线性空间与子空间

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2线性子空间与子空间的分解

2线性子空间与子空间的分解

设欧氏空间 R n 中的基为 1 , 2 , n ,欧氏空间中 有两个向量
xii , y j j
i 1 i 1
n
n
计算 , 的内积
( , ) ( xi i , y j j ) xi ( i , j ) y j
i 1 j 1 i 1 j 1
, V ,都有一个实数 ( , ) 与之对应,且满足
(1) ( , ) ( , ) ; (2) ( , ) ( , ) ( , ) ; (3) (k , ) k ( , ) ; (4) ( , ) 0, 当且仅当 0 时 ( , ) 0 . 则称 ( , ) 为 与 的内积。定义了内积的实线性空间 V 称为 内积空间, 又称欧几里得空间或 Euclid 空间 (简称欧氏空间)
矩阵AT的零空间
N ( A ) { y | A y 0, y R }
T T m
矩阵A的左零空间
例3 矩阵A的四个子空间(续)
n 矩阵A的值域(列空间) R( A) { y | y Ax, x R }
矩阵A的零空间
N ( A) {x | Amn x 0, x Rn }
N(A) ⊥ R(AT)
N(AT) ⊥ R(A)
1 , 2 ,..., m 定理 设W是Vn的一个m维子空间, 是W的一个基,则这m个向量必定可扩充为 Vn的基.
二、子空间的分解 定理 如果V1,V2是数域K上线性空间V的两 个子空间,那么它们的交V1 ∩V2也是V的子 空间;它们的和V1 +V2也是V的子空间。
T T m
矩阵A的行空间 R( AT ) {z | z AT y, y Rm} 矩阵A的左零空间 N ( A ) { y | A y 0, y R } 设矩阵A的秩为r, 即rank(A)=r,则 dim(R(A))=r, dim(N(A))=n-r; dim(R(AT))=r, dim(N(AT))=m-r; dim(N(A)) - dim(N(AT))= n - m.

1.1线性空间及其子空间

1.1线性空间及其子空间

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1.1.3 线性空间的子空间
定义1.6 设 X 是数域 上的线性空间, Y 是 X 的一个
非空子集, 如果 Y 对 X 的线性运算是封闭的, 即
x y Y , x Y ,
x, y பைடு நூலகம்Y , Å ,
则称 Y 是 X 的线性子空间, 简称为 X 的子空间.
注 1. 在线性空间 X 的线性运算下, Y 本身是线性空间. 2. 仅含零元素的集合{0} 以及 X 本身都是 X 的子空间. 3. P[a, b] 和Pn[a, b] 都是线性空间C[a, b] 的子空间.
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1.1.3 线性空间的子空间
例1.4 在线性空间 3 中, 过原点(0,0,0)的平面
B [bij ]mn
mn
, , 在 mn 上定义加法和数乘:
a11 b11 a12 b12 a1n b1n a b a22 b22 a2 n b2 n , 21 21 am1 bm1 am 2 bm 2 amn bmn
同样复向量空间 n 中的任何一个向量都可由向量组
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1.1.3 线性空间的子空间
例1.6 设 X 是 上的线性空间, M 是 X 的非空子集, 令
n spanM i xi n , xi M , i Å , i 1, 2,, n , i 1
即 spanM 是由M 中任何有限个元素的任意线性组合的
定义1.4 设 A , A .
(1) 若存在 , 满足
(a) x A, 有 x ;
(b) 0, x A, s.t. x , 则称 是 A 的上确界, 记为 sup A .

线性空间子空间

线性空间子空间

线性空间子空间概念在线性代数中,线性空间是指具有加法和标量乘法运算的集合,它满足以下四个条件:1.加法封闭性:对于任意的两个向量u和v,它们的和u+v也属于线性空间中。

2.标量乘法封闭性:对于任意的标量k和向量u,它们的乘积ku也属于线性空间中。

3.加法结合律:对于任意的三个向量u、v和w,满足(u+v)+w = u+(v+w)。

4.零向量存在性:存在一个零向量0,满足对于任意的向量u,都有u+0 = u。

线性空间中的子空间是指线性空间的一个子集,且在该子集上定义的加法和标量乘法运算仍然满足线性空间的四个条件。

换句话说,如果一个集合是某个线性空间的子空间,那么它也是一个线性空间。

性质线性空间子空间具有以下性质:1.子空间包含零向量:任意线性空间的子空间都必然包含零向量0。

2.子空间封闭性:对于任意子空间中的两个向量,它们的和仍然属于该子空间。

3.子空间封闭于标量乘法:对于任意子空间中的一个向量和一个标量,它们的乘积仍然属于该子空间。

例子考虑一个实数域上的线性空间R^3,其中的向量可以表示为(x, y, z)的形式。

假设我们要研究关于平面x = 0的子空间。

这个子空间可以表示为{(0, y, z) | y, z∈R}。

验证这个集合是线性空间的子空间需满足以下条件:1.加法封闭性:对于任意两个向量(0, y₁, z₁)和(0, y₂,z₂),它们的和(0, y₁+y₂, z₁+z₂)仍然属于这个集合。

