高等代数北大版教案-第6章线性空间知识讲解

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高等代数 讲义 第六章

高等代数 讲义 第六章
故等式成立.
§6.1 集合 映射
2
2、已知 A ⊆ B,证明: (1)A I B = A; (2)A U B = B
证:1)∀x ∈ A, A ⊆ B ⇒ x ∈ B ⇒ x ∈ A I B, 此即, A ⊆ A I B, 又因 A I B ⊆ A,∴ A I B = A.
2) ∀x ∈ A U B ⇒ x ∈ A或x ∈ B, 但是 A ⊆ B, 因此无论哪一种情况,都有 x ∈ B. 此即,
第六章 线性空间
§1 集合·映射
§5 线性子空间
§2 线性空间的定义 与简单性质
§6 子空间的交与和 §7 子空间的直和
§3 维数·基与坐标
§8 线性空间的同构
§4 基变换与坐标变换 小结与习题
第六章:线性空间
教学目标和要求:
(1) 理解一般线性空间是属于P上n维向量空间Pn的抽象概括,即保存本质 ,剔除表象。理解代数的思维方式。 (2) 基于坐标、基变换与坐标变换的求法。 (3) 会判定一个子集合是否为子空间。 (4) 会判定一个和是否为直和。 (5) 知道子空间表示为生成元的生成形式。 (6) 了解线性空间同构的概念及其意义。
就形成了抽象的线性空间的概念,这种抽象将
使我们进一步研究的线性空间的理论可以在相
当广泛的领域内得到应用.事实上,线性空间
的理论与方法己渗透到自然科学与工程技术的
许多领域, 同时对于我们深刻理解和掌握线性方
程组理论和矩阵代数也有非常重要的指导意义.
1
§6.1 集合·映射
一、集合 二、映射
§6.1 集合 映射
又对∀a ∈ R+,存在
x
=
log
a 2

R
,使

第六章 线性空间与线性变换

第六章 线性空间与线性变换
(7) (k + l)α=kα+lα , k,l ∈ F ; (8) k(lα )=(kl)α ,
其中α, β ,γ 是V 中的任意元素, k,l 是数域 F 中任意数.V 中适合(3)的元素 0 称为零元
素;适合(4)的元素 β 称为α 的负元素,记为 − α .
下面我们列举几个线性空间的例子.
例1 数域 F 上的所有 n 维列向量集 F n 算规则,它是数域 F 上的一个线性空间.特别 地,当 F=R 时,R n 称为 n 维实向量空间;当 F=C 时,C n 称为 n 维复向量
设α = x1ε1 + x2ε 2 + L+ xnε n = y1η1 + y2η2 + L+ ynηn ,则
⎜⎛ x1 ⎟⎞ ⎜⎛ y1 ⎟⎞
⎜ ⎜ ⎜⎜⎝
第 4 页 共 19 页
第六章 线性空间与线性变换
二、同构关系
1.映射
设 M,N 是两个集合.如果给定一个法则ϕ ,使 M 中的每个元素 a 都有 N 中的一
个唯一确定的元素 a' 与之对应,则称ϕ 是集合 M 到集合 N 的一个映射. a' ∈ N 称为 a 在
映射ϕ 下的像,而 a 称为 a' 在映射ϕ 下的原像.记作ϕ(a) = a' . M 中元素在ϕ 下像的全
2) 把(1)式形式地写为
⎜⎛ x1 ⎟⎞
α
=
(ε1,ε
2
,L,
ε
n
)
⎜ ⎜ ⎜⎜⎝
x2 M xn
⎟ ⎟ ⎟⎟⎠

(η1,η2 ,L,ηn ) = (ε1,ε 2 ,L,ε n )A.
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第六章 线性空间与线性变换

高等代数【北大版】6.2

高等代数【北大版】6.2
§6.2 线性空间的定义与简单性质
证:设 α ∈ V , 且 α ≠ 0
k1 , k2 ∈ P , k1 ≠ k2 , 有 k1α , k2α ∈ V
又 k1α-k2α = ( k1 k2 )α ≠ 0
∴ k1α ≠ k2α .
而数域P中有无限多个不同的数,所以V中有无限 而数域 中有无限多个不同的数,所以 中有无限 中有无限多个不同的数 多个不同的向量. 多个不同的向量.
引例 1
在第三章§ 中 我们讨论了数域P上的 上的n维向量 在第三章§2中,我们讨论了数域 上的 维向量
空间P 定义了两个向量的加法和数量乘法: 空间 n,定义了两个向量的加法和数量乘法:
(a1 , a2 , , an ) + (b1 , b2 , , bn ) = (a1 + b1 , a2 + b2 , , an + bn )
3,0α = 0, k 0 = 0, ( 1)α = α , , k (α β ) = kα k β 证明: 证明:∵ 0α + α = (0 + 1)α = α ,
∴两边加上 α 即得 0 α =0; ∵
kα = k (α + 0) = kα + k 0
+ (1α ) = 1α + (1α ) = (1 1)α = 0α = 0
f ( A) + g ( A) = h( A), kf ( A) = d ( A) 其中, 其中,k ∈ R, h( x ), d ( A) ∈ R[ x ]
中含有A的零多项式 的零元素. 又V中含有 的零多项式,即零矩阵 ,为V的零元素 中含有 的零多项式,即零矩阵0, 的零元素 以 f(x)的各项系数的相反数为系数作成的多项式记为 的各项系数的相反数为系数作成的多项式记为 有负元素- -f(x) , 则 f(A)有负元素-f(A). 由于矩阵的加法与数 有负元素 乘满足其他各条, 为实数域R上的线性空间 乘满足其他各条,故V为实数域 上的线性空间 为实数域 上的线性空间.

高等代数课件(北大版)第六章线性空间§6.5

高等代数课件(北大版)第六章线性空间§6.5

例6
,2 , ,r V 设V为数域P上的线性空间, 1
令 W { k k k k P , i 1 , 2 , , r } 1 1 2 2 r r i
则W关于V的运算作成V的一个子空间.
, , , 即 的一切线性 1 2 r 组合所成集合.


