n维单位坐标向量组构成的矩阵
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高等代数 第2章矩阵和向量 2.6 n维向量

向量组是线性无关的 .
例2 已知
1 0 2 1 1 , 2 2 , 3 4 , 1 5 7 试讨论向量组 1, 2, 3 及 1, 2的线性相关性.
解 分析 对矩阵( 1, 2, 3),施行初等行变换变
a1 x1 a 2 x 2 a n x n 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k1,k2, , km, k1 1 k 2 2 k m m
k1,k 2, , k m 称为这 称为向量组的一个 线性组合, 个线性组合的系数 .
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
am)
am 1 1 2 2 m1 m1
故
1 1 2 2 m1 m1 1am 0
因 1 , 2 , , m 1 , 1 这 m 个数不全为0,
0 0 2 2 5 5
2 2 2 2 7 5
1 0 2 5 r3 r2 2 0 2 2 , ~ 0 0 0
可见R( 1 , 2 , 3 ) 2,向量组 1 , 2 , 3线性相关; R( 1 , 2 ) 2,向量组 1 , 2线性无关.
a1 j a1 j a2 j a2 j j , b j , ( j 1,2,, m ), arj a rj a r 1, j
故方程组只有零解 x1 x 2 x 3 0,所以向量组 b1 , b2 , b3线性无关.
例2 已知
1 0 2 1 1 , 2 2 , 3 4 , 1 5 7 试讨论向量组 1, 2, 3 及 1, 2的线性相关性.
解 分析 对矩阵( 1, 2, 3),施行初等行变换变
a1 x1 a 2 x 2 a n x n 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k1,k2, , km, k1 1 k 2 2 k m m
k1,k 2, , k m 称为这 称为向量组的一个 线性组合, 个线性组合的系数 .
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
am)
am 1 1 2 2 m1 m1
故
1 1 2 2 m1 m1 1am 0
因 1 , 2 , , m 1 , 1 这 m 个数不全为0,
0 0 2 2 5 5
2 2 2 2 7 5
1 0 2 5 r3 r2 2 0 2 2 , ~ 0 0 0
可见R( 1 , 2 , 3 ) 2,向量组 1 , 2 , 3线性相关; R( 1 , 2 ) 2,向量组 1 , 2线性无关.
a1 j a1 j a2 j a2 j j , b j , ( j 1,2,, m ), arj a rj a r 1, j
故方程组只有零解 x1 x 2 x 3 0,所以向量组 b1 , b2 , b3线性无关.
向量组的线性相关性

m 元齐次线性方程组 Ax = 0 有只有非零解. 矩阵A = (a1, a2, …, am ) 的秩<=向量的个数 m ..
二、线性相关性的判定
定理4 向量组a1, a2, …, am 线性相关的充分 必要条件是它所构成的矩阵A=(a1, a2, …, am) 的 秩小于向量个数m;向量组线性无关的充分必要 条件是R(A)=m.
作业 P110 3(1),4,10,11(1)
说明 (1)向量组 A:a1, a2, …, am 线性无关
当且仅当k1=k2= … =km=0时, k1a1 + k2a2 + … + kmam =0 才成立.
一、线性相关性的概念
(2)若向量组只包含一个向量a: a线性相关 a=0 a线性无关 a≠0
(3)含两个向量的向量组:a1, a2 线性相关 a1, a2 的分量对应成比例 几何意义:两向量共线
从而向量组 b1, b2, b3 线性无关.
二、线性相关性的判定
例3 已知向量组 a1, a2, a3 线性无关,且 b1 = a1+a2, b2 = a2+a3, b3 = a3+a1,
试证明向量组 b1, b2, b3 线性无关.
证四 转化为矩阵的秩的问题.
1 0 1
已知
(b1
,
b2
,
b3
k1a1 k2a2 kmam 0.
一、线性相关性的概念
因k1, k2, …, km中至少有一个不为0,
不妨设 k1 0,则有
a1
k2 k1
a2
k3 k1
a3
二、线性相关性的判定
定理4 向量组a1, a2, …, am 线性相关的充分 必要条件是它所构成的矩阵A=(a1, a2, …, am) 的 秩小于向量个数m;向量组线性无关的充分必要 条件是R(A)=m.
作业 P110 3(1),4,10,11(1)
说明 (1)向量组 A:a1, a2, …, am 线性无关
当且仅当k1=k2= … =km=0时, k1a1 + k2a2 + … + kmam =0 才成立.
一、线性相关性的概念
(2)若向量组只包含一个向量a: a线性相关 a=0 a线性无关 a≠0
(3)含两个向量的向量组:a1, a2 线性相关 a1, a2 的分量对应成比例 几何意义:两向量共线
从而向量组 b1, b2, b3 线性无关.
二、线性相关性的判定
例3 已知向量组 a1, a2, a3 线性无关,且 b1 = a1+a2, b2 = a2+a3, b3 = a3+a1,
试证明向量组 b1, b2, b3 线性无关.
证四 转化为矩阵的秩的问题.
1 0 1
已知
(b1
,
b2
,
b3
k1a1 k2a2 kmam 0.
一、线性相关性的概念
因k1, k2, …, km中至少有一个不为0,
不妨设 k1 0,则有
a1
k2 k1
a2
k3 k1
a3
线性代数 第四章 第2节

