4-1,2山东建筑大学线性代数课件

合集下载

线性代数全套教学课件

线性代数全套教学课件
a31 a32 a33
aa2111xx11
a12 x2 a22 x2
a13 x3 a23 x3
b1 , b2 ,
a31x1 a32 x2 a33 x3 b3;
a11 b1 a13

D2 a21 b2 a23 ,
a31 b3 a33
aa2111xx11
a12 x2 a22 x2
a13 x3 a23 x3
当 a11a22 a12a21 0 时, 方程组的解为
x1
b1a22 a11a22
a12b2 , a12a21
x2
a11b2 a11a22
b1a21 . a12a21
(3)
由方程组的四个系数确定.
定义 由四个数排成二行二列(横为行、竖为列) 的数表
a11 a12
a21 a22
(4)
表达式 a11a22 a12a21称为数表(4)所确定的二阶
a31x1 a32 x2 a33 x3 b3;
a11 b1 a13

D2 a21 b2 a23 ,
a31 b3 a33
aa2111xx11
a12 x2 a22 x2
a13 x3 a23 x3
b1 , b2 ,
a31x1 a32 x2 a33 x3 b3;
a11 a12 a13 D a21 a22 a23
a31 a32 a33
aa2111xx11
a12 x2 a22 x2
a13 x3 a23 x3
b1 , b2 ,
a31x1 a32 x2 a33 x3 b3;
若记 或
b1 b2 b1
b1 a12 a13 D1 b2 a22 a23 ,
b3 a32 a33 a11 a12 a13 D a21 a22 a23 a31 a32 a33

线性代数课件PPT

线性代数课件PPT
线性代数课件
目录 CONTENT
• 线性代数简介 • 线性方程组 • 向量与矩阵 • 特征值与特征向量 • 行列式与矩阵的逆 • 线性变换与空间几何
01
线性代数简介
线性代数的定义和重要性
1
线性代数是数学的一个重要分支,主要研究线性 方程组、向量空间、矩阵等对象和性质。
2
线性代数在科学、工程、技术等领域有着广泛的 应用,如物理、计算机科学、经济学等。
逆矩阵来求解特征多项式和特征向量等。
06
线性变换与空间几何
线性变换的定义和性质
线性变换的定义
线性变换是向量空间中的一种变换, 它将向量空间中的每一个向量映射到 另一个向量空间中,保持向量的加法 和标量乘法的性质。
线性变换的性质
线性变换具有一些重要的性质,如线 性变换是连续的、可逆的、有逆变换 等。这些性质在解决实际问题中具有 广泛的应用。
特征值与特征向量的应用
总结词
特征值和特征向量的应用非常广泛,包括物理、工程、经济等领域。
详细描述
在物理领域,特征值和特征向量可以描述振动、波动等现象,如振动模态分析、波动分析等。在工程 领域,特征值和特征向量可以用于结构分析、控制系统设计等。在经济领域,特征值和特征向量可以 用于主成分分析、风险评估等。此外,在机器学习、图像处理等领域也有广泛的应用。
经济应用
线性方程组可用于解决经济问题,如投入产出分析、 经济预测等。
03
向量与矩阵
向量的基本概念
向量的模
表示向量的长度或大小,记作|向量|。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
向量的方向
由起点指向终点的方向,可以通过箭头表示。
向量的分量
表示向量在各个坐标轴上的投影,记作x、y、 z等。

