线性代数 向量空间

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线性代数中的向量空间及其基本性质

线性代数中的向量空间及其基本性质

线性代数中的向量空间及其基本性质向量空间是线性代数中的一个重要概念。

它起源于欧氏空间中的几何向量,但不仅仅局限于几何背景。

向量空间是所有线性组合构成的集合,在数学中有广泛的应用,如线性代数、微积分、统计学等。

本文将就向量空间及其基本性质进行详细的阐述。

一、向量空间的定义定义1:设V为一个数域k上的非空集合,称V上的元素为向量。

如果:① V中定义了向量的加法(+),使得∀u,v∈V,都有u+v∈V;② V中定义了数乘,即对于任意的k∈K,都有ku∈V;满足:①加法交换律:∀u,v∈V,都有 u +v=v +u;②加法结合律:∀u,v,w∈V,都有 u +(v +w)=(u +v)+w;③加法有零元:∃0∈V,使得对于任意的u∈V,都有u+0=u;④加法有负元:∀u∈V,∃v∈V,使得u+v=0;⑤数乘结合律:∀k,l∈K,∀u∈V,都有 (kl)u=k(lu);⑥数乘分配律1:∀k∈K,∀u,v∈V,都有k(u+v)=ku+kv;⑦数乘分配律2:∀k,l∈K,∀u∈V,有 (k+l)u=ku+lu;⑧数乘有单位元1:∀u∈V,都有1u=u。

则称V是数域k上的向量空间,简称向量空间。

向量空间的典型例子包括n元有序实数对$(x_1,x_2,...,x_n)$以及所有n次实系数多项式构成的集合$P_n(R)$。

二、基本概念1. 向量向量是指向量空间中的元素。

2. 零向量零向量是指满足向量空间中定义的加法有零元的向量,用0表示。

3. 运算在向量空间中,有两种运算:加法和数乘。

向量空间中的任何向量都可以通过加法和数乘来表示。

4. 线性组合若给定向量空间V中的n个向量${\{v_1, v_2, …, v_n}\}$以及n 个标量${\{k_1, k_2, …, k_n}\}$,则它们的线性组合是指如下表达式:${v=k_1v_1+k_2v_2+…+k_nv_n=\sum_{i=1}^n k_iv_i}$其中,${v_1, v_2, …, v_n}$是向量空间V中的向量,${k_1,k_2, …, k_n}$是一个数域k中的标量。

线性代数的向量空间理论

线性代数的向量空间理论

线性代数的向量空间理论线性代数是数学中的一门重要学科,其中的向量空间理论是其核心内容之一。

向量空间理论主要研究数学对象之间的线性关系,通过定义和研究向量空间的性质和运算规则,揭示了各种数学结构和现象背后的共性和规律。

本文将通过介绍向量空间的定义、基本性质和相关定理,来阐述线性代数的向量空间理论。

一、向量空间的定义向量空间是指具有加法和数乘运算的集合,满足一定的性质。

具体而言,一个向量空间必须满足以下几个条件:1. 封闭性:对于集合中的任意两个元素,其和仍然属于该集合。

即对于向量x和y,x+y也是向量空间中的元素。

2. 结合律:向量空间中的加法满足结合律。

即对于任意的向量x、y 和z,(x+y)+z=x+(y+z)。

3. 零向量:向量空间中存在一个特殊的元素0,称为零向量,满足对于任意的向量x,x+0=x。

4. 负向量:对于向量空间中的任意元素x,存在一个负元素-x,满足x+(-x)=0。

5. 数乘运算:向量空间中的元素可以与标量相乘。

即对于向量x和标量a,存在一个元素ax,满足数乘运算的分配律和结合律。

通过这些定义和运算规则,我们可以建立起一个向量空间的抽象数学模型,便于对其进行研究和应用。

二、向量空间的基本性质在向量空间的理论中,还有一些基本性质是我们需要了解的。

1. 维度:向量空间的维度是指向量空间的基的个数。

一个向量空间的基是指一个线性无关的向量组,可以通过它们的线性组合来表示向量空间中的任意向量。

一个向量空间的维度等于其基的个数。

2. 线性无关性:如果一个向量组中的向量之间没有线性关系,即不能通过它们的线性组合来表示零向量,那么称这个向量组是线性无关的。

一个向量空间的基一定是线性无关的向量组。

3. 基变换矩阵:对于一个向量空间的两个不同的基,它们之间存在一个线性变换关系,并可以用一个矩阵来表示。

这个矩阵称为基变换矩阵。

4. 子空间:一个向量空间的子集,如果本身也是一个向量空间,则称为原向量空间的子空间。

线性代数第3章向量空间

线性代数第3章向量空间
1 1 22 2 31 42 则 1 , 2 , 3 必相关 3 51 62 如果 B : 1, 2 ,, m 可由 A : 1,2 ,,n
表示, 又 m>n, 由表示不等式
r(Blm ) r( Aln ) n m 从而 B 必相关.
-26-
(6) “短的无关, 则长的也无关.等价地… ” P101推论3
无穷多种表示, 并求所有表示方法.
解 记 A [1,2 ,3 ] 只需讨论 Ax 解的情况.
具体解方程组过程略。
0 时,方程组无解, 不能由 A 表示. 0 且 3时, 方程组有唯一解, 可由 A 唯一表示.
-12-
3 时, 方程组有无穷多解, 可由 A 无穷多种表示.
1
1 2
,
2
3 4
是无关的.
1
3
n r( Amn ) r(Bln ) n
1 , 2 也是无关的.
2
4
r(Bln ) n
1
再如:1
2 0 0
,
0
2
101,
0
3
9 0 1
.
-27-
(7)含有n个向量的n元向量组线性相关(无关)
由它构成的n阶矩阵的行列式 | A | 0 (| A | 0) 例4 t 取何值时,下列向量组线性相关 ? P101推论2
(用矩阵的秩) r( A) n
把向量组排成矩阵,如果矩阵的秩等于向量的个数就线性 无关,否则如果矩还阵是的转秩换小!于转向换量线的性个无数关就…线性相关。
-18-
例1
1
0
2
1 1,2 2,3 4,
1
5
7
问向量组 {1,2 ,3 } 和 {1,2 }的线性相关性?

