1-1线性空间的性质与定义

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线性空间与线性变换

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。

线性空间的定义与性质

线性空间的定义与性质

s1(x) = A1sin(x+B1)= (A1)sin(x+B1) S[x],
所以, S[x]是一个线性空间.
例5: 在区间[a, b]上全体实连续函数构成的集合 记为C[a, b], 对函数的加法和数与函数的数量乘法, 构 成实数域上的线性空间. (2) 一个集合, 如果定义的加法和乘数运算不是通 常的实数间的加, 乘运算, 则必需检验是否满足八条线 性运算规律. 例6: 正实数的全体记作R+, 在其中定义加法及乘 数运算为: ab = ab, a = a, (R, a, bR+) 验证R+对上述加法与乘数运算构成(实数域R上的)线 性空间. 证明: 对任意a, bR+, R, ab = abR+, a = aR+, 所以对R+上定义的加法与乘数运算封闭.
说明2. 向量(线性)空间中的元素称为向量, 但不一 定是有序数组. 说明3. 判别线性空间的方法: 一个集合, 对于定义 的加法和数乘运算不封闭, 或者运算不满足八条性质 的任一条, 则此集合就不能构成线性空间. 线性空间的判定方法: (1) 如果在一个集合上定义的加法和乘数运算是 通常实数间的加, 乘运算, 则只需检验运算的封闭性. 例1: 实数域上的全体mn矩阵, 对矩阵的加法和 数乘运算构成实数域R上的线性空间, 记作Rmn. Rmn 中的向量(元素)是mn矩阵. 例2: 次数不超过n的多项式的全体记作P[x]n, 即 P[x]n ={ p(x)=a0+a1x+· · · +anxn | a0, a1, · · · , a n R } 对通常多项式加法, 数乘构成向量空间.
二、线性空间的性质
1. 零元素是唯一的. 证明: 假设01, 02是线性空间V中的两个零元素. 则对任何V有, + 01 =, + 02 = , 由于01, 02V, 则有 02+01=02, 01+02=01. 所以 01=01+02 =02+01 =02.

1-1线性空间的概念

1-1线性空间的概念
µ µ λ
)
= a λµ = (λµ ) o a;
(7) ( λ ⊕ µ ) o a = a λ + µ = a λ a µ = a λ ⊕ a µ = λ o a ⊕ µ o a;
(8) λ o ( a ⊕ b ) = λ o (ab ) = (ab ) = a λ b λ
λ
= a λ ⊕ b λ = λ o a ⊕ λ o b.
Department of Mathematics
第 一 章
线性空间与线性映射
Department of Mathematics
教学内容和基本要求
1,理解线性空间的概念,掌握基变换与坐标变换的公式; ,理解线性空间的概念,掌握基变换与坐标变换的公式; 2, 掌握子空间与维数定理,理解子空间的相关性质; 掌握子空间与维数定理,理解子空间的相关性质; 3, 理解线性变换的概念,掌握线性变换的矩阵示表示, 理解线性变换的概念,掌握线性变换的矩阵示表示, 了解线性空间同构的含义 了解线性空间同构的含义. 线性空间同构的含义 重点: 重点: 线性空间的概念;子空间的维数定理; 线性空间的概念;子空间的维数定理;基变换与 坐标变换. 坐标变换 难点: 难点 基变换与坐标变换
对所定义的运算构成线性空间. 所以 R+对所定义的运算构成线性空间.
Department of Mathematics
例6. n个有序实数组成的数组的全体
T x = S = (x , x , , x ) L n 1 2 n
x1, x2 ,L xn ∈R ,
对于通常的有序数组的加法及如下定义的乘法 不构成线性空间. , λ o ( x1,L xn ) = (0,L,0)不构成线性空间.
所以对定义的加法与乘数运算封闭. 所以对定义的加法与乘数运算封闭. 下面一一验证八条线性运算规律: 下面一一验证八条线性运算规律:

线性空间与线性变换

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。

1-1 线性空间

1-1 线性空间

2. 线性空间的基与坐标
(a) 基与坐标 给定数域K上的线性空间 上的线性空间V, 中的r个 给定数域 上的线性空间 ,x1,x2,…,xr是V中的 个 中的 向量。如果满足: 线性无关; 向量。如果满足:1. x1,x2,…,xr线性无关;2. V中 中 任意一个向量都可以由 一个向量都可以由x 线性表出, 任意一个向量都可以由 1,x2,…,xr线性表出,则称 x1,x2,…,xr是V的一组基(base),并称 i为基向量。 的一组基 的一组 ,并称x 基向量。 线性空间的维数就是基中所含基向量个数。 线性空间的维数就是基中所含基向量个数。 维线性空间V的一组基 坐标系。 称n维线性空间 的一组基 1,x2,…,xn为坐标系。 维线性空间 的一组基x 对任意x∈ , 对任意 ∈V,在该组基下的线性表示为 x = ξ1 x1 + ξ 2 x2 + L + ξ n xn , 在该坐标系下的坐标 则称ξ1,ξ2,…,ξn是x在该坐标系下的坐标 在该坐标系下的 (coordinate)或分量,记为 ξ1,ξ2,…,ξn)T。 或分量,记为(
第一章
线性空间与线性变换
1.1 线性空间 1.2 线性变换及其矩阵表示 1.3 常见特殊矩阵
1.1 线性空间
1. 线性空间及其性质 2. 线性空间的基与坐标 3. 线性子空间
1. 线性空间及其性质
(a) 集合 集合(set):是指一些对象的总体。 :是指一些对象的总体。 集合 元素(element):这些对象称为集合的元素。 这些对象称为集合的元素。 元素 这些对象称为集合的元素 整数集; 整数集; 线性方程组的解集; 线性方程组的解集; 由某个平面上所有的点构成的点集。 由某个平面上所有的点构成的点集。 表示集合, 是 的元素 用S表示集合,a是S的元素 a ∈ S 表示集合 a不是 的元素 a ∉ S 不是S的元素 不是

线性空间的基本内容

线性空间的基本内容
(2)线性变换保持线性组合与线性关系式不变
(3)线性变换将线性相关的向量组变为线性相关的向量组
注意:线性无关的向量组经过线性变换后可能会变成线性相关的向量组,如零变换
3、线性变换的矩阵
(1) 定义 教材P133定义3.11
(2) 求线性变换一组基下的矩阵 教材P134例8---例11。
(2) 正交基与标准正交基 教材P145定义3.17
对一组正交基进行单位化,就得到一组标准正交基
(3) 在标准正交基下,向量坐标可用内积简单表示:见教材P145 定理3.11
在标准正交基下,内积也有特别简单的表达式:设 ,在 的标准正交基 下,有 , ,则
(4)第二章中施密特正交化方法可以推广到一般的欧氏空间 教材P146定理3.12
② 两个等价的线性无关的向量组一定含有相同个数的向量。
(4)基 教材P122定义3.5
(5)坐标 教材P122定义3.6
注意:
① 若是 为 维线性空间 的一组基,则它们线性无关,并且对于任意 , 线性相关。
② 向量在一组基下的坐标唯一。
4、基变换与坐标变换 教材P125定理 3.4
本章小结
线性空间是线性代数最基本的概念之一,也是我们碰到的第一个抽象的概念。在线性空间中,元素之间的联系是通过映射来实现的,而通常将线性空间到自身的映射称为变换。线性变换是其中最基本也是最重要的变换,它是线性代数的主要研究对象之一。本章重点介绍了两方面的内容:线性空间的概念、性质,线性空间的基与坐标;线性变换的定义,线性变换的矩阵。最后简要介绍了欧氏空间。
(3) 线性变换的像 与 的坐标之间的关系 教材P137定理3.7
4、线性变换与矩阵的一一对应关系

线性空间的定义与性质(精)

线性空间的定义与性质(精)

例2 数域F上m行n列矩阵组成的典例:
设 Mm×n = {A:数域 P 上 m× n 矩阵},显然
A, B Mm ×n , k P AB Mm ×n , kA Mm ×n ,
即 Mm×n 对矩阵加法和数乘运算封闭; 易验证 8 条算律亦成立 →
M m? n 对矩阵加法和数乘运算构成数域 P 上的向量空间.
引入减法运算: ( ) 3.
( )) ( ) ( ) ( ) .
( ) (( ) ) 0 .
要证 ( 1) ,即证 ( 1) 是 的负向量. 事实上
( 1) 1 (1) (1 1)) 0 0 → ( 1) 成立.
8)


k( ) ( k) k .(即证 k( ), ( k) 是 k 的负 常用表达式为:
(统称为运算封闭性) ,且满足算律: ① ② ③ ④
+ + ;
(+ )+ +( + ) ;
⑤ ⑥ ⑦ ⑧
(ab)α a(bα) ;
1 ;
0 V , V , 0 ;
V , / V , / 0 ;
二. 基本性质
8条算律 ― 基本法律依据(公理),以2个运算、8 条算律为基础推导其它基本性质. 以下6条基本性质:
1. V 中零向量唯一.
算律 3) 证明: 设 0 1,0 2 是 V 中零向量
0 2=0 2+0 1=0 1+0 2=0 1 . □
该性质是可以用 0 表示 V 中零向量的理论依据.
a( ) a a ; (a b) a b .

