线性代数之第4章向量空间与线性变换
线性代数之第4章.向量空间与线性变换

4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
Rn的基与向量关于基的坐标 显然Rn的基不是唯一的,而α关于给定的基的坐标是唯 一确定的。以后,我们把n个单位向量组成的基称为自 然基或标准基。 在三维几何向量空间R3中,i, j, k是一组标准基,R3中任 一个向量α可以唯一地表示为: α=a1i +a2j +a3k 有序数组(a1, a2, a3 )称为α在基i, j, k下的坐标。如果α的 起点在原点,(a1, a2, a3 )就是α的终点P的直角坐标(以 后我们常利用R3中向量α与空间点 P 的一一对应关系, 对Rn中的一些问题及其结论在R3中作几何解释)。
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换举例 解:由 β1 ε1 2ε2 ε3
β2 ε1 ε2 β ε ε3 3 1
即
1 1 1 ( β1 , β2 , β3 ) ( ε1 , ε2 , ε3 ) 2 1 0 1 0 1
n n
只有零解xj=0 (j=1, 2, … , n) 。
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 由于α1, α2, „, αn线性无关,由上式得:
a x
j 1 ij
n
j
0 i 1, 2, , n
因此,前方程只有零解(即上面齐次线性方程组只有零 解)的充要条件是上面齐次线性方程组的系数行列不等 于零,即定理中条件式成立。
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 定义:设Rn的两组基B1={α1,α2,… ,αn}和 B2={η1,η2,… ,ηn}满足下式式的关系,
a11 a η1, η2 , , ηn α1, α2 , , αn 21 an1 a12 a1n a22 a2 n α α , , α A 1, 2 n an 2 ann
线性空间与线性变换

线性空间与线性变换线性空间是线性代数的一个重要概念,扮演着理解线性变换的基础角色。
本文将介绍线性空间的定义、性质以及线性变换的概念和特性。
一、线性空间的定义与性质线性空间,也被称为向量空间,是指一个集合,其中包含一些向量,满足特定的性质。
具体而言,线性空间需要满足以下几个条件:1. 封闭性:对于线性空间中的任意两个向量,它们的线性组合也属于该空间。
即,如果向量a和向量b属于线性空间V,那么对于任意标量α和β,αa + βb也属于V。
2. 加法封闭性:线性空间中的向量满足加法封闭性,即对于任意的向量a和b,它们的和a + b也属于该空间。
3. 数乘封闭性:线性空间中的向量满足数乘封闭性,即对于任意的向量a和标量α,它们的积αa也属于该空间。
4. 满足加法和数乘的运算性质:线性空间中的向量满足加法和数乘的交换律、结合律和分配律。
线性空间的性质还包括零向量、负向量和线性相关性。
零向量表示线性空间中存在一个使其与任何向量相加得到自身的向量,负向量表示线性空间中的向量存在一个加法逆元。
线性相关性指的是线性空间中存在一组向量线性组合为零向量的关系。
二、线性变换的定义和性质线性变换是指在两个线性空间之间的映射,它保持了向量空间中的线性结构。
具体而言,线性变换需要满足以下几个条件:1. 保持加法运算:对于线性变换T,对任意的向量a和b,有T(a +b) = T(a) + T(b)。
2. 保持数乘运算:对于线性变换T和标量α,有T(αa) = αT(a)。
线性变换的性质还包括零变换、恒等变换和可逆性。
零变换表示线性变换将所有向量映射为零向量。
恒等变换表示线性变换将每个向量映射为其本身。
可逆性表示存在一个逆变换,使得两个线性变换进行复合后得到恒等变换。
三、线性空间与线性变换的关系线性空间和线性变换密切相关,线性变换本质上是线性空间之间的映射,它将一个线性空间中的向量映射到另一个线性空间中。
线性变换保持了向量空间的线性结构,在线性代数中起到了重要的作用。
线性代数向量空间与线性变换

线性代数向量空间与线性变换线性代数是数学的一个分支,研究向量空间和线性变换的性质和特征。
向量空间是线性代数的核心概念之一,而线性变换则是在向量空间内进行变换的关键操作。
本文将介绍向量空间和线性变换的定义、性质以及它们在数学和实际问题中的应用。
一、向量空间向量空间是指一个集合,其中的元素称为向量,满足一定的代数运算规律。