《线性代数第1讲》课件

《线性代数第1讲》课件

03
线性代数是数学的一个重要分支,广泛应用于 科学、工程和经济学等领域。
线性代数的基本性质
线性代数的运算具有结合律和交换律,例如矩阵乘法满足结合律和交换律 。
线性代数中的向量和矩阵具有加法、数乘和矩阵乘法的封闭性,即这些运 算的结果仍属于向量空间或矩阵集合。
线性代数中的一些基本概念,如向量空间的基底、向量的维数、矩阵的秩 等,具有明确的数学定义和性质。
04
线性变换在几何、物理和工程等领域有广泛应性方程组的解法
1 2
3
高斯-约当消元法
通过行变换将系数矩阵化为行最简形式,从而求解线性方程 组。
克拉默法则
适用于线性方程组系数行列式不为0的情况,通过求解方程 组得到未知数的值。
矩阵分解法
将系数矩阵分解为几个简单的矩阵,简化计算过程,如LU分 解、QR分解等。
THANKS
特征值与特征向量的应用
判断矩阵的稳定性
通过计算矩阵的特征值,可以判 断矩阵的稳定性,从而了解系统 的动态行为。
信号处理
在信号处理中,可以通过特征值 和特征向量的方法进行信号的滤 波、降噪等处理。
数据压缩
在数据压缩中,可以使用特征值 和特征向量的方法进行数据的压 缩和重构,提高数据的存储和传 输效率。
03
向量与向量空间
向量的定义与性质
01
基础定义
03
向量具有加法、数乘和向量的模等基本性质。
02
向量是有大小和方向的量,通常用实数和字母 表示。
04
向量的模是衡量其大小的标准,计算公式为 $sqrt{a^2 + b^2}$。
向量空间的概念
01
抽象空间
02
向量空间是一个由向量构成的集合,满足加法和数乘封闭性、

线性代数第一章ppt

线性代数第一章ppt
线性代数第一章
目录
CONTENTS
• 绪论 • 线性方程组 • 向量与向量空间 • 矩阵 • 特征值与特征向量
01
绪论
线性代数的定义与重要性
线性代数是数学的一个重要分支,主要研究线性方程组、向量空间、矩阵 等线性结构。它在科学、工程、技术等领域有着广泛的应用。
线性代数的重要性在于其提供了一种有效的数学工具,用于解决各种实际 问题中的线性关系问题,如物理、化学、生物、经济等。
向量空间中的零向量是唯一确定的,且对于任意 向量a,存在唯一的负向量-a。
向量空间的运算与性质
向量空间中的加法满足交换律和结合 律,即对于任意向量a和b,存在唯一 的和向量a+b;且对于任意三个向量a、 b和c,(a+b)+c=a+(b+c)。
向量空间中的数乘满足结合律和分配 律,即对于任意标量k和l,任意向量a 和b,存在唯一的结果k*(l*a)=(kl)*a 和(k+l)*a=k*a+l*a。
圆等。
经济学问题
线性方程组可以用来描述经济现象和 规律,例如供需关系、生产成本、利
润最大化等。
物理问题
线性方程组可以用来描述物理现象和 规律,例如力学、电磁学、热力学等。
计算机科学
线性方程组在计算机科学中有广泛的 应用,例如机器学习、图像处理、数 据挖掘等。
03
向量与向量空间
向量的定义与性质
01 向量是具有大小和方向的量,通常用有向线 段表示。 02 向量具有模长,即从起点到终点的距离。
特征值与特征向量的计算方法
定义法
幂法
谱分解法
根据特征值和特征向量的定义, 通过解方程组Ax=λx来计算特征 值和特征向量。这种方法适用于 较小的矩阵,但对于大规模矩阵 来说效率较低。

线性代数完整版ppt课件

线性代数完整版ppt课件
a11x1 a12x2 b1 a21x1 a22x2 b2
求解公式为
x1
x
2
b1a 22 a11a 22 a11b2 a11a 22
a12b2 a12a 21 b1a 21 a12a 21
请观察,此公式有何特点? Ø分母相同,由方程组的四个系数确定. Ø分子、分母都是四个数分成两对相乘再
主对角线 a 1 1 a 1 2 a 1 3
a 2 1 a 2 2 a 2 3
a11a22a33a12a23a31a13a21a32
副对角线 a 3 1 a 3 2 a 3 3
a13a22a31a12a21a33a11a23a32
称为三阶行列式.
二阶行列式的对角线法则
并不适用!
.
12
三阶行列式的计算 ——对角线法则
( a a a a ) x a b b a 12 12 12 21 2 12 11 21
当 a 1a 1 2 2a 1a 时2 2,1 该0 方程组有唯一解
x b1a22a12b2
1 a a a a
11 22
12 21
x2
a11b2 b1a21 a11a22a12a21
.
6
二元线性方程组
为列标,表明元素位于第j
列. 8
二阶行列式的计算 ——对角线法则
主对角线 a 1 1 副对角线 a 2 1
a 12 a 22
a11a22a12a21
即:主对角线上两元素之积-副对角线上两元素之积
.
9
二元线性方程组
a11x1 a12x2 a21x1 a22x2
b1 b2
若令
D a11 a12 a21 a22
显然 P n n ( n 1 ) ( n 2 )3 2 1 n !

