高等代数、线性代数62维数基与坐标
《维数基与坐标》课件

维数基可以用来描述物体在空间中的 运动轨迹,通过在各个维度上定义坐 标值的变化,可以描述物体运动的方 向和距离。
坐标系在维数基中的应用
表达空间关系
通过坐标系,我们可以表达空间中物体之间的关系,例如距离、角度、方向等。
进行数学运算
在坐标系中,我们可以进行各种数学运算,例如加法、减法、乘法、除法等,以 解决各种实际问题。
标的应用和发展。
创新研究方法
03
鼓励数学家探索新的研究方法,以解决现有问题并开拓新的研
究领域。
感谢观看
THANKS
维数基与坐标
目 录
• 维数基的基本概念 • 坐标系的基本概念 • 维数基与坐标的关系 • 维数基与坐标的实例分析 • 维数基与坐标的未来发展
01
维数基的基本概念
定义与性质
维数基定义
维数基是线性空间中的一组基底,它由有限个线性无关的向 量组成,可以用来表示线性空间中的任意向量。
维数基的性质
维数基中的向量是线性无关的,即它们不能被其他向量线性 表示;维数基中的向量是正交的,即它们的点积为零;维数 基中的向量是单位向量,即它们的模长为1。
01
更高维度的探索
随着数学理论的发展,对高维空 间的研究将更加深入,有望揭示 更多关于宇宙的奥秘。
几何化代数
02
03
拓扑结构的研究
通过几何方法研究代数结构,将 有助于更好地理解复杂数学对象 。
利用坐标方法研究几何对象的拓 扑性质,将有助于解决一些经典 问题。
维数基与坐标在其他领域的应用前景
物理学
在量子力学和广义相对论等领域,维数基与坐标 有望提供更精确的数学工具。
参数方程
1 2
定义
6.2维数、基与坐标

都可表示为 p a0 p1 a1 p2 a2 p3 a3 p4 +a4 p5 ,
因此 p 在这个基中的坐标为
a0 , a1 , a2 , a3 , a4
T
.
若另取一个基 q1 1, q2 1 x, q3 2 x 2 , q4 x 3 , q5 x 4 ,
线性空间的结构完全被它的维数所决定.
谢谢
x1 , x2 , , xn 这组有序数就称为向量 在这个基中的坐标,
并记作 x1 ,
, xn
T
.
例 在线性空间 P x 中, 4 p1 1, p2 x, p3 x 2 , p4 x 3 , p5 x 4
就是它的一个基. 任一不超过 4 次的多项式
p a4 x4 a3 x3 a2 x 2 a1 x a0
维数、基与坐标
定义:设有线性空间 V , 如果存在n个向量a1, a2, …, an
满足 (i) a1, a2, …, an 线性无关;
(ii) V 中任意一个向量都能由 a1, a2, …, an线性表示; 那么称向量组 a1, a2, …, an是线性空间 V 的一个基, n称为线性空间 V 的维数,
则 p a0 a1 x a2 x 2 a3 x 3 a4 x 4
a0
a1
a1
1
x
a2 2
2x2
a3 x3
a4
x4
a0 a1
q1
a1q2
a2 2
q3
a3q4
a4q5
,
维数基与坐标

在线性代数中,维数基和坐标是紧密相关的概念,用来描述向量空间中的向量。
维数基是一个向量空间中的一组线性无关的向量,它可以作为该向量空间的基础。
一个向量空间可以有多组不同的维数基。
维数基的选择不唯一,但是它们具有一些重要的性质,最重要的一点是,使用维数基可以表示该向量空间中的任何向量。
换句话说,我们可以用维数基上的线性组合来描述向量空间中的每个向量。
坐标是描述一个向量在给定维数基下的表示。
当我们选择一个维数基作为参考,我们可以将向量空间中的任意向量表示为这组基向量的线性组合。
而坐标就是指这些线性组合中各个基向量的系数。
举例来说,假设我们有一个三维向量空间,并选择维数基为{v1, v2, v3},那么任意一个向量v可以表示为 v = a1*v1 + a2*v2 + a3*v3,其中a1、a2、a3分别是v在维数基{v1, v2, v3}下的坐标。