具体来说,一个向量空间必须满足以下条件:1. 封闭性:对于向量空间中的任意两个向量,它们的线性组合仍然属于该向量空间。
即对于任意向量u和v以及任意标量c和d,cu+dv仍然属于该向量空间。
2. 加法运算的结合性:对于向量空间中的任意三个向量u、v和w,满足(u+v)+w = u+(v+w)。
3. 加法运算的交换性:对于向量空间中的任意两个向量u和v,满足u+v = v+u。
4. 存在零向量:向量空间中存在一个零向量0,满足对于任意向量u,u+0 = u。
5. 存在负向量:对于向量空间中的任意向量u,存在一个负向量-v,满足u+(-v) = 0。
6. 标量乘法的结合性:对于标量的乘法运算,满足c(du) = (cd)u。
7. 标量乘法的分配性:对于标量的乘法运算和向量的加法运算,满足(c+d)u = cu+du,以及c(u+v) = cu+cv。
满足以上条件的集合即为向量空间。
在向量空间中,向量可以按照一定的线性关系进行运算和转换。
二、线性变换线性变换是指一个向量空间到另一个向量空间的映射,该映射满足以下两个性质:1. 保持线性关系:对于向量空间V中的任意两个向量u和v以及标量c,线性变换T必须满足T(cu+dv) = cT(u)+dT(v)。
2. 保持零向量:线性变换T必须满足T(0) = 0,即将零向量映射为零向量。
线性变换可以通过矩阵的乘法来表示。
设向量空间V和W分别为n 维和m维的向量空间,线性变换T:V→W可以表示为一个m×n的矩阵A,其中A的第i列为T(ei)的坐标表示,ei为向量空间V的基向量。
线性空间与线性变换

线性空间与线性变换线性空间和线性变换是线性代数中的重要概念,在数学和物理等领域有着广泛的应用。
本文将介绍线性空间和线性变换的概念、性质以及它们之间的关系。
一、线性空间的定义和性质线性空间是指具有加法运算和数乘运算的集合,满足以下条件:1. 加法运算闭合性:对于任意两个向量u和v,它们的和u+v仍然属于该集合。
2. 加法交换律:对于任意两个向量u和v,有u+v = v+u。
3. 加法结合律:对于任意三个向量u、v和w,有(u+v)+w =u+(v+w)。
4. 存在零向量:存在一个特殊的向量0,使得对于任意向量v,有v+0 = v。
5. 对于任意向量v,存在其负向量-u,使得v+(-u) = 0。
6. 数乘运算闭合性:对于任意标量c和向量v,它们的乘积cv仍然属于该集合。
7. 数乘结合律:对于任意标量c和d以及向量v,有(c+d)v = cv+dv。
8. 数乘分配律1:对于任意标量c以及向量u和v,有c(u+v) =cu+cv。
9. 数乘分配律2:对于任意标量c和d以及向量v,有(cd)v = c(dv)。
线性空间的例子包括n维向量空间和函数空间等。
它们满足上述定义中的所有条件。
二、线性变换的定义和性质线性变换是指将一个线性空间映射到另一个线性空间的映射,满足以下条件:1. 对于任意向量v和w以及标量c,线性变换T满足T(v+w) =T(v)+T(w)和T(cv) = cT(v)。
2. 线性变换T保持向量的线性组合关系,即对于任意向量v1、v2、...、vn和标量c1、c2、...、cn,有T(c1v1+c2v2+...+cnvn) =c1T(v1)+c2T(v2)+...+cnT(vn)。
3. 线性变换T将零向量映射为目标线性空间的零向量。
线性变换的例子包括平移、旋转和缩放等。
它们保持向量空间的线性结构和线性关系。
三、线性空间与线性变换的关系线性空间和线性变换之间存在着密切的联系。
给定一个线性空间V,定义一个线性变换T:V→W,其中W是另一个线性空间。
线性代数4-7章

第四章 向量空间 §2 Rn中的内积 标准正交基(续5)
定理2 设α1,α2,…,αs为两两正交的非零向量. 则 α1,α2,…,αs线性无关 证明:设k1α1+k2α2+…+ksαs=0. 两边与 αi 作内积,得: ki(αi,αi)=0, ∴ki=0, i=1,2,...,s.
第四章 向量空间 §2 Rn中的内积 标准正交基(续7) Schmidt正交化方法
设向量组A: α1,α2,…,αr线性无关, 求与A等价的标准正交向量组.
1.正交化:
取
1 1
( 3 , 1 ) ( 3 , 2 ) 3 3 1 2 ( 1 , 1 ) (2 , 2 )
a1 b1 a2 b2 的内积 定义:n维向量 , a b n n
( , ) a1b1 a2b2 anbn T T
2.( , ) ( , ) ( , );
(i ,i ) 0
∴ α1, α2,…,αs线性无关.
