向量组的线性关系
3-2向量组的线性关系
是否线性相关。 因为
例5. 当向量组含两个非零向量时,
设
与 线性相关
证明: 使得
与
若
对应分量成正比
与
线性相关,则存在不全为零的数
或
或
即
与
的对应分量成比例.
20
例如
对应分量不成比例,
线性无关。
对应分量成比例, 几何上说向量 共线。
线性相关。
21
例6. 求证含有零向量的向量组必线性相关,
证明: 设向量组 取数 必有 则此向量组必定线性相关。 中,
第二步将
代入
得齐次线性方程组。
30
有
第三步根据方程组的解来判别线性相关还是线性无关: 线性相关。 方程组有非零解,则称向量组 方程组只有零解,则称向量组 线性无关。 下面介绍利用矩阵的秩来判别向量组的线性相关性 的方法。 这是判别向量组线性相关性的主要方法。
31
线性相关 (无关) 有非零解 (只有零解) ) 秩 A m (秩 A m 此定理是证明向量组线性相关性的基本方法。 推论1 当m=n时,即向量个数=分量个数时, 线性相关(线性无关) 向量组构成行列式的值为零,即 A 0. ( A 0). 推论2 设n 维向量组中含有m个向量, 当m>n 时, 此向量组必定线性相关。
组合,即存在不全为0的数
由于
不全为0, 线性相关.
则
41
向量 这说明
可由
线性表示, 线性相关;
而向量组 e1 , e2 ,, en 中任一向量都不能被 其他向量线性表示,其线性无关。
一个向量组中有没有某个向量可由其余向量 线性表示, 这是向量组的一种属性,称为向量组的 线性相关性。
向量组的线性相关性
证明
(略)
(1)
1 , 2 , n线性无关
1 1
齐次线性方程组 x 只有零解 r ( , , ) n
1 2 n
x2 2 xn n 0
a11
当m=n时
a12 a1n
a21 a22 a2 n 0 an1 an 2 ann
思考题
试证明 : (1) 一个向量 线性相关的充要条件是 0; ( 2) 一个向量 线性无关的充要条件是 0; ( 3) 两个向量 , 线性相关的充要条件是
k或者 k , 两式不一定同时成立 .
思考题解答
证明 (1)、(2)略. (3)充分性 , 线性相关, 存在不全为零的数 , y , 使 x
第二节
向量组的线性相关性
一、线性相关性的概念
定义4
给定向量组A : 1 , 2 , , m , 如果存在不 k1 1 k2 2 km m 0
全为零的数k1 , k2 ,, km 使
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
例1 n 维向量组 T T T e1 1,0,,0 , e 2 0,1,,0 ,,e n 0,0,,1
称为n 维单位坐标向量组 ,讨论其线性相关性 .
的矩阵 解 n维单位坐标向量组构成 E (e1 , e2 , , en ) 是n阶单位矩阵. 由 E 1 0,知R( E ) n.
1 2 3 4 2 3
这与a , a , a 线性无关矛盾,故结论成立.
2 3 4
四、小结
1. 向量、向量组与矩阵之间的联系,线性方 程组的向量表示;线性组合与线性表示的概念; 2. 线性相关与线性无关的概念;线性相关性 在线性方程组中的应用;(重点) 3. 线性相关与线性无关的判定方法:定义, 两个定理.(难点)
向量组的线性关系
第十讲 向量组的线性关系一、考试内容与考试要求考试内容向量的概念;向量的线性组合与线性表示;向量组线性相关与线性无关. 考试要求(1)理解n 维向量的概念;(2)理解向量的线性组合与线性表示的概念; (3)理解向量组线性相关与线性无关的概念;(4)掌握向量组线性相关与线性无关的有关性质及判别法; 注 适合于第十讲和第十一讲.二、知识要点引入 学习向量组的线性相关和线性无关,直接的目的是为探讨当方程组Ax o =(Ax b =)有无穷解时,它的所有解能否用有限个解表示出来?且这些有限个解之间的关系是什么?线性表示(线性组合):探讨消除线性方程组中的多余方程(即无效方程); 矩阵秩:探讨矩阵所对应的线性方程组中的有效方程个数; 线性相关:方程组Ax o =有无穷解时,能否用有限个解表示出来; 线性无关:这有限个解之间的关系,引出基础解系和最大线性无关向量组. 复习 (1)非齐次方程组Ax b =有解的条件:()(,)R A R A b m =≤ 其中A =(12,,,m ααα),要特别注意m 是未知量个数,也是向量组12,,,m ααα中向量的个数.(2)齐次方程组Ax o =⎧⎨⎩唯一零解无穷解(有非零解),o 是向量.1.线性组合(线性表示)定义1 线性组合(线性表示) 给定向量12,,,,m βααα,如果存在数12,,,m k k k ,使关系式成立1122m m k k k βααα=+++则称β是向量组12,,,m ααα的线性组合,或称β可以由向量组12,,,m ααα线性表示:注意1(1)线性组合(或线性表示)对12,,,m k k k 没有要求,可以全为零;(2)零向量可由任一同维的向量组线性表示; (3)判断β是否可由向量组12,,,m ααα线性表示转化为求Ax β=是否有解,一个具体表示就是Ax β=有一个特解.(4)表示式可以不惟一,但若12,,,m ααα线性无关时,表示式惟一;(5)任一n 维向量可由同维的单位坐标向量组12,,,n e e e 线性表示;(6)向量组12,,,m ααα中每个向量都可由自身向量组线性表示:11100100j j j j m αααααα-+=⋅++⋅+⋅+⋅+⋅定义2 向量组的等价 向量组(I ):12,,,s ααα中每个向量都可由向量组(II ):12,,,t βββ线性表示,而向量组(II )中每个向量都可由向量组(I )线性表示,则称两个向量组的等价,记为(I )(II ).