【研究生课件应用数学基础】2.线性空间77页PPT
研究生矩阵论第讲 线性空间
矩阵论1、意义随着科学技术的发展,古典的线性代数知识己不能满足现代科技的需要,矩阵的理论和方法业巳成为现代科技领域必不可少的工具.有人认为:“科学计算实质就是矩阵的计算”.这句话概括了矩阵理论和方法的重要性及其应用的广泛性.因此,学习和掌握矩阵的基本理论和方法,对于理、工科研究生来说是必不可少的数学工具.2、内容《矩阵论》与工科《线性代数》课程在研究矩阵的内容上有较大的差异:线性代数:研究行列式、矩阵的四则运算(加、减、乘、求逆 ) 以及第一类初等变换 (非正交的)、对角标准形 (含二次型) 以及n阶线性方程组的解等基本内容.矩阵论:研究矩阵的几何理论(线性空间、线性算子、内积空间等)、第二与第三类初等变换(正交的)、分析运算(矩阵微积分和级数)、矩阵的范数与条件数、广义逆与分解、若尔当标准形以及几类特殊矩阵与特殊运算等,内容十分丰富.3、方法在研究的方法上,矩阵论与线性代数也有很大的不同:线性代数:引入概念直观,着重计算.矩阵论:着重从几何理论的角度引入矩阵的许多概念和运算,把矩阵看成是线性空间上线性算子的一种数量表示.深刻理解它们对将来正确处理实际问题有很大的作用.第1讲线性空间内容: 1.线性空间的概念;2.基变换与坐标变换;3.子空间与维数定理;4.线性空间的同构线性空间与线性变换是矩阵分析中经常用到的两个极其重要的概念,也是通常几何空间概念的推广和抽象,线性空间是某类客观事物从量的方面的一个抽象.§1 线性空间的概念1. 群,环,域代数学是用符号代替数(或其它)来研究数(或其它)的运算性质和规律的学科,简称代数.代数运算:假定对于集A中的任意元素a与集B中的任意元素b,按某一法则与集C中唯一确定的元素c对应,则称这个对应为A、B的一个(二元)代数运算.代数系统:指一个集A满足某些代数运算的系统.1.1群定义1.1 设V 是一个非空集合,在集合V 的元素之间定义了一种代数运算,叫做加法,记为“+”.即,对V 中给定的一个法则,对于V 中任意元素βα,,在V 中都有惟一的一个元ν与他们对应,称ν为βα,的和,记为βαν+=.若在“+”下,满足下列四个条件,则称V 为一个群.1)V 在“+”下是封闭的.即,若,,V ∈βα有 V ∈+βα;2) V 在“+”下是可结合的.即,)()(γβαγβα++=++ ,V ∈γ;3)在V 中有一个元e ,若,V ∈β有 βββ=+=+e e ;e 称为单位元;4)对于,V ∈β有 e =+=+αββα.称α为β的逆元.注:对V 任意元素βα,,都有αββα+=+,则称V 为交换群或阿贝尔群.1.2 环定义1.2 设V 是一个非空集合,在集合V 的元素之间定义了两种代数运算,分别叫做加法、乘法,记为“+”与“*”.即,对V 中给定的一个法则,对于V 中任意元素α,β,在V 中都有惟一的一个元ν与他们对应,称ν为α,β的和与积,记为βαν+=(βαν*=).满足下列三个条件,则称V 为一个环. 1)V 在“+”下是阿贝尔群;2) V 在“*”下是可结合的.即,)()(νβανβα**=**;3)乘法对加法满足左、右分配律,即对于V 中任意元素α,β,ν,有 βνανβαν**)(*+=+,νβνανβα*+*=*+)(.注:对V 任意元素βα,,都有αββα*=*,则称V 为交换环.1.3 域定义 1.3 设V 满足环的条件,且在对“加法”群中去除单位元的集合对于“乘法”满足交换群的条件,则称V 为域.例:有理数集对于通常的数的加法和乘法运算构成域,称之为有理数域.最常见的数域有有理数域Q 、实数域R 、复数域C .实数域和复数域是工程上较常用的两个数域.此外,还有其它很多数域.如{}.,2)2(Q b a b a Q ∈+=,不难验证,)2(Q 对实数四则运算封闭的,所以)2(Q 也是一个数域.