第四章 向量空间 §2 Rn中的内积 标准正交基(续6)
定义:设α1,α2,…,αs是向量空间V的一 组基,且两两正交,则称 α1,α2,…,αs为V的一组正交基. 若又有||αi||=1(i=1,2,…,s),则称 α1,α2,…,αs为V的一组标准正交基.
1
第四章 向量空间 §2 Rn中的内积 标准正交基(续4) 定理1 | ( , ) ||| || || || .
当α, β均非零向量时,定义α与 β的夹角:
( , ) , arccos || || || ||
(α, β)=0时,称α与 β正交.
线性代数课件PPT复习四五章

0 0 0
1
a1 a2
1
an
0 0 0
0 0 0
a1 a2
1
1
an
a1
a2 a1
a3 a2
an an1
此即 在基底
1,
2
,
,
n
下的坐标.8
例3 在R3中取两组基
1 (1,2,1)T ,2 (2,3,3)T ,
1 (3,1,4)T , 2 (5,2,1)T ,
对应.
17
0 1 0
0
故在该基底下的矩阵为
0
A
0
1
0
0
0
0
1
0 0 0
0
A的特征多项式为
1 0
0
0 1
0
| E A |
n
00 0
1
00 0
故A的特征根为 =0 (n重)
把=0 代入 ( E A)X 0 得基础解系1 (1,0, ,0)T
因此,A的属于特征根=0的特征向量为
20
1. 计算A的特征多项式 | E−A| ; 2. 求特征方程 |E−A| = 0的全部根1, 2, ···, n, 也就
是A的全部特征值;
3. 对于特征值i, 求齐次方程组(iE−A)x = 0 的非零 解, 也就是对应于i 的特征向量.
[求出一组基础解系,它们就是对应于该特征根的线性无关
特征向量,它们的所有非零线性组合即为属于该特征根的
全部特征向量.]
注意:一般说求特征向量是求全部的特征向量,而 且要保证特征向量不为零. 如 k1X1+k2X2 (k1, k2不同时为0)
16
4. 掌握相似矩阵的概念、性质及矩阵可相似对角化 的充要条件及方法.
向量空间与线性变换

向量空间与线性变换向量空间和线性变换是线性代数中的两个重要概念。
向量空间是由一组向量所构成的集合,而线性变换是一种保持向量加法和标量乘法运算的映射关系。
本文将对向量空间和线性变换进行详细介绍。
一、向量空间向量空间是由一组满足一定条件的向量组成的集合。
假设V是一个向量空间,那么V中的向量必须满足以下条件:1. 封闭性:对于任意向量u和v,u+v仍然属于V。
2. 数乘封闭性:对于任意向量u和标量c,cu仍然属于V。
3. 零向量:存在一个零向量0,满足对于任意向量v,v+0=v。
4. 加法逆元:对于任意向量v,存在一个向量-u,使得v+(-u)=0。
5. 结合律:对于任意向量u、v和w,(u+v)+w=u+(v+w)。
6. 交换律:对于任意向量u和v,u+v=v+u。
向量空间可以是有限维或无限维的,可以由几何向量、多项式、矩阵等各种形式的向量组成。
常见的向量空间包括欧几里得空间、实数域和复数域上的向量空间等。
二、线性变换线性变换是一种保持向量加法和标量乘法运算的映射关系。
设V和W是两个向量空间,T是从V到W的映射。
若T满足以下条件,则称T为一个线性变换:1. 加法性:对于任意向量u和v,有T(u+v)=T(u)+T(v)。
2. 数乘性:对于任意标量c和向量v,有T(cv)=cT(v)。
线性变换可以保持向量空间中的线性关系不变。
例如,一个线性变换可以将平面上的所有点沿着某个固定的向量进行平移,或者将空间中的所有点绕着某个固定的点进行旋转。
线性变换可以用矩阵表示。
对于一个线性变换T,我们可以找到一个矩阵A,使得对于任意向量v,T(v)=Av。
这个矩阵A被称为线性变换T的表示矩阵。
矩阵可以通过线性变换来描述向量空间之间的转换关系。
三、应用向量空间和线性变换在科学和工程领域中有广泛的应用。
它们提供了一种可以描述和处理多维数据的有效工具。
在计算机图形学中,向量空间和线性变换用于描述三维空间中的物体位置、方向和形变。
向量空间与线性变换的理论

向量空间与线性变换的理论向量空间与线性变换是线性代数中的重要概念和理论框架,对于深入理解和应用线性代数具有重要意义。
本文将对向量空间和线性变换进行详细介绍,并探讨它们之间的关系和作用。
一、向量空间的定义与性质向量空间是由一组具有线性运算性质的向量构成的集合。
具体而言,向量空间需要满足以下几个条件:1. 封闭性:对于向量空间中的任意向量,其线性组合仍然属于该向量空间。
即对于向量a、b属于向量空间V,任意实数α、β,αa+βb也属于V。
2. 加法交换律:向量空间中的向量进行加法运算时,其顺序不影响最终结果。
即对于向量a、b属于向量空间V,a+b=b+a。
3. 加法结合律:向量空间中的向量进行加法运算时,括号内先进行加法运算或者括号外先进行加法运算结果相同。
即对于向量a、b、c属于向量空间V,(a+b)+c=a+(b+c)。
4. 零向量存在性:向量空间中存在一个特殊的向量,称为零向量,满足对于任意向量a,a+0=a,其中0表示零向量。
5. 数乘结合律:向量空间中的向量与标量进行数乘运算时,先进行标量乘法或者先进行向量乘法结果相同。
即对于向量a属于向量空间V,标量α、β,则(αβ)a=α(βa)。
二、线性变换的定义与性质线性变换是指在向量空间之间进行的一种运算,将一个向量空间中的向量映射到另一个向量空间中。
