矩阵论第一章线性空间和线性变换

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矩阵分析引论--第一章 线性空间与线性变换-线性空间的概念、 基变换与坐标变换

矩阵分析引论--第一章 线性空间与线性变换-线性空间的概念、 基变换与坐标变换
二、线性空间的定义 1、数域
复数集的一个非空子集,含非零数,对和、差、 积、商(除数不为零)运算封闭.
• 性质:
必包含0与1; 有理数域是最小的数域.
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第一章第一二节 线性空间的概念、基变换与坐标变换
2、线性空间
定义1-1(线性空间) 设V是一非空集合,P是一数域,若
(1)在V上定义了一个二元运算(称为加法, a与b 的和记为a+b), 且 a , b V,有 a b V ;
(2)在P与V的元素之间还定义了一种运算(称为
数乘, k与a的数乘记为ka),
且 a V ,k P, 有 ka V ;
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第一章第一二节 线性空间的概念、基变换与坐标变换
(3)加法与数乘满足以下八条规则:
(ⅰ) a b b a; (ⅱ) (a b ) a (b );
第一章第一二节 线性空间的概念、基变换与坐标变换
第一节 线性空间的概念
一、线性代数回顾
★ n维向量:有序数组 ★ 线性运算:加法、数乘 ★ 运算律(八条) ★ 向量关系:线性相关、线性无关 ★ 向量空间 ★ 子空间 ★基
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第一章第一二节 线性空间的概念、基变换与坐标变换
(ⅲ) a 0 a;
(ⅳ) a (a ) 0;
(ⅴ) 1a a;
(ⅵ) k(la ) (kl)a;
(ⅶ) (k l)a ka la ;(ⅷ) k(a b ) ka kb .
则称集合V为数域P上的线性空间或向量空间.
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第一章第一二节 线性空间的概念、基变换与坐标变换
又若向量 b k1a1 k2a2 knan , 则b 也称为向量 a1,a2,,an 的线性组合,或称 b 可以由向量 a1,a2,,an 线性表示.

矩阵论第一章线性空间和线性变换

矩阵论第一章线性空间和线性变换
而开方运算则不是,因为显然有
∃x∈R, x ∉ R
(采用这种观点来读数学,你不觉得别有情致吗?)每一种作用都有 其特性,因而每种运算都有它所服从的规律——运算律,所以在定义 运算时,需要讨论或说明它的运算律。
既然如此,是否有某种方式来描述我们的物质世界呢?就宏观现 象而论,涉及到各式各样的物质,自然的作用使物质产生互变,而且 我们认为物质世界是“完备”的,这句话意味着人类的向往,例如“点 石成金”等这类愿望。从这些粗糙的认识出发,我们来探讨描述它的
§6.1 K 积……………………………………………………(258) §6.2 拉伸算子Vec ……………………………………………(264)
§6.3 几个常见的矩阵方程…………………………………(271) 参考目录……………………………………………………………(275)
第一章 线性空间和线性变换
§1.1 引言
12121212nnnnnxxyyxxyyxyfxyxyxy?????12????????????????????????????????定义数乘12nnnxxaxaxafxfaxaxax??????????????????????????????容易验证这些运算满足公理系的要求nff是线性空间
目录
第二章 特征值和特征向量………………………………………(86) §2.1 引言………………………………………………………(86) §2.2 特征值、特征多项式和最小多项式……………………(87) §2.3 特征矢量和特征子空间………………………………(103) §2.4 约当标准型……………………………………………(113) §2.5 特征值的分布…………………………………………(128) §2.6 几个例子………………………………………………(138)

工程硕士矩阵论第一章

工程硕士矩阵论第一章

n 例 n维向量空间 R(及其子空间)按照向量的加 法以及向量与实数的加法及数乘两种运 算下构成一个实线性空间,记为 R mn .
例 区间[a,b]上的全体连续实函数,按照函数的 加法及数与函数的乘法构成一个实线性空间,记为 C[a,b].
定理1.2 设W是线性空间V的非空子集, 则W是V的子空间的充要条件是: W对V 中的线性运算封闭.
例 函数集合 f x C a, b f a 0是线性空间C[a,b] 的子空间.
例 函数集合 f x C a, b f a 1 不是线性空间 C[a,b]的子空间.

