§2.2 n维列向量
向量组的线性相关性

线性无关.
从向量组中找尽量多的线性无关向量
22
例2
已知
1 0 2
a1 1,a2 2 ,a3 4 ,
1 5
7
试讨论向量组a1 , a2 , a3 及向量组a1 , a2 的线性 相关性 .
A
a21
a22
am1
am1
a1n
a2n
amn
按行分块
A
1 2
m
m个n维行向量.
按列分块
其第i个行向量记作
A (1,2 ,...,n )
i ai1, ai2 , , ain
n个m维列向量.
a1 j
其第j个列向量记作
j
a2 j
矩阵与向量的关系中 注意什么是向量的个 数、什么是向量的维
★ 一个向量a=0线性相关,而 0时线性无关
★ 两个向量线性相关
它们对应分量成比例
★ 如果向量组中有零向量,则向量组一定线性相关.
16
二、判别方法
1. 向量组1,2 ,...,s线性相(无)关 方程 x11 x22 ... xss 0(没)有非零解.
设i (ai1 , ai2 , ..., ain )T , 方程组
同时 R (a1 , a2 ) 2 , 故向量组 a1 , a2 线性无关 .
例3
已知向量组a1 , a2 , ...as (s 2)线性无关, 设b1 a1 a2 , b2 a2 a3 , ...,b s as a1 , 讨论b1 , b2 , ...,bs线性相关性.
tex 列向量-概述说明以及解释

tex 列向量-概述说明以及解释1.引言1.1 概述列向量是线性代数中的一个重要概念,在数学和工程等领域都有广泛的应用。
它是由一列按照特定顺序排列的元素构成的向量。
与行向量相对应,列向量的元素是按照垂直方向排列的。
列向量具有以下特点:首先,它可以用来表示一组有序的数值数据,例如向量空间中的坐标、向量的系数或向量的特征值等。
其次,列向量可以作为矩阵的列,是矩阵运算中不可或缺的基础元素。
此外,列向量还可以用来描述向量空间的基、线性变换的特征向量以及模型参数等。
在进行列向量的运算时,可以进行加法、减法、数乘等操作。
列向量的加法和减法可以通过对应位置的元素相加或相减得到新的列向量。
数乘是指将一个标量与列向量的每个元素相乘,得到一个新的列向量。
总之,列向量是线性代数中一个重要且基础的概念,它具有广泛的应用价值。
通过对列向量的定义、特点和运算的学习,可以更好地理解和应用线性代数的相关知识。
在接下来的内容中,我们将更加详细地探讨列向量的定义、性质以及其在数学和工程中的应用。
文章结构部分的内容可以从以下几个方面展开阐述:1.2 文章结构在本文中,我们将按照以下结构来组织我们的讨论:1. 引言:首先,我们将对本文的主题进行概述,并介绍列向量在数学和应用领域的重要性。
2. 正文:接下来,我们将详细讨论列向量的定义和特点。
我们将介绍什么是列向量以及它们与行向量的区别。
我们还将探讨列向量的表示形式以及它们在矩阵中的应用。
3. 正文:在本节中,我们将讨论列向量的运算。
我们将介绍列向量的加法和减法运算,以及对应的性质和规则。
此外,我们还将讨论列向量与标量的乘法和向量之间的乘法运算,以及它们在线性代数中的应用。
4. 结论:最后,我们将总结列向量的重要性和应用。
我们将强调列向量在向量空间、线性方程组和数据分析等领域的作用,并展示其在实际问题中的应用案例。
此外,我们还将展望列向量的未来发展,并观察其在机器学习和人工智能等领域的潜在应用。
大学课程-2.2-向量组的线性相关性

任务:
推广
(n 维列向量之集合)
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a11x1 a12 x2 a1n xn b1
引例2.
a 21x1 a 22 x2 a 2n xn b2
(1)
am1x1 am2 x2 amn xn bm
(1)
2) e1 (1, 0, 0)T , e2 (0, 1, 0)T , e3 (0, 0, 1)T
解. 1) 解法1. 设 k1 1 k 2 2 k33 0, 即
2 4 2 0
k1
31
k2
2 5
k3 源自41 0 0
2k1 4k2 2k3 0 k1 2k2 k3 0 3k1 5k2 4k3 0
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2k1 4k2 2k3 0 k1 2k2 k3 0 3k1 5k2 4k3 0
a11 k1 a12k2 a1sks 0
a21
k1
a22k2
a2 s k s
0
an1 k1 an2k2 ansks 0
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利用定义10’易知:
① 1, ,s线性相关
齐次线性方程组 k1 1
kss 0 有非零解。
a11 a12
R( A)
s,
其中A为系数矩阵:A
a21
a22
②1, ,s线性无关
an1 an2
a1s
a2s
.
ans
n维向量与向量空间

