ) , 且对
( ), ( ) (V ), k P
二、有关性质
1. (定理10) 设 是n 维线性空间V的线性变换,
1 , 2 , , n 是V的一组基, 在这组基下的矩阵是A,

1) 的值域 (V )是由基象组生成的子空间,即
(V ) L ( 1 ), ( 2 ), , ( n )
(V ) (0)
1 1
(0)
的维数之和等于n ,但是

7线性变换

7线性变换

因为
(A + B ) ( + ) = A ( + ) + B ( + ) = (A ( ) + A ( ) ) + (B () + B ( )) = (A ( ) + B ( ) ) + (A () + B ( )) = (A + B ) ( ) + ( A + B ) ( ) , (A + B ) ( k ) = A ( k ) + B ( k ) = k A ( ) + k B ( )
可能把线性无关的向量组也变成线性相关的向量
组. 例如零变换就是这样.
17
§2 线性变换的运算
线性变换的乘积
线性变换的加法
线性变换的数量乘法 线性变换的逆变换
线性变换的多项式
举例
18
一、线性变换的乘积
1. 定义 线性空间的线性变换作为映射的特殊情形当然 可以定义乘法.
定义2
设 A , B 是线性空间 V 的两个线性变
15
= -A ( ).
性质 2
线性变换保持线性组合与线性关系式不变.
换句话说,如果 是 1 , 2 , … , r 的线性组合:
= k11 + k22 + … + krr ,
那么经过线性变换 A 之后, A ( ) 是 A ( 1 ), A ( 2 ) , …, A ( r ) 同样的线性组合: A ( ) = k1A ( 1 ) + k2A ( 2 ) + …+ krA ( r ) . 又如果 1 , 2 , … , r 之间有关系式
T( + ) = - ( + )+ 2( + , ) = [- + 2 ( , ) ] + [- + 2 ( , ) ] = T( ) + T ( )

线性代数课件PPT第五章 线性变换 S1 线性变换的定义

线性代数课件PPT第五章 线性变换 S1 线性变换的定义

由于T1(p+q)=1, 但T1(p)+T1(q)=1+1=2,
所以
T1(p+q)T1(p)+T1(q).
18
5
T(kp1)=A(kp1)=kAp1=kT(p1).
所以, 变换T是线性变换.
y P'

x y
r cos r sin
, 于是
T
x y
x cos x sin
y sin y cos
p
o
x
r r
cos cos
cos sin
r sin sin r sin cos
r r
cos( sin(
)),
例5 设V是数域F上的线性空间,k是F中的某个数 , 定义V的变换如下:
k
这是一个线性变换,称为由数k决定的数乘变换.
当k=1时,便得恒等变换,当k=0时,便得零变换 .
8
例6: 在R3中定义变换: T(x1, x2, x3)= (x12, x2+x3, 0),
则T不是R3的一个线性变换.
证明: 对任意的=(a1, a2, a3), =(b1, b2, b3)R3, T( + )=T(a1+b1, a2+b2, a3+b3)
上式表明: 变换T把任一向量按逆时针方向旋转角.
一般地, 在线性空间Rn中, 设A为n阶方阵, xRn, 变换 T(x)=Ax是本节所定义的线性变换.
事实上, 对任意的x, xRn,
T(x+x) =A(x+x) =Ax+Ax =T(x)+T(x),
T(kx) =A(kx)=kAx =kT(x).
6

线性变换PPT课件

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h( A ) = u ( A ) f1 ( A ) + v ( A ) f2 ( A ) =0
再结合引理, 我们就有 Ker f1 ( A ) Ker f2 ( A ) = Ker h( A )
2) 设 h1 ( x ) = f1 ( x ) / h( x ) , h2 ( x ) = f2 ( x ) / h( x ) , 则有 u ( x ) h1 ( x ) + v ( x ) h2 ( x ) = 1 . 故 u ( A ) h1 ( A ) + v ( A ) h2 ( A ) = I . 注意到 g( x ) = f1 ( x ) f2 ( x ) / h( x ) , 对任意 Ker g( A ) , 我们有
证: 由题设, 存在 u , v K[ x ] , 使得
u ( x ) f1 ( x ) + v ( x ) f2 ( x ) = 1 ; 于是 u ( A ) f1 ( A ) + v ( A ) f2 ( A ) = I . 对任意 V , 有
= u ( A ) f1 ( A ) + v ( A ) f2 ( A )
从多项式到子空间
定理 : 设 f1 ( x ) , f2 ( x ) K[ x ] , 且 h( x ) = ( f1 ( x ) , f2 ( x ) ) , g( x ) = [ f1 ( x ) , f2 ( x ) ] .
设 V 是 K-线性空间, A 是 V 上的线性变换. 则有
1) Ker h( A ) = Ker f1 ( A ) Ker f2 ( A )
第九章 线性变换
1 像空间与核空间 2 线性映射的矩阵 3 特征值与特征向量 4 不变子空间 5 零化多项式 6 幂零变换的结构 7 Jordan 标准型及其应用

