线性空间的定义

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线性空间的定义与性质

线性空间的定义与性质

s1(x) = A1sin(x+B1)= (A1)sin(x+B1) S[x],
所以, S[x]是一个线性空间.
例5: 在区间[a, b]上全体实连续函数构成的集合 记为C[a, b], 对函数的加法和数与函数的数量乘法, 构 成实数域上的线性空间. (2) 一个集合, 如果定义的加法和乘数运算不是通 常的实数间的加, 乘运算, 则必需检验是否满足八条线 性运算规律. 例6: 正实数的全体记作R+, 在其中定义加法及乘 数运算为: ab = ab, a = a, (R, a, bR+) 验证R+对上述加法与乘数运算构成(实数域R上的)线 性空间. 证明: 对任意a, bR+, R, ab = abR+, a = aR+, 所以对R+上定义的加法与乘数运算封闭.
说明2. 向量(线性)空间中的元素称为向量, 但不一 定是有序数组. 说明3. 判别线性空间的方法: 一个集合, 对于定义 的加法和数乘运算不封闭, 或者运算不满足八条性质 的任一条, 则此集合就不能构成线性空间. 线性空间的判定方法: (1) 如果在一个集合上定义的加法和乘数运算是 通常实数间的加, 乘运算, 则只需检验运算的封闭性. 例1: 实数域上的全体mn矩阵, 对矩阵的加法和 数乘运算构成实数域R上的线性空间, 记作Rmn. Rmn 中的向量(元素)是mn矩阵. 例2: 次数不超过n的多项式的全体记作P[x]n, 即 P[x]n ={ p(x)=a0+a1x+· · · +anxn | a0, a1, · · · , a n R } 对通常多项式加法, 数乘构成向量空间.
二、线性空间的性质
1. 零元素是唯一的. 证明: 假设01, 02是线性空间V中的两个零元素. 则对任何V有, + 01 =, + 02 = , 由于01, 02V, 则有 02+01=02, 01+02=01. 所以 01=01+02 =02+01 =02.

线性空间的基本内容

线性空间的基本内容
(2)线性变换保持线性组合与线性关系式不变
(3)线性变换将线性相关的向量组变为线性相关的向量组
注意:线性无关的向量组经过线性变换后可能会变成线性相关的向量组,如零变换
3、线性变换的矩阵
(1) 定义 教材P133定义3.11
(2) 求线性变换一组基下的矩阵 教材P134例8---例11。
(2) 正交基与标准正交基 教材P145定义3.17
对一组正交基进行单位化,就得到一组标准正交基
(3) 在标准正交基下,向量坐标可用内积简单表示:见教材P145 定理3.11
在标准正交基下,内积也有特别简单的表达式:设 ,在 的标准正交基 下,有 , ,则
(4)第二章中施密特正交化方法可以推广到一般的欧氏空间 教材P146定理3.12
② 两个等价的线性无关的向量组一定含有相同个数的向量。
(4)基 教材P122定义3.5
(5)坐标 教材P122定义3.6
注意:
① 若是 为 维线性空间 的一组基,则它们线性无关,并且对于任意 , 线性相关。
② 向量在一组基下的坐标唯一。
4、基变换与坐标变换 教材P125定理 3.4
本章小结
线性空间是线性代数最基本的概念之一,也是我们碰到的第一个抽象的概念。在线性空间中,元素之间的联系是通过映射来实现的,而通常将线性空间到自身的映射称为变换。线性变换是其中最基本也是最重要的变换,它是线性代数的主要研究对象之一。本章重点介绍了两方面的内容:线性空间的概念、性质,线性空间的基与坐标;线性变换的定义,线性变换的矩阵。最后简要介绍了欧氏空间。
(3) 线性变换的像 与 的坐标之间的关系 教材P137定理3.7
4、线性变换与矩阵的一一对应关系

