线性相关与线性无关
线性相关性与线性无关性
线性相关性与线性无关性标题：线性相关性与线性无关性的原理和应用引言：在数学和统计学中，线性相关性和线性无关性是两个基本概念。
它们对于解决各种实际问题和优化模型都具有重要意义。
本文将介绍线性相关性和线性无关性的原理、性质以及在实际应用中的具体应用案例。
一、线性相关性的定义与性质1.1 线性相关性的定义线性相关性指的是两个或多个变量之间存在线性关系，即它们的数值可以通过线性方程或线性组合相互表示。
如果存在非零系数，能够使得线性组合等于零，则这些变量是线性相关的。
1.2 线性相关性的性质（1）线性相关性是对称的，即若变量A与变量B线性相关，则变量B与变量A也线性相关。
（2）如果变量A与变量B线性相关，并且变量B与变量C线性相关，则变量A与变量C也线性相关。
（3）若某组变量中存在一个变量与其他变量线性无关，则该组变量是线性无关的。
二、线性无关性的定义与性质2.1 线性无关性的定义线性无关性指的是一个向量组中的各个向量之间不存在线性关系，即不能由其他向量线性表示。
2.2 线性无关性的性质（1）线性无关性并不意味着所有变量都是相互独立的，它只是表示线性关系的独立性。
（2）如果变量A与变量B线性无关，并且变量B与变量C线性无关，则变量A与变量C也线性无关。
（3）在具有n个未知数和n个方程的线性方程组中，如果其系数矩阵满秩，那么方程组的解是唯一的。
三、线性相关性与线性无关性的应用案例3.1 线性相关性在金融领域的应用在金融领域，线性相关性常用于构建投资组合和风险管理。
通过对不同资产的历史数据进行线性相关性分析，可以评估它们之间的相关性程度，有助于投资者进行有效的分散投资和风险控制。
3.2 线性无关性在图像处理中的应用在图像处理领域，线性无关性可以用于图像压缩和去噪。
通过去除图像中线性相关的冗余信息，可以有效减小图像文件大小，提高存储和传输效率。
同时，利用线性无关性的特性，可以去除图像中的噪声，还原出清晰的图像。
空间向量的线性相关与线性无关性质
空间向量的线性相关与线性无关性质空间向量的线性相关与线性无关性质是线性代数中的重要概念。
在本文中，我们将探讨空间向量的线性相关与线性无关性质，并说明它们的定义、性质和应用。
一. 线性相关和线性无关的定义在空间向量的研究中，我们将一个向量集合称为线性相关，如果存在不全为零的标量使得这些向量的线性组合等于零向量。
换句话说，如果存在一组不全为零的标量α1、α2、...、αn，使得向量v1、v2、...、vn的线性组合满足α1*v1 + α2*v2 + ... + αn*vn = 0那么这个向量集合就是线性相关的。
相反地，如果向量集合中的任何线性组合只能等于零向量，当且仅当所有标量都为零时，这个向量集合就被称为线性无关的。
二. 线性相关与线性无关的性质1. 若向量集合中存在一个零向量，则这个向量集合一定是线性相关的。
证明：由于零向量可以被表示为任意向量的线性组合，所以上述线性组合中的所有标量都可以为零，从而向量集合为线性相关。
2. 若向量集合中的向量个数大于向量的维数，则该向量集合一定是线性相关的。
证明：若向量集合中的向量个数大于向量的维数，根据线性代数的理论，该向量集合无法构成一个线性无关的生成集，从而必然存在非零标量的线性组合等于零向量，因此向量集合为线性相关。
三. 线性无关的应用线性无关是研究向量空间的重要性质，它在许多应用中扮演着重要角色。
下面介绍几个典型的应用。
1. 线性方程组的解唯一性对于一个由线性方程组组成的问题，如果该线性方程组的系数矩阵的列向量是线性无关的，那么该线性方程组的解是唯一的。
否则，如果系数矩阵的列向量是线性相关的，那么解的个数将大于1。
2. 子空间的维度在研究向量空间的子空间时，线性无关的向量个数决定了子空间的维度。