高考数学中的线性代数中的向量空间

高考数学中的线性代数中的向量空间

高考数学中的线性代数中的向量空间在高考数学中的线性代数部分,向量空间是一个非常重要的概念。

它不仅仅是一种数学对象,还应用于科学和工程领域,成为一个重要的工具。

本文将对向量空间的定义、基本性质以及实际应用等方面进行探讨。

一、向量空间的定义在线性代数中,向量空间是一种包含了向量加法和数乘运算的集合。

具体来说,向量空间必须满足下列性质:1. 对于任意两个向量u和v,它们的和u+v也是一个向量。

2. 对于任意一个向量u和任意一个数k,它们的积ku也是一个向量。

3. 向量加法是满足交换律和结合律的。

4. 存在一个零向量,使得对于所有的向量u,u+0=u。

5. 对于每一个向量u,存在它的负向量-v,使得u+v=0。

6. 数乘运算满足结合律和分配律。

7. 对于任意两个数k和j以及向量u,有(k+j)u=ku+ju,以及k(u+v)=ku+kv。

如果一个集合满足上述性质,就称它是一个向量空间。

一般地,向量空间的元素被称为向量。

二、向量空间的基本性质向量空间有许多基本性质,这使得它成为了一种非常有用的数学对象。

下面介绍一些重要的基本性质。

1. 一个向量空间的零向量是唯一的。

2. 向量的加法和数乘都是封闭的,也就是说,向量空间中的任意向量加上另一个向量空间中的向量或与一个标量乘法的结果仍然在向量空间中。

3. 向量空间的任意向量都有唯一的负向量。

4. 向量的加法和乘法都是满足分配律的。

5. 向量空间中的任意向量可以用基向量的线性组合表示出来。

6. 向量空间中的基向量是线性无关的。

在向量空间中,我们可以利用基向量和系数,将每一个向量表示成一个线性组合。

这个表示方法在数学和工程领域中都非常有用,例如在计算机图像处理和机器学习中。

三、向量空间在实际应用中的例子向量空间是一个非常有用的数学工具,它在科学和工程领域中有许多应用。

下面介绍一些例子。

1. 图像处理在计算机图像处理中,我们将一幅图像看成像素组成的向量。

这些向量在RGB或CMYK空间中表示每个像素的颜色。

线性代数第-章向量空间PPT课件

线性代数第-章向量空间PPT课件

3
子空间在映射下的变化
线性映射可以导致子空间中的向量发生旋转、平 移或拉伸等变化。
子空间与线性映射的相互影响
子空间对线性映射的限制
子空间的性质可以影响线性映射的作用范围和结果。
线性映射对子空间的构造
通过选择特定的线性映射,可以构造出具有特定性质的子空间。
子空间与线性映射的关系
子空间和线性映射之间存在密切的关系,它们在许多数学问题中都 扮演着重要的角色。
详细描述
子空间是向量空间的一个非空子集,这个子集中的向量之间同样可以进行加法运算和数乘运算,并且这些运算也 满足封闭性、结合性和交换性等性质。子空间的定义是为了研究向量空间的一个特定部分,以便更好地理解和应 用向量空间。
向量空间的基与维数
总结词
基是向量空间中线性无关的向量组,它能够生成整个向量空间;维数则是向量空间的基 所包含的向量个数。
向量空间的推广到矩阵空 间
将向量空间中的元素推广到矩阵,形成矩阵 空间,使得线性变换和矩阵运算的结合更加 紧密,为解决实际问题提供更多数学工具。
向量空间的推广到函数空 间
将向量空间的元素推广到函数,形成函数空 间,使得函数的线性组合、内积等运算成为 可能,为解决实际问题提供更多数学工具。
向量空间的应用前景
判定条件二
如果存在一个线性映射f:V→W,使得V和W的基底之间存在一一对应关系,并且 这种对应关系保持向量加法和标量乘法的运算关系,则称V和W同构。
同构的应用场景
线性变换
几何变换
同构映射可以应用于线性变换中,将 一个向量空间中的线性变换转移到另 一个向量空间中。
同构映射可以应用于几何变换中,如 旋转、平移等,将一个向量空间中的 几何变换转移到另一个向量空间中。

什么是向量空间向量空间的定义

什么是向量空间向量空间的定义

什么是向量空间向量空间的定义 向量空间⼜称线性空间,是线性代数的中⼼内容和基本概念之⼀。

那么你对向量空间了解多少呢?以下是由店铺整理关于什么是向量空间的内容,希望⼤家喜欢! 向量空间的简介 在解析⼏何⾥引⼊向量概念后,使许多问题的处理变得更为简洁和清晰,在此基础上的进⼀步抽象化,形成了与域相联系的向量空间概念。