2.标量乘法封闭性:对于任意向量(0, y, z)和标量k,它们的乘积(k⋅0, k⋅y, k⋅z)仍然属于这个集合。

3.加法结合律:满足(u+v)+w = u+(v+w)对于这个集合中任意的向量u、v和w。

4.零向量存在性:这个集合中存在一个零向量(0, 0, 0),满足任意向量(0, y, z)加上零向量仍然得到(0, y, z)。

由于满足这四个条件,我们可以得出结论,这个集合是我们所考虑的线性空间R^3的子空间。

高等代数 第6章线性空间 6.6 子空间的直和与线性空间的同构

高等代数 第6章线性空间 6.6 子空间的直和与线性空间的同构

多个子空间的直和
设W1,W2,…,Wr都是线性空间V的子空间。如果 则称 W1+ W2+…+ Wr 为子空间 W1 , W2 , … , Wr 的直和,记为 W1+ W2+…+ Wr。
说明:一定要注意这里的条件是 ,不是Wi Wj ={0},初学者
很容易出错。 多个子空间的和构成直和的条件 设 W1,W2 ,…,Wr是线性空间V的子空间,则 W1+ W2+…+ Wr 构成直和的充要条件是下列之一成立:
n维线性空间
Vn
R
n
x1 1 x2 2 xn n
x ( x1 , x2 , , xn )
T
( 2)设
( x1 , x2 ,, xn )T ( y1 , y2 ,, yn )T
( x1 , x2 ,, xn ) ( y1 , y2 ,, yn )
T T
则有
( x1 , x2 ,, xn )
T
结论 1.数域 P上任意两个n 维线性空间都同 构. 2.同构的线性空间之间具有反身性、对称性 与传递性. 3.同维数的线性空间必同构.
同构的意义
在线性空间的抽象讨论中,无论构成线性空间 的元素是什么,其中的运算是如何定义的,我们所 关心的只是这些运算的代数性质.从这个意义上可 以说,同构的线性空间是可以不加区别的,而有限 维线性空间唯一本质的特征就是它的维数.
定义 设U、V是两个线性空间,如果它们的元素 之间有一一对应关系 ,且这个对应关系保持线性 组合的对应,那末就称线性空间 U2 xn n x1 , x2 ,, xn R
与 n 维数组向量空间 R n 同构. 因为 T (1) Vn中的元素与R n中的元素( x1 , x2 ,, xn ) 形成一一对应关系;

线性空间与子空间的性质

线性空间与子空间的性质

线性空间与子空间的性质线性空间是数学中的一个重要概念,广泛应用于线性代数、函数分析和其他相关领域。

线性空间由两个基本要素组成:一个域和一个向量集合。

在线性空间中,向量之间可以进行加法和数乘操作,并满足相应的性质。

子空间是线性空间的一个重要概念,它由线性空间中的一部分向量组成,同时满足线性空间的定义和运算规则。

本文将介绍线性空间和子空间的性质。

一、线性空间的性质1. 加法封闭性线性空间中的任意两个向量相加仍然属于该空间。

即对于任意的向量u和v,u+v仍然属于线性空间。

2. 数乘封闭性线性空间中的任意向量与一个标量相乘仍然属于该空间。

即对于任意的向量u和标量c,cu仍然属于线性空间。

3. 加法交换律线性空间中的向量加法满足交换律。

即对于任意的向量u和v,u+v=v+u。

4. 加法结合律线性空间中的向量加法满足结合律。

即对于任意的向量u、v和w,(u+v)+w=u+(v+w)。

5. 零向量的存在线性空间中存在一个特殊的向量,称为零向量,它与任意向量相加得到该向量本身。

即对于线性空间中的任意向量u,存在一个零向量0,使得u+0=u。

6. 加法逆元的存在线性空间中的任意向量都存在一个相反向量,使得它们相加等于零向量。

即对于线性空间中的任意向量u,存在一个向量-v,使得u+(-v)=0。

二、子空间的性质1. 非空性子空间中至少包含一个向量。

2. 加法封闭性子空间中的任意两个向量相加仍然属于该子空间。

即对于任意的子空间中的向量u和v,u+v仍然属于该子空间。

3. 数乘封闭性子空间中的任意向量与一个标量相乘仍然属于该子空间。

即对于任意的子空间中的向量u和标量c,cu仍然属于该子空间。

4. 包含零向量子空间中必须包含零向量。

5. 子空间的维数子空间的维数是指子空间中所含向量的最大线性无关组的向量个数。

6. 子空间的性质继承子空间继承了线性空间的所有性质。

总结:线性空间是由向量组成的数学结构,具有加法和数乘操作,并满足一系列性质,如加法封闭性和数乘封闭性。

线性空间与子空间

线性空间与子空间

第一讲线性空间一、线性空间的定义及性质[知识预备]★集合:笼统的说是指一些事物(或者对象)组成的整体集合的表示:枚举、表达式集合的运算:并(),交()另外,集合的“和”(+):并不是严格意义上集合的运算,因为它限定了集合中元素须有可加性。

★数域:一种数集,对四则运算封闭(除数不为零)。

比如有理数域、实数域(R)和复数域(C)。

实数域和复数域是工程上较常用的两个数域。

线性空间是线性代数最基本的概念之一,也是学习现代矩阵论的重要基础。

线性空间的概念是某类事物从量的方面的一个抽象。

1.线性空间的定义:设V是一个非空集合,其元素用x,y,z等表示;K是一个数域,其元素用k,l,m等表示。

如果V满足[如下8条性质,分两类]∈时,有唯一的和(I)在V中定义一个“加法”运算,即当x,y V+∈(封闭性),且加法运算满足下列性质x y V(1)结合律()()++=++;x y z x y z(2)交换律x y y x+=+;(3)零元律存在零元素o,使x+o x=;(4)负元律对于任一元素x V∈,使∈,存在一元素y V+=o,且称y为x的负元素,记为(x-)。

则有()x y+-= o。

x x(II)在V中定义一个“数乘”运算,即当x V∈,k K∈时,有唯一的kx V∈(封闭性),且数乘运算满足下列性质(5)数因子分配律()k x y kx ky+=+;(6)分配律()+=+;k l x kx lx(7)结合律()()=;k lx kl x(8)恒等律1x x=; [数域中一定有1]则称V为数域K上的线性空间。

注意:1)线性空间不能离开某一数域来定义,因为同一个集合,如果数域不同,该集合构成的线性空间也不同。

(2)两种运算、八条性质数域K中的运算是具体的四则运算,而V中所定义的加法运算和数乘运算则可以十分抽象。

(3)除了两种运算和八条性质外,还应注意唯一性、封闭性。

唯一性一般较显然,封闭性还需要证明,出现不封闭的情况:集合小、运算本身就不满足。

线性空间与子空间

线性空间与子空间

第一讲 线性空间一、 线性空间的定义及性质 [知识预备]★集合:笼统的说是指一些事物(或者对象)组成 的整体 集合的表示:枚举、表达式 集合的运算:并(),交()另外,集合的“和”(+):并不是严格意义上集合的运算,因为它限定了集合中元素须有可加性。