向量组的等价具有① 反身性:每个向量组都和自身等价,即(I )(I );② 对称性:若(I )(II ),则(II )(I );③ 传递性:若(I )(II ),(II )(III ),则(I )(III ). 注意 2 记()12,,,s A ααα=,()12,,t B βββ=,则(1)向量组(II )可以由向量组(I )线性表示的充分必要条件是()(,)R A R A B = 这是单个向量β可由向量组12,,,s ααα线性表示的推广.(2)向量组(I )与向量组(II )等价的充分必要条件是()()(,)R A R B R A B == (3)若向量组(I ):12r ααα,,,(2)r ≥可由向量组(II ):s βββ,,, 21线性表示,则当r s >时,向量组(I )必线性相关;(4)若向量组(I ):12r ααα,,,(2)r ≥可由向量组(II ):s βββ,,, 21线性表示,且向量组(I )线性无关,则必有r s ≤;这是(3)的逆否命题.向量组(I ):12r ααα,,,(2)r ≥可由向量组(II ):s βββ,,, 21线性表示,则必有r s ≤;反之不成立2.线性相关与线性无关定义3 线性相关与线性无关 给定向量组(I ):12,,,m ααα,如果存在不全为零的数12,,,m k k k ,使1122m m k k k o ααα+++=则称向量组(I )是线性相关的,否则称它线性无关.例如:由于23⎛⎫⎪⎝⎭=210⎛⎫ ⎪⎝⎭+301⎛⎫ ⎪⎝⎭,即210⎛⎫ ⎪⎝⎭+301⎛⎫ ⎪⎝⎭-23⎛⎫ ⎪⎝⎭=o ,向量组10⎛⎫ ⎪⎝⎭,01⎛⎫ ⎪⎝⎭,23⎛⎫ ⎪⎝⎭是线性相关的.而向量组10⎛⎫ ⎪⎝⎭,01⎛⎫ ⎪⎝⎭与向量组100⎛⎫ ⎪ ⎪⎪⎝⎭,010⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,001⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎝⎭均是线性无关的.注意3(1)单位坐标向量组12,,,n e e e 是线性无关的;(2)含有零向量的向量组线性相关; (3)单个非零向量线性无关;(4)两个向量线性相关⇔对应坐标成比例. 证明如下:(1)单位坐标向量组12,,,n e e e 是线性无关的.证 由1k 100⎛⎫⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭+2k 010⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭++n k 001⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎪⎝⎭=o ,有12n k k k ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭=o故1k =2k ==n k =0,故向量组12,,,n e e e 是线性无关. (2)含有零向量的向量组12,,,m ααα,o 线性相关.证 120001m o o ααα⋅+⋅++⋅+⋅=(3)单个非零向量线性无关.证 设o α≠,若k o α=,必有k =0,故线性无关. (4)两个向量线性相关⇔对应坐标成比例. 证 设12(,,,)T n a a a α=,12(,,,)T n b b b β=必要性 由于向量,αβ线性相关,则存在不全为零的数12,k k ,有12k k o αβ+=不妨设10k ≠,则21k k αβ=-,即21,1,2,i i ka b i n k =-=,对应坐标成比例.充分性 对应坐标成比例,,1,2,i i a kb i n ==,即k αβ=,k o αβ-+=,1,k -不全为零,,αβ线性相关.3.线性相关、线性无关的性质性质1 向量组部分相关,则整体相关;向量组整体无关,则部分无关. 性质2 记A =(12,,,m ααα),则向量组12,,,m αααAx o Ax o ⇔=⎧⎨⇔=⎩线性无关有唯一零解线性相关有非零解性质3 若向量组中的向量的维数小于向量的个数,则向量组线性相关. 或:向量组中向量的个数大于向量的维数,则向量组线性相关. 推论:1n +个n 维向量一定线性相关. 性质4 向量组12,,,m ααα⇔⎧⎨⇔⎩线性相关至少有一个向量可由其余向量线性表示线性无关每一个向量都不能由其余向量线性表示应注意向量组12,,,m ααα线性相关,则12,,,m ααα中至少有一个向量可由其余向量线性表示,但不是每一个向量都可由其余向量线性表示.性质5 设向量组(I ):12,,,m ααα线性无关,而向量组(II ):12,,,,m αααβ线性相关,则向量β能由向量组(I )线性表示,且表示式是惟一的.性质6 向量组12,,,m ααα⎧⎨⎩线性无关,则添维数仍线性无关线性相关,则减维数仍线性相关学习这些性质应该采取对上述每一点都可先用简单的例题予与理解,然后再证明.下面以性质1、性质4和性质6为例具体说明.例 判断向量组10⎛⎫ ⎪⎝⎭,01⎛⎫ ⎪⎝⎭,23⎛⎫ ⎪⎝⎭,43⎛⎫ ⎪⎝⎭的线性相关性?由于23⎛⎫ ⎪⎝⎭=210⎛⎫ ⎪⎝⎭+301⎛⎫ ⎪⎝⎭,即210⎛⎫ ⎪⎝⎭+301⎛⎫ ⎪⎝⎭-23⎛⎫ ⎪⎝⎭=00⎛⎫ ⎪⎝⎭,故10⎛⎫ ⎪⎝⎭,01⎛⎫ ⎪⎝⎭,23⎛⎫ ⎪⎝⎭是线性相关,则由性质(1)知向量组10⎛⎫ ⎪⎝⎭,01⎛⎫ ⎪⎝⎭,23⎛⎫ ⎪⎝⎭,43⎛⎫⎪⎝⎭整体相关.