第二章 第二讲 向量组的相关性

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线性代数课件--第二节向量组的线性相关性-讲义

线性代数课件--第二节向量组的线性相关性-讲义
1(1 ,2 ,3 ,4 ),2(2 ,2 ,0 ,0 ),3(3 ,0 ,3 ,0 ),4(4 ,0 ,0 ,4 ).
解 考 虑 向 量 方 程 k 1 1 k 22 k 3 3 k 44 0 ,
比 较 两 端 分 量 , 得 齐 次 线 性 方 程 组
k1 2k2 3k3 4k4 0,
由 定 理 5 知 , m 可 由 2 ,,m 1 线 性 表 示 ,
即 存 在 数 k2, ,km 1 , 使 得
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定理 1 m个 n维向量 i (ai1,ai2, ,ain), i 1,2,,m
线性相关的充分必要条件是齐次线性方程组
a11x1 a21x2 am1xm 0,
a12x1
a22x2 am2xm
0,
a1nx1 a2nx2 amnxm 0
(3.2)
有非零解.
精品
线性代数课件--第二节向量组的线性相 关性
特例: (1) 包 含 零 向 量 的 向 量 组 必 线 性 相 关 .
(2 ) 单 独 一 个 向 量 线 性 相 关 的 充 分 必 要 条 件 是 0.
(3) 两 个 向 量 线 性 相 关 的 充 分 必 要 条 件 是 它 们 的 对 应 分 量
充 分 必 要 条 件 是 其 中 至 少 有 一 个 向 量 可 由 其 余m1个 向 量
线 性 表 示 .
证明
推 论1 m个n维 向 量1,2, ,m(m2) 线 性 无 关 的
充 分 必 要 条 件 是 其 中 任 一 向 量 都 不 能 由 其 余m1个 向 量 线
性 表 示 . 推 论 2 任 何 n 1 个 n 维 向 量 必 线 性 相 关 . 证明 从而向量个数大于向3

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分析

向量组的线性相关性分析

向量组线性相关性的性质
性质1、
1,2 , ,n
k11 k22
knn
仅有零解k1 = k2 = … = kn =0 .
1,2 , ,n
, , , , , , 维向量组 1 2 n
,则向量组
1,,2,, ,n, 线性无关
低维线性无关 高维线性无关
所以向量组 1,
l ,l 1
,n 也线性相关
部分相关 整体相关, 整体无关 部分无关
例4 、
分析:
性质3、已知向量组 1,2 , 的线性组合,不妨假设
,n ,若其中至少有一个向量能表示成其余向量 kn 0n knn 0 有非零解
1 k202
则其次线性方程组
k2 2
kn n 即
仅有零解
1 0 0 1 k1 k2 0 0
0 0 0 0 kn 1 0
n维基本单位向量组线性无关
例 3:
性质2、考虑向量组1,
l ,l 1
,n(1 l n ) ,如果部分组 1, l
线性相关,则齐次线性方程组
k11 k22
kll 有非零解
因而,齐次线性方程组 也有非零解
k11
kll kl 1l 1
knn
n 的秩小于向量的个数 n .
向量组线性无关性的判定定理 m维向量组 A: , , 1 2 如果 k11 k22
,n 线性无关
knn (零向量),则必有
k1 = k2 = … = kn =0 . n 元齐次线性方程组 Ax = 0 只有零解. 矩阵A = 1 2 即:r(A)=n

大学课程-2.2-向量组的线性相关性

大学课程-2.2-向量组的线性相关性

任务:
推广
(n 维列向量之集合)
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a11x1 a12 x2 a1n xn b1
引例2.
a 21x1 a 22 x2 a 2n xn b2
(1)
am1x1 am2 x2 amn xn bm
(1)
2) e1 (1, 0, 0)T , e2 (0, 1, 0)T , e3 (0, 0, 1)T
解. 1) 解法1. 设 k1 1 k 2 2 k33 0, 即
2 4 2 0
k1
31

k2

2 5

k3 源自41 0 0

2k1 4k2 2k3 0 k1 2k2 k3 0 3k1 5k2 4k3 0
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2k1 4k2 2k3 0 k1 2k2 k3 0 3k1 5k2 4k3 0
a11 k1 a12k2 a1sks 0
a21
k1
a22k2

a2 s k s

0
an1 k1 an2k2 ansks 0
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利用定义10’易知:
① 1, ,s线性相关
齐次线性方程组 k1 1
kss 0 有非零解。
a11 a12
R( A)

s,
其中A为系数矩阵:A


a21

a22
②1, ,s线性无关
an1 an2
a1s
a2s

.

ans

2 向量组的线性相关性

2 向量组的线性相关性
b 11 2 2 m m
则向量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.
注意
也可用矩阵形式表示: 1若所给向量均为行向量, 则有
2若所给向量均为列向量, 则有
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二、线性相关性的概念
定义3 给定向量组A :1,2 , ,m ,如果存在不
全为零的数k1, k2 , , km使
所以
线性无关。
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定理1 向量组
(s≥2)线性相关的充要条件
是其中至少有一个向量能由其他向量线性表出。
证 充分性:设
中有一个向量能由其他向
量线性表出,不妨设
所以
线性相关。
必要性:如果
线性相关,就有不全为零的
数k1,k2,…,ks,使 设k1≠0,那么
即 能由
线性表出。
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k11 k2 2 km m 0
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
1 n 0时,才有
11 2 2 n n 0成立 .
2. 对于任一向量组,不是线性无关就是
线性相关 .
3.向量组只包含一个向量 时,若 0则说 线性相关,若 0,则说 线性无关 .
如果