具体来说，如果一个子空间由n个线性无关的向量生成，那么该子空间的维度为n。
3. 矩阵的秩矩阵的秩是矩阵的线性无关列向量的最大个数。
它是矩阵理论中的一个重要概念，被广泛应用于线性代数、概率论、图论等各个领域。
高中数学中的向量线性相关与线性无关
高中数学中的向量线性相关与线性无关在高中数学学习中，向量是一个非常重要的概念。
而在向量的研究中，线性相关与线性无关是一个基础而又关键的概念。
本文将探讨高中数学中的向量线性相关与线性无关的概念及其应用。
一、向量的线性相关与线性无关的定义在向量的研究中，我们经常会遇到多个向量同时出现的情况。
而这些向量之间的关系可以分为线性相关和线性无关两种情况。
1. 线性相关如果存在一组不全为零的实数$k_1,k_2,…,k_n$，使得向量$v_1,v_2,…,v_n$满足以下关系：$k_1v_1+k_2v_2+…+k_nv_n=0$其中，$0$表示零向量。
那么我们称向量$v_1,v_2,…,v_n$线性相关。
2. 线性无关如果不存在一组不全为零的实数$k_1,k_2,…,k_n$，使得向量$v_1,v_2,…,v_n$满足以上关系，那么我们称向量$v_1,v_2,…,v_n$线性无关。
二、线性相关与线性无关的几何意义线性相关与线性无关的概念在几何上有着重要的意义。
我们以二维向量为例进行说明。
假设有两个非零向量$\vec{v_1}$和$\vec{v_2}$，我们可以将它们画在二维平面上。
如果这两个向量共线，即它们的方向相同或相反，那么它们是线性相关的。
反之，如果这两个向量不共线，即它们的方向不同，那么它们是线性无关的。
同样地，对于三维向量，我们可以将它们画在三维空间中。
如果多个向量共面，那么它们是线性相关的。
反之，如果多个向量不共面，那么它们是线性无关的。
三、线性相关与线性无关的应用线性相关与线性无关的概念在向量的运算中有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 向量的线性组合线性相关的向量可以通过调整系数的大小，通过线性组合的方式得到零向量。
而线性无关的向量则不能通过线性组合得到零向量。
2. 坐标系的建立在坐标系的建立中，我们通常会选择线性无关的向量作为坐标轴。
这样可以保证坐标系的唯一性和准确性。
3. 向量的基与维数如果向量组中的向量线性无关，并且能够通过线性组合得到其他向量，那么我们称这组向量为基。
向量组的线性相关性与线性无关性
向量组的线性相关性与线性无关性在线性代数中，向量组是指由一组向量所组成的集合。
而向量组的线性相关性与线性无关性则是研究向量组内向量之间的关系，是线性代数中的重要概念之一。
一、线性相关性线性相关性是指存在一组不全为零的实数或复数使得向量组中的向量可以通过线性组合得到零向量。
换句话说，如果存在不全为零的实数或复数c1，c2，...，cn，使得c1v1 + c2v2 + ... + cnvn = 0，则称向量组v1，v2，...，vn是线性相关的。
举个例子来说，考虑一个二维向量组{(1, 2), (2, 4)}，我们可以发现这两个向量是线性相关的，因为存在一个实数c，使得c(1, 2) + (2, 4) = (0, 0)。
实际上，这两个向量是共线的，它们的方向相同，只是长度不同。
二、线性无关性线性无关性是指向量组中的任意向量不能由其他向量线性表示出来。
换句话说，如果对于向量组v1，v2，...，vn中的任意一个向量vi，都不存在一组实数或复数c1，c2，...，cn（其中ci≠0），使得c1v1 + c2v2 + ... + cnvn = vi，则称向量组v1，v2，...，vn是线性无关的。
继续以上面的例子来说，考虑一个三维向量组{(1, 2), (2, 4), (3, 6)}，我们可以发现这三个向量是线性相关的。