2019/3/18
, W , k P , 其次, 3
( x y , x y , , x y , 0 ) W 则有 1 1 2 2 n 1 n 1 3
k ( k x , k x , , k x , 0 ) W 1 2 n 1 3
故,W3为V的一个子空间,且维W3 =n-1 ,
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2、线性子空间的判定
V 定理:设V为数域P上的线性空间,集合 W
(W ),若W对于V中两种运算封闭,即
W , k P ,有 kW
, W , 有 W ;
则W是V的一个子空间.
V ( W ) ,则 推论:V为数域P上的线性空间,W
, W ,, a b P , a b W . W是V的子空间
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证明:要证明W也为数域P上的线性空间, 即证W中的向量满足线性空间定义中的八条规则. 由于 WV ,规则1)、2)、5)、6)、7)、8) 是显然成立的.下证3)、4)成立.
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例4
n元齐次线性方程组
a a 1 1x 1 a 1 2x 2 1nx n 0 a a 2 1x 1 a 2 2x 2 2nx n 0 a x a x a x 0 sn n s1 1 s2 2

高等代数【北大版】6.4

高等代数【北大版】6.4

a2n

ann
则称矩阵
a11 a12
A
a21
a22
an1 an2
a1n
a2n
ann
为由基1, 2 , , n到基 1, 2 , , n 的过渡矩阵;
称 ① 或 ② 为由基 1, 2 , , n到基 1, 2 , , n
的基变换公式.
§6.4 基变换与坐标变换
2、有关性质
1)过渡矩阵都是可逆矩阵;反过来,任一可逆 矩阵都可看成是两组基之间的过渡矩阵.
并求矩阵 A
3 4
5 2
在基 F11, F12 , F21, F2下2 的矩阵.
§6.4 基变换与坐标变换
解:
F11 E11
F12 F21 F22
E11 E11 E11
E12 E12 E12
E21 E21
E22
1 1 1 1
(
F11
,
F12,
F21
,
F22
)
(
E11
,
E12,
任取V的一组基 1,2 , ,n ,
n
令 j aiji , j 1,2, , n
i 1
于是有, (1, 2 , , n ) (1,2 ,
, n ) A
§6.4 基变换与坐标变换
由A可逆,有 (1,2, ,n ) (1, 2, , n )A1
即,1,2 , ,n也可由 1, 2 , , n 线性表出.
2 1 0
1 1 1
2 1 1
1
0 1
1 1
0 1
2 2
1 1 2
3
1 2
§6.4 基变换与坐标变换
1 0 0 1

高等代数北大版64

高等代数北大版64

,?
n
)
? ? ??
a2 an
? b2 M ? bn
? ? ??
若? 1,? 2,L ,? n 线性无关,则
? a1 ?
? b1 ?
(? 1,? 2 ,L
,?
n
)
? ? ??
aaM2n ????
?
(?
1,?
2 ,L
,?
n
)
? ? ??
bbMn2 ????
?
? a1 ? ? b1 ?
? ? ??
aaMn2 ????
1)? 1,? 2 ,L ,? n ? V ,a1,a2,L , an , b1,b2,L , bn ? P
? a1 ?
? b1 ?
? a1 ? b1 ?
(? 1,? 2 ,L
,?
n
)
? ? ??
aaMn2 ????
?
(?
1
,?
2
,L
,? n )????bbMn2 ???? ? (? 1,? 2,L
§6.4 基变换与坐标变换
一、向量的形式书写法
1、V为数域 P上的 n 维线性空间,? 1,? 2 ,L ,? n 为
V 中的一组向量, ? ? V ,若
? ? x1? 1 ? x2? 2 ? L ? xn? n
则记作
? x1 ?
?
? (? 1 ,? 2 ,L
,?
n
)
? ? ??
xxMn2 ????
§6.4 基变换与坐标变换
二、基变换
1、定义 设V为数域P上n维线性空间,?1 ,?2 ,L ,?n ;
?1?,?2?,L ,?n? 为V中的两组基,若

高等代数课件(北大版)第六章线性空间§6.8

高等代数课件(北大版)第六章线性空间§6.8
得到V到Pn的一个单射
n 1 2
n
: V P , ( a , a , , a ) ( a , a , , a ) , a a a
n
反过来,对于 Pn 中的任一元素
1 2
并且
( ) ( a ,,,) aa , 即
1 12 2
1 2 n
是V中唯一确定的元素, n n
就是一个V到Pn的同构映射,所以 V Pn .
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二、同构的有关结论
1、数域P上任一n维线性空间都与Pn同构.
的 是 V 到 V 2、设 V , V 是数域P上的线性空间,
同构映射,则有 1) 2)
0 0 , .
k k 0 3)因为由 k 1 12 2 r r
( )( ) k ( ) 0 可得 kk 1 1 2 2 rr
反过来,由 kk ( )( ) k ( ) 0 1 1 2 2 rr 可得

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i m V n ,1 , ,, 4)设 d 为V 中任意一组基. 2 n
) , ( ) ,, ( ) 由2)3)知, ( 为 的一组基. 1 2 n
所以 d i md V n i m V .
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5)首先


n
( k ) ( k a , k a , k a ) k P 1 2 n
k ( a , a ,) a k ( ) , 1 2 n 这就是说,向量用坐标表示后,它们的运算可以

高等代数课件(北大版)第六章-线性空间§6.6

高等代数课件(北大版)第六章-线性空间§6.6

bt 1
x1
bt
2
x2
btn xn 0
的解空间,则 W1 W2 就是齐次线性方程组③
2020/9/20§6.6 子空间的交与和
a11 x1 a12 x2 a1n xn 0
ab1s11
x1 x1
as2 x2 b12 x2
asn xn 0 b1n xn 0

bt 1
x1
bt
并不是R3的子空间. 因为它对R3的运算不封闭,如 (1,0,0), (0,1,0) V1 V2
但是 (1,0,0) (0,1,0) (1,1,0) V1 V2
2020/9/20§6.6 子空间的交与和
三、子空间的交与和的有关性质
1、设 V1,V2 ,W 为线性空间V的子空间
1)若 W V1,W V2 , 则 W V1 V2 . 2)若 V1 W ,V2 W , 则 V1 V2 W .
2020/9/20§6.6 子空间的交与和
注意:
V的两子空间的并集未必为V的子空间. 例如 V1 {(a,0,0) a R}, V2 {(0,b,0) b R}
皆为R3的子空间,但是它们的并集 V1 V2 {(a,0,0),(0,b,0) a,b R} {(a,b,0) a,b R 且a,b中至少有一是0}
第六章 线性空间
§1 集合·映射
§5 线性子空间
§2 线性空间的定义 §6 子空间的交与和
与简单性质
§7 子空间的直和
§3 维数·基与坐标
§8 线性空间的同构
§4 基变换与坐标变换 小结与习题
2020/9/20
§6.6 子空间的交与和
一、子空间的交 二、子空间的和 三、子空间交与和的有关性质

最新扬州大学高等代数课件(北大三版)--第六章-线性空间说课讲解精品课件

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6
性空间.
线 性
(3) R, kC k 不一定属于 R (例如: 1, k 1 i , 有
空 间
k 1iR 成立)

R 非 C 上的线性空间.
第七页,共83页。
高 例5 (1)数域P上一元(yī yuán)多项式环P[x];

(2)P[x]n={f(x)|əf<n} ∪{0}.