§2 向量组的线性相关性
★矩阵、线性方程组的向量表示 ★向量组的线性相关与线性无关 ★向量组的等价性
本节中向量组的线性相关性与第三节中向量组的秩 的概念是本章的重点和难点。同学们必须熟练且准确地 掌握。通过理清“矩阵”,“向量组”和“线性方程组”的密 切关系可以更好地理解概念和解决问题。
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矩阵的向量表示
定义3 设有两个 n 维向量组
A : a1, a2 , , am; B : b1, b2 , , bs .
如果向量组 A 中每一个向量都能由 B 组中的向量
线性表示,则称向量组 A 能由向量组 B 线性表示。
如果向量组 A 与 B 能相互线性表示,则称向量组 A 与 B 等价。
由上章定理2,可得
定理2 向量组 a1 , a2 , 条件是它所构成的矩阵A
, am (a1 ,
线性相关的充分必要
a2 , , am ) 的秩小于
向量的个数 m ;向量组线性无关的充分必要条件是 R(A)= m。
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1 0
0
例4
n 维向量
4,
试讨论向量组
a1
,
a2
,a13及向量 组5
a1
,
a2的 7线 性相关性。
解法一 (同例4解法一的方法)
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5
1
a1
,
a2
,
a3
1
0 2
2 r2 r1 1 4 ~ 0
0 2
2 r3 2 r2 1 2 ~ 0
.
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线性方程组的向量表示
★矩阵、线性方程组的向量表示 ★向量组的线性相关与线性无关 ★向量组的等价性
本节中向量组的线性相关性与第三节中向量组的秩 的概念是本章的重点和难点。同学们必须熟练且准确地 掌握。通过理清“矩阵”,“向量组”和“线性方程组”的密 切关系可以更好地理解概念和解决问题。
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矩阵的向量表示
定义3 设有两个 n 维向量组
A : a1, a2 , , am; B : b1, b2 , , bs .
如果向量组 A 中每一个向量都能由 B 组中的向量
线性表示,则称向量组 A 能由向量组 B 线性表示。
如果向量组 A 与 B 能相互线性表示,则称向量组 A 与 B 等价。
由上章定理2,可得
定理2 向量组 a1 , a2 , 条件是它所构成的矩阵A
, am (a1 ,
线性相关的充分必要
a2 , , am ) 的秩小于
向量的个数 m ;向量组线性无关的充分必要条件是 R(A)= m。
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例4
n 维向量
4,
试讨论向量组
a1
,
a2
,a13及向量 组5
a1
,
a2的 7线 性相关性。
解法一 (同例4解法一的方法)
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1
a1
,
a2
,
a3
1
0 2
2 r2 r1 1 4 ~ 0
0 2
2 r3 2 r2 1 2 ~ 0
.
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线性方程组的向量表示
线性相关性的判定

机动
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结束
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 .
解 n维单位坐标向量组构成的矩阵 E ( e1 , e2 , , en )
是n阶单位矩阵. 由 E 1 0,知R( E ) n.
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x , y , 使
y y 得x y 0, 不妨设x 0, 则 , 令k x x 即可. 必要性
不妨设 k , 则有1 ( k ) 0,由定义 知 , 线性相关.
由于此方程组的系数行列式 1 0 1 1 1 0 20 0 1 1
故方程组只有零解 x1 x 2 x 3 0,所以向量组 b1 , b2 , b3线性无关.
机动
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结束
定理 5 (1) 若 向量组 A: 1 , 2 , , m 线性相关, 则 向量组 B : 1 , , m , m 1 也线性相关.反言之, 若向
A线性表示 , 且表示式是唯一的 .
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证明 (1) A (a1 , , am ), B (a1 , , am , am 1 ),有 记
R( B ) R( A) 1.若向量组A线性相关, 则根据定理 2,有R( A) m ,从而R( B ) R( A) 1 m 1,因此, 根据定理2知向量组B线性相关.
由R( A) R( B ) m , 知方程组 ( 1 , 2 ,, m ) x b有唯一解,即向量b能由向量 组A线性表示,且表示式唯一.
4-2 向量的线性相关性

第 二 节 向量组的线性相关性
主要内容
线性相关与线性无关的定义 向量组线性相关的充要条件 向量组的线性相关性的判定定理
1
一 、线性相关与线性无关的定义
1. 定义 给定向量组 A: a1, a2, ... ,am , ,a
如果存在不全为零的实数 如果存在不全为零的实数 k1, k2, ..., km , 使
因为 λ1, ... , λm − 1, −1 这 m 个数不全为 0 (至少 −1 ≠ 0),所以向量组线性相关 证毕 至少 ,所以向量组线性相关.
6
向量组的线性相关与线性无关的概念也 可移用于线性方程组. 可移用于线性方程组 当方程组中有某个方程是其余方程的线性组合时, 当方程组中有某个方程是其余方程的线性组合时 这个方程就是多余的, 方程组(各个方程)是线性相关的; 这个方程就是多余的 称方程组(各个方程)是线性相关的 当方程组中没有多余的方程, 当方程组中没有多余的方程 称该方程组 (各个方程)线性无关(或线性独立). 各个方程)线性无关(或线性独立)
12
证法二 利用方程组有解的条件
把已知的三个向量等式写成一个矩阵等式
1 0 1 (b1 , b2 , b3 ) = (a1 , a 2 , a 3 ) 1 1 0 , 记作 B = AK . 0 1 1 设 Bx = 0,以 B = AK 代入得 A(Kx) = 0 . ,
8
1 0 0 0 1 0 例 4 n 维向量组 e1 = , e2 = , L, en = M M M 0 0 1
称为n维单位坐标向量组,试讨论它的线性相关性 试讨论它的线性相关性. 称为n维单位坐标向量组 试讨论它的线性相关性
主要内容
线性相关与线性无关的定义 向量组线性相关的充要条件 向量组的线性相关性的判定定理
1
一 、线性相关与线性无关的定义
1. 定义 给定向量组 A: a1, a2, ... ,am , ,a
如果存在不全为零的实数 如果存在不全为零的实数 k1, k2, ..., km , 使
因为 λ1, ... , λm − 1, −1 这 m 个数不全为 0 (至少 −1 ≠ 0),所以向量组线性相关 证毕 至少 ,所以向量组线性相关.
6
向量组的线性相关与线性无关的概念也 可移用于线性方程组. 可移用于线性方程组 当方程组中有某个方程是其余方程的线性组合时, 当方程组中有某个方程是其余方程的线性组合时 这个方程就是多余的, 方程组(各个方程)是线性相关的; 这个方程就是多余的 称方程组(各个方程)是线性相关的 当方程组中没有多余的方程, 当方程组中没有多余的方程 称该方程组 (各个方程)线性无关(或线性独立). 各个方程)线性无关(或线性独立)
12
证法二 利用方程组有解的条件
把已知的三个向量等式写成一个矩阵等式
1 0 1 (b1 , b2 , b3 ) = (a1 , a 2 , a 3 ) 1 1 0 , 记作 B = AK . 0 1 1 设 Bx = 0,以 B = AK 代入得 A(Kx) = 0 . ,
8
1 0 0 0 1 0 例 4 n 维向量组 e1 = , e2 = , L, en = M M M 0 0 1
称为n维单位坐标向量组,试讨论它的线性相关性 试讨论它的线性相关性. 称为n维单位坐标向量组 试讨论它的线性相关性
若干个同维数的列向量(或同维数的行向