这由210⎛⎫ ⎪⎝⎭+301⎛⎫ ⎪⎝⎭-23⎛⎫ ⎪⎝⎭+043⎛⎫ ⎪⎝⎭=00⎛⎫ ⎪⎝⎭即可简单的证明.向量组10⎛⎫⎪⎝⎭,01⎛⎫ ⎪⎝⎭,23⎛⎫ ⎪⎝⎭,43⎛⎫ ⎪⎝⎭是线性相关的也可由上述性质3看出,因为维数是2,向量个数是4,所以线性相关.对性质4的理解:由于010⎛⎫ ⎪⎝⎭+001⎛⎫ ⎪⎝⎭+100⎛⎫ ⎪⎝⎭=00⎛⎫ ⎪⎝⎭,故向量组10⎛⎫ ⎪⎝⎭,01⎛⎫ ⎪⎝⎭,00⎛⎫ ⎪⎝⎭线性相关,00⎛⎫ ⎪⎝⎭=010⎛⎫ ⎪⎝⎭+001⎛⎫ ⎪⎝⎭,10⎛⎫ ⎪⎝⎭和01⎛⎫ ⎪⎝⎭都不能由其它两个向量线性表示.对性质6的理解:向量组10⎛⎫ ⎪⎝⎭,01⎛⎫ ⎪⎝⎭线性无关,添维数后101⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,011⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭仍线性无关;111⎛⎫⎪⎪ ⎪⎝⎭,222⎛⎫⎪⎪ ⎪⎝⎭线性相关,减维数后11⎛⎫ ⎪⎝⎭,22⎛⎫ ⎪⎝⎭仍线性相关。
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
返回 上页 下页 结束
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
返回 上页 下页 结束
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
高中数学《向量组的线性相关性》课件
35
例2 设 1 1 2 , 2 2 3, 3 3 1.
若向量组1, 2 , 3线性无关,证明
向量组1, 2, 3也线性无关.
证 由已知可以解得用1, 2,3来表示
1, 2 , 3的表达式:
2
1 2
(1
2
3),
3
1
1 2
1 2
(1
(1
2
2
3 3)
)
故两向量组等价,等秩, r(1, 2 , 3)=3
证 由1,2,…,m, 线性相关
存在不全为零的数k1,k2,…,km,l使得
k11 k2 2 km m l 0
下面证明只有l0, 反证法.
25
如果 l =0, 则有k1, k2,…,km不全为零,使
k11 k2 2 km m 0
于是1, 2, … , m 线性相关,与已知矛盾.
则称向量组 1, 2 ,为,向 r量组S的一个
极大线性无关组(简称极大无关组). 数 r 称为该向量组的秩,记为
r(1, 2, … , s)= r 或秩(1, 2, … , s)= r
24
线性表示唯一性定理
定理4.2 设n维向量1,2,…,m线性无关, 而1,2,…,m , 线性相关, 则 可由 1,2,…,m 线性表示, 且表法唯一.
1 k111 k21 2 kr1 r
2 k121 k22 2 kr 2 r
s k1s1 k2
即 (1, 2,,
s 2
s)
( 1,2 ,kr,s rr)
k11
k21
k12
k22
k1s k2s
kr1 kr2 krs
存在r×s矩阵K,使得 Bn×s =An×r Krs
向量组间的线性关系
也线性无关。
例10 已知 证明 设存在数
线性无关,证明 线性相关.
使得
即 已知
线性无关, 只有
不全为零,故向量组线性相关。
三、线性组合与线性表示
定义2 设有m维向量组
则称 的线性组合 称
如果存在一组数 是向量组 为组合系数.
若存在一组数
使得
称 可由
线性表示。
1、线性表示
观察四个向量 之间的关系有
例1
即 线性相关。
例2 当向量组含两个非零向量时,
设
,
与 线性相关
与 对应分量成正比
证明 与 线性相关
或
或
即 与 的对应分量成比例
例3 对应分量不成比例,
线性无关。
对应分量成比例,
几何上说向量
共线。
线性相关。
求证含有零向量的向量组必线性相关。
例4 证明 设向量组中 取数 必有
则此向量组必定线性相关。
例13 判断 是否为向量组 的线性组合? 对矩阵
4
3
0 11
1
2
4
1 2 4
1
1
2
1 5
2
2
1
1 1
2
1 5
1 1 1
3
0 11
~
0
0 0
1 0 0
1
1 0
线性无关,
01
定理6
02
03
线性相关,则
可由A线性表示且表法唯一。
已知向量组
例14 证明 ①
②
0 1 0 2
0 0
0 0
1 0
-1 0
1 1 2 2 0 2 -1 5
向量的线性相关性
a m 1 1 2 2 m 1 m 1
故
1 1 2 2 m 1 m 1 1 a m 0
a1 x1 a 2 x 2 an xn b
方程组与增广矩阵的列向量组之间一一对应.
定义1 给定向量组 A : 1 , 2 , , m ,对于任何一
向量 组实数 k 1, k 2, , k m , k 1 1 k 2 2 k m m 称为向量组的一个
向量 b 能
即线性方程组 x 1 1 x 2 2 x m m b 有解 .
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 A ( 1, 2, , m )的秩等于矩阵 B ( 1, 2, , m , b )的秩 .
定义2 设有两个向量组
a 11 a 21 a m1
a 12 a 22 am2
设矩阵 A 经初等行变换变成 向量都是 A 的行向量组的线性组合 组能由 A 的行向量组线性表示 可知, A 的行向量组能由 于是 A 的行向量组与
, 则只有当
1 n 0时 , 才有 1 1 2 2 n n 0 成立 .