数 证明: (1) P[x]对多项式的加法,数乘运算封闭,且 8 条算律成立
→ P[x]构成 P 上的线性空间. (2) 显然成立.
由特殊到一般,由具体到抽象,把具体的代数对象用公理化方法
6
统一在一个数学模型下,是数学研究的一种基本思想方法.
线 性 空 间
第八页,共83页。
高 二. 基本(jīběn)性质
等 代 8条算律 ― 基本法律依据(公理),以2个 数 运算、8条算律为基础推导(tuīdǎo)其它基本
记成 {1,2, ,n} ;
6
是 P117 向量线性相关概念在一般线性空间中的推广.
线 性
定义 3 {1,2 , ,r }与{ 1, 2 , , s }等价
空 { 1,2 , ,r } { 1, 2 , , s }且{ 1, 2 , , s } {1,2 ,

记为 {1,2 , ,r } 等价 { 1, 2 , , s }.
线 性
间,Mn×1 = {(a1, a2, , an )/ ai P,i 1,2, ,n}为 P 上 n 元列空

间,统一记为 Pn .

第五页,共83页。
高 例3

C[a,b]={f:[a,b]上连续(liánxù)实 函数}:

高代第六章 线性空间

高代第六章 线性空间

数量乘法满足下面两条规则: (5) 1α = α (6) k(lα) = (kl)α 数量乘法与加法满足下面两条规则: (7) (k + l)α = kα + lα (8) k(α + β) = kα + kβ
满足以上8条的加法和数量乘法通常称为线性运算。 线性空间中的元素也称为向量,因此线性空间也称为向量 空间,但这里的向量比几何中向量的含义要广得多。
A1 A 2 A n A i
i 1 n
n
A1 A 2 A n A i
i 1
线性空间
§1 集合和映射
几个运算规律:
(1) A∩B⊂A (2) A∪B⊃A A∩B⊂B A∪B⊃B
(3) A∩(A∪B)=A A∪(A∩B)=A

(4) A∩(B∪C)=(A∩B)∪(A∩C)
线性空间
第六章
线性空间
线性空间
§1 集合和映射
§1 集合和映射
一、集合
集合:由一堆东西组成的整体,通常用大写字母A、B、C表示。 元素:组成集合的个体,通常用小写字母a、b、c表示。 集合与元素的关系:
(1) a∈A 表示a是集合A中的元素。 (2) a∈A 表示a不是集合A中的元素。 (3) 无限集:由无限个元素组成的集合。 (4) 有限集:由有限个元素组成的集合。
线性空间
§2 线性空间的定义和性质
例10 按通常数域P上矩阵的加法与数量乘法,下列数域P上的 矩阵集合是否构成数域P上的线性空间。 (1) 全体n阶对称矩阵所组成的集合V。 (2) V={ X | AX=0 },其中A为给定的n阶矩阵。 例11 按通常数的加法和乘法运算,下列各数集是否构成指定 数域P上的线性空间。 (1) 实数域R是否分别构成实数域、复数域上的线性空间。 (2) 复数域C是否分别构成实数域、复数域上的线性空间。

高等代数(北大版)第6章《线性空间》习题解答

高等代数(北大版)第6章《线性空间》习题解答

第六章 线性空间1.设,N M ⊂证明:,MN M MN N ==。

证 任取,M ∈α由,N M ⊂得,N ∈α所以,N M ∈α即证M NM ∈。

又因,M N M ⊂ 故M N M =。

再证第二式,任取M ∈α或,N ∈α但,N M ⊂因此无论哪 一种情形,都有,N ∈α此即。

但,N M N ⊂所以MN N =。

2.证明)()()(L M N M L N M =,)()()(L M N M L N M =。

证 ),(L N M x ∈∀则.L N x M x ∈∈且在后一情形,于是.L M x N M x ∈∈或所以)()(L M N M x ∈,由此得)()()(L M N M L N M =。

反之,若)()(L M N M x ∈,则.L M x N M x ∈∈或 在前一情形,,,N x M x ∈∈因此.L N x ∈故得),(L N M x ∈在后一情形,因而,,L x M x ∈∈x NL ∈,得),(L N M x ∈故),()()(L N M L M N M ⊂于是)()()(L M N M L N M =。

若x M NL M NL ∈∈∈(),则x ,x 。

在前一情形X x MN ∈, X ML ∈且,x MN ∈因而()(M L )。

,,N L x M N X M L M N M M N MN ∈∈∈∈∈⊂在后一情形,x ,x 因而且,即X (M N )(M L )所以()(M L )(N L )故 (L )=()(M L )即证。

3、检验以下集合对于所指的线性运算是否构成实数域上的线性空间:1) 次数等于n (n ≥1)的实系数多项式的全体,对于多项式的加法和数量乘法;2) 设A 是一个n ×n 实数矩阵,A 的实系数多项式f (A )的全体,对于矩阵的加法和数量乘法;3) 全体实对称(反对称,上三角)矩阵,对于矩阵的加法和数量乘法; 4) 平面上不平行于某一向量所成的集合,对于向量的加法和数量乘法; 5) 全体实数的二元数列,对于下面定义的运算:212121121112b a b a a b b a a k k b a ⊕+=+++-1111(a ,)((,)()k 。

第六章 线性空间

第六章 线性空间

第六章 线性空间一.内容概述(一) 基本概念⒈线性空间的定义-----两个集合要明确。

两种运算要封闭,八条公理要齐备。

V ,数域F V ∙V →V V ∈∀βα、 使V ∈+βα。

V F ⨯→V ∀k V ∈使k V ∈α。

满足下述八条公理:⑴αββα+=+; ⑵)()(γβαγβα++=++; ⑶对于,V ∈α都有αα=+0,零元素;⑷对于V ∈α,都有0=+βα,称β为α的负元素,记为α-; ⑸βαβαk k k +=+)(;⑹αααl k l k +=+)(;⑺)()(ααl k kl =; ⑻αα=1。

常用的线性空间介绍如下:(ⅰ)2V 、3V 分别表示二维,三维几何空间。

(ⅱ)nF 或nP 表示数域)(P F 上的n 维列向量构成的线性空间。

(ⅲ)[]x F 表示数域上全体多项式组成的线性空间。

[]x F n 表F 上次数不大于n 的多项式集合添上零多项式构成的线性空间。

(ⅳ)()F M n m ⨯表示数域F 上n m ⨯矩阵的集合构成的线性空间。

当n m =时,记为()F M n m ⨯。

(ⅴ)[]b a R ,表示在实闭区间[]b a ,上连续函数的集合组成的线性空间。

⒉基,维数和坐标------刻画线性空间的三个要素。

⑴基 线性空间()F V 的一个基指的是V 中一组向量{}n ααα,,21 满足(ⅰ)n ααα,,21 线性无关;(ⅱ)V 中每一向量都可由n ααα,,21 线性表出。