向量组
中每一个向量都可以经向量组
线性表出。因而,向量组
可以经向量组
线性表出。
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向量组的等价具有下述性质:
(1)反身性:向量组
(2)对称性:如果向量组
那么
也与
与它自己等价;
与 等价。
等价,

第二节 向量组的线性相关性

第二节     向量组的线性相关性
2) A含两个向量时:
a1,a2线性相关 向量a1,a2共线(平行) a1 ka2
3) A含三个向量时:
a1,a2,a3线性相关 向量a1,a2,a3共面.
2.等价定义
向量组 1 , 2 ,,(当 m 2 时)线性相关 m 的充分必要条件是 1 , 2 , , m 中至少有一个向 量可由其余 m 1个向量线性表示. 证明 充分性 设 a1 , a2 , , am 中有一个向量(比如 能由其余向量线性表示. 即有
由R( A) R( B ) m , 知方程组 ( 1 , 2 ,, m ) x b有唯一解,即向量 能由向量 b 组A线性表示,且表示式唯 . 一
例 设 向 量 组 1 , a 2 , a 3线 性 相 关 , 向 量 组 , a 3 , a 4 a a2 线性无关,证明 : (1) a1能 由a 2 , a 3线 性 表 示 ; ( 2 ) a 4不 能 由 1 , a 2 , a 3 线 性 表 示 a .
am)
am 1 1 2 2 m1 m1

1 1 2 2 m1 m1 1am 0
因 1 , 2 , , m 1 , 1 这 m 个数不全为0,
故 1 , 2 , , m 线性相关. 必要性 设 1 , 2 , , m 线性相关, 则有不全为0的数 k1 , k 2 ,, k m , 使
第二节
向量组的线性相关性
一、线性相关、线性无关
1.定义4 给定向量组 A : 1 , 2 ,, m , 如果存在不
全为零的数 k1 , k 2 ,, k m 使 k1 1 k 2 2 k m m 0
则称向量组A是么意思?

向量组线性相关性

向量组线性相关性

向量组线性相关性在线性代数中,向量组的线性相关性是一个重要的概念。

当我们谈论向量组的线性相关性时,实际上是在探讨这些向量之间是否存在一种线性关系,即是否存在一组实数使得这些向量的线性组合为零向量。

在本文中,我们将深入探讨向量组的线性相关性,包括线性相关性的定义、判定方法以及线性相关性与线性无关性之间的关系。

定义给定一个由n个向量$\\boldsymbol{v}_1, \\boldsymbol{v}_2, \\ldots,\\boldsymbol{v}_n$组成的向量组,如果存在不全为零的实数$k_1, k_2, \\ldots,k_n$,使得$k_1\\boldsymbol{v}_1 + k_2\\boldsymbol{v}_2 + \\ldots +k_n\\boldsymbol{v}_n = \\boldsymbol{0}$,那么这个向量组就被称为线性相关的;否则,这个向量组就被称为线性无关的。

判定方法方法一:行列式判别法对于n个n维向量组成的矩阵$A=[\\boldsymbol{v}_1, \\boldsymbol{v}_2,\\ldots, \\boldsymbol{v}_n]$,如果$\\text{det}(A) = 0$,则这个向量组线性相关;如果$\\text{det}(A) \ eq 0$,则这个向量组线性无关。

方法二:向量组的秩将向量组的向量依次排列成矩阵A的列向量,然后对矩阵A进行行变换化为阶梯形矩阵B,向量组的秩r即为矩阵B的非零行数,如果r=n,则向量组线性无关;如果r<n,则向量组线性相关。

线性相关性与线性无关性的关系线性相关性和线性无关性是一对互补的概念。

线性相关的向量组中至少有一个向量可以被其他向量线性表示,而线性无关的向量组中每个向量都不能被其他向量线性表示。

在实际应用中,线性相关的向量组会造成冗余信息,降低计算效率,而线性无关的向量组则被广泛应用于解方程组、矩阵变换等问题中。

高中数学《向量组的线性相关性》课件

高中数学《向量组的线性相关性》课件

高中数学《向量组的线性相关性》课件1、 引言在高中数学学习中,向量是一个重要的概念它可以用来表示方向和大小。

向量组的线性相关性是向量空间理论中的一个重要概念,它可以帮助我们理解向量之间的关系并为后续学习线性代数奠定基础。

二、 向量组的线性相关性定义定义:设向量组 alpℎa 1,α2,...,αm ,如果存在不全为零的数 k 1,k 2,...,k m ,使得 $$k_1\alph_1 + k_2\alpha_2 + ... + k_m\alpha_m = 0$$则称向量组 α1,α2,...,αm 线性相,否则称向量组 线性无关。