高等代数(第7章)

高等代数(第7章)

例如,零变换将线性无关的向量组变成线性相关 的向量组.
§7.2 线性变换的运算
设V是数域P上的线性空间, 、是V的两个线 性变换. 1.线性运算 (1)加法: 与的和定义为 ( +)()=()+() ( V) (2)数量乘法:数域P中的数k与的数量乘法定义为 (k)( ) =k(()) ( V) (3) 负变换:的负变换 -定义为 (-)()= - () ( V) 结论:线性空间V上的线性变换的全体,对于如上定 义的加法与数乘运算构成数域P上的线性空间.即
例2 设是几何空间中一个固定的非零向量, 将每个 向量变到它在上的内射影的变换
( , ) ( ) ( , ) .
( )


是一个线性变换.
2.线性变换的简单性质 设 是数域P上线性空间V的一个变换. (i)(0)=0, (-)= - (), V. (ii)(k11+…+ kmm)= k1(1) +…+ km(m) i V, ki P (i=1,2,…,m) (iii) 设i V, (i=1,2,…,m) .若 1,2,…,m线性相关,则 (1),(2),…,(m)线性相关;反之不然.
线性变换被基向量的像唯一确定!
定理1: 设1, 2,…,n是数域P上n维线性空间V 的一组 基, 1,2,…,n是V中任意n个向量,则存在唯一的线性 变换使 (j)= j , j=1,2,…,n.
证明:(i)存在性
x i i V , 定义V的变换: x i i .
仍是线性变换
()()=(()) ( V)
运算律: (i)()= () (ii) (+) = + , (+)+= +(+) (iii)k()=(k)= (k) 注意:线性变换的乘积一般是不可交换的,即 . 例1 在P22中,定义线性变换、 、为

高等代数第7章线性变换PPT课件

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特征向量定义
对应于特征值m的非零向量x称为A的对应于特征值 m的特征向量。
设A是n阶方阵,如果存在数m和非零n维列向 量x,使得Ax=mx成立,则称m是A的一个特 征值。
求解方法
通过求解特征多项式f(λ)=|A-λE|的根得到特 征值,再代入原方程求解对应的特征向量。
特征多项式及其性质分析
特征多项式定义
量子力学
在量子力学中,特征值和特征向量用 于描述微观粒子的状态和能量级别。
图像处理
在图像处理中,特征值和特征向量可 以用于图像压缩和图像识别等任务。
经济学
在经济学中,特征值和特征向量可以 用于分析和预测经济系统的稳定性和 发展趋势。
04
线性变换对角化条
件及步骤
可对角化条件判断方法
判断矩阵是否可对角化
线性变换的性质与 矩阵性质对应
线性变换的性质如保持加法、 数乘等运算可以通过其对应的 矩阵性质来体现。例如,两个 线性变换的和对应两个矩阵的 和;线性变换的复合对应两个 矩阵的乘积等。
02
线性变换矩阵表示