而整数集合Z 就不是数域. 数域有一个简单性质,即所有的数域都包含有理数域作为它的一部分.特别,每个数域都包含整数0和1.2. 线性空间定义 1.4 设V 是一个非空集合,P 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,记为“+”:即,给出了一个法则对于V 中任意元素βα,,在V 中都有惟一的一个元ν与他们对应,称ν为βα,的和,记为βαν+=.在数域P 与集合V 的元素之间还定义了一种代数运算,称为数量乘法(数乘),记为“•”:即,对于数域P 中任一数k 和V 中任一元α,在V 中都有惟一的一个元δ与它们对应,称δ为k 与α的数乘,记为αδ•=k .如果加法与数乘这两种运算在V 中是封闭的,且满足如下八条规则:⑴ 交换律αββα+=+;⑵ 结合律)()(γβαγβα++=++ ,V ∈γ;⑶ V V ∈∃∈∀0,α,有αα=+0,(0称为零元素);⑷ V V ∈∃∈∀βα,,有 0=+βα,(β称为的α负元素,记为α-); ⑸ P V ∈∈∀1,α,有 αα=•1;⑹ αα•=••)()(kl l k ,P l k ∈,;⑺ ααα•+•=•+l k l k )(;⑻ βαβα•+•=+•k k k )(,则称集合V 为数域P 上的线性空间.当数域P 为实数域时,V 就称为实线性空间;P 为复数域,V 就称为复线性空间.例 1.按通常向量的加法与数乘运算,由全体实n 维向量组成的集合,在实数域R 上构成一个实线性空间,记为n R ;由全体复n 维向量组成的集合,在复数域C 上构成—个复线性空间,记为n C .例 2.按照矩阵的加法及数与矩阵的乘法,由数域P 上的元素构成的全体n m ⨯矩阵所成的集合,在数域P 上构成一个线性空间,记为n m P ⨯.而其中秩为)0(>r r 的全体矩阵所成的集合rR 则不构成线性空间,为什么?(事实上,零矩阵r R O ∉).例3.按通常意义的函数加法和数乘函数,闭区间[]b a ,上的连续函数的全体所成的集合,构成线性空间[]b a C ,.例4. 设+R ={全体正实数},其“加法”及“数乘”运算定义为xy y x =+, k x x k = 。
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( 1 , … , n ) B = ( 1 , … , n ) A B 即 { j } 能线性表出 V = < 1 , … , n > . 又向量组 { j } 的向量个数 = n = dim V , 故 { j } 也是 V 的一组基 .
7) 右分配律
k(+) = k+k
8) 结合律
k(l)=(kl)
公理的推论:
1) 对 α V, 0α 0
2) k 0 0, k K 3) k α 0 k 0或 α 0
4) (1) α α , α V
简单推论:
1) V , 有 0 = 0 . 证: 0 = 0 + 0
例: 将实数域 R 看成 Q-线性空间, 证明: 1, 2 , 3 , 6 Q-线性无关.
想法: 先取空间的一组基底 记 = 2 3 . 首先证明向量组
1 , , 2, 3 Q -线性无关.
注意到 是 f ( x ) = ( x 2 3 )(x 2 3 ) ( x 2 3 )(x 2 3 )
x2
yn
xn
坐标同构 V K n
线性空间 V 取定基底 1 , 2 , … , n 后, V 中每个元素
= k1 1 + k2 2 + … + kn n 与其坐标列向量 [ k1 , k2 , … , kn ]T Kn 一一对应. 这种对应保持两个空间的运算.
线性空间的元素是抽象的向量. 对这样的 向量做计算 (例如判断相关性, 求极大无关组), 先取定空间的一组基. 基底一旦取定, 向量 都用坐标表示, 线性空间的计算问题就转化 成我们熟悉的向量空间的计算.
