线性代数6.2-维数、基与坐标

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《维数基与坐标》课件

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描述运动轨迹
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

线性代数第六章第一节——线性空间的定义与性质

线性代数第六章第一节——线性空间的定义与性质
0 c

解 (1)不构成子空间. 因为对
1
A B
0
2
有 A B
0
0 0
W1
0 0
0 0
W1 ,
0 0
线性代数
即 W1对矩阵加法不封闭,不构成子空间.
0 0 0
W2 , 即W2非 空.
( 2) 因
0 0 0
对任意
a1 b1 0
定义1 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

若对于任一数 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

( 3) 在V中存在零元素0, 对任何 V , 都有有零元素
0 ;
(4)对任何 V , 都有的负元素 V , 使 有负元素
0;
(5) 1 ;
(6) ; 对数乘运算的结合律和分配律
(7) ;
数 乘 : k (a , b) (lg a , bk ), k R
V是不是向量空间
? 为 什 么?
线性代数

V不是向量空间
.
显 然,V对 加 法 封 闭,因 为 两 个 正 实 数 的 和 与

还 是 正 实 数.
但V对乘法不封闭
.
比如V中的元素(1, b), 对任意实数k ,
k (1, b) (lg 1, bk ) (0, bk ) V .
1 ; 0 0.
4.如果 0 ,则 0 或 0 .

维数基与坐标

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

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

维数、基与坐标
(k) k ()
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,

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

02 第二节 维数、基与坐标

02 第二节 维数、基与坐标
. 显然,是的倍数. 向量组与向量组等价,并且线性无关,进而是的 一组基,所以.
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。

高等代数 第6章线性空间 6.2 基底、坐标与维数

高等代数 第6章线性空间 6.2 基底、坐标与维数

任一不超过4次的多项式 p a 4 x 4 a 3 x 3 a 2 x 2 a1 x a 0 可表示为 p a 0 p1 a 1 p 2 a 2 p 3 a 3 p 4 a 4 p 5
因此 p 在这个基下的坐标为 ( a 0 , a 1, a 2 , a 3 , a 4 )
T
若取另一基q1 1, q 2 1 x , q 3 2 x 2 , q 4 x 3 , q5 x4 , 则 1 p (a 0 a 1 )q1 a 1 q 2 a 2 q 3 a 3 q 4 a 4 q 5 2 因此 p 在这个基下的坐标为
1 ( a 0 a 1, a 1, a 2 , a 3 , a 4 ) 2 注意 线性空间 V的任一元素在不同的基下所对的 坐标一般不同,一个元素在一个基下对应的坐标是 唯一的.
T
例2 所有二阶实矩阵组成的集合 V ,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.对于 V 中的矩阵

1 E 11 0 0 E 21 1
0 0 1 , E 12 , 0 0 0 0 0 0 , E 22 0 0 1
而矩阵A在这组基下的坐标是 (a 11, a 12, a 21, a 22) .
T
例3 在线性空间R, 2 ( x a ), 3 ( x a ) , , n ( x a )
则由泰勒公式知
2
n 1
f ' ' (a ) 2 f ( x ) f (a ) f ' (a )( x a ) ( x a) 2! ( n 1) (a ) f n 1 ( x a) ( n 1)! 因此 f ( x )在基 1 , 2 , 3 , , n 下的坐标是