维数基和坐标两者的关系是紧密相连的,通过选择不同的维数基,可以得出不同的坐标表示。
而坐标的选择也是由维数基的选择决定的。
通常我们使用标准基作为维数基,如在三维空间中使用{i, j, k}作为标准基,此时坐标表示就变为(vx, vy, vz)。
但是在不同的情景中可能会选择其他的维数基,而相应的坐标表示也会不同。
在实际应用中,维数基和坐标有着广泛的应用,如线性变换、向量运算、数据分析等。
对于线性代数的深入理解,理解维数基和坐标的概念是非常重要的。
维数基与坐标

维数基与坐标1. 引言在数学中,维数基和坐标是描述向量空间中向量的重要概念。
维数基是向量空间的一组基础向量,用于表示空间中的任意向量。
坐标则是基于维数基的一种表示方法,通过一组数字来描述向量在各个维度上的大小。
本文将详细介绍维数基和坐标的概念、属性和应用,并通过示例和图表进行解释和说明。
2. 维数基2.1 定义维数基是向量空间的一组基础向量,它们可以线性组合得到空间中的任意向量。
一个向量空间的维数基通常由线性无关的向量组成,并且可以表示空间的维数。
2.2 特性•维数基是线性无关的,即其中任意一个向量不能由其他向量线性表示。
•维数基可以通过线性组合生成空间中的任意向量。
•维数基的数量等于向量空间的维数。
2.3 示例考虑二维平面上的向量空间,我们可以选择两个线性无关的向量作为维数基,比如:v1 = [1, 0]v2 = [0, 1]这两个向量分别表示平面上的 x 轴和 y 轴,它们可以通过线性组合得到平面上的任意向量。
3. 坐标3.1 定义坐标是一种用数字表示向量在各个维度上大小的方法。
坐标是基于维数基的,通过将向量在维数基上的投影来确定各个维度上的大小。
3.2 坐标系坐标系是描述向量空间的一种方式,它由维数基和原点组成。
常见的坐标系有笛卡尔坐标系、极坐标系等。
在笛卡尔坐标系中,维数基通常是正交的单位向量,原点是空间的起点。
以二维平面为例,笛卡尔坐标系的维数基为:e1 = [1, 0]e2 = [0, 1]3.3 坐标表示假设有一个向量 v,它可以由维数基 e1 和 e2 线性组合得到:v = a * e1 + b * e2其中 a 和 b 是向量在 e1 和 e2 上的投影,也就是向量的坐标。
3.4 示例考虑二维平面上的向量 v,它在维数基 e1 和 e2 上的投影分别是 a 和 b。
那么v 的坐标表示为 (a, b)。
4. 应用4.1 线性代数维数基和坐标是线性代数中的重要概念,它们用于描述向量空间和向量的性质和关系。
维数、基与坐标

对任意αV,kK成立.从而
(0) (0) 0 () 0
() ((1)) (1) () () (k11 k22 krr ) (k11) (k22 ) (krr )
k1 (1) k2 (2 ) kr (r )
(2) 若有不全为零的k1,k2,…,kr使
则有
(k11 k2 2 kr r ) 0
由于σ是单射,又只有零元素0才映射到0,
故
k11 k2 2 kr r 0 即若 (1), (2 ),, (r ) 线性相关也必有 α1,α2,…,αr线性相关;
(3) 由于维数就是线性空间中线性无
关元素的最大个数,设V与W同构,则若V 中最大的线性无关元素组为α1,α2,…,αm,那么 σ(α1), σ(α2),…,σ(αr)也是W中线性无关的,且 任何多于m个的元素组必线性相关.这样,W 的维数必等于V的维数;
设 ε1,ε2,…,εn与η1,η2, …,ηn是n维线性空 间V中的两组基.由基的定义,它们必可以 互相线性表出.设 η1,η2, …,ηn由ε1,ε2,…,εn线 性表出的关系式为
1 a111 a12 2 a1n n , 2a211a222 a2n n , n an11 an2 2 ann n .