★数域:一种数集,对四则运算封闭(除数不为零)。

比如有理数域、实数域(R )和复数域(C )。

实数域和复数域是工程上较常用的两个数域。

线性空间是线性代数最基本的概念之一,也是学习现代矩阵论的重要基础。

线性空间的概念是某类事物从量的方面的一个抽象。

1.线性空间的定义:设V 是一个非空集合,其元素用x,y,z 等表示;K 是一个数域,其元素用k,l,m 等表示。

如果V 满足[如下8条性质,分两类] (I )在V 中定义一个“加法”运算,即当x,y V ∈时,有唯一的和x y V +∈(封闭性),且加法运算满足下列性质(1)结合律 ()()x y z x y z ++=++; (2)交换律 x y y x +=+;(3)零元律 存在零元素o ,使x +o x =;(4)负元律 对于任一元素x V ∈,存在一元素y V ∈,使x y +=o ,且称y 为x 的负元素,记为(x -)。

则有()x x +-= o 。

(II )在V 中定义一个“数乘”运算,即当x V ∈,k K ∈时,有唯一的kx V ∈(封闭性),且数乘运算满足下列性质 (5)数因子分配律 ()k x y kx ky +=+; (6)分配律 ()k l x kx lx +=+; (7)结合律 ()()k lx kl x =;(8)恒等律 1x x =; [数域中一定有1] 则称V 为数域K 上的线性空间。

注意:1)线性空间不能离开某一数域来定义,因为同一个集合,如果数域不同,该集合构成的线性空间也不同。

(2)两种运算、八条性质数域K 中的运算是具体的四则运算,而V 中所定义的加法运算和数乘运算则可以十分抽象。

高等代数-6.5线性子空间

高等代数-6.5线性子空间

若为Pn的子空间,求出其维数与一组基.
解:W1 、W3是Pn的子空间, W2不是Pn的子空间.
事实上,W1 是n元齐次线性方程组
x1 x2 xn 0

的解空间. 所以,维W1 =n-1,①的一个基础解系
§6.5 线性子空间
1 (1, 1,0, ,0), 2 (1,0, 1,0, ,0),
② (*)的一个基础解系就是解空间W的一组基.
§6.5 线性子空间
例5 判断下列子集合哪些是Pn的子空间: W1 {( x1, x2 , , xn ) x1 x2 xn 0, xi P} W2 {( x1, x2 , , xn ) x1 x2 xn 1, xi P}
W3 {( x1, x2, , xn1,0) xi P, i 1,2, , n 1}
为V的一组基.即在 V中必定可找到 n-m 个向量
m1,m2 , ,n ,使 1,2 , ,n为 V 的一组基.
证明:对n-m作数学归纳法. 当 n-m=0时,即 n=m,
1,2 , ,m 就是V的一组基. 定理成立.
假设当n-m=k时结论成立.
§6.5 线性子空间
下面我们考虑 n-m=k+1 的情形.
§6.5 线性子空间
同理可得, L(1, 2 , , s ) L(1,2, ,r ) 故, L(1,2 , ,r ) L(1, 2 , , s )
2)设向量组 1,2 , ,r 的秩为 t,不妨设 1,2 , ,t (t r) 为它的一个极大无关组.
因为 1,2 , ,r 与 1,2 , ,t 等价, 所以,
1
3 1
,
1
3
(1 , 2
, 3 ,4
)
3 0 3
,

线性空间--子空间

线性空间--子空间

线性空间子空间子空间就是线性空间的非空集合对于其中的运算也构成一个空间,而span{ v1,v2...,vn }表示由v1,v2...,vn 张成的子空间,即v1,v2...,vn 所有可能的线性组合构成的子空间。

子空间是空间,从而子空间存在着基底,子空间的任何一个基底张成的空间就是这个子空间本身。

综上:子空间可以看成一些向量张成的空间,而由一些向量v1,v2...,vn 张成的空间span{ v1,v2...,vn }一定是一个子空间。

2、R3中的一条通过原点的直线是R3的子空间。

按照子空间的判断方法,只需要验证对其加法和数乘运算封闭即可。

这里的加法是向量加法,数乘是数和向量的数乘。

易知,对于过原点的直线来说,其上任意两点对应的两个向量(原点为起点,直线上的点为终点对应的向量)必共线,从而可知相加之后,起点仍选为原点,终点必落在原来的直线上,因此,对加法封闭。

其次,对于数乘,很容易验证也封闭。

故,R3中的一条通过原点的直线是R3的子空间。

对于不过原点的直线,构不成子空间。

3、请用Rn空间为例子解释下子空间的定义或者是说概念。

这里关键是理解子空间的概念以及其判定方法:只需要所给线性空间的非空子集合对于线性空间本身的两个运算:加法和数乘封闭即可!比如:向量(0,0,。

,0)本身构成Rn的一个零维子空间,因为这个集合只有一个元素0,0+0=0,k0=0,所以对加法和数乘封闭。

向量(1,0,。

,0)的倍数的全体就构成Rn的一个一维子空间,因为这个集合的元素都是(1,0,。

,0),易知(1,0,。

,0)的倍数相加仍是它的倍数,且任何一个数k乘以它的倍数仍是它的倍数,即k*d(1,0,...,0)=kd*(1,0, 0所以对加法数乘封闭。

向量(1,0,...,0)和(0,1,0,...,0)的所有线性组合构成Rn的一个2维子空间等。

同样道理,可知对加法数乘都封闭。

线性空间中的基本定义及性质

线性空间中的基本定义及性质

线性空间中的基本定义及性质线性空间是现今数学中的一个基础概念。

它在向量、矩阵、微积分、拓扑等多个数学分支中都有广泛的应用。

本文将简单介绍线性空间的基本定义及其性质。

一、线性空间的基本定义线性空间是一种包含数个元素的空间,其内部具有向量加法运算和数乘运算。

具体来说,设V为一个非空集合,其中的元素称为向量。

若V上有两种运算,一种为向量加法运算,用+表示,另一种为数乘运算,用·表示,则称(V, +, ·)为一个线性空间,满足以下条件:1.加法交换律:对任意u,v∈V,有u+v=v+u;2.加法结合律:对任意u,v,w∈V,有(u+v)+w=u+(v+w);3.存在零向量:存在一个元素0∈V,使得对任意u∈V,有u+0=u;4.对任意向量u∈V,存在相反元素:对任意u∈V,存在一个元素-v∈V,使得u+(-v)=0;5.数乘结合律:对任意α,α∈R,u∈V,有(αα)u=α(αu);6.分配律:对任意α∈R,u,v∈V,有α(u+v)=αu+αv,(α+α)u=αu+αu;7.标量乘法:对任意u∈V,有1u=u。