§7.1 线性空间的定义与性质

§7.1 线性空间的定义与性质

例1 在实数域 R 和 R 集合(正实数全体)
上定义运算 a b aba,b R
o a a R, R
验证 R 对上述定义的加法 与数乘 o 。
运算构成实数域上的线性空间。
解 对加法封闭:对任意的 a,b R ,有
a b ab R 对数乘封闭:对任意的 R, a R ,有 o a a R
⑦ o a a aa a a oa oa
⑧ oa b oab ab ab a b o a ob 经验证 R 所定义的运算构成了线性空间。
例2 设集合 V 为:与向量 0,0,1 不平行的全体
三维数组向量。定义两种运算为:数组向量的加 法和数乘运算。验证集合 V 是否为实数域 R 上 的线性空间。
说明 求差的运算称为减法运算。
定义3 设 W 是线性空间 V 的一个非空子集,若 W 对于 V 中定义的加法与数乘运算也构成一个 线性空间,称 W 是 V 的子空间。
对于子空间,有如下定理加以判别。
定理 设 W 是线性空间 V 的一个非空子集,则 W 是 V 的子空间充要条件是 W 对于 V 的加 法与数乘运算具有封闭性,即
下面再验证满足8条规律: ① a b ab ba b a
② a b c ab c abc abc a b c
③ R 存在零元素1,对 a R 有 a 1 a1 a ④ 对 a R ,有负元素 a1 R ,使
a a1 aa1 1
⑤ 1 a a1 a
⑥ o o a o a a a o a , R
证(6)由 0 0 得
0 0 ,根据加法消去律有 0 0 证(8)若 0 ,据性质(5)可知 0 ;
若 0 ,则 1 存在,有 1 10 ,故
1 1 0 ,证毕

高等代数(线性空间)

高等代数(线性空间)

例子
例 1 所有平面向量的集合 V = {( x, y ) x, y ∈ R} 构成实 数域 R 上的线性空间,其加法运算和数量乘积就是 普通的向量的加法和数乘运算。
例 2 集合 V 加法和数乘运算
k ( x1 , x 2 ,
= {( x 1 , x 2 , , x n ) x1 , x 2 , , x n ∈ R}
推出 k 1
= k2 == ks = 来自 。例3 向量组0,α 1 ,α 2 , ,α s 是线性相关的。 例 4 对只由一个向量 α 组成的向量组来说,若 α = 0 ,则是线性相关的;否则,是线性无关。 例 5 在三维空间 R 3 中,向量e1 = (1,0,0) ,e2 = (0,1,0) , e3 = (0,0,1) 是线性无关的。 任何一个三维向量α = (a1,a2 ,a3 ) 都可写成e1 , e2 , e3 的线性组 合a = a1e1 + a 2 e2 + a 3 e3 。
全为零的实数 k 1 , k 2 ,
k1 ≠ 0
, k s 使得 ∑ k iα i = 0 。不妨设
i =1
s
,则有
⎛ k2 ⎞ ⎛ k3 ⎞ α1 = ⎜ ⎜− k ⎟ ⎟α 2 + ⎜ ⎜− k ⎟ ⎟α 3 + ⎝ 1⎠ ⎝ 1⎠
+ li−1αi−1 + li+1αi+1 +
充分性: 如 果 αi = l1α1 + 即α 1 ,α 2 ,
α s + 1 能用向量组 B
线性表出,因此也能用向量组 C
线性表出,即
α s +1 = ∑ k jα j +
j =1 s j = s +1