⑵维数 一个基所含向量的个数,称为维数。

记为V dim 。

⑶坐标 设n ααα,,21 为()F V n 的一个基。

()F V n ∈∀α有n n a a a αααα+++= 2211则称有序数组n a a a ,,21 为α关于基n ααα,,21 的坐标。

记为(n a a a ,,21 )。

⑷过渡矩阵 设()F V n 的二个基n ααα,,21 (ⅰ)n βββ ,,21(ⅱ)且∑==ni iij j a 1αβn j 2,1=则称n 阶矩阵。

高等代数课件(北大版)第六章-线性空间§6.8

高等代数课件(北大版)第六章-线性空间§6.8
2020/9/20§6.8 线性空间的同构
证:作对应 : R R, a lna, a R
易证 为R到R 的1-1对应. 且对 a,b R , k R, 有
a b ab lnab lna lnb a b
k a ak lnak k lna k a
所以, 为R到R 的同构映射. 故 R R.
中分别取 k 0与k 1, 即得
0 0,
2)这是同构映射定义中条件ii)与iii)结合的结果.
3)因为由 k11 k22 krr 0 可得 k1 (1 ) k2 (2 ) kr (r ) 0
反过来,由 k1 (1 ) k2 (2 ) kr (r ) 0 可得 (k11 k22 krr ) 0.
(k ) (ka1, ka2 , kan )
k P
k(a1,a2 ,an ) k ( ),
这就是说,向量用坐标表示后,它们的运算可以
归结为它们的坐标的运算.
2020/9/20§6.8 线性空间的同构
一、同构映射的定义
设 V ,V 都是数域P上的线性空间,如果映射 :V V 具有以下性质:
所以, dimC dim R2. 故, V1 V2 .
2020/9/20§6.8 线性空间的同构
证法二:构造同构映射
作对应 : C R2, a bi a,b.
则 为C到R2的一个同构映射.
例3、全体正实数R+ 关于加法⊕与数量乘法 : a b ab, k a ak
作成实数域R上的线性空间. 把实数域R看成是自身上的线性空间. 证明:R R, 并写出一个同构映射.
及线性相关性,并且同构映射把子空间映成子空间.
2020/9/20§6.8 线性空间的同构
3、两个同构映射的乘积还是同构映射.

高等代数--第六章 线性空间

高等代数--第六章 线性空间

f3(x) x
是否线性相关
f4(x) 5
以上定义是大家过去已经熟悉的,不仅
如此,在第三章中,从这些定义出发对n元
数组所作的那些论证也完全可以搬到数域F
上的抽象的线性空间中来并得出相同的结论。
1.单个向量 是线性相关的充分必要条件
是 。两个以上的向量
线性相
关的 充0分必要条件是其中有1一,个2 ,向,量r 是其余 向量的线性组合。
2.如果向量组
线性无关,而且
可以被
线1,性2 ,表出,,r 那么