具体而言,线性变换需要满足以下几个条件:1. 保持加法运算:对于向量空间V和W上的线性变换T,对于任意的向量a、b、属于V,有T(a+b)=T(a)+T(b)。
2. 保持数乘运算:对于向量空间V和W上的线性变换T,对于任意的向量a属于V和标量α,有T(αa)=αT(a)。
3. 保持零向量:对于向量空间V和W上的线性变换T,有T(0)=0,其中0表示零向量。
4. 保持线性组合:对于向量空间V和W上的线性变换T和任意的向量组a1, a2, ..., an属于V和标量组α1, α2, ..., αn,有T(α1a1 + α2a2+ ... + αnan) = α1T(a1) + α2T(a2) + ... + αnT(an)。
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将其表示成矩阵形式
η
1,
η2 ,
, ηn α1, α2 ,
a11 a , αn 21 an1
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 记上式右面的矩阵为A(注意:A是α1,α2,…,αn的系 数矩阵的转置),为叙述简便,上式可写作: (η1,η2,… ,ηn)=(α1,α2,… ,αn) A
n n
只有零解xj=0 (j=1, 2, … , n) 。
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 由于α1, α2, …, αn线性无关,由上式得:
a x
j 1 ij
n
j
0 i 1, 2,
, n
因此,前方程只有零解(即上面齐次线性方程组只有零 解)的充要条件是上面齐次线性方程组的系数行列不等 于零,即定理中条件式成立。
η1 a11α1 a21α2 η a α a α 2 12 1 22 2 ηn a1n α1 a2 n α2 an1αn an 2 αn ann αn
则η1,η2,…,ηn线性无关的充要条件是:
a11 a12 a1n det A = a21 an1 a22 an 2 a2 n ann 0
T
求向量α=(a1, a2 , … , an )T分别在两组基下的坐标。
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
求向量关于基的坐标举例 解:α关于自然基B1={ε1, ε2, … ,εn}显然有 α= a1ε1+a2ε2+… +anεn, 所以: T αB1 a1 , a2 , , an 设α关于B2有:
1)求基B1到基B2的过渡矩阵A; 2)已知α在基B1下的坐标为(1, -2, -1)T,求α在基B2下 的坐标。
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换举例 解: 1)设:
a11 a β , β β α , α α 1 2, 3 1 2, 3 21 a31
α x1 β1 x2 β2 xn βn β1 , β2 , x1 x , βn 2 xn
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
求向量关于基的坐标举例 将以列向量形式表示的α,β1,β2,…,βn代入上式,得:
1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 x1 a1 0 0 a x 2 2 0 0 x a n 1 n 1 1 0 xn an 1 1 0
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
Rn的基与向量关于基的坐标 为了讨论问题方便,我们对于向量及其坐标常采用列向 量的形式(a1, a2, …, an) T表示,α=a1β1+a2β2+…+anβn可表 示为:
a1 a α β1 , β2 , ... , βn 2 an
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
Rn的基与向量关于基的坐标 显然Rn的基不是唯一的,而α关于给定的基的坐标是唯 一确定的。以后,我们把n个单位向量组成的基称为自 然基或标准基。 在三维几何向量空间R3中,i, j, k是一组标准基,R3中任 一个向量α可以唯一地表示为: α=a1i +a2j +a3k 有序数组(a1, a2, a3 )称为α在基i, j, k下的坐标。如果α的 起点在原点,(a1, a2, a3 )就是α的终点P的直角坐标(以 后我们常利用R3中向量α与空间点 P 的一一对应关系, 对Rn中的一些问题及其结论在R3中作几何解释)。
基之间的变换举例 例3:已知R3的两组基为B1={α1,α2,α3} 及 B2={β1,β2,β3},其中 :
α1 1,1,1 , α2 0,1,1 ,
T T
α3 0, 0,1
T
T T
β1 1, 0,1 ,
T
β2 0,1, 1 ,
β3 1, 2, 0
x x1 , x2 , , xn
T
和 y y1 , y2 ,
, yn
T
基B1到基B2的过渡矩阵为A,则 Ay=x 或 y=A-1x
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 证:由已知条件,可得: (η1,η2,… ,ηn)=(α1,α2,…,αn) A α x1α1 x2α2 xnαn y1η1 y2η2 ynηn 故: y1 x1 y1 y1