线性代数-山大全套课件

线性代数-山大全套课件

几种特殊的矩阵
1. 行矩阵; 2. 列矩阵; 3. 零矩阵; 4. n阶方阵; 5. 三角矩阵; 6. 对角矩阵(Diagonal Matrix); 7. 单位矩阵(Identity Matrix).
矩阵相等
如果两个矩阵A,B有相同的行数和相同的列数,并 且对应位置的元均相等,则称矩阵A与矩阵B相等, 记为A=B
k 1
n
矩阵乘法的运算律
A( BC) ( AB)C ( A B)C AC BC A( B C ) AB AC k ( AB) (kA) B A(kB) 注意:两个非零矩阵的乘积可能为零矩阵。因此
由AB=0不能推出A=0或B=0 由AB=AC且A为非零矩阵不能推出B=C 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0, BA 0 0 0 AB A 0 0 1 , B 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
a11 A a21 a 31 a12 a22 a32 a13 a23 a33 a14 a11 a12 a13 a14 A11 A12 A11 A12 a , a24 a23 a24 a22 A 21 A 22 21 A21 a31 a32 A22 a33 a34 a34
1.1 矩阵及其运算
本节学习内容
1.
2. 3.
线性方程组及其矩阵表示 矩阵的基本运算及性质 逆矩阵
线性代数介绍
线性代数中的“线性”是指研究的内容是“线性关 系”,即运算方面只有加法、减法和数乘运算。 线性代数的研究对象,主要是接下来将要学习的矩阵。