1
,
2
,,
s
rs
由此推出,两个等价的线性无关的向量
组,必定含有相同个数的向量。
3.如果向量组
1
,
2
,,
r
线性无关,但向
量组
1
,
2
,,
r
,
线性相关,那么
可以被
, ,, 线性表出,而且表法是唯一的。
12
r
对于n元数组所成的向量空间,有n个线性无 关的向量,而任意n+1个向量都是线性相关 的。在一个线性空间中,究竟最多能有几个 线性无关的向量,显然是线性空间的一个重 要属性。我们引入
我们来证01=02。 由于01、 02是零元素,所以 01+02 =01, 01+02 =02
于是 01=01 +02=02。 这就证明了零元素的唯一性。
2.负元素是唯一的。
这就是说,适合条件 0的元素 是被元素 唯一决定的。 假设 有两个负元素 与 , 0, 0. 那么 0 ( ) ( ) 0 .
定义3 设 1,2 ,,r
(1)
1
,
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高等代数北大版教案-第6章线性空间收集于网络,如有侵权请联系管理员删除第六章 线性空间§1 集合映射一 授课内容:§1 集合映射二 教学目的:通过本节的学习,掌握集合映射的有关定义、运算,求和号与乘积号的定义.三 教学重点:集合映射的有关定义. 四 教学难点:集合映射的有关定义. 五 教学过程:1.集合的运算,集合的映射(像与原像、单射、满射、双射)的概念 定义:(集合的交、并、差) 设S 是集合,A 与B 的公共元素所组成的集合成为A 与B 的交集,记作B A ⋂;把A 和B 中的元素合并在一起组成的集合成为A 与B 的并集,记做B A ⋃;从集合A 中去掉属于B 的那些元素之后剩下的元素组成的集合成为A 与B 的差集,记做B A \.定义:(集合的映射) 设A 、B 为集合.如果存在法则f ,使得A 中任意元素a 在法则f 下对应B 中唯一确定的元素(记做)(a f ),则称f 是A 到B 的一个映射,记为).(,:a f a B A f α→如果B b a f ∈=)(,则b 称为a 在f 下的像,a 称为b 在f 下的原像.A 的所有元素在f 下的像构成的B 的子集称为A 在f 下的像,记做)(A f ,即{}A a a f A f ∈=|)()(.若,'A a a ∈≠∀都有),'()(a f a f ≠ 则称f 为单射.若 ,B b ∈∀都存在A a ∈,使得b a f =)(,则称f 为满射.如果f 既是单射又是满射,则称f 为双射,或称一一对应.2.求和号与求积号 (1)求和号与乘积号的定义为了把加法和乘法表达得更简练,我们引进求和号和乘积号. 设给定某个数域K 上n 个数n a a a ,,,21Λ,我们使用如下记号:收集于网络,如有侵权请联系管理员删除∑==+++n i i n a a a a 121Λ, ∏==ni i n a a a a 121Λ.当然也可以写成∑≤≤=+++ni in aa a a 121Λ, ∏≤≤=ni in aa a a 121Λ.(2)求和号的性质 容易证明,∑∑===n i n i i i a a 11λλ,∑∑∑===+=+n i n i n i i i i i b a b a 111)(,∑∑∑∑=====n i m j ni ij m j ij a a 1111.事实上,最后一条性质的证明只需要把各个元素排成如下形状:nmn n m m a a a a a a a a a ΛΛΛΛΛΛΛ212222111211分别先按行和列求和,再求总和即可.§2 线性空间的定义与简单性质一 授课内容:§2 线性空间的定义与简单性质二 教学目的:通过本节的学习,掌握线性空间的定义与简单性质. 三 教学重点:线性空间的定义与简单性质. 四 教学难点:线性空间的定义与简单性质. 五 教学过程:1.线性空间的定义收集于网络,如有侵权请联系管理员删除(1)定义4.1(线性空间) 设V 是一个非空集合,且V 上有一个二元运算“+”()V V V ⨯→,又设K 为数域,V 中的元素与K 中的元素有运算数量乘法“•”()K V V ⨯→,且“+”与“•”满足如下性质: 1、加法交换律 ,V αβ∀∈,有αββα+=+;2、加法结合律 ,,V αβγ∀∈,有()()αβγαβγ++=++;3、存在“零元”,即存在0V ∈,使得,0V ααα∀∈+=;4、存在负元,即V α∀∈,存在V β∈,使得0αβ+=;5、“1律” 1αα•=;6、数乘结合律 ,,k l K V α∀∈∈,都有()()()kl k l l k ααα==;7、分配律 ,,k l K V α∀∈∈,都有()k l k l ααα+=+;8、分配律 ,,k K V αβ∀∈∈,都有()k k k αβαβ+=+,则称V 为K 上的一个线性空间,我们把线性空间中的元素称为向量.注意:线性空间依赖于“+”和“•”的定义,不光与集合V 有关.(2)零向量和负向量的唯一性,向量减法的定义,线性空间的加法和数乘运算与通常数的加、乘法类似的性质命题4.1 零元素唯一,任意元素的负元素唯一.证明:设0与0'均是零元素,则由零元素的性质,有00'00'=+=;V α∀∈,设,'ββ都是α的负向量,则0(')'()0βββαββαβββ=+=++=++=+=,于是命题得证.由于负向量唯一,我们用α-代表α的负向量.定义4.2(减法) 我们定义二元运算减法“-”如下:αβ-定义为()αβ+-.命题4.2 线性空间中的加法和数乘满足如下性质:1、 加法满足消去律 αγβγαβ+=+⇒=;2、 可移项 αβγαγβ+=⇒=-;3、可以消因子 k αβ=且0k ≠,则1kαβ=;收集于网络,如有侵权请联系管理员删除4、 00,α•= 00,k •= (1)αα-=-.(3)线性空间的例子例4.1令V 表示在(,)a b 上可微的函数所构成的集合,令K =¡,V 中加法的定义就是函数的加法,关于K 的数乘就是实数遇函数的乘法,V 构成K 上的线性空间.4.1.2线性空间中线性组合和线性表出的定义,向量组的线性相关与线性无关的定义以及等价表述,向量组的秩,向量组的线性等价;极大线性无关组.定义4.3(线性组合) 给定V 内一个向量组12,,,s αααL ,又给定数域K 内s 个数12,,,s k k k L ,称1122s s k k k ααα+++L 为向量组12,,,s αααL 的一个线性组合.定义4.4(线性表出) 给定V 内一个向量组12,,,s αααL ,设β是V 内的一个向量,如果存在K 内s 个数12,,,s k k k L ,使得1122s s k k k βααα=+++L ,则称向量β可以被向量组12,,,s αααL 线性表出.定义4.5(向量组的线性相关与线性无关) 给定V 内一个向量组12,,,s αααL ,如果对V 内某一个向量β,存在数域K 内不全为零的数12,,,s k k k L ,使得11220s s k k k ααα+++=L ,则称向量组12,,,s αααL 线性相关;若由方程11220s s k k k ααα+++=L 必定推出120s k k k ====L ,则称向量组12,,,s αααL 线性无关.命题4.3 设12,,s V ααα∈L ,则下述两条等价: 1)12,,s αααL 线性相关; 2)某个i α可被其余向量线性表示. 证明同向量空间.定义4.6(线性等价) 给定V 内两个向量组12,,,r αααL (Ⅰ), 12,,,s βββL (Ⅱ),收集于网络,如有侵权请联系管理员删除如果(Ⅰ)中任一向量都能被(Ⅱ)线性表示,反过来,(Ⅱ)中任一向量都能被(Ⅰ)线性表示,则称两向量组线性等价.定义4.7(极大线性无关部分组) 给定V 内一个向量组12,,,s αααL ,如果它有一个部分组12,,,r i i i αααL 满足如下条件:(i)、12,,,r i i i αααL 线性无关;(ii)、原向量组中任一向量都能被12,,,r i i i αααL 线性表示, 则称此部分组为原向量组的一个极大线性无关部分组.由于在向量空间中我们证明的关于线性表示和线性等价的一些命题中并没有用到n K 的一些特有的性质,于是那些命题在线性空间中依然成立.定义4.8(向量组的秩) 一个向量组的任一极大线性无关部分组中均包含相同数目的向量,其向量数目成为该向量组的秩.