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换举例 故过渡矩阵
a11 a12 a13 1 1 A a a a 23 21 22 a31 a32 a33 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 2 0 1
y y y2 2 2 , ηn α1 , α2 , , αn A α1 , α2 , , αn A yn yn yn
x α α1 , α2 , , αn 2 η1, η2, xn
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 设B1={α1,α2,… ,αn, }和B2={η1,η2,… ,ηn}是 Rn的两组基(分别称为旧基和新基),它们的关系如下 所示: η1 a11α1 a21α2 an1αn
η a α a α 2 12 1 22 2 ηn a1n α1 a2 n α2 an 2 αn ann αn
1
1 1 2 1 0 0 1 1 1 2 2 0
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换举例 2)根据前面的定理得α在基B2下的坐标
a12 a22 a32
a13 a23 a33
将以列向量形式表示的两组基向量代入上式,得:
1 0 1 1 0 0 a11 0 1 2 1 1 0 a 21 1 1 0 1 1 1 a31 a12 a22 a32 a13 a23 a33
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 证:由定理中方程式得:
η j aij α
i 1 n
j 1, 2,
, n
η1,η2,…,ηn线性无关的充要条件是方程:
n n n x j η j x j aij αi aij x j αi 0 j 1 j 1 i 1 i 1 j 1
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
求向量关于基的坐标举例 解上式非齐次线性方程组,即得:
a1 x1 x a a 1 2 2 xn 1 a1 a2 an 1 xn a1 a2 an 1 an
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
求向量关于基的坐标举例 例1:设Rn的两组基为自然基B1和B2={β1, β2,…,βn}, 其中:
β1 1, 1, 0, , 0 T β2 0,1, 1, 0, , 0
T
βn 1 0, , 0,1, 1 T βn 0, , 0,1 .
αB 2
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 由例1可见,Rn中同一个向量关于不同基的坐标一般是 不同的。因此需要一般地讨论基变换与坐标变换的问题。 为了得到Rn中同一向量关于两组基所对应的坐标之间的 关系,先证明下面的定理。
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 定理:设B={α1,α2,… ,αn}是Rn的一组基,且:
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
Rn的基与向量关于基的坐标 定义:设有序向量组B={β1, β2, … , βn}属于Rn, 如果B 线性无关,且Rn中任一向量α均可由B线性表示,即 α=a1β1+a2β2+…+anβn 就称B是Rn的一组基(或基底),有序数组(a1, a2,…,an) 是向量α关于基B(或说在基B下)的坐标, 记作: αB= (a1, a2, … , an ) 或αB= (a1, a2, … , an ) T 并称之为α的坐标向量。
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 定义:设Rn的两组基B1={α1,α2,… ,αn}和 B2={η1,η2,… ,ηn}满足下式式的关系,
η
1,
η2 ,
, ηn α1, α2 ,
a11 a , αn 21 an1
a12 a22 an 2
a1n a2 n α α , 1, 2 ann
, αn A
则矩阵A称为旧基B1到新基B2的过渡矩阵(或称A是基 B1变为基B2的变换矩阵)。
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 根据前面定理,过渡矩阵A是可逆的,A中第j列是新基 的基向量ηj在旧基{α1,α2,… ,αn}下的坐标。
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 定理 :设向量α在两组基B1={α1,α2,… ,αn}和 B2={η1,η2,…,ηn}下的坐标向量分别为:
由于α在基α1,α2,…,αn下的坐标是唯一的,所以: Ay=x 或 y=A-1x
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换举例 例2:已知R3的一组基B2= {β1,β2,β3}为β1=(1, 2, 1)T, β2=(1, -1, 0)T,β3=(1, 0, -1)T,求自然基B1={ε1, ε2,ε3}到 基B2的过渡矩阵A。