线性代数-线性空间与线性变换PPT课件
例1
次数不超过
n
的多项式的全体,记作
P
x
,
n
即
P x n p x anx n a1x a0 an, ,a1,a0 ,
对于通常的多项式加法、数乘多项式的乘法构成线性空间.
这是因为:通常的多项式加法、数乘多项式的乘法两种运算显然满足线性运算规律,
故只要验证
P
x
对运算封闭.
n
一、线性空间的定义
1
0 ,
E 22
0
1
线性无关,所以 E11, E12 , E21, E22 是 M2
的一个基,向量
A
a11 a21
a12 a22
在这个基下的
坐标就是 a11, a12, a21, a22 T .
二、基变换与坐标变换
设1,2, ,n 与 1, 2, , n 是线性空间Vn 中的两个基,且
第5章 线性空间与线性变换 20
目录/Contents
第5章 线性空间与线性变换 21
5.2 维数、基与坐标
一、线性空间的基、维数与坐标 二、基变换与坐标变换
一、线性空间的基、维数与坐标
第5章 线性空间与线性变换 22
定义 1 在线性空间V 中,如果存在n 个元素1,2, ,n 满足
(i) 1,2, ,n 线性无关; (ii) V 中任一元素 总可由1,2, ,n 线性表示,
x1, x2, , xn ,使
x11 x22 xnn ,
x1, x2, , xn 这组有序数就称为元素 在基1,2, ,n 下的坐标,并记作
x1, x2,
,xn
T
.
一、线性空间的基、维数与坐标
第5章 线性空间与线性变换 25
【研究生课件应用数学基础】2.线性空间
5
•定义2.1 设V是一个非空集合,F是一个数域
(实数域R或复数域C),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x与y,在V中 都有唯一的一个元素z与它们对应,称为x与y的 和,记为z=x+y。在数域F与集合V的元素之间
还定义了一种运算,叫做数量乘法;这就是说,
(2) 数乘满足下面两条规则: x,yV,,F,有 ⑤(x)=()x; ⑥1x=x.
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7
(3)数乘相对于V上加法和F上的加法相对于 数乘有分配律:
⑦(+)x=x+x; ⑧(x+y)=x+y. 则称V为数域F上的线性空间,
其中元素称为向量, 所以线性空间也叫向量空间.
R,Rn,Rn×n,Rn[x]都是R上的线性空间. C,Cn,Cn×n,Cn[x]都是C上向量空间.
(7)(k+l)x=((k+l)x1,(k+l)x2, ‥‥,(k+l)xn)T =k(x1,x2, ‥‥,xn)T +l (x1,x2, ‥‥,xn)T =k·x+l·x
(8)k·(x+y)=k·(x1+y1,x2+y2, ‥‥,xn+yn)T =k·x+k·y
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11
例2.2 考虑C[a,b],x,yC[a,b],kR,
对于数域中任一数k与V中任一元素x,在V中都 有唯一的一个元素y与它们对应,称为k与x的数 量乘积,记为y=kx。如果加法与数量乘法满足 下述规则,那么称V为数域F上的线性空间。
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6
(1) 加法满足下面四条规则:x,y,zV,有 ①x+y=y+x; ②x+(y+z)=(x+y)+z; ③零元素V,使x+=x=+x; ④x的唯一负元素-xV,使x+(-x)=.
线性代数课件-线性空间
0 1
0
0.
4.如果 0,则 0 或 0 . 证明 又
1
假设 0 , 那么
1
0 0.
1
.
ka1 kA 0
且
kb1 0
0 kc1
ka1 kb1 kc1 0,
即 kA W2 , 故W2是R 23的子空间.
例3
n次多项式的全体 Q[ x ]n { p a n x n a 1 x a 0 a n , , a 1 , a 0 R, 且 a n 0}
对于通常的多项式加法 和乘数运算不构成向量 空 间.
