有限维线性空间上线性变换地值域与核

有限维线性空间上线性变换地值域与核
有限维线性空间上线性变换地值域与核

有限维线性空间上线性变换的值域与核

数学系 04数本 410401142 郭文静

摘要: 定义在有限维空间V 上的线性变换的值域与核都是V 的子空间。本文

主要讨论了这两个子空间与大空间的关系。本文还进一步讨论了幂等变换的值域与核的有关性质。简明介绍了用线性变换的值域与核来刻划可逆变换.

关键词:值域、核、直和、幂等变换。 正文:

定义1:设σ是线性空间V 上的一个线性变换,σ的全体象的集合称为的σ

域,用()V σ或m I σ表示,所有被σ变成零的向量的集合称为σ核,用

()10σ-或()Ker σ表示。且记为:

()(){}m V I V σσσαα==∈

()(){}

1(0)0,Ker V σσασαα-===∈.

不难证明,()V σ与()10σ-都是σ的不变子空间。

一:线性空间V 与ker ,()V σσ的关系

结论1: dim ()dim(ker )V σσ+=σ的秩+σ的零度=()dim V .

证明见 《高等代数》大学数学系几何与代数教研代数小组编。 应当指出,虽然子空间()V σ与()Ker σ的维数之和为n ,但是,

()()10V σσ-+不一定是整个子空间,那么当σ满足什么条件时

()()10V V σσ-=+?若()()10V V σσ-=+成立,σ必须满足什么条件呢?结论2就回答了这个问题.

结论2: σ为n 维线性空间V 上的线性变换,则

秩2σ=秩σ?()()10V V σσ-=+ 证明:()?设1,2,...,n εεε是V 的一组基,

而()()()()()()()11,,,,n i is V L L σσεσεσεσε==

这里()()1,

,i is σεσε为()V σ的一组基.于是,

()()()(

)2221,

,i is V L σσεσε=

已知 秩2σ=秩σ 则

()()2dim dim V V σσ= 则()()221,,i is σεσε 为()2V σ的基。

()()10V ασσ-?∈? 则 ()()11i s is a a ασεσε=+

+

且()()()22110i s is a a σασεσε==++

从而10s a a ===

即0α=

故()()10{0}V σσ-?= 即()()10V σσ-+为直和. 又因为()()()

()()11dim 0dim dim 0V V n σσσσ--+=+= 所以 ()()10V V σσ-=⊕ ;

()?设 ()()10V V σσ-=⊕,任取()()10V ασσ-=⊕

(),.V s t βασβ?∈=,

而 ()()1110,V βσβγ

γσβ-=+∈∈

于是()()221V ασβσ=∈,故()()2V V σσ? 显然,()()2V V σσ? 所以,()()2V V σσ= 得,秩2σ=秩σ.

特别的,如果2σσ=,那么()()10V V σσ-=⊕

结论3: 数域P 上的n 维线性空间V 的任一子空间W 必为某一线性变换的核。

证明:设V 的任一子空间W 的一组基为12,,

,s ααα 则它可扩充为V 的一组基

121,,,,,,s s n ααααα+ . 作线性变换

()0()i j j σασαα=???

=??1,,1,,i s

j s n

==+ 下面验证ker W σ=

1212,(,,

,)s s x x W x ααααα??

? ??∈= ? ? ???

()11221()((),

,())0,0,

,00s s s x x x

x

x x σασασα???? ? ? ? ?=== ? ? ? ? ? ???

??

ker ασ∴∈

ker ασ?∈,()0σα= 0α≠ 则W α∈

否则1212(,,

,,)s j s j x x x x ααααα?? ? ?

?= ? ? ??? 1s j n +≤≤ ,0j j W x α?≠

()()()()()()

121,,s s j j s j x x x x x σασασασασα?? ? ?