线性相关,就有不全为零的
由
线性无关有k≠0。
(否则,
线性相关)
即 可由
线性表出。
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设 为任意两个表达式。
且
线性无关
得到 l1=h1, l2=h2, …,lt=ht
因此表示式是唯一的。
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定理3 有一个部分组线性相关的向量组一定线性相 关。
称为B的列向量组。
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§2 向量组的线性相关性
定义5 向量组
称为线性相关的,如果有
不全为零的数k1,k2,…,ks,使
反之,如果只有在k1=k2=…=ks=0时上式才成立,就
称
线性无关。
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
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所以
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感谢您的欣赏
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定理1 向量组
(s≥2)线性相关的充要条件
是其中至少有一个向量能由其他向量线性表出。
证 分性:设
中有一个向量能由其他向
量线性表出,不妨设
所以
线性相关。
必要性:如果
线性相关,就有不全为零的
数k1,k2,…,ks,使 设k1≠0,那么
即 能由
线性表出。 返回
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性相关性。
证 对任意的常数k1,k2,…,ks,
n维向量、向量组的秩及其线性相关性

1, 2, …, t 是线性相关的.
推论2. 若向量组1, 2, …, t与向量组1, 2, …, s等价, 则 r{1, 2, …, t} = r{1, 2, …, s}. 推论3. 若向量组1, 2, …, s 和1, 2, …, t 都线性无关, 且相互等价, 则s = t.
第二章 n维列向量
§2.2 向量组的秩和线性相关性
例6. 设1 = 1 + 22, 2 = 2 + 23,
3 = 3 + 2 1.
证明: 1, 2, 3线性无关1, 2, 3 线性无关.
第二章 n维列向量
§2.2 向量组的秩和线性相关性
作业
P81-82: 1(2)(4), 2, 3, 5, 6
§2.2 向量组的秩和线性相关性
例5. 设1, 2, 3线性无关, 1 = 1 + 22,
2 = 2 + 23, 3 = 3 + 21. 试证明: 1, 2, 3线性无关.
第二章 n维列向量
§2.2 向量组的秩和线性相关性
推论1. 若向量组1, 2, …, t可由向量组1, 2, …, s 线性表示, 并且t > s, 则向量组
, 2 =
0 1 … 0
, … , n =
0 0 … 1
.
- - - n维基本单位向量组
第二章 n维列向量
§2.1 n维向量及其运算
例4. 设 1 0 0 , = 1 , = 1 = 2 3 1 -1 0 2 1 1 , 1 1
求该向量组的秩,并判断其是否线性相关.
第二章 n维列向量
a12 a22 … an2
… … … …
n维向量的概念

n维向量的概念
n维向量的引入,能够帮助我们去理解一些不能用一个 数来刻画的事物及其性质.例如,在解析几何中,用二元有序 实数组(x,y)可以刻画平面上的一个点或向量,用三元有序数 组(x,y,z)刻画空间中的一个点或向量;在力学中,速度和加 速度也同时具有大小和方向,用四元数组(x,y,z,w)刻画速 度或加速度,其中前三个数(x,y,z)表示速度或加速度的方向, 第四个数w表示其大小;在解线性方程组的过程中,方程组 的解是由n个有顺序的数组成的,即是一个n元有序数组,这 是一个整体,分开去看是没有意义的.这样的例子是很多的, 这里所定义的n维向量是所有具体例子的抽象.
n维向量的概念
n维向量的概念
定义3-1
由n个数a1,a2,…,an所组成的有序数组α称为n维 向量,简称为向量.其中n称为向量的维数,第i (i=1,2,…,n)个数ai称为n维向量α的第i个分量,并 且把n个分量均为实数的向量称为实向量;把n个分量 均为复数的向量称为复向量.
n维向量可以写成一行形式 αT=(a1,a2,…,an)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ维向量的概念
事实上,n维向量是解析几何中向量概念的推广. 在解析几何中,我们称“既有大小又有方向的量”为 向量,并且用具有方向的线段来表示向量.取定直角 坐标系以后,2维向量空间R2可以表示平面上向量的 全体,而3维向量空间R3可以表示空间中向量的全体. 因此,当n=2,3时,n维向量是以平面或空间的有向 线段为具体形象的.
谢谢聆听
n维向量的概念
也可以一列的形式
这就是n维的行向量和列向量,或者说成行矩阵和列矩阵,通常用 黑体希腊字母α,β,…表示列向量,而用符号αT,βT,…表示行向量.在本书 中,如果没有特别说明,所有涉及的向量均指分量为实数的列向量, 即列形式的实向量.将所有n维实向量的全体记为Rn,即
n维向量