线性代数_第六章

线性代数_第六章
a x1a1 + x2a2 + … + xnan
成立, 则称这组有序数x1, x2, …, xn 为元素a 在 基a1, a2, …, an下的坐标,记作(x1, x2, …, xn )T , 称
为坐标向量.
例4 求四维线性空间R2╳2中矩阵a在基{E11,
E12, E21, E22}下的坐标。
试求P[x]2中向量在这两个基下的坐标变换公式。
§6.3 欧氏空间
线性空间中,只定义了加法与数乘两种 运算;
在线性空间中引入度量的概念后,成为 欧几里德空间;
6.3.1 内积的概念与性质
定义1 设V是实数域R上的线性空间,若在V上定义了一个二元
实函数(a, b),它满足以下条件: 1)对称性 (a, b) (b, a) 2)齐次性 (ka, b) k(a, b) 3)可加性 (ab,g)(a, b)(a, g) 4)非负性 (a, a)≥0, 当且仅当a0时(a, a)0 其中, a,b,g为V中任意元素,则称此二元实函数(a, b)为元素a与 b的内积;定义了内积的线性空间称为内积空间.
例7 齐次线性方程组
AX=0 的全部解向量构成线性空间Rn的一个子 空间,称为(1)的解空间.
例8 设C[a,b]是闭区间[a,b]上所有连续实函 数组成的线性空间,P[x][a,b]是 [a,b]上所有的 实系数多项式集合;
则C[a,b]中的定义加法与数乘, P[x][a,b]构成 C[a,b]的一个子空间.
R, R2, Rn 都是有限维线性空间; P[x]是无限维线性空间;
例1 求齐次线性方程组的解空间N(A)的维数.
x1 x1
2x2 3x2
3x3 x4 10x3 5x4
0
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例如 n维线性空间
Vn x11 x22 xnn x1, x2, , xn R
与n维数组向量空间 Rn同构.
因为
(1)Vn中的元素与Rn中的元素( x1, x2 , , xn )T
形成一一对应关系;
V n x11 x2 2 xn n
f 4( x) 4 f 1( x) f 2( x).
1 2 1 2 k1 0
因此
2

4 1
3 9 1
0 6 5
5 7 5

k k k
2 3 4



0 0 0
.
设该齐次线性方程组的系数矩阵为A,则
1 0 3 4
~ A
初等行变换
因此 E11 , E12 , E 21 , E 22为V的一组基.
而矩阵A在这组基下的坐标是 (a11, a12, a 21, a 22)T .
例3 在线性空间R[ x]n中,取一组基
1 1, 2 ( x a), 3 ( x a)2 , , n ( x a)n1
(a1,a2, ,an)T 和(b1,b2, ,bn)T ,则
(a1 b1) 1 (a2 b2) 2 (an bn) n
k k a1 1 k a2 2 k an n
于是 与k的坐标分别为
(a1b1,a2b2, ,anbn)T
可表示为 p a0 p1 a1 p2 a2 p3 a3 p4 a4 p5
因此 p 在这个基下的坐标为 (a0, a1, a2, a3, a4)T
若取另一基q1 1, q2 1 x, q3 2 x2 , q4 x3 ,
q5

x4,则 p (a0

a1 )q1
四、小结
1.线性空间的基与维数;
2.线性空间的元素在给定基下的坐标;
坐标:(1)把抽象的向量与具体的数组向 量联系起来;
(2)把抽象的线性运算与数组向量 的线性运算联系起来.
3.线性空间的同构.
思考题
求由Px3中元素
f1( x) x3 2x2 4x 1, f2( x) 2x3 3x2 9x 1, f3( x) x3 6x 5, f4(x) 2x3 5x2 7x 5 生成的子空间的基与维数.
f
''(a
) ,

,
f
(
n

1)( a
)
T
)
.
2!
(n1)!
新泰洛其 新泰洛其价格 新泰洛其批发
三、线性空间的同构
设 1 , 2 , , n 是n维线性空间V n的一组基,在
这组基下,V n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Rn中的元素,因此向量与它 的坐标之间的对应就是V n到 Rn的一个映射.
有序数组x1, x2 , , xn称为元素在1,2 , ,n这个
基下的坐标,并记作 x1, x2 , , xn T .
例1 在线性空间P[ x]4中, p1 1, p2 x, p3 x2 , p4 x3 , p5 x4 就是它的一个基.
任一不超过4次的多项式 p a4 x4 a3 x3 a2 x2 a1 x a0
,
线性nຫໍສະໝຸດ 无关;( 2)
V中任一元素总可由1,2 ,
,
线
n

表示,
那末, 1,2 , ,n 就称为线性空间V 的一个
基, n 称为线性空间V 的维数.
维数为n的线性空间称为n 维线性空间,记作Vn . 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.
若1 ,2 , ,n为Vn的一个基,则Vn可表示为
a1 q2