2. 对于任一向量组 线性相关 . , 不是线 性无关就是
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
( b1 , b 2 , , b s ) 1 , 2 , , m (
向量组的线性关系
因为1 ,2 ,3 线性无关,则
2k1
3k3 0 ,
k1
k2
0,
5k2 4k3 0 .
203
方程组的系数行列式为
D 1 1 0 23 0
054
因此,只有零解 k1 k2 k3 0 ,故向量组 1 ,2 ,3 也线性无关.
线性代数
线性代数
1.1 线性组合与线性表示
定义1
相同维数的向量的集合称为向量组。 一般记为向量组 T 或向量组(Ⅰ)、(Ⅱ)等. 例如,若有向量
1 (1,2 ,1) ,2 (2 ,1,0) ,3 (2 , 3,1) , 这些向量组成的向量组可记为向量组(Ⅰ):1 ,2 ,3 . 向量1 (1,2,3) ,2 (1,1) ,3 (0, 3,1) 不能形成一个向量组,因为它们的维数不 同。
若 l 0 ,上式为 k11 k22 kmm 0 ,且 k1 ,k2 , ,km 不全为 0,这与1 ,2 , ,m
线性无关矛盾,故 l 0 .于是
1 l
(k11
k22
kmm )
表达式唯一,可用反证法证明得到.
1.3 线性相关性结论
定理
定理 5 设 n 维向量组1 ,2 , ,s 线性相关,则向量组 1 ,2 , ,s , ,m (m s)
也线性相关,即若向量组中有一部分向量组(称为部分组)线性相关,则整个向量组线 性相关.
证明:因为 1 ,2 , ,s 线性相关,所以存在一组不全为零的数 k1 ,k2 , ,ks ,使得 k11 k2 2 kss 0,于是
k11 k22 kss 0s1 0m 0 . 因此,1 ,2 , ,s , ,m (m s) 线性相关.
例 2 证 明 : 任 一 n 维 向 量 (a1 ,a2 , ,an ) 都 可 由 n 维 向 量 1 (1,0, ,0) , 2 (0,1, ,0) , ,n (0,0 , ,1) 线性表出。
第11-12讲:向量组的线性关系
课 题:向量组的线性关系教学目的:向量组的线性关系:线性组合、线性相关 教学重点:线性组合的求法,线性相关的判定 教学时数:二学时 教学设计: I .复习引入复习n 维向量空间 II .新课设计3.3 向量组的线性关系一.向量的线性组合 1.方程组的线性表示设有方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++nn nn n n n n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a (22112)222212*********,用矩阵表示即为b Ax =,其中A 为系数矩阵,x 为未知数矩阵,b 为常数项矩阵。
如果用向量表示方程组,则有:⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛n mn n n n m m b b b a a a x a a a x a a a x 2121222122121111...于是,方程组是否有解的问题转变成能否找到一组数n x x x , (21)βααα=+++n n x x x ...2211的问题。
若方程组有解,则存在这样的一组数),...,(21n x x x 使上述方程组成立,亦即β可以表示成n ααα,...,,21的一个组合,在这个组合中,向量n ααα,...,,21的次数都是一次,存在着线性的关系,则我们可以称β可以由n ααα,...,,21线性表示出来;反之,若方程组无解,则β就不能被这一组向量表示,今后,方程组有解无解的问题,就等价于向量β能否由向量组n ααα,...,,21线性表示出来的问题。
2.向量的线性表示设有n 维向量n αααβ,...,,,21,如果存在一组数n k k k ,...,,21使得n n k k k αααβ+++=...2211,则称β可以由n ααα,...,,21线性表示,或者称β是向量组n ααα,...,,21的线性组合。
向量组线性相关性与维数的关系
向量组线性相关性与维数的关系
1、定义不同;
2、满足条件不同;
3、表示不同。
线性表示是一个向量与一个向量组的关系。
线性相关性是向量组内部向量之间的关系。
线性相关的充分必要条件是向量组中至少有一个向量可由其余向量线性表示。
1、定义不同:
线性则表示就是一种关键的表达形式,指线性空间中的一个元素可以通过另一组元素的线性运算去则表示。
零向量可以由任一组向量线性则表示。
在线性代数里,矢量空间的一组元素中,若没有矢量可用有限个其他矢量的线性组合所表示,则称为线性无关或线性独立(linearly independent),反之称为线性相关(linearly dependent)。
2、满足条件相同:
线性表示是说对于一个向量,可以用n个向量线性来表示,这n个向量的系数为任意整数x= a1*x1 + a2 *x2 +...+an*xn,a1...an为任意整数。
而线性相关就是指n个向量a1*x1+a2*x2+...+an*xn=0中,满足条件的a1...an不全系列为0。
3、表示不同:
线性则表示就是一个向量与一个向量组的关系。
线性相关性就是向量组内部向量之间的关系。
线性相关的充份必要条件就是向量组中至少存有一个向量可以由其余向量线性则表示。
线性代数08 向量组线性关系
T 2
T m
a21 am1
a22
a 课件 m2
a2l 2T
aml
lT
13
若矩阵 A与矩阵 B行等价,则 A的行向量组与 B的行向量组等价;
若矩阵 A与矩阵 B列等价,则 A的列向量组与 B的列向量组等价.
课件
4
“向量”几何术语,可以说,本章是介绍线性代 数的几何理论把. 线性方程组的理论、矩阵理论 “翻
译可”以成把几有何向语线言段. 作为 n(n3)维向量的几何形象, 但是当 n3时,n维向量就不再有这种几何形象了.
