第四章_线性空间_S1_线性空间的概念[1][1]资料.

合集下载

1.1线性空间

1.1线性空间

Ⅱ 求 (1)基I到基II的过渡矩阵; (2)向量 31 23 在基I下的坐标以及在自然基 e1 , e 2 下的坐标; T (3)向量 4,1,2 在基(I)下的坐标.
24
, e3
1.3 线性子空间 定义1.8 设V为数域P上的线性空间,W是线性空间V的 非空子集,若W关于V中的线性运算也构成数域P上的 线性空间,则称W是V的线性子空间,简称子空间. 对任何线性空间V,显然由中单个零向量构成的子 集是的子空间,称为的零子空间,记为{0};V本身也是 V的子空间.这两个子空间称为V的平凡子空间.的其它 子空间称为V的非平凡子空间. 若WV,且WV,称W是V的真子空间。
例1.2 1. n维向量空间Rn按照向量的加法以及向量与实数的数乘 都构成实线性空间. 2.全体 mn实矩阵,在矩阵的加法及数乘两种运算下构成一个 实线性空间,记为Rmn. 3.区间[a,b]上的全体连续实函数,按照函数的加法及数与函数 的乘法构成一个实线性空间,记为C[a,b]. 4.全体次数小于 n的多项式连同零多项式,按照多项式的加法 与数乘构成一个实线性空间,记为 Pn[x]. 5.齐次线性方程组 AX=0的全体解向量,在向量的加法及数乘 两种运算下构成一个线性空间,也就是通常所说的解空间; 注:非齐次线性方程组AX=b的全体解向量,在上述两种运算下 不构成一个线性空间.
4.向量组
1,2 ,L ,m线性相关当且仅当其中至少
有一个向量是其余向量的线性组合。
11
5.向量组 1 ,2 ,L , m 线性无关,而 , 1 , 2 ,L , m 线性相关,则可以由向量组 表示。
1,2 ,L ,m
唯一 线性
6.线性无关组不含零向量,等价的含零向量的向量组必定 线性相关。 7. 如果向量组 1 , 2 ,L , 线性无关,并且可由向量组 s 线性表示,则 s t 8.等价的线性无关向量组必定含有相同个数的向量.

6.1线性空间的概念.

6.1线性空间的概念.
n 1
[ a , b ]上的全体连续实函数对于通常定义的 函数的加法与数乘函数运算构成数域 R 上的 线性空间 C[a, b] 实系数的齐次线性方程组的解的全体构成实数 域上的线性空间 仅由 n 维零向量构成的集合也构成实数域上的 线性空间
例 非通常意义下的加法与数乘运算下的 线性空间
V R , P R def. a, b R , a b a b
2
定义加法为通常意义下的加法; 定义数乘为
k ( x1 , x2 ) (kx1 ,0)
则 V 不构成线性空间 例 n 次的多项式,不构成线性空间
2 线性空间的性质 零元素是唯一的 每个元素的负元素是唯一的 0 0 , (1) , k 0 0 若 k 0 k 0 or 0
T

定义 设 V 是数域 P 上的线性空间, , ,, V
1 2 s

k11 k2 2 k s s ki P, i 1,2,, s L 1 , 2 , , s
称 L 1 , 2 ,, s 为由 , ,, 生成的
则称V 为数域 P 上的线性空间
例如 全体 n 维实向量对于通常定义的加法与数乘 运算构成数域 R 上的线性空间 R
n
全体 m n实矩阵对于通常定义的加法与数乘 运算构成数域 R 上的线性空间 R mn 全体 次数不超过 n 次的变量x 的实系数多项式 对于通常定义的函数的加法与数乘函数运算构 成数域 R 上的线性空间 R[ x]
第四章 线性空间
§ 4.1 线性空间的概念
1 线性空间的概念 定义 ( 数域 ) 若P 是一数集,P包含数0与1,且对 加法、减法、乘法与除法(0 不做除数) 封闭,则称 P 是一个数域。 例如,全体实数R、全体复数C、全体有理数Q