定理2 向量组 B : b1 , b2 , , bl 能由向量组 A : a1 , a2 , , am 线性表示的充分必要条件是矩阵 A = (a1 , a2 , , am ) 的秩等于矩阵 ( A, B) = (a1 , a2 , , am , b1 , b2 , , bl ) 的秩,即
R( A) = R( A, B).
, km , 使
必要性 设 α 1 , α 2 , 则有不全为0的数 k1 , k 2 ,
k1α 1 + k 2α 2 +
+ k mα m = 0.
因 k1 , k 2 ,
, k m 中至少有一个不为0,
不妨设 k1 ≠ 0, 则有
⎛ k2 ⎞ ⎛ k3 ⎞ α 1 = ⎜ − ⎟α 2 + ⎜ − ⎟α 3 + ⎝ k1 ⎠ ⎝ k1 ⎠
~
⎛1 ⎛1 ⎜ ⎜0 ⎜0 ⎜ ⎜1 ⎜0 ⎝ ⎝
0 0 2 2 5 5
2⎞ 2⎞ ⎟ 2⎟ 2⎟ ⎟ 7⎟ ⎠ 5⎟ ⎠
⎛ 1 0 2⎞ 5 ⎟ r3 − r2 ⎜ 2 ⎜ 0 2 2 ⎟, ~ ⎜ 0 0 0⎟ ⎝ ⎠
可见R(α 1 ,α 2 ,α 3 ) = 2,向量组 α 1 ,α 2 ,α 3 线性相关;
⎛ k1 j ⎞ ⎜ ⎟ ⎜ k2 j ⎟ ,α m )⎜ ⎟, ⎜ ⎟ ⎜k ⎟ ⎝ mj ⎠
从而
⎛ k11 ⎜ ⎜ k 21 ( b1 , b2 , , bs ) = α 1 ,α 2 , ,α m ) ( ⎜ ⎜ ⎜k ⎝ m1 k12 k 22 km 2 k1 s ⎞ ⎟ k2s ⎟ ⎟ ⎟ k ms ⎟ ⎠
向量组 a1, a 2 , , a n 称为矩阵 A的列向量组 .
维向量构成的向量组记作Rn

b1 ,b2 ,
,br 1,2 ,
k11
,
s
ks1
k1r
,
ksr
如果r>s,则方程组
x1
Ks×r
=0
xr
( Kx = 0 )
有非零解,从而方程组
(α1,α2,… ,αs)Kx = 0 有非零解,即
(b1,b2,…,br)x = 0 有非零解,这与B0组线性无关矛盾,因此r>s 不能成立 ,故
例1 全体 n 维向量构成的向量组记作Rn,求Rn的一个 极大无关组和Rn的秩。
解 我们已经证明了n维单位坐标向量构成的向量组
E: e1,e2,…,en
是线性无关的,而任意 n+1 个 n 维向量都线性相关,因此
向量组 E 是 Rn 的一个极大无关组,且 Rn 的秩等于 n。
显然,任何 n个线性无关的n 维向量都是Rn的极大无关 组,故 Rn 的极大无关组有无穷多个。
0 0 0 0
1 0 2 1
0
0
1 0
3 0
2 0
,
0 0 0 0
即得
2
3
1
2
.
因|X| = 1≠0,知X可逆,取Y = X-1,即合所求。因此向量组
α1,α2与 β1,β2等价。
证二 对矩阵(α1,α2)施行初等列变换变为 (1,2 )则,
1,α2与 1,2等价。因此,对 (α1,α2)和( β1,β2)施行初等列
变换变为列最简形矩阵,若两个列最简形矩阵相同,则1,
α2与β1,β2都与列最简形矩阵的列向量组等价,从而(α1,α2)
线性代数167;4.2

线性表示, 且表示式是唯一的.
(4)设
短的无关
长的无关;
j
a1
a2
j j
,
arj
j
a1 j
a2 j
长的相关
,
( j 1,2,,m),
短的相关。
arj
ar1, j
即j 添上一个分量后得向量j. 若向量组A: 1, 2, ···,
m线性无关, 则向量组B: 1, 2, ···, m也线性无关; 反
言之, 若向量组B线性相关, 则向量组A也线性相关.
证明: 本定理的4个结论均由定理4证明.
(1) 记A=(1, 2, ···, m), B= (1, 2, ···, m, m+1),
则有: R(B)R(A)+1. 若向量组A线性相关, 则由定理4知
R(A)<m, 从而R(B)R(A)+1<m+1. 因此, 根据定理4得, 向量组B线性相关.
证二是利用定理4, 证明向量组构成的矩阵的秩等 于向量组向量的个数, 借用齐次线性方程组只有零解 的结果证明其系数矩阵的秩;
证三仍是利用定理4, 但过程利用了矩阵秩的性质.
线性相关性是向量组的重要性质, 给出如下结论:
定理5: (1)若向量组A:1, 2, ···, m线性相关, 则
向量组B: 1, 2, ···, m, m+1也线性相关; 反言之, 若
2. 线性相关与线性无关的判定方法: 定义, 5个定 理(难点).
思考题
试证明:
(1) 一个向量线性相关的充要条件是=O; (2) 一个向量线性无关的充要条件是O; (3) 两个向量, 线性相关的充要条件是存在k1使 =k1 或者存在k2使 =k2, 但两式不一定同时成立.
(4)设
短的无关
长的无关;
j
a1
a2
j j
,
arj
j
a1 j
a2 j
长的相关
,
( j 1,2,,m),
短的相关。
arj
ar1, j
即j 添上一个分量后得向量j. 若向量组A: 1, 2, ···,
m线性无关, 则向量组B: 1, 2, ···, m也线性无关; 反
言之, 若向量组B线性相关, 则向量组A也线性相关.
证明: 本定理的4个结论均由定理4证明.
(1) 记A=(1, 2, ···, m), B= (1, 2, ···, m, m+1),
则有: R(B)R(A)+1. 若向量组A线性相关, 则由定理4知
R(A)<m, 从而R(B)R(A)+1<m+1. 因此, 根据定理4得, 向量组B线性相关.
证二是利用定理4, 证明向量组构成的矩阵的秩等 于向量组向量的个数, 借用齐次线性方程组只有零解 的结果证明其系数矩阵的秩;
证三仍是利用定理4, 但过程利用了矩阵秩的性质.
线性相关性是向量组的重要性质, 给出如下结论:
定理5: (1)若向量组A:1, 2, ···, m线性相关, 则
向量组B: 1, 2, ···, m, m+1也线性相关; 反言之, 若
2. 线性相关与线性无关的判定方法: 定义, 5个定 理(难点).
思考题
试证明:
(1) 一个向量线性相关的充要条件是=O; (2) 一个向量线性无关的充要条件是O; (3) 两个向量, 线性相关的充要条件是存在k1使 =k1 或者存在k2使 =k2, 但两式不一定同时成立.
线性代数(含全部课后题详细答案)4-3