线性空间的定义讲解

线性空间的定义讲解
一、
线性空间的定义
设 V 是一个非空集合 , R为实数域.如果对于任 意两个元素 , V , 总有唯一的一个元素 V与 之对应, 称为与的和, 记作 ; 又对于任一 数 R与任一元素 V , 总有唯一的一个元素
V与之对应, 称为与的积, 记作 ; 并且这 两种运算满足以下八条 运算规律(设 , , V ; , R) :
x 1 , x 2 , , x n 这组有序数就称为元素 在 1 , 2 , , n 这个基下的坐标, 并记作
( x 1 , x 2 , , x n )T .
8
第七章线性空间与线性变换
一般地,设 V 与 U 是两个线性空间,如果在 它们的元素之间有一一对应关系,且这个对应关 系保持线性组合的对应,那么就说线性空间 V与 U 同构. 线性空间的结构完全被它的维数所决定. n n R 任何 维线性空间都与 同构,即维数相等 的线性空间都同构.
反之, 若任一元素的两种坐标满足上述坐标变 换公式, 则两个基满足基变换公式 ( 1 , 2 ,, n ) ( 1 , 2 ,, n ) P .
第七章线性空间与线性变换
2
(1) ; ( 2)( ) ( ); ( 3)在V中存在零元素0; 对任何 V , 都有
0 ; (4)对任何 V , 都有的负元素 V , 使 0;
第七章线ห้องสมุดไป่ตู้空间与线性变换
第七章线性空间与线性变换
4
二、
线性空间的性质
(1)零元素是唯一的; ( 2)任一元素的负元素是唯 一的,的负元素记 作 ; ( 3)0 0; ( 1) ; 0 0; (4)如果 0, 则 0或 0.

线性空间与线性映射的基本理论

线性空间与线性映射的基本理论

线性空间与线性映射的基本理论线性空间是数学中一种重要的结构,广泛应用于线性代数、函数分析等领域。

线性映射作为线性空间之间的一种变换方式,对于研究线性空间的性质及其应用有着重要的作用。

本文将介绍线性空间与线性映射的基本理论,包括定义、性质以及相关定理的证明。

一、线性空间的定义与性质线性空间是指一个具有加法运算和数乘运算的集合,且满足一定的公理。

设V为一个集合,如果满足以下条件:1. 加法运算:对于任意的u、v∈V,存在一个元素u+v∈V,使得加法对于V中元素的操作满足交换律、结合律和存在零元素的性质。

2. 数乘运算:对于任意的α∈F(其中F为一个数域)和u∈V,存在一个元素αu∈V,使得数乘对于V中元素的操作满足结合律、分配律和单位元素的性质。

3. 加法单位元:存在一个元素0∈V,使得对于任意的u∈V,有u+0=u。

4. 相反元素存在:对于任意的u∈V,存在一个元素-v∈V,使得u+(-v)=0。

5. 数乘单位元:对于任意的u∈V,有1u=u。

若V满足上述条件,则称V为线性空间,V中的元素称为向量。

线性空间的定义体现了加法和数乘运算的基本性质。

二、线性映射的定义与性质线性映射是指将一个线性空间的向量映射到另一个线性空间的映射。

设V和W为两个线性空间,f: V→W是一个映射。

如果满足以下条件:1. 直线性:对于任意的u、v∈V和任意的α、β∈F,有f(αu+βv)=αf(u)+βf(v)。

2. 零元映射:f(0_V)=0_W,即零向量在V中的映射值为0_W。

则称f为从V到W的线性映射。

线性映射的定义保持了线性空间的运算性质,即通过映射后仍然保持加法和数乘的运算性质。

三、线性映射的性质与定理1. 线性映射的零核与满射性质:设f: V→W是一个线性映射,则f是满射(surjective)当且仅当它的像空间W即为整个目标空间W;f是单射(injective)当且仅当它的核空间(即所有映射为零向量的V中的向量构成的集合)为零空间{0_V}。

线性空间的定义与性质

线性空间的定义与性质
对s1(x)=A1sin(x+B1), s2(x)=A2sin(x+B2)S[x], R,
由于, s1(x)+s2(x) = A1sin(x+B1)+A2sin(x+B2) = (a1cosx+b1sinx)+(a2cosx+b2sinx) = (a1+a2)cosx+(b1+b2)sinx
= Asin(x+B)S[x],
说明1. 凡满足以上八条运算规律的加法及乘数运 算统称为线性运算.
说明2. 向量(线性)空间中的元素称为向量, 但不一 定是有序数组.
说明3. 判别线性空间的方法: 一个集合, 对于定义 的加法和数乘运算不封闭, 或者运算不满足八条性质 的任一条, 则此集合就不能构成线性空间.
线性空间的判定方法: (1) 如果在一个集合上定义的加法和乘数运算是 通常实数间的加, 乘运算, 则只需检验运算的封闭性.
任意两个元素, V, 总有唯一的一个元素 V与之 对应, 称 为与 的和(简称加法运算), 记作 = +.
若对于任一数R与任一元素V, 总有唯一的 元素 V与之对应, 称为数与的积(简称数乘运算), 记作 = .
如果上述的两种运算满足以下八条运算规律, 那 么, 就称V为数域R上的线性空间(或向量空间):
通常的多项式加法, 数乘多项式的乘法两种运算 满足线性运算规律. 实际上
对p(x)=a0+a1x+···+anxn, q(x)=b0n, R,
p(x)+q(x) = (a0+a1x+···+anxn)+(b0+b1x+···+bnxn ) = (a0+b0)+(a1+b1)x+···+(an+bn)xnP[x]n,