在以上定义中,R表示实数集合上的乘法运算。

二、线性空间的性质线性空间的定义虽然简单,但它带来了许多重要的性质。

以下是几个典型的例子:1. 零向量唯一性:线性空间中仅存在一个零向量,任何向量加上该零向量等于其本身。

2. 相反元素唯一性:线性空间中任一向量的相反元素是唯一的。

3. 线性组合性质:设{u1,u2,...,un}为V中的向量。

{a1,a2,...,an}为任意实数,则线性组合a1u1+a2u2+...+anun∈V。

其中,每个ai乘以ui叫做向量ui 的系数。

4. 子空间的定义:设V为一个线性空间,如果它的子集W满足:(1)对于任意向量u,v∈W,u+v∈W;(2)对于任意α∈R,u∈W,有αu∈W;则称W是V的一个子空间。

5. 线性无关性:设V为一个线性空间,{u1,u2,...,un}为其中的向量。

第4节 线性子空间

第4节 线性子空间
1 , 2 , , r , ; 1 , 2 , , r ,
都线性相关,从而
k11 k2 2 kr r , l11 l2 2 lr r ,
于是对任意的数x, y, 有
x y ( xk1 yl1 )1 ( xkr yl r ) r ,
它是V 注释1 (1)线性空间V是它自身的子空间, 的子空间中最大的。 它是V的子空间中最小的, (2){0}也是V的子空间, 称为V的零子空间。 二、线性子空间的性质 命题4.1 线性空间V的有限个子空间的交仍是V的 子空间。
注释2 线性空间V的两个子空间的并是子空间吗?
两个子空间的并不一定是子空间, 例如
V1 {(a ,0,0) a R}; V2 {(0, b,0) b R}
它们的并集 都是R3的子空间,
V1 V2 {(a ,0,0),(0, b,0) a , b R} {(a , b,0) a , b R 且a 0或b 0}
不是R3的子空间. 因它对R3的加法运算不封闭。 事实上,
问 例4.2 设 1 , 2 , 3 是立体空间上 R3 的向量,
L(1 , 2 , 3 ) l11 l2 2 l3 3 : l1 , l2 , l3 R
有可能表示空间的什么图形?
解 如果 1 2 3 0, 则 L(1 , 2 , 3 ) (0,0,0) , 此时 L(1 , 2 , 3 ) 就是立体空间的坐标原点。 如果 1 , 2 , 3 不全为0并且三个向量共线,则
从而 x y W . 即 1 , 2 , , r , x y 线性相关,
(2) 不能构成子空间, 因为加法一般不封闭。
例如, 在向量空间 K 4 中取向量

线性子空间

线性子空间

α1 ,α 2 ,⋯ ,α t ( t ≤ r ) 为它的一个极大无关组. 为它的一个极大无关组.
因为 α 1 ,α 2 ,⋯ ,α r 与 α 1 ,α 2 ,⋯ ,α t 等价, 所以, 等价, 所以,
L(α1 ,α 2 ,⋯ ,α r ) = L(α1 ,α 2 ,⋯ ,α t ).
第六章 线性空间 §5 线性子空间
例5
判断P 的下列子集合哪些是子空间: 判断 n的下列子集合哪些是子空间:
W1 = {( x1 , x2 ,⋯ , xn ) x1 + x2 + ⋯ + xn = 0, xi ∈ P } W2 = {( x1 , x2 ,⋯ , xn ) x1 + x2 + ⋯ + xn = 1, xi ∈ P } W3 = {( x1 , x2 ,⋯ , xn−1 ,0) xi ∈ P , i = 1,2,⋯ , n − 1}
的一个子空间. 则R[x]为V的一个子空间. 为 的一个子空间 例3 P[x]n是P[x]的的线性子空间. 的的线性子空间. 的的线性子空间
线性子空间
第六章 线性空间 §5
ห้องสมุดไป่ตู้
例4
n元齐次线性方程组 元齐次线性方程组
a11 x1 + a12 x2 + ⋯ + a1n xn = 0 a21 x1 + a22 x2 + ⋯ + a2 n xn = 0 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ a x + a x +⋯ + a x = 0 s2 2 sn n s1 1
∀α ∈ L(α1 ,α 2 ,⋯ ,α r ) , 可被 α 1 ,α 2 ,⋯ ,α r 线性表出, α 线性表出,