实际上，第三个向量可以由前两个向量线性表示出来：(3, 6) = 3(1, 2) + 0(2, 4)。
因此，这三个向量是线性相关的。
三、线性相关性与线性无关性的关系线性相关性与线性无关性是相互对立的概念。
如果一个向量组是线性相关的，那么它就不是线性无关的；反之亦然。
换句话说，线性相关性与线性无关性是两个互斥的概念。
在实际应用中，我们经常需要判断一个向量组的线性相关性或线性无关性。
这对于解方程组、求解特征值等问题都有着重要的意义。
四、判断线性相关性与线性无关性的方法判断一个向量组的线性相关性或线性无关性有多种方法，其中最常用的方法是通过求解线性方程组来判断。
线性相关和线性无关
1 , 2 , 3 , 。4 线性无关。
14
；
例： 1 (1, 2,3, 2),2 (0, 2, 5,3),3 (1, 0, 2, 4),是否线性相关
；
解：行向量的处理方法，转置
1 0 1 1 0 1
A
2
2
0
0
1
1
3 5 2 0 0 9
2
3
4
0
0
0
r( A) 3,因此1,2,3线性无关
0
0
0
3x1 5x2 2x3 0
这是一个齐次线性方程组。
8
第三步：讨论齐次线性方程组解的问题； 讨论线性相关和线性无关，转化为讨论齐次线性方程 组是否存在非零解问题。有非零解即存在 不全为0的数x1, x2 , , xm ， 使 得 x11 x22 xmm 0 成 立，那么向量组线性相关。如果只有零解，那么向量 组线性无关
15
例: 设 (4,3,3,1),1 (1, 2,3, 4),2 (0,1, 2,3),3 (0, 0,1, 2)
4
(0,
0,
0,1);问
是否可由1,
2
,
3
,
线性表出,结果是多少
4
解: 注意处理行向量的方法
1 0 0 0 4 1 0 0 0 4
A
(1T
,
T 2
,
T 3
,
T 4
,
T
)
2 3
或者 存在不全为0的实数k1, k2, k3，使得k11 k22 k33 0
2
一、基本概念
定义（线性相关/线性无关）
设
1
,
，
2
m
3.2线性相关与线性无关
定理3.2.4可以简述为“相关组的截短向量组必为相关 组”.它的等价说法是“无关组的接长向量组必为无关 组”.
注意: “扩充或子组”与“接长或截短”的区别，前者 是维数不变，向量个数增减；后者是向量个数不变， 维数增减.
不妨设km 0, 则有
如果m k11
m
k1mk(mk111
m1 ,
k
则
m
1
m
1
).
k11 km1 m1 1 • m 0.
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
由于k个数k1 ,, km1 , km 1不全为零，故
1
,
2
,,
线性
m
相
关
。
例11设1 ,2 ,,m线 性 相 关 ，m 1且1 0.
证 明 ： 存 在 某 个t
这 就 是 说 ， 若 方 阵 的 行列 式 等 于 零 ， 则 它 的 行向 量 组
和 列 向 量 组 都 线 性 相 关； 若 方 阵 的 行 列 式 不 为零 ， 则
它 的 行 向 量 组 和 列 向 量组 都 线 性 无 关 。
定 理3.2.1m个n维 向 量1,2 ,,m (m 2)线 性 相 关
定理3.2.3可以简述为“相关组的扩充向量组必为相 关组”，或者“部分相关，整体必相关”.它的等价 说法是“无关组的子向量组必为无关组”或者“整 体无关，部分必无关”.
定理3.2.4 设有两个向量组，它们的前n个分量对应 相等： i (ai1, ai2 ,, ain ),i 1,2,, m;
i (ai1, ai2 ,, ain , ai,n1 ),i 1,2,, m.
2-2 线性相关与线性无关
向量组可以互相线性表示，则称它们等价．
向量组等价的性质
1.自身性 每个向量组与自身等价.