例4.2 求证:向量组{}12,x x e e λλ的秩等于2(其中12λλ≠).证明:方法一:设12,k k ∈R,满足12120x x k e k e λλ+=,则1212x x k e k e λλ=-,假若12,k k 不全为零,不妨设10k ≠,则有12()21x k e k λλ-=-,而由于12λλ≠,等号左边为严格单调函数,矛盾于等号右边为常数.于是120k k ==.所以12,x x e e λλ线性无关,向量组的秩等于2.证毕. 方法二:若在(,)a b 上12120x x k e k e λλ+=, 两端求导数,得1211220x x k e k e λλλλ+=,以(,)x c a b =∈代入,有12121211220,0.c cc ck e k e k e k e λλλλλλ⎧+=⎪⎨+=⎪⎩ 而121222()2112()0cc cc ce e e e eλλλλλλλλλλ+=-≠, 于是120k k ==.证毕.收集于网络,如有侵权请联系管理员删除§3 维数、基与坐标一 授课内容:§3 维数、基与坐标二 教学目的:通过本节的学习,掌握线性空间的基与维数,向量的坐标的有关定义及性质.三 教学重点:基与维数、向量坐标的有关定义. 四 教学难点:基与维数、向量坐标的有关定义. 五 教学过程:1.线性空间的基与维数,向量的坐标 设V 是数域K 上的线性空间,则有:定义4.9(基和维数) 如果在V 中存在n 个向量12,,,n αααL ,满足: 1)12,,,n αααL 线性无关;2)V 中任一向量在K 上可表成12,,,n αααL 的线性组合, 则称12,,,n αααL 为V 的一组基.基即是V 的一个极大线性无关部分组.基的个数定义为线性空间的维数.命题4.4 设V 是数域K 上的n 维线性空间,而12,,,n V ααα∈L .若V 中任一向量皆可被12,,,n αααL 线性表出,则12,,,n αααL 是V 的一组基.证明:由12,,,n αααL 与V 的一组基线性等价可以推出它们的秩相等. 命题4.5 设V 为K 上的n 维线性空间,12,,,n V ααα∈L ,则下述两条等价:1)12,,,n αααL 线性无关;2)V 中任一向量可被12,,,n αααL 线性表出.定义4.10(向量的坐标) 设V 为K 上的n 维线性空间,12,,,n εεεL 是它的一组基.任给V α∈,由命题4.4,α可唯一表示为12,,,n εεεL 的线性组收集于网络,如有侵权请联系管理员删除合,即!,(1,2,,)i a K i n ∃∈=L ,使得1122n n a a a αεεε=+++L ,于是我们称()12,,,n a a a L 为α在基12,,,n εεεL下的坐标.易见,在某组基下的坐标与V/K 中的向量是一一对应的关系.§4 基变换与坐标变换一 授课内容:§4 基变换与坐标变换二 教学目的:通过本节的学习,掌握基变换与过渡矩阵的定义、运算,坐标变换公式.三 教学重点:基变换与过渡矩阵的定义、运算, 坐标变换公式. 四 教学难点:坐标变换公式的应用. 五 教学过程:1.线性空间的基变换,基的过渡矩阵设V/K 是n 维线性空间,设12,,,n εεεL 和12,,,n ηηηL 是两组基,且11112121212122221122,,.n n n nn n n nn n t t t t t t t t t ηεεεηεεεηεεε=+++⎧⎪=+++⎪⎨⎪⎪=+++⎩L L L L L L L L L L L L L L 将其写成矩阵形式1112121222121212(,,,)(,,,)n n n n n n nn t t t tt t t t t ηηηεεε⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭L L L L M M M L. 定义4.11 我们称矩阵111212122212n n n n nn t t t t t t T t t t ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭L L M M M L为从12,,,n εεεL 到12,,,n ηηηL 的过渡矩阵.收集于网络,如有侵权请联系管理员删除命题4.6 设在n 维线性空间V/K 中给定一组基12,,,n εεεL .T 是K 上一个n 阶方阵.命1212(,,,)(,,,).n n T ηηηεεε=L L则有12,,,n ηηηL 是V/K 的一组基,当且仅当T 可逆.证明:若12,,,n ηηηL 是线性空间V/K 的一组基,则12,,,n ηηηL 线性无关.考察同构映射下的坐标在n n K V εεεαασ,,,,:21Λα→,构造方程1122()()()0n n k k k σησηση+++=L , 其中,(1,2,,)i k K i n ∈=L , 1122()0n n k k k σηηη⇒+++=L 11220n n k k k ηηη⇒+++=L , 120n k k k ⇒====L ⇒12(),(),,()n σησησηL 线性无关.12(),(),,()n σησησηL 构成了过渡矩阵的列向量,所以过渡矩阵可逆;反过来,若过渡矩阵可逆,则构造方程11220n n k k k ηηη+++=L ,其中,(1,2,,)i k K i n ∈=L ,两边用σ作用,得到1122()()()0n n k k k σησηση+++=L ,120n k k k ⇒====L .证毕.2.向量的坐标变换公式;n K 中的两组基的过渡矩阵 (1)向量的坐标变换公式设V/K 有两组基为12,,,n εεεL 和12,,,n ηηηL ,又设α在12,,,n εεεL 下的坐标为()12,,,n a a a L ,即1212(,,,)n n a a a αεεε⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭L M , 在12,,,n ηηηL 下的坐标为12(,,,)n b b b L ,即1212(,,,)n n b bb αηηη⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭L M .收集于网络,如有侵权请联系管理员删除现在设两组基之间的过渡矩阵为T,即1212(,,,)(,,,).n n T ηηηεεε=L L记12n a a X a ⎛⎫ ⎪ ⎪=⎪ ⎪ ⎪⎝⎭M ,12n b b Y b ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭M , 于是12121212(,,,)(,,,)[(,,,)](,,,)()n n n n X Y T Y TY εεεηηηεεεεεε===L L L L .于是,由坐标的唯一性,可以知道X TY =,这就是坐标变换公式.(2)n K 中两组基的过渡矩阵的求法 我们设n K 中两组基分别为11112122122212(,,,),(,,,),(,,,).n n n n n nn a a a a a a a a a εεε===L L L L L L L L L LL 和11112122122212(,,,),(,,,),(,,,).n n n n n nn b b b b b b b b b ηηη===L L L L L L L L L LL而 1212(,,,)(,,,).n n T ηηηεεε=L L按定义,T 的第i 个列向量分别是i η在基12,,,n εεεL 下的坐标. 将12,,,n εεεL 和12,,,n ηηηL 看作列向量分别排成矩阵111212122212n n n n nn a a a a a a A aa a ⎛⎫⎪ ⎪=⎪⎪ ⎪⎝⎭L L M M M L ;111212122212n n n n nn b b b b b b B b b b ⎛⎫⎪ ⎪=⎪ ⎪ ⎪⎝⎭L L M M M L , 则有B AT =,将A 和B 拼成2n n ⨯分块矩阵()|A B ,利用初等行变换将左边矩阵A 化为单位矩阵E,则右边出来的就是过渡矩阵T,示意如下:)|()|(T E B A −−−→−行初等变换.§5 线性子空间一 授课内容:§5 线性子空间二 教学目的:通过本节的学习,掌握线性子空间的定义、判别定理. 