线性空间与子空间

线性空间与子空间

线性空间与子空间线性空间是线性代数中的重要概念,它是指具有线性运算和封闭性的向量集合。

在线性空间中,有一个与之相关的概念,那就是子空间。

子空间是线性空间的一个非空子集,且在同样的线性运算下也构成了一个线性空间。

本文将重点讨论线性空间和子空间的相关概念以及它们之间的关系。

一、线性空间的定义与性质线性空间可以定义为一个非空集合V,上面定义了两种运算:“加法”和“数乘”。

具体而言,对于V中的任意两个元素u和v,其和u+v也属于V,并且对于任意的α∈R(实数域)或C(复数域),定义了数乘运算,即αu也属于V。

这样的集合V称为线性空间,也称为向量空间。

对于线性空间V,具有以下性质:1. 零向量:存在一个元素0∈V,对于V中的任意元素v,有0+v=v+0=v。

2. 加法逆元:对于V中任意的元素v,存在一个元素-v∈V,使得v+(-v)=-v+v=0。

3. 数乘分配律:对于α,β∈R(或C)和v∈V,有(α+β)v=αv+βv,α(βv)=(αβ)v。

4. 数乘结合律:对于α∈R(或C)和u,v∈V,有α(u+v)=αu+αv,(α+β)v=αv+βv。

二、子空间的定义与判定条件在线性空间V中,如果非空集合W满足以下条件,则W称为V的一个子空间:1. 零向量:零向量0∈W。

2. 加法封闭性:对于W中任意的元素u和v,有u+v∈W。

3. 数乘封闭性:对于W中任意的元素u和任意的α∈R(或C),有αu∈W。

判定一个集合是否为线性空间V的子空间,可以应用以下方法:1. 非空性:判断该集合是否为空集,如果为空集,则不是V的子空间。

2. 加法封闭性:取集合中的任意两个元素,进行加法运算,看结果是否属于该集合。

3. 数乘封闭性:取集合中的一个元素,进行数乘运算,看结果是否属于该集合。

三、线性空间与子空间的关系子空间是线性空间的一个重要概念,它可以理解为线性空间的一个子集,且在同样的线性运算下也成为了一个线性空间。

子空间与线性空间之间有以下关系:1. 子空间是线性空间的一个子集,即子空间的元素也是线性空间的元素。

【机器学习-课件】第2章 线性代数2 线性相关和子空间

【机器学习-课件】第2章 线性代数2 线性相关和子空间
则称V为R上的一个线性空间,简称为实线性空间,线性 空间中的元素称为向量。
运算+称为加法运算,k 称为数乘运算,它们统称为 线性运算。
O O 称为零向量,若 O, 则称 为 的
负向量,并把 的负向量记为 。
二 线性空间例子
例1 Rn 表示全体n维实向量形成的集合,即
a1
Rn
k1 + k2 + k 3 = 0
k2 + k 3 = 0
k 3= 0
这是关于k1, k2, k 3 的齐次方程组,它的系数行 列式
111
由克莱姆法则
1 1 10 1
所以 方程组只有零解,即k1= k2 = k 3 =0。 证毕
线性空间及其子空间 一 线性空间定义 二 线性空间例子 三 线性空间的子空间
量,称集合
R(A) {y | y Ax, x Rn} L (α1,α2 , ,αn ) span{α1,α2 , ,αn}
的负向量
a1
a2
ห้องสมุดไป่ตู้
an
注 Rn是最重要的实线性空间。
类似有复线性空间 Cn
例2 m n 阶实矩阵全体 M mn关于矩阵线性运算是
一个线性空间(实矩阵空间)。特别的
n 阶实方阵全体 Mn 关于矩阵线性运算是一个线性
空间。
a11 a12
A
a21
a22
am1 am2
a1n
a2n
,
不难验证
3 21 2
则 3 就是向量 1、2 的线性组合,又称 3 可 由向量1、2 线性表示。
显然:任一 n 维向量 =(a1,a2,…,an)T 都是向量组
1
0
0
1

线性空间与子空间的性质与运算

线性空间与子空间的性质与运算

线性空间与子空间的性质与运算线性空间(也称为向量空间)是数学中重要的概念之一,它是一种满足特定性质的集合。

任何一个线性空间都有一些性质和运算规则,而子空间则是线性空间的一个重要概念。

一、线性空间的性质1. 加法封闭性:对于线性空间V中的任意两个向量x和y,它们的和x+y也属于V。

2. 数乘封闭性:对于线性空间V中的任意向量x和数k,它们的乘积kx也属于V。

3. 加法交换律:对于线性空间V中的任意两个向量x和y,它们的和x+y与y+x相等。

4. 加法结合律:对于线性空间V中的任意三个向量x、y和z,它们的和满足(x+y)+z = x+(y+z)。

5. 零元素存在性:线性空间V中存在一个特殊的元素0,称为零向量,它满足对于任意向量x,x+0 = x。

6. 负元素存在性:对于线性空间V中的任意向量x,存在一个特殊的元素-x,使得x+(-x) = 0。

7. 乘法结合律:对于线性空间V中的任意数k1和k2以及任意向量x,满足(k1k2)x = k1(k2x)。

8. 分配律:对于线性空间V中的任意数k以及向量x和y,满足k(x+y) = kx+ky。

二、子空间的性质与运算子空间是线性空间的一个重要概念,它是指一个非空集合H,若H也是线性空间,且包含于另一线性空间V中,则称H为V的子空间。

1. 零子空间:零向量所在的所有子空间都称为零子空间,也记作{0}。

2. 平面子空间:当子空间H包含线性空间V中两个或多个线性无关的向量时,它们所张成的平面子空间称为V的平面子空间。

3. 线子空间:当子空间H中的向量都可以用一个非零向量来表示时,该子空间称为线子空间。

子空间的运算包括加法和数乘运算。

对于一个子空间H,对于任意两个向量x和y,以及任意数k,都有以下性质:1. 加法封闭性:如果向量x和y属于子空间H,则它们的和x+y也属于H。

2. 数乘封闭性:如果向量x属于子空间H,数k属于实数域R或复数域C,则kx也属于H。

注意,几个子空间的交集仍然是子空间,而子空间的并集不一定是子空间。

矩阵分析引论--第一章 线性空间与线性变换-子空间与维数定理、线性空间的同构

矩阵分析引论--第一章 线性空间与线性变换-子空间与维数定理、线性空间的同构
(2) W W .
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第一章第三四节 子空间与维 数定理、线性空间的同构
子空间举例
零子空间{0}与线性空间V 本身称为平凡子空间.
例1 线性空间V 的子集:(1,2 ,,m V )
m
L(1,2 ,,m ) { | kii , ki P} i 1
是V的子空间,称为由
称为子空间 V1 与 V2 的交;
(2)集合 V1 V2 { | V1, V2 }
称为子空间 V1 与 V2 的和;
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第一章第三四节 子空间与维 数定理、线性空间的同构
定理1-3:线性空间V 的两个子空间V1与V2的 交W=V1∩V2也是V 的子空间.
证 (1) W 是非空集合, 0 W ;
生成的子空间.
例2 在n维线性空间V=Pn 中,子集
W { | A 0, Pn}
是V 的一个n-r 维子空间,r是的ຫໍສະໝຸດ .目录 上页 下页 返回 结束
第一章第三四节 子空间与维 数定理、线性空间的同构
二、子空间的运算
定义:设V1, V2是线性空间V 的两个子空间,则
(1)集合 V1 V2 { | V1且 V2 }
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第一章第三四节 子空间与维 数定理、线性空间的同构
推论:若n维线性空间V 的两个子空间的维数之和
大于n,则其交V1∩V2必含非零向量. dim(V1 V2 ) dimV1 dimV2 dim(V1 V2 )
定义1-5:设V1, V2是线性空间V 的两个子空间, 若和 W V1 V2 具有性质:
(4) dimV1 dimV2 dim(V1 V2 ) .
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线性空间与子空间

