线性代数笔记09

2019-01-22  本文已影响8人  大飞哥

第九节

线性相关性

概念:
线性无关,线性相关,张成生成(span),向量空间的基、维数

我们说向量组是线性无关的,线性相关的,而不会用来形容矩阵

向量组线性无关,向量组生成一个空间,向量组作为一个基,维数是一个特定的数值

线性无关性(独立性,independence)
问题:向量x_1,x_2,...x_n是线性无关的?
如果不存在结果为零向量的组合,向量组线性无关(除了系数全为0)

重写:
当向量v_1,v_2,...v_n是矩阵A的列向量,他们什么时候是线性无关的?
当矩阵A的零空间(nullspace)是零向量时。
当矩阵A的零空间存在非零向量时,它们时线性相关的(dependent)

rank=n,秩为n时,N(A)=\{0\},线性无关
rank<n,存在自由变量,线性相关


span

向量v_1,v_2,...v_l张成(span)一个空间,意味着:该空间包含这些向量的所有线性组合

那么该有最少多少个线性无关的向量能张成一个空间呢?

向量的个数足够,但是又不会太多。

这就带出基的概念。
基,basis:向量空间的一组基是指:一系列的向量v_1,v_2,...v_d,又两个性质:

  1. 它们线性无关
  2. 它们能张成该空间

例子:
空间是R^3
则基是:\begin{bmatrix}1\\0\\0 \end{bmatrix},\begin{bmatrix}0\\1\\0 \end{bmatrix},\begin{bmatrix}0\\0\\1 \end{bmatrix}
但是这不是唯一的一组基,另一组基:\begin{bmatrix}1\\1\\2 \end{bmatrix},\begin{bmatrix}2\\2\\5 \end{bmatrix},\begin{bmatrix}3\\3\\8 \end{bmatrix}?(有问题的,因为从行来看,前两行就是成比例的,所以,行向量就不是线性无关的,所以,整个矩阵肯定不是可逆的,所以它的列向量肯定也不是线性无关的)

R^n中,n个向量要构成基,以这n个向量为列的nxn的矩阵是:可逆的。

所有的基都有一个特点:向量的个数是一定的,就是n个。
即:给定空间的基向量的个数相等。这个个数,就称为空间的“维数”

review一下四个定义:

  1. 线性无关:考察线性组合不为零
  2. 生成:考察所有的线性组合
  3. 基:是一组线性无关的向量,并生成空间
  4. 维数:表示基向量的个数

例子:空间是C(A),A=\begin{bmatrix}1&2&3&1\\1&1&2&1\\1&2&3&1 \end{bmatrix}
则:
2=rank(A)=主元数量=Dim(A)
零空间的维数Dim(N(A))=n-r=2=自由变量数量

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