大学数学线性代数课件

大学数学线性代数课件

大学数学线性代数课件数学是一门抽象而又重要的学科,在大学中学生需要学习许多数学相关的课程。

其中,线性代数是一门基础而又实用的数学课程,它涉及到向量、矩阵、线性方程组以及线性变换等概念。

本文将介绍大学数学线性代数课件的相关内容,以帮助学生更好地理解和掌握该领域的知识。

1. 向量在线性代数中,向量是一个非常重要的概念。

它可以用来表示有方向和大小的量,如力、速度等。

向量可以用箭头来表示,箭头的长度表示向量的大小,箭头的方向表示向量的方向。

在课件中,会介绍向量的定义、性质以及向量的加法、减法等运算规则。

2. 矩阵矩阵是线性代数中另一个重要的概念。

它是由数字按照一定顺序排列成的一个矩形阵列。

矩阵可以表示线性方程组、线性变换等。

在课件中,会介绍矩阵的定义、性质以及矩阵的加法、减法、乘法等运算规则。

3. 线性方程组线性方程组是数学中常见的问题之一,解线性方程组可以帮助我们求解一些实际问题。

在线性代数课件中,会详细介绍如何解线性方程组的方法,包括高斯消元法、矩阵法等。

同时,还会介绍线性方程组的解的存在唯一性以及解的性质。

4. 线性变换线性变换是一种重要的数学概念,它描述了向量空间中的一种变换关系。

在线性代数课件中,会详细介绍线性变换的定义、性质,以及线性变换对向量的作用、线性变换的矩阵表示等内容。

5. 特征值和特征向量特征值和特征向量是线性代数中另一组重要的概念。

在课件中,会详细介绍特征值和特征向量的定义、性质,以及它们在线性变换中的应用。

6. 广义逆和正交投影广义逆和正交投影是线性代数中一些重要的概念和技巧。

在课件中,会介绍广义逆和正交投影的定义,以及它们在矩阵的求逆和最小二乘问题中的应用。

通过大学数学线性代数课件的学习,学生可以系统地学习线性代数的基本概念和技巧,提高数学建模和问题求解的能力。

同时,课件还可以提供一些例题和习题,帮助学生巩固所学知识,并培养自己的数学思维能力。

总而言之,大学数学线性代数课件是一门重要且实用的课程,通过学习该课程,学生可以掌握线性代数的基本概念和技巧,提高数学建模和问题求解的能力。

《课件:线性代数第一章》课件

《课件:线性代数第一章》课件
基与维数
探讨基底的概念、线性无关性和向量空间的维数。
矩阵的逆和行列式
1
逆矩阵
讲解矩阵的逆的定义、求解方法和逆矩阵的性质。
2
行列式
详细介绍行列式的概念、计算方法和行列式的的推导过程和应用场景。
特征值和特征向量
特征值和特征向量
讲解特征值和特征向量的定义、 性质和应用。
矩阵的基本概念与运算
矩阵加法
介绍矩阵间的加法运算,解释其 定义和性质。
矩阵乘法
探讨矩阵乘法的定义、性质和运 算规则。
矩阵转置
讲解矩阵转置的概念和计算法则, 展示其应用。
向量空间的概念和性质
线性组合
解释向量的线性组合概念,并讨论线性组合的性质和应用。
子空间
介绍子空间的定义、特点和在线性代数中的重要性。
矩阵对角化
详细介绍矩阵对角化的概念、方 法和应用场景。
特征值的应用
展示特征值在实际问题中的应用 案例和意义。
本章内容总结与复习建议
本章总结了线性代数的关键概念和应用,提供了复习建议和习题,以帮助学 生巩固知识并提高应用能力。
线性代数第一章:定义、 作用与应用
本课件将探讨线性代数的定义、作用以及在不同领域中的应用,帮助学生理 解其重要性和实际意义。
线性方程组解法
1
消元法
通过高斯消元法解线性方程组,找到唯一解或多个解。
2
矩阵求逆
使用矩阵的逆求解线性方程组,可得到唯一解。
3
行列式
通过行列式的计算确定线性方程组的解的存在性与唯一性。

线性代数总复习讲义PPT课件

线性代数总复习讲义PPT课件
在金融学中,线性代数用于描述资产价格和风险等经济量,以及计算收益 率和波动率等金融指标。
在计算机科学中的应用
01
Байду номын сангаас
02
03
04
线性代数在计算机科学中也有 着广泛的应用,如图像处理、 机器学习和数据挖掘等领域。
线性代数在计算机科学中也有 着广泛的应用,如图像处理、 机器学习和数据挖掘等领域。
线性代数在计算机科学中也有 着广泛的应用,如图像处理、 机器学习和数据挖掘等领域。
100%
相似变换法
通过相似变换将矩阵对角化,从 而得到其特征值和特征向量。
80%
数值计算法
对于一些大型稀疏矩阵,可以使 用数值计算方法来计算其特征值 和特征向量。
特征值与特征向量的应用
01
在物理、工程等领域中,特征值和特征向量被广泛 应用于求解振动、波动等问题。
02
在图像处理中,特征值和特征向量被用于图像压缩 和图像识别。
二次型的应用与优化问题
总结词
了解二次型在解决优化问题中的应用
详细描述
二次型的一个重要应用是在解决优化问题中, 特别是在求解二次规划问题时。通过将问题 转化为二次型的形式,可以方便地应用各种 优化算法进行求解,如梯度下降法、牛顿法 等。此外,二次型在统计分析、机器学习等 领域也有着广泛的应用。
06
矩阵的逆与行列式的值
要点一
总结词
矩阵的逆和行列式的值是线性代数中的重要概念,它们在 解决线性方程组、向量空间和特征值等问题中有着广泛的 应用。
要点二
详细描述
矩阵的逆是矩阵运算的一个重要概念,它表示一个矩阵的 逆矩阵与其原矩阵相乘为单位矩阵。逆矩阵的存在条件是 矩阵的行列式值不为零。行列式的值是一个由n阶方阵构 成的代数式,表示n个未知数的n阶线性方程组的解的系数 。行列式的值可以用来判断线性方程组是否有解以及解的 个数。同时,行列式的值也与特征值和特征向量等问题密 切相关。