?== ? ? ???

j W α? 故()0j σα≠

又 0j x ≠ 故()0σα≠ 与Ker ασ∈矛盾

W α∴∈ Ker W σ∴? W Ker σ∴=

结论4: 设12,W W 是n 维线性空间V 的两个子空间,且其维数之和为n ,则存在

V 线性变换σ,使12,()Ker W V W σσ==

证明: 设1dim ,W s =则2dim ,W n s m =-=

在2W 中任取一组基12,,

,m ααα

再在1W 中取一组基12,,,s βββ 并将其扩充为V 的基

121,,,,,s s n βββββ+

用σ表示以下条件所确定的线性变换:

1()()0s σβσβ===

11(),

,()s n m σβασβα+==

首先,显然12()(,,,)m V L σααα==2W

其次,由于12,,

,s βββ是1W 的基,

11(,

)ker S W L ββσ∴=?,

另一方面,ker ασ?∈ 设1111s s s s n n k k k k αββββ++=+++

+

,

则由()0σα=

()()1111110

s s s s n n s n m k k k k k k σασββββαα++++=+

+++=+

+=

由线性无关,得 10s m k k +=

== 知

111k k W δδαββ=++∈,1ker W σ∴?

故1ker W σ=

注: 对于n 非线性空间V 的线性变换,有子空间()V σ与ker σ,s t ?

()()()dim dim ker V n σσ+=

反过来,若有两个子空间1W 与2W ,有12dim dim W W n +=,

1W 与2W 能否成为某个线性变换的值域与核,本例题就回答了这个问题.

且易验证,秩2σ=秩σ,故()12ker V W W V σσ=⊕=⊕.

结论5: 设A 是n 维线性空间V 的一个线性变换,证明:若A(V) 的维数为r ,

则必有一个r 维的子空间W ,使()10V W A -=⊕

证明: 因A(V) 的维数为r ,故可设1

r εε为A(V) 的一组基,于是存在

,,1,2

i i i V s t A i r ηηε∈?==

显然,12,,

,r ηηη是线性无关,令 1()r W L ηη=

则W 是V 的一个r 维子空间. 下证 1(0)V W A -=⊕

1(0)W A α-?∈?,设11r r k k αηη=+

+,

0A α= 即 111111()0r r r r r r A A k k k A k A k k αηηηηεε=++=+

=+

+=

因1,

,r εε无关,故1100(0){0}r k k W

A α-===∴=∴=

因11dim()dim((0))dim()dim((0))AV A W A n --+=+=,得

1111

1dim dim dim (0)

dim((0))dim((0))

dim((0))(0).

V n W A W A W A W A V W A -----==+=++=+∴=+

因此1(0)V W A -=⊕.

注:虽有1dim dim (0)AV A n -+=,但未必有1()(0)V A V A -=⊕,本例提出却

有与A(V) 维数相同的子空间W ,使用使1(0)V W A -=⊕成立。此结论是显然的。由《高等代数》北大数学系几何与代数教研室代数小组编第2版第268页定理10,U 是线性空间V 的一个子空间,那么一定存在一个子空间W 使V U W =⊕。

本题也可设1(0)A -的一组基1,

,n r αα-,将其扩充为V 的一组基

1,,n r αα-,1,,n r n αα-+.那么1(,

,)n r n W L αα-+=满足题目要求.

下面是一道非常有趣的例题:

例题1:设n 维线性空间V 有两个子空间12,V V ,便得12ker()V V σ=?,其中

()L V σ∈则存在12,()L V σσ∈,使得1221ker(),ker()V V σσ∈∈且12σσσ+=.

证明: (1)ker(){0}σ=时是显然的

(2)ker(){0}σ≠ 设1,

,p αα为ker()σ的基,将其扩充为12,V V 的基.

分别为11,

,,,p s ααββ,和11,

,,,

,p t ααγγ由维数公式知

111,,,,,,,p s t ααββγγ,线性无关. 故可扩充为V 的基1111,

,,,,,

,,

,, p s t q ααββγγδδ,

从而p s t q n +++=,作

21110,()(),{,}1

(),{,,}2

s q V ασασααββσααδδ?

?∈?

=∈???∈?,

12110,()(),{,,},1

(),{,}2t q V ασασααγγσααδδ?

?∈?

=∈???∈?,

则12,σσ就是所求.

此类题目是根据要求构造n 维线性空间V 的线性变换这类题目难度也较大.