22 R 求

1 1 2 2 1 1 2 0 A1 0 1 , A2 0 2 , A3 1 0 , A4 1 1 ,
的秩和极大无关组.
第三节 线性子空间
一.子空间的概念 定义 设V为数域P上的线性空间,W是V 的非空子集,若 W关于 V中的线性运算也 构成数域 P 上的线性空间,则称 W 是 V 的 线性子空间,简称子空间. 对任何线性空间V ,显然由V中单个零向 量构成的子集是V的子空间,称为V的零子空 间; V本身也是V的子空间.这两个子空间称 为V的平凡子空间.其它子空间称为V的非平 凡子空间.
• 若ka=0,则k=0或a=0
第二节 基、坐标与维数
一.向量组的线性相关性 1.有关概念 定义 设V为数域P上的线性空间,对V 中的向 , 1 , 2 ,, m , 如果存在一组数 量(元素) k1 , k 2 ,, k m P ,使得
则称 或 可由向量组 1 , 2 ,, m 线性表示. k1 , k 2 ,, k m 称为组合系数(或表示系数)

矩阵论第一章第二节

矩阵论第一章第二节
x a
是一个线性变换. 是一个线性变换
线性变换的简单性质 1.σ 为V的线性变换,则 . 的线性变换, 的线性变换
σ (0) = 0, σ ( −α ) = −σ (α ).
2.线性变换保持线性组合及关系式不变,即 .线性变换保持线性组合及关系式不变, 若 β = k1α1 + k2α 2 + L + krα r , 则 σ ( β ) = k1σ (α1 ) + k2σ (α 2 ) + L + krσ (α r ). 3.线性变换把线性相关的向量组的变成线性相关 . 的向量组. 的向量组 即
线性变换, 例. V = P[ x ]或P[ x ]n 上的求微商是一个 线性变换, 表示, 用D表示,即 表示
D : V → V , D( f ( x )) = f ′( x ), ∀f ( x ) ∈ V
例. 闭区间 [a , b] 上的全体连续函数构成的线性空间
C ( a , b ) 上的变换 J : C ( a , b ) → C ( a , b ) , J ( f ( x ) ) = ∫ f ( t )dt
则有
y1 x1 y2 x2 M = A M . y x n n
证:由已知有
σ ( ε 1 , ε 2 ,L , ε n ) = ( ε 1 , ε 2 ,L , ε n ) A,
x1 x2 ξ=( ε 1 , 2 ,L , ε n ) , ε M x n y1 y2 σ (ξ ) = ( ε 1 , 2 ,L , ε n ) . ε M y n
B = X AX .
−1
证:由已知,有 由已知,
σ ( ε 1 , 2 ,L , ε n ) = ( ε 1 , 2 ,L , ε n ) A, ε ε

矩阵理论第一章线性空间与线性变换13

矩阵理论第一章线性空间与线性变换13
x1 y1, x2 y2 ,, xn yn
反之,任给一组有序数组 x1, x2 ,, xn ,总有唯一的元素 可由
1,2 ,,n 线性表示为:
x11 x22 xnn Vn
事实上, 若有 x11 xnn则 =;
从而可知,若1,2 ,,n 为 Vn 的一个基,则 Vn
中元素的全体可表示为:
Vn={ x11 x22 xnn x1, x2 ,, xn R}
由此可见,V中的元素 与有序数组 x1, x2 ,, xn 之间
构成一一对应关系。因此,可用这组有序数表示
由此可得下面定义3。
定义3 设1,2 ,,n为线性空间 Vn 的一个基,对于任一向量 Vn,有且仅有一组有序数 x1, x2 ,, xn,使得:
一个线性空间,这个线性空间我们常用 Pn 来表示。 当 P为复数域 C 时,上述线性空间称为 n 元复向量空间,记作 C n ; 当 P 为实数域 R 时,上述线性空间称为 n 元实向量空间,记作 Rn.
例1 复数域 C 上次数不超过 n 的一元多项式全体 Cn[x],
按通常多项式加法和数与多项式乘法,构成一个复数域C上的
线性空间,记为
Cn[x] { f (x) an xn an1xn1 a1x a0 | an ,, a1, a0 C}.
对于通常的多项式加法,数乘多项式两种运算显然满足线性运算规律, 且对运算封闭:
f1 (x) f2 (x) (an xn a1x a0 ) (bn xn b1x b0 )
(an xn a1x a0 ) (an )xn (a1)x a0 Cn[x]
所以 Cn[x] 是一个线性空间。
例2 n 次多项式的全体
Qn[x] {an xn an1xn1 a1x a0} | an ,, a1, a0 P

矩阵论学习-(线性空间与线性变换)