(1, 2 ,3 , 4 ) (1, x, x 2 , x3 ) A
其中
(1, 2 , 3 , 4 ) (1, x, x 2 , x3 )B
1 1 1 1
A
2 0 2
1 2 0
0 2 0
3 03
1 1 1 1
B
0 0 0
1 0 0
2 1 0
3 13
于是
(1, 2 , 3 , 4 ) (1, 2 ,3 , 4 )A1B
第三节 维数 基与坐标

( r 1 ) 称为线性相关,如果在数域 P 中有 r 个不 全为零的数 k1 , k2 , … , kr , 使 k11 + k22 + …+ krr = 0.
(3)
如果向量组 1 , 2 , …, r 不线性相关,就称为线性 无关. 换句话说,向量组 1 , 2 , …, r 称为线性
如果看作 间,那么这是一维的,数 1 就是一个基; 是实数域上的线性空间,那么就是二维的, 1,i
就是一个基.
注 ◆ 线性空间的维数与所考虑的数域有关.
▲
§6.3 维数 基与坐标
例3
在 n 维空间 P n 中,显然
1 (1,0, ,0) , (0,1, ,0) , 2 n (0,0, ,1)
是一个基. 对每一个向量 = ( a1 , a2 , … , an ) , 都有
= a1 1 + a2 2 + … + an n .
= a1 1 + a2 2 + … + an n ,
其中系数 a1, a2 , … an 是被向量 和基 1 , 2 , …,
n 唯一确定的, 这组数就称为 在基 1 , 2 , … , n 下的坐标,记为 ( a1, a2 , … , an ) .
§6.3 维数 基与坐标
= a11 + ( a2 - a1 )2 + … + ( an - an -1 ) n .
所以 在基 1 , 2 , …, n 下的坐标为
(a1, a2 - a1 , … , an - an -1 ) .
§6.3 维数 基与坐标
例4
如果复数域 C 看作是自身上的线性空
02 第二节 维数、基与坐标

例6 (E04) 证明维线性空间 与维数组向量空间同构.
证 (1) 中的元素与中的元素形成一一对应关系;
(2) 则有
结论 1. 数域上任意两个维线性空间都同构. 2. 同构的线性空间之间具有反身性、对称性与传递性. 3. 同维数的线性空间必同构.
例4(E02) 所有二阶实矩阵组成的集合对于矩阵的加法和数量乘法, 构成实数域R上的一个线性空间. 试证
,,, 是中的一组基, 并求其中矩阵A在该基下的坐标.
证 先证其线性无关, 由有
即线性无关. 又对于任意二阶实矩阵 有 因此为的一组基. 而矩阵在这组基下的坐标是
例5 (E03) 求子空间的维数,其中 解 易知是由下列向量的全体线性组合所构成的集合:
第二节 基、维数与坐标
分布图示
★ 引言
★ 线性空间的基与维数
★ 生成子空间
★ 例1
★ 坐标
★ 例2
★ 例3 ★ 例4
★ 线性空间的同构
★ 例6
★ 内容小结
★ 课堂练习
★ 习题6-2
★ 例5 ★ 例7
内容要点
一、线性空间的基与维数 我们已知在中,线性无关的向量组最多由个向量组成,而任意个向
量都是线行相关的。现在我们要问:在线性空间中,最多能有多少个线 性无关的向量?
元素有序数组 定义2 设是线性空间的一个基,对于任一元素, 有且仅有一组有序数 使,则称有序数组为元素在基下的坐标, 并记作.
