3-1 n维向量空间
第三章 向量 (2)

向量
【学习要求与目标】通过本章的学习,使学生理 解n维向量的概念,掌握向量的线性运算及其性质; 理解向量的线性组合与线性表出的概念;理解向量 组线性相关、线性无关的定义,会判定向量组的线 性相关(无关)性;了解向量组的极大无关组和向量 组的秩的定义,并掌握其求法;了解向量组等价的 概念及有关性质;了解n维向量空间、子空间、基 底、维数和坐标的概念;了解向量内积的概念和性 质,掌握线性无关向量组正交规范化的施密特方法; 在此基础上建立起向量空间的概念。
运算规律
§3.2 向量组的线性组合
内容要点
线性方程组的向量形式 向量组的线性组合 向量组间的线性表示
3.2.1线性方程组的向量形式
线性方程组
a11 x1 a12 x2 a1n xn b1 a21 x1 a22 x2 a2 n xn b2 am1 x1 am 2 x2 amn xn bm
n n 维向量及其线性运算 维向量及其线性运算
由数a1 ,, an 组成的有序数组称为 维向量, n 简称向量。 列向量通常用黑体小写 字母字母 , b, , , 等表示。 a
a1 a2 a n
列 向 量
T (a1 , a2 ,, an )
§3.1 n维向量的概念
内容要点 二、三 维向量 n维向量的概念 向量组与矩阵 n维向量的运算及其性质
二维向量
定义3.1.1 在平面直角坐标系中,取一个固 定点(一般取坐标原点)为始点,另一点为终 点,作一线段 ,这条既有大小,又有方向的线 段称为二维向量(也称为平面向量)。 二维向量常用一条有向线段来表示,有向线 段的长度表示向量的大小,箭头所指的方向表 示向量的方向。
n维向量空间

n维向量空间在数学中,向量是用来表示方向和大小的量,而n维向量空间是指由n个方向上的向量组成的空间。
这种空间在许多科学和工程领域中都有广泛的应用,比如计算机图形学、机器学习、统计学等。
向量的定义和性质一个n维向量可以表示为一个包含n个实数的有序集合,通常写成列向量的形式:$$ \\begin{pmatrix} x_1 \\\\ x_2 \\\\ \\vdots \\\\ x_n \\end{pmatrix} $$在 n 维空间中,两个向量的加法和数量乘法满足以下性质:1.加法交换律:$$ \\mathbf{u} + \\mathbf{v} = \\mathbf{v} + \\mathbf{u} $$2.加法结合律:$$ \\mathbf{u} + (\\mathbf{v} + \\mathbf{w}) = (\\mathbf{u} + \\mathbf{v}) + \\mathbf{w} $$3.数量乘法结合律:$$ c(\\mathbf{u} + \\mathbf{v}) = c\\mathbf{u} + c\\mathbf{v} $$4.数量分配律:$$ (c+d)\\mathbf{u} = c\\mathbf{u} + d\\mathbf{u} $$5.数量乘法分配律:$$ c(d\\mathbf{u}) = (cd)\\mathbf{u} $$6.标量乘法的单位元:$$ 1\\mathbf{u} = \\mathbf{u} $$n维向量空间的例子n维向量空间并不局限于几何空间的概念,它可以应用于更广泛的领域。
比如在机器学习中,特征向量常常被表示为n维空间中的一个点,这个点对应于特征空间中的一个特定特征组合。
另外,在数字信号处理中,信号通常被表示为一个n 维向量,这样可以更好地处理信号的复杂性。
向量的内积和外积在 n 维空间中,向量的内积和外积是两个重要的运算。
内积定义如下:$$ \\mathbf{u} \\cdot \\mathbf{v} = \\sum_{i=1}^{n} u_i v_i $$内积有许多重要的性质,比如内积为零表示两个向量正交,内积的值与向量夹角的余弦有关等。
n维向量空间 (2)