矩阵论学习-(线性空间与线性变换)

ka1 ,
kb1 +
k( k 2
1 ) a21
ka2 ,
kb2
+
k(
k2
1)
a22
=
ka1
+
ka2 ,
kb1
+
kb2
+
k( k 2
1) (
a21
+
a22 )
+
k2 (
a1 a2 )
.
4
矩 阵 论 学 习 辅 导 与 典型 题 解 析
故有 k⊙ ( α β) = ( k⊙α) ( k⊙β) , 即八条运算法则皆成立 , V 在实域 R 上构
第一章 线性空间与线性变换
线性空间是某一类事物从量方面的一个数学抽象, 线性变换则是反映线性空 间元素之间最基本的线性函数关系 , 它们是研究线性代数的理论基础 .理解本章的 主要概念 , 掌握基本定理、结论和方法 , 对学好矩阵论起着关键的作用 .
§1 .1 线性空间 , 基、维数及坐标
一、线性空间与子空间
mn
mn
mn
∑ ∑ ( aij + bij ) = ∑∑ aij + ∑ ∑ bij = 0
i = 1j = 1
i = 1j = 1
i = 1j = 1
即有 A + B∈ W4 , 同样由于 kA = ( kaij ) m × n ,
mn
mn
∑∑ kaij = k∑∑ aij = k0 = 0
i = 1j = 1
i = 1j = 1
即有 kA∈ W4 .加法运算和数乘运算封闭 , 故 W4 是一个子空间 .
⑥ ( kl ) ⊙α=

矩阵论——讲稿

矩阵论——讲稿

(Ⅱ) 定义的数乘运算封闭, 即
∀ x ∈V , ∀ k ∈ K , 对应唯一 元素(kx)∈V , 且满足 (5) 数对元素分配律: k( x + y) = kx + ky (∀y ∈V ) (6) 元素对数分配律: (k + l )x = kx + lx (∀l ∈ K ) (7) 数因子结合律: k(lx) = (kl )x (∀l ∈ K ) (8) 有单位数:单位数1∈ K , 使得 1x = x . 则称V 为 K 上的线性空间.
例 3 K = R 时, R n —向量空间;
R m×n —矩阵空间
第一章 线性空间与线性变换(第 1 节)
3
Pn[t]—多项式空间; C[a,b] —函数空间 K = C 时, Cn —复向量空间; Cm×n —复矩阵空间 例 4 集合 R + = {m m是正实数 } ,数域 R = {k k是实数 } .
0
a 12
a
22
ai
j1
I
S 2
=
{A
=
a11
0
0
a
22
a 11
, a22

R}
S 1
U
S 2
=
{A
=
a11 a21
a 12
a
22
aa 12 21
=
0,
ai
j

R}
S 1
+
S 2
=
{A
=
a11 a21
a 12
a 22
ai j ∈ R}
2.数域:关于四则运算封闭的数的集合.
2.减法运算:线性空间V 中, x − y = x + (− y) .