二:下面是关于线性变换的值域与核的维数的两个结论:

结论1:设线性空间'V V →的线性映射,W 是'V 的子空间,且m W

I σ?则

()(){}

1W v V v W

σσ-=∈∈是V 的子空间,且

()1dim dimker dim W W σσ-+=。

结论2:W 是有限维线空间V 的子空间,σ是V 上的线性变换,则

(1)()dim dimker dim ()dim W W W σσ-≤≤ (2)()1dim dim dim dimker W W W σσ-≤≤+

线性变换的值域与核

§6 线性变换的值域与核 一、定义 设 A 是线性空间V 的一个线性变换,A 的全体像组成的集合称为A 的值域, 用A V 表示. 所有被A 变成零向量的向量组成的集合称为A 的核,用A )0(1-表示. 若用集合的记号则A V ={}|V σξξ∈, A )0(1-={}|0,V ξσξξ=∈ 这里用 σ 表示 A ,公式里打不出来. 1.线性变换的值域与核都是V 的子空间. 2.A V 的维数称为 A 的秩,A )0(1-的维数称为A 的零度. 二、如何求值域、核 1.如何求线性变换的值域 ? 定理10 设A 是n 维线性空间V 的线性变换,n εεε,,,21 是V 的一组基, 在这组基下A 的矩阵是A ,则 1)A 的值域A V 是由基像组生成的子空间,即 A V =12(,, ,)n L σεσεσε 2)A 的秩=A 的秩. 定理10说明线性变换与矩阵之间的对应关系保持不变. A V =12(,, ,)n L σεσεσε,实质上是求它的一个线性极大无关组, 即求矩阵 A 的列向量组的一个极大线性无关组 例1 在线性空间[]n P x 中,令

D )())((x f x f '= 则D 的值域就是1[]n P x - . 例2. 令 11122122ij x x V X x x x ???? ? ? ==?? ????? ? ? 是实数, 定义变换 :V V σ→,对于 X V ∈, 1112()1111X X σ???? = ? ?-???? , (1)证明 σ 是线性变换 (2)求 σ 的秩 证明:(1)对于任取,,,a b R X Y V ∈∈, 我们有 1112()()()()1111aX bY aX bY a X b Y σσσ????+=+=+ ? ?-????,从而 σ 是一个线性变换 (2)显然 123410010000,,,00001001E E E E ???????? ==== ? ? ? ????????? 是 V 的一组基。 1312()()12E E σσ??== ???, 2411()()11E E σσ-?? == ?-?? , 从而 V 的像空间 V σ由 1211,1211-???? ? ?-????生成,再证它们线性无关,得到 σ 的秩是 2, 2.如何求线性变换的核 对于 1(0)ξσ-∈,n εεε,,,21 是V 的一组基,在这组基下 A 的矩阵是A ,则 ()0σξ=, 1212(,, ,)n n x x x ξεεε?? ? ?= ? ??? , 我们得到 ] 11221212()(,, ,)(,,,)0n n n n x x x x A x x σξσεεεεεε???? ? ? ? ?=== ? ? ? ??? ?? 。

求值域的方法,带例题

1.直接观察法:利用常见函数的值域来求值域或者通过对函数定义域、性质或者图像的观察,结合函数的解析式,求得函数的值域。 一次函数y=ax+b(a ≠0)的定义域为R ,值域为R ; 反比例函数)0(≠= k x k y 的定义域为{x|x ≠0},值域为{y|y ≠0}; 二次函数)0()(2≠++=a c bx ax x f 的定义域为R , 当a>0时,值域为{a b ac y y 44|2-≥};当a<0时,值域为{a b a c y y 44|2 -≤}. 练习1.求下列函数的值域 ① y=3x+2 (-1≤x ≤1) ②x x f -+=42)( ③1 += x x y 2.分离常数法:分离常数法在含有两个量(一个常量和一个变量)的关系式(不等式或方程)中,要求变量的取值范围,可以将变量和常量分离(即变量和常量各在式子的一端),从而求出变量的取值范围。 练习2.求函数1 1)(+-= x x e e x f 的值域。 3.有解判别法: 有解判别法一般用于分式函数,其分子或分母只能为二次式,并且分子、分母,没有公因式,解题中要注意二次项系数是否为0的讨论 例1.求函数y=1 1 22+++-x x x x 值域 解:原式可化为1)1(22+-=++x x x x y , 整理得2(1)(1)10y x y x y -+++-=, 若y=1,即2x=0,则x=0; 若y ≠1,由题?≥0,

