4.3线性相关性
4.3-向量组的线性相关性
β , β ,⋯, β
T 1 T 2
T n
2/23
定义1 定义1 对于给定的一组m n维向量组成 个 的向量组 A: a1, a2 , ⋯, am, 对任何一组实数 c1, c2 , ⋯, cm, 向量
c1a1 + c2a2 +⋯+ cmam
的一个线性组合 线性组合. 称为向量组 A的一个线性组合
4个3维向量一定线性相关 维向量一定线性相关， 解：4个3维向量一定线性相关，故 线性相关． α1,α2 ,α3,α4线性相关．
22/23
作业
习题4－ 习题 －3 1（2） （ ） 4（2） （ ） 6 8 9 （1），（ ） ），（3） ），（
23/23
T
讨论它的线性相关性． 讨论它的线性相关性．
10/23
解 设 k1e + k2e2 +⋯+ knen = 0 1 即
(1)
T
( k1, k2 ,⋯, kn )
T
= ( 0,0,⋯,0)
于是必有 k1 = k2 =⋯= kn = 0. 全为零时， ) 即只有当 k1, k2 ,⋯ kn , 全为零时，(1)式才成立 线性无关. 所以向量组 e , e2 ,⋯, en 线性无关 1
c1, c2 , ⋯, cm 称为这个线性组合的系数 称为这个线性组合的系数.
3/23
给定向量组 A： 1, a2 , ⋯, am 和向量 b， a 如果存在一组数
3§3 线性相关性
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结束
定理2 定理2
设α1 ,α 2 ,⋯,α r 与 β1 , β 2 ,⋯, β s是两个向量组，如果 1）向量组α1 ,α 2 ,⋯,α r 可以经 β1 , β 2 ,⋯, β s 线性表 出， 2）r > s， 则向量组α1 ,α 2 ,⋯,α r 必线性相关 . 证明： 1 推论1
向量组
α i = (ai1 , ai 2 ,⋯, ain ), (i = 1,2,⋯, s )
线性相关的充分必要条件是齐次线性方程组
a11x1 + a21x2 +⋯+ as1xs = 0 a x + a x +⋯+ a x = 0, 12 1 22 2 s2 s ⋯ ⋯ ⋯ a1n x1 + a2n x2 +⋯+ asn xs = 0
§3 线性相关性
定义
所谓向量 α 与 β 成比例就是说有一数k使 成比例 α = kβ. 定义9 线性组合） 定义9（线性组合） 向量 α 称为向量组 β1 , β 2 ,⋯, β s 的一个线性组合 线性组合， 线性组合 如果有数域P中的数 k1 , k2 ,⋯, ks , 使 α = k1β1 + k2 β 2 + ⋯ + k s β s . 也称向量 α 可经向量组 β1 , β 2 ,⋯, β s 线性表出 .
结束
命题1 命题
任一个n为向量α = (a1 , a2 ,⋯, an ) 都是向量组
ε1 = (1,0,⋯,0),
ε 2 = (0,1,⋯,0),
⋯⋯⋯ ε n = (0,0,⋯,1)
的一个线性组合 . 事实上， α = a1ε1 + a2ε 2 + ⋯ + anε n . 向量 ε1 , ε 2 ,⋯, ε n 称为n维单位向量 . 维单位向量
线性相关性：如何判断向量组是否线性相关及其应用
线性相关性：如何判断向量组是否线性相关及其应用线性相关性：如何判断向量组是否线性相关及其应用2023年，随着科技的不断发展，线性代数在各行各业中的应用不断扩展，尤其是在数据科学、机器学习和人工智能领域中。
而线性相关性作为线性代数中的一个重要概念，在这些领域中也得到了广泛应用。