三、 向量组线性相关性的判定1. 利用定义判定根据定义,我们可以通过判断是否存在不全为零的数 k 1,k 2,...,k m 使得 k1α1+k 2α2+...+k m αm =0 来判定向量组的线性相关性。

2. 利用秩判定设向量组 $\alpha_1, \alpha_2, ..., \alpha_$ 的秩为 r ,则: • 当 r <m 时,向量组线性相关。

• 当 r =m 时,向量组线性无关。

3. 利用行列式判定设向量组 α1,α2...,αm 的坐标分别为(a 11,a 12,...,a 1n ),(a 21,a 22,...,a 2n ),...,(a m1,a m2,...,a mn ),则* 当 m >n 时,向量组线性相关。

* 当 m =n 时,向量组线性相关当且仅当行列式∣∣∣∣∣∣a 11a 12...a 1a 21a 22...a 2n ............a m1a m2...a mn ∣∣∣∣∣∣=0 * 当 m <n 时,向量组线性无关。

四、 向量组线性相关性的性质1. 零向量组线性相关2. 包含零向量的向量组线性相关3. 向量组中任意一个向量可以由其向量线性表示,则该向量组线性相关4. 向量组线性无关,则其任意子向量组线性无关5. 向量组线性相关,则其任意子向量组可能线性相关,也可能线性无关五、向量组线性相关性应用1. 判断向量组的线性相关性2. 求解向量组的线性组合3. 求解向量组的线性无关子组4. 求解向量空间的基六、例题*例1:**判断向量组α1=(1,2,3),α2=(2,4,6),α3=(3,6,9)的线性相关性。

第二章 第二讲 向量组的线性相关性(2013-3-21)

第二章 第二讲  向量组的线性相关性(2013-3-21)
1 2 s
k1α1 + k2α 2 + ⋯ k sα s = 0
(1)
1 2 s
... ... (2.1)
若, k , k ⋯ k 不全为零(2.1)式成立,则称向量组 α ,α ,⋯α 线性相关; (2) 若当且仅当 k , k ⋯ k 全为零, (2.1)式成立,称向量组 α ,α ,⋯α 线性无关 . 定义 2.2.1 易验证以下结论的正确性: (1)任意一个包含零向量的向量组必线性相关. (2)两个非零向量线性相关的充分必要条件是它们的对应分量成比例. 定理 2.2.1 (1) 如果向量组 α ,α ,⋯,α 中有一部分组线性相关,则向量组 α , α ,⋯, α 必线性相关. (2)如果向量组 α ,α ,⋯,α 线性无关,则任何部分组必线性无关. 证明( 证明(1) 假设该组向量中 α ,α 线性相关,由定义 2.2.1 必存在 k , k 不全为零,使 得 k α +k α =0 成立。取一组不全为零的数 k , k ,0,0,⋯,0 ,有 k α +k α +0α + ⋯ +0α =0 成立,故 α , α ,⋯, α 线性相关。 证明(2)用反证法即可证得。 定理 2.2.2 如果向量组 α ,α ,⋯,α 线性无关,而向量组 α ,α ,⋯,α , β 线性相关, 则 β 可由向量组 α ,α ,⋯,α 线性表出且表达式唯一.
3 3
解 令 x α +x α +x α
=0
,得齐次线性方程组
其系数矩阵的最简形
−2 x1 + x2 + x3 = 0 x1 − 2 x2 + x3 = 0 x + x − 2x = 0 1 2 3

第二节向量组的线性相关性与线性无关性

第二节向量组的线性相关性与线性无关性

注意: 对线性无关这个概念的理解,要多多思 考。或许有同学这样认为:α1,α2,…,αm线性无 关是指当系数k1,k2,…,km全为0时,有k1α1 + k2 α2 + …+ km αm = 0。实际上,这种看法是错误的。 大家想一想,当系数k1 ,k2 ,…,km全为0时 , k1α1 + k2 α2 + …+ km αm 当然是零向量, 这与α1, α2,…,αm线性相关或线性无关没有任何联系。
写成向量的形式就是
a11 a12 a a 21 22 k1 k2 a a m,1 m,2 a1n a 2n kn 0 a m,n
写成分量的形式就是 a11k1 a12 k 2 a1n k n 0 a k a k a k 0 21 1 22 2 2n n a m 1,1k1 a m 1,2 k 2 a m 1,n k n 0 取其前面m个方程,即 a11k1 a12 k 2 a1n k n 0 a k a k a k 0 21 1 22 2 2n n a m,1k1 a m,2 k 2 a m,n k n 0
定义2 设α 1 ,α 2 ,…,α m是一组n维向量, 如果存在m个不全为0的常数k1,k2,…,km使得 k1 α 1 + k2 α 2 + … + km α m = 0,则称向量组 α 1 ,α 2 ,…,α m线性相关(linearly dependent);否则,称向量组α 1,α 2,…,α m 线性无关。
注: 类似可以证明,若一个向量组仅由α ,β , γ 三个向量构成,则 α , β , γ 线性相关的充要条件 是α ,β ,γ 共面。 上述定义2是通过否定线性相关来给出线性无关的 定义,下面我们将用肯定的表述来说明线性无关这个 概念。为此,我们先检查线性相关的定义。称 α 1 , α 2 ,…, α m 线性相关是指存在不全为 0 的 m 个常数 k1 , k2 ,…, km 使得 k1 α 1 + k2 α 2 + … + km α m = 0 , 这即是说:以k1,k2,…,km为未知数的方程(实际上, 若按向量的分量来看,这是一个方程组): k1 α 1 + k2 α 2 + … +km α m = 0 有非零解( k1 , k2 ,…,km)。