二、线性空间的同构 设是维线性空间的一组基,在这组基下,中的每个向量都有唯一确
定的坐标,而向量的坐标可以看作中的元素,因此向量与它的坐标之间 的对应就是到的一个映射。对于中不同的向量它们的坐标也不同,即对 应于中的不同元素。反过来,由于中的每个元素都有中的向量与之对 应,我们称这样的映射是与的一个一一对应的映射。这个映射的一个重 要特征表现在它保持线性运算(加法和数乘)的关系不变。
维数基与坐标 基变换与坐标变换

§3.维数、基、坐标复习1. ⎧⎪⎨⎪⎩线性组合、线性表出基本概念向量组等价线性无关(相关) 1101112210,0,r rk k r r r r k k k k k ααααααα===⎧−−−−−→⎪+++=⎨−−−−−−−→⎪⎩只有存在不全为的,线性无关线性相关2. 性质:1)α线性相关⇔0α=;2)1r αα⇔,,线性相关其中一个向量是其余向量线性组合; 3)s r >且r ααα,,,21 可以用s βββ,,,21 线性表出,则r ααα,,,21 线性相关;r ααα,,,21 可以用s βββ,,,21 线性表出且r ααα,,,21 线性无关,则s r ≤;4)两个等价线性无关向量组含有相同个数向量; 5)r ααα,,,21 线性无关,βααα,,,,21r 线性相关⇒1,,r βαα可以被线性表出;6)1n ,,αα无关则其部分组1,,r αα也无关(整体无关则部分相关,部分相关则整体相关);新课一 线性空间的基与维数定义1 在线性空间V 中,若存在n 个元素n ααα,,,21 ,满足: 1)n ααα,,,21 线性无关,2)V 中任意元素α总可由n ααα,,,21 线性表出,那么n ααα,,,21 就称为线性空间V 的一组基,n 称为线性空间V 的维数.Note :1)维数为n 的线性空间称为n 维线性空间,记作n V ;2)当一个线性空间V 中存在任意多个线性无关的向量时,就称V 是无限维的;例:=V { 所有实系数多项式 } 3)若n ααα,,,21 为n V 的一组基,则n V 可表示为: },,,{212211R x x x x x x V n n n n ∈+++== αααα 4)基不唯一,维数一定.[]n P x 中12,,,,1-n x x x 是n 个线性无关的向量,每一个()[]n f x P x ∈都可以由12,,,,1-n x x x 线性表出,即12,,,,1-n x x x 是[]n P x 的一组基.二 元素在给定基下的坐标定义2 设n ααα,,,21 是线性空间n V 的一组基,对于任意元素n V ∈α,总有且仅有一组有序数n x x x ,,,21 使得n n x x x αααα+++= 2211,则有序数组n x x x ,,,21 称为元素α在基n ααα,,,21 下的坐标,并记为),,,(21'n x x x .例2:在n 维空间n P 中 12(1,0,,0)(0,1,,0)(0,0,,1)n εεε=⎧⎪=⎪⎨⎪⎪=⎩ 是一组基,设12(,,)n n a a a P α=∈,有'1'21122'(1,1,,1)(0,1,,1)(0,0,,1)n n n a a a εεαεεεε⎧=⎪=⎪=++→⎨⎪⎪=⎩基'''112121,()()n n n nP a a a a a ααεεε-∀∈=+-+-则§问题:在n 维线性空间n V 中,任意n 个线性无关的向量都可以作为n V 的一组基.对于不同的基,同一个向量的坐标是不同的,那么不同的基之间有怎样的联系呢?同一个向量在不同基下的坐标有什么关系呢?换句话说,随着基的改变,向量的坐标如何变化呢? 1 基变换公式设12,,n εεε及'''12,,nεεε均是维线性空间n V 的一组基,且有 '11112121'21212222'1122n nn nn n n nn na a a a a a a a a εεεεεεεεεεεε⎧=+++⎪=+++⎪⎨⎪⎪=++⎩↓⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛'''n nn nnn n n a a a a a a a a a εεεεεε 2121222121211121↓A n n ),,,(),,,(2121εεεεεε =''' 称此公式为基变换公式. 2 过渡矩阵在基变换公式A n n ),,,(),,,(2121εεεεεε ='''中,矩阵A 称为由基12,,n εεε到基'''12,,nεεε的过渡矩阵. Note :1)过渡矩阵A 是可逆的.2)设n ααα,,,21 和n βββ,,,21 是n V 中两个向量组)(ij a A =,)(ij b B =是两个n n ⨯矩阵,那么))(,,,()),,,((2121AB B A n n αααααα =;))(,,,(),,,(),,,(212121B A B A n n n +=+ααααααααα ; A A A n n n n ),,,(),,,(),,,(22112121βαβαβαβββααα+++=+ . 