本文将重点讨论线性相关性的概念、判断方法和应用，以帮助读者更好地理解和使用线性相关性。
一、概念线性相关性是指向量组中存在线性关系，即其中至少存在一个向量可以表示为其它向量的线性组合的形式，或者说存在一个向量可以由其它向量线性表示。
具体地，对于向量组$V={\mathbf{v_1},\mathbf{v_2},\cdots,\mathbf{v_n}}$，若存在一个非零向量$\mathbf{v}$，满足$\mathbf{v}=\sum\limits_{i=1}^n c_i\mathbf{v_i}$，其中$c_i$为任意实数，则称向量组$V$是线性相关的，否则称其线性无关。
二、判断方法下面介绍两种判断向量组线性相关的方法，分别为行列式法和向量空间法。
1.行列式法行列式法是最常用的判断向量组线性相关的方法，其基本思想是求出向量组的行列式，如果其值为0，则向量组线性相关，否则其线性无关。
具体地，对于向量组$V={\mathbf{v_1},\mathbf{v_2},\cdots,\mathbf{v_n}}$，可以将其写成矩阵形式，即：$$ A=\begin{bmatrix} v_{11}&v_{12}&\cdots&v_{1n}\\v_{21}&v_{22}&\cdots&v_{2n}\\ \vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\ v_{n1}&v_{n2}&\cdots&v_{nn} \end{bmatrix} $$然后求出其行列式$|A|$，若$|A|=0$，则向量组$V$是线性相关的，否则其线性无关。
4.3 向量组的线性相关性
证 （方法1） 设 B 1, 2,L n , 且
有数x1,x2,…,xn，使得 x11 x22 L xnn 0,
即
x1
1, 2,L
,
n
x2
M
0,
xn
右边等式两边同时左乘矩阵A，得
ABx 0, 即 Ex 0, 所以 x 0, 即 x1 x2 L xn 0, 故由定义可知，
0
0
1
证 令 A (1,2,L ,n ),
则A恰为单位矩阵E，故R(A)=n。 根据判定定理，单位向量组线性无关。
例8
已知向量组 , ,
1
2
3
线性无关， 1
1
2
, ,
2
2
3
3
3
1
证明向量组 , ,
1
2
3
也线性无关.(典型考题,典型方法）
证明：（方法 1: 根据定义) 设有数k1,k2,k3,使得
则称向量组A 线性相关，否则称它线性无关。
当且仅当k1 k2 L ks =0时，
表达式 k11 k22 L kss 0成立。
定理2
线性相关和无关的判定定理
1,2 ,L ,s 线性无关
x11 x22 L xss 0 仅有零解
对矩阵 A=(1,2,L ,s ), R( A) 向量的个数s.
例2 零向量是任何一个同维向量组的线性组合
Q 0 01 02 L 0m
线性表示的表示系数可以是零
例3 向量组中的任何一个向量都是该向量组的线性组合。
i 01 02 L 1i L 0m
例4 对如下向量
(0,1,2)T ,1 (1,1,0)T ,2 (0,1,1)T ,3 (3, 4,0)T ,
4.3 向量组的秩和最大无关组
设1, 2, …, n为Rn的一组基，则
Rn = L(1, 2, …, n)
返回
又，
Rn = L(ε1, ε2, …, εn)
Rn 的标准基
Rn, 1, 2, …, n为一组基， = x11+ x22+ …+ xnn 在基1, 2, …, n下的坐标 一个向量在确定基下的坐标是唯一的(坐标的唯一性).
矩阵A的列秩：A的列向量组的秩；
矩阵A的行秩：A的行向量组的秩.
返回
定理2 矩阵的 行秩 = 列秩 = 矩阵的秩.