点的集合通常称为“空间”,引入坐标系后,点的 坐标与向量之间有一一对应关系,因此,某些向量 的集合称为向量空间,沿用几何术语,如
1
1 1
1
r3
r2
0
1 1
1 2
1 1
1
r1
r2
0
0 1
3 2
2 1
r4
r2
0 0
0 0
0 0
0 0
可见 R(A)R(B),
0 0
0 0
0 0
0 0
因此,向量 能由向量组课件1,2,3 线性表示. 18
也就是线性方程 x 11 x 22 x mm 有解.
表向示量,组就1是,存2,在l,组l数能k由1j向,k量2j,组,k1,m (j2,j 1,,2,m 线,性l),
使得
k1 j
j k 1 j 1 k 2j
线性代数向量间的线性关系
若向量组(1)与(2)可互相线性表示,则称向量组(1)与(2)等价
记作
{1,2, ,m} {1, 2, , n}
山东财经大学数学与数量经济学院
等价向量组具有的性质:
(1)反身性 即 {1,2 , ,m}{1,2, ,m}
(2)对称性 即 {1,2, ,m} {1, 2, , n}
(3)传递性
{1, 2, , n} {1,2, ,m}
山东财经大学数学与数量经济学院
例3.2.8 若向量组1,2, ,r线性相关,则向量组1,2, ,r , r1, ,s必线性相关.
证明: 因为 1,2 , ,r 线性相关, 则存在有不全为零的数 k1, k2 , , kr 使
k11 k22 krr o
从而存在一组不全为零的数 k1, k2 , , kr , 0, , 0, 使
(2)称为(1)的 向量表示形式
x11 x22 xnn (2)
山东财经大学数学与数量经济学院
1.线性组合
定义3.2.1 设 ,1,2, ,n是一组m维向量.如果存在数
k1, k2 , , kn , 使得
k11 k22 knn
称向量 是向量组1 , 2 ,
,
的线性组合,
n
或称可由向量组1,2 ,
解 设 =k11 k22 k33 , 即
(3, 2, 4) k1(1, 0, 1) k2(2, 1, 0) k3(1, 1, 2)
( k1 2k2 k3 , k2 k3 , k1 2k3 )
因此
k1 2k2 k3 3
k2 k3 2
k1 2k3 4
解方程组得
k1 k2
线性表出,并且表示法不惟一;
(3)方程组无解 不能够由向量组 j ( j 1, 2, , n)
3[1].3_向量组的线性关系
数学科学学院 徐 鑫
2008年10月9日星期四
三、线性相关性的判定
1、利用线性相关性定义 利用定义判定向量组 A : α1 ,α2 , , αm的线性相关性 的步骤: ①、设有数 k1 , k2 , , km 使 ∑ k k α k = 0;
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徐
鑫
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定理3 部分相关 全体相关,反之不然; 全体无关 部分相关,反之不然. 〖证〗设有向量组 A : α1 ,α2 , ,αk ,αk +1 , ,αm ,且其部分 向量组 A : α1,α2 , 1
k1α1 + k 2α 2 +
+ k mα m = 0,
则称向量组 A 是线性相关的;否则,称之是线性无关的。
知识点转换
向量组的线性表示问题与线性方程组解的问题是可 以相互转化的,即 向量组α1,α2 , ,αm 线性相关(无关) 线性齐次方程组 ∑ xk α k = 0 有非零解(只有零解)
k =1 m
即 本定理反映了线性相关性与线性表示之间的关系。
数学科学学院 徐 鑫
因为 α1,α2 ,
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基本定理 n元线性齐次方程组 Am × n X = 0 有非 零解 r ( A) < n. 前面证明了 下列各定理均可由基本定理证明.
方程个数小于未 方程个数小于未 知量个数,该方 知量个数,该方 程组必有非零解 程组必有非零解
从而,有
k1 + 2k2 + k3 = 0 k1 + k2 = 0 3k2 + k3 = 0
由克莱姆法则知:因线性方程组的系数行列式 克莱姆法则
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第十讲 向量组的线性关系一、考试内容与考试要求考试内容向量的概念;向量的线性组合与线性表示;向量组线性相关与线性无关. 考试要求(1)理解n 维向量的概念;(2)理解向量的线性组合与线性表示的概念; (3)理解向量组线性相关与线性无关的概念;(4)掌握向量组线性相关与线性无关的有关性质及判别法; 注 适合于第十讲和第十一讲.二、知识要点引入 学习向量组的线性相关和线性无关,直接的目的是为探讨当方程组Ax o =(Ax b =)有无穷解时,它的所有解能否用有限个解表示出来?且这些有限个解之间的关系是什么?线性表示(线性组合):探讨消除线性方程组中的多余方程(即无效方程); 矩阵秩:探讨矩阵所对应的线性方程组中的有效方程个数; 线性相关:方程组Ax o =有无穷解时,能否用有限个解表示出来; 线性无关:这有限个解之间的关系,引出基础解系和最大线性无关向量组. 复习 (1)非齐次方程组Ax b =有解的条件:()(,)R A R A b m =≤其中A =(12,,,m αααL ),要特别注意m 是未知量个数,也是向量组12,,,m αααL 中向量的个数.(2)齐次方程组Ax o =⎧⎨⎩唯一零解无穷解(有非零解),o 是向量.1.线性组合(线性表示)定义1 线性组合(线性表示)给定向量12,,,,m βαααL ,如果存在数12,,,m k k k L ,使关系式成立1122m m k k k βααα=+++L则称β是向量组12,,,m αααL 的线性组合,或称β可以由向量组12,,,m αααL 线性表示:注意1(1)线性组合(或线性表示)对12,,,m k k k L 没有要求,可以全为零; (2)零向量可由任一同维的向量组线性表示;(3)判断β是否可由向量组12,,,m αααL 线性表示转化为求Ax β=是否有解,一个具体表示就是Ax β=有一个特解.