n 维向量空间§3.1 n 维向量的定义 1. 定义定义:n 个数n a a a ,,,21 构成的有序数组, 记作),,,(21n a a a =α, 称为n 维行向量.i a –– 称为向量α的第i 个分量 R ∈i a –– 称α为实向量 C ∈i a –– 称α为复向量 零向量:)0,,0,0( =θ负向量:),,,()(21n a a a ---=- α列向量:n 个数n a a a ,,,21 构成的有序数组, 记作⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n a a a 21α, 或者T21),,,(n a a a =α, 称为n 维列向量.零向量:⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=000 θ 负向量:⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=-n a a a 21)(α 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.n 维向量 n 个数a 1,a 2,…,a n 组成的一个有序数组(a 1,a 2,…,a n ) 称为一个n 维向量,记为1212()(,,,)...T n n a aa a a a αα⎛⎫⎪ ⎪== ⎪ ⎪⎝⎭列向量形式或(行向量形式),其中第i 个数a i 称为向量的第i 个分量。
说明1. 列向量即为列矩阵,行向量即为行矩阵2. 行向量和列向量都按照矩阵的运算法则 进行运算;3. 行向量和列向量总被看作是两个不同的向量;当没有明确说明是行向量还是列向量时,都当作列向量。
行向量可看作是列向量的转置。
零向量 0=(0,0,…,0)T (维数不同, 零向量不同)负向量 12(,,,)T n a a a α-=---。
向量相等设1212(,,,)(,,,)T T n n a a a b b b αβ==,,若,1,2,,i i a b i n ==则αβ=。
向量运算规律:① αββα+=+② ()()αβγαβγ++=++③ 0αα+=(0是零向量,不是数零)④ ()0αα+-= ⑤ 1αα=⑥ ()()()λμαλμαμλα== ⑦ ()λαβλαλβ+=+ ⑧ ()λμαλαμα+=+满足以上8条性质的向量加法、数乘两种运算,称为线性运算。
线性代数2.2n维向量