证 设 R(A) = r,
A 行初等变换 B(行阶梯形矩阵),
B有 r 个非零行，B的r 个非零行的非零首元素所在 的r 个列向量线性无关， 为什么？ 为B的列向量组的最大无关组. 为什么？
1, 2, …, r 可由1, 2 , …, s线性表出,有
R(B)=R(B, A) 则R( A) ≤ R(B) ≤ s
1, 2, …, r 线性无关，则 R(A)=r
r≤ s
返回
两向量组秩的关系： 若向量组(Ⅰ)可由组(Ⅱ)线性表出，则 组(Ⅰ)的秩 r1≤ 组(Ⅱ)的秩 r2. 证 设 1 ,..., r1 为(Ⅰ) 的最大无关组， 1 ,..., r2 为(Ⅱ) 的最大无关组. 组(Ⅰ)可由组(Ⅱ)线性表出,所以
4.3
向量组的秩与最大无关组
一、向量组的秩与最大无关组的概念
二、Rn 的基、维数与坐标
返回
一、向量组的秩与最大无关组的概念
例1 1 =(1,0,1), 2 =(1,-1,1), 3 =(2,0,2) 。
1, 2, 3 线性相关. 1, 2 线性无关； 2 ，3 线性无关，
二元函数的线性相关性
二元函数的线性相关性线性相关性是描述两个二元函数之间的关系的一个重要指标。
当两个二元函数存在线性相关性时，它们的图像可以通过一个线性方程描述。
具体来说，对于两个二元函数f(x)和g(x)，如果存在不全为零的常数a和b，使得对于所有的x，有af(x)+bg(x)=0，我们称f(x)和g(x)是线性相关的。
线性相关性对于多个二元函数也同样适用。
对于n个二元函数f1(x)，f2(x)，...，fn(x)，如果存在不全为零的常数a1，a2，...，an，使得对于所有的x，有a1f1(x)+a2f2(x)+...+anfn(x)=0，我们称f1(x)，f2(x)，...，fn(x)是线性相关的。
线性相关性的研究在数学、物理学、工程学等许多学科中具有重要的意义。
下面我们将从不同的角度探讨二元函数的线性相关性。
1.线性相关性的定义和性质：线性相关性的定义在前文已经给出。
除了这个定义外，线性相关性还有以下性质：1.1 若f(x)和g(x)线性相关，则它们的线性组合也是线性相关的。
即对于任意的常数a和b，有af(x)+bg(x)=0，则对于任意的常数c和d，有caf(x)+dbg(x)=0。
1.2 若f(x)和g(x)线性相关，则它们的导数也是线性相关的。
即若有af(x)+bg(x)=0，则有a'f'(x)+b'g'(x)=0。
1.3 若f(x)和g(x)线性相关，则它们的积分也是线性相关的。
即若有af(x)+bg(x)=0，则有∫(a*f(x)+b*g(x))dx=0。
2. 线性相关性的判断：对于给定的二元函数f(x)和g(x)，我们如何判断它们是否线性相关呢？最常用的方法是求解它们的Wronskian行列式。
具体步骤如下：2.1计算f(x)和g(x)的导数f'(x)和g'(x)。
2.2 构造Wronskian行列式W(f,g)(x)=f(x)g'(x)-g(x)f'(x)。
线性相关性与线性无关性
线性相关性与线性无关性标题：线性相关性与线性无关性的原理和应用引言：在数学和统计学中，线性相关性和线性无关性是两个基本概念。
它们对于解决各种实际问题和优化模型都具有重要意义。
本文将介绍线性相关性和线性无关性的原理、性质以及在实际应用中的具体应用案例。
一、线性相关性的定义与性质1.1 线性相关性的定义线性相关性指的是两个或多个变量之间存在线性关系，即它们的数值可以通过线性方程或线性组合相互表示。
如果存在非零系数，能够使得线性组合等于零，则这些变量是线性相关的。
1.2 线性相关性的性质（1）线性相关性是对称的，即若变量A与变量B线性相关，则变量B与变量A也线性相关。
（2）如果变量A与变量B线性相关，并且变量B与变量C线性相关，则变量A与变量C也线性相关。