譬如,实系数多项式的集合在定义适当的运算后构成向量空间,在代数上处理是⽅便的。

单变元实函数的集合在定义适当的运算后,也构成向量空间,研究此类函数向量空间的数学分⽀称为泛函分析。

向量空间它的理论和⽅法在科学技术的各个领域都有⼴泛的应⽤。

向量空间的线性映射 若 V 和 W 都是域F上的向量空间,可以设定由V到W的线性变换或“线性映射”。

这些由V到W的映射都有共同点,就是它们保持总和及标量商数。

这个集合包含所有由V到W的线性映射,以 L(V, W) 来描述,也是⼀个域F上的向量空间。

当 V 及 W 被确定后,线性映射可以⽤矩阵来表达。

同构是⼀对⼀的⼀张线性映射。

如果在V 和W之间存在同构,我们称这两个空间为同构;域F上每⼀n 维向量空间都与向量空间F同构。

⼀个在F场的向量空间加上线性映射就可以构成⼀个范畴,即阿贝尔范畴。

向量空间的额外结构 研究向量空间很⾃然涉及⼀些额外结构。

额外结构如下: ⼀个实数或复数向量空间加上长度概念。

就是范数称为赋范向量空间。

⼀个实数或复数向量空间加上长度和⾓度的概念,称为内积空间。

⼀个向量空间加上拓扑学符合运算的(加法及标量乘法是连续映射)称为拓扑向量空间。

⼀个向量空间加上双线性算⼦(定义为向量乘法)是个域代数。

向量空间的公理化定义 设F是⼀个域。

⼀个F上的向量空间是⼀个集合V和两个运算: 向量加法: V + V → V, 记作 v + w, ∃ v, w∈V 标量乘法: F × V → V, 记作 a·v, ∃a∈F, v∈V 符合下列公理 (∀ a, b ∈ F 及 u, v, w ∈ V): 向量加法结合律:u + (v + w) = (u + v) + w; 向量加法交换律:v + w = w + v; 向量加法的单位元:V ⾥有⼀个叫做零向量的 0,∀ v ∈ V , v + 0 = v; 向量加法的逆元素:∀v∈V, ∃w∈V,使得 v + w = 0; 标量乘法分配于向量加法上:a(v + w) = a v + a w; 标量乘法分配于域加法上: (a + b)v = a v + b v; 标量乘法⼀致于标量的域乘法: a(b v) = (ab)v; 标量乘法有单位元: 1 v = v, 这⾥ 1 是指域 F 的乘法单位元。

线性代数中的向量空间

线性代数中的向量空间

线性代数中的向量空间线性代数是数学中的一个重要分支,研究的是向量和线性方程组的性质。

在线性代数中,向量空间是一个基本的概念,它在许多数学和科学领域中都有重要的应用。

本文将介绍关于向量空间的定义、性质以及应用。

一、向量空间的定义在线性代数中,向量空间是指由一组向量构成的集合,其中包含了向量加法和标量乘法两种运算,并满足以下八个性质:1. 零向量存在性:向量空间中存在一个特殊的向量,被称为零向量,记为0,它满足对于任意向量v,有v + 0 = v。

2. 向量加法封闭性:对于任意向量v和w,它们的和v + w也属于向量空间。

3. 向量加法结合律:对于任意向量u、v和w,有(u + v) + w = u + (v + w)。

4. 向量加法交换律:对于任意向量u和v,有u + v = v + u。

5. 标量乘法封闭性:对于任意标量k和向量v,k * v也属于向量空间。

6. 标量乘法结合律:对于任意标量k和l以及向量v,有(k * l) * v = k * (l * v)。

7. 向量与标量加法的分配律:对于任意标量k和向量v、w,有k * (v + w) = k * v + k * w。

8. 向量与标量乘法的分配律:对于任意标量k和l以及向量v,有(k + l) * v = k * v + l * v。

满足以上八个性质的集合即可称为向量空间。

二、向量空间的性质在向量空间中,还有一些重要的性质:1. 零向量的唯一性:向量空间中的零向量是唯一的,即任意向量空间中的零向量都相等。

2. 负向量的存在性:对于任意向量v,在向量空间中存在一个向量-u,使得v + (-u) = 0。

这里的-u被称为v的负向量。

3. 数乘的零乘性:对于任意标量k和向量v,在向量空间中,有0 * v = 0,其中0表示标量的零。

4. 数乘的单位元性:对于任意向量v,在向量空间中,有1 * v = v,其中1表示标量的单位元。

三、向量空间的应用向量空间的概念和性质在数学和科学中有广泛的应用。

线性代数课件--5.1向量空间基本概念

线性代数课件--5.1向量空间基本概念

R( A) {v | v c1a1 c2a2 cnan , c1, 2 , , n R} c c
可等价写成
R( A) {v | v Ax,x Rn }
对一般线性代数方程组成立如下定理 定理 m n线性代数方程组Ax=b相容的充要 条件是
b R( A)
1 1 1 1 1 0 3 2 1 2 1 0 r 0 1 2 1 B ~ 0 0 0 0 2 1 4 3 2 3 0 1 0 0 0 0 所以r(A)r(B) 因此向量b能由 向量组a1 a2 a3线性表示
x1a1 x2a2 xnan b
a1 ,a2 ,… ,an 的线性组合 则方程组有解的条件是 b 可作为
定义 若干个同维数的列向量(行向量)所组成的集
合称为向量组. 有限向量组
a11 A34 a21 a 31
a12 a22 a32
a13 a23 a33
a14 , , , a24 1 2 3 4 a34
因此
b R( A)
r ( A) r ( A)

试证m n齐次线性代数方程组Ax=0
的解集依向量线性运算法则是Rn的子空间. 解 已知齐次线性代数方程组的解集非空,
若记此解集为N(A), 则显然有
1. 若 x1 N ( A),即 Ax1 0, 则对任意常数 c , 必 A(cx1 ) cAx1 c0 0 ,即 cx1 N ( A) ; 2. 若 x1 N ( A), x2 N ( A), 即 Ax1 0, Ax2 0, 则必
为讨论,先将方程组改写成向量形式
1 0 b1 x1 5 x 2 4 b2 记为 x1a1 x2 a2 b 2 4 b3