n维向量空间简介在数学中,向量是一个多维度的数学对象,用于表示方向和大小。
而n维向量空间则是由n个向量组成的空间,可以用于描述和计算n个变量之间的关系。
n维向量空间在各种学科和领域中都有重要的应用,例如线性代数、计算机图形学和机器学习等领域。
本文将介绍n维向量空间的基本概念、性质和常见操作。
基本概念向量一个向量可以由一组有序的数值表示,这组数值被称为向量的分量。
向量通常用小写字母加粗表示,例如v。
在n维向量空间中,一个向量可以表示为:v = (v₁, v₂, …, vₙ)其中v₁, v₂, …, vₙ是向量的n个分量。
n维向量空间n维向量空间可以由n个向量组成,记为{v₁, v₂, …, vₙ}。
这些向量可以是任意长度的向量,但在n维向量空间中,它们的维度必须相同。
n维向量空间中的向量可以进行向量加法和数乘运算。
向量加法是指将两个向量的对应分量相加,数乘是指将一个向量的每个分量乘以一个标量。
性质n维向量空间具有以下性质:1.封闭性:对于任意两个向量v和w,它们的和v+w仍然是n维向量空间中的向量。
2.交换律:向量加法满足交换律,即v+w = w+v。
3.结合律:向量加法满足结合律,即(v+w)+u =v+(w+u)。
4.数乘结合律:数乘满足结合律,即(a b)v = a(b v)。
5.分配律:数乘和向量加法满足分配律,即a(v+w) =a v + a w 和 (a+b)v = a v +b v。
常见操作向量点乘在n维向量空间中,可以对两个向量进行点乘运算。
点乘(也称为内积或数量积)的结果是一个标量,表示两个向量之间的夹角。
向量点乘的计算公式如下:v·w = v₁w₁ + v₂w₂ + … + vₙwₙ其中v和w分别是n维向量空间中的向量,v₁, v₂, …, vₙ和w₁, w₂, …, wₙ是它们的分量。
向量叉乘除了点乘,n维向量空间还可以进行向量叉乘运算。
向量叉乘(也称为外积或矢量积)的结果是一个新的向量,垂直于原来的两个向量。
高等代数第二版课件§3[1].2_n维向量空间
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a , a , , a , b 元向量来表示: i 1 i 2 i n i
a ,,, aa , b ,,, bb 向量的相等:如果两个n维向量 1 2 n 1 2 n bi , 1 , 2 , . n 的对应分量都相等,即 a ,则 i i 称这两个向量相等,记为 a b , a b ,, a b 向量的和:向量 称为向量 1 12 2 n n aa ,2 , , a 与 记为 r=α+β。 bb ,2 , , b 1 n 的和, 1 n 0,0 ,0 称为零向量。 零向量:分量全为零的n维向量: 负向量:向量 a , a , , a aa ,2 , , a 称为向量 的负向 1 2 n 1 n 量,记为-α。 a , a , , akF , ,则称向量 向量的数量乘积:设 1 2 n k ak ,a , , k a 为向量α与数k的数量乘积, 1 2 n 记为kα。 向量的减法:α-β=α+(-β)。
如果我们不考虑研究对象的具体性质和内容,只讨论那 些与运算有关的性质,则可以抽象出向量空间的公理化定义。 定义3.2.2:F是一个数域,V是以F中的数为分量的n维 向量组成的全体,考虑上面定义的向量加法和数量乘积。其 加法和数乘分别满足以上四条规律,称V为F上的n维向量空 间,记为 F n 。 由向量的加法和数乘可以推出以下性质: 1、 0 0; 2、 1 ; 3、k 0 0; 4、若 k 0 ,0,则
§3.2
n维向量空间
一、向量空间的定义和例子
向量与向量空间对我们并不陌生,在解几中,我们已经讨 论过二维和三维向量空间中的向量。 在那里,两个向量相加可以按平行四边形法则相加,若向 量用坐标表示,则两个向量相加转化为对应坐标相加,数与向 量相乘变为数与向量的每个坐标相乘,由此可抽象出一般向量 的定义。 定义3.2.1:数域F上一个n维向量就是由F中n个数组成的 ,a , ,a a 有序数组: 1 2 n 其中 a i 称为向量的第i个分量。 几何上的向量是n维向量的特殊情况,虽然n维向量当n>4 时没有直观的几何意义,但仍然把它称为向量。一方面它包含 通常的向量作为其特例,另一方面它与通常的向量有许多共同 的性质。本课程常常用小写希腊字母α,β,γ,…表示向量。有了 x a x a xb 向量,一个方程 a 就可以用一个n+1 i 1 1 i 2 2 i n n i
n维向量空间

+ = ( a1 + b1, a2 + b2, …, an + bn)
(2) 数与向量的乘法: = ( a1, a2, …, an )
向量的加法及数与向量的乘法两种运算统称为向量
的线性运算。
设 = ( a1, a2, …, an ), = (b 1, b 2, …, b n )
例如:全体复数的集合C,实数集R, 有理数集Q 都是数域.但整数集不是数域. 实际上,有理数域是最小数域,复数域是最大数域.
二、n 维向量 定义
由n个数组成的有序数组(a1, a2, … an)称为 一个n维向量。
= ( a1, a2, … an )
其中第 i 个数 ai (i = 1, 2, … , n ) 称为 n 维向量
练习:P36 1、2、4 作业:P36 3
减法:
- = +(-)
+ = ( a1 - b1, a2 - b2, …, an - bn)
向量的线性运算满足以下八条基本运算规律:
(1) ; (交换律 ) (2) ( ) ( ); (结合律 ) (3) 存在零向量0 R n , 使对任意 R n,有 0 ; (4) 对任意 R n , 都存在负向量 - R n , 使 ( ) 0; (5) 1 ; (6) k ( l ) ( kl );(结合律 ) (7) ( k l ) k l (分配律 ) (8) k ( ) k k (分配律 )
的第 i 个分量或坐标。
零向量: 负向量:
0=(0,0,…,0)
(a1 , a2 ,, an ) 称为 的负向量
数学线性代数n维向量空间