线代第一章-线性代数 山东建筑大学

线代第一章-线性代数 山东建筑大学

a11 a12 a1n D a21 a22 a2n
an1 an2 ann
a11 a21 an1
DT
a12
a22
an2
a1n a2n ann
转置行列式
性质1 行列式与它的转置行列式相等,即D DT
6
性质2 互换行列式的两行(列),行列式变号。
例:
3 4 7 r1 r2 135
xi x j ni j1
数学归纳法
证毕
29
例6
a n (a 1)n (a n)n
a n1 (a 1)n1 (a n)n1
Dn1
a
a 1 a n
1
1
1
(a i) (a j) (i j)
1
n(n1) a (1) 2
a n1 an
1
a 1 (a 1)n1 (a 1)n
0 16 2 7
0 0 10 15
0 0 8 10
00 0 5 2
40 [注]:计算数字行列式,一个重要的方法就是将其
化为上(下)三角形行列式。
14
3111
例2: 计算 D 1 3 1 1
1131 1113
6666
解: D r1 r2 r3 r4 1 3 1 1
1131 1113
1111
an1 an2 ann
an1
an2
ann
a11 a12 a1n
a11 a12 a1n
a11 a12 a1n
ai1 0 0 0 ai2 0 0 0 ain
an1 an2 ann
an1 an2 ann
an1 an2 ann
ai1 Ai1 ai 2 Ai 2 ain Ain 23

线性代数第一章第一节PPT课件

线性代数第一章第一节PPT课件

01递Biblioteka 公式法02递推公式法是根据行列式的性质和结构特点,利用递推公式来
计算行列式的方法。
递推公式法可以大大简化高阶行列式的计算过程,提高计算效
03
率。
行列式的计算方法
分块法
1
2
分块法是将高阶行列式分成若干个小块,然后利 用小块来计算整个行列式的方法。
3
分块法可以简化高阶行列式的计算过程,特别是 当行列式具有特定的结构特点时,分块法可以大 大提高计算效率。
01
向量空间
02
向量空间是线性代数中的一个重要概念,而行列式在向量 空间的定义和性质中也有着重要的应用。例如,通过行列 式可以判断一个向量集合是否构成向量空间,以及向量空 间的一些基本性质。
03
行列式在向量空间中的应用可以帮助我们更好地理解线性 代数的本质和结构特点。
05
特征值与特征向量
特征值与特征向量的定义
转置等特殊运算。
向量与矩阵的关系
关联性
04
向量可以用矩阵来表示,矩 阵中的每一行可以看作是一 个向量。
01 03
•·
02
向量和矩阵在数学中是密切 相关的概念,矩阵可以看作 是向量的扩展。
04
行列式
行列式的定义与性质
基本概念
行列式是由数字组成的方阵,按照一定的规则计 算出的一个数。
行列式具有一些基本的性质,如交换律、结合律、 分配律等。
向量可以用有向线段、坐 标系中的点或有序数对来 表示。
向量有大小和方向两个基 本属性,大小表示向量的 长度,方向表示向量的指 向。
矩阵的定义与运算
•·
02
基础运算
01
03
矩阵是一个由数字组成的矩 形阵列,表示二维数组。