r1 ~ r3
0 2
2 6 4 3 5 4
3 1 9 5
r3 2r1
r4 ~3r1
1 0 0 0
1 2 5 2
5 6 15 6
3 4 10 4
r1 r3
r3 ~2r1
r4 3r1
1 1 5 3 0 2 6 4 0 5 15 10 0 2 6 4
k11 k1r
(b1 , ,br ) (a1 , ,as )
ks1 ksr
如果r
s,则方程组
K sr
x1
0
(简记为Kx
0)
xr
有非零解(因 R(K ) s r),从而方程组
(a1 , ,as )Kx 0 有非零解,即(b, ,br )x 0有非零解,这与B0组 线性无关矛盾,因此 r s不能成立,所以 r s.
三、向量组秩的重要结论
定理2 设向量组B能由向量组A线性表示,则向 量组B的秩不大于向量组A的秩. 证 设向量组B的一个最大无关组为B0 : b1, , br, 向量组A的一个最大无关组为 A0 : a1, , as ,要证 r s.
因B组能由A组线性表示,A组能由A0组线性表示.
故B0组能由A0组线性表示. 即存在系数矩阵K sr (kij ),使得
~
r4 2r2
1 1 5 3 0 1 3 2 0 0 0 0 0 0 0 0
r1r1~r21
1 0 2 1
0 1 3 0 0 0
2 0
.
0 0 0 0
1 0 2 1
~ 初等行变换 0 1 3 2
(a1 ,a2 ,b1 ,b2 )
0 0 0 0
0 0 0 0
即得
chapter4向量组及其线性组合

运算;
向量组 若干个同维数的列向量(或同维数的行向量)组成的集合
如 a11
A
a21
a12 a22
a1n a2Βιβλιοθήκη nam1am2
amn
a11 a12 a1n
A
a21
a22
a2
n
am1
am2
amn
m个n维列向量所组成的向量组1 , 2 , , m ,
构成一个n m矩阵,记为
例1 设a1(1 1 2 2)T a2(1 2 1 3)T a3(1 1 4 0)T b(1 0 3 1)T 证明向量b能由向量组a1 a2 a3线性表示 并求 出表示式
解 设A(a1 a2 a3) B(A b) (a1 a2 a3 b) 因为
所以R(A)R(B) 因此向量b能 由向量组a1 a2 a3线性表示
2、n 维向量的表示方法
n 维向量写成一列,称为列向量,也就是列 矩阵,通常用 等表示,如:
n 维向量写成一行,称为行向量,也就是行 矩阵,通常用 等表示,如:
注意
1. 当没有明确说明是行向量还是列向量时, 都当作列向量.
2. 行向量和列向量总被看作是两个不同的向 量; 3. 行向量和列向量都按照矩阵的运算法则进行
向量组a1 a2 an线性无关R(a1 a2 an)n
例2 已知 a1(1 1 1)T a2(0 2 5)T a3(2 4 7)T
试讨论向量组a1 a2 a3及向量组a1 a2的线性相关性 解 对矩阵(a1 a2 a3)施行初等行变换变成行阶梯形矩阵
提示 对矩阵(a1 a2 a3)施行初等行变换变成行阶梯形矩阵 即
2 1 0 0
那么
b
3
2
0
向量组 若干个同维数的列向量(或同维数的行向量)组成的集合
如 a11
A
a21
a12 a22
a1n a2Βιβλιοθήκη nam1am2
amn
a11 a12 a1n
A
a21
a22
a2
n
am1
am2
amn
m个n维列向量所组成的向量组1 , 2 , , m ,
构成一个n m矩阵,记为
例1 设a1(1 1 2 2)T a2(1 2 1 3)T a3(1 1 4 0)T b(1 0 3 1)T 证明向量b能由向量组a1 a2 a3线性表示 并求 出表示式
解 设A(a1 a2 a3) B(A b) (a1 a2 a3 b) 因为
所以R(A)R(B) 因此向量b能 由向量组a1 a2 a3线性表示
2、n 维向量的表示方法
n 维向量写成一列,称为列向量,也就是列 矩阵,通常用 等表示,如:
n 维向量写成一行,称为行向量,也就是行 矩阵,通常用 等表示,如:
注意
1. 当没有明确说明是行向量还是列向量时, 都当作列向量.
2. 行向量和列向量总被看作是两个不同的向 量; 3. 行向量和列向量都按照矩阵的运算法则进行
向量组a1 a2 an线性无关R(a1 a2 an)n
例2 已知 a1(1 1 1)T a2(0 2 5)T a3(2 4 7)T
试讨论向量组a1 a2 a3及向量组a1 a2的线性相关性 解 对矩阵(a1 a2 a3)施行初等行变换变成行阶梯形矩阵
提示 对矩阵(a1 a2 a3)施行初等行变换变成行阶梯形矩阵 即
2 1 0 0
那么
b
3
2
0
线性代数-向量组的线性相关性