2向量组的线性相关性

2向量组的线性相关性
§2
向量组的线性相关性
一、向量组
若干个同维数的列向量(或同维数的行向量)所组成 的集合叫做向量组。 例如一个m×n矩阵A有n个m维列向量
a1 j a2 j j , ( j 1, 2, , n) a mj
它们组成的向量组 α1,α2,…,αn称为矩阵A的列向量组。
1 0 0 1
x3 0 0 x3 0
由于
所以,方程组仅有零解。即只有当 x1, x2, x3 全为零时(2) 成立。故向量组 β1T, β2组是同解方程组。
四、向量组的线性相关性
定义5 给定向量组A: α1 , α2 , … , αm ,如果存在不全为 零的数k1, k2 ,... , km,使 k1α1 + k2α2 + … + kmαm = 0
则称向量组A是线性相关的,否则称它线性无关。
1)一个向量 α 线性相关的充分必要条件是 α=0。 2)两个向量线性相关的充分必要条件是它们对应的 分量成比例。
k1 j k 2j k mj
从而 ( b1 , b2 ,… , bs ) = ( α1 , α2 , … , αm )
k11 k12 k1s k k k 22 2s 21 . k k k ms m1 m 2
把向量组A和B所构成的矩阵依次记作A = ( α1,α2,…,αm ) 和B=( b1 , b2 ,… , bs ) ,B组能由A组线性表示,即对B组的每 个向量bj ( j = 1 , 2 , … , s ) 存在数k1j , k2j , … , kmj ,使
bj = k1j α1 + k2j α2 + … + kmj αm = ( α1, α2, …, αm )

2向量组的线性相关性

2向量组的线性相关性

故向量组 1,2,3线性无关.

2. 判断向量组 1 (1 ,2 , 1 ,5 )T , 2 (2 , 1 ,1 ,1 )T ,
3(4 ,3 , 1 ,1)T 1 是否线性相关.
解 对矩阵(1,2,3)施以初等行变换化为阶梯
形矩阵:
1 2 4 2 1 3 1 1 1 5 1 11
1 a2 2 ,
1 a3 2 ,
1
2
4
2 a 1 a 2 a 3 0 ,
因此 a1,a2,a3线性相关.
注:
1. 1,2,,s线性无关
k 1 k 2 k s 0 ;
2.任何一个向量组或者线性相关,或者线性
无关,二者必居其一且仅居其一。
3 向量组 1 ,2 , ,n (n 2 )线性相关
1 2 4 1 2 4
0 5 5 0 1 1
0 0
3 9
3 9
0 0
0 0
0 0
练习解答
1 2 4 1 2 4 1 2 4
2 1 3 0 5 5 0 1 1
1 5
1 1
1 11
0 0
3 9
3 9
0 0
0 0
0 0
1 2 4

2 1
1 1
3 23. 1
向量组的线性相关性
本节内容: 一、线性相关性的概念 二、线性相关性的判定
一、线性相关性的概念与判定
定义1 对给定向量组1,2,,s,若存在不全为零
的数 k1,k2,,ks 使 k 11 k 22 L k s s 0
成立, 则称向量组1,2,,s线性相关;
否则称为线性无关.

1 a1 0 ,
k3 0 6k3 0

线性代数__2[1].2向量组的线性相关性

线性代数__2[1].2向量组的线性相关性

k 3 0 1 , 2 , 3 线性无关.
例3:设向量组1 , 2 ,, m 线性无关,且
1 2 m 证明向量组 1 , 2 ,, m 线性无关(m 1). 证 : 设k1 ( 1 ) k 2 ( 2 ) k m ( m ) O
a , a , , a b , b , , a
m 1m 2m 1 2 n
nm

可由 , , , 线性表示
1 2 m
存在一组实数k1 , k 2 , k m , 使
k1 1 k 2 2 k m m
a1 m b1 a11 a12 a b a a 2 k 21 k 22 k 2 m 1 2 m bn a n1 a n 2 a nm a11k1 a12k 2 ...... a1m k m b1
问题: 零向量是任何向量组的线性组合,为什么?
1 0 0 0 5 0 1 0 0 , 1 , 2 , 3 , 4 3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 2 1 0 0 0 5 0 1 0 0 有 2 5 3 0 3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 即 =2 1 5 2 3 3 0 4 所以,称 是 1 , 2 , 3 , 4 的线性组合, 或 可以由 1 , 2 , 3 , 4 线性表示。
任一向量都可表示成单位坐标向量的线性组合