《线性代数第1讲》课件

《线性代数第1讲》课件

2 应用广泛
线性代数在数学、物理、 工程和计算机科学等领域 有广泛的应用。
3 继续学习
进一步学习线性代数的高 级概念和技术。
通过实际问题,展示线性方程组求解的 应用场景。
4. 线性变换
线性变换的定义
解释线性变换的概念和性质。
线性变换的例子
举例说明线性变换在几何和物理 等领域的具体应用。
线性变换的矩阵表示
介绍线性变换与矩阵的关系,以 及矩阵表示的计算方法。
总结
1 掌握基本概念
通过学习本课程,你将对 向量、矩阵、线性方程组 和线性变换有深刻理解。
1. 向量
向量的表示
介绍向量的表示方法,如坐标表 示、列向量表示和解析表示。
向量的运算
讲解向量的加法、减法和数量乘 法运算规则以及向量点乘和叉乘 的定义和性质。
向量的应用
探索向量在几何、物理和工程等 领域的应用,如力的分解、平面 垂直和投影。
2. 矩阵
矩阵的定义
介绍矩阵的定义,以及行、列和元素的概念。
矩阵的运算
讲解矩阵的加法、减法和数量乘法运算规则,以及矩阵乘法的定义和性质。
矩阵的应用
探索矩阵在线ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ方程组求解、线性变换和网络模型等领域的应用。
3. 线性方程组
1
概念解释
介绍线性方程组的概念、解的概念和解
求解方法
2
集的形式。
讲解线性方程组的求解方法,包括高斯
消元法、矩阵求逆法和克拉默法则。
3
应用举例
《线性代数第1讲》PPT课件
# 线性代数第1讲 ## 简介 介绍线性代数的基本概念和相关知识点,包括向量、矩阵、线性方程组等。 ## 前置知识 1. 数学基础知识 2. 高中数学知识 ## 主要内容 1. 向量的定义和运算 2. 矩阵的定义和运算 3. 线性方程组及其求解方法 4. 线性变换 ## 目标 1. 熟练掌握向量的概念和运算 2. 熟练掌握矩阵的概念和运算 3. 能够解决线性方程组及其求解方法 4. 了解线性变换的基本概念

线性代数相关知识培训教程PPT课件( 93页)

线性代数相关知识培训教程PPT课件( 93页)
那末 A称为对称阵.
例如A162
6 8
1 0
为对称. 阵
1 0 6
说明 对称阵的元素以主对角线为对称轴对应相
等.
同型矩阵与矩阵相等
1)两个矩阵的行数相等,列数相等时,称为同型矩阵.
例如
1 5
2 6


14 8
3 4
为同型矩阵.
3 7 3 9
Aij (1)i j Mij, Aij叫做元素 aij的代数余子.式
A a i1 A i1 a i2 A i2 a iA n in ( i 1 ,2 , ,n ) A a i1 A j1 a i2 A j2 a iA n jn ( i j)
例1 3 1 1 2 5 1 3 4
p1p2pn
列取 . 和
N阶行列式是一个数,该数是n!项的代数和, 每项为取自表中不同行不同列n个元素的乘 积,符号由这n个元素列标排列的逆序数决定 (行标按自然顺序排列),奇排列带负号,偶排 列带正号.
2. 行列式的性质
1)行列式与它的转置行式列相等,即D DT. 2)互换行列式的两行 (列),行列式变号. 3)如果行列式有两行 (列)完全相同,则此行列式 等于零. 4)行列式的某一行(列)中所有的元素都乘以同 一数k,等于用数k 乘此行列式.
6)逆矩阵
伴随矩阵定义
行列式 A 的各个元素的代数余子式A ij 所
构成的如下矩阵
A11
A


A12
A1n
A21 An1 A22 An2 A2n Ann
称为矩阵 A 的伴随矩阵.
伴随矩阵性质
AA A AA E .
逆矩阵定义
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