三 教学重点:线性子空间的定义、判别定理. 四 教学难点:线性子空间的判别定理. 五 教学过程:1.线性空间的子空间的定义定义4.12(子空间) 设V 是数域K 上的一个线性空间,M 时V 的一个非空子集.如果M 关于V 内的加法与数乘运算也组成数域K 上的一个线性空间,则称为V 的一个子空间.命题4.7 设V 是K 上的线性空间,又设一个非空集合W V ⊆,则W 是子空间当且仅当下述两条成立:i)W 对减法封闭; ii)W 对于K 中元素作数乘封闭. 证明:必要性由定义直接得出;充分性:各运算律在V 中已有,所以W 满足运算律的条件. 只需要证明0W ∈且对于任意W α∈,W α-∈,且对加法封闭即可. 事实上,由于W 关于数乘封闭,则00W α•=∈;(1)W αα-•=-∈,于是对于,W αβ∀∈,()W αβαβ+=--∈,W 关于加法封闭.于是W 是V 的一个子空间. 证毕.事实上,W 关于加法和数乘封闭也可以得出上述结论.命题4.8 设W 是V 的一个有限维子空间,则W 的任一组基可以扩充为V 的一组基.证明:设dim V n =,dim W r =,()r n ≤,若r n =,则命题为真; 若r n <,对n r -作归纳:设12,,,r εεεL 为W 的一组基,取1\r V W ε+∈,则121,,,,r r εεεε+L 线性无关.于是令1'{|,}r W k W k K αεα+=+∈∈,易见,W ’是V 的一个子空间,且dim '1W r =+,此时dim '1n W n r -=--,对其用归纳假设即可.§6 子空间的交与和一 授课内容:§6子空间的交与和二 教学目的:通过本节的学习,掌握子空间的交与和的定义、性质及维数公式.三 教学重点:子空间的交与和的定义及维数公式. 四 教学难点:子空间的交与和的性质及维数公式.. 五 教学过程:1.子空间的交与和,生成元集 定义4.13 设12,,,t V ααα∈L ,则{}1122|,1,2,,t t i k k k k K i t ααα+++∈=L L是V 的一个子空间,称为由12,,,t αααL 生成的子空间,记为12(,,,)t L αααL .易见,生成的子空间的维数等于12,,,t αααL 的秩.定义4.14(子空间的交与和) 设12,V V 为线性空间V/K 的子空间,定义1212{}V V v V v V =∈∈I 且,称为子空间的交; 12121122{|,}V V v v v V v V +=+∈∈,称为子空间的和.命题4.9 12V V I 和12V V +都是V 的子空间.证明:由命题4.7,只需要证明12V V I 和12V V +关于加法与数乘封闭即可.事实上,12,V V αβ∀∈I ,则1,V αβ∈,2,V αβ∈.由于12,V V 均是V 的子空间,则12,V V αβαβ+∈+∈,于是12V V αβ+∈I ,12V V I 关于加法封闭;12V V α∀∈I ,k K ∈,12,kv V kv V ∈∈,于是12kv V V ∈I ,12V V I 关于数乘封闭.12,V V αβ∀∈+,则由12V V +的定义,111222,,,V V αβαβ∃∈∈,使得1212,αααβββ=+=+,而111222,V V αβαβ+∈+∈,则1212112212()()()()V V αβααββαβαβ+=+++=+++∈+,12V V +关于加法封闭;12,V V k K α∀∈+∈,1122,V V αα∃∈∈,使得12ααα=+,由于1122,k V k V αα∈∈,则121212()k k k k V V ααααα=+=+∈+,12V V +关于数乘封闭.证毕.命题4.10 设12,,,m V V V L 是V 的子空间,则12m V V V I I L I 和12m V V V +++L 均为V 的子空间.2.维数公式.定理4.1 设V 为有限维线性空间,12,V V 为子空间,则121212dim()dim dim dim()V V V V V V +=+-I .这个定理中的公式被称为维数公式.证明:设1dim V s =,2dim V t =,12dim()V V n +=,12dim()V V r =I ,取12V V I 的一组基12,,,r εεεL (若12V V I =0,则0r =,基为空集),将此基分别扩充为12,V V 的基1212,,,,,,,r s r εεεααα-L L , 1212,,,,,,,r t r εεεβββ-L L ,只需要证明121212,,,,,,,,,,,r s r t r εεεαααβββ--L L L 是12V V +的一组基即可.首先,易见12V V +中的任一向量都可以被121212,,,,,,,,,,,r s r t r εεεαααβββ--L L L 线性表出.事实上,12V V γ∀∈+,则12γγγ=+,其中1122,V V γγ∈∈,而111221122,r r r r s s r k k k k k k γεεεααα++-=+++++++L L 211221122.r r r r t t r l l l l l l γεεεααα++-=+++++++L L ,i j k l K ∈ 于是12γγγ=+可被121212,,,,,,,,,,,r l r t r εεεαααβββ--L L L 线性表出.只要再证明向量组121212,,,,,,,,,,,r l r t r εεεαααβββ--L L L 线性无关即可. 设1122112211220r r s r s r t r t r k k k a a a b b b εεεαααβββ----+++++++++++=L L L , 其中,,i j h k a b K ∈.则112211221122r r s r s r t r t r k k k a a a b b b εεεαααβββ----+++++++=----L L L (*)于是112211221r r s r s r k k k a a a V εεεααα--+++++++∈L L ,11222t r t r b b b V βββ------∈L ,于是1122112212r r s r s r k k k a a a V V εεεααα--+++++++∈L L I ,记为α. 则α可被12,,,r εεεL 线性表示,设1122r r h h h αεεε=+++L ,代入(*),有112211220r r t r t r h h h b b b εεεβββ--+++++++=L L ,由于1212,,,,,,,r t r εεεβββ-L L 是2V 的一组基,所以线性无关,则12120r t r h h h b b b -========L L ,代回(*),又有12120r s r k k k a a a -========L L ,于是向量组121212,,,,,,,,,,,r s r t r εεεαααβββ--L L L 线性无关.证毕.推论2.1 设12,,,t V V V L 都是有限为线性空间V 的子空间,则:1212dim()dim dim dim t t V V V V V V +++≤+++L L .证明:对t 作归纳.§7 子空间的直和一 授课内容:§7 子空间的直和二 教学目的:通过本节的学习,掌握子空间的直和与补空间的定义及性质.三 教学重点:子空间的直和的四个等价定义. 四 教学难点:子空间的直和的四个等价定义. 五 教学过程:1.子空间的直和与直和的四个等价定义定义 设V 是数域K 上的线性空间,12,,,m V V V L 是V 的有限为子空间.若对于1mi i V =∑中任一向量,表达式12,,1,2,,m i i V i m ααααα=+++∈=L L .是唯一的,则称1mi i V =∑为直和,记为21m V V V ⊕⊕⊕L 或1mi i V =⊕.定理 设12,,,m V V V L 为数域K 上的线性空间V 上的有限为子空间,则下述四条等价:1)21m V V V +++L 是直和; 2)零向量表示法唯一;3)1ˆ(){0},1,2,,i i m V V V V i m ++++=∀=I L L L ; 4)1212dim()dim dim dim m m V V V V V V +++=+++L L . 