线性方程组(4.2)可表示为两种矩阵方程:
(1). 将所有系数构成一个系数矩阵A
a11 a12 L
a21 M
a22 M
L M
an1 an2 L
即:AX B
a1m x1 b1
a2m M
# 向量加法和向量的数乘满足的运算规律:
1 加法交换律: α + β = β + α; 2 加法结合律 : α β γ α β γ ; 3 α Ο α; 4 α α O; 51 α α; 6 k(lα) (kl)α; 7 k(α β) kα kβ 8 (k l)α kα lα
# 向量α和β的差为 α - β = α + (- β) = (a1 - b1, a2 - b2 ,L , an - bn )T
# 实向量a :向量a的分量都是实数; # 复向量b :向量b的分量都是复数。 定义4.1 所有n维实向量(real vector)的集合称为, n维实向量空间,记为R n,即
第四章 n维向量空间
第一节 n维向量的概念 第二节 向量的线性表示与线性相关 第三节 等价向量组 第四节 线性方程组的结构 第五节 向量空间的子空间
4.1 n维向量的概念
由第一章知道
行向量(1 n矩阵) 列向量(n 1矩阵)
通称:n维向量
n个数构成的有序数组
a1
本章所称的n维向量指n维列向量:a= a1, a2 ,L
证(1) β可由向量α1 ,α2 ,L ,αm线性表示
存在m个数x1, x2 ,L , xm,使得
x1α1 x2α2 L xmαm β
方程组 AX β 有解
3-1,2n维向量及其运算向量组的线性相关性

0
1
定义2 设两个n维向量组
I
1, 2, 3,……,s
(II)
1, 2, 3, ……,t
如果(I)组中每一个向量i (i=1,2,…,s)都能由
向量组(II)线性表示,则称向量组(I)可以
由向量组(II)线性表示.
如果两个向量组可以相互线性表示,则称这
两个向量组等价.
例如,对于向量组
一. n维向量空间
1. n 维向量
定义:n 个有次序的数a1,a2 , ,an 所组成的有序数组
a1,a2 , ,an 称为一个n 维向量。
这 n 个数称为该向量的 n 个分量,第 i个数 ai 称为第 i 个分量。
分量全为实数的向量称为实向量,
分量为复数的向量称为复向量.
以后我们用小写希腊字母 , , 来代表向量。
注意 1. 若 1,2 ,
,
线性无关
m
,
则只有当
k1 km 0时, 才有
k11 k22 kmm 0成立 .
2. 对于任一向量组,不是线性无关就是
线性相关 .
的和,记为
负向量:向量 a1, a2 , , an 称为向量 的负向量
向量减法: ( )
数乘向量:设k为实数,向量 ka1, ka2 , , kan 称为向量 a1,a2 , ,an
与数k的数量乘积。记为 k
满足运算律:
(1)
(5)1
(2)( ) ( ) (6)k(l ) (kl)
例如:
(1,2,3,, n)
(1 2i,2 3i,,n (n 1))
第2个分量 第1个分量
第n个分量
n维实向量 n维复向量
向量通常写成一行: a1,a2 , ,an 称为行向量。
n维向量空间