证明 (略)
下面举例说明定理的应用.
例1 n 维向量组
e1 = (1,0,,0)T ,e2 = (0,1,,0)T ,,en = (0,0,,1)T
称为n维单位坐标向量组 ,讨论其线性相关性 .
解 n维单位坐标向量组构成 的矩阵 E = (e1, e2 ,, en )
是n阶单位矩阵. 由 E = 1 ≠ 0,知R(E) = n. 即R(E)等于向量组中向量个数 ,故由定理2知此 向量组是线性无关的 .
亦即( x1 + x3 )α1 + ( x1 + x2 )α 2 + ( x2 + x3 )α 3 = 0,
因α1,α 2,α 3线性无关,故有
x1 + x3 = 0, x1 + x2 = 0,
x2 + x3 = 0.
由于此方程组的系数行 列式 1 01 1 1 0 =2≠0 011
故方程组只有零解 x1 = x2 = x3 = 0,所以向量组 b1 ,b2 ,b3线性无关.
A线性表示 , 且表示式是唯一的 .
(1) 若向量组 A:α1,α2 ,,αm 线性相关,则 向量组 B :α1,,α m ,α m+1 也线性相关.反言之,若向
量组B 线性无关,则向量组A也线性无关 .
证明 (1)记A = (a1,, am ), B = (a1,, am , am+1 ),有 R(B) ≤ R( A) + 1.若向量组A线性相关,则根据定理 2,有R( A) < m,从而R(B) ≤ R( A) + 1 < m + 1,因此, 根据定理 2知向量组 B线性相关 .
说明 结论(2)是对增加一个分量( 即维数增加1 维)而言的,若增加多 个分量,结论也成立.
下面举例说明定理的应用.
例1 n 维向量组
e1 = (1,0,,0)T ,e2 = (0,1,,0)T ,,en = (0,0,,1)T
称为n维单位坐标向量组 ,讨论其线性相关性 .
解 n维单位坐标向量组构成 的矩阵 E = (e1, e2 ,, en )
是n阶单位矩阵. 由 E = 1 ≠ 0,知R(E) = n. 即R(E)等于向量组中向量个数 ,故由定理2知此 向量组是线性无关的 .
亦即( x1 + x3 )α1 + ( x1 + x2 )α 2 + ( x2 + x3 )α 3 = 0,
因α1,α 2,α 3线性无关,故有
x1 + x3 = 0, x1 + x2 = 0,
x2 + x3 = 0.
由于此方程组的系数行 列式 1 01 1 1 0 =2≠0 011
故方程组只有零解 x1 = x2 = x3 = 0,所以向量组 b1 ,b2 ,b3线性无关.
A线性表示 , 且表示式是唯一的 .
(1) 若向量组 A:α1,α2 ,,αm 线性相关,则 向量组 B :α1,,α m ,α m+1 也线性相关.反言之,若向
量组B 线性无关,则向量组A也线性无关 .
证明 (1)记A = (a1,, am ), B = (a1,, am , am+1 ),有 R(B) ≤ R( A) + 1.若向量组A线性相关,则根据定理 2,有R( A) < m,从而R(B) ≤ R( A) + 1 < m + 1,因此, 根据定理 2知向量组 B线性相关 .
说明 结论(2)是对增加一个分量( 即维数增加1 维)而言的,若增加多 个分量,结论也成立.
第四章 n维向量

§4.2
向量组的线性相关性
可写成
( a1 a 2
x1 x2 an ) =b xn
即
x1a1 + x2a 2 + + xna n = b ,
T
其中a j = (a1 j , a2 j ,, amj ) ( j = 1,2,, n)
b = (b1, b2 ,, bm )T
§4.2
向量组的线性相关性
给定向量组T:a1,a2, …,am和向量b, 如果存在一组 实数 k1 , k2 , … , km , 使 b = k1a1+k2a2+…+kmam 则称向量 b 是向量组T的线性组合或称向量 b 可由向 量组 T 线性表示 例4.5 若记 e1=(1,0, …,0),e2=(0,1, …,0),…,en=(0,0, …,1)
分量全是实数的向量叫做实向量,
分量是复数的向量叫做复向量。
§4.1 n 维向量及其线性运算
注: 1.a = ( x1 ,x2 , … ,xn) ——n维行向量;
x1
a=
x2
——n维列向量;
xn
2.若向量的所有分量都等于0,则称该向量为零向 量,在不引起混淆的情况下,简记为0.
§4.1 n 维向量及其线性运算
的n+s维 向量组b1,b2, …,bm仍线性无关。
§4.3 向量组的秩
§4.3
向量组的秩
一、向量组的极大线性无关组
定义4.5 设向量组T的一个部分组 {a1 , a 2 , , a r } T, 若满足 (1) a1 , a 2 , , a r 线性无关;
(2)向量组T 中每一个向量均可由 {a1 , a 2 , , a r } 线性表示 则称 {a1 , a 2 , , a r } 是向量组T的一个极大
线性无关的向量组

6)逆矩阵 定义 使得 对于 n 阶方阵 A ,如果有一个n 阶方阵 B
AB BA E ,
1
则说方阵A是可逆的,并把方阵 B 称为 A 的逆矩阵.
A的逆矩阵记作 A .
定理1 方阵 A 可逆的充要条件是 A 0 ,且 1 1 A A , A
其中A为矩阵A的伴随矩阵.
二阶矩阵的逆矩阵用该公式求,三阶及以上矩阵 的逆矩阵用初等变换求。
例7:判别向量 b能否由向量组 A线性表示 , 其中
0 b 14 , 3
解:考虑
1 4 2 A:1 7 , 2 2 , 3 0 ; 1 3 1
当R( A) n时, 方程组只有零解 , 故没有基础解
当R( A) r n时, 方程组必有含n r个向量的 基础解系 1 , 2 ,, n r , 此时, 方程组的解可表示为 x k 1 1 k 2 2 k n r n r , 其中k 1 ,, k n r 为任意实数, 解空间可表示为
r4 r3
由阶梯形矩阵有三个非零行可知 R( A) 3.
1.8.3
n 维向量
1. 向量及向量组的概念
n 个有次序的数 a1 , a2 , , an 所组成的数组称 为n维向量,这 n个数称为该向量的 n个分量,第 i个 数ai 称为第 i个分量 .
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.
1 4 2 0 1 4 2 0 B ( A b) 7 2 0 14 0 2 5 11 1 3 1 3 0 0 29 83
A线性表示 . R( A) R( B) 3 向量b能由向量组
第3章 线性方程组解法 第1节 向量与矩阵基础

A = (α1 ,α2 ,L,αm )
m 个n维行向量所组成 的向量组 β 1 , β 2 ,L β m ,
T T T
构成一个 m × n矩阵
β1T T β2 B= M T β m
线性方程组的向量表示
a11 x1 + a12 x 2 + L + a1n x n = b1 , a 21 x1 + a 22 x 2 + L + a 2 n x n = b2 , LLLLLLLLLLLLLL a m 1 x1 + a m 2 x 2 + L + a mn x n = bm .
3 5 3 例3 : 设向量组 α 1 = 2 ,α 2 = 4 ,α 3 = 1 , 0 − 1 t 问t取何值时 ,向量组线性无关 ; t取何值时 , 向量组线性相关 .
3
解:因为
5 4
3
α1 α 2 α 3 = 2
Ch4 向量空间
第一节 向量组的线性相关 与线性无关
一、向量、向量组与矩 阵 向量、 二、线性相关性的概念 三、线性相关性的判定
四、向量组的线性相关 性质
五、线性表示、线性相 关以及 线性表示、 线性无关三者的关系
六、小节、思考题 小节、
一、向量、向量组与矩阵 向量、
n 维向量写成一行,称为行向量,也就是行 维向量写成一行,称为行向量 行向量, 矩阵, 等表示, 矩阵,通常用 aT , bT ,αT , β T 等表示,如:
b11 b12 L b1n b21 b22 L b2 n ( c1 , c2 , L , cn ) = α 1 ,α 2 ,L ,α s ) ( M M M b bs 2 L bsn s1
(2021年整理)考研数学《线性代数》考点知识点总结