线性代数 第二章 N维向量 第2节

线性代数 第二章 N维向量 第2节
例如 对向量组 1=(0,1)T, 2=(1,1)T, 3=(-2,4)T , =(3,5)T
有 =-41 +52 3
所以是1 , 2 , 3的线性组合。
二、向量组的线性相关与线性无关
定义9
如果对给定向量组A: 1,2 , s ,
存在不全为零的实数 k1, k2 ,ks 使得
k11 k22 kss 0 (1) 则称向量组1,2 , s 线性相关;

2kk1 14kk22
k3 14k3
0
0
3k1
k2
7k3
0
11 1
因为其系数行列式 D= 2 4 14 0
31 7
于是方程组有非零解,即有不全为零的数使(*)成立
所以1 ,2 ,3 , 线性相关。
定理 n个n维向量 1 ,2 , n 线性相关的充要
A 0
a1i
其中
i
a 2i
(2) 若向量组 1 ,2 , m , 线性相关,
则向量组 1,2 , m 也线性相关。
证明 (1)反证 假设 1, 2 , m , 线性相关,
则存在不全为零的数 k1 , k2 ,km 使得
k11 k22 kmm 0

a11
a21
am1 0
k1
a12
a1r 1
k2
所以由定理知:
m 可由 2, 3, m1 线性表示,即 m k22 k33 km1m1
也即 m 0 1 k22 k33 km1m1 因此 m 可由 1, 2, m1 线性表示。
证(2)用反证法 假设 1 可由 2 , 3, m
线性表示,即
1 22 33 m1 m1 mm
向量组 B 线性相关,这与已知矛盾。 于是向量组 A 线性无关。

向量组的相关性

向量组的相关性

向量组的相关性目录一、行向量和列向量二、矩阵和向量3.向量组等价、系数矩阵4、向量组的线性相关性一、行向量和列向量n维列向量和n维行向量,分别是竖着的和横着的。

aT= 横着的是行向量;a=是竖着的,是列向量;还要注意一下表示法,通常带T的是行向量,不带T的是列向量。

二、矩阵和向量我们知道矩阵的分块方法,我们可以把矩阵按照每列分块,然后就可以得到一个向量组,里面的元素就是列向量。

如果我们阻塞每一行,那么我们可以得到一个向量组,其中的元素是行向量。

三、向量组的线性组合1.向量组A:a1,a2,......,an 对于任何一组实数k1,k2,......,kn表达式:称为向量组A的线性组合,k1,k2,...kn也称为线性组合的系数。

2.若给定向量组A,和向量b,如果存在一组数使,那么向量b 则是向量组A 的线性组合,也称向量b能由向量组A线性表示。

将ki用xi替换也等价为:有解。

若有解则有R(A)=R(A,b)。

=>定理:向量b能由向量组A线性表示的充要条件是:R(A)=R(A,b)3.向量组等价、系数矩阵向量组B能由向量组A线性表示:B中的每个向量都可以由A 线性表示。

向量组B和向量组A等价:二者可以相互线性表示。

我们可以称:C的列向量组能由A的列向量组线性表示。

B称这一表示的系数矩阵或称:C的行向量组能由B的行向量组线性表示,A为这一表示的系数矩阵笔:这一点可以结合前面的理解,行变换和列变换来理解,系数矩阵在左边时可以认为是对行进行线性变换,在右边时可以认为对列进行线性变换=>定理:向量组B 能由向量组A: 线性表示的充要条件是R(A)=R(A,B)。

笔:注意B,A是列向量组。

所以系数矩阵应该在右边:AX=B,即有解,易得上面定理。

=>推论:借用上面定理调换AB位置可知A和B等价的充要条件:R(A)=R(A,B)=R(B)笔:注意R(A,B)=R(B,A)即可=>定理:设向量组B:能由向量组A:线性表示,则R(B)R(A)笔:即AX=B有解时二者秩的关系,有解则有 R(A)=R(A,B),又知道R(B)R(A,B)=R(A),所以推知。

第二节向量组的线性相关性

第二节向量组的线性相关性
因 1 ,2 , ,m 1 , 1 这 m个数不全为0,
故 1,2,,m 线性相关. 必要性 设 1,2,,m线性相关,
则有不全为0的数 k1,k2,,km,使
k 11 k 22 k m m 0 .
因 k1,k2,,km中至少有一个不为0, 不妨设 k1 0,则有
1 k k 1 2 2 k k 1 3 3 k k m 1 m .
第二节 向量组的线性相关性
定义4 给定向A量 :1,组 2,,m,如果存在不
全为零k的 1,k2,数 ,km使
k11k22kmm0
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 ,则关 只有 1 n 0时 ,才有
1122nn0成立 .
2对 . 于任一 ,不向 是 性 量 线 无 组 关就
线性.相关
3向 . 量组只包含 时 ,若 一 个 0则 向说 量 线性,相 若 关 0,则说 线性无 . 关
4 . 包 含 零 向 量 的 任 何 向 量 组 是 线 性 相 关 的 . 5.对于含有两个向量 量组 的 ,它向线性相关的 充要条件是两向量 量对 的应 分成比例,义 几何 是两向量共线;量 三相 个关 向的几何意向 义是 量共面 .
有非零.其 解中 A(1,2,m).
定理2 向量组 1,2,,m线性相关的充分必要
条件是它所构矩 成阵 的A (1,2,,m)的秩小
于向量个m数;向量组线性无关的必充要分条件是 R(A) m.
证明 (略)
下面举例说明定理的应用.
例4 n 维向量组
e 1 1 , 0 , , 0 T , e 2 0 , 1 , , 0 T , , e n 0 , 0 , , 1 T
• 线性相关性是向量组的一个重要性质,下面介绍 与之有关的一些简单的结论。