线性空间的定义与简单性质

线性空间的定义与简单性质
© 2009, Henan Polytechnic University §2 线性空间的定义与简单性质
5 5
a 1 a1 a, a ③ 1 R+, R+,即1是零元;
④ a
1 + R , a R+,且 a
第六章 线性空间
⑤ 1 a a a ; a R+;
与 的和,记为 ;在P与V的元素之间还
定义了一种运算,叫做数量乘法:即 V , k P , 在V中都存在唯一的一个元素δ与它们对应,称δ为
k与 的数量乘积,记为
法还满足下述规则,则称V为数域P上的线性空间:
© 2009, Henan Polytechnic University §2 线性空间的定义与简单性质

⑦k ( l ) ( kl )
, , P n , k , l P
© 2009, Henan Polytechnic University §2 线性空间的定义与简单性质
3 3
第六章 线性空间
例2
数域P上的一元多项式环P[x]中,定义了
两个多项式的加法和数与多项式的乘法,而且 这两种运算同样满足上述这些重要的规律,即 ①f ( x ) g( x ) g( x ) f ( x ) ②( f ( x ) g( x )) h( x ) f ( x ) ( g( x ) h( x )) ③f ( x) 0 f ( x) ⑤ 1 f ( x) f ( x) ④ f ( x ) ( f ( x )) 0 ⑥ k (lf ( x )) (kl ) f ( x ) ⑧k( f ( x) g( x)) kf ( x) kg( x)
⑦ (k l ) f ( x ) kf ( x ) lf ( x )
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= ( k a ) ⊕ ( k b) ;
上的线性空间. ∴ R+构成实数域 R上的线性空间. 上的线性空间
§6.2 线性空间的定义与简单性质
例6
V = f ( A) f ( x ) ∈ R[ x ], A ∈ R n×n 令
{
}
阶方阵A的实系数多项式的全体 的实系数多项式的全体, 即n 阶方阵 的实系数多项式的全体,则V关于矩阵 关于矩阵 的加法和数量乘法构成实数域R上的线性空间. 的加法和数量乘法构成实数域 上的线性空间. 上的线性空间 证:根据矩阵的加法和数量乘法运算可知
§6.2 线性空间的定义与简单性质
3、0α = 0, k 0 = 0, ( − 1)α = −α , 、 k (α − β ) = kα − k β 证明: 证明:∵ 0α + α = (0 + 1)α = α ,
∴两边加上 −α 即得 0 α =0; ∵
kα = k (α + 0) = kα + k 0
§6.2 线性空间的定义与简单性质
一、线性空间的定义
是一个非空集合, 是一个数域 在集合V中 是一个数域, 设V是一个非空集合,P是一个数域,在集合 中 是一个非空集合 定义了一种代数运算,叫做加法: 定义了一种代数运算,叫做加法:即对 ∀α , β ∈ V , 加法 在V中都存在唯一的一个元素 γ 与它们对应,称 γ 为 中都存在唯一的一个元素 与它们对应, 与 的元素之间还 α 与β 的和,记为 γ = α + β ;在P与V的元素之间还 定义了一种运算,叫做数量乘法: 定义了一种运算,叫做数量乘法:即 ∀ α ∈ V , ∀ k ∈ P , 数量乘法 中都存在唯一的一个元素δ与它们对应 在V中都存在唯一的一个元素 与它们对应,称δ为 中都存在唯一的一个元素 与它们对应, 为 数量乘积, k与α的数量乘积,记为 δ = kα.
+ (−1α ) = 1α + (−1α ) = (1 − 1)α = 0α = 0
即得k ∴两边加上 − kα ;即得 0=0 ; ∵α ∴两边加上-α 即得 ( − 1)α = −α ; 两边加上-
− β ) + k β = k (α − β + β ) = kα ∴两边加上 − k β 即得 k (α − β ) = kα − k β .
1 1 2 2 ⊕ = log 2 = −1∉ R+. 2