第四章 线性空间 S1 线性空间的概念

第四章 线性空间 S1 线性空间的概念

1
定理2 充分性的证明过程也是解线性方程组的一般 规则. 当r<n时,解向量依赖于n-r个参数.
因而方程组(1)有无穷多解. 当r=n时方程
组(1)只有唯一解. 定理3 非齐次线性方程组 (1):
当 rA rB 时,无解;
当 rA rB n 时,有唯一解;
当 rA rB n 时有无穷多解.
齐次线性方程组 Ax 0
R(A) n Ax 0只有零解; R(A) n Ax 0有非零解.
5
预备概念:
解集合:一个线性方程组的全体解向量构成的集合.
§3.3.1齐次线性方程组的基础解系
a11 x1 a12 x2 a1n xn 0
a21 x1 a22 x2
a2n xn 0
的“+”和“·”不同.
• 要证明某非空集合V 对于给定的两种运算能构成数 域F上的线性空间,需逐条验证“+”和“·”的封闭 性及运算规律(1)—(8)成立;要否定某非空集合V 对于给定的两种运算不能构成数域F上的线性空间, 只须说明加法或数乘运算不封闭,或(1)—(8)中有 一条不满足即可.
• 给定V及F,一般可用多种不同的方法定义出不同的 线性空间.
最简形
1
0
b11
b1 ,n r
0 A~
0
1
br1
br
,nr
0
0 0
15
(2)得出 R(A) r,同时也可知方程组的一
个基础解系含有n r 个线性无关的解向量.
由于
Ax
0
x1 b11 xr1 b1,nr xn
xr br1 xr1 br ,nr xn
1
0
b1 ,n r

线性空间的定义

线性空间的定义
线性空间是代数中一个核心且抽象的概念,对于理解代数在空间上的作用具有基础性意义。线性空间,又称为向量空间,必须包含由线性运算所规定的代数结构。这主要通过集合与满足一定运算规律的代数运算来实现,以便于进行数学研究。在引入正式定义之前,我们通过熟悉的例子如几何空间中的向量、n维向量和矩阵来阐述其共同点子中,我们可以抽象出线性空间的定义。具体来说,设V是一个非空集合,F是数域,对V中任意两个元素定义加法和数量乘法运算,满足一系列规则,则称V为F上的线性空间。进一步地,我们探讨了线性空间的结构,指出其由基所决定,而维数在研究有限维线性空间结构中起着关键作用。最后,通过多个实例,如矩阵空间、函数空间和多项式空间,来加深对线性空间概念的理解和应用。

线性空间线性空间的定义及性质知识预备集合笼统的说

线性空间线性空间的定义及性质知识预备集合笼统的说

第一讲线性空间一、线性空间的定义及性质[知识预备]★集合:笼统的说是指一些事物(或者对象)组成的整体。

集合的表示:枚举、表达式集合的运算:并(),交()另外,集合的“和”(+):并不是严格意义上集合的运算,因为它限定了集合中元素须有可加性。

★数域:一种数集,对四则运算封闭(除数不为零)。

比如有理数域、实数域(R)和复数域(C)。

实数域和复数域是工程上较常用的两个数域。

线性空间是线性代数最基本的概念之一,也是学习现代矩阵论的重要基础。

1.线性空间的定义:设V是一个非空集合,其元素用zx,,等表示;K是一个数域,y其元素用m,等表示。

如果V满足[如下8条性质,分两类]:k,l(I)在V中定义一个“加法”运算,即当Vx∈,时,有唯一的和y+(封闭性),且加法运算满足下列性质:x∈yV(1)结合律z=+)()(;+y+zxyx+(2)交换律x+;=yyx+(3)零元律存在零元素O,使x+;x=O(4)负元律 对于任一元素V x ∈,存在一元素V y ∈,使O y x =+,且称y 为x 的负元素,记为)(x -。

则有O x x =-+)(。

(II )在V 中定义一个“数乘”运算,即当K k V x ∈∈,时,有唯一的V kx ∈(封闭性),且数乘运算满足下列性质: (5)数因子分配律 ky kx y x k +=+)(; (6)分配律 lx kx x l k +=+)(; (7)结合律 x kl lx k )()(=; (8)恒等律 x x =1; 则称V 为数域K 上的线性空间。

注意以下几点:1)线性空间是基于一定数域来的。

同一个集合,对于不同数域,就可能构成不同的线性空间,甚至对有的数域能构成线性空间,而对其他数域不能构成线性空间。

2)两种运算、八条性质。

数域K 中的运算是具体的四则运算,而V 中所定义的加法运算和数乘运算则是抽象的、形式的。

3)除了两种运算和八条性质外,还应注意唯一性、封闭性是否满足。

线性代数课件-线性空间

线性代数课件-线性空间

0 1
0
0.
4.如果 0,则 0 或 0 . 证明 又
1
假设 0 , 那么
1

0 0.

1

.
ka1 kA 0

kb1 0
0 kc1
ka1 kb1 kc1 0,
即 kA W2 , 故W2是R 23的子空间.
例3
n次多项式的全体 Q[ x ]n { p a n x n a 1 x a 0 a n , , a 1 , a 0 R, 且 a n 0}
对于通常的多项式加法 和乘数运算不构成向量 空 间.
0 p 0 x n 0 x 0 Q[ x]n
. Q[ x]n 对运算不封闭
a1 b1 c1 0, a2 b2 c2 0,
于是
a1 a2 A B 0
b1 b2 0
0 c1 c2
满足

a1 a2 b1 b2 c1 c2 0,
A B W2 , 对任意k R有
01 01 02 02 01 02.
2.负元素是唯一的.
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
证明 假设 有两个负元素 与 ,那么
0, 0. 则有 0
0 .
向量 的负元素记为 .