线性代数 向量空间

线性代数 向量空间

r 基, 称为向量空间 V 的维数,并称 V 为 r维向量 维数, 空间. 空间. 的维数为r 记做dimV=r 若V的维数为r,记做dimV=r
称为0维向量 )只含有零向量的向量空间V称为 说明 (1)只含有零向量的向量空间 称为 维向量 空间, 它没有基. 空间,即dimV=0,它没有基. 它没有基 看作向量组, (2)若把向量空间 V看作向量组,那么 V 的基 ) 就是向量组的极大无关组 极大无关组, 维数就是向量组的 就是向量组的极大无关组 V 的维数就是向量组的 秩. 例6 任何 n 个线性无关的 n 维向量都是向量空间 R n 的一个基,
所以向量组 a1 ,a2 , ,am 的极大无关组就是 L 的一个基 , L 向量组 a1 ,a2 , ,am 的秩就是 L 的维数 . L
三定 3 若 量 a , 2 ,, r 是 量 间 的 个 , . 义: 向 组 1 a L a 向 空 V 一 基
那么 V 中任一向量 x 可唯一表示为 x = x1a1 + x2 a2 + L + xr ar,
3.5向 3.5向 量 空 间
又称线性空间) (Vector Space, 又称线性空间)
一、向量空间简介
定义1 维向量的集合,如果集合V非空, 定义1 设V为 n 维向量的集合,如果集合V非空, 且集合V对于加法 加法及 两种运算封闭 封闭, 且集合V对于加法及数乘两种运算封闭,那么就称 集合V 向量空间. 集合V为向量空间. 说明 所谓封闭 ,是指在集合 V 中进行加法
Q
a = (0 , a2 , L , a n ) T ∈ V , b = (0 , b2 , L , bn ) T ∈ V , a + b = (0, a2 + b2 ,L , an + bn )T ∈ V ,

线性代数-向量空间

线性代数-向量空间
因为V1 ⊂ V2,V2 ⊂ V1,所以V1 = V2 .
二、子空间
定义2 设有向量空间 V1及V2,若向量空间V1 ⊂ V2, 就说 V1 是 V2 的子空间. 实例
设V 是由 n维向量所组成的向量空间, 显然V ⊂ Rn 所以V总是 Rn的子空间.
三、向量空间的基与维数
定义3 设 V是向量空间,如果 r 个向量 α1,α2, ,αr ∈V,且满足
一般地,由向量组a1, a2 ,, am所生成的向量空 间为
V = {x = λ1a1 + λ2a2 + + λmam λ1 ,λ2 ,,λm ∈ R}
例5 设向量组a1 ,,am与向量组b1 ,,bs等价, 记
V1 = {x = λ1a1 + λ2a2 + + λmam λ1 ,λ2 ,,λm ∈ R} V2 = {x = µ1b1 + µ2b2 + + µ sbs µ1 , µ2 ,µ s ∈ R}
(2)若把向量空间 V看作向量组,那末V的基 就是向量组的最大无关组, V 的维数就是向量组的 秩.
(3)若向量组 α1 ,α 2 , ,α r是向量空间V的一
个基,则 V 可表示为
V = {x = λ1α1 + λ2α 2 + + λrα r λ1 , ,λr ∈ R}
例6 设矩阵 2 2 − 1
0
1
0
−2 3
1
0
1
1
−5 3
5 3
1 0 0 2 4
0
1
0
3 −2
3
3
1
0
0
1
−1
2 3
1 0 0 2 4

线性代数中的向量空间理论

线性代数中的向量空间理论

线性代数中的向量空间理论向量空间是线性代数中重要的概念之一,它以向量作为基本元素,以及定义在向量上的运算来构成一个数域上的线性空间。

向量空间理论从数学的角度解释了向量的性质和运算规律,为解决具有线性结构的问题提供了有效的数学工具。

本文将重点介绍向量空间的定义、基本性质和常见应用。

一、向量空间的定义向量空间V被定义为一个非空集合,其中定义了两种运算:向量的加法和数乘运算。

具体要求满足以下8个条件:1. 加法封闭性:对于V中的任意向量x和y,它们的和x+y仍然在V中。

2. 加法结合律:对于V中的任意向量x,y和z,有(x+y)+z=x+(y+z)。

3. 加法交换律:对于V中的任意向量x和y,有x+y=y+x。

4. 存在零向量:存在一个零向量0,对于V中的任意向量x,有x+0=x。

5. 存在逆向量:对于V中的任意向量x,存在一个逆向量-x,使得x+(-x)=0。

6. 数乘封闭性:对于V中的任意向量x和实数a,它们的数乘积ax 仍然在V中。

7. 数乘结合律:对于V中的任意向量x和y,以及实数a,有a(x+y)=ax+ay。

8. 数乘分配律:对于V中的任意向量x和实数a、b,有(a+b)x=ax+bx和(a*b)x=a(bx)。

二、向量空间的基本性质1. 零向量的唯一性:向量空间中的零向量是唯一的,任意向量与零向量的和等于自身。

2. 逆向量的唯一性:向量空间中的每个向量都存在唯一的逆向量。

3. 零乘性质:对于V中的任意向量x和实数a,有a0=0和(-a)x=-(ax)。

4. 向量加法单位:对于V中的任意向量x,有1x=x。

5. 数乘加法单位:对于V中的任意向量x和实数a,有(ax)+(-a)x=(a+(-a))x=0x=0。

三、向量空间的常见应用1. 几何向量的表示:向量空间为解决几何问题提供了数学工具,通过向量运算可以实现向量的平移、旋转、缩放等操作,并用向量表示线段、直线、平面等几何对象。

2. 线性方程组的解法:线性方程组的解可以通过向量空间的概念得到简洁而通用的表示方法,进而求解线性方程组的解或研究其性质。

线性代数-向量空间

线性代数-向量空间
α2 , …,αs线性表示出,又可由 β1 β2 …,βr 线性表示出,所以α 可由β1 β2 …,βr 线性 表示出,即α L(β1 β2 …,βr),因此L(α1, α2 , …,αs) L(β1 β2 …,βr)
同理可证 L(β1 β2 …,βr) L(α1, α2 , …,αs)