线性空间与子空间

线性空间与子空间线性空间是线性代数中的重要概念,它是指具有加法和数乘运算的集合,并且满足一定的性质。

而子空间则是线性空间中的一个子集,该子集也是一个线性空间,并且具有与原线性空间相同的运算。

本文将详细介绍线性空间的定义和性质,以及子空间在其中的作用。

一、线性空间的定义线性空间是指具有加法运算和数乘运算的集合V,满足以下性质:1. 加法运算:对于任意的u、v∈V,有u+v∈V,并且满足交换律和结合律;2. 数乘运算:对于任意的k∈R(实数域)或C(复数域)和v∈V,有kv∈V,并且满足分配律和结合律;3. 存在零向量0∈V,使得对于任意的v∈V,有v+0=v;4. 对于任意的v∈V,存在其相反元素-v∈V,使得v+(-v)=0。

二、线性空间的性质线性空间具有以下性质:1. 零向量唯一性:线性空间中的零向量是唯一的;2. 相反元素唯一性:对于线性空间中的任意元素v,其相反元素-v是唯一的;3. 零乘运算:对于线性空间中的任意元素v,有0v=0;4. 数乘一致性:对于线性空间中的任意元素k和v,有k(v+w)=kv+kw;5. 加法一致性:对于线性空间中的任意元素k和v,有(k+m)v=kv+mv;6. 数乘结合性:对于线性空间中的任意元素k和l以及v,有(kl)v=k(lv);7. 数乘单位元:对于线性空间中的任意元素v,有1v=v。

三、子空间的定义与性质子空间是指线性空间V的一个子集U,该子集也满足以下性质:1. 零向量:子空间U必须包含线性空间V的零向量;2. 封闭性:对于任意的u、v∈U和k∈R或C,有u+v∈U和ku∈U。

子空间是线性空间的重要组成部分,它拥有与原线性空间相同的运算,在研究线性空间的结构和性质时,子空间起着重要的作用。

四、线性空间与子空间的应用线性空间和子空间在实际问题中有着广泛的应用。

例如,在工程学中,许多物理量和现象可以通过线性空间的表示和运算来描述,如电力系统中的向量分析、力学中的矩阵运算等。

线性空间与子空间的定义与性质

线性空间与子空间的定义与性质

线性空间与子空间的定义与性质线性空间是线性代数中的基本概念之一,它是由一组元素及其对应的运算所构成的数学结构。

本文将介绍线性空间的定义和性质,并讨论其子空间的特点。

一、线性空间的定义线性空间也称为向量空间,它由定义在一个域上的元素所组成,这些元素称为向量。

一个线性空间必须满足以下条件:1. 封闭性:对于任意向量a和b,其线性组合a+b也是线性空间中的向量。

2. 可加性:对于任意向量a、b和c,满足(a+b)+c = a+(b+c)的结合律。

3. 零向量:存在一个零向量0,使得对于任意向量a,有a+0=a。

4. 负向量:对于每个向量a,存在一个负向量-b,使得a+b=0。

5. 数乘性:对于任意向量a和标量k,其标量倍数ka也是线性空间中的向量。

6. 数乘分法:对于任意标量k和l,以及向量a,满足(kl)a=k(la)的结合律。

7. 数乘加法混合性:对于任意向量a和标量k、l,满足(k+l)a=ka+la 的分配律。

8. 数加分法混合性:对于任意向量a、b和标量k,满足k(a+b)=ka+kb的分配律。

二、线性子空间的定义线性子空间是指线性空间中的一个子集,它也是一个线性空间。

对于给定的线性空间V,如果集合W是V的子集,并且满足以下条件:1. 零向量:零向量0属于W。

2. 封闭性:对于任意向量a和b,若a和b都属于W,则其线性组合a+b也属于W。

3. 数乘性:对于任意向量a和标量k,若a属于W,则其标量倍数ka也属于W。

三、子空间的性质线性子空间具有如下性质:1. 非空性:线性子空间不能是空集。

2. 零向量唯一性:线性子空间中的零向量是唯一的。

3. 维数性质:设V是一个线性空间,W是V的一个有限维子空间,如果W的一组基包含n个向量,则W的任意一组线性无关的向量组也包含不超过n个向量。

4. 直和性质:设V是一个线性空间,W是V的一个子空间。

如果存在一个子空间U,使得V是U和W的直和,即任意向量v∈V都可以唯一地表示成v=u+w,其中u∈U,w∈W,则称V是子空间U和W 的直和。

线性空间和子空间

线性空间和子空间

线性空间和子空间线性空间是线性代数中的重要概念,它是指一个集合,在这个集合中定义了向量的相加和数乘两种运算,并且满足了一系列的性质。

而子空间是线性空间的一个重要概念,它是指线性空间中的一个子集,同时也是一个线性空间。

一、线性空间的定义和性质线性空间是指一个空间,其中的元素可以进行向量的相加和数与向量的乘法运算。

它的定义如下:定义:设V是一个非空集合,如果在V中定义了两种运算:向量的相加和数与向量的乘法,使得V满足以下性质:1. 向量加法运算:对于任意的u、v∈V,有u+v也属于V,并且满足交换律,即u+v=v+u。