2.对称性
若向量组A与B等价，
则向量组B与A等价.
3.传递性
若向量组A与B等价，向量组B与C等价， 则向量组A与C等价.
例 6 设向量组 1 , 2 ,3 和向量组 1, 2 , 3 满足：
1 2 3 2 3 1 3 1 2
i k11
,m 中有一个向量（比如 i ） 能由其余向量线性表示. 即有
ki 1i 1 ki 1i 1 kmm
k11
ki 1i 1 (1)i ki 1i 1
kmm 0
所以，1 , 2 ,
, m 线性相关.
求证：向量组 1, 2 ,3 和向量组 1, 2 , 3 等价.
通过矩阵来表述线性表示
若记向量组 A : 1 , 2 ,
存在数ki1 , ki 2 , kis , 使
, r , 和 B : 1 , 2 ,
, s ,
, r ),
A 能由 B 线性表示，即对每个向量i (i 1, 2,
T
例
设向量组 1 , 2 , 3 , 4 ，令 1 1 2 ,
2 2 3 , 3 3 4 , 4 4 1 ，证明
向量组 1 , 2 , 3 , 4 线性相关．
二、线性相关性的定理
定理1 若向量组 A：1 , 2 ,
1 ,2， ,m , 线性相关,
, km , k m 1 km m km 1 0
km m km 1
存在一组不全为0的数k1 , k2 , 使得k11 k2 2
线性相关性与线性无关性
线性相关性与线性无关性线性相关性和线性无关性是线性代数中的两个基本概念，它们在向量空间和矩阵运算中有着重要的应用。
本文将介绍线性相关性和线性无关性的概念、判定条件以及相关性质。
一、线性相关性的概念和判定条件1. 线性相关性的概念线性相关性是指在向量空间中存在一种非零的线性组合，使得线性组合的系数不全为零。
换句话说，若存在一组向量(x₁, x₂, ..., xₙ)，存在不全为零的实数k₁, k₂, ..., kₙ，使得k₁x₁ + k₂x₂ + ... + kₙxₙ = 0，则称这组向量线性相关。
2. 线性相关性的判定条件线性相关性的判定条件是通过求解线性方程组来完成的。
对于一组向量(x₁, x₂, ..., xₙ)，构造一个齐次线性方程组Ax = 0，其中A = [x₁, x₂, ..., xₙ]表示向量组，x表示向量。
若齐次线性方程组有非零解，则这组向量线性相关；若齐次线性方程组只有零解，则这组向量线性无关。
二、线性无关性的概念和判定条件1. 线性无关性的概念线性无关性是指在向量空间中不存在非零的线性组合使得线性组合的系数全为零。
换句话说，若存在一组向量(x₁, x₂, ..., xₙ)，当且仅当线性组合的系数全为零时，才有k₁x₁ + k₂x₂ + ... + kₙxₙ = 0，则称这组向量线性无关。
2. 线性无关性的判定条件线性无关性的判定条件是通过构造一个齐次线性方程组来完成的。
对于一组向量(x₁, x₂, ..., xₙ)，构造一个齐次线性方程组Ax = 0，其中A = [x₁, x₂, ..., xₙ]表示向量组，x表示向量。
若齐次线性方程组只有零解，则这组向量线性无关；若齐次线性方程组有非零解，则这组向量线性相关。
三、线性相关性和线性无关性的性质1. 线性相关性和线性无关性的关系线性相关性与线性无关性是相互对立的概念。
当一组向量线性相关时，它们线性无关；当一组向量线性无关时，它们线性相关。
线性相关性与线性无关性
线性相关性与线性无关性线性相关性和线性无关性是线性代数中重要的概念，用于描述向量之间的关系。
本文将介绍线性相关性和线性无关性的定义、性质以及它们在矩阵和向量运算中的应用。
一、线性相关性的定义在向量空间中，如果存在一组非零向量，其中至少有一个向量可以表示为其他向量的线性组合，那么我们称这组向量是线性相关的。
换言之，如果存在实数$c_1, c_2, ..., c_n$，使得$c_1\mathbf{v_1} +c_2\mathbf{v_2} + ... + c_n\mathbf{v_n} = \mathbf{0}$，其中$\mathbf{v_i}$是向量集合中的向量，且至少存在一个$c_i$不为零，则这组向量是线性相关的。