(课件)矩阵论

(课件)矩阵论

=
aB 11 1
+
(a12

a 11
)
B 2
+
( a 21

a 12
)
B 3
+
( a 22

a
21
)
B 4
坐标为
β
=
(a11
,
a 12

a 11
,
a
21

a 12
,
a 22
− a21 )Τ
[注] 一个元素在两个不同的基下的坐标可能相同,也可能不同.
例如:
A
=
E 22
在上述两个基下的坐标都是 (0,
0,
(Ⅱ) 定义的数乘运算封闭, 即
∀ x ∈V , ∀ k ∈ K , 对应唯一 元素(kx)∈V , 且满足 (5) 数对元素分配律: k( x + y) = kx + ky (∀y ∈V ) (6) 元素对数分配律: (k + l )x = kx + lx (∀l ∈ K ) (7) 数因子结合律: k(lx) = (kl )x (∀l ∈ K ) (8) 有单位数:单位数1∈ K , 使得 1x = x . 则称V 为 K 上的线性空间.
mn
∑ ∑ (2) A = (ai j )m×n =
ai j Ei j .
i=1 j=1
故 Ei j (i = 1,2,L, m ; j = 1,2,L, n) 是 R m×n 的一个基, dimR m×n = mn .
第一章 线性空间与线性变换(第 1 节)
5
2.坐标:给定线性空间V
n
的基
x 1
解 采用中介法求过渡矩阵.
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我们将常用C ,R ,Q ,N ,N + 等分别表示:复数集,实数集,
有理数集,整数集,非负整数集等,也常用式
S ={x P(x)}
来定义集合。它的含义是: S 是一个集,由具有性质 P 的元 x 组成。
在不致产生误会的场合,也可用V = {x, y, z, } 来表示集合。逻辑符
号 ∀ 表示“任取”、“对任一”,“对所有的”这些意义,在集合既定的
而开方运算则不是,因为显然有
∃x∈R, x ∉ R
(采用这种观点来读数学,你不觉得别有情致吗?)每一种作用都有 其特性,因而每种运算都有它所服从的规律——运算律,所以在定义 运算时,需要讨论或说明它的运算律。
既然如此,是否有某种方式来描述我们的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ质世界呢?就宏观现 象而论,涉及到各式各样的物质,自然的作用使物质产生互变,而且 我们认为物质世界是“完备”的,这句话意味着人类的向往,例如“点 石成金”等这类愿望。从这些粗糙的认识出发,我们来探讨描述它的
这不过是同样的“原料”产生同样的东西,而与添加的先后和作用的 次序无关。为了进一步描述“完备性”,可以认为,对于任意两种物 质,必定可以在物质世界中找到一种物质,使它和所取的一种结合, 能生成另一种,这不过是对“点石成金”这类想法的描述。倘使我们
第二章 特征值和特征向量………………………………………(86) §2.1 引言………………………………………………………(86) §2.2 特征值、特征多项式和最小多项式……………………(87) §2.3 特征矢量和特征子空间………………………………(103) §2.4 约当标准型……………………………………………(113) §2.5 特征值的分布…………………………………………(128) §2.6 几个例子………………………………………………(138)
数学的功能之一是描述问题,通常所谓对某种问题作出数学模 型,就是这个意思。一个问题包括其牵涉到的对象以及这些对象间的 关系。很自然,集合以及在集合内定义运算就是描述问题所必需的了。 关于运算不妨把它看成是元与元之间的某种结合作用,按这种结合作 用所产生的“新”元就用式子来表示,例如:
x+ y=z 就意味着:元 x 与元 y 按“+”这种结合作用,产生了“新”元 x + y , 把它称为 z 。按照这种理解,还可以更深一层来认识,它还把生成 z(即 x + y )的“原料”和“加工方式”都表明了。那么,所生成的元是 否还在 x 与 y 所属的集内呢?倘若在,我们就说那种运算对所论的集 合是封闭的。例如通常的“+”,“-”,“× ”,“ ÷ ”,对集合 R 是封闭的,
§6.1 K 积……………………………………………………(258) §6.2 拉伸算子Vec ……………………………………………(264)
§6.3 几个常见的矩阵方程…………………………………(271) 参考目录……………………………………………………………(275)
第一章 线性空间和线性变换
§1.1 引言
我们假定读者已经具有下述基本知识:集合论的初步常识,行列 式、矩阵及其代数运算,线性方程组等等。如果不够熟悉,学习中可 准备一本工程数学——线性代数随手翻阅。在讨论过程中,我们会尽 可能地介绍清楚基本概念:它们的由来、发展及其作用。希望你对于 向量加法、矩阵乘法、初等变换运算有一定的熟练程度,那就不难不 足跳跃过的算式,消释疑念。
情形,这些都是同义语,例如:
∀x, y ∈ N +, x + y ≥ 0 其含义是:在 N + 中任取 x, y ,都有, x + y ≥ 0 。
逻辑符号 ∃ 表示“有”,“存在”,这类含义,例如: ∀x, y ∈ N,∃z ∈ N, x + z = y
它的含义是在集 N 中任取 x ,y ,有 N 中的元 z ,能使 x + z = y 。“∀” 称为全称量词,而“ ∃”则叫做存在量词。
目录
第一章 线性空间和线性变换……………………………………(1) §1.1 引言……………………………………………………… (1) §1.2 线性空间…………………………………………………(4) §1.3 线性空间的基和维数……………………………………(11) §1.4 子空间、直和……………………………………………(17) §1.5 线性映射…………………………………………………(24) §1.6 同构………………………………………………………(34) §1.7 线性映射的矩阵表示……………………………………(36) §1.8 内积空间…………………………………………………(49) §1.9 正交变换…………………………………………………(68)
第三章 H 阵……………………………………………………(152)
§3.1 二次型…………………………………………………(152)
§3.2 H 阵、Rayleigh 商……………………………………(157)
§3.3 正定阵…………………………………………………(165)
§3.4 正规阵(或称规范阵)…………………………………(174) 第四章 矩阵函数………………………………………………(186)
§4.1 范数……………………………………………………(186) §4.2 几个收敛定理…………………………………………(206) §4.3 矩阵函数 At ……………………………………………(216) 第五章 广义逆及最小二乘解…………………………………(233) §5.1 矩阵的酉交分解、满秩分解和奇值分解……………(233) §5.2 广义逆…………………………………………………(238) §5.3 方程组的最小二乘解…………………………………(248) 第六章 K 积及一些常见的矩阵方程…………………………(257)
方式。我们的对象是物质,不妨用V 来表示物质所成之集,为了记录 同类物质的数量积累,我们还需要一个数系 F 。用"+ "来表示物质与
物质相结合的作用,于是在V 中就定义了运算,由于我们认为物质世
界是“完备的”,那么,所产生的“新”物质就是物质世界中有的,
换句话说,"+ "是封闭的,我们还认为"+ "是服从交换律和结合律的,
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