第十三讲 子空间:交与和,直和_wlkc-13

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§5子空间的交与和直和

§5子空间的交与和直和
关于向量组生成的子空间,有 1) 设 W 是 V 的一个子空间, 且 W 包含1,2 , … ,r 则
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12
L ( 1 , 2 , … , r ) W . 2) 设 V 是一个有限维线性空间, W 是 V 的一个 子空间, 则 W 也是有限维的. 设1 , 2 , … , r是 W 的一组基,就有 W = L ( 1 , 2 , … , r ) .
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6
例5 在线性空间P n中,齐次线性方程组 a11 x1 a12 x2 a x a x 21 1 22 2 a s1 x1 a s 2 x2
次线性方程组的解空间.
a1n xn 0 , a2 n xn 0 , a sn xn 0
( A B) A B A B
所以A B W1 . 又设k P , 于是
( kA) kA kA
所以kA W1 . 故W1是P nn的子空间.
设A, B W2 , 则A A, B B, 于是
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8
( A B) A B A B ( A B)
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16
定理 4 设 W 是数域 P 上 n 维线性空间 V 的一 个 m 维子空间, 1 , 2 , … , m 是 W 的一组基 ,那么 这组向量必定可扩充为整个空间的基. 也就是说在V 中必定可以找到 n - m 个向量m +1 , m + 2 , …, n , 使得 1 , 2 , … , n 是 V 的一组基 . 证 对维数差 n - m 作归纳法, 当 n - m = 0时, 定理显然成立,因为 1 , 2 , … , m 已经是 V的基. 现在假设 n - m = k 时定理成立, 我们考虑n - m = k + 1的情形. 既然 1 , 2 , … , m 还不是 V 的基,它又是线

子空间的直和

子空间的直和
又 V1 V2是 Pn的子空间, P n V1 V2 .
§6.7 子空间的直和
再证 Pn V1 V2 .
任取 V1 V2, 即 V1且 V2 . 由 V1, 必有 Pn, 使A . 由 V2 , 有A 0. 从而 A A2 A( A ) A 0.
V1 V2 0
所以 Pn V1 V2 .
(3)Vi Vj 0,i 1,2,
ji
§6.7 子空间的直和
s
, s (4)dimW dimVi
i 1
例1 每一个n 维线性空间都可以表示成 n 个一维
子空间的直和.
证:设 1, 2 , , n 是 n 维线性空间V的一组基,
则 V L(1, 2 , , n ) L(1 ) L( 2 ) L( n )
s
是唯一的,则和 Vi 就称为直和,记作
i 1
V1 V2 Vs
§6.7 子空间的直和
2、判定
设 V1,V2 , ,Vs 都是线性空间V的子空间,则下面 四个条件等价:
s
(1)W Vi 是直和
i 1
(2)零向量分解式唯一,即
1 2 s 0, i Vi , 必有 i 0, i 1, 2, , s
§6.7 子空间的直和
A(k ) kA k0 0 V2 , k V2
故 V2 是 Pn的子空间.
§6.7 子空间的直和
(2)先证 P n V1 V2 .
任取 Pn, 有 A ( A ),
其中 A V1, 又 A( A ) A A2 A A 0 A V2 . 于是有 V1 V2 . Pn V1 V2 .
§6.7 子空间的直和
2、和 V1 V2是直和 V1 V2 0.
证:“ ”
若 1 2 0, 1 V1, 2 V2 .

子空间的直和

子空间的直和

设 V1 + V2 ,它有两个分解式
1 , 1 V1 , 2 , 2 V2. = 1 + 2 = 1 + 2 ,
于是
( 1 - 1 ) + ( 2 - 2 ) = 0 ,
其中1 - 1 V1 , 2 - 2 V2 . 由定理的条件,有
1 - 1 = 0 , 2 - 2 = 0 , 即 1 = 1 , 2 = 2 .
1) W Vi 是直和; 2) 零向量的表法唯一;
3) Vi
V
j i ;
4) 维( W ) = 维( Vi ) .
证明略.
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子空间的直和