（3）若某组变量中存在一个变量与其他变量线性无关，则该组变量是线性无关的。
二、线性无关性的定义与性质2.1 线性无关性的定义线性无关性指的是一个向量组中的各个向量之间不存在线性关系，即不能由其他向量线性表示。
2.2 线性无关性的性质（1）线性无关性并不意味着所有变量都是相互独立的，它只是表示线性关系的独立性。
（2）如果变量A与变量B线性无关，并且变量B与变量C线性无关，则变量A与变量C也线性无关。
（3）在具有n个未知数和n个方程的线性方程组中，如果其系数矩阵满秩，那么方程组的解是唯一的。
三、线性相关性与线性无关性的应用案例3.1 线性相关性在金融领域的应用在金融领域，线性相关性常用于构建投资组合和风险管理。
通过对不同资产的历史数据进行线性相关性分析，可以评估它们之间的相关性程度，有助于投资者进行有效的分散投资和风险控制。
3.2 线性无关性在图像处理中的应用在图像处理领域，线性无关性可以用于图像压缩和去噪。
通过去除图像中线性相关的冗余信息，可以有效减小图像文件大小，提高存储和传输效率。
同时，利用线性无关性的特性，可以去除图像中的噪声，还原出清晰的图像。
4.3多重共线性
5.模型的预测功能受到限制
变大的方差容易使区间预测的 “区间”变大，使区间预测可靠性降 低。 在解释变量之间的相关结构得以 保持的条件下，模型仍可用于预测。
综上所述
严重的多重共线性常常会导致下列情形出现: 使得用普通最小二乘法得到的回归参数估计值很 不稳定，回归系数的方差随着多重共线性强度的增加 而加速增长，对参数难以做出精确的估计；造成回归 方程高度显著的情况下，有些回归系数通不过显著性 检验；甚至可能出现回归系数的正负号得不到合理的 经济解释。 但是应注意，如果研究的目的仅在于预测被解释 变量Y，而各个解释变量X之间的多重共线性关系的性 质在未来将继续保持，这时虽然无法精确估计个别的 回归系数，但可估计这些系数的某些线性组合，因此 多重共线性可能并不是严重问题。
当不完全共线（近似共线）时，
ˆ ) = var( β 1
3.参数估计量经济含义不合理
，
如果模型中两个解释变量具有线性相关 性，例如X1 和X2 ，那么它们中的一个变量可以由 另一个变量近似表征。 这时，X1和X2前的参数估计并不反映各自与 被解释变量之间的结构关系，而是反映它们对被 解释变量的共同影响。 所以各自的参数估计可能已经失去了应有的 经济含义，于是经常表现出似乎反常的现象，例 如本来应该是正的，结果却是负的。(137)
0 < r2 <1
∑
σ
2
x 12i
•
1 > 1− r2
∑
σ
2
x 12i
βˆ = ( X ′X ) − 1 X ′Y
如果存在完全共线性，则(X’X) -1 不存在，无法得到参数唯一的估计量。 即：多重共线性使参数估计值的方差增大
2
4.变量的显著性检验可靠性差
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a11
a12
设向量组A：1a21源自2a22am1
am
2
a1n
n
a2n
;
amn
b1
设向量
b2
bm
从定义可知， 是否能由向量组A线性表示，也就是看是否 存在一组数 x1, x2, , xm ，使得关系式
x11 x22 xmm 成立，即是否存在 x1, x2, , xm，
使 1x1 2x2 mxm
即线性方程组
a11x1 a12 x2
a21x1
a22 x2
am1x1 am2 x2
a1n xn b1 a2n xn b2
是否有解
amn xn bm
从定义3.3可知，一个向量 是否是向量组A：1,2, ,m
的线性组合，就相当于由这些向量构成的线性方程组
R(A)=R(B), A 1,2, ,m , B 1,2, ,m,
例1.