4.两行(列)元素成比例的行列式为零.记作: rj ri k ( cj ci k ) D 0 .
a11 a12 (a1i a1i ) a1n
a11 a12 a1i a1n a11 a12 a1i a1n
5. D
a21
a22
(a2i
a2i )a2n
Hale Waihona Puke Da21 a22
a2i a2n
a
b
若对 D ak1 c11
akk c1k b11
设
b1k
ak1 akk , 若 2n 阶行列式 D2n b11 b1n
D2 det(bij )
ab
cd
,
ck1 ckk bk1 bkk
bn1 bnn
c d
2n
则有 D=D1D2.
有 D2n=(ad-bc)n.
余子式: n 阶行列式中把 aij 所在的第 i 行和第 j 列去掉后,余下 n-1 阶行列式. 代数余子式: Aij (1)i j Mij
线性方程组有解,称它相容;无解,就称 它不相容.
(iii)有无限多解的充分必要条件是 R( A) R( A, b) n .
线性方程组 Ax b 有解的充要条件是 R(A) R(A, b) .
n 元齐次线性方程组 Ax 0 有非零解的充要条件是 R(A) n .
矩阵方程 AX B 有解的充要条件是 R(A) R(A, B) .
引理: n 阶行列式 D 中,若第 i 行所有元素除 aij 外都为零,则有 D aij Aij .
定理 3: (代数余子 式性质)
行列式等于它的任一行(列)的各元素与其对应的代数余子式乘机之和. 推论:行列式某一行(列)的元素与另一行(列)的对应元素的代数余子式乘机之和等于零.
线性代数5.1-4

3的一个与基
v
v
v
1 1 1 v v v α 1 = 1 α 2 = 0 α 3 = 1 1 1 0
1 v v v r v 1 1 − 1 1 v v [α 3 , β 1 ] v [α 3 , β 2 ] β 3 =α3- − v v β 11 - v v β 2 = 1 − 2 1 − 3 ⋅ 1 − 2 = 1 0 . β3 = α 3 β 3 6 3 2 [β 2 , β 2 ] [β 1 , β 1 ] 0 1 1 − 1 9 v v v v v v β , β , 3 单位化, α3等价标准正交基为: 再将β11,β22,β3 单位化,便得与α11,α2, α 3 等价标准正交基为 2 v v v 1 1 1 β1 v v v 1 ε = βv2 = 1 − 2 , ε = βv3 = 1 0 . ε1 = v = 2 3 1 , β2 β3 2 β1 6 3 − 1 1 1
验证向量组 α11 = , , α
1 1 1 1 ,0 ,α 22 = − ,− , ,0 , 2 2 2 2 T T v 1 1 1 v 1 1 1 α 3 3= ,− ,0, ,0 为R4的一个基 , α 44 = − , , α α 的一个基. 2 2 2 2 2 2
是否可由它得到V的一个标准正交基呢? 是否可由它得到 的一个标准正交基呢? 的一个标准正交基呢 条件是
二、施密特(Schmidt)正交化方法 施密特(Schmidt)正交化方法 (Schmidt)
个与其等价的单位正交向量组。 个与其等价的单位正交向量组。 v v v α,α ,… 正交化. (1) 将线性无关的向量组α11,α22,...,αr正交化 r v v v v v v- [α 2 , β 1 ] β , β2 = α =1 令 β1=αα 1 , β 2 =α2 2 − v v β11 [β 1 , β 1 ] v v v r v v v v [α 3 , β 1 ] [α 3 , β 2 ] v v β 11 ββ3= α33- − v v β 2, β 2 3 =α [β 1 , β 1 ] [β 2 , β 2 ] … … … … … … … , v v v v v v v v [α r , β 2 ] [α r , β r −1 ] v [α r , β 1 ] v v v v v v = r ββr= ααr− v v β1 - [ β , β ] β2 - …- [β , β ] ββr-1. 1 2 r −1 r [β1 , β 1 ] 2 2 r −1 r −1
v
v
v
1 1 1 v v v α 1 = 1 α 2 = 0 α 3 = 1 1 1 0
1 v v v r v 1 1 − 1 1 v v [α 3 , β 1 ] v [α 3 , β 2 ] β 3 =α3- − v v β 11 - v v β 2 = 1 − 2 1 − 3 ⋅ 1 − 2 = 1 0 . β3 = α 3 β 3 6 3 2 [β 2 , β 2 ] [β 1 , β 1 ] 0 1 1 − 1 9 v v v v v v β , β , 3 单位化, α3等价标准正交基为: 再将β11,β22,β3 单位化,便得与α11,α2, α 3 等价标准正交基为 2 v v v 1 1 1 β1 v v v 1 ε = βv2 = 1 − 2 , ε = βv3 = 1 0 . ε1 = v = 2 3 1 , β2 β3 2 β1 6 3 − 1 1 1
验证向量组 α11 = , , α
1 1 1 1 ,0 ,α 22 = − ,− , ,0 , 2 2 2 2 T T v 1 1 1 v 1 1 1 α 3 3= ,− ,0, ,0 为R4的一个基 , α 44 = − , , α α 的一个基. 2 2 2 2 2 2
是否可由它得到V的一个标准正交基呢? 是否可由它得到 的一个标准正交基呢? 的一个标准正交基呢 条件是
二、施密特(Schmidt)正交化方法 施密特(Schmidt)正交化方法 (Schmidt)
个与其等价的单位正交向量组。 个与其等价的单位正交向量组。 v v v α,α ,… 正交化. (1) 将线性无关的向量组α11,α22,...,αr正交化 r v v v v v v- [α 2 , β 1 ] β , β2 = α =1 令 β1=αα 1 , β 2 =α2 2 − v v β11 [β 1 , β 1 ] v v v r v v v v [α 3 , β 1 ] [α 3 , β 2 ] v v β 11 ββ3= α33- − v v β 2, β 2 3 =α [β 1 , β 1 ] [β 2 , β 2 ] … … … … … … … , v v v v v v v v [α r , β 2 ] [α r , β r −1 ] v [α r , β 1 ] v v v v v v = r ββr= ααr− v v β1 - [ β , β ] β2 - …- [β , β ] ββr-1. 1 2 r −1 r [β1 , β 1 ] 2 2 r −1 r −1
(完整版),n维向量及其运算向量组的线性相关性