子空间的直和
从而 1, 2 , , r ,1,2 , ,s 旳秩为r+s . 所以 1, 2 , , r ,1,2 , ,s 线性无关.
§6.7 子空间旳直和
三、多种子空间旳直和
1、定义
V1,V2 , ,Vs 都是线性空间V旳子空间,若和
s
Vi V1 V2 Vs 中每个向量 旳分解式
i 1
1 2.
§6.7 子空间旳直和
注意 余子空间 一般不是唯一旳(除非U是平凡子空间). 如,在R3中,设
1 (1,1,0), 2 (1,0,0), 1 (0,1,1), 2 (0,0,1) 令 U L(1,2 ), W1 L(1 ), W2 L(2 ),
则 R3 U W1 U W2 , 但 W1 W2
第六章 线性空间
§1 集合·映射
§5 线性子空间
§2 线性空间旳定义 §6 子空间旳交与和
与简朴性质
§7 子空间旳直和
§3 维数·基与坐标
§8 线性空间旳同构
§4 基变换与坐标变换
§6.7 子空间旳直和
一、直和旳定义 二、直和旳鉴定 三、多种子空间旳直和
§6.7 子空间旳直和
引入
设V1,V2 为线性空间V旳两个子空间,由维数公式 dimV1 dimV2 dim(V1 V2 ) dim(V1 V2 ) 有两种情形:
0.
故 V1 V2 0.
§6.7 子空间旳直和
3、和 V1 V2 是直和 dim(V1 V2 ) dimV1 dimV2 证:由维数公式
dimV1 dimV2 dim(V1 V2 ) dim(V1 V2 ) 有, dim(V1 V2 ) dimV1 dimV2 dim(V1 V2 ) 0
4、(定理10) 设U是线性空间V旳一种子空间, 则必存在一种子空间W,使 V U W .称这么旳W 为U旳一种余子空间(complementary subspace).

《子空间的直和》课件

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目录
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子空间的定义与性质子空间的直和子空间直和的应用子空间直和的扩展总结与展望
子空间的定义与性质
PART
01
子空间是线性空间的一个非空子集,它也是一个线性空间。
子空间
一种是基于向量的线性组合和数乘,另一种是基于子集和加法封闭性。
感谢观看
THANKS
END
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2023-2026
2023-2026
REPORTING
解释
解释
在矩阵表示中,我们可以使用增广矩阵来表示子空间直和,其中每一列代表一个子空间的向量。
解释
通过在几何图形中绘制子空间的向量,我们可以直观地理解子空间直和的概念。
表示方法3
通过线性变换表示。
通过矩阵表示。
表示方法1
表示方法2
通过几何图形表示。
通过线性变换,我们可以将一个子空间的向量映射到另一个子空间,从而形成子空间直和。
子空间的直和
PART
02
子空间直和是一种数学概念,用于描述两个或多个子空间在更高维度空间中的合成。
定义
子空间直和可以看作是两个或多个子空间的“加法”,它们在更高维度的空间中形成一个新的子空间。
解释
考虑二维平面上的两个线性子空间,它们可以通过子空间直和的方式合成一个更高维度的子空间。
例子
性质1
子空间直和是封闭的。
矩阵分解
在奇异值分解中,子空间的直和可以用于理解和构造奇异值,这对于处理大规模数据和复杂矩阵非常有用。
矩阵的奇异值分解
信号的频谱分析

子空间的交和和

子空间的交和和

我们来证明,向量组
1 , 2 , …, m , 1 , …, s - m , 1 , …, t - m
是 V1 + V2 旳一组基. 这么, V1 + V2 旳维数就等于 s + t - m , 因而维数公式成立.
因为
所以
V1 = L(1 , 2 , …, m , 1 , …, s - m ) , V2 = L(1 , 2 , …, m , 1 , …, t - m ) .
解:1) 任取 L(1 ,2 ) L(1 , 2 )
设 x11 x22 y11 y22 ,
则有 x11 x22 y11 y22 0,
x1 x2 2 y1 y2 0

2
x1 x2 y1 x1 x2 3 x1 y1 7
y2 y2
y2
0 0
0
(*)
1) 互换律 V1 ∩V2 = V2 ∩V1 ;
2) 结合律 (V1∩V2 ) ∩V3 = V1∩(V2 ∩V3 ) .
推广
多种子空间旳交
V1,V2 , V1 V2
,Vs 为线性空间V旳子空间,则集合
s
Vs Vi | Vi ,i 1,2,3, , s
i 1
也为V旳子空间,称为 V1,V2 , ,Vs 旳交空间.
证明 设 V1 , V2 旳维数分别是 s , t , V1∩V2
旳维数是 m . 取 V1∩V2 旳一组基
1 , 2 , …, m .
假如 m = 0 ,这个基是空集,下面旳讨论中
1 , 2 , …, m 不出现,但讨论一样能进行. 由
定理
设 W 是数域 P 上 n 维线性空间 V 的
一个 m 维子空间, 1 , 2 , … , m 是 W 的一组基 , 那么这组向量必定可扩充为整个空间的基. 也就说