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
如果上述的两种运算满足以下八条运算规律,那 么 V 就称为数域 R 上的向量空间(或线性空间).

线性空间的定义与性质

线性空间的定义与性质
对s1(x)=A1sin(x+B1), s2(x)=A2sin(x+B2)S[x], R,
由于, s1(x)+s2(x) = A1sin(x+B1)+A2sin(x+B2) = (a1cosx+b1sinx)+(a2cosx+b2sinx) = (a1+a2)cosx+(b1+b2)sinx
= Asin(x+B)S[x],
说明1. 凡满足以上八条运算规律的加法及乘数运 算统称为线性运算.
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.
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(简称加法运算), 记作 = +.
若对于任一数R与任一元素V, 总有唯一的 元素 V与之对应, 称为数与的积(简称数乘运算), 记作 = .
如果上述的两种运算满足以下八条运算规律, 那 么, 就称V为数域R上的线性空间(或向量空间):
通常的多项式加法, 数乘多项式的乘法两种运算 满足线性运算规律. 实际上
对p(x)=a0+a1x+···+anxn, q(x)=b0n, R,
p(x)+q(x) = (a0+a1x+···+anxn)+(b0+b1x+···+bnxn ) = (a0+b0)+(a1+b1)x+···+(an+bn)xnP[x]n,

矩阵论学习复习资料

矩阵论学习复习资料

x V = X = 1 x 3
x 2 x1 − x 4 = 0 x − x = 0, x4 2 3
5. 设 V1, V2 分别是
V1 = {(x1, x2 L, x2 ) x1 + x2 +L+ xn = 0, xi ∈K} V2 = {(x1, x2 L, x2 ) xi − xi+1 = 0, xi ∈K}
6. 求下列矩阵的 求下列矩阵的Jordan标准形 标准形
1 0 3 1 −1 1 − 4 −1 0 A = − 3 − 3 3 , B = 7 1 2 − 2 − 2 2 − 7 − 6 −1
7. 求下列矩阵的最小多项式
a O −1 − 2 6 a A = −1 0 3, B = b −1 −1 3 N b
0 0 1 0
b N b a O a
8.设A 是一个 阶方阵,其特征多项式为 设 是一个6阶方阵 阶方阵, 最小多项式为m ƒ(λ)=(λ+2)2(λ-1)4, 最小多项式为 A(λ)=(λ+2)(λ-1)3, λ 求出A的若当标准形 求出 的若当标准形. 的若当标准形 9.对于 阶方阵 ,如果使 m=O成立的最小正整数 对于n 阶方阵A,如果使A 对于 成立的最小正整数 为m,则称 是m次幂零矩阵,证明所有 阶n-1次幂 次幂零矩阵, ,则称A是 次幂零矩阵 证明所有n阶 次幂 零矩阵彼此相似,并求其若当标准形 零矩阵彼此相似,并求其若当标准形. 10. 如果λ1,λ2,…, λs是A 的特征值,则Ak的特征值只能 的特征值, …
矩阵论复习 一. 线性空间 1. 线性空间的概念 2. 线性空间的基,维数与坐标(基变换与与坐 线性空间的基,维数与坐标( 标变换) 标变换) 3. 线性子空间的概念与运算 (1)定义 (2) 运算(交与和,直和) 定义 运算(交与和,直和)
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