2. 数与向量的乘法:对于任意的k∈R(实数域)和v∈V,有kv 也属于V,并且满足分配律,即k(u+v)=ku+kv。

3. 存在零向量:存在一个元素0∈V,使得对于任意的v∈V,有v+0=v。

4. 对于任意的v∈V,存在一个元素w∈V,使得v+w=0。

根据以上的定义,线性空间V满足了一系列的性质,如交换律、结合律、分配律等。

在实际应用中,线性空间可以是多维的,例如欧几里得空间、函数空间、向量空间等。

二、子空间的定义和判定子空间是线性空间的一个重要概念,它是指线性空间V的一个子集U,同时也是一个线性空间。

子空间的定义如下:定义:设V是一个线性空间,U是V的一个子集。

如果U本身也是一个线性空间,那么U称为V的子空间。

判定一个集合是否是线性空间的子空间,可以通过以下三个步骤进行:1. 非空性:子空间U必须是非空的,即U中必须至少有一个元素。

2. 加法封闭性:对于任意的u、v∈U,必须有u+v∈U,即子空间U在向量的相加运算下封闭。

3. 数乘封闭性:对于任意的k∈R(实数域)和u∈U,必须有ku∈U,即子空间U在数与向量的乘法运算下封闭。

通过以上的判定方法,可以得出一个集合是否是线性空间的子空间。

三、子空间的例子1. 平面空间:设V是三维向量空间,平面P是其中一个过原点的平面。

则平面P是V的一个子空间。

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第一讲线性空间一、线性空间的定义及性质[知识预备]★集合:笼统的说是指一些事物(或者对象)组成的整体集合的表示:枚举、表达式集合的运算:并(),交()另外,集合的“和”(+):并不是严格意义上集合的运算,因为它限定了集合中元素须有可加性。

★数域:一种数集,对四则运算封闭(除数不为零)。

比如有理数域、实数域(R)和复数域(C)。

实数域和复数域是工程上较常用的两个数域。

线性空间是线性代数最基本的概念之一,也是学习现代矩阵论的重要基础。

线性空间的概念是某类事物从量的方面的一个抽象。

1.线性空间的定义:设V是一个非空集合,其元素用x,y,z等表示;K是一个数域,其元素用k,l,m等表示。

如果V满足[如下8条性质,分两类]∈时,有唯一的和(I)在V中定义一个“加法”运算,即当x,y V+∈(封闭性),且加法运算满足下列性质x y V(1)结合律()()++=++;x y z x y z(2)交换律x y y x+=+;(3)零元律存在零元素o,使x+o x=;(4)负元律 对于任一元素x V ∈,存在一元素y V ∈,使x y +=o ,且称y 为x 的负元素,记为(x -)。

则有()x x +-= o 。

(II )在V 中定义一个“数乘”运算,即当x V ∈,k K ∈时,有唯一的kx V ∈(封闭性),且数乘运算满足下列性质 (5)数因子分配律 ()k x y kx ky +=+; (6)分配律 ()k l x kx lx +=+; (7)结合律 ()()k lx kl x =;(8)恒等律 1x x =; [数域中一定有1] 则称V 为数域K 上的线性空间。

注意:1)线性空间不能离开某一数域来定义,因为同一个集合,如果数域不同,该集合构成的线性空间也不同。

(2)两种运算、八条性质数域K 中的运算是具体的四则运算,而V 中所定义的加法运算和数乘运算则可以十分抽象。

(3)除了两种运算和八条性质外,还应注意唯一性、封闭性。

唯一性一般较显然,封闭性还需要证明,出现不封闭的情况:集合小、运算本身就不满足。

当数域K 为实数域时,V 就称为实线性空间;K 为复数域,V 就称为复线性空间。

例1. 设R +={全体正实数},其“加法”及“数乘”运算定义为x y=xy , k k x x =o证明:R +是实数域R 上的线性空间。

[证明] 首先需要证明两种运算的唯一性和封闭性 ①唯一性和封闭性唯一性显然若x>0,y>0, k R ∈,则有x y=xy R +∈ k k x x =o R +∈ 封闭性得证。

②八条性质(1)x (y z )=x(yz)=(xy)z=(x y)z(2) x y=xy =yx= y x(3) 1是零元素 x 1=1=x x ⋅ [x o=x ——>xo=x ->o=1](4) 1x 是x 的负元素 x 1x=1x 1x ⋅= [x+y=o ](5) k o (x y )()kk k xy x y ===k o x k o y [数因子分配律](6) ()k l k l k l x x x x ++===o (k o x )(l o x ) [分配律] (7) ()()()kl kl k l x xx kl x ===o o o [结合律](8) 11x x x ==o [恒等律] 由此可证,R +是实数域R 上的线性空间。

2.定理:线性空间具有如下性质(1) 零元素是唯一的,任一元素的负元素也是唯一的。

(2) 如下恒等式成立: 0x =o , ()()1x x -=-。

[证明](1)采用反证法:①零元素是唯一的。

设存在两个零元素o 1和o 2,则由于o 1和o 2 均为零元素, 按零元律有[交换律]o 1+o 2=o 1 = o 2+o 1=o 2所以 o 1=o 2即 o 1和o 2 相同,与假设相矛盾,故只有一个零元素。

②任一元素的负元素也是唯一的。

假设x V ∀∈,存在两个负元素y 和z ,则根据负元律有x y +=o =x z +()()y y o y x z y x z o z z =+=++=++=+= [零元律] [结合律] [零元律] 即y 和z 相同,故负元素唯一。

(2) ①:设w=0x ,则 x+w=1x+0x=(1+0)x=x ,故 w=o 。

[恒等律]②:设w=(-1)x ,则x+w=1x+(-1)x=[1+(-1)]x=0x=o ,故w=-x 。

3.线性相关性线性空间中相关性概念与线性代数中向量组线性相关性概念类似。

•线性组合: 12m 12m x ,x x V,c ,c c K ∀∈∈L Lm1122m m i i i 1c x c x c x c x =+++∑L @称为元素组12m x ,x x L 的一个线性组合。