(4)表示式可以不惟一,但若12,,,m αααL 线性无关时,表示式惟一; (5)任一n 维向量可由同维的单位坐标向量组12,,,n e e e L 线性表示; (6)向量组12,,,m αααL 中每个向量都可由自身向量组线性表示:11100100j j j j m αααααα-+=⋅++⋅+⋅+⋅+⋅L L定义2 向量组的等价向量组(I ):12,,,s αααL 中每个向量都可由向量组(II ):12,,,t βββL 线性表示,而向量组(II )中每个向量都可由向量组(I )线性表示,则称两个向量组的等价,记为(I ):(II ).向量组的等价具有① 反身性:每个向量组都和自身等价,即(I ):(I ); ② 对称性:若(I ):(II ),则(II ):(I );③ 传递性:若(I ):(II ),(II ):(III ),则(I ):(III ). 注意 2记()12,,,s A ααα=L ,()12,,t B βββ=L,则(1)向量组(II )可以由向量组(I )线性表示的充分必要条件是()(,)R A R A B = 这是单个向量β可由向量组12,,,s αααL 线性表示的推广.(2)向量组(I )与向量组(II )等价的充分必要条件是()()(,)R A R B R A B ==(3)若向量组(I ):12r αααL ,,,(2)r ≥可由向量组(II ):s βββ,,,Λ21线性表示,则当r s >时,向量组(I )必线性相关;(4)若向量组(I ):12r αααL ,,,(2)r ≥可由向量组(II ):s βββ,,,Λ21线性表示,且向量组(I )线性无关,则必有r s ≤;这是(3)的逆否命题.向量组(I ):12r αααL ,,,(2)r ≥可由向量组(II ):s βββ,,,Λ21线性表示,则必有r s ≤;反之不成立2.线性相关与线性无关定义3 线性相关与线性无关给定向量组(I ):12,,,m αααL ,如果存在不全为零的数12,,,m k k k L ,使1122m m k k k o ααα+++=L则称向量组(I )是线性相关的,否则称它线性无关.例如:由于23⎛⎫ ⎪⎝⎭=210⎛⎫ ⎪⎝⎭+301⎛⎫ ⎪⎝⎭,即210⎛⎫ ⎪⎝⎭+301⎛⎫ ⎪⎝⎭-23⎛⎫ ⎪⎝⎭=o ,向量组10⎛⎫ ⎪⎝⎭,01⎛⎫ ⎪⎝⎭,23⎛⎫ ⎪⎝⎭是线性相关的.而向量组10⎛⎫ ⎪⎝⎭,01⎛⎫ ⎪⎝⎭与向量组100⎛⎫ ⎪ ⎪⎪⎝⎭,010⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,001⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎝⎭均是线性无关的.注意3(1)单位坐标向量组12,,,n e e e L 是线性无关的; (2)含有零向量的向量组线性相关; (3)单个非零向量线性无关;(4)两个向量线性相关⇔对应坐标成比例. 证明如下:(1)单位坐标向量组12,,,n e e e L 是线性无关的.证 由1k 100⎛⎫ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭M +2k 010⎛⎫ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭M +L +nk001⎛⎫⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭M =o ,有12n k k k ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭M =o故1k =2k =L =n k =0,故向量组12,,,n e e e L 是线性无关.(2)含有零向量的向量组12,,,m αααL ,o 线性相关. 证 120001m o o ααα⋅+⋅++⋅+⋅=L (3)单个非零向量线性无关.证 设o α≠,若k o α=,必有k =0,故线性无关. (4)两个向量线性相关⇔对应坐标成比例.证 设12(,,,)T n a a a α=L ,12(,,,)Tn b b b β=L必要性 由于向量,αβ线性相关,则存在不全为零的数12,k k ,有12k k o αβ+=不妨设10k ≠,则21k k αβ=-,即21,1,2,i i ka b i n k =-=L ,对应坐标成比例. 充分性 对应坐标成比例,,1,2,i i a kb i n ==L ,即k αβ=,k o αβ-+=,1,k -不全为零,,αβ线性相关.3.线性相关、线性无关的性质性质1 向量组部分相关,则整体相关;向量组整体无关,则部分无关. 性质2 记A =(12,,,m αααL ),则向量组12,,,m αααL Ax o Ax o ⇔=⎧⎨⇔=⎩线性无关有唯一零解线性相关有非零解性质3 若向量组中的向量的维数小于向量的个数,则向量组线性相关.或:向量组中向量的个数大于向量的维数,则向量组线性相关. 推论:1n +个n 维向量一定线性相关. 性质4向量组12,,,m αααL ⇔⎧⎨⇔⎩线性相关至少有一个向量可由其余向量线性表示线性无关每一个向量都不能由其余向量线性表示应注意向量组12,,,m αααL 线性相关,则12,,,m αααL 中至少有一个向量可由其余向量线性表示,但不是每一个向量都可由其余向量线性表示.性质5 设向量组(I ):12,,,m αααL 线性无关,而向量组(II ):12,,,,m αααβL 线性相关,则向量β能由向量组(I )线性表示,且表示式是惟一的.性质6 向量组12,,,m αααL ⎧⎨⎩线性无关,则添维数仍线性无关线性相关,则减维数仍线性相关学习这些性质应该采取对上述每一点都可先用简单的例题予与理解,然后再证明.下面以性质1、性质4和性质6为例具体说明.例 判断向量组10⎛⎫ ⎪⎝⎭,01⎛⎫ ⎪⎝⎭,23⎛⎫ ⎪⎝⎭,43⎛⎫ ⎪⎝⎭的线性相关性?由于23⎛⎫ ⎪⎝⎭=210⎛⎫ ⎪⎝⎭+301⎛⎫ ⎪⎝⎭,即210⎛⎫ ⎪⎝⎭+301⎛⎫ ⎪⎝⎭-23⎛⎫ ⎪⎝⎭=00⎛⎫ ⎪⎝⎭,故10⎛⎫ ⎪⎝⎭,01⎛⎫ ⎪⎝⎭,23⎛⎫ ⎪⎝⎭是线性相关,则由性质(1)知向量组10⎛⎫ ⎪⎝⎭,01⎛⎫ ⎪⎝⎭,23⎛⎫ ⎪⎝⎭,43⎛⎫⎪⎝⎭整体相关.