即0)14(-)1(22≥+y-y , 解得33 1 ≤≤y 且 y ≠1. 综上:值域{y|33 1 ≤≤y }. 例2.求函数6 6 522-++-=x x x x y 的值域(注意此题分子、分母有公因式,怎么求解呢?) 解:把已知函数化为(2)(3)36 1(2)(3)33 x x x y x x x x ---===- -+++ (x ≠2且 x ≠-3) 由此可得 y ≠1 ∵ x=2时 51-=y ∴ 5 1 -≠y ∴函数66522-++-=x x x x y 的值域为 { y| y ≠1且 y ≠5 1 -} 练习3(1)31 (1)2 x y x x +=≤- (2)22 1x x y x x -=-+ 4.二次函数在给定区间上的值域。 例3. 求下列函数的最大值、最小值与值域: ①142+-=x x y ; ②]4,3[,142 ∈+-=x x x y ; ③]1,0[,142∈+-=x x x y ④]5,0[,142∈+-=x x x y ; 注:对于二次函数)0()(2 ≠++=a c bx ax x f , ⑴若定义域为R 时, ①当a>0时,则当a b x 2-=时,其最小值 321-1-2-3 654321-1-2x O y

n维线性空间的线性变换的核与值域的性质及应用

命题一:若线性变换,στ是n 维线性空间V 的线性变换,且σ,τ可交换, 则τ的核和值域都是σ-子[3] 空间。 证明:ξ?∈1(0)σ-,则有τ(σ(ξ)) =τ σ(ξ)=σ(0)=0 ∴σ(ξ)∈1(0)σ- ?τ(η)()V τ∈, σ(τ(η) )=τ(σ(η))()V τ∈ ()V τ∴也是A-子空间。 例一:设F 为数域,V=n F ,证明: 1) T(12,,,n x x x )=(1210,,,,n x x x - )是线性空间V 的一个线性变换,且n T =0 2) 求T 的核与值域TV 的维数。 证明:设α=(12n ααα+++ ),V β∈=(12n βββ+++ )V ∈。 T(αβ+)=(0,112211,,,n n αβαβαβ--+++ ) =(1210,,,,n ααα- )+(1210,,,,n βββ- )=T α+T β k F ?∈, 则T (k α)=(1210,,,,n k k k ααα- )=k (1210,,,,n ααα- )=kT α, ∴T 为线性空间V 的线性变换。 又由于2 T (12,,,n x x x )=T (1210,,,,n x x x - )=(1220,0,,,,n x x x - ) 3T (12,,,n x x x )=(1230,0,,,,n x x x - ) 0n T = 2)由T (12,,,n x x x )=(1210,,,,n x x x - )=0 则可得: 121n x x x -=== =0 即:1 (0)T -为由一切向量(0,0,,0,n x )所作成的子空间 ∴它是一维的

核密度估计

核密度估计 对于一组关于X 和Y 观测数据 (){} 1 ,n i i i x y =,我们假设它们存在如下关系: ()i i i y m x ε=+,通常我们的目的在于估计()m x 的形式。在样本数量有限的情况下,我们 无法准确估计()m x 的形式。这时,可以采用非参数方法。在非参数方法中,并不假定也不固定()m x 的形式,仅假设()m x 满足一定的光滑性,函数在每一点的值都由数据决定。显然,由于随机扰动的影响数据有很大的波动,极不光滑。因此要去除干扰使图形光滑。 最简单最直接的方法就是取多点平均,也就是每一点()m x 的值都由离x 最近的多个数据点所对应的y 值的平均值得到。显然,如果用来平均的点越多,所得的曲线越光滑。当然,如果用n 个数据点来平均,则()m x 为常数,这时它最光滑,但失去了大量的信息,拟合的残差也很大。所以说,这就存在了一个平衡的问题,也就是说,要决定每个数据点在估计()m x 的值时要起到的作用问题。直观上,和x 点越近的数据对决定()m x 的值所应起越大的作用,这就需要加权平均。因此,如何选择权函数来光滑及光滑到何种程度即是我们这里所关心的核心问题。 一、核密度估计 对于数据12,,,n x x x K ,核密度估计的形式为: ()11?n i h i x x f x K nh h =-??= ??? ∑ 这是一个加权平均,而核函数(kernal function )()K g 是一个权函数,核函数的形状和值域控制着用来估计()f x 在点x 的值时所用数据点的个数和利用的程度,直观来看,核密度估计的好坏依赖于核函数和带宽h 的选取。我们通常考虑的核函数为关于原点对称的且其积分为1,下面四个函数为最为常用的权函数: Uniform : ()1 12 I t ≤ Epanechikov : ()()23 114 t I t -< Quartic : ()()215 1116 t I t -< Gaussian 21 2t -