L(α1, α2 , …,αs)=L(β1 β2 …,βr)
k (ka1, ka2 ,, kan ) R n
故Rn,是一个向量空间。 例3.4.2 证明 (1)集合
V1 (0, a2 ,, an ) | ai R, i 2,3,, n
是一个向量空间;
(2)集合
V2 (1, a2 ,, an ) | ai R, i 2,3,, n
不是一个向量空间。 证 (1)显然集合V1非空,对任意
过渡矩阵P是可逆的。若不然,齐次 线性方程组PX=O有非零解,设其一个解为 α=(k1,k2, …,km)T,于是
k11 k2 2 km m
(1 ,2 ,,m)
(1 ,2 ,,m)P 0
这意味着β1 β2 …,βm线性相关。 前面我们已经指出,同一向量在不同
基底下的坐标一般是不同的,那么坐标之 间的关系如何呢?

x11 x2 2 x3 3
把α1,α2, α3代入,比较等式两端向量 的对应分量,可得线性方程组
x1 x2 x3 2
2x3 3
2x1 x2 5
解之,得
x1
9 2
,
x2 4,
x3
3 2
于是向量在α基α1,α2, α3下的坐标为
( 9 , 4, 3 )
2
2
3.4.3 基变换与坐标变换 我们知道,向量空间V的基不是唯一

线性代数 第五章 向量空间

线性代数 第五章 向量空间

称为n元向量空间。
,an P
向量空间---基和维数
向量空间V中若向量组 1 ,2 , ,k 为极大
向 线性无关组,则称其为向量空间V的一组基
量 维数:基中所含向量的个数,dimV k.
空 Pn 的基和维数:由n个n元向量组成的极大

线性无关组。故基不唯一。
1,2, ,n , i 0,0, ,1, ,0T
m2 n 2

mn1n , mn2n ,
m11
M=

m21

mnnn .

mn1
m12 m22
mn2
m1n
m2
n


mnn

1 2
n 1 2
n M
M称为基(I)到基(II)的过渡矩阵。(M可逆?)
向量空间---过渡矩阵
(I ) 1,2, ,n; (II) 1, 2, , n 是 Pn

Байду номын сангаас
k31 3 , 1 / 1, 1 ; k32 3 , 2 / 2 , 2 ;
3 3
3 , 2 2 , 2
2
3, 1 1, 1
1.
向量空间---作业
向 P139 6 量 P142 3(1), 3(2) 空 P147 6,7
, , , ;
, 0, 且 , 0 O.
, , 是 Rn 中任意向量,k为任意实数。
向量空间---内积和标准正交基
向量的长度:|| || ,

单位向量: || || 1
向 的两组基,向量 在基(I)、(II)的坐标分

线性代数中的向量空间基础

线性代数中的向量空间基础

线性代数中的向量空间基础线性代数是数学中的一个重要学科,其中向量空间是其中的一个基础概念。

本文将从向量的定义开始介绍向量空间的概念和基础。

一、向量的定义在数学中,一个向量通常被定义为一个有大小和方向的量,用箭头表示。

向量可以有任意多个维度,我们通常将向量表示为一列数或者一行数的形式,例如:\begin{bmatrix}1 \\ 2\end{bmatrix} 或者 [1, 2]二、向量空间的定义向量空间是所有向量的集合,并且满足以下条件:1. 对于所有的向量,它们的和仍然在集合内。

即如果 u 和 v 是向量空间中的向量,则 u + v 也在向量空间中。

2. 对于所有的向量,它们的数量积仍然在集合内。

即如果 u 是向量空间中的向量,k 是一个标量,则 ku 也在向量空间中。

3. 向量空间必须包含零向量,即大小为 0 的向量。

向量空间是线性代数中最基本的概念之一,任何一个向量都必须属于某一个向量空间。

三、向量空间的几何表示向量空间的几何表示通常是在三维空间中表示,我们可以将空间中的每个向量看作三个坐标轴上的一个终点,例如:\begin{bmatrix}1 \\ 2 \\ 3\end{bmatrix} 表示三维空间中从坐标原点到 (1, 2, 3) 这个点的向量。

四、向量空间的基在向量空间中,存在一组向量,可以用它们来表示向量空间中的任意向量。

这些向量被称为向量空间的基,简称为基。

一个向量空间的基必须满足以下条件:1. 基中的向量必须线性无关,即不能表示成其他向量的线性组合。

2. 基中的向量必须能够表示向量空间中的所有向量。

通常情况下,向量空间的基不是唯一的,在选择基的时候,我们希望它尽可能的简单。

五、基的性质在向量空间中,基有一些基本的性质:1. 基中的向量的个数相等。

2. 基中的向量唯一的组合方式可以表示向量空间中的所有向量。

3. 基中的向量不能有任何一个向量的线性组合表示成另一个向量的线性组合。

4. 基的顺序并不影响向量的表示。

线性代数之第4章.向量空间与线性变换

线性代数之第4章.向量空间与线性变换

内积空间定义及性质
定义
设 $V$ 是实数域或复数域 $F$ 上的线性空间,若在 $V$ 上定义了一个二元实函数 $(a, b)$,满足以下性 质
对称性
$(a, b) = overline{(b, a)}$
线性性
$(k_1a_1 + k_2a_2, b) = k_1(a_1, b) + k_2(a_2, b)$
变换矩阵的性质
线性变换的矩阵表示是可逆的当 且仅当T是一个可逆线性变换。
标准矩阵表示法:对于线性变换 T:V→W,可以选取V和W的一组 基,将T在这组基下的矩阵表示为 标准矩阵。标准矩阵是一个m×n 矩阵,其中m和n分别是W和V的 维数。
若T1和T2是两个线性变换,则它 们的复合T1∘T2也是一个线性变换, 且其矩阵表示为两个变换矩阵的乘 积。
性质
03
04
05
线性变换保持原点不动, 线性变换保持向量间的
即T(0)=0。
线性关系,即若向量u和
v线性相关,则T(u)和
T(v)也线性相关。
线性变换的矩阵表示是 唯一的,且与所选的基 无关。
线性变换矩阵表示法
线性变换的矩阵表示是线性的,即 对于任意两个向量x和y以及任意 标量k,有T(kx+y)=kT(x)+T(y)。
02
负定二次型判断方法
03
所有特征值均为负数。
正定二次型和负定二次型判断方法
奇数阶主子式为负,偶数阶主子式为正。
存在可逆矩阵C使得$C^TAC=-I$,其中I是单位矩阵。
二次型在优化问题中应用举例
最小二乘法
约束优化问题
在回归分析中,最小二乘法是一种常用的优 化方法,其目标是最小化残差平方和。该问 题可以转化为求解一个二次型的最小值问题。