第二章 第二讲 向量组的相关性

第二章 第二讲 向量组的相关性

第二讲 向量组的线性相关性2.2.1 向量组的线性相关性向量的线性相关性是向量线性相关与线性无关的统称,它刻画的是n 维向量空间中向量之间是否存在线性关系.在两个向量之间, 最简单的线性关系是对应坐标是否成比例,如果存在数字k 使得k αβ=,我们就认为向量α与β之前存在线性关系,称他们是线性相关的,否则它们无线性关系.而在多个向量之间,这种成比例的关系则通过线性组合的形式来表现.定义2.2.1 对s 个n 维向量12,,s ααα ,他们的线性组合1122s s k k k ααα++= 0 ... ... (2.1)(1) 若,12,s k k k 不全为零(2.1)式成立,则称向量组12,,s ααα 线性相关; (2) 若当且仅当12,s k k k 全为零,(2.1)式成立,称向量组12,,s ααα 线性无关 . 定义2.2.1易验证以下结论的正确性: (1)任意一个包含零向量的向量组必线性相关.(2)两个非零向量线性相关的充分必要条件是它们的对应分量成比例. 定理2.2.1 (1) 如果向量组m ααα,,,21 中有一部分组线性相关,则向量组m ααα,,,21 必线性相关.(2)如果向量组m ααα,,,21 线性无关,则任何部分组必线性无关.证明(1) 假设该组向量中12,αα线性相关,由定义2.2.1必存在 12,k k 不全为零,使得1122+=0k k αα成立。

取一组不全为零的数12,,0,0,,0k k ,有11223m ++0++0=0k k αααα 成立,故m ααα,,,21 线性相关。

证明(2)用反证法即可证得。

定理2.2.2 如果向量组m ααα,,,21 线性无关,而向量组βααα,,,,21m 线性相关,则β可由向量组m ααα,,,21 线性表出且表达式唯一.证明 由已知存在一组不全为零的数12m+1,,m k k k k ,使得1122+1++++=0m m m k k k k αααβ 成立。

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第二讲 向量组的线性相关性2.2.1 向量组的线性相关性向量的线性相关性是向量线性相关与线性无关的统称,它刻画的是n 维向量空间中向量之间是否存在线性关系.在两个向量之间, 最简单的线性关系是对应坐标是否成比例,如果存在数字k 使得k αβ=,我们就认为向量α与β之前存在线性关系,称他们是线性相关的,否则它们无线性关系.而在多个向量之间,这种成比例的关系则通过线性组合的形式来表现.定义2.2.1 对s 个n 维向量12,,s ααα ,他们的线性组合1122s s k k k ααα++= 0 ... ... (2.1)(1) 若,12,s k k k 不全为零(2.1)式成立,则称向量组12,,s ααα 线性相关; (2) 若当且仅当12,s k k k 全为零,(2.1)式成立,称向量组12,,s ααα 线性无关 . 定义2.2.1易验证以下结论的正确性: (1)任意一个包含零向量的向量组必线性相关.(2)两个非零向量线性相关的充分必要条件是它们的对应分量成比例. 定理2.2.1 (1) 如果向量组m ααα,,,21 中有一部分组线性相关,则向量组m ααα,,,21 必线性相关.(2)如果向量组m ααα,,,21 线性无关,则任何部分组必线性无关.证明(1) 假设该组向量中12,αα线性相关,由定义2.2.1必存在 12,k k 不全为零,使得1122+=0k k αα成立。

取一组不全为零的数12,,0,0,,0k k ,有11223m ++0++0=0k k αααα 成立,故m ααα,,,21 线性相关。

证明(2)用反证法即可证得。

定理2.2.2 如果向量组m ααα,,,21 线性无关,而向量组βααα,,,,21m 线性相关,则β可由向量组m ααα,,,21 线性表出且表达式唯一.证明 由已知存在一组不全为零的数12m+1,,m k k k k ,使得1122+1++++=0m m m k k k k αααβ 成立。

此时,一定有 +10m k ≠,若不然,由条件知,m ααα,,,21 线性无关,所以 组合1122+++=0m m k k k ααα 中12,m k k k 全为零,矛盾。

于是有1212m+111k =-k m m m m k kk k βααα++--- 即,β可由向量组m ααα,,,21 线性表出。

设β可由向量组m ααα,,,21 有两种线性表示: 1122m +++m βλαλαλα= ... ... (2.2)及1122m +++m βηαηαηα= ... ... (2.3)用(2.2)—(2.3),有111222m ()+()++()0m m ληαληαληα---= 再由条件知:1122,m m ληληλη=== ,故表达式唯一。