值域的求法典型习题及解析

值域的求法习题 一.解答题(共10小题) 1.已知函数的定义域为集合A,函数的值域为集合B,求A∩B和(C R A)∩(C R B). 2.已知函数f(x)=x2﹣bx+3,且f(0)=f(4). (1)求函数y=f(x)的零点,写出满足条件f(x)<0的x的集合; (2)求函数y=f(x)在区间(0,3]上的值域. 3.求函数的值域:. 4.求下列函数的值域: (1)y=3x2﹣x+2;(2);(3); (4);(5)(6); 5.求下列函数的值域 (1);(2);(3)x∈[0,3]且x≠1;(4).6.求函数的值域:y=|x﹣1|+|x+4|. 7.求下列函数的值域. (1)y=﹣x2+x+2;(2)y=3﹣2x,x∈[﹣2,9];(3)y=x2﹣2x﹣3,x∈(﹣1,2];(4)y=.8.已知函数f(x)=22x+2x+1+3,求f(x)的值域. 9.已知f(x)的值域为,求y=的值域. 10.设的值域为[﹣1,4],求a、b的值.

参考答案与试题解析 一.解答题(共10小题) 1.已知函数的定义域为集合A,函数的值域为集合B,求A∩B和(C R A)∩(C R B).可求可求 2.已知函数f(x)=x2﹣bx+3,且f(0)=f(4). (1)求函数y=f(x)的零点,写出满足条件f(x)<0的x的集合; (2)求函数y=f(x)在区间(0,3]上的值域. x==2 3.求函数的值域:.

得: 4.求下列函数的值域: (1)y=3x2﹣x+2;(2);(3); (4);(5)(6) ﹣+ y=的范围,可得 ==3+,再利用反比例函数求解. t= =+ )≥,∴[, y= y= y===3+,∵≠3+≠

第一章 线性空间与线性变换概述

第一章 线性空间与线性变换 线性空间与线性变换是学习现代矩阵论时经常用到的两个极其重要的概念.本章先简要地论述这两个概念及其有关理论,然后再讨论两个特殊的线性空间,这就是Euclid 空间和酉空间. §1.1 线性空间 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,所考虑的数域是实数域(记为R)和复数域(记为C),统称数域F . 一、线性空间的定义及性质 定义1 设V 是一个非空集合,F 是一数域.如果存在一种规则,叫做V 的加法运算:对于V 中任意两个元素,αβ,总有V 中一个确定的元素γ与之对应.γ称为αβ与的和,记为γαβ=+.另有一种规则,叫做V 对于F 的数乘运算:对于F 中的任意数k 及V 中任意元素α,总有V 中一个确定的元素σ与之对应,σ叫做k 与α的数乘,记为k σα=.而且,以上两种运算还具有如下的性质: 对于任意α,β,V γ∈及k ,l F ∈,有 1)αββα+=+; 2)()()αβγαβγ++=++; 3)V 中存在零元素0,对于任何V α∈,恒有αα+=0; 4)对于任何V α∈,都有α的负元素V β∈,使0αβ+=; 5)1αα=; 6)()()k l kl αα=;(式中kl 是通常的数的乘法) 7)()k l k l ααα+=+;(式中k l +是通常的数的加法) 8)()k k k αβαβ+=+. 则称V 为数域F 上的一个线性空间,也称向量空间. V 中所定义的加法及数乘运算统称为线性运算,其中数乘又称数量乘 法.在不致产生混淆时,将数域F 上的线性空间简称为线性空间. 需要指出,不管V 的元素如何,当F 为实数域R 时,则称V 为实线性空间;当F 为复数域C 时,就称V 为复线性空间. 线性空间{0}V =称为零空间.