这由210⎛⎫ ⎪⎝⎭+301⎛⎫ ⎪⎝⎭-23⎛⎫ ⎪⎝⎭+043⎛⎫ ⎪⎝⎭=00⎛⎫ ⎪⎝⎭即可简单的证明.向量组10⎛⎫⎪⎝⎭,01⎛⎫ ⎪⎝⎭,23⎛⎫ ⎪⎝⎭,43⎛⎫ ⎪⎝⎭是线性相关的也可由上述性质3看出,因为维数是2,向量个数是4,所以线性相关.对性质4的理解:由于010⎛⎫ ⎪⎝⎭+001⎛⎫ ⎪⎝⎭+100⎛⎫ ⎪⎝⎭=00⎛⎫ ⎪⎝⎭,故向量组10⎛⎫ ⎪⎝⎭,01⎛⎫ ⎪⎝⎭,00⎛⎫ ⎪⎝⎭线性相关,00⎛⎫ ⎪⎝⎭=010⎛⎫ ⎪⎝⎭+001⎛⎫ ⎪⎝⎭,10⎛⎫ ⎪⎝⎭和01⎛⎫ ⎪⎝⎭都不能由其它两个向量线性表示.对性质6的理解:向量组10⎛⎫ ⎪⎝⎭,01⎛⎫ ⎪⎝⎭线性无关,添维数后101⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,011⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭仍线性无关;111⎛⎫⎪⎪ ⎪⎝⎭,222⎛⎫⎪⎪ ⎪⎝⎭线性相关,减维数后11⎛⎫ ⎪⎝⎭,22⎛⎫ ⎪⎝⎭仍线性相关。
4.性质的证明性质1 证明:① 部分相关,在向量组在12,,,,s m ααααL L 中,不妨设12,,s αααL 线性相关,则存在一组不全为零的 数12,,,m k k k L ,有1122s s k k k o ααα+++=L即 1122100s s s m k k k o ααααα+++++++=L L1,,,0,,0s k k L L 不全为零,故向量组整体相关.② 反证法:设部分相关,在向量组12,,,,s m ααααL L 中,不妨设12,,,s αααL 线性相关,由①知整体相关,与假设矛盾. 性质2 证明 由Ax o =得:1122m m x x x o ααα+++=L当12(,,,)Tm x x x x =L 有惟一零解时,12,,,,s m ααααL L 线性无关. 当12(,,,)Tm x x x x =L 有非零解时,12,,,,s m ααααL L 线性相关.可总结为:n 维向量组12,,,m αααL 0,0,A m nA m n⎧≠⎧⎪⎪⎨≠=⎪⎪⎩⎨≠⎧⎪⎪⎨⎪==⎪⎩⎩R(A)=m,m n 线性无关R(A)<m,m n 线性相关简单记忆为:()R A 等于向量组中向量的个数m ,向量组线性无关;()R A 小于向量组中向量的个数,向量组线性相关.性质3 证明 若向量组12,,,m αααL 中的向量的维数n 小于向量的个数,记12(,,,)m A ααα=L由于{}()min ,R A m n ≤,12(,,,)m R αααL =()R A m <,由性质2知12,,,m αααL 组线性相关,得证.性质4 证明 必要性:只需证明上半部分,下半部分用反证法可得.向量组12,,,m αααL 线性相关,故存在不全为零的数12,,,m k k k L ,使1122m m k k k o ααα+++=L不妨设10k ≠,则12211()m m k k k ααα=-++L . 充分性 不妨设111m m m αλαλα-=++L ,即111m m m o λαλαα-++-=L121,,,,1m λλλ--L 不全为零,向量组12,,,m αααL 线性相关.性质5 证明:记A =(12,,,m αααL ),B =12(,,,,)m αααβL ,则()()R A R B ≤((I )组是(II )组的部分),因为(I )组线性无关,由性质2知()R A m =.因为(II )组线性相关,有()1R B m <+,故()1m R B m ≤<+,即()R B m =.()()(,)R A R B R A m β===,Ax β=有惟一解,故向量β能由向量组(I )惟一线性表示.性质6 证明略. 注意4虽然涉及线性相关与线性无关的证明题多,但解题的方法往往局限在三种:一是用线性相关与线性无关的定义;二是用与齐次方程组Ax o =有惟一零解或非零解的关系;三是用秩的性质进行求解.其中线性相(无)关与Ax o =的解之间的关系为:n 维向量组12,,,m αααL 0,0,A m n A m n⎧≠⎧⎪⎪⎨≠=⎪⎩⎪⎨≠⎧⎪⎪⎨⎪==⎪⎩⎩R(A)=m,m n线性无关:Ax=o 有唯一零解R(A)<m,m n 线性相关:Ax=o 有非零解上式也是这部分内容的核心和重点,学生应该理解透彻.细心分析例题10.7,用了这三种方法,也代表了这一部分内容的常用解题方法.补充性质几个要用的结论,可作为补充性质:(1)设向量组12,,,r βββL 能由向量组12,,,s αααL 线性表示,简记为AK B =,其中K 为r s ⨯矩阵,若12,,,s αααL 线性无关,则12,,,r βββL 线性无关的充要条件是r K R =)(,(即()R K 为向量组12,,,r βββL 中的向量个数). 或设,r n r s s n B K A ⨯⨯⨯=若,)(s A R =则).()(B R K R =证明见例11.11和第七讲中秩的补充性质(1),也就是说可以从两个不同角度进行证明.(2)任一n 维向量均可由一组n 维的线性无关向量组12,,,n αααL 线性表示. 证明见例10.14.也就是说任一n 维向量不但可以由n 维单位向量组线性表示,还可以由一组n 维的线性无关向量组12,,,n αααL 线性表示.(3)n 维单位向量组12,,,n e e e L 能由向量组12,,,m αααL 线性表示的充分必要条件是12(,,,)m R n ααα=L .由(2)可直接得到结论.(4)当A 为n 阶方阵时,矩阵方程n AX E =有解充分必要条件是A 可逆(即()R A n =).由(3)可直接得到(4).(5)当A 为n m ⨯矩阵,矩阵方程n AX E =有解充分必要条件是()R A n =,即若()R A =A 的行数(行满秩). 二、基础训练例10.1 (数四,97,3分)判断向量组1α=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛111,2α=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛230,3α=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-121的线性相关性.