亦即(k1 k3)1 (k1 k2 )2 (k2 k3)3 0,
因
1,
2,
线性无关,故有
3
k1 k3 0, k1 k2 0,
k2 k3 0.
由于此方程组的系数行列式 1 01 1 1 0 20 011
故方程组只有零解 k1 k2 k3 0,所以向量组 b1, b2 , b3线性无关.
一、线性表示
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
矩阵A a1
a11
(a a2 a12
ij)mn
有n个m维列向量
aj a1 j
an a1n
A
a21
a22 a2 j a2n
am1 am2 amj amn
向量组a1, a2 , , an 称为矩阵A的列向量组.
因 k1, k2 ,L , ks , k中至少有一个不为0,
注意
1. 若 1,2 ,L
,
线性无关
m
,
则只有当
k1 L km 0时, 才有
k11 k22 L kmm 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 .
4令.包k含零 0向,量的任何向量 组是线性相关的.
向量
组线性 a无rj 关,
则它的a任rj 何 部分组都线性无关.
ar
1,
j
即 j添上一个分量后得向量bj .若向量组 A:1,2 , ,m线性无关,则向量组B:b1, b2 , , bm也线性无
关 .反言之,若向量组B线性相关,则向量组A也线 性相关 .
3-2向量的线性相关性

可见方程组有唯一解: 可见方程组有唯一解: x1 = 1 , x2 = 0 , x3 = 1.
线性表示, 故向量 β 可由向量组 α1 ,α2 ,α3 线性表示,且
β = α1 + 0α2 +α3 .
例 4 设β = (2, 8, 2, 0) ,
T
α1 = (1, 2, 2, 3) , T α2 = ( 2, 4, 4, 6) , α3 = (1, 0, 3, 6)T
例如基本单位向量组 ε 1 = (1,0,L,0) ,ε 2 = (0,1,L,0) ,L, T ε n = (0,0,L ,1) 和α 1 = (1,0,L ,0)T , α 2 = (1,1,L ,0 )T ,L,
T T
等价。 α n = (1,1,L ,1) 等价。
T
4 例 设有两个向量组 (Ι)α1 , α2 ,L, α ( ) 1 , β2 ,L, β ΙΙ β s t 并设 ( A 并设 = α1 , α2 ,L, α )和B = β1 , β2 ,L, β ), ( s t 是 存在t ΙΙ × 能由( (Ι)能由( )线性表出的充要条件 :存在ts矩 A=BC 阵C,使得 C,使得 使得
AX = β
如果方程组中的 x1 , x2 ,L, xn 分别用 代入后, c1 , c2 ,L, cn 代入后, 可以使每个方程都变成恒等 式,则称有序数组 c1 , c2 ,L, cn 为方程组的一个 解,向量 ------------ X = (c1 , c2 ,L, cn )T 为方程组的一个解向量 方程组的所有解( 解向量。 为方程组的一个解向量。方程组的所有解(或 解集。 解向量)组成的集合,称为该方程组的解集 解向量)组成的集合,称为该方程组的解集。
线性表示, 故向量 β 可由向量组 α1 ,α2 ,α3 线性表示,且
β = α1 + 0α2 +α3 .
例 4 设β = (2, 8, 2, 0) ,
T
α1 = (1, 2, 2, 3) , T α2 = ( 2, 4, 4, 6) , α3 = (1, 0, 3, 6)T
例如基本单位向量组 ε 1 = (1,0,L,0) ,ε 2 = (0,1,L,0) ,L, T ε n = (0,0,L ,1) 和α 1 = (1,0,L ,0)T , α 2 = (1,1,L ,0 )T ,L,
T T
等价。 α n = (1,1,L ,1) 等价。
T
4 例 设有两个向量组 (Ι)α1 , α2 ,L, α ( ) 1 , β2 ,L, β ΙΙ β s t 并设 ( A 并设 = α1 , α2 ,L, α )和B = β1 , β2 ,L, β ), ( s t 是 存在t ΙΙ × 能由( (Ι)能由( )线性表出的充要条件 :存在ts矩 A=BC 阵C,使得 C,使得 使得
AX = β
如果方程组中的 x1 , x2 ,L, xn 分别用 代入后, c1 , c2 ,L, cn 代入后, 可以使每个方程都变成恒等 式,则称有序数组 c1 , c2 ,L, cn 为方程组的一个 解,向量 ------------ X = (c1 , c2 ,L, cn )T 为方程组的一个解向量 方程组的所有解( 解向量。 为方程组的一个解向量。方程组的所有解(或 解集。 解向量)组成的集合,称为该方程组的解集 解向量)组成的集合,称为该方程组的解集。
线性代数第二章 n维向量