线性空间的定义
定义1. 设V是一个非空集合,F是一个数域, 在集合V中定义元素之间的加法运算,使得任 意α,β∈V ,都有α+β∈V ;在F与V的元素之 间定义了一个数量乘法运算,使得任意k∈F及 α∈V ,都有kα∈V 。并且加法和数量乘法满 足下列运算规律,则称V为数域F上的线性空间。 【按所定义的线性运算构成数域F上的线性空 间(或者向量空间)】简称V是F上的线性空间, V的元称为向量。
f (x), g(x) C[a,b] 有 f (x) g(x)C[a,b]
kf (x) C[a,b] (k R)
所考虑的对象虽然完全不同,但是它们都有一 个共同点,那就是它们都有加法和数量乘法两种运 算。当然,随着对象不同,这两种运算定义也不同。
为了抓住它们的共同点,把它们统一起来 研究,因而引入线性空间的概念。
例5 实(复)数域按本身的加法和乘法构成自身上的 一个线性空间。
例6 次数等于n(n≥1)的实系数多项式的全体,对于 多项式的加法和数量乘法,能否构成数域R上的 线性空间?
解:
xn V , xn 1V , 但
xn (xn 1) 1V
∴V对加法运算不封闭,从而V对于指定的 运算不构成R上的线性空间。
也可以与实数作数量乘法。 不少几何和力学对象的性质是可以通过向量的这
两种运算来描述的。
F1
F 3
F2
所有n阶实矩阵:也定义了加法和数量乘法
aij bij aij bij
k aij kaij
n维向量作为特殊的矩阵,也有类似运算规律
定义在区间[a,b]上的连续函数的全体构成集合 C[a,b]:
第四章 线性空间
§4.1 线性空间的概念
§4.1.1 线性空间的定义和例子
一.数域 下面的方程有解吗?
x2 1 0
•在自然数、整数、有理数、实数范围内无解。 •在复数范围内有解:0±i
可见,在不同的讨论范围内,得到的回答不一样。
常见的讨论范围:有理数的全体,实数的全体, 复数的全体。
• 在代数中,我们常把有共同性质的对象一起讨论。 • 关于数的加、减、乘、除等运算的性质通常称为
数的代数性质。 定义:数域是指这样的数的集合:它至少包 含0和1
两个数,且对数的加、减、乘、除(除数不为零) 四则运算是封闭的(即所得结果仍在该集合中)。
以下用 F(或P) 泛指一般的数域。
Q(有理数),R(实数),C(复数)
二、线性空间的定义
•几个例子
解析几何中,二(三)维向量及其运算 : 向量的基本属性:可以按平行四边形规律相加,
例7 判别下列集合是否为向量空间 V2{x(1 x2 xn)T | x2 xnR }
解: V2不是向量空间
因为若(1 a2 an)TV2 则2a(2 2a2
2an)TV2
例8. 问当β≠0 时,非齐次的线性方程组AX=β的解 的全体 S {X | AX , X C n} 是否构成线x1性 x2 空S 间?
例3. 定义在区间 [a,b] 上全体实连续函数, 关于通常函数的加法及实数与函数的数量
乘法,构成一个实线性空间,记为C[a,b]。
例4. n元实系数齐次线性方程组的全体解向量(Rn 的一个子集合),按照n维向量的加法及它与实 数的乘法两种运算也构成一个实线性空间,称 为齐次线性方程组的解空间。特别,当齐次线 性方程组只有零解时,它的解空间只有一个 元——零元,只有零元的空间称为零空间。
证:(反证法)若S是线性空间,则 x1, x2 S ,有
A(x1 x2 ) Ax1 Ax2 2b b,于是 x1 x2 S
所以S不是线性空间。
a,
b例9V
设V R , F R,定义 a b ab ,k a ak , k F, 。证明:V对于指定的运算构成数域F上的线性空间。
实数域R上的线性空间简称为实空间,复数域C上 的线性空间简称为复空间。
说明:
• 凡满足以上八条规律的加法及乘的向量不一定是有序数组. • 线性空间的要点是:给定一个非空集合V和一个数
域F,定义两种运算“+”和“·”,且这两种运算满 足运算规律(1)-(8)。 • 线性空间中的加法“+”与数量乘法“·”可能与通常 的“+”和“·”不同。 • 要证明某非空集合V对于给定的两种运算能构成数 域P上的线性空间,需逐条验证“+”和“·”的封闭 性及运算规律(1)—(8)成立;要证明某非空集合V对 于给定的两种运算不能构成数域P上的线性空间, 只须证明加法运算不封闭,或数乘运算不封闭,或 (1)—(8)中有一条不满足即可。 • 给定V及P,一般可用多种不同的方法定义出不同的 线性空间。
设 α、β、γ V,λ、μ F (1) α β β α (2) (α β) γ α ( β γ) (3) 0 V,对α V,都有α 0 α (4) α V,β V,都有α β 0,
称为的负元,记做 。
(5) 1 α α
(6) (α β) α β (7) ( )α α α (8) (α) ()α
(3) 存在零元1R+, 对任意aR+, 有a1=a 1=a; (4) 对任一元素aR+, 存在负元素a-1R+, 有
aa –1= a a –1 =1; (5) 1·a = a1 = a ;
证:由题意,a,b V ,a b abV , k a ak , k F,
故V对加法和数乘封闭。
下面验证八条线性运算规律: 对任意a, b, cR+, k, lR,
(1) ab = a b = b a = ba ;
(2) (ab)c = (a b)c = (a b)c = a(b c) = a(b c) =a(bc) ;
例1.实数域上的全体m n矩阵,对于 矩阵的加法和数乘运算构成实数域上 的线性空间,记作R m(n 或M mn (R)).
例2.所有次数不超过n(n是自然数)的实系数多项式 的全体,关于通常多项式的加法以及实数与多项 式的乘法构成一个实线性空间,记作Pn [ x]。 即:Pn[x] ={ p(x) a0 a1x anxn | a0,a1,···,an R }
相关文档
最新文档