线性代数与向量空间

线性代数与向量空间

线性代数与向量空间线性代数是数学中的一个重要分支,研究向量、向量组以及它们之间的线性关系和运算规律。

向量空间是线性代数的核心概念之一,在各个领域中都有广泛的应用。

本文将介绍线性代数的基本概念和向量空间的特点。

一、向量的定义与性质1.1 向量的定义向量是具有大小和方向的量,可以用箭头表示,箭头的长度表示向量的大小,箭头的方向表示向量的方向。

向量通常用字母加箭头表示,如→a。

1.2 向量的性质(1)向量加法:向量与向量相加,按照平行四边形法则进行。

(2)向量数量乘法:向量乘以一个实数,得到一个与原向量长度相似但方向可能相反的向量。

二、向量空间的定义与性质2.1 向量空间的定义向量空间是由一组向量组成的集合,满足以下条件:(1)向量空间中的任意两个向量的加法仍然在向量空间中。

(2)向量空间中的向量与实数的乘积仍然在向量空间中。

(3)向量空间中存在一个零向量,使得任意向量与零向量相加得到自身。

(4)向量空间中的任意向量都有一个相反向量。

2.2 向量空间的性质(1)向量空间中的向量加法满足交换律和结合律。

(2)向量空间中的标量与向量进行运算满足结合律和分配律。

(3)向量空间中的零向量是唯一的。

(4)向量空间中的每个向量都有唯一的相反向量。

三、向量空间的子空间及其性质3.1 子空间的定义子空间是向量空间中的一个子集,本身也是一个向量空间,满足以下条件:(1)子空间中的任意两个向量的加法仍然在子空间中。

(2)子空间中的向量与实数的乘积仍然在子空间中。

(3)子空间包含零向量。

3.2 子空间的性质(1)子空间是向量空间的一个子集,其中的向量运算和标量运算仍然满足向量空间的性质。

(2)子空间的维度小于等于原向量空间的维度。

(3)子空间中的向量组也是线性相关或线性无关的。

四、向量空间的基与维度4.1 基的定义基是指向量空间中的一个向量组,它可以通过线性组合来表示向量空间中的任意向量。

4.2 维度的定义维度是指向量空间的基中向量的个数,记作dim(V)。

线性代数4-5向量空间

线性代数4-5向量空间
§5 向量空间
1. 向量空间
定义6(p102) 设V 是 n 维向量的非空集合,若V 对于向量 加法及数乘两种运算封闭,a, b V , R a b V , a V
?
则称集合V 为 向量空间。 例1(P.103 例17) R 3 a ( 1, 2 , 3 ) 1, 2, 3 R 解 a ( 1 , 2 , 3 ), b ( 1 , 2 , 3 ) a b ( 1 1 , 2 2 , 3 3 ) R 3 a ( 1 , 2 , 3 ) R 3 x
, , , n r 是Ax b的解 (2) Ax 1 b的解向量组中有n-r+1个解线性无关
证明: (1) , 1 ,, n r 线性无关
, P.110 31: 设 是Ax b的一个解 1 , , n r 是对应齐次方程组 的一个基础解系。证明 (1) , 1 , , n r 线性无关; : ( 2) , 1 , , n r 线性无关。
a b ( 0 , 2 2 , , n n ) V1 a (0 , 2 ,, n ) V1 (P.103 例19) V a ( 1 , , ) , , R 2 , 2 n 2 n a ( 1, 2 ,, n ) , b (1 , 2 ,, n ) V2 , a b ( 2 , 2 2 , , n n ) V2
P. , 33: 设 Ax b 的系数矩阵的秩 , ,, 是其 r 110 2 , , n r 1是方程组 Ax nr b1 1
个线性无关的 , 证明它的任一解 可表示为 解
1 n r 1 n r 1

向量空间知识点总结

向量空间知识点总结

向量空间知识点总结一、向量空间的定义和性质1.1 向量空间的定义向量空间的定义是线性代数中的基础知识之一。

一般来说,向量空间是一个满足一系列条件的集合。

设V是一个包含向量的集合,如果满足以下条件,则称V为一个向量空间:(1)V中的任意两个向量的和仍然在V中,即对于任意的u、v∈V,有u+v∈V;(2)V中的任意一个向量与实数的乘积仍然在V中,即对于任意的u∈V,λ∈R,有λu∈V;(3)向量空间V中存在一个零向量0∈V,满足对于任意的u∈V,有u+0=u。

满足以上三个条件的向量空间V,通常记作(V,+,·),其中“+”表示向量的加法运算,“·”表示数量乘法运算。

1.2 向量空间的性质向量空间具有一些重要的性质,这些性质对于理解向量空间具有重要意义,并且也是研究向量空间的基础。

向量空间的一些性质如下:(1)向量空间的加法和数量乘法封闭性:对于向量空间中的任意两个向量u和v,以及任意的实数λ,有u+v∈V和λu∈V,即向量空间对加法和数量乘法运算是封闭的。