∴向量组 A 线性相关,
22
(3)m 个 n 维向量组成的向量组,当维数 n小于向量个数 m 时一定线性相关.
若向量组 A 线性 无关,则向量组 B也线性无关;
若向量组 B线性相关, 则向量组 A 也线性相关.
证 若向量组 B 线性相关,∴存在不全为零的数 k1 , k2 ,, km , 使
k1b1 k2b2 kmbm 0

k1a1 k2a2 kmam 0
且 k1ar 1,1 k2ar 1,2 kmar 1,m 0
(a1
,
a
2
,,
am
)
k2
j
,
kmj
从而
k11
(b1
,
b2
,,
bs
)
(a1
,
a2
,,
am
)
k21
k12
k22
k1s
k2s
.
km1 km2 kms
矩阵 Kms (kij ) 称为这一线性表示的系数矩阵.
8
向量组 B:b1,b2 , ,bl , 能由向量组 A : a1, a2 ,, am , 线性表示
给定向量组 A : a1, a2 ,, am , 和向量 b, 如果存在一组数
1, 2 ,, m , 使 b 1a1 2a2 mam ,
则称向量 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.
也就是方程组 x1a1 x2a2 xmam b 有解.
6
定理1 向量 b 能由向量组 A 线性表示的充分必要条件是矩阵
2
在点空间取定 坐标系以后, 空间中的点 P( x, y, z)与3维向量 r (x, y, z)T 之间有一一对应的关系, 因此, 向量空间可以类比为 取定了坐标系的点空间.
向量的集合 {r (x, y, z)T ax by cz d}
也叫做向量空间 R3 中的平面.
类似地,n 维向量的全体所组成的集合 Rn {x ( x1, x2 ,, xn )T x1, x2 ,, xn R}
第四章 向量组的线性相关性
§1 向量组及其线性组合
定义1 n 个有序的数 a1, a2 ,, an 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 a i 称为第 i 个分量.
分量全为实数的向量称为实向量, 分量为复数的向量称为复向量. 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,即行矩阵和列矩阵, 并规定行向量和列向量都按矩阵 的运算规则进行运算.
推论:一个向量组若有线性相关的部分组,则该向量组线性相关. 一个向量组若线性无关, 则它的任何部分组都线性无关.
21
(2) 设有向量组 A:a1 ,a2 ,,am , 向量组 B:b1 ,b2 ,,bm
其中
a1 j
aj
arj
,
a1 j
bj
arj
,
ar1, j
j 1,2,, m
把向量组 A 和 B 所构成的矩阵依次记作A (a1, a2 ,, am )
和 B (b1, b2 ,, bs ), B 组能由 A 组线性表示, 即对每个向量
bj ( j 1,2,, s), 存在数 k1 j , k2 j ,, kmj , 使
7
k1 j
bj
k1 ja1
k2 ja2
kmjam
13
本节小结 :
1. 向量b能由向量组A线性表示
x1a1 x2a2 xmam b 有解 ( Ax = b )
RA
RA,b
m m
表示式唯一 表示式无穷
2. 向量组B能由向量组A线性表示
a1 ,a2 ,am X b1 ,b2 ,bl 有解
RA RA,B
RB RA
3. 向量组B与向量组A等价
推论 向量组 A : a1, a2 ,, am ,与向量组 B:b1,b2 , ,bl , 等价的充分必要条件是 R( A) R(B) R( A, B)
9
1
例1

a1
111 ,
3
a2
113 ,
2 1 3
b1
0 1 1
,
b2
1 0 2
,
b3
1
2 0
证明向量组 a1,a2与向量组 b1,b2 , b3 等价。
显然该向量组是线性相关的, 但 a1 不能由 a2 , a3 线性表示. 向量组 A :a1, a2 ,, am 线性相关,
x1 a1 x2a2 xm am 0 有非零解.
定理4 向量组 a1, a2 ,, am线性相关的充分必要条件是矩阵
A a1, a2 ,, am 的秩小于向量个数 m;
,,α
T m
称为矩阵A的行向量组.
T 1