例 2.1 讨论向量组1232111,2,1112ααα-⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪==-= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭⎝⎭的相关性。

解 令112233+x +x 0x ααα=,得齐次线性方程组123123123202020x x x x x x x x x -++=⎧⎪-+=⎨⎪+-=⎩其系数矩阵的最简形211000121011112101-⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪-→- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭得通解123x c x c x x =⎧⎪=⎨⎪=⎩,c R ∈,显然当c 不取零时,123,,x x x 不全为零。

故向量组线性相关。

2.2.2 向量组的线性相关性的判定从例2.1可看出,向量组m ααα,,,21 线性相关还是线性无关,取决于齐次线性方程组 02211=+++m m x x x ααα …… (2.1) 是否有非零解还是只有唯一零解. 即若齐次线性方程组(2.1)有非零解m k k k ,,,21 ,使 02211=+++m m k k k ααα则知向量组m ααα,,,21 线性相关.若齐次线性方程组(2.1)只有唯一零解:021====m x x x ,则向量组m ααα,,,21 线性无关.由此结合上一章第五讲中定理5.2可得向量相关性的另一个等价定义:定义2.2.2 记向量组11121212221212,,,,m m m n n nm a a a a a a a a a ααα⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪=== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭构成的矩阵为 111212122212m m n n nm a a a a a a A a a a ⎛⎫⎪⎪= ⎪⎪⎝⎭当秩()R A m <时,我们称向量组线性相关; 当秩()R A m =时,我们称向量组线性无关.由于{}()min ,R A n m ≤,因此可得下面的结论:推论2.2.1 (1) 若n 维向量组中向量的个数m 大于n , 则该向量组必线性相关.(2) 设111212122212m m n n nm a a a a a a A a a a ⎛⎫⎪⎪= ⎪⎪⎝⎭,12,,,m ααα 与12,n βββ 分别是矩阵A 的例向量组与行向量组,则12R(,,,)m ααα= 12(,)n R βββ证明(略)例2.2 判断下列向量组的线性相关性()123(1)1,3,2,4,(2,3,4,1),(4,2,5,2)TT T ααα=-=-=-.()1234(2)1,1,2,4,(0,3,1,2),(3,0,7,14),(1,2,3,4)TT T T αααα=-===-.123(3)(2,3,4,1),(2,1,4,0),(1,3,0,1),T T T ααα==--=-解:(1)213142433(1)12412412433209140122450030030120120914r r r r r r r A +--↔⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪- ⎪ ⎪ ⎪=−−−→−−−→⎪ ⎪⎪-- ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭⎝⎭4342493124124012012003003004000r r r r --⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪⎪ ⎪−−−→−−−→ ⎪ ⎪-- ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭因为 ()3R A =,所以321,,ααα线性无关. 解(2)21314124103110311302033321730111421440228r r r r r r A +--⎛⎫⎛⎫⎪⎪- ⎪ ⎪=−−−→⎪⎪⎪⎪--⎝⎭⎝⎭3242341()32()313110310333033300000001000010000r r r r r r --↔⎛⎫⎛⎫⎪⎪⎪ ⎪−→−−−→⎪⎪- ⎪⎪-⎝⎭⎝⎭因为()34R A =<,因此4321,,,αααα线性相关. 解(3) 由推论2.2.1知,5个四维向量必定线性相关.例2.3 已知123102124157ααα⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪=== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭,,,讨论向量组123,,a a a 及向量组12,a a 的线性相关性.解 123102102(,,)124~022157000A ααα⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭12123(,)(,,)2R R ααααα∴==∴ 向量组123,,a a a 线性相关,而向量组12,a a 的线性无关.例2.4设向量组123,,a a a 线性无关,令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131223000x x x x x x +=⎧⎪∴+=⎨⎪+=⎩易解得该方程组只有零解1230x x x ===∴ 向量组123,,b b b 线性无关.解二 记112312323101(,,),(,,),110,011x A a a a B b b b K x x x ⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪==== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,设0Bx =123123101(,,)(,,)110011b b b a a a ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,即B AK =()0A Kx ⇒=,又因为A 的列向量线性无关0Kx ∴=又()3R K = 由第一章第五讲定理5.1知0x =∴ 向量组123,,b b b 线性无关.解三 记123123101(,,),(,,),110011A a a a B b b b K ⎛⎫ ⎪=== ⎪ ⎪⎝⎭ 123123101(,,)(,,)110011b b b a a a ⎛⎫ ⎪= ⎪⎪⎝⎭B AK ∴= ()3R K = ,K 可逆 ()()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.本例给出了三种证法,这三种证法都是常用的。

第一种方法根据定义把向量组的线性无关转化为齐次方程组的零解问题;第二种方法与第一种本质相同,只不过采用了矩阵表达式;第三种方法除了采用矩阵形式表示,还利用了矩阵的相关定理。