最新向量空间的定义教案(50分钟)

向量空间的定义教案 (50分钟)

“向量空间的定义”教案(50分钟) I 教学目的 1、使学生初步掌握向量空间的概念。 2、使学生初步了解公理化方法的含义。 3、使学生初步尝试现代数学研究问题的特点。 II 教学重点 向量空间的概念。 Ⅲ 教学方式 既教知识,又教思想方法。 Ⅳ 教学过程 第六章 向量空间 §6.1 定义和例子 一、向量空间概念产生的背景 1)αββα+=+ 数 a+b, ab; 2))()(γβαγβα++=++ 几何向量 αβα a ,+; 3)αα=+0 多项式 f(x)+g(x),af(x); 4)0='+αα 函数 f(x)+g(x),af(x); 5)βαβαa a a +=+)( 矩阵 A+B ,aA; 6)αααb a b a +=+)( …… 7))()(ααb a ab = 8)αα=1 二、向量空间的定义 定义1 令F 是一个数域,F 中的元素用小写拉丁字母a,b,c,…来表示。令V 是一个非空集合,V 中元素用小写希腊字母 ,,,γβα来表示。把V 中的元素叫做向量,而把F 中的元素叫做数(标)量,如果下列条件被满足,就称V 是F 上的向量空间: 1 在V 中定义了一个加法,对于V 中任意两个向量βα,,有唯一确定的向量与它们对应,这个向量叫做βα与的和,并且记作βα+。

即若,,V V ∈∈βα则V ∈+→βαβα),(。 2 有一个数量与向量的乘法,对于F 中每一个数a 和v 中每一个向量α有v 中唯一确定的向量与它们对应,这个向量叫做a 与α的积,并且记作αa 。 即V a a V F a ∈→∈∈ααα),(,,。 3 向量的加法和数与向量的乘法满足下列算律: 1)αββα+=+; 2))(γβαγβα++=++; 3)在V 中存在一个零向量,记作0,它具有以下性质:对于V 中每一个向量 α,都有αα=+0; 4)对于V 中每一向量α,在V 中存在一个向量α',使得0=+'αα,这样的α'叫做α的负向量。 5)βαβαa a a +=+)(; 6)ba a b a +=+αα)(; 7))()(ααb a ab =; 8)αα=1。 注1:定义1称为公理化定义,以公理化定义为基础进行研究的方法称为公理化方法。 公理化方法???形式以理化方法 实质公理化方法 注2:数域F 称为基础域。 三、向量空间的例子 例1 解析几何里,V 2或V 3对于向量的加法和实数与向量的乘法来说作成实数域上的向量空间。 例2 M mn (F )对于矩阵的加法和数乘来说作成F 上的向量空间。 特别,},,2,1,|),,,{(21n i F a a a a F i n n =∈=关于矩阵加法和数乘构成的F 上的向量空间称为F 上的n 元列空间。

第七章线性变换.

第七章线性变换 计划课时:24 学时.(P 307—334) §7.1 线性变换的定义及性质( 2 学时) 教学目的及要求:理解线性变换的定义,掌握线性变换的性质 教学重点、难点:线性变换的定义及线性变换的性质 本节内容可分为下面的两个问题讲授. 一. 线性变换的定义(P307) 注意:向量空间V到自身的同构映射一定是V上的线性变换,反之不然。 二. 线性变换的性质 定理7.1.1 (P309) 定理7.1.2 (P309) 推论7.1.3 (P310) 注意: 1.定理7.1.2 给出了在有限维向量空间构造线性变换的方法,且说明了一个线性变换完全被它对基向量的作用所决定。 2. 两个线性变换相等当且仅当它们对任意一个向量的作用结果相等,推论7.1.3 (P310)告诉我们,只要这两个线性变换对某个基中的每个基向量的作用结果相等即可。 作业:习题七P330 1 ,2, 3. §7.2 线性变换的运算( 4 学时) 教学目的及要求:掌握线性变换的运算及线性变换可逆的条件教学重点、难点:线性变换的运算及线性变换可逆的条件 本节内容分为下面四个问题讲授: 一. 加法运算 定义 1 (P310) 注意:+ 是V的线性变换. 二. 数乘运算 定义 2 (P311) 显然k 也是V的一个线性变换. 定理7.2.1 L(V)对于线性变换的加法与数乘运算构成数域F上的一个向量空间. 三. 乘法运算 (1). 乘法运算 定义 3 (P311-312)