(2)向量空间中的零向量唯一:向量空间中只存在一个零向量0,满足对于任意的u∈V,有u+0=u。

(3)向量空间中的相反元存在性:对于向量空间中的任意一个向量u,存在一个向量-v,使得u+(-v)=0。

(4)向量空间中的数量乘法分配律:对于向量空间中的任意两个实数λ和μ,以及任意的向量u,有(λ+μ)u=λu+μu和λ(u+v)=λu+λv。

向量空间的定义和性质是向量空间理论的基础,对于理解向量空间的概念和性质具有重要的意义。

在实际问题中,向量空间的定义和性质也具有重要的应用价值。

二、子空间2.1 子空间的定义子空间是向量空间中一个重要的概念,它是指在一个向量空间中的子集合,它本身也构成一个向量空间。

设V是一个向量空间,W是V的一个非空子集合,如果满足以下条件,则称W是V的一个子空间:(1)W中的任意两个向量的和仍然在W中,即对于任意的u、v∈W,有u+v∈W;(2)W中的任意一个向量与实数的乘积仍然在W中,即对于任意的u∈W,λ∈R,有λu∈W。

向量空间的定义和性质

向量空间的定义和性质

向量空间的定义和性质向量空间是线性代数中的重要概念,它涉及到向量的集合以及相关的运算规则。

本文将介绍向量空间的定义和性质,并逐步展开讨论。

一、向量空间的定义向量空间是指一个由向量构成的集合,同时满足以下条件:1. 加法运算封闭性:对于任意两个向量u和v,它们的和仍然在该向量空间内,记作u+v。

2. 数乘运算封闭性:对于任意向量u和标量k,它们的乘积仍然在该向量空间内,记作ku。

3. 零向量存在性:存在一个称为零向量的特殊向量,满足对于任意向量u,u+0=u。

4. 加法交换律:对于任意两个向量u和v,有u+v=v+u。

5. 加法结合律:对于任意三个向量u、v和w,有(u+v)+w=u+(v+w)。

6. 数乘结合律:对于任意向量u和标量k1、k2,有(k1k2)u=k1(k2u)。

7. 数乘分配律1:对于任意向量u和标量k1、k2,有(k1+k2)u=k1u+k2u。

8. 数乘分配律2:对于任意向量u和标量k,有k(u+v)=ku+kv。

二、向量空间的性质1. 零向量唯一性:零向量是唯一的,即向量空间中只存在一个零向量。

2. 加法逆元存在性:对于任意向量u,都存在一个称为它的加法逆元的向量-v,满足u+(-v)=0。

3. 乘法单位元存在性:对于任意向量u,有1u=u。

4. 数乘分配律3:对于任意向量u和标量k1、k2,有(k1-k2)u=k1u-k2u。

5. 数乘分配律4:对于任意向量u和标量k,有(ku)v=k(uv)。

三、向量空间的例子1. 实数域上的n维向量空间:实数域上由n个实数组成的有序数组成的集合,记作R^n,其满足所有向量空间的定义和性质。

2. 矩阵向量空间:矩阵构成的集合,具有特定的维度,包含了所有矩阵运算规则。

3. 多项式向量空间:包含所有多项式函数的集合,满足多项式的加法和数乘运算规则。

4. 函数空间:由所有满足特定性质的函数构成的集合,包含了函数的加法和数乘运算规则。

四、向量空间的应用向量空间的概念在很多领域都有广泛应用。

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第五节 向量空间分布图示★ 向量空间 ★ 例1 ★ 例2★ 例3 ★ 例4 ★ 例5★ 子空间 ★ 例6 ★ 例7 ★ 向量空间的基与维数 ★ 例8 ★ 例9 ★ 向量在基下的坐标 ★ 例10 ★ 关于集合的坐标系的注记 ★ 例11 ★ 内容小结 ★ 课堂练习 ★ 习题3-5内容要点一、向量空间与子空间定义1 设V 为n 维向量的集合,若集合V 非空,且集合V 对于n 维向量的加法及数乘两种运算封闭, 即(1) 若,,V V ∈∈βα则V ∈+βα; (2) 若,,R V ∈∈λα则V ∈λα. 则称集合V 为R 上的向量空间.记所有n 维向量的集合为n R , 由n 维向量的线性运算规律,容易验证集合n R 对于加法及数乘两种运算封闭. 因而集合n R 构成一向量空间, 称n R 为n 维向量空间.注:3=n 时, 三维向量空间3R 表示实体空间;2=n 时, 维向量空间2R 二表示平面; 1=n 时, 一维向量空间1R 表示数轴. 3>n 时, n R 没有直观的几何形象.定义2 设有向量空间1V 和2V , 若向量空间21V V ⊂, 则称1V 是2V 的子空间.二、向量空间的基与维数定义3 设V 是向量空间, 若有r 个向量V r ∈ααα,,,21 , 且满足 (1) r αα,,1 线性无关;(2) V 中任一向量都可由r αα,,1 线性表示.则称向量组r αα,,1 为向量空间V 的一个基, 数r 称为向量空间V 的维数,记为r V =dim 并称V 为r 维向量空间.注: (1) 只含零向量的向量空间称为0维向量空间, 它没有基;(2) 若把向量空间V 看作向量组,则V 的基就是向量组的极大无关组, V 的维数就是向量组的秩;(3) 若向量组r αα,,1 是向量空间V 的一个基,则V 可表示为}.,,,,|{2111R x x V r r r ∈++==λλλαλαλ此时, V 又称为由基r αα,,1 所生成的向量空间. 故数组r λλ,,1 称为向量x 在基r αα,,1 中的坐标.注: 如果在向量空间V 中取定一个基r a a a ,,,21 , 那么V 中任一向量x 可惟一地表示为,2211r r a a a x λλλ+++=数组r λλλ,,,21 称为向量x 在基r a a a ,,,21 中的坐标.特别地, 在n 维向量空间n R 中取单位坐标向量组n e e e ,,,21 为基,则以n x x x ,,,21 为分量的向量x ,可表示为,2211n n e x e x e x x +++= 可见向量在基n e e e ,,,21 中的坐标就是该向量的分量. 因此n e e e ,,,21 叫做n R 中的自然基.例题选讲例1 (E01) 判别下列集合是否为向量空间},,|),,,0({221R x x x x x V n T n ∈== 解 1V 是向量空间. 因为对于1V 的任意两个元素,,,,T n a a )0(2 =α,,,,12)0(V b b T n ∈= β有122)0(V b a b a T n n ∈++=+,,, βα.,,,12)0(V a a T n ∈=λλλα例2 (E02) 判别下列集合是否为向量空间},,|),,,1({222R x x x x x V n T n ∈==解 2V 不是向量空间.因为若,,,,,22)1(V a a T n ∈= α 则.,,,,22)222(2V a a T n ∉= α例3 (E03) 设βα,为两个已知的n 维向量, 集合},|{R V ∈+==μλμβλαξ试判断集合V 是否为向量空间.