A
T 2
.
T m
总之, 含有限个向量的向量组可以与矩阵一一对应。
5
定义2 给定向量组 A : a1, a2 ,, am , 对于任何一组实数 k1 , k2 ,, km ,
向量 k1a1 k2a2 kmam 称为向量组 A 的一个线性组合, k1, k2 ,, km 称为这个线性组合的系数.
18
例3 已知 a1, a2 , a3线性无关,b1 a1 a2 , b2 a2 a3 , b3 a3 a1,
证一
试证 b1, b2 , b3 线性无关. 设有 x1 , x2 , x3 , 使 x1b1 x2b2 x3b3 0
x1a1 a2 x2 a2 a3 x3 a3 a1 0
有矩阵K,使B=AK 方程AX=B有解
定理2 向量组 B:b1,b2 , ,bl , 能由向量组 A : a1, a2 ,, am , 线性表示的充分必要条件是矩阵A (a1,a2, ,am ) 的秩 等于矩阵 ( A, B) (a1,a2 , ,am , b1,b2 , ,bl ) 的秩 即 R( A) R( A, B)
∴向量组 b1, b2 , b3 线性无关.
19
证二
验证方程组 Bx= 0 只有零解即可。
1 0 1
b1 ,b2 ,b3 a1 ,a2 ,a3 1
1
0
0 1 1
设Bx 0
AKx 0
B AK
Kx 0
x 0 ∴向量组 b1, b2 , b3 线性无关.
证三 验证R(B) 3即可。
叫做 n 维向量空间. n 维向量的集合
{x ( x1, x2 ,, xn )T a1 x1 a2 x2 an xn b}
叫做 n 维向量空间 Rn 中的 n 1 维超平面.
3
向量组是指若干个同维数的列向量(或行向量)所组成的集合. 例如
m n 矩阵 A (aij ) 有 n 个 m 维列向量
线性表示,则 R(b1,b2 , ,bl ) R(a1,a2 , ,am ) 证 记 A (a1 , a2 ,, am ), B (b1,b2 ,,bl ),
由定理2得 R( A) R( A, B) 而 R(B) R( A, B) 因此 R(B) R( A)
11
例2 设n维向量组 A : a1, a2 ,, am , 构成 n m矩阵 A (a1,a2 , ,am ), n阶单位矩阵E ( e1,e2 , ,en )
a1 j
aj
a2 j
,
amj
( j 1,2,, n)
a1, a2 ,, an 称为矩阵 A 的列向量组.
记 A (a1,a2,,an );
4
另外,m n 矩阵 A 又有 m 个 n 维行向量
α
T i
ai1 , ai 2 ,, ain
,
(i 1,2,, m)

α
T 1

T 2
A (a1, a2 ,, am ) 的秩等于矩阵 B (a1, a2 ,, am , b) 的秩.
定义3 设有两个向量组 A : a1, a2 ,, am , 及 B : b1, b2 ,, bs ,若
B 组中的每个向量都能由向量组 A 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 与向量组 B 能相互线 性表示, 则称这两个向量组等价.
∴ n 维单位坐标向量组线性无关.
17
1
0, a3 4,
1
5
7
试讨论向量组 a1,a2 ,a3 及向量组 a1, a2 的线性相关性.
解 对矩阵 (a1, a2 , a3 ) 施行初等行变换变成行阶梯形矩阵, 即可同时看出矩阵 (a1, a2 , a3 )及 (a1, a2 ) 的秩,
向量组线性无关的充分必要条件是 R(A) =m .
16
例1 n维单位坐标向量组
1
0
0
e1
0 ,
e2
1
,
,
en
0
0
0
1
试讨论它的线性相关性.
解 n 维单位坐标向量组构成的矩阵
E e1, e2 ,, en 是 n 阶单位矩阵.
∴ R(E) = n,
即 R(E) 等于向量组中向量个数,
a1, a2 , a3 线性无关, RA 3,
又 B=AK , K 2 0 R(B) 3
b1 , b2 , b3 线性无关。
20
定理5
(1)若向量组A:a1 ,a2 ,,am 线性相关, 则向量组B:a1, a2 ,, am , am1 也线性相关; 若向量组 B 线性无关, 则向量组A 也线性无关.
分析 记A (a1 , a2 ), B (b1 , b2 , b3 ). 根据定理2我们只需证明 R( A) R(B) R( A, B)
相关文档
最新文档