二、线性无关性的定义与线性相关性相反，如果一组向量中的任意一个向量都不能表示为其他向量的线性组合，那么我们称这组向量是线性无关的。
换言之，如果仅当$c_1 = c_2 = ... = c_n = 0$时，$c_1\mathbf{v_1} +c_2\mathbf{v_2} + ... + c_n\mathbf{v_n} = \mathbf{0}$，其中$\mathbf{v_i}$是向量集合中的向量，则这组向量是线性无关的。
三、线性相关性与线性无关性的性质1. 若向量组中有一个零向量，则向量组线性相关。
2. 若向量组中的向量个数少于向量的维数，则向量组线性相关。
3. 若向量组中的向量个数多于向量的维数，则向量组线性无关。
4. 若向量组中的向量组成的矩阵的行数大于列数，则向量组线性相关。
5. 若向量组中的向量组成的矩阵的行数小于列数，则向量组线性无关。
四、线性相关性与线性无关性的应用线性相关性和线性无关性在矩阵和向量运算中有广泛的应用。
1. 判断向量组的线性相关性与线性无关性可以通过求解线性方程组$c_1\mathbf{v_1} + c_2\mathbf{v_2} + ... + c_n\mathbf{v_n} = \mathbf{0}$，其中$\mathbf{v_i}$是向量集合中的向量，判断一组向量的线性相关性或线性无关性。
线性相关与无关的判断方法
线性相关与无关的判断方法线性代数是数学的一个分支，它研究的是向量空间和线性映射。
在线性代数中，线性相关和线性无关是两个非常重要的概念。
本文将介绍线性相关与无关的判断方法，以帮助读者更好地理解这两个概念。
首先，让我们来了解一下什么是线性相关和线性无关。
在向量空间中，如果存在一组向量，其中的某一个向量可以表示成其他向量的线性组合，那么这组向量就是线性相关的。
换句话说，如果存在一组不全为零的系数，使得这组向量的线性组合等于零向量，那么这组向量就是线性相关的。
相反，如果不存在这样的系数，使得这组向量的线性组合等于零向量，那么这组向量就是线性无关的。
判断一组向量是否线性相关或线性无关，可以通过以下方法进行：1. 行列式法。
对于一个n阶矩阵A，如果其行列式不等于0，那么矩阵A的列向量就是线性无关的；如果行列式等于0，那么矩阵A的列向量就是线性相关的。
2. 线性方程组法。
对于一个n个未知数的线性方程组，如果方程组的系数矩阵的秩等于系数矩阵与增广矩阵的秩，那么方程组的解集就是线性无关的；如果系数矩阵的秩小于系数矩阵与增广矩阵的秩，那么方程组的解集就是线性相关的。
3. 向量组法。
对于一个向量组，可以将其表示成矩阵的形式，然后对矩阵进行初等行变换，将矩阵化为阶梯形矩阵或行简化阶梯形矩阵。
通过观察矩阵的形式，可以判断向量组的线性相关性或线性无关性。
4. 线性相关性的性质。
如果一个向量组中包含的向量个数大于向量的维数，那么这个向量组一定是线性相关的。
这是因为向量的个数大于维数，必然存在多余的向量，这些多余的向量可以表示成其他向量的线性组合，从而使得向量组线性相关。
5. 线性无关性的性质。
如果一个向量组中的向量个数小于向量的维数，那么这个向量组一定是线性无关的。
这是因为向量的个数小于维数，必然存在缺少的向量，这些缺少的向量无法表示成其他向量的线性组合，从而使得向量组线性无关。
通过以上方法，我们可以判断一组向量的线性相关性和线性无关性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
由向量组1， 2， ， m 线性无关知：
k1 k 2 k m 0 故 可由1， 2， ， m线性表示。
下证唯一
设 k11 k 2 2 k m m
n维列向量组 1 , 2 n 可以排成一个m×n分块矩阵
A 1 , 2 , n
向量组 a1, a 2 ,, a n 称为矩阵A的列向量组.