•线性表示:V 中某个元素x 可表示为其中某个元素组的线性组合,则称x 可由该元素组线性表示。

•线性相关性:如果存在一组不全为零的数12m c ,c c K ∈L ,使得对于元素12m x ,x x V ∈L 有mi i i 1c x 0==∑则称元素组12m x ,x x L 线性相关,否则称其线性无关。

线性相关性概念是个非常重要的概念,有了线性相关性才有下面的线性空间的维数、基和坐标。

4.线性空间的维数定义:线性空间V 中最大线性无关元素组所含元素个数称为V 的维数,记为dimV 。

本课程只考虑有限维情况,对于无限维情况不涉及 。

例2. 全体m ×n 阶实矩阵的集合构成一个实线性空间(对于矩阵加法和数对矩阵的数乘运算),求其维数。

[解] 一个直接的方法就是找一个最大线性无关组,其元素尽可能简单。

令E ij 为这样的一个m ×n 阶矩阵,其(i, j )元素为1,其余元素为零。

显然,这样的矩阵共有mn 个,构成一个具有mn 个元素的线性无关元素组{}11121n 21222n m1m2mn E ,E ,E ;E ,E ,E ;;E ,E ,E L L L L 。

另一方面,还需说明元素个数最大。

对于任意的()ij m n A a ⨯=,都可由以上元素组线性表示,ij ij i,jA a E =∑ ——> ij ij i,ja E A 0+=∑即{}ij E |i 1m,j 1n ==::构成了最大线性无关元素组,所以该空间的维数为mn 。

二、 线性空间的基与坐标 1.基的定义:设V 是数域K 上的线性空间,()12r x ,x x r 1≥L 是属于V 的r 个任意元素,如果它满足 (1)12r x ,x x L 线性无关;(2)V 中任一向量x 均可由12r x ,x x L 线性表示。

则称12r x ,x x L 为V 的一个基,并称12r x ,x x L 为该基的基元素。

•基正是V 中最大线性无关元素组;V 的维数正是基中所含元素的个数。

•基是不唯一的,但不同的基所含元素个数相等。

例3 考虑全体复数所形成的集合C 。

如果K =C (复数域),则该集合对复数加法和复数复数的乘法构成线性空间,其基可取为1,空间维数为1;如果取K =R (实数域),则该集合对复数加法及实数对复数的数乘构成线性空间,其基可取为{1,i},空间维数为2。

2.坐标的定义:称线性空间n V 的一个基12n x ,x x L 为n V 的一个坐标系,n x V ∀∈,它在该基下的线性表示为: ni i i 1x =ξ∑ ()i i K,x V,i 1,2,n ξ∈∈=L则称12n ,ξξξL 为x 在该坐标系中的坐标或分量,记为()T12n ,ξξξL讨论:(1)一般来说,线性空间及其元素是抽象的对象,不同空间的元素完全可以具有千差万别的类别及性质。

但坐标表示却把它们统一了起来,坐标表示把这种差别留给了基和基元素,由坐标所组成的新向量仅由数域中的数表示出来。

(2)更进一步,原本抽象的“加法”及 “数乘”经过坐标表示就演化为向量加法及数对向量的数乘。

1 1122n n 1122n n x y (x x x )(x x x )+=ξ+ξ++ξ+η+η++ηL L111222n n n ()x ()x ()x =ξ+η+ξ+η++ξ+ηL 正对应()12n 1122n n 12n x (,,,)x y ,,,y (,,,)=ξξξ⎧→+=ξ+ηξ+ηξ+η⎨=ηηη⎩L L L2 ()()()()1122n n 1122n n kx k x x x k x k x k x =ξ+ξ++ξ=ξ+ξ++ξL L()12n k ,k ,,k →ξξξL正对应 12n x (,,,)=ξξξL ()12n kx k ,k ,,k →=ξξξL(3)显然,同一元素在不同坐标系中的坐标是不同的。

后面我们还要研究这一变换关系。

三、 基变换与坐标变换基是不唯一的,因此,需要研究基改变时坐标变换的规律。

设12n x ,x x L 是n V 的旧基,12n y ,y y L 是n V 的新基,由于两者都是基,所以可以相互线性表示nj ij i i 1y c x ==∑ (i 1,2,n =L )即[][][]11121n 21222n 12n 12n 12n n1n2nn c c c c c c y ,y y x ,x x x ,x x C c c c ⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎣⎦L L L L L M M O M L其中C 称为过渡矩阵,上式就给出了基变换关系,可以证明,C 是可逆的。

设n x V ∈,它在旧基下的线性表示为 []1n2i i 12n i 1n x x x ,x ,x =ξ⎡⎤⎢⎥ξ⎢⎥=ξ=⎢⎥⎢⎥ξ⎣⎦∑L M它在新基下的线性表示为[]12i n ''n'i 12n i 1'x y y ,y ,y =⎡⎤ξ⎢⎥ξ⎢⎥=ξ=⎢⎥⎢⎥⎢⎥ξ⎣⎦∑L M则 [][]12n '1'212n 12n 'n y ,y ,y x ,x ,x ⎡⎤ξξ⎡⎤⎢⎥⎢⎥ξξ⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥ξ⎢⎥ξ⎣⎦⎣⎦L L M M由于基元素的线性无关性,得到坐标变换关系12n '1'2'n C ⎡⎤ξξ⎡⎤⎢⎥⎢⎥ξξ⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥ξ⎢⎥ξ⎣⎦⎣⎦M M → 12n '1'21'n C -⎡⎤ξξ⎡⎤⎢⎥⎢⎥ξξ⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥ξ⎢⎥ξ⎣⎦⎣⎦M M补充:证明对于线性空间的零元素o ,k K ∀∈,均有k o =o 。

线性子空间一、线性子空间的定义及其性质1. 定义:设V 1是数域K 上的线性空间V 的一个非空子集合,且对V已有的线性运算满足以下条件 (1) 如果x 、y ∈V 1,则x +y ∈V 1; (2) 如果x ∈V 1,k ∈K ,则kx ∈V 1, 则称V 1是V 的一个线性子空间或子空间。

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