3 坐标变换公式设向量α是线性空间n V 中的任意元素,在基12,,n εεε下的坐标为),,,(21'n x x x ,在基'''12,,nεεε下的坐标为),,,(21''''n x x x ,于是有12112212(,,,)n n n n x x x x x x αεεεεεε⎛⎫ ⎪ ⎪=+++= ⎪ ⎪⎝⎭'1''''''''11221'(,,)n n n n x x x x x εεεεε⎛⎫⎪=+++= ⎪ ⎪⎝⎭即 ()11121'121222''111'1211,,(,,)(,,)(,,)n n n n n n n n nn n n a a a x a a a A x a a a x x εεεεαεεεε⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪=→= ⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎛⎫ ⎪= ⎪⎪⎝⎭而基向量线性无关,则'11'n nx x A x x ⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭即1'1112111'2122222'12n n n n nn n n a a a x x a a a x xa a a x x -⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭例题分析:在4P 中,求由基1234,,,εεεε到基1234,,,ηηηη的过渡矩阵,并求向量ξ在所指基下坐标1234(1,0,0,0)(0,1,0,0)(0,0,1,0)(0,0,0,1)εεεε=⎧⎪=⎪⎨=⎪⎪=⎩ 1234(2,1,1,1)(0,3,1,0)(5,3,2,1)(6,6,1,3)ηηηη=-⎧⎪=⎪⎨=⎪⎪=⎩ 1234(,,,)x x x x ξ=在1234,,,ηηηη下的坐标小结:↓→↓⎧→⎨⎩向量线性相(无)关 基维数 基变换坐标坐标变换。
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注:任意数域P看成是它自身上的线性空间是一维的,
数1就是它的一组基.另外,维数是和所考虑的数域有关
的。
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小结
通过线性相关、线性表出的概念,我们发现线
性空间中本质的东西是基。基中向量的个数就 是维数,由基来表达一个向量就产生了坐标。
作业 P268:5, 7,8 (选1个小题),
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注: 此时, f ( x) a0 a1 x an1 x n1
在基1,x,x2,…,xn-1下的坐标就是
(a0 , a1,, an1 )
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例4 求全体复数的集合C看成复数域C上的线性
空间的维数与一组基;
若把C看成是实数域R上的线性空间呢? 解:复数域C上的线性空间C是1维的,数1就是它的 一组基; 而实数域R上的线性空间C为2维的,数1,i 就为 它的一组基.
1 , 2 ,, n ,称为 V 的一组基;
(3)坐标
1, 2 ,, n 为线性空间 V 的一组基, V , 若 a1 1 a2 2 a n n , a1 ,a2 ,, a n P
设 则数组
a1, a2 ,, an ,就称为 在基 1, 2 ,, n
2、有关结论
(1)单个向量 线性相关
0. 单个向量 线性无关 0
向量组 1 , 2 ,, r线性相关
1 , 2 ,, r 中有一个向量可经其余向量线性表出.
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(2)若向量组 1 , 2 ,, r 线性无关,且可被
向量组
1, 2 ,, s 线性表出,则 r s ;
2、有限维线性空间
(1)n 维线性空间:
若在线性空间 V 中有 n 个线性无关的向量,但是
任意 n+1 个向量都是线性相关的,则称 V 是一个
n 维线性空间;常记作 dimV= n . 注:零空间的维数定义为0. dimV= 0 V={0}
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( 2) 基 在 n 维线性空间 V 中,n 个线性无关的向量
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例2 3 维几何空间R3= {( x, y, z ) x, y, z R}
1 (1,0,0), 2 (0,1,0), 3 (0,0,1) 是R3的一组基;
1 (1,1,1), 2 (1,1,0),3 (1,0,0)也是R3的一组基.
