9.【线性代数】—— 线性相关性, 向量空间的基,维数

news/2025/2/25 9:48:13

九 线性相关性, 向量空间的基,维数

    • Ax=0 什么情况下无解(x不为零向量)
    • 1. 向量组的线性无关性
    • 2.向量组生成一个空间(S)
    • 3. 向量空间的一组基:都满足向量个数相同
    • 4. 空间维数 = 基向量的个数

Ax=0 什么情况下无解(x不为零向量)

Ax=0无解,当且仅当,A矩阵通过消元后,转化为单位矩阵,没有自由变量。

A 的矩阵大小为 m ∗ n ,当 m < n , 可以转换为 R 矩阵, A x = 0 有解,因为存在自由变量。秩最多为 m ,自由变量为 n − m A的矩阵大小为 m*n,当 m<n,可以转换为R矩阵,Ax=0有解,因为存在自由变量。秩最多为m,自由变量为 n-m A的矩阵大小为mn,当m<n,可以转换为R矩阵,Ax=0有解,因为存在自由变量。秩最多为m,自由变量为nm

1. 向量组的线性无关性

记: 有一组向量, x 1 , x 2 , x 3 . . . x n ,当不存在 c 1 x 1 + c 2 x 2 + . . . + c n x n ≠ 0 时,则称 x 1 , x 2 , x 3 . . . x n 是线性无关的。 有一组向量,x_1,x_2,x_3...x_n,当不存在 c_1x1+c_2x_2+...+c_nx_n\neq0时,则称x_1,x_2,x_3...x_n是线性无关的。 有一组向量,x1,x2,x3...xn,当不存在c1x1+c2x2+...+cnxn=0时,则称x1,x2,x3...xn是线性无关的。

如果 v 1 , v 2 . . . v n 是矩阵 A 的列向量,如果向量组线性无关,那么 A x = 0 无解, A 的秩为 n 。 如果v_1,v_2...v_n是矩阵A的列向量,如果向量组线性无关,那么Ax=0无解,A的秩为n。 如果v1,v2...vn是矩阵A的列向量,如果向量组线性无关,那么Ax=0无解,A的秩为n

2.向量组生成一个空间(S)

等价于 空间包含向量组的线性组合 空间包含向量组的线性组合 空间包含向量组的线性组合

3. 向量空间的一组基:都满足向量个数相同

那么 向量组有两个性质, 1. 线性无关 2. 生成一整个空间 向量组有两个性质,1. 线性无关 2. 生成一整个空间 向量组有两个性质,1.线性无关2.生成一整个空间

R 3 R^3 R3的一组基
[ 1 0 0 ] , [ 0 1 0 ] , [ 0 0 1 ] \begin{bmatrix} 1\\0\\0 \end{bmatrix}, \begin{bmatrix} 0\\1\\0 \end{bmatrix}, \begin{bmatrix} 0\\0\\1 \end{bmatrix} 100 , 010 , 001

A n ∗ n A_{n*n} Ann可逆 ⇒ \xRightarrow{} 满秩 ⇒ \xRightarrow{} n个向量是 R n R^n Rn的基

4. 空间维数 = 基向量的个数

例子
A = [ 1 2 3 1 1 1 2 1 1 2 3 1 ] A = \begin{bmatrix} 1&2&3&1\\ 1&1&2&1\\ 1&2&3&1\\ \end{bmatrix} A= 111212323111
A的基为
[ 1 2 1 1 1 2 ] \begin{bmatrix} 1&2\\ 1&1\\ 1&2\\ \end{bmatrix} 111212
N ( A ) = c [ − 1 − 1 1 0 ] + d [ − 1 0 0 1 ] N(A) = c\begin{bmatrix} -1\\-1\\1\\0 \end{bmatrix} + d\begin{bmatrix} -1\\ 0\\ 0\\ 1 \end{bmatrix} N(A)=c 1110 +d 1001 ,求法详见7.【线性代数】——求解Ax=0,主列和自由列

r a n k ( A ) = 主列数 = 空间的维数 C ( A ) = r rank(A) = 主列数 = 空间的维数 C(A) = r rank(A)=主列数=空间的维数C(A)=r
d i m ( N ( A ) ) = 自由列的列数 = n − r dim(N(A)) = 自由列的列数 = n - r dim(N(A))=自由列的列数=nr


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