线性子空间的和与直和

线性子空间的和与直和


线性空间与欧几里得空间
所以

back
15
定理 2.6 的证明
证明:由维数公式可以得到(2)与(3)的等价性。 下面证明(1)与(2)的等价性。
06.06.2020
线性空间与欧几里得空间
back
16
定理 2.7 的证明
back
由于基的扩充是不唯一的,所以当W是不平凡子空间时, 它的补子空间是不唯一的。
back
20
proof
10
命题2.1的证明
证明:
所以 W 是线性子空间。
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线性空间与欧几里得空间
back
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命题 2.2 的证明
证明: 由定义, 有
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线性空间与欧几里得空间
back
12
引理2.3的证明
引理 2.3: 线性子空间中的线性无关的向量组可以 被扩充成该子空间的一组基。 证明:
7
线性子空间的直和: 定义
下面介绍子空间的和的一种重要的特殊情形----直和.
必要性是显然的, 下证充分性.
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线性空间与欧几里得空间
8
线性子空间的直和,补子空间
proof
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线性空间与欧几里得空间
proof
9
多个线性子空间的直和
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线性空间与欧几里得空间
proof
量组可以被扩充成该子空间的一组基。
proof
proof
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线性空间与欧几里得空间
5
线性子空间的和的求法:例子
主元所在的列对应的向量组就是一个极大线性无关组

子空间的和与直和的区别

子空间的和与直和的区别

直和的数学定义
直和的定义是指两个或多个向量或子空间合并成一个新的向量或子空间,其中每个原始向量或子空间都是该新向量或子空间 的一个子集。
直和可以通过向量的加法运算或子空间的直积来定义。
直和的物理意义
直和在物理中有广泛的应用 ,例如在量子力学、电磁学
和机械力学等领域中。
1
在量子力学中,直和可以用 于描述两个或多个量子态的
THANKS
感谢观看
应用上的区别
子空间和的应用
子空间和在信号处理、图像处理等领域中有 着广泛的应用。例如,可以将一个信号分解 为多个子空间的叠加,从而对信号进行更好 的分析和处理。
直和的应用
直和在数学、物理等领域中有着广泛的应用 。例如,在数学中,可以将多个向量空间中 的元素进行直和,从而得到一个新的向量空 间;在物理中,可以将多个物理量进行直和 ,从而得到一个新的物理量。
子空间和可以描述物理系统的组合,例如两个粒子的状态可以表示为两个子空间的 和。
子空间和可以描述量子叠加态,即多个量子态的组合。
02 直和的定义
直和的基本概念
直和是一种数学概念,用于描述两个或多个向量或子空间的合并方式。
直和是一种特殊的向量或子空间合并方式,其中两个或多个向量或子空间合并成一个新的向量或子空 间。
构成。
子空间和的物理应用例子
要点一
量子力学
在量子力学中,波函数是一种重要的物理量,它描述了粒 子的状态。波函数可以定义在一个无限维的函数空间中, 而这个空间的子空间可以用来描述不同的物理状态。
要点二
信号处理
在信号处理中,常常需要将信号投影到一个低维子空间中 以实现信号的压缩和降噪。例如,在主成分分析中,原始 数据可以被投影到一个由数据的主要成分构成的子空间中 。

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子空间的交与和直和
16、人民应该为法律而战斗,就像为 了城墙 而战斗 一样。 ——赫 拉克利 特 17、人类对于不公正的行为加以指责 ,并非 因为他 们愿意 做出这 种行为 ,而是 惟恐自 己会成 为这种 行为的 牺牲者 。—— 柏拉图 18、制定法律法令,就是为了不让强 者做什 么事都 横行霸 道。— —奥维 德 19、法律是社会的习惯和思想的结晶— —爱献 生
谢谢
11、越是没有本领的就越加自命不凡。——邓拓 12、越是无能的人,越喜欢挑剔别人的错儿。——爱尔兰 13、知人者智,自知者明。胜人者有力,自胜者强。——老子 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。——歌德 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。——迈克尔·F·斯特利