类似地, 矩阵A (aij )mn 又有m个n维行向量
a11 a12 a 21 a 22 A ai1 ai 2 a m1 am 2
解： 设 k11 k 2 2 k 3 3 O
k1 2k 2 4k 3 0
k1 k 2 k 3 0
1 2 4 系数行列式为 2 3 1 2k1 3k2 k3 0 1 1 1
3 2 8 12 4 1 0
故 方程组有非零解，即有非零的数 k1, k2 , k3 使
b 1 1 2 2 m m
则称向量是向量组 的线性组合或称向量 b A b能 向量组 线性表示。 A
向量组的等价
定义:
设有两个 n 维向量组
( I ) : 1 , 2 , , r ( II ) : 1 , 2 , , s
若向量组（I ）中每个向量都可由向量组（II）线性 表示，则称向量组（I ）可由向量组（II）线性表示； 若向量组（I ）与向量组（II）可以互相线性表示， 则称向量组（I ）与向量组（II）等价。
n维行向量组
T
a1 n a2n a in a mn
T 2
T 1
T i
T m
1T T 2 A T m
T T 1T , 2 m 可以排列成一个m×n分块矩阵
b12 b1n b22 b2 n k s 2 k sn
同 时， 的 行向 量 组能 由的 行向 量 组线 性 表示 C B , A为 这一 表 示的 系 数矩 ： 阵
1T a11 T 2 a 21 a T m m1 a12 a 22 am 2 a1 s 1 T T a 2 s 2 T a ms s
k1, k2 ks 使
'
k1 k2 1 , 2 ,, s 0 k s
例 1 判断向量组
的线性相关性。 解 假设存在一组常数k1,k2,…,kn 使得
所以
即 k1=k2=…=kn=0
因此 线性无关。
例2：讨论1 (1,2,1), 2 (2,3,1),3 (4,1,1)的相关性
定理 若两个齐次方程组 0, Bx 0的行 Ax
向量组等价则两个方程组同解。 ,
证明 设x是方程组 0的一个解因矩阵 的行 Ax , B
向量 组能用矩 阵的向 量组表示 ，故存 系 数 A 在 矩 阵K使B KA。因此 Bx K ( Ax ) K 0 0.
这 说 明 是 方 程 组 0的 解.反 之, 如x是 方 程 组 x Bx Bx 0的 解, 则 同 理 可 知也 是 方 程 组 0的 解. x Ax 故 是 方 程 组 0与Bx 0同 解 。 Ax
Байду номын сангаас
1， 2， ， m 线性相关，则 可由1， 2， ， m
线性表示且表示式惟一。
证： 向量组 , 1， 2， ， m 线性相关，则一定存在一组不
全为零的数 k , k1，k 2， ，k m , 使
k k11 k 2 2 k m m 0
b 1 1 2 2 m m
则向量b是向量组A的线性组合，这时称 向量 b 能 由向量组 A 线性表示．
即线性方程组 x1 1 x 2 2 x m m b 有解.
三、相关性的判定及有关重要结论
定理1：向量组1， 2， ， m ( m 2)线性相关的充要条件是其中 至少有一个向量可由其余m 1各向量线性表示。
l11 l 2 2 l m m
(k1 l1 )1 (k 2 l 2 ) 2 (k m l m ) m O
由向量组1， 2， ， m 线性无关知：
k i li , i 1,2,, m.
所以表示式惟一。
向量组的等价
1 n 0时, 才有 1 1 2 2 n n 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.包含零向量的任何向量 组是线性相关的 .