标准基下矩阵表示法
定义
设V是n维线性空间,e1,e2,...,en 是V的一个基,T是V上的一个线 性变换,则T在基e1,e2,...,en下的 矩阵A称为T在基e1,e2,...,en下的 标准矩阵表示。
计算矩阵的高次幂
对于可对角化的矩阵A,可以利用对角化公式A=PDP^(-1)将A的高次幂转化为对角矩阵D的高次幂, 从而简化计算过程。
求解线性方程组
对于系数矩阵为可对角化矩阵的线性方程组,可以通过对角化将系数矩阵转化为对角矩阵,进而 简化方程组的求解过程。
计算行列式和逆矩阵
对于可对角化的矩阵A,其行列式值等于对角矩阵D的行列式值,逆矩阵可以通过对角化公式求得, 从而简化相关计算。
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线性变换的数量乘法满足以下运算规律:
(1) (kl)A = k(lA) (2) (k+l)A = kA + lA (3) k(A + B) = kA + kB (4) 1A = A
结论3 设V是数域P上的线性空间,L(V)对以上定义的加法和
数量乘法也构成数域P上的一个线性空间。
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线性变换
二、线性变换乘法
例4 设 A 是n维线性空间V的一个线性变换, A3=2E, B =A2-2A+2E, 证明:A,B都是可逆变换。
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线性变换
§3 线性变换的矩阵
线性变换的幂 设 A∈L(V),由于线性变换的乘法满足结合律,
因此对任意取定的正整数n,n个A 的乘积AA…A是一个确定的 线性变换,记为: An。 若A是可逆的,定义A-n = (A-1)n。对任意的A∈L(V),定义A0=E。
根据线性变换幂的定义,其指数运算规律为:
A m n A m A n , ( A m ) n A m ,n m ,n N
称为线性变换 A 的多项式。
结论6 设f(x), g(x)∈P[x], A ∈L(V), 若h(x)=f(x)+g(x), p(x)=f(x)g(x) 则h(A) = f(A)+g(A), p(A) = f(A)g(A)。特别地, f(A)g(A)=g(A)f(A), 即同一个线性变换的多项式的乘法是可交换的。
特别:当W = V时,A 称为线性空间V的一个线性变换。
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线性变换
§1 线性变换的定义
例1 判断下列所定义的变换 A 是否为线性变换。 (1) 在线性空间V中,A x = x+a,a为V中一固定向量; (2) 在线性空间V中,A x = a,a为V中一固定向量; (3) 在P [x]中,A f (x) = f (x+1) ; (4) 在P [x]中,A f (x) = f (x0),x0为P中一固定数;
注意:线性变换的 乘积不满足交换律。
(4) k( AB ) = ( kA )B = A ( kB )
例1 在R 2中,设A(x, y)=(y, x),B(x, y)=(0, x),则A, B是R2中的
线性变换,求A + B,AB,BA,3A-2B。
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线性变换
三、可逆的线性变换
§2 线性变换的运算
§2 线性变换的运算
定义3 设 A, B∈L(V),对A 与 B 的乘积 AB 定义为:
(A )B A (B ), V
结论4 对∀A, B ∈L(V),有 AB ∈L(V)。
线性变换的乘法满足以下运算规律:
(1) A ( B + C ) = AB + AC (2) ( B + C )A = BA + CA (3) A ( BC ) = ( A B )C
定义4 设 A∈L(V),若存在B∈L(V),使得 AB = BA = E,则称 A 是可逆的,且B 是 A 的逆变换,记为:B = A-1。 结论5 若A∈L(V),且 A 是可逆的,则A-1唯一,且 A-1∈L(V)。
简单性质:
(1) ( A-1)-1 = A
(2) ( AB)-1 = B-1A-1
性变换。证明:
A L (1 ,2 , ,r ) L ( A 1 , A 2 , , A r )
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线性变换
§2 线性变换的运算
§2 线性变换的运算
一、线性变换的加法和数量乘法
定义1 设A,B∈L(V),对A 与B 的和 A + B 定义为:
( A B ) A B , V
结论1 对∀A,B ∈L(V),有 A +B ∈L(V)。
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线性变换
§1 线性变换的定义
二、线性变换的性质
性质1 设 A 是V的线性变换,则 A (0 ) 0 ,A () A ()
性质2 线性变换保持线性组合与线性关系式不变。
性质3 线性变换把线性相关的向量组变成线性相关的向量组。
注意: 线性变换可能把线性无关的向量组变成线性相关的 向量组。
例3 设 1,2,,r是线性空间V的一组向量,A 是V的一个线
若A是可逆的,则以上法则对任意整数m,n都成立。
注意: 由于线性变换的乘法不满足交换律,故( AB )n ≠ AnBn。
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线性变换
§2 线性变换的运算
定义5 设 f( x ) a n x n a n 1 x n 1 a 1 x a 0 P [ x ]
则对∀A∈L(V) , f( A ) a n A n a n 1 A n 1 a 1 A a 0 E
例2 在P 3中,下面定义的变换 A 是否为线性变换。 (1) A ( x 1 ,x 2 ,x 3 ) ( x 1 x 2 ,x 2 x 3 ,x 3 x 1 ) (2) A (x 1 ,x 2,x 3) (1 ,x 1 x 2x 3 ,1 )
(3) A (x 1 ,x 2 ,x 3 ) (0 ,x 1 x 2 x 3 ,0 ) (4) A (x 1 ,x 2 ,x 3 ) (x 1 2 ,x 2 x 3 ,x 3 2 )
线性变换的加法满足以下运算规律:
(1) A + ( B + C ) = ( A + B ) + C (2) A + B = B + A
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线性变换
§2 线性变换的运算
定义2 设 A∈L(V),k∈P,对k与 A 的数量乘积 kA 定义为:
(k A ) kA , V
结论2 对∀A ∈L(V),k∈P 有 kA∈L(V)。பைடு நூலகம்
例2 设1,2,,n是线性空间V的一组基,A 是V的一个线性
变换,证明:A 可逆当且仅当 A1,A2,,An线性无关。
例3 设 A 是n维线性空间V的一个线性变换,V1与V2是V的子空 间,且 VV1V2,证明:A 可逆当且仅当 VAV 1 AV 2.
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线性变换
四、线性变换的多项式
§2 线性变换的运算
线性变换
第七章 线性变换
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线性变换
§1 线性变换的定义
§1 线性变换的定义
一、线性变换的定义
定义1 设V与W是数域P上的线性空间,A 是V到W的一个映射,
如果下列两个条件满足,则称 A 是V到W的一个线性映射:
(1) , V ,A ( ) A () A ()
(2) V ,k P ,A ( k) k A ()
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