0 p 0 x n 0 x 0 Q[ x]n
. Q[ x]n 对运算不封闭
a1 b1 c1 0, a2 b2 c2 0,
于是
a1 a2 A B 0
b1 b2 0
0 c1 c2
满足
即
a1 a2 b1 b2 c1 c2 0,
A B W2 , 对任意k R有
01 01 02 02 01 02.
2.负元素是唯一的.
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
证明 假设 有两个负元素 与 ,那么
0, 0. 则有 0
0 .
向量 的负元素记为 .
若对于任一数 R与任一元素 V ,总有唯 一的一个元素 V 与之对应,称为 与 的积, 记作
如果上述的两种运算满足以下八条运算规律,那 么 V 就称为数域 R 上的向量空间(或线性空间).
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集合的表示: (1) 列举所有元素,如N={1,2,3,4,5}; (2) 给出集合中元素的性质,如 单位圆周: N {(a, b) | a2 b2 1}, 正整数集:N0 {n | n是正整数}。
不包含任何元素的集合称为空集(empty set)。
对于线性空间V中一组元素x1,…,xm,若存在数域K 中的一组不全为零的数c1,…,cm使得
c1 x1 cm xm 0, 则称x1,…,xm是线性相关(linearly dependent)的。 否则称x1,…,xm是线性无关(linearly independent) 的。
例4 在Rn中,分别讨论下面两个向量组的线性相
1 a
1 1
1 1
A1 1 1 , A2 1 1 , A3 a 1 , A4 1 a .
例6 设V是R上全体实函数构成的线性空间,讨论V 中元素组t,et,e2t的线性相关性。
1. 一个向量线性相关的充要条件是它是零向量。 两个以上的的向量线性相关的充要条件是其中有 一个向量是其余向量的线性组合。
例2 常系数二阶齐次线性微分方程的解集。 y 3 y 2 y 0
Y {ae2x be x | a, b ห้องสมุดไป่ตู้}
例3 所有n阶实矩阵的集合。Rn×n
(c) 线性空间的基本性质 1. 零元素是唯一的; 2. 任一元素的负元素是唯一的;
3. 设k, 0,1 K,x, 0, x V,有
例3 所有n阶实矩阵的集合Rn×n是n2维线性空间, Eij=eiejT是一个最大线性无关组。
2. 线性空间的基与坐标
(a) 基与坐标 给定数域K上的线性空间V,x1,x2,…,xr是V中的r个 向量。如果满足:1. x1,x2,…,xr线性无关;2. V中 任意一个向量都可以由x1,x2,…,xr线性表出,则称 x1,x2,…,xr是V的一组基(base),并称xi为基向量。 线性空间的维数就是基中所含基向量个数。
《线性代数》教学课件—第6章 线性空间与线性变换 第一节 线性空间与线性变换
(an xn a1x a0 ) (bn xn b1x b0 ) (an bn )xn (a1 b1)x (a0 b0 ) P[x]n ,
(ii) (a b) c (ab) c (ab)c a(bc) a (b c);
(iii) R+ 中存在零元素 1 , 对任何 a R+ , 有
a 1 a 1 a;
(iv) 对任何 a R+ , 有负元素 a-1 R+ , 使
a a1 aa1 1;
( v ) 1 a a1 a; ( vi ) ( a) a (a ) a ( ) a; (vii) ( ) a a aa a a
对于通常的有序数组的加法及如下定义的乘法
(x1, x2,, xn )T (0,0,,0)T
不构成向量空间. 可以验证 Sn 对运算封闭. 但因
1 x 0
不满足运算规律 (v) , 即所定义的运算不是线性 运算, 所以 Sn 不是向量空间.
比较 Sn 与 Rn , 作为集合, 它们是一样的, 但 由于在其中所定义的运算不同, 以致 Rn 构成向量 空间而 Sn 则不是向量空间. 由此可见, 向量空间 的概念是集合与运算二者的结合. 一般地说, 同一 个集合, 若定义两种不同的线性运算, 就构成不同 的向量空间;若定义的运算不是线性运算, 就不
主要内容
线性空间的定义 举例 线性空间的性质 子空间
一、线性空间的定义
1. 定义 定义 1 设 V 是一个非空集合, R 为实数域.