子空间的直和

子空间的直和

1 0 0 1 0 0
1 1
知1 ,2 ,
,n1 , 线性无关, 从而构成P n的一组基.
于是 P n V1 V2 . 又因
维(V1 ) 维(V2 ) (n 1) 1 n 维( P n )
故 P n V1 V2 .
10
三、直和补
定理10 设 U 是线性空间 V 的一个子空间, 那么一定存在一个子空间 W 使 V = U W .
这说明任意一个n级矩阵都可以表成一个对 称矩阵和一个反对称矩阵的和, 且表法是唯一的.
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7
定理9 设 V1 , V2是V 的子空间,令 W = V1 + V2,

W = V1 V2 的充要条件为 维(W ) = 维(V1 ) + 维(V2 ) . 证 因为 维(W) + 维(V1∩V2 )= 维(V1) + 维(V2) ,
这时W 叫做 U 的直和补空间(简称直和补) ,显 然U 也是W 的直和补.
证 设1 ,2, ,m 是U的一组基, 将它扩充为
V的一组基: 1 ,2, ,m ,m1 ,m 2, ,n . 令
W L(m1 , m 2, , n ),
则W 即满足要求.
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例如 在R3中, 用V1 表示过原点的直线, V2 表示 一个过原点且与V1垂直的平面, 则V1 ,V2的和V1 V2 是直和.
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2
二、直和的充分必要条件
定理8 和 V1 + V2 是直和的充要条件是等式 1 + 2 = 0, 1 V1 , 2 V2 , 只有在1 , 2 全为零向量时才成立. 证 定理的条件实际上就是:零向量的分解 式是唯一的. 因而这个条件显然是必要的. 下面来 证这个条件的充分性. 设 V1 + V2 ,它有两个分解式 = 1+2 = 1+2 ,1 , 1 V1 , 2 , 2 V2. 于是

子空间的交与和

子空间的交与和

的解空间.
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13
例4 在一个线性空间V中, 有 L(1 , 2 , , s ) L( 1 , 2 , L(1 , 2 , , s , 1 , 2 , , t ).
证 L(1 ,2 ,
, t )
, t )
lt t ) lt t
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10
V1∩V2 是这两个平面的交线, V1 + V2是整 的平面, 个 3 维空间.
z
2 1 3
x o V1 y
V2
V1∩V2
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11
例3 设 V1 , V2 分别是 P 3 中齐次方程组
a11 x1 a12 x2 a x a x 21 1 22 2 a s1 x1 a s 2 x2 a1n xn 0 , a2 n xn 0 , a sn xn 0
下证
1 , 2, , m , 1 , 2 ,
, n1 m , 1 , 2 ,
, n2 m
线性无关.设 k11 km m p1 1
q1 1
pn1 m n1 m
qn2 m n2 m 0

k11
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4
定理6 如果V1 ,V2是V的两个子空间, 则它们的 和V1 V2也是V的子空间.
证 首先因0 0 0 V1 V2 , 所以V1 V .
其次 , V1 V2 , 有1 , 1 V1 , 2 , 2 V2 , 使得