1 2 3 0
设 1 2 2 3 3 1 4
3
1
2 2
试问 能否由向量组
1,2,3 线性表出，若能则写出表达式。
解：解方程组1x1 2x2 3x3
1 2 3 0
1 2 3 0
B 1
2
3
2
3
1
4
amn
线性组合 给定的向量组A： 1,2, ,m ，对任意一组实数 k1, k2 , , km ，向量 k11 k22 kmm 称为向量组
A的线性组合。
注意：k1, k2, , km 可以全部为0
定义 对于给定的向量组A：1,2, ,m和向量 ．如果存在一组
数k1, k2 , , km ，使得关系式 k11 k22 kmm 成立，则 称向量 可由向量组 1,2, ,m 线性表出，且称 k1, k2, , km
r2 2r1 r3 3r1
0
1
5
4
3 1 2 2
0 5 7 2
1 2 3 0
1 0 0 1
r3r52r2 0
1
5
4
r1 3r3 r2 5r3
0
1
0
1
0 0 1 1
0 0 1 1
因为 RB R A 故向量 能由向量组 1,2,3 线性表出。 方程组的解为 x1 1 x2 1 x3 1 所以 1 2 3
例. 已知向量组 1,2, 3 线性无关。1 1 3 2 22 1
3 2 23，证明向量组 1, 2, 3 线性无关。
证：设 k11 k22 k33 0 1
即 k1 1 3 k2 22 1 k3 2 23 0
也即 k1 k2 1 2k2 k3 2 k1 2k3 3 0
§4.3 向量组的线性相关性
由若干个相同维数的向量组成的集合叫做向量组（可 以是有限个也可以是无限个）
a11 a12
对于矩阵
A
a21
a22
am1 am2
a1n
a2
n
a11
a12
中，令 1
a21
2
a22
amn
am1
am2
它们称为矩阵A的列向量组
a1n
n
a2n
有不全为0的数k1, k 2 , , km，使k11 k22 kmm 0
方程组1x1 2x2 mxm 0有非零解，即Ax=0有非零解
R(A)<m
定理3.4 向量组A :1,2, ,m 线性无关
当且仅当k1 k2 km 0时，k11 k22 kmm 0
方程组1x1 2x2 mxm 0只有零解，即Ax=0只有零解
1,2, ,m 中至少有一个向量可由其余 m 1个向量
线性表出。
定理3.8 设向量组 1,2 , ,m 线性无关，而向量组
1,2, ,m, 线性相关．则 可由 1,2, ,m
线性表出，且表示法唯一。
定理3.9
若向量组A :1,2, ,m 线性相关，则向量组
R(A)=m
推论 当向量的个数与向量的维数相等时，对向量组 A :1,2, ,m
A 0 R(A) m 方程组Am×mx=0有非零解
1,2, ,m 线性相关
A 0 R(A) m 方程组Am×mx=0只有零解
1,2, ,m 线性无关
推论 当向量的个数m大于向量的维数n时
R(A)<=min(m,n)<m，故1,2, ,m 线性相关
向量组的线性相关性和线性无关性
定义
设向量组1,2, ,m．若存在一组不全为零的 数k1, k 2 , , km ，使得关系式 k11 k22 kmm 0 成立．则称向量组1,2, ,m线性相关；否则称 1,2, ,m线性无关。
定义 对向量组1,2, ,m ，若当且仅当 k1 k2 km 0 时，k11 k22 kmm 0 ，则称1,2, ,m 线性无关
讨论向量组1,2, ,m 线性相关性，大多是指 m 2 的情形。
当m 1时，向量组只有一个向量，对于只含一个向量的向
量组 ，当 0 时是线性相关的， 0 时是线性无关的。
当m 2 时，向量组α1, α2是线性相关的充要条件是α1=λα2， 或者α2=μα1，几何意义是这两个向量共线。
定理3.4 向量组A :1,2, ,m 线性相关
1x1 2x2 mxm 是否有解。
若有解，则ß可由A线性表示，否则不能被A线性表示。
若解唯一，则ß可由A线性表示的方式唯一，若有无穷多个解， 则则ß可由A线性表示的方式有无穷多个。
定理3.4 向量 能由向量组 A :1,2, , 线性表出 方程组1x1 2x2 mxm 有解，即Ax=有解
2
1
2
例7. 讨论向量组A:
1
1
2
2
3
3
的线性相关性。
1
1
0
解：
2 1 2
1 1 0
A 1 2 3 1 2
3
。。。
0
3
3
1 1 0
0 0 5
R(A)=3，故向量组线性无关
例8. 证明：n维单位向量组
1
0
1
0
2
1
0n维
0n维
0
n
0
线性无关。
1n维
证：因为 A 1 2 n E 而 E 1 。 所以1,2 , , n线性无关。
由于1,2,3 线性无关。
所以2kk12kk2300
⑵此方程组的系数行列式为
1 0
1 2
0 1 5 0
k1 2k3 0
1 0 2
则方程组⑴有惟一解 k1 k2 k3 0．所以要使⑴式成立。必
须k1 k2 k3 0 ，即向量组 1, 2, 3 线性无关。
定理3.7 向量组1,2, ,m m 2线性相关的充要条件是：