2) R+构成实数域 上的线性空间. 构成实数域R上的线性空间 上的线性空间. 首先, 且加法和数量乘法对R 是封闭的. 首先,R+≠ ∅ ,且加法和数量乘法对 +是封闭的.
∅ ⊕
事实上, ∀a , b ∈ R + , a ⊕ b = ab ∈ R + ,且 ab唯一确定; 唯一确定; 事实上, 唯一确定
§6.2 线性空间的定义与简单性质
∵k (α
4、如果 kα =0,那么 =0或 α 0. 、 ,那么k= 或 = 证明: 证明:假若 k ≠ 0, 则
α = ( k −1k )α = k −1 ( kα ) = k −1 0 题 1)2)4) ) ) )
§6.2 线性空间的定义与简单性质
a ③ 1∈ R+, ⊕ 1 = a1 = a, ∀ a ∈R+,即1是零元; 即 是零元;
④ ∀a ∈
1 +, R
⑤ 1 a = a 1 = a ; ∀a ∈ R+; ⑥ k ( l a ) = k a = (a ) = a
l l k lk
1 即 a 的负元素是 a
k
∀a, b ∈ R + , ∀k ∈ R 加法与数量乘法定义为: 2) 加法与数量乘法定义为:
a ⊕ b = ab
k a=a
k
判断 R+是否构成实数域 R上的线性空间 . 上的线性空间
§6.2 线性空间的定义与简单性质
) 不构成实数域 上的线性空间. 上的线性空间 解:1)R+不构成实数域R上的线性空间. ⊕不封闭,如 不封闭,
§6.2 线性空间的定义与简单性质
如果加法和数量乘
法还满足下述规则,则称 为数域 上的线性空间 为数域P上的线性空间: 法还满足下述规则,则称V为数域 上的线性空间:
加法满足下列四条规则: 加法满足下列四条规则: ①
∀α , β , γ ∈ V
α + β = β +α ② (α + β ) + γ = α + ( β + γ ) 中有一个元素0, ③ 在V中有一个元素 ,对 ∀α ∈ V , 有 α + 0 = α 中有一个元素
2、证明:数域P上的线性空间 若含有一个非零 、证明:数域 上的线性空间 上的线性空间V若含有一个非零 向量, 一定含有无穷多个向量. 向量,则V一定含有无穷多个向量 一定含有无穷多个向量
§6.2 线性空间的定义与简单性质
证:设 α ∈ V , 且 α ≠ 0
∀k1 , k2 ∈ P , k1 ≠ k2 , 有 k1α , k2α ∈ V
又 k1α-k2α = ( k1 − k2 )α ≠ 0
§6.2 线性空间的定义与简单性质
二、线性空间的简单性质
1、零元素是唯一的. 、零元素是唯一的
证明:假设线性空间 有两个零元素 有两个零元素0 证明:假设线性空间V有两个零元素 1、02,则有 01=01+02=02.
2、 α ∈V ,的负元素是唯一的,记为- α . 、 的负元素是唯一的,记为∀
§6.2 线性空间的定义与简单性质
例1 例2
引例1, 中的 上的线性空间. 引例 2中的 Pn, P[x] 均为数域 P上的线性空间. 上的线性空间 数域 P上的次数小于 n 的多项式的全体,再添 上的次数小于 的多项式的全体,
上零多项式作成的集合, 上零多项式作成的集合,按多项式的加法和数量乘 上的一个线性空间, 表示. 法构成数域 P上的一个线性空间,常用 P[x]n表示. 上的一个线性空间
P[ x ]n = { f ( x ) = an−1 x n−1 + ⋯ + a1 x + a0 an−1 ,⋯ , a1 , a0 ∈ P }
例3
矩阵的全体作成的集合, 数域 P上 m × n 矩阵的全体作成的集合,按矩阵 上
的加法和数量乘法, 上的一个线性空间, 的加法和数量乘法,构成数域 P上的一个线性空间, 上的一个线性空间 表示. 用 P m×n 表示.
+ ∀a ∈ R + , ∀k ∈ R, k a = a k ∈ R,且 ak 唯一确定. 唯一确定.
其次, 其次,加法和数量乘法满足下列算律 ① a ⊕ b = ab = ba = b ⊕ a ② (a ⊕ b) ⊕ c = (ab) ⊕ c = (ab)c = a(bc) = a ⊕(bc) = a ⊕(b ⊕ c)
k (α + β ) = kα + k β
数量乘法与加法满足下列两条规则: 数量乘法与加法满足下列两条规则:
§6.2 线性空间的定义与简单性质
( k + l )α = kα + lα