子空间的和与交

子空间的和与交

三、简单应用
例 在3维几何空间中,V1 = L(1 , 2 ) 是向量 1 , 2
所确定的平面, V2 = L(1 , 3 ) 是向量 1 , 3 所确定
的平面,V1 ∩ V2 是这两个平面的交线, V1 + V2
是整个 3 维空间.
三、简单应用
zห้องสมุดไป่ตู้
1
2
o V1 y
3
x
V2
V1 ∩ V2
一类重要的子空间——生成子空间
1 , 2 ,, r V, 定义 V为数域P上的线性空间,
则子空间
W {k11 k2 2 kr r ki P , i 1,2, , r }
称为V的由 1 , 2 ,, r 生成的子空间,
记作 L(1 , 2 ,, r ) .
四、推论
推论 如果 n 维线性空间 V 中两个子空间 V1,
V2 的维数之和大于 n , 那么 V1 , V2 必含有非零的公
共向量.
一类重要的子空间——生成子空间
有关结论: 1.设W为n维线性空间V的一子空间,设 1 , 2 ,, r 是W的一组基,则有 W L(1 , 2 ,, r ) 2.生成子空间 L(1 , 2 ,, r ) 的维数 =向量组 1 , 2 ,, r 的秩.
1 , 2 ,, s ; 1 , 2, , t为线性空间V中两组
向量,则
L(1 , 2 ,, s ) L( 1 , 2, , t ) L(1 , 2 ,, s , 1 , 2, , t )
二、线性子空间的交与和的维数公式
定理 如果 V1 , V2 是线性空间 V 的两个子空间,那么
维(V1) + 维(V2) = 维(V1 + V2 ) + 维(V1 ∩ V2 ) .
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第十三讲
子空间
运算 交与和 直和
1
GA13
§4 子空间 §4-1 子空间的定义及例子 定义:设 V 是线性空间, W 是 V 的非空 子集,如果 W 也是线性空间,则称 W 是V 是 V的一个子空间 .
定理:设W是线性空间V 的非空子集, 那么W 是V 的子空间的充要条件是 W 对V 中定义的加法和数乘运算封闭.
7
命题2 命题2:设W1 =< α1 ,L,α s >, W2 =< β1 ,L, β t >, 则 W1 + W2 = L(α1 ,L,α s , β1 ,L, β t ).
proof : Q 任α ∈ 右, 有 α = ∑ λi αi + ∑ µi βi = α(1) + α( 2) , α(1) ∈W1, α( 2) ∈W2 , ∴ α ∈W1 + W2 ∴ 右 ⊆ 左
10
x x x, y ∈ R}, 基为 1 1 0 0 ; 例19:W1 = { y 0 0 0 1 0 e1 e2 x y x, y, z ∈ R}, 基为1 0 0 1 0 0 . W2 = { 1 0 0 0 0 1 x z
k1 = k3 k = k 1 4 k 2 = k3 0 = k5
k1 = k2 = k3 = k4 = k , k5 = 0
16
任α = (ax , a y , az ) = ax i + (a y j + az k ) = ax i + a y j) az k = ax i + λ j) (a y − λ) + az k ] ( + ( +[ j 表示不唯一。
定理10:两个子空间的交与和 均为子空间. 证 :由 0 ∈ W1 , 0 ∈ W 2 ∴ 0 = 0 + 0 ∈ W1 + W 2 又设 α , β ∈ W1 + W2 , ∴ W1 + W 2非空 . 则 α = α 1 + α 2 , β = β 1 + β 2 , 其中 α 1, β 1 ∈ W1, α 2 , β 2 ∈ W2 → α 1 + β 1 ∈ W1, α 2 + β 2 ∈ W2 ∴α + β = α1 + β1) α2 + β 2) W1 + W2 . ( + ( ∈ kα = kα1 + kα2 ∈W1 + W2 .
( 2 ) dim( W ) = dim( W 1 ) + dim( W 2 ); (3)任 α ∈ W , α = α1 + α 2 , α1 ∈ W1 , α 2 ∈ W 2 分解式唯一 ; ( 4 ) 0 表为 W 1与 W 2中元素和的方法唯一, 即 0 = 0 + 0. 12
proof : (1) ⇒ (2), 由维数公式立得, W1 IW2 = 0, Qdim (2 ⇒ ( 3), 设 dim W1 = r , dim W 2 = m , 则 ) dim W = r + m , 取 W1的基 α1 , L , α r , W 2的基 β1 , L , β m 则 W =< α 1 , L , α r , β 1 , L , β m > , 且 dim W = r + m ,
T T
5
N ( A) =< (1 0 0 0 0 ) , ( 0 1 0 0 0 ) >
§4-2 子空间的运算
定义 8:设 W1 , W 2 是 Vn ( F ) 的两个子空间 , W1 I W 2 = {α α ∈ W1 , α ∈ W 2 } 称为 W1与 W 2的交 . W1 + W 2 = {α = α1 + α 2 α1 ∈ W1 , α 2 ∈ W 2 } 称为 W1与 W 2的和 .
