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做web网站常用框架,怎样在百度上打广告,网站建设 业务走下坡,python做网站视频文章目录 前言一、极大线性无关组二、向量空间的基三、向量维数与向量空间维数总结 前言 上一篇中我们介绍了向量空间的概念,并且学习了对任意给出的一组向量,如果构造一个向量空间。本文将更加细致的去分析张成一个向量空间,具有哪些性质。…

文章目录

  • 前言
  • 一、极大线性无关组
  • 二、向量空间的基
  • 三、向量维数与向量空间维数
  • 总结


前言

上一篇中我们介绍了向量空间的概念,并且学习了对任意给出的一组向量,如果构造一个向量空间。本文将更加细致的去分析张成一个向量空间,具有哪些性质。并且简要讨论向量空间的基。


一、极大线性无关组

首先,我们再研究一下由向量组构造出向量空间的过程。也就是对该向量组做任意系数的线性组合。说到线性组合,我们就会想到之前学过的一个概念——线性相关。

若一组向量 x 1 , x 2 , . . . x n \bm{x}_1,\bm{x}_2,...\bm{x}_n x1,x2,...xn线性相关,则存在一组不全为0的系数,使得 a 1 x 1 + a 2 x 2 + … + a n x n = 0 a_1\bm{x}_1+a_2\bm{x}_2+\ldots+a_n\bm{x}_n=0 a1x1+a2x2++anxn=0;相反,若不存在,则说明这组向量线性无关。

不全为0,则说明至少一个为0,而如果该组向量中没有零向量,则至少得有两个系数不为0。可见,线性相关说明了,这一组向量中,有一些向量可以被另一些向量所线性表示(只要把他们放在等号两边就行了;0向量可以被任意向量线性表示)。

而构造向量空间的过程就是做线性组合,即张成。因此,如果我们先对目标向量组做一个“过滤”,把所有已经可以被向量组中其他向量线性表示的向量删除,剩下的皆为线性无关的向量时,我们称剩下的向量构成原向量组的极大线性无关组,用这个所谓的极大线性无关组为基础做线性组合,得到的(张成的)向量空间与原本的是完全一致的。

需要补充一点,极大线性无关组并不一定是唯一的,但是其中向量的个数一定是唯一的。例如在向量组 { [ 1 , 0 , 0 ] , [ 0 , 1 , 0 ] , [ 1 , 1 , 0 ] } \{[1,0,0],[0,1,0],[1,1,0]\} {[1,0,0],[0,1,0],[1,1,0]}中,第三个向量可以被前两个向量线性表示,因此该向量组的极大线性无关组为 { [ 1 , 0 , 0 ] , [ 0 , 1 , 0 ] } \{[1,0,0],[0,1,0]\} {[1,0,0],[0,1,0]}。(同样, { [ 1 , 0 , 0 ] , [ 1 , 1 , 0 ] } \{[1,0,0],[1,1,0]\} {[1,0,0],[1,1,0]}也可以构成一个极大线性无关组)因此,原向量组张成的线性空间中的任意向量,也均可以被该线性无关组线性表示。

二、向量空间的基

在高中学习向量的时候,其实我们已经学习过向量的基的概念了,即一组可以表示任意向量的向量,即可作为该空间的基底。现在这个概念也是类似的,但是又有些许不同。

在高中数学中,我们学习的向量空间局限于 R 2 R^2 R2 R 3 R^3 R3这种标准的向量空间,我们知道二维平面的基底有两个向量,三维空间的基底要三个向量。那么,回到上面所举例子,由 { [ 1 , 0 , 0 ] , [ 0 , 1 , 0 ] , [ 1 , 1 , 0 ] } \{[1,0,0],[0,1,0],[1,1,0]\} {[1,0,0],[0,1,0],[1,1,0]}所张成的向量空间,他们的基需要多少个向量?

由上述的极大线性无关组的概念我们知道,只需要前两个向量即可张成该空间,而该向量空间中的任意向量均可由它们线性表示。这也就满足了向量空间的基的条件。因此,这个向量空间的基就是 { [ 1 , 0 , 0 ] , [ 0 , 1 , 0 ] } \{[1,0,0],[0,1,0]\} {[1,0,0],[0,1,0]}。虽然,这个空间中的向量都是三维向量,属于 R 3 R^3 R3,但是由这个向量组张成的空间是个二维空间——向量空间的维度等于张成该空间所需的基向量的个数

三、向量维数与向量空间维数

再扩展一些,由上述例子我们可以猜想,在 R n R^n Rn空间中,我们可以找到 m m m m ⩽ n m\leqslant n mn)个线性无关的向量,用来张成一个m维空间。

这个猜想很容易验证,因为 R m R^m Rm空间中可以找到一组基来张成该空间,只需要对该组基进行向量维度扩充,即可得到 m m m个线性无关的 n n n维向量,满足上述猜想条件。

但是,我们无法在 R n R^n Rn找到 m m m m > n m> n m>n)个线性无关的向量,来张成一个维数大于 n n n的向量空间。这个同样容易验证,假设我们找到了这样的 m m m个线性无关的向量,那么我们任意取其中 n n n个向量,那么该 n n n向量可以表示 R n R^n Rn中的任意向量,这与 m m m个线性无关向量这一条件矛盾。因此假设不成立。


总结

本文基于上文介绍的向量空间的概念,进一步介绍了极大线性无关组,向量空间的基,已经向量空间的维数与向量维数的关系。p.s. 极大线性无关组是一个针对向量组的概念,而一组基向量是针对向量空间的概念,这一点要区分清楚。

http://www.mmbaike.com/news/102150.html

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