1 2 a2 q3

a3 q4

a4 q5
因此 p 在这个基下的坐标为
注意
(a
0
a1,
a1,
1 2a
2,
a
3,
a
T
4)
线性空间 V的任一元素在不同的基下所对的
坐标一般不同,一个元素在一个基下对应的坐标是
唯一的.
例2 所有二阶实矩阵组成的集合V,对于矩阵 的加法和数量乘法,构成实数域 R上的一个线性
Vn x11 x22 xnn x1, x2 , , xn R
二、元素在给定基下的坐标
定义2 设1,2 , ,n是线性空间Vn的一个基,对 于任一元素 Vn ,总有且仅有一组有序
数x1, x2 , , xn , 使
x11 x2 2 xn n ,
由于 Rn中的每个元素都有V n中的向量与之对 应,同时V n中不同的向量的坐标不同,因而对应Rn 中的不同元素.我们称这样的映射是V n与 Rn的一个 1 1对应的映射.这个对应的重要性表现在它与运 算的关系上.

a1 1 a2 2 an n
b1 1 b2 2 bn n 即向量 , V在基 1 , 2 , , n下的坐标分别为
则由泰勒公式知 f ( x) f (a) f '(a)(x a) f ''(a) ( x a)2 2!
f (n1)(a) ( x a)n1 (n 1)!
因此 f ( x)在基 1 , 2 , 3 , , n 下的坐标是
(
f (a),
f '(a),
(a1,a2, ,an)T (b1,b2, ,bn)T (ka1,ka2, ,kan)T k (a1,a2, ,an)T
上式表明: 在向量用坐标表示后,它们的运算 就归结为坐标的运算,因而线性空间 V n的讨论就 归结为Rn的讨论.
下面更确切地说明这一点.
定义 设U、V是两个线性空间,如果它们的元素 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,那末就称线性空间U 与 V 同构.
Rn
x ( x1 , x2 , , xn )T
(2)设
( x1, x2 , , xn )T
则有
( y1, y2 , , yn )T ( x1, x2 , , xn )T ( y1, y2 , , yn )T
( x1, x2 , , xn )T
思考题解答
解令
k1 f 1(x) k2 f 2(x) k3 f 3(x) k4 f 4(x) 0 则得
(k1 2 k 2 k 3 2 k 4) x3 (2 k1 3 k 2 5 k 4) x2
(4 k1 9 k 2 6 k 3 7 k 4)x (k1 k 2 5 k 3 5 k 4) 0.
0 0
1 0
2 0
1 0
0 0 0 0
因此, f 1( x), f 2 ( x)线性无关,是 f 1( x), f 2 ( x), f 3 ( x),
f 4 ( x)所生成的子空间的基,该子空间的维数为2,且

f 3 ( x) 3 f 1( x) 2 f 2 ( x),
空间.对于V中的矩阵
E
11


1 0
0 0
,
E
12


0 0
1 , 0
0 0
0 0
E
21


1
0
,
E
22


0
1

k1 E11 k 2 E12 k 3 E 21 k 4 E 22 k1 k 2 , k3 k4
因此
0 0
一、线性空间的基与维数
已知:在 Rn中,线性无关的向量组最多由 n 个向量组成,而任意 n 1个向量都是线性相关的.
问题:线性空间的一个重要特征——在线性空 间V 中,最多能有多少线性无关的向量?
定义1 满足:
在线性空间 V 中,如果存在 n个元素
1,2, ,n
(1)
1,2 ,
k1
E 11

k
2
E 12

k
3
E
21

k4
E
22

O


0
, 0

k1 k 2 k 3 k 3 0,
即 E11 , E12 , E 21 , E 22线性无关. 对于任意二阶实矩阵
A a11 a12 V , a21 a22
有 A a11 E11 a12 E12 a21 E 21 a22 E 22
结论
1.数域 P上任意两个n 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.
同构的意义
在线性空间的抽象讨论中,无论构成线性空间 的元素是什么,其中的运算是如何定义的,我们所 关心的只是这些运算的代数性质.从这个意义上可 以说,同构的线性空间是可以不加区别的,而有限 维线性空间唯一本质的特征就是它的维数.
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