8
定理12 (维数公式) dimW1 + dimW2 = dim(W1 + W2 ) + dim(W1 I W2 ) proof : 设 dimW1 = r, dimW2 = s, dim (W1 IW2 ) = t. α1,L,αt 是 W1 IW2 的基, 把它扩充为 W1 的基 α1,L,αt,βt +1,L, βr ;
2
例11:设 Am× n
,则 AX = 0 的解全体构成
n
一个线性空间 . 这个空间是 R 的子空间 , 它在 A 的作用下化为 0 , 称为 A的零空间 ( null space ). 记为 N ( A)
N ( A) = { X ∈ R AX = 0}, 当 r ( A) = r 时,
n
dim N ( A) = n − r , AX = 0的基础解系就构成它的一组基。
把它扩充为W2 的基α1 ,L,α t , γ t +1 ,L, γ s . 要证 α1,L,αt,βt +1,L, β r,γ t +1,L, γ s 恰为W1 + W2的基 设 λ1α1 + Lλtαt + λt +1βt +1 + L+ λr β r δ ∈ W 1 + µt +1γ t +1 + L+ µsγ s = 0, (1) − δ ∈ W2
为5阶方阵,A = N 2
试求
A 的化零空间 N ( A), 和 A 的列空间 R( A)
0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0
解: 0
A=
1 0 0 0 1 0 R ( A) =< 0 , 0 , 1 > 0 0 0 0 0 0
R ( A ) = L ( A1 , L , An ) = { AX X ∈ R },
n
且对加法和数乘封闭, ∴ 是 Vn ( F )的子空间,
dim R ( A ) = r ( A ) , 极大线性无关组就是
A 的列向量组的 R ( A ) 的一组基 .
4
Exp2:
0 1 设 O O N = O 1 0
而任α ∈左 有α = α
<1> <2> <1>
s
t
i =1
i =1
+ α 且α
<2>
<1>
∈W1, α
<2>
∈W2 ,
∴α + α 可由 α1,L,αs , β1,L, βt 线性表出, ∴α ∈右,∴左 ⊆ 右,∴左 = 右.
Vn ( F ) =< ε1 , L , ε n >=< ε1 > + L + < ε n >
特别 µ t +1 = L = µ s = 0, 代回(1)式中,
又由 α1 , L , α t , β t +1 , L , β r 线性无关得: λi = 0, i = 1, L , r 于是得 α1 , L , α t , β t +1 , L , β r , γ t +1 , L , γ s 线性无关 ∴ dim W1 + dim W2 = dim(W1 + W2 ) + dim(W1 I W2 ).
( 4 ) ⇒ (1) 若 W 1 I W 2 ≠ { 0 }, 则 ∃ α ( ≠ 0 ) ∈ W 1 I W 2 , 于是 0 = α + ( −α ) = 0 + 0 ,
则 0的分解式不唯一,矛盾. ∴ 必W1 I W2 = {0}, 即W = W1 ⊕ W2 .
命题 W 1 I W 2 = {0} ⇔ 至 少 有 一 个 α ∈ W , α = α 1 + α 2 ,α 1 ∈ W 1 ,α 2 ∈ W 2 分 解 式 唯 一 .
W1 + W2 = L(e1, e2 , e3 , e4 , e5 ) = L(e1, e2 , e4 , e5 ) = M 2 ( R). Q e3 = e1 − e4 + e2 1 1 k (e1 + e2 ) = k (e3 + e4 ), W1 I W2 = k 1 0 a b ∈ M (R), a b = a(e − e ) + be + ce + de ∀ c d 2 1 4 4 2 5 c d = (ae1 + ce2 ) + ((b − a)e4 + de5) = α1 + α2
W2称为 W1在Vn ( F )中的补子空间
其不唯一) ( 其不唯一 )
W1

% W2
α2
W2
α
W1
15
0
α1
若 要 求 正 交 补 ,则 唯 一 。
k1e1 + k2e2 = k3e3 + k4e4 + k5e5
1 1 0 k1 + k2 0 0 1 1 = k3 1 0 0 0 0 1 0 0 + k4 + k5 . 0 0 0 0 1
9
∴ δ ∈ W1 I W 2 , 故存在 µ 1 , L , µ t 使 δ = µ 1α 1 + L + µ tα t = − µ t +1γ t +1 − L − µ sγ s 而 α 1 , L , α t , γ t + 1 , L , γ s 为 W 2的基 , ∴ 线性无关。 → 得 µ i = 0 , i = 1, L , s ,
∴ α 1 , L , α r , β 1 , L , β m 线性无关 , 为 W 的基 . ∴ 任 α ∈ W , 在此基下坐标唯一
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