06
单位元存在性
存在一个零向量,使得对任意向量a,都有 a+0=a;同时存在一个单位元e,使得对任意 标量k和任意向量a,都有 ke=k(a+0)=ka+0=ka。
向量空间的性质
1 2
线性组合
向量空间中的任意两个向量可以线性组合成一个 新的向量,且结果仍属于该向量空间。
线性无关
向量空间中的一组向量是线性无关的,当且仅当 这组向量不能被其他向量线性表示。
3
子空间
如果一个向量空间的非空子集满足向量的加法和 标量乘法的封闭性,则称这个子集为子空间。
向量空间的应用
几何学
向量空间是几何学中研究图形和变换的基础,例 如向量的加法对应于图形的平移和旋转。
工程学
向量空间在工程学中广泛应用于信号处理、图像 处理、控制系统等领域。
物理学
向量空间在物理学中用于描述物理量的方向和大 小,例如力、速度和加速度等。
要点二
详细描述
向量的点积是将两个向量对应分量相乘后求和,得到一个 标量。点积的结果可以用来判断两个向量的相似程度,如 果两个向量的点积为零,则它们垂直;如果点积为正,则 两个向量方向相同;如果点积为负,则两个向量方向相反 。
向量的叉积
总结词
叉积是向量的另一种基本运算,它表示两个向量的垂直 关系。
详细描述
03
向量空间的基
如果一个向量组是线性无关的,并且 该向量组可以生成整个向量空间,则 该向量组被称为该向量空间的基。
线性组合的应用
矩阵运算
矩阵运算中经常涉及到向量的线性组合,如矩阵乘法、 向量点乘等。
线性方程组
通过向量的线性组合,可以将线性方程组转化为矩阵 形式,便于求解。
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因为零向量组线性相关, 所以, 任意包含零向 量的向量组必线性相关.
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定理2.2.6 设
1 (a11 , a21 , ..., an1 )T , 2 (a12 , a22 , ..., an 2 )T ,
.....................
a11 x1 a12 x2 ... a 1 s x s b1 a21 x1 a22 x2 ... a 2 s x s b2 ...... an1 x1 an 2 x2 ... a ns x s bn
有解. 进一步, 表示法唯一的充分必要条件是方程组 有唯一解; 表示法不唯一的充分必要条件是方程组 有无穷多解.
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定理2.2.3 向量组 1 , 2 , ..., s ( s 2) 线性相 关的充分必要条件是其中至少有一个向量 是其余向量的线性组合.
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定理2.2.4 设 1 , 2 ,..., s F , 记 A (1 , 2 ,..., s ).
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定理2.2.2 设 a11 a2 2 ... as s , 则表示法唯一的充分必要条件是 1 , 2 ,..., s 线性无关.
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一个向量 线性相关的充分必要条件是 0; 两个向量 , 构成的向量组线性相关的充分 必要条件是 , 各分量成比例; R 3 上两个非零向量线性相关的充分必要条件 是两个向量共线. 三个向量线性相关的充分 必要条件是三个向量共面. n维标准单位列向量 1 , 2 ,..., n 线性无关; T T T 1 (2,0, 2) , 2 (1,0, 1) , 3 (1,1,1) 线性 相关.
n
则 1 , 2 ,..., s 线性相关的充分必要条件是 线性方程组AX = 0有非零解; 1 , 2 ,..., s 线性无关的充分必要条件是线性方程组 AX = 0只有零解.
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推论2.2.1 设 1 , 2 , ..., n F , 记 A (1 , 2 ,..., n ). 则 1 , 2 ,..., n 线性相关的充分必要条件是 det A = 0.
n
,0)T ,( 1,4,0)T ,(0,0, 2)T
是线性相关还是线性无关.
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定理2.2.5 若 1 , 2 , ..., s 是线性相关的向量, 则任一包含这组向量的向量组必线性相关.
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定理2.2.1 F n中 1 (a11 , a21 , ..., n1 )T , 2 (a12 , a22 , ..., n 2 )T , ..., s (a1s , a2 s , ..., ns )T , (b1 , b2 , ..., bn )T , 则 可由 1 , 2 , ..., s 线性表出的充分必要条件是 线性方程组
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例2 设 1 (1, 2,0)T , 2 (1, a 2, 3a )T T T 3 ( 1, b 2, a 2b) , (1, 3, 3a ) . 试讨论当 a , b 为何值时, (1) 不能由 1 , 2 , 3 线性表出; (2) 可由 1 , 2 , 3 唯一线性表出, 并求出 表示式; (3) 可由 1 , 2 , 3 线性表出, 但表示式不 唯一, 并求出表示式.
第二章 线性方程组
§2.2 n维列向量
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记数域F上的全体n维列向量的集合为Fn. 如 果没有特别说明, 本节向量均指数域F上的n 维列向量.
线性方程组(1)可以表为 x1A1 + x2A2 + … + xnAn =β 其中A1 , A2 , … , An 是系数矩阵A的列向量, 即(A1 , A2 , … , An) , 而添上β是增广矩阵 A 的列向量, 即 A = (A1, A2 , … , An ,β). 若方程 组(1)有解, 则存在一组x1= c1, x2= c2, …, xn= cn, 使得 c1A1 + c2A2 + … + cnAn =β.
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定义2.2.1 对于向量组 1 , 2 ,..., s 和 , 若存 在数域 F 中的常数b1 , b2 , … , bn使得 b11 b2 2 ... bs s , 则称 是 1 , 2 ,..., s 的线性组合, 或称向量 可由 1 , 2 ,..., s 线性表出.
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定义2.2.2 向量组 1 , 2 ,..., s 称为线性相关, 如果存在不全为零的数 a1 , a2 ,..., as F , 使 a11 a2 2 ... as s 0,
不是线性相关的向量组称为线性无关. 等价 的说, 向量组 1 , 2 ,..., s 称为线性无关, 若存 在 a1 , a2 ,..., as F , 使得 a11 a2 2 ... as s 0. 则必有 a1 a2 ... as 0.
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........................
s (a1 s , a2 s , ..., ans , an1, s , ..., an m , s )T , 则 1 , 2 , ..., s 线性相关. 厦门大学数学科学学院
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定理2.2.7 若 1 , 2 ,..., s线性无关, 1 , 2 ,..., s , 线性相关, 则 可由 1 , 2 ,..., s 线性表 出且表示法唯一.
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零向量可以由任意的 1 , 2 ,..., s 线性表出 0 01 0 2 ... 0 s ;
在F3中, 3不能由 1 , 2 线性表出; 而在F3中, 任意向量都可以表示为 1 , 2 , 3 的 线性组合. T T 3 在F 中, 令 (1,1) , (1,0) , 则 ( 1) 0 1 2 , 同时 0 (1) 1 0 2 .
s (a1 s , a2 s , ..., ans )T , 线性无关. 设每个向量在相同位置加上m个分量, 得到向量组 1 (a11 , a21 , ..., an1 , an1,1 , ..., an m ,1 )T ,
2 (a12 , a22 , ..., an 2 , an1,2 , ..., an m ,2 )T ,