解 存在数321,,k k k ,使得122233k k k o ααα++=.由于 121231101-=220330101-=0 即122233k k k o ααα++=有非零解,故123,,ααα线性相关.例10.2 当k = ______时, 向量β = (1, k , 5)能由向量12(1,3,2),(2,1,1)αα=-=-线性表示.解 β可由12,αα线性表示,即12(,)2R αα==12(,,)R ααβ,考察行列式112310521k --=得k =-8. 当k =-8时, 三个向量的行列式为0, 于是21,,ααβ线性相关. 显然21,αα线性无关, 所以β可用21,αα线性表示.例10.3 设有三维向量111k α⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭, 211k α⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,3112α⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭, 21k k β⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,问k 取何值时,(1)β可由123,,ααα线性表示, 且表达式惟一; (2) β可由123,,ααα线性表示, 但表达式不惟一;(3) β不能由123,,ααα线性表示.解 )1(22221111112-=-=k k k k kk(1)10≠≠k k 且时, 123,,ααα线性无关, 而四个三维向量一定线性相关(n+1个n 维向量一定线性有关), 所以β可由123,,ααα线性表示, 由性质5知表达式惟一;(2)当k = 1 时111111111121⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭M M :M 111100000010⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎝⎭M M M ? 系数矩阵的秩等于增广矩阵的秩为2. 所以β可由123,,ααα线性表示, 但表示不惟一;(3)当0=k 时011110101120⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎝⎭M M :M 101001111120⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎝⎭M M M :101001110110⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭M M M 101001110001⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭M :M M系数矩阵的秩等于2, 增广矩阵的秩为3, 所以β不能由123,,ααα线性表示.例10.4 设向量组123,,ααα线性相关,向量组234,,ααα线性无关,证明:(1)1α能由23,αα线性表示;(2)4α不能由123,,ααα线性表示.证 (1) 方法1 向量组234,,ααα线性无关,则23,αα线性无关(性质1),而123,,ααα线性相关,由性质5知1α能由23,αα线性表示.方法2 由向量组123,,ααα线性相关知,故存在不全为零的数123,,k k k ,使112233k k k o ααα++=其中10k ≠.因为若10k =,则23,k k 不全为零,使2233k k o αα+=,于是有23,αα线性相关,从而234,,ααα线性相关(性质1),这与已知矛盾,故10k ≠.于是有2312311k kk k ααα=--=2233l l αα+即1α能由23,αα线性表示.(2)反证法:4α能由123,,ααα线性表示,而由(1)问知1α能由23,αα线性表示,故4α能由23,αα线性表示,由性质4知,234,,ααα线性相关,与题设向量组234,,ααα线性无关矛盾.例10.5 设)0,,3,1(),4,3,5,0(),2,0,2,1(),0,3,1,2(4321t -=-=-=-=αααα, 则t = ______时, 1234,,,αααα线性相关.解 考察行列式424335550424333555100004230335211012---=----=----t t t t 0603020306020=--+++-=t t . 所以对任何t , 1234,,,αααα线性相关.例10.15 设α1, α2, α3, α, β均为4维向量, A = (α1, α2, α3, α), B = (α1, α2, α3, β), 且|A | = 2, |B | = 3, 则|A -3B | = ______.解 利用行列式性质,有123|3|2,2,2,3A B ααααβ-=----=1238,,,3ααααβ-⨯-=1238(,,,αααα-⨯1233,,,)αααβ-=8(||3||)56A B --=例10.16 (数一,05,4分) 设3阶矩阵()321,,ααα=A ,1=A ,且 ()123123123,24,39B ααααααααα=++++++ 求B .解 方法1 利用行列式性质对列向量组化简得B =123123123,24,39ααααααααα++++++=1232323,3,5ααααααα++++=123233,3,2αααααα+++ =1232332,3,αααααα+++=12232,,αααα+=2123,,ααα=2方法2 将B 写成用A 右乘另一矩阵的形式,再进行计算.()123123123,24,39B ααααααααα=++++++=()123111,,123149ααα⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭于是有 B =11112312149A ⋅=⨯=2例10.6 判断123(1,2,3),(3,2,1),(1,3,1)T T Tααα===是否线性相关.解 本题用三种方法来求解.方法1 定义法。