如果对于任意两个元素 , V, 总有唯一的一 个元素 V 与之对应, 称为 与 的和, 记作 = + ;又对于任一数 R 与任一元素 V , 总有唯一的一个元素 V 与之对应, 称为 与 的积, 记作 ; 并且这两种运算满足以下 八条运算规律(设 , , V ; , R):
线性空间的定义与性质.ppt
证明: 对任意a, bR+, R, ab = abR+, a = aR+, 所以对R+上定义的加法与乘数运算封闭.
下面验证八条线性运算规律: 对任意a, b, cR+, k, lR, (1) ab = a b = b a = ba ;
(2) (ab)c = (a b)c = (a b)c = a(b c) = a(b c) =a(bc) ;
P[x]n,
p(x)
多项式加法, 数乘两种运算对Q[x]n不满足线性运算的封闭性. 实际上
对p(x)=a0+a1x+· · · +anxn Q[x]n, 0R, 0 p(x)=0(a0+a1x+· · · +anxn) = 0+0x+· · · +0xn = 0Q[x]n. 所以Q[x]n对线性运算不封闭. 例4: 正弦函数的集合 S[x]={ s(x)=Asin(x+B) | A, BR} 对于通常的函数加法及数乘函数的乘法构成线性空间. 对s1(x)=A1sin(x+B1), s2(x)=A2sin(x+B2)S[x], R,
如果上述的两种运算满足以下八条运算规律, 那么, 就称V为数域R上的线性空 间(或向量空间): 设, , , OV, 1, l, k R, (1) 加法交换律: + = + ; (2) 加法结合律: ( + ) + = +( + ) ; (3) 零元素: 存在OV, 对任一向量 , 有 + O = ; (4) 负元素: 对任一元素V, 存在 V, 有 + =O, 记 = – ; (5) 1 = ; (6) 数乘结合律: k(l ) = (l k) ; (7) 数乘对加法的分配律: k( + )= k +k ; (8) 数量加法对数乘的分配律: (k+l) = k +l .
线性空间与线性变换ppt课件
设α1, α2 , ... ,αr为线性空间 V的一组 基,
则 V =L(α1, α2,..., αr) ={ k1α1+k2α2+ ... +krαr |ki∈P}
认识到了贫困户贫困的根本原因,才 能开始 对症下 药,然 后药到 病除。 近年来 国家对 扶贫工 作高度 重视, 已经展 开了“ 精准扶 贫”项 目
T(1) a111 a212 ... an1n
T
(2 )
a121 a222
又对任意A=[a,…,m;j=1,2,…,n)线性表示:
mn
A
aij Eij
i1 j 1
∴ Eij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)为Pm×n的一组基,
dim Pm×n=m×n
认识到了贫困户贫困的根本原因,才 能开始 对症下 药,然 后药到 病除。 近年来 国家对 扶贫工 作高度 重视, 已经展 开了“ 精准扶 贫”项 目
认识到了贫困户贫困的根本原因,才 能开始 对症下 药,然 后药到 病除。 近年来 国家对 扶贫工 作高度 重视, 已经展 开了“ 精准扶 贫”项 目
第七章 线性空间 与线性变换§1 线性空间定义与性质(续1)
例1 Rn对向量的加法和数乘构成R上的线性空间。 向量空间必为线性空间。 线性空间为向量空间的抽象, 线性空间中的元素也称为“向量”。
c 2;
b
2c
1;
a b c 1 .
c 2;
b
5;
a 4 .
∴f(x)在基Ⅱ下的坐标为:4,-5,2.