解 V 是一个向量空间. 因为若,βμαλξ111+=,βμαλξ222+= 则有,V ∈+++=+βμμαλλξξ)()(212121 .V k k k ∈+=βμαλξ)()(111 这个向量空间称为由向量βα,所生成的向量空间.注: 通常由向量组m a a a ,,,21 所生成的向量空间记为}.,,,|{212211R a a a V m m m ∈+++==λλλλλλξ例4 (E04) 设向量组m αα,,1 与向量组s ββ,,1 等价, 记},,,|{},,,|{21221122122111R V R V s s s m m m ∈+++==∈+++==μμμβμβμβμξλλλαλαλαλξ试证: .21V V =证 设,1V ∈ξ 则ξ可由m αα,, 1线性表示.因m αα,, 1可由s ββ,, 1线性表示,故ξ 可由s ββ,, 1线性表示.2V ∈ξ 这就是说,若,1V ∈ξ则2V ∈ξ .21V V ⊂类似地可证:若,2V ∈ξ则1V ∈ξ .12V V ⊂ 因为,21V V ⊂,12V V ⊂所以.21V V =例5 (E05) 考虑齐次线性方程组0=Ax ,全体解的集合为}0|{==ααA S显然, S 非空),0(S ∈ 任取k S ,,∈βα为任一常数, 则Sk k kA k A S A A A ∈===∈+=+=+αααβαβαβα即即,00)(,0)(故S 是一向量空间. 称S 为齐次线性方程组0=AX 的解空间.例6 (E06) 3R 中过原点的平面是3R 的子空间 证明 3R 中过原点的平面可以看作集合()(){}33,,0,,,V R x y z x y z R αβγαβγ=∈++=∈其中若()111,,V αβγ∈,()222,,V αβγ∈,即1112220,0x y z x y z αβγαβγ++=++= 则有121212111()()()0,0x y z k x k y k z ααββγγαβγ+++++=++=即()()111222,,,,V αβγαβγ+∈,()111,,k V αβγ∈故3R 中过原点的平面是3R 的子空间例7 (E07) 向量空间2R 不是3R 的子空间,因为2R 根本不是3R 的子集(3R 中的向量有三个分量,但2R 中的分量却只有两个). 集合 (){},,0,H s t s t R =∈是3R 的与2R 有相同表现的子集,尽管严格意义上H 不同于2R ,见右图. 证明H 是3R 的子空间.证明 任取()()1122,,0,,,0s t s t H ∈,k 为任一常数,则()()1122,,0,,0s t s t H +∈, ()11,,0k s t H ∈因此H 是3R 的子空间.例8 (E08) 证明单位向量组,)1,,0,0,0(,)0,,0,1,0(,)0,,0,0,1(21T n T T ===εεε是n 维向量空间n R 的一个基.证 (1)易见n 维向量组n εεε,,, 21线性无关;(2)对n 维向量空间n R 中的任意一向量,,,,T n a a a )(21 =α有,n n a a a εεεα+++= 2211 即n R 中的任意一向量都可由初始向量线性表出. 因此,向量组,,21εεn ε, 是n 维向量空间n R 的一个基.例9 (E09) 给定向量T T T T )3,1,1(,)1,3,2(,)5,3,1(,)1,4,2(321=-=-=-=βααα试证明:向量组321,,ααα是三维向量空间3R 的一个基, 并将向量β用这个基线性表示.证 令矩阵,,,)(321ααα=A 要证明321ααα,,是3R 的一个基,只需证明;E A → 又设332211αααβx x x ++=或β=Ax则对)(βA 进行初等行变换,当将A 化为单位矩阵E 时,同时将向量β化为.β1-=A X =)(βA ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---315113341212行变换⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-410010104001可见,E A →故321ααα,,是3R 的一个基,且.32144αααβ+-=例10 (E10) 考虑2R 的一个基12,αα,其中()()TT121,0,1,2αα==,若2R 的一向量x 在基12,αα的坐标为()T 2,3-,求x . 又若()T4,5y =,试确定向量y 在基12,αα的坐标.解 结合x 在基12,αα的坐标构造x ,即111(2)3026x ⎛⎫⎛⎫⎛⎫=-+= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭设y 在基12,αα的坐标为()T12,λλ,则⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛54210121λλ 或⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛54201121c c 该方程可以通过增广矩阵上的行变换或利用等号左边矩阵的逆来求解. 无论哪种方法,都能得到方程的解1235,22λλ==. 因此123522y αα=+. 例11 设()()()TTT123,6,2,1,0,1,3,12,7.v v x ==-=判断x 是否属于由12,v v 生成的向量空间. 如果是, 求出x 在12,v v 中的坐标.解 如果x 是属于由12,v v 生成的向量空间,则下列向量方程是有解的:123136012217λλ-⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪+= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭若12,λλ存在,它们应该是x 在12,v v 中的坐标. 利用行变换可得3131026012013217000-⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪→ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭因此122,3λλ==.课堂练习1.设向量组,)14,2(,)0,2,2(,)1,0,1(:321T T T A -===ααα向量组.)4,4,2(,)4,2,1(:21T T B -=-=ββ试证明向量组A 是三维向量空间3R 的一个基,并将向量组B 用这个基线性表示.。

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