第 三
aT (a1 ,a2 ,,an )
章
n 维向量写成一列,称为列向量,也就是列
n
维 矩阵,通常用 a,b, , 等表示,如:
向 量
a1 Hale Waihona Puke 空 间aa2
或 a (a1, a2 ,, an )T
an
杨建新
第一节 n 维向量空间
第
n
三 章
定理
向量空间V的非空子集L构成子空间的充分 必要条件是: L对于V中的线性运算封闭.
维
向 量
若 L, L, 则 L;
空 间
若 L, R, 则 L.
1 任何一个子空间至少包含一个零向量 2 {0}, Rn 都是 Rn 的子空间。称为平凡子空间.
杨建新
第一节 n 维向量空间
空 间
飞机重心在空间的位置参数 P (x, y, z)
所以,确定飞机的状态,需用6维向量
a ( x, y, z, , , )
杨建新
第一节 n 维向量空间
第 三
有问题可通过Email询问:
章
n
维 向
mathgaoshu@
量
空
间
杨建新
n
维 向
事实上, 0 V1 ,0 V2, 0 V1 V2
量 空 间
任取 , V1 V2, 即 , V1,且 , V2,
则有 V1, V2, V1 V2
同时有 k V1,k V2, k V1 V2, k P
故 V1 V2 为V的子空间.
杨建新
第一节 n 维向量空间
第
n
三 章
kA ka1 kb1 0 0 0 kc1
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ka1 kA 0
且
kb1 0
0 kc1
ka1 kb1 kc1 0,
即 kA W2 , 故W2是R 23的子空间.
例3.1.1
例3.1.2 设a,b为两个已知的n维向量,集合
V x a b , R n R 试判断集合是否为 的子空间.
第一节
向量与向量空间
一、n 维向量的概念 二、n维向量的表示法 三、向量空间及其子空间
一、n维向量的概念
定义1: n 个有次序的数 a1 , a 2 , , a n 所组成的数
组称为n维向量,这 n个数称为该向量的n个分量, 第i个数a i 称为第i个分量 .
分量全为实数的向量称为实向量, 分量全为复数的向量称为复向量. (1,2,3,, n) 例如
T T T
解 V1是向量空间. 因为对于V1的任意两个元素
0, a2 , , an , 0, b2 , , bn V1 ,
有
0, a2 , , an V1 .
T
0, a 2 b2 ,, a n bn V1
a1 b1 c1 0, a2 b2 c2 0,
于是
a1 a2 A B 0
b1 b2 0
0 c1 c2
满足
即
a1 a2 b1 b2 c1 c2 0,
A B W2 , 对任意 R有
设 , , R n ; , R
(1) ;
( 2) ;
(3) 在R n中存在零元素 0, 对任何 R n , 都有
0;
(4) 对任何 R n , 都有的负元素 R n , 使 ( ) 0 ; (5) 1 ;
若 V , R, 则 V .
2.
R n 本身是一个向量空间.
例1 3 维向量的全体 R 3 , 是一个向量空间 .
因为任意两个 3维向量之和仍然是 3维向量 ,数 3 乘3维向量仍然是 3维向量,它们都属于 R .
例2 判别下列集合是否为向量空间.
V1 x 0, x2 , , xn x2 , , xn R
(1 2i ,2 3i ,, n ( n 1)i )
n维实向量 n维复向量
第2个分量 第1个分量 第n个分量
二、n维向量的表示方法
n 维向量写成一行,称为行向量,也就是行 矩阵,通常用 aT , bT , T , T 等表示,如: a T (a1 , a 2 ,, a n ) n 维向量写成一列,称为列向量,也就是列 矩阵,通常用 a , b, , 等表示,如: a1 T a2 或 a (a1 , a2 ,, an ) a a n
23
解 (1)不构成子空间. 1 0 A B 0 0 2 0 有 A B 0 0
因为对 0 W1 0 0 W1 , 0
即W1 对矩阵加法不封闭,不构成子空间. 0 0 0 ( 2) 因 W2 , 即W2非空. 0 0 0 对任意 a1 b1 0 a2 b2 0 , B W2 A 0 0 c1 0 0 c2 有
若 L, L, 则 L;
若 L, R, 则 L.
则称L为V的子空间.
例5
R 的下列子集是否构成子 空间?为什么? 1 b 0 (1) W1 b, c , d R ; 0 c d
a b 0 ( 2 ) W 2 a b c 0, a , b , c R . 0 0 c
(6) ; (7) ; (8) .
三、向量空间及其子空间
1、向量空间
定义1 设V为n维向量的集合,如果集合V 非空, 且集合V对于加法及乘数两种运算封闭,那么就称 集合V为向量空间. 说明 1.集合V 对于加法及乘数两种运算封闭指 若 V , V , 则 V ;
T
例3 判别下列集合是否为向量空间.
V2 x 1, x2 , , xn x2 , , xn R
T
解 V2不是向量空间.
因为若 1, a 2 ,, a n V2 ,
T
则2 2,2a 2 ,,2a n V2 .
T
定义3.1.5
设V 是一个向量空间,L 是V的一个非空 子集,如果L对于V中所定义的加法和乘数 两种运算线性运算封闭.即
注意
1、行向量和列向量总被看作是两个 不同的向量;
2、行向量和列向量都按照矩阵的运算 法则进行运算; 3、当没有明确说明是行向量还是列向量时, 都当作列向量.
非空集合
T , ,, R Rn x ( , , , ) x x x x1 x2 xn 1 2 n
定义了向量的加法和数乘(并满足八条运算 规律)后,称为一个 n 维向量空间. 注:1、向量的加法和数乘是按矩阵的加法和数 乘来定义的(P98) 2、八条运算规律(P99) :
解: 0=0a+0b V, V是R n的非空子集 又若x1,x2 V, 则 x1 1a 1b x 2 2 a 2 b,所以
x1 x 2 (1 2 )a ( 1 2 )b V ,
kx1 (k1 )a (k1 )b V .