认识到了贫困户贫困的根本原因,才 能开始 对症下 药,然 后药到 病除。 近年来 国家对 扶贫工 作高度 重视, 已经展 开了“ 精准扶 贫”项 目
线性映射与线性变换PPT课件
第17页/共83页
§2.3 线性变换
定义1 V是数域P上的线性空间,对V 中的任意两个向量
,和任意kP,映射T :VV 满足 (i) (可加性):T(+)= T()+ T() (ii) (齐次性):k T()= T(k) 称T 为V上的线性变换,T()为在变换T下的像,
称为原像。
第18页/共83页
第4页/共83页
线性映射与变换的举例
➢线性空间P[x]n的微分运算 I (f(x))=f’(x),f(x) P[x]n
是线性变换.
➢线性空间C[a,b] 的积分运算 是线性变换.
➢作为数学分析的两大运算:微分和积分,从变换的角度讲 都是线性变换 ➢当然,非线性映射也是大量存在的,
I (A)=detA,A P nn
第12页/共83页
例1 设V1=R[x]n,V2=R[x]n-1,取线性映射T:V1→V2 T( f (x))=f’ (x) , f (x) R [x] n,
求T 在R[x]n的一组基1,x,…xn-1与R[x]n-1的基1,x,…xn-2下的矩 阵D
第13页/共83页
解 在R [x] n中取基1=1, 2=x, … n=xn-1 ,在R[x]n-1中取基 1=1, 2=x, … n-1=xn-2,则
不是线性映射。
第5页/共83页
线性映射的性质
定理1 设A 是线性空间V1到V2的线性映射,则 (1) A (0)=0, (2) A (-)=-A ()
(3)若1, 2… m 是V1的一组向量,k1, k2,…kmP,有
A (k11+ k22 …+km m)=k1A (1)+ k2A (2)+…+km A (m) (4)若1, 2… m 是V1的一组线性相关向量,则A (1),A (2),
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由于两个连续函数之和仍为连续函数, 连续函数与常数相乘仍是连续函数, 由此易知,C[a,b]是R上的线性空间. 例2.3 次数不超过n的复系数多项式集合 Cn[x]={p(x)=a0xn+a1xn-
1+…+an|ai∈C,0≤i≤n} 按通常多项式加法和数与多项的乘法,构成复 数域C上的向量空间。
(7)(k+l)x=((k+l)x1,(k+l)x2, ‥‥,(k+l)xn)T =k(x1,x2, ‥‥,xn)T +l (x1,x2, ‥‥,xn)T =k·x+l·x
(8)k·(x+y)=k·(x1+y1,x2+y2, ‥‥,xn+yn)T =k·x+k·y
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例2.2 考虑C[a,b],x,yC[a,b],kR,
=(y1+x1,y2+x2, …,yn+xn)T =y+x
8
(2)(x+y)+z
=((x1+y1)+z1,(x2+y2)+z2, …,(xn+yn)+zn)T =(x1+(y1+z1),x2+(y2+z2), …,xn+(yn+zn))T =x+(y+z)
(3)存在零向量=(0,0,…,0)T,使
A(x+y)=Ax+Ay=b+b≠b 即x+yV
13
线性空间有以下简单性质:
(1)线性空间V(F)有唯一的零元 ;xV(F),
有唯一的负元-x.
实际上,若有两个零向量和′,则
+′==′
xV(F),若有两个负向量y1和y2,满足 x+y1=x+y2=
于是, y1-y2=,即y1=y2 (2)设x∈V(F),k∈F,则有
3
一、线性空间的概念
设C是复数集合,K是C的一个非空集合,它含有 0和1,且其中任意两数的和、差、积、商 (除数不为零)仍属于该集合,则称K是一个数 域。 显然,有理数集Q,实数集R,复数集C都是数域。 分别称为有理数域,实数域和复数域。 今后用F代表数域(实数域R或复数域C)。
4
•定义2.1 设V是一个非空集合,F是一个数域
x+ = +x=x
(4)-x= (-x1,-x2, ‥‥,-xn)T ,使 x+(-x)=(-x)+x=
(5) k·(l·x)=k (lx1,lx2, ‥‥,lxn)T
=(kl)((x1,x2, ‥‥,xn)T
=(kl) ·x
9
(6)1·x=1·(x1,x2, ‥‥,xn)T = (1x1,1x2, ‥‥,1xn)T = (x1,x2, ‥‥,xn)T =x
5
(1) 加法满足下面四条规则:x,y,zV,有 ①x+y=y+x; ②x+(y+z)=(x+y)+z; ③零元素V,使x+=x=+x; ④x的唯一负元素-xV,使x+(-x)=.