注意:线性变换的乘法适合结合律,但不适合交换律及消去律. 两个非零线性变换的乘积可能是零变换. (2). 线性变换的方幂 四. 可逆线性变换定义 4 ( P313) 线性变换可逆的充要条件例 2 ( P314) 线性变换的多项式的概念( 阅读 内容). 作业:P330 习题七4, 5. §7.3 线性变换的矩阵( 6 学时) 教学目的及要求:理解线性变换关于一个基的矩阵的定义,掌握与( ) 关于同一个基的坐标之间的关系、线性变换与它们的和、数乘、乘积在同一个基下的矩阵的关系、 同一个线性变换在不同基下的矩阵是相似的理论,掌握L(V)与M(F)的同构理 论。 教学重点、难点: 1. 线性变换关于一个基的矩阵的定义。 2. L(V)与M(F)的同构理论,线性变换与它们的和、数乘、乘积在同一个基下的矩阵的关系。 本节内容分为下面四个问题讲授: 一.线性变换关于基的矩阵 定义 ( P316) 。 注意:取定n维向量空间V的一个基之后,对于V的每一个线性变换,有唯一确定的n阶矩阵与 它对应. 例 1 ( P316 ) 注意:一个线性变换在不同基下的矩阵通常是不同的. 例 2 ( P317) 例 3 ( P317) 二.与( )关于同一个基的坐标之间的关系. 定理7.3.1 例 4 ( P318 ) 三? L(V)与M(F)的同构 定理7.3.2 (P320) 定理7.3.3 (P320) 注意:1.定理732 ( P320)的证明是本章的难点,在证明之前应复习证明所用到的知识点。 2. 由于L(V) 同构于M n ( F ) ,所以就把研究一个很复杂的向量空间L(V) 的问题转化成研究一个很直观具体的向量空间M n(F) 的问题。同构是高等代数课程的一个基本概念。 3. 定理7.3.3 不仅给出了在有限维向量空间判定一个线性变换可逆的方法,而且给出了求 逆变换的方法。 四. 同一个线性变换在不同基下的矩阵之间的关系定理7.3.4 (P321). 作业:P331 习题七6,9,12,17.

线性空间与子空间

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。线性空间的概念是某类事物从量的方面的一个抽象。 1. 线性空间的定义: 设V 是一个非空集合,其元素用x,y,z 等表示;K 是一个数域,其元素用k,l,m 等表示。如果V 满足[如下8条性质,分两类] (I )在V 中定义一个“加法”运算,即当x,y V ∈时,有唯一的和 x y V +∈(封闭性),且加法运算满足下列性质 (1)结合律 ()()x y z x y z ++=++; (2)交换律 x y y x +=+;

(3)零元律 存在零元素o ,使x +o x =; (4)负元律 对于任一元素x V ∈,存在一元素y V ∈,使x y +=o ,且称y 为x 的负元素,记为(x -) 。则有()x x +-= o 。 (II )在V 中定义一个“数乘”运算,即当x V ∈,k K ∈时,有唯一的kx V ∈(封闭性),且数乘运算满足下列性质 (5)数因子分配律 ()k x y kx ky +=+; (6)分配律 ()k l x kx lx +=+; (7)结合律 ()()k lx kl x =; (8)恒等律 1x x =; [数域中一定有1] 则称V 为数域K 上的线性空间。 注意:1)线性空间不能离开某一数域来定义,因为同一个集合, 如果数域不同,该集合构成的线性空间也不同。 (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可以十分抽象。 (3)除了两种运算和八条性质外,还应注意唯一性、封闭 性。唯一性一般较显然,封闭性还需要证明,出现不封闭的情况:集合小、运算本身就不满足。 当数域K 为实数域时,V 就称为实线性空间;K 为复数域,V 就称为复线性空间。 例1. 设R +={全体正实数},其“加法”及“数乘”运算定义为