一般地,向量空间
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证: 首先,1,x,x2,…,xn-1是线性无关的.
f ( x) a0 a1 x an1 x 其次,
n 1
P[ x ]n
f ( x) 可经 1,x,x2,…,xn-1线性表出.
∴ 1,x,x2,…,xn-1 从而,P[x]n是n维的.
为P[x]n的一组基,
(2)1 , 2 ,, r , V,若存在 使
k1, k2 ,, kr P
线性表出;
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k11 k2 2 kr r 则称向量 可经向量组 1 , 2 ,, r
若向量组 1 , 2 ,, s 中每一向量皆可经向量组
下的坐标,记为 (a1 , a2 ,, an ).
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a1 1 a2 2 an n
a1 a 2 有时也形式地记作 ( 1 , 2 , , n ) an
注意:
向量
的坐标 (a1, a2 ,, an ) 是被向量 和基 1, 2 ,, n 唯一确定的.即向量 在基 1 , 2 ,, n 下的坐标唯一的. 但是,在不同基下 的坐标一般是不同的.
二、线性空间的维数、基与坐标
1、无限维线性空间
若线性空间 V 中可以找到任意多个线性无关的向量, 则称 V 是无限维线性空间. 例1 所有实系数多项式所成的线性空间 R[x] 是 无限维的. 因为,对任意的正整数 n,都有 n 个线性无关的 向量 1 , x , x 2, … , x n - 1
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若 1 , 2 ,, r与 1 , 2 ,, s 为两线性无关的 等价向量组,则
r s.
(3)若向量组 1 , 2 ,, r 线性无关,但向量组
1, 2 ,, r , 线性相关,则 可被向量组 1, 2 ,, r 线性表出,且表法是唯一的.
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P n {(a1 , a2 ,, an ) ai P, i 1,2,, n} 为n维的,
1 (1,0,,0), 2 (0,1,,0),, n (0,,0,1)
就是 Pn 的一组基.称为Pn的标准基.
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注意:
① n 维线性空间 V 的基不是唯一的,V中任意 n个 线性无关的向量都是V的一组基. ② 任意两组基向量是等价的. 例3 证明:线性空间P[x]n是n 维的,且 1,x,x2,…,xn-1 为 P[x]n 的一组基.
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3、线性空间的基与维数的确定
定理:若线性空间V中的向量组 1 , 2 ,, n 满足 ⅰ) 1 , 2 ,, n 线性无关; ⅱ) V , 可经 1 , 2 ,, n 线性表出
,
则V为n 维线性空间,1 , 2 ,, n 为V的一组基.
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§6.3 维数 · 基与坐标
一、线性空间中向量之间的线性关系 二、线性空间的维数、基与坐标
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一、线性空间中向量之间的线性关系
1、有关定义
设V 是数域 P 上的一个线性空间 (1)1, 2 ,, r V (r 1), k1, k2 ,, kr P, 和式
k11 k2 2 kr r 称为向量组 1 , 2 ,, r 的一个线性组合.
Hale Waihona Puke 证明:∵ a1 , a2 , , an 线性无关, ∴V的维数至少为 n . 任取V中 n+1个向量 1 , 2 ,, n , n1 , 由ⅱ),向量组 1 , 2 ,, n , n1 可用向量组
a1 , a2 , , an 线性表出.
若 1 , 2 ,, n , n1是线性无关的,则n+1≤n,矛盾. ∴V中任意n+1个向量 1, 2 ,, n , n1 是线性相关的. 故,V是n 维的,1 , 2 ,, n 就是V的一组基.
1, 2 ,, r 线性表出,则称向量组 1, 2 ,, s 可经向量组 1 , 2 ,, r 线性表出;
若两向量组可以互相线性表出,则称这两个向量组 为等价的. (3) 1 , 2 ,, r V ,若存在不全为零的数
k1, k2 ,, kr P ,使得
k11 k2 2 kr r 0
则称向量组 1 , 2 ,, r 为线性相关的;
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(4)如果向量组 1 , 2 ,, r 不是线性相关的,即
k11 k2 2 kr r 0
只有在 k1 k2 kr 0 时才成立, 则称 1 , 2 ,, r 为线性无关的.