(2) 数乘满足下面两条规则: x,yV,,F,有 ⑤(x)=()x; ⑥1x=x.
6
(3)数乘相对于V上加法和F上的加法相对),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x与y,在V中 都有唯一的一个元素z与它们对应,称为x与y的 和,记为z=x+y。在数域F与集合V的元素之间 还定义了一种运算,叫做数量乘法;这就是说, 对于数域中任一数k与V中任一元素x,在V中都 有唯一的一个元素y与它们对应,称为k与x的数 量乘积,记为y=kx。如果加法与数量乘法满足 下述规则,那么称V为数域F上的线性空间。
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例2.4 元素属于复数域C的m×n矩阵集合 Cm×n={A=(aij)mn|aij∈C}
按矩阵的加法和数乘构成C上向量空间。
例2.5 给定A∈Cm×n,记
R(A)={y∈Cm|y=Ax,x∈Cn}
N(A)={x∈Cn|Ax=0}
按向量的加法和数乘,是C上线性空间。
证明:设y1,y2∈R(A),则存在x1,x2∈Cn,使
四、维数定理 五、子空间的直和
六、线性空间的线性同构
1
一、线性空间的概念
❖线性空间的定义 ❖线性空间的例:
R,Rn,Rn×n,Rn[x]都是R上的线性空间. C,Cn,Cn×n,Cn[x]都是C上向量空间. C[a,b],Cn[x] ❖线性空间的简单性质
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在线性代数中,大家已熟悉了具体的线性空间Rn 和Cn。 这里要在一般集合上建立线性结构,即加法 运算和数乘运算,使集合上有了代数结构。 线性空间上首先有了向量组的线性相关性的概 念,接着建立线性空间上基、坐标、维数的概念。 这样,可以象在Rn上那样研究一般的线性空间。
y1=Ax1,y2=Ax2,
y1+y2=Ax1+Ax2=A(x1+x2) ∈R(A)
kC,ky1=kAx1=A(kx1) ∈R(A)
x1,x2N(A),则Ax1=0,Ax2=0,
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A(x1+x2)=Ax1+Ax2=0+0=0 ∴ x1+x2∈N(A), kC,A(kx1)=kAx1=k0=0,所以,kx1∈N(A). 例2.6 设A∈Cm×n,V={x∈Cn|Ax=b,b≠0}按向 量的加法和数乘不是线性空间。 这是因为,x,y∈V,Ax=b,Ay=b,
0x=,k=,(-1)x=-x
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二、线性空间的基、坐标与维数
❖线性表示与向量组的线性相关性 ❖线性空间的基与维数、向量的坐标 ❖基变换与坐标变换公式
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二、线性空间的基、坐标和维数
⑦(+)x=x+x; ⑧(x+y)=x+y. 则称V为数域F上的线性空间,
其中元素称为向量, 所以线性空间也叫向量空间.
R,Rn,Rn×n,Rn[x]都是R上的线性空间. C,Cn,Cn×n,Cn[x]都是C上向量空间.
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例2.1 Rn={x=(x1,x2,‥‥,xn)T|xi∈R,1≤i≤n} 是R上的线性空间。
证明:只要定义: x=(x1,x2, ‥‥,xn)T , y=(y1,y2, ‥‥,yn)TRn,kR,
x+y=(x1+y1,x2+y2, ‥‥,xn+yn)T∈Rn k·x=(kx1,kx2, ‥‥,kxn)T∈Rn 满足:x=(x1,x2, …,xn)T,y=(y1,y2, …,yn)T,
z=(z1,z2, …,zn)TRn,k,lR (1)x+y=(x1+y1,x2+y2, …,xn+yn)T