证明: 1)2)⇒显然.2)1)⇒设1212,m m ααααβββ=+++=+++L L 则1122()()()0m m αβαβαβ-+-++-=L .由2)知,零向量的表示法唯一,于是,1,2,,i i i m αβ==L ,即α的表示法唯一.由直和的定义可知,21m V V V +++L 是直和.2)3)⇒假若存在某个,1i i m ≤≤,使得1ˆ(){0}i i mV V V V ++++≠I L L ,则存在向量0α≠且1ˆ()i i mV V V V α∈++++I L L ,于是存在j j V α∈,使得 1ˆi m αααα=++++L L . 由线性空间的定义,1ˆ()i i mV V V V α-∈++++I L L , 则1()()0m ααααα++-++=+-=L L ,与零向量的表示法唯一矛盾,于是1ˆ(){0},1,2,,i i mV V V V i m ++++=∀=I L L L .3)2)⇒若2)不真,则有10i m ααα=++++L L ,其中(1,2,,)j j V j m α∈=L 且0i α∃≠.于是11ˆˆ()i i m i i mV V V V αααα-=++++∈++++L L I L L , 与3)矛盾,于是2)成立.3)4)⇒对m 作归纳.①m =2时,由维数公式得到12121212dim()dim dim dim()dim dim V V V V V V V V +=+-=+I .②设1(3)m m -≥已证,则对于m ,12121121121dim()dim dim()dim(())dim dim(),m m m m m m m V V V V V V V V V V V V V V V ---+++=++++-+++=++++L L I L L而,11i i m ∀≤≤-,都有111垐()(){0}i i m i i m V V V V V V V V -++++⊆++++=I L L I L L ;由归纳假设,可以得到1212dim()dim dim dim m m V V V V V V +++=+++L L .4)3)⇒,1i i m ∀≤≤,都有1112垐dim(())dim()dim()dim()0i i m i i m m V V V V V V V V V V V ++++=+++++-+++≤I L L L L L , 于是1ˆ(){0},1,2,,i i mV V V V i m ++++=∀=I L L L .证毕. 推论 设12,V V 为V 的有限维子空间,则下述四条等价: i)12V V +是直和; ii)零向量的表示法唯一; iii)12{0}V V =I ;iv)1212dim()dim dim V V V V +=+. 2.直和因子的基与直和的基命题 设21m V V V V =⊕⊕⊕L ,则21,,,m V V V L 的基的并集为V 的一组基.证明: 设12,,,r ii i i εεεL 是i V 的一组基,则V 中任一向量可被121{,,,}r imi i i i εεε=L U 线性表出.又121dim dim mi m i V V r r r ===+++∑L ,由命题4.5,它们线性无关,于是它们是V 的一组基. 证毕.3.补空间的定义及存在性定义 设1V 为V 的子空间,若子空间2V 满足12V V V =⊕,则称为1V 的补空间.命题 有限维线性空间的任一非平凡子空间都有补空间.证明: 设1V 为K 上的n 为线性空间V 的非平凡子空间,取1V 的一组基12,,,r εεεL ,将其扩为V 的一组基1212,,,,,,,r r r n εεεεεε++L L 取212(,,,)r r n V L εεε++=L ,则有12V V V =+,且1212dim dim dim()V V n V V +==+,于是12V V V =⊕,即2V 是1V 的补空间.证毕.§8 线性空间的同构一 授课内容:§1线性空间的同构二 教学目的:通过本节的学习,掌握线性空间同构的有关定义及线性空间同构的判定.三 教学重点:线性空间同构的判定. 四 教学难点:线性空间同构的判定. 五 教学过程:1.线性映射的定义定义 设,U V 为数域K 上的线性空间,:U V ϕ→为映射,且满足以下两个条件:i)()()(),(,)U ϕαβϕαϕβαβ+=+∀∈;ii)()(),(,)k k U k K ϕαϕαα=∀∈∈, 则称ϕ为(由U 到V 的)线性映射.由数域K 上的线性空间U 到V 的线性映射的全体记为Hom ),(V U K ,或简记为Hom ),(V U .定义中的i)和ii)二条件可用下述一条代替:()()(),(,,,)k l k k U k l K ϕαβϕαϕβαβ+=+∀∈∈.例 ()m n M K ⨯是K 上的线性空间,()s n M K ⨯也是K 上线性空间,取定一个K 上的s m ⨯矩阵A ,定义映射:()(),.m n s n M K M K x AX ϕ⨯⨯→a则ϕ是由()m n M K ⨯到()s n M K ⨯的线性映射.例 考虑区间(,)a b 上连续函数的全体,它是R 上的线性空间,令(1,sin ,sin 2,,sin ),U L x x nx =L (1,cos ,cos 2,,cos ).V L x x nx =L再令:,().U V f x AX ϕ→a则ϕ是由U 到V 的一个线性映射.定义 设:U V ϕ→是线性映射i)如果ϕ是单射,则称ϕ是单线性映射(monomorphism); ii)如果ϕ是满射,则称ϕ是满线性映射(endmorphism);iii)如果ϕ既单且满,则称ϕ为同构映射(简称为同构,isomorphism),并说U 与V 是同构的,同构映射也称为线性空间的同态(homomorphism),同构映射的逆映射也是同构映射;iv)ϕ的核(kernel)定义为ker {|()0}U ϕαϕα=∈=;v)ϕ的像(image)定义为im ={|,.()}V U s t ϕβαϕαβ∈∃∈=,也记为()U ϕ;命题 ker ϕ和im ϕ是V 的子空间. 证明:容易证明它们关于加法和数乘封闭. vi)ϕ的余核定义为co ker /im V ϕϕ=.命题 线性映射f 是单的当且仅当ker }0{=f ,f 是满的当且仅当coker }0{=f .定理(同态基本定理) 设V U f →:是数域K 上的线性空间的满线性映射,则映射:/ker ,ker ().U f V f f σαα→+a是同构映射.证明:首先证明σ是映射,即若'/ker U f αα=∈,则()(')σασα=.由于'αα=,存在ker f γ∈,使得'ααγ=+.于是()(')(')()(')f f f f f ααγαγα=+=+=,即()(')σασα=.再证明σ是线性映射.,/ker U αβϕ∀∈,,k l K ∈,有()()()()()()k l f k l kf lf k l σαβαβαβσασβ+=+=+=+.易见σ是满射,且有im V f =.只要再证明σ是单射即可,即证明ker {0}σ=.设ker ασ∈,则()()0f σαα==,于是ker f α∈,即有0α=.证毕.命题 设:U V ϕ→是线性映射,dim U n =,则下述三条等价: i)ϕ单;ii)ϕ将U 中任意线性无关组映为V 中的线性无关组; iii)dim ()U n ϕ=.证明:i)⇒ii)若12,,,t V ααα∈L 线性无关,则令1122()()()0t t k k k ϕαϕαϕα+++=L ,由线性映射的定义,1122()0t t k k k ϕααα+++=L .ϕ单,于是11220t t k k k ααα+++=L ,则120t k k k ====L ,ii)成立;ii)⇒iii)若取U 的一组基12,,,n εεεL ,则由已知,12(),(),,()n ϕεϕεϕεL 线性无关,而im ϕ中任意向量可以被12(),(),,()n ϕεϕεϕεL 线性表出,于是12(),(),,()n ϕεϕεϕεL 构成im ϕ的一组基,iii)成立;iii)⇒i)由同态基本定理知/ker im U ϕϕ≅,于是dim dimker dimim U ϕϕ-=⇒dimker 0ϕ=,即有ker {0}ϕ=.证毕.。

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