1 1 3 , 2 1 2 , 3 1 2 3
k1 j k2 j 1 , 2 ,, m ) （ , k mj
从而
k11 k 21 （ b1 , b2 ,, bs ) 1 , 2 ,, m ) （ k m1
k12 k 22 km 2
x1b1 x2b2 x3b3 0 即 x1 1 2） x2 ( 2 3 ) x3 ( 3 1 ) 0, （
亦即 x1 x3 ) 1 ( x1 x2 ) 2 ( x2 x3 ) 3 0, （ 因 1， 2， 3线性无关，故有 x1 x 3 0, x1 x 2 0, x x 0. 2 3
例如, 对于向量组 ( A) 1 (1,1,1), 2 (1, 0,1), 3 (0,1,1) ( B) 1 (1, 0, 0), 2 (0,1, 0), 3 (0, 0,1) 显然有, 1 1 2 3 , 2 1 3 , 3 2 3 ;
5.对于含有两个向量的向 量组, 它线性相关的 充要条件是两向量的分 量对应成比例，几何意 义 是两向量共线；三个向 量相关的几何意义是三 向 量共面.
6当 是行向量组时，它们线性相关就是指有非 零的1×s矩阵（k1,k2,…,ks）使
7当1 , 2 为列向量时，它们线性相关就是指有非零的s×1矩阵 s
例。
定 理2.1' 向 量 组 1 , 2 ,, m m 2线 性 无 关 的 充 要 条 件 是 这 个 向组 中 的 任 何 向 量 都 不 能 量 由 其 余 1个 向 量 线 性 表 示 。 m
定理2：设向量组 1， 2， ， m 线性无关，而向量组 ，
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.
这个线性组合的组合系数
也可用矩阵形式表示：
若所给向量均为行向量，则有
若所给向量均为列向量，则有
给定向量组A : 1 , 2 ,, m 和向量b, 如果存在 一组数1， 2， , m，使
k1 s k2s k ms
矩阵K m s ( kij )称为这一线性表示的系数矩阵.
若C mn Ams Bsn，则矩阵C的列向量组能由 矩阵A的列向量组线性表示， 为这一表示的系数 B 矩阵：
b11 b21 （ c1 , c 2 ,, c n ) 1 , 2 ,, s ) （ b s1
1.线性相关与线性组合的关系定理
证："" 若向量组1， 2， ， m (m 2)线性相关，则一定存
k11 k 2 2 k m m 0 km k2 不妨设k1 0，于是有： 1 2 m k1 k1 不妨设 ""
在一组不全为零的数k1，k 2， ，k m , 使
T T T
构成一个m n矩阵
1T T 2 B T m
二、线性相关性的概念
定义３ 给定向量组A : 1 , 2 , , m , 如果存在不
全为零的数k1 , k2 ,, km 使 k1 1 k2 2 km m 0 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
§2 线性相关与线性无关
向量 向量组与矩阵 线性相关性的概念 线性相关性的定理 小 结 思 考
一、向量、向量组与矩阵
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 (a ij ) 有n个m维列向量 mn aj a1 a 2 an a11 a12 a1 j a1n a 21 a 22 a 2 j a 2 n A a a mj a mn m1 a m 2
1 k 2 2 k m m
1 k 2 2 k m m O 即向量组1， 2， ， m (m 2)线性相关。
例如，向量组
是线性相关的，因为
对于只有两个向量 ，的向量组，由定理可得，，
线性相关的充分必要条件是， 的对应分量成比
向量组 1 , 2 , …， m 称为矩阵A的行向量组．
T T
反之，由有限个向量所组成的向量组可以构 成一个矩阵.
m个n维列向量所组成的向量 1 , 2 ,, m , 组 构成一个m n矩阵 A ( 1 , 2 ,, m )
m 个n维行向量所组成 的向量组 1 , 2 , m ,
若记A 1 , 2 ,, m )和B b1 , b2 ,, bs ). B （ （ 能由A线性表示，即对每个向 b j ( j 1,2,, s )存 量 在数k1 j , k 2 j ,k mj , 使