注:
1. 凡满足以上八条规则的加法及数量乘法也 . 称为线性运算 线性运算. 称为线性运算. 2.线性空间的元素也称为向量,线性空间也称 .线性空间的元素也称为向量, 向量 向量空间.但这里的向量不一定是有序数组. 向量空间.但这里的向量不一定是有序数组. 3 .线性空间的判定: 线性空间的判定: 若集合对于定义的加法和数乘运算不封闭, 若集合对于定义的加法和数乘运算不封闭,或者 运算封闭但不满足八条规则中的任一条, 运算封闭但不满足八条规则中的任一条,则此集合 就不能构成线性空间. 就不能构成线性空间.
§6.2 线性空间的定义与简单性质
引例 1
在第三章§ 中 我们讨论了数域P上的 上的n维向量 在第三章§2中,我们讨论了数域 上的 维向量
空间P 定义了两个向量的加法和数量乘法: 空间 n,定义了两个向量的加法和数量乘法:
(a1 , a2 ,⋯ , an ) + (b1 , b2 ,⋯ , bn ) = (a1 + b1 , a2 + b2 ,⋯ , an + bn )
k (a1 , a2 ,⋯ , an ) = ( ka1 , ka2 ,⋯ , kan ), k ∈ P
而且这两种运算满足一些重要的规律,如 而且这两种运算满足一些重要的规律,
α + β = β +α (α + β ) + γ = α + ( β + γ )
1α = α k ( lα ) = ( kl )α
1 1 ∈ R+,且 a ⊕ = a = 1 a a a

= a = ( kl ) a ;
kl
⑦ (k + l )
a=a
k +l
= a a = a ⊕ a = (k a ) ⊕ (l a )
k l k l
k k k k k
⑧ k ( a ⊕ b ) = k ( ab ) = ( ab ) = a b = a ⊕ b
称为V的零元素) (具有这个性质的元素0称为 的零元素) 具有这个性质的元素 称为 ④ 对 ∀α ∈ V , 都有 中的一个元素β,使得 都有V中的一个元素 中的一个元素β 负元素) α + β = 0 ;(β称为α 的负元素) 数量乘法满足下列两条规则 : ⑤ 1α ⑦


k ( lα ) = ( kl )α
f ( A) + g ( A) = h( A), kf ( A) = d ( A) 其中, 其中,k ∈ R, h( x ), d ( A) ∈ R[ x ]
中含有A的零多项式 的零元素. 又V中含有 的零多项式,即零矩阵 ,为V的零元素 中含有 的零多项式,即零矩阵0, 的零元素 以 f(x)的各项系数的相反数为系数作成的多项式记为 的各项系数的相反数为系数作成的多项式记为 有负元素- -f(x) , 则 f(A)有负元素-f(A). 由于矩阵的加法与数 有负元素 乘满足其他各条, 为实数域R上的线性空间 乘满足其他各条,故V为实数域 上的线性空间 为实数域 上的线性空间.
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