第二章 n维列向量
§2.2 向量组的秩和线性相关性
例4. 设有两个向量组 I: α1=[1, 1], α2=[1, −1], α3=[2, 1], II: β1= [1, 0], β2= [1, 2]. 1 β + 1β , α = 3 β − 1β , 则 α 1= 2 1 2 2 2 2 1 2 2 3 β + 1β , α3= 2 1 2 2 即I可以由II线性表示. 可以由II线性表示 线性表示. 1 α + 1 α +0α , β = 3 α − 1 α +0α , β1= 2 1 2 2 2 2 1 2 2 3 3 II可以由 线性表示. 可以由I 即II可以由I线性表示. 故向量组I II等价 等价. 故向量组I与II等价.
β2 = α2 + 2α3, β3 = α3 + 2α1.
证明: 证明: β1, β2, β3线性无关. 线性无关.
第二章 n维列向量
§2.2 向量组的秩和线性相关性
二. 向量组之间的关系 1. 给定两个向量组 A: α1, α2, …, αr B: β1, β2, …, βs 若B组中的每个向量都能由A组中的向 组中的每个向量都能由A 量线性表示, 则称向量组B 量线性表示, 则称向量组B能由向量组 A线性表示. 线性表示. 2 , 3 1 , 0 能由 例如: 例如: 线性表示, 线性表示, 0 0 0 1 1 , 0 2 , 3 不能由 但 线性表示. 线性表示. 0 1 0 0
第二章 n维列向量
§2.1 n维向量及其运算
例1. n维基本单位向量组
ε1 =
1 0 … … 0
, ε2 =
0 1 … … 0
, …, εn =
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两边左乘 A得 ABX = 0 ,即 EX = 0,从而X = 0,所以 β1, β2 , … , βn 线性无关。
例6 设向量 β 可由向量组α1,α2,… , αm线性表示, 但不能向量组 (Ⅰ) α1,α2,… ,αm-1 线性表示,记向量组 (Ⅱ) β,α1,α2,… ,αm-1 ,则αm能由(Ⅱ) 线性表示, 但不能由(Ⅰ)线性表示。 证 由于β 可由α1,α2,… , αm线性表示,即 β = λ 1α1+ λ2α2+ … + λ m αm 又因为β不能向量组 α1,α2,… ,αm-1线性表示,所以λ m≠0, 从而
作业 128页 4、5、8、9。
x1 + x3 = 0 x1 + x2 = 0 x + x = 0 2 3
由于此方程组的系数行列式
1 1 0
0 1 1
1 0 =2≠0 1
故方程组只有零解 x1= x2 = x3 = 0,所以向量组 β1 ,β2 ,β3 线性无关。
定理5 定理 (1)若向量组 A: α1 ,α2,… , αm 线性相关,则 向量组 B :α1, α2 ,…, αm , αm+1也线性相关。反言之,若向量 组 B 线性无关,则向量组 A 也线性无关。 证:记 A = ( α1 ,α2,… ,αm ) , B = ( α1, α2 ,…,αm ,αm+1 ) 有 R(B) ≤ R(A) + 1 ,若向量组A线性相关,则由定理4有R(A) < m ,从而 R(B) ≤ R(A) + 1< m + 1,再由定理4知向量组 B 线 性相关。 由上面的证明知:一个向量组若有线性相关的部分组, 则该向量组必线性相关。特别地,含有零向量的向量组一 定线性相关。一个向量组线性无关,则它的任何部分组都 线性无关。
(3)m个n维向量组成的向量组,当维数n小于向量的 个数m时一定线性相关。 证 m个n维向量α1,α2,…,αm构成的矩阵 An×m = (α1,α2,…,αm), 有R(A) ≤ n. 若n < m,则R(A) < m,故m个向量α1,α2,…,αm线性相关。
例4 设有向量组αiT = (ai, ai2, … ,ain ),(i = 1,2,…,m. m ≤ n ), 试证向量组α1T,α2T,…,αmT,线性无关,其中a1, a2,…, am 为m 个互不相等且不等于零的常数。 证 因为 α1T = (a1, a12, … a1m,…,a1n ) α2T = (a2, a22, … a2m,…,a2n ) αm
(2) 设
a1 j a1 j M , α j = M ,β j = arj arj ar 1 j +
( j = 1,2,…,m )
即向量αj添上一个分量后得向量βj,若向量A:α1, α2,…, αm 线性无关,则向量组B:β1,β2 ,…,βm也线性无关, 反言之,若向量组 B 线性相关,则向量组 A 也线性相关. 证 记Ar×m = ( α1,α2,…,αm ), B(r+1)×m = ( β1, β2 , …, βm ),有 R(A) ≤ R(B).若向量组A线性无关,则R(A) = m,从而R(B) ≥ m. 但 R(B) ≤ m,故 R(B) = m ,因此向量组 B 线性无关。 推论 若r维的向量线性无关,在r维的向量组每个向量都 添上n-r个分量,得n维的向量组,则n维的向量组线性无关。
L am
= a1a2 L am
从而向量组
1≤ j p i ≤ m
∏ (a
j
ai ≠ 0
)
β1T = (a1, a12, … a1m) β2T = (a2, a22, … a2m)
………………………
βmT = (am, am2, … amm) 线性无关,所以增加分量后所得的向量组 α1T , α2T, …, αmT 线性无关。
试讨论向量组 α1,α2,α3 及向量组 α1,α2 的线性相关性。
解 对矩阵( α1,α2,α3 )施行初等行变换,使之变 成行阶梯形矩阵,即可同时看出矩阵 (α1,α2,α3) 及矩阵 (α1,α2)的秩,由定理 4 即可得出结论。
1 0 2 (α1,α2,α3)= 1 2 4 1 5 7 1 0 2 = 0 2 2 0 5 5
a1 a1 a1
2
……………………… ………… T = (a , a 2, … a m,…,a n )
m m m m
前m个分量作成的行列式
a2 a2 a2
2
L L L L
am am am
2
1 = a1a2 L am a1 L a1
m 1
1 a2 L a2
m 1
L L L
1 am L
m 1
L
m
L
mLLeabharlann m例5 设A是 n×m 矩阵,B是 m×n 矩阵,其中n<m, 若AB = E,证明B 的列向量线性无关。 证 设B = ( β1, β2, … , βn ),其中β1, β2 , … , βn 是 B 的列 向量,若 x1 β1 + x2 β2 + … + xn βn = 0
即
x1 x … , β ) 2 = BX = 0 ( β1, β2 , n M x n
1 0 2 = 0 1 1 , 0 0 0
可见 R( α1,α2 ,α3) = 2,由定理4知向量组 α1,α2 ,α3 线性相关; R( α1,α2)=2,向量组 α1,α2 线性无关。
例3 已知向量组α1, α2 , α3线性无关 ,令 β1 = α1 + α2 , β2 = α2 + α3 , β3 = α3 + α1,试证向量组β1 , β2 , β3线性无关。 证 设有x1 , x2 , x3使 x1 β1+ x2 β2 +x3 β3 = 0, 即 x1 ( α1 + α2 ) + x2( α2 + α3 ) + x3 ( α3 + α1 ) = 0 亦即 ( x1 + x3 ) α1 + ( x1 + x2 ) α2 + ( x2 + x3 ) α3 = 0 因 α1, α2 , α3 线性无关 ,故有
λm 1 λ1 λ2 αm = β α1 α 2 L α m 1 λm λm λm λm
1
故则 αm 能由(Ⅱ) 线性表示。
假设αm能由(Ⅰ)线性表示,则有 αm = k1α1 + k2α2 + … + km-1αm-1 所以 β = λ 1 α1+ λ2 α2+ … + λ m αm = λ1α1+ λ2α2+ … + λ m ( k1α1+k2α2+… +km-1αm-1) =(λ1+ λmk1)α1+(λ2 +λmk2)α2+… +(λm-1+ λmkm-1)αm-1 这与 β 不能由(Ⅰ)线性表示矛盾,故 αm不能由(Ⅰ)线性表 示。
解 n维单位坐标向量组构成的矩阵 E = ( e1, e2,… , en ) 是 n 阶的单位矩阵。由 |E| = 1 ≠ 0,知R(E) = n ,即 R(E) 等于向量组中向量的个数,故由定理4知向量组是线性无 关的。 例2 已知
1 0 2 α 1 = 1 ,α 2 = 2 ,α 3 = 4 . 1 5 7