由此我们发现矩阵理论对向量性质的推导是十分重要的。

例2.5 设四维向量组T T T a a a a a a a a a a a a ),,,(,),,,(,),,,(343332313242322212141312111===ααα线性无关,试证:在每个向量中添加一个分量,得到加长向量组TT T a a a a a a a a a a a a a a a ),,,,(,),,,,(,),,,,(353433323132524232221215141312111===βββ也线性无关.证 因为321,,ααα线性无关,所以相对应的齐次线性方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=++=++=++=++000334224114333223113332222112331221111x a x a x a x a x a x a x a x a x a x a x a x a …… (2.4)只有零解.考虑321,,βββ相对应的齐次线性方程组⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=++=++=++=++=++0000335225115334224114333223113332222112331221111x a x a x a x a x a x a x a x a x a x a x a x a x a x a x a …… (2.5)显然,方程组(2.5)的每一个解都是方程组(2.4)的解.而方程组(2.4)只有零解,所以方程组(2.5)也只有零解,故此321,,βββ线性无关.用同样的方法可把例2.5的结论推广到一般情形,即有定理2.2.3 若n 维向量组m ααα,,,21 线性无关,则在每个向量中添加m 个分量,得到的n+m 维“加长”向量组m βββ,,,21 也线性无关.证明(略)定理2.2.4 向量组m ααα,,,21 (m ≥2)线性相关的充分必要条件是其中至少有一个向量可被其余向量线性表出.证 必要性 已知向量组m ααα,,,21 (m ≥2)线性相关,由定义2.2.1知,有一组不全为零的数m k k k ,,,21 ,使得02211=+++m m k k k ααα不妨设0m k ≠则有 112211------=m m m m k k k k αααα 即112211------=m mm m m m k k k kk k αααα 这说明m α可以由其余向量线性表出.充分性 已知向量组m ααα,,,21 (m ≥2)中至少有一个向量可被其余向量线性表出,不妨设为m α,即112211--'++'+'=m m m k k k αααα 移项得 1122110m m m k k k αααα--'''+++-= 因1,,,,121-'''-m k k k 中至少有-1不为零,所以m ααα,,,21 线性相关. 证毕.由定理2.2.4可推得下面定理:定理2.2.5 向量组m ααα,,,21 (m ≥2)线性无关的充分必要条件是其中任何一个向量都不能被其余向量线性表出.例2.5 已知123(,,)2R a a a =,234(,,)3R a a a =,证明 (1)1a 能用23,a a 线性表示; (2)4a 不能用123,,a a a 线性表示.证明 (1) 由234(,,)3R a a a =知,234,,a a a 线性无关,故23,a a 也线性无关.又由123(,,)2R a a a =知,123,,a a a 线性相关,故1a 能用23,a a 线性表示.(2) 设4a 能由123,,a a a 线性表示,则因为1a 能由23,a a 线性表示,故4a 能由23,a a 线性表示,从而234,,a a a 线性相关,这与已知矛盾.因此4a 不能用123,,a a a 线性表示.2.2.3 学生自主学习1、两个向量线性相关的几何意义为平行或共线,三个向量线性相关的几何意义为共面,那么,读者能不能想象一下,三个向量线性相关,其中两个是线性无关的几何图案呢?2、线性相关性与线性表示的关系一个或多个同维向量组成向量组.如果向量1β能由()123 ααα线性表示,意味着()1231 αααβ线性相关;如果向量2β不能由()123 ααα线性表示,意味着()1232 αααβ线性无关.如果()1231 αααβ线性相关,()1232 αααβ线性无关,则有下列结论:由于()()12312 k k αααββ+任意常数 经过初等变换可变成()1232 αααβ,故()123112 k αααββ+线性无关;但不能变成()1231 αααβ,因为2β不能由()123 ααα线性表示,无法消元;同理,()12312 k αααββ+可经过初等变换变成()1232 k αααβ,因此,在0k ≠时,线性无关,在0k =线性相关,因为零向量与任何向量组线性相关.我们用高斯消元法求解线性方程组AX b =的消元过程,实际上是对其增广矩阵()|A b 的行向量做线性运算(向量的加法与数乘),通过这样的运算(也就是矩阵的初等行变换)把增广矩阵()|A b 化为行阶梯形矩阵(),c d 时会有几个非零行,也就是有可能会出现几个全零行,这取决于增广矩阵()|A b 的行向量之间在线性运算下有怎样的关系.例如:系数矩阵A 为5⨯5矩阵时,()|A b 的行向量有5个,记作12345,,,,,ααααα如果45,αα能用123,,ααα线性表示,而123,,ααα之间任一个都不能用另外两个线性表示,那么对()|A b 做初等行变换(也就是对12345,,,,ααααα作线性运算时),就一定可以将45,αα所在的行化为全零行,于是()|A b 化为阶梯形矩阵(),c d 时就必有3个非零行.这里所涉及的就是一组向量之间在线性运算下有怎样的关系,这就是“向量的线性相关性”的问题.因此,必须从“向量的线性相关性”入手,才能搞清楚前面所提的求解线性方程组的深层次问题.问题与思考请说明矩阵A 的行向量组与矩阵的秩以及A 作为齐次方程组的系数矩阵之间的联系。

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