§7.1 线性空间的定义与性质

§7.1 线性空间的定义与性质

例1 在实数域 R 和 R 集合(正实数全体)
上定义运算 a b aba,b R
o a a R, R
验证 R 对上述定义的加法 与数乘 o 。
运算构成实数域上的线性空间。
解 对加法封闭:对任意的 a,b R ,有
a b ab R 对数乘封闭:对任意的 R, a R ,有 o a a R
⑦ o a a aa a a oa oa
⑧ oa b oab ab ab a b o a ob 经验证 R 所定义的运算构成了线性空间。
例2 设集合 V 为:与向量 0,0,1 不平行的全体
三维数组向量。定义两种运算为:数组向量的加 法和数乘运算。验证集合 V 是否为实数域 R 上 的线性空间。
说明 求差的运算称为减法运算。
定义3 设 W 是线性空间 V 的一个非空子集,若 W 对于 V 中定义的加法与数乘运算也构成一个 线性空间,称 W 是 V 的子空间。
对于子空间,有如下定理加以判别。
定理 设 W 是线性空间 V 的一个非空子集,则 W 是 V 的子空间充要条件是 W 对于 V 的加 法与数乘运算具有封闭性,即
下面再验证满足8条规律: ① a b ab ba b a
② a b c ab c abc abc a b c
③ R 存在零元素1,对 a R 有 a 1 a1 a ④ 对 a R ,有负元素 a1 R ,使
a a1 aa1 1
⑤ 1 a a1 a
⑥ o o a o a a a o a , R
证(6)由 0 0 得
0 0 ,根据加法消去律有 0 0 证(8)若 0 ,据性质(5)可知 0 ;
若 0 ,则 1 存在,有 1 10 ,故
1 1 0 ,证毕
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1-1线性空间的性质与定义
一、线性空间的定义
线性空间是线性代数最基本的概念之一,线性空间是线性代数最基本的概念之一,也是一个抽象的概念,它是向量空间概念的推广.一个抽象的概念,它是向量空间概念的推广.线性空间是为了解决实际问题而引入的,它是线性空间是为了解决实际问题而引入的,某一类事物从量的方面的一个抽象,某一类事物从量的方面的一个抽象,即把实际问题看作向量空间,看作向量空间,进而通过研究向量空间来解决实际问题.问题.定义1是一个非空集合,为实数域.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α,β∈V,总有唯一的一个元与之对应,的和,素γ∈V与之对应,称为α与β的和,记作
γ=α+β
若对于任一数λ∈R与任一元素α∈V总有唯,与之对应,的积,一的一个元素δ∈V与之对应,称为λ与α的积,记作δ=λα如果上述的两种运算满足以下八条运算规律,如果上述的两种运算满足以下八条运算规律,那上的向量空间(或线性空间).么V就称为数域R上的向量空间(或线性空间).
设α,β,γ∈V;λ,μ∈R
(1)α+β=β+α;
(2)(α+β)+γ=α+(β+γ);
(3)在V中存在零元素0,对任何α∈V,都有
α+0=α;
(4)对任何α∈V,都有α的负元素β∈V,使
α+β=0;
(5)1α=α;
(6)λ(μα)=(λμ)α;
(7)(λ+μ)α=λα+μα;
(8)λ(α+β)=λα+λβ.
说明
1.凡满足以上八条规律的加法及乘数运算,.凡满足以上八条规律
的加法及乘数运算,称为线性运算线性运算.称为线性运算.2.向量空
间中的向量不一定是有序数组.向量空间中的向量不一定是有序数组.3.判别线性空间的方法:一个集合,对于定判别线性空间的方法:
一个集合,义的加法和数乘运算不封闭,义的加法和数乘运算不封闭,或
者运算不满足八条性质的任一条,则此集合就不能构成线性空间.性质的
任一条,则此集合就不能构成线性空间.
线性空间的判定方法(1)一个集合,如果定义的加法和乘数运一个
集合,算是通常的实数间的加乘运算,算是通常的实数间的加乘运算,则
只需检验对运算的封闭性.算的封闭性.例1实数域上的全体m某n矩阵,对矩阵的加法矩阵,和数乘运算构成实数域上的线性空间,和数乘运算构
成实数域上的线性空间,记作Rm某n.
∵Am某n+Bm某n=Cm某n,
λAm某n=Dm某n,
∴Rm某n是一个线性空间.
例2次数不超过n的多项式的全体,记作P[某]n,即P[某]n={p=an某n++a1某+a0an,,a1,a0∈R},对于通常的多项式加法。

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