01 线性空间与子空间

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(U ),交(I ) 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。线性空间的概念是某类事物从量的方面的一个抽象。 1. 线性空间的定义: 设V 是一个非空集合,其元素用x,y,z 等表示;K 是一个数域,其元素用k,l,m 等表示。如果V 满足[如下8条性质,分两类] (I )在V 中定义一个“加法”运算,即当x,y V ∈时,有唯一的和x y V +∈(封闭性),且加法运算满足下列性质 (1)结合律 ()()x y z x y z ++=++; (2)交换律 x y y x +=+; (3)零元律 存在零元素o ,使x +o x =; (4)负元律 对于任一元素x V ∈,存在一元素y V ∈,使

x y +=o ,且称y 为x 的负元素,记为(x -) 。则有()x x +-= o 。 (II )在V 中定义一个“数乘”运算,即当x V ∈,k K ∈时,有唯一的kx V ∈(封闭性),且数乘运算满足下列性质 (5)数因子分配律 ()k x y kx ky +=+; (6)分配律 ()k l x kx lx +=+; (7)结合律 ()()k lx kl x =; (8)恒等律 1x x =; [数域中一定有1] 则称V 为数域K 上的线性空间。 注意:1)线性空间不能离开某一数域来定义,因为同一个集合, 如果数域不同,该集合构成的线性空间也不同。 (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 算和数乘运算则可以十分抽象。 (3)除了两种运算和八条性质外,还应注意唯一性、封闭 性。唯一性一般较显然,封闭性还需要证明,出现不封闭的情况:集合小、运算本身就不满足。 当数域K 为实数域时,V 就称为实线性空间;K 为复数域,V 就称为复线性空间。 例1. 设R +={全体正实数},其“加法”及“数乘”运算定义为 x y=xy , k k x x =o 证明:R +是实数域R 上的线性空间。 [证明] 首先需要证明两种运算的唯一性和封闭性

1.什么是线性空间什么是线性变换线性变换

1. 什么是线性空间?什么是线性变换?线性变换的秩如果小于空间的维数将会怎样?平方的秩? 2. 描述一下密度矩阵的特征,纯态和混合态的区别(表现在密度矩阵的秩) 3. 什么是U 变换,U 变换对应的矩阵满足什么样的特点。U 矩阵一定是可对角化的吗?对应欧氏空 间的正交变换有什么特点?正交变换对应的矩阵的矩阵元一定是实的吗? 4. 什么是厄米算符,厄米算符的物理意义?对应的矩阵具有什么样的特点?厄米算符的本征值具有 什么样的特征?厄米算符对应的矩阵的矩阵元是实的吗?厄米算符是否可以表示成实矩阵,特点是什么?互相对易的厄米算符具有共同的本征态,具有共同本征态的算符一定是对易的吗?具有共同本征值的呢?厄米算符的和是厄米算符吗?厄米算符的乘积呢?直积呢?不对易的厄米算符一定不可交换吗? 5. exp (A )exp (B )=exp (A+B )?LnA 怎么计算? 6. 简单介绍一下三种picture 的物理意义,态的特征,算符的特征。为什么采用这三种picture ,只有 这三种picture 吗?你觉得相互作用picture 可以用在什么地方?Heisenberg picture 的波函数不随时间演化,本征态呢?与哈密顿量对易算符的本征态呢?本征值怎么样? 7. 传播子的物理意义?路径积分与惠更斯原理有什么联系吗?两个光子能够叠加吗?最小作用原 理和路径积分的联系。 8. 什么是态的纠缠?什么是直积态? 9. 量子力学的五大假设是什么?什么是测量假设?测量假设可以从量子力学的其它假设推导出来 吗?能够从态演化过程推导出来吗?它是一个物理过程吗? 10. EPR 佯谬讲了一些什么内容?说明了什么物理本质? 11. Bell 不等式怎么写?它有什么作用?2),(),(),(),(≤-++=''''b a b a b a b a u u E u u E u u E u u E S 12. 在quantum teleportation 中,对于粒子1的初态10βαψ+=,如果根据粒子1和2的Bell 基测 量结果推知粒子3的量子态为10βαψ-=,10αβψ+=以及10αβψ-=,怎么样才能是粒子3的态恢复到粒子1原来的量子态? 13. 什么是定态? 第二次作业中的2.2题中的(e)小问, 为什么在上一次测量x μ得到0μ+之后隔一个时间间隔t ?再测量x μ,得到0μ+的几率并不完全等于1? 1). 若体系的H 不显含时间t ,在初始时刻(t=0)体系处于某一个能量本征态)()0,(E ψψ=,其中),(),(t r E t r H E E ψψ=,则 ]/exp[)(),( iEt t E -=ψψ

线性变换和矩阵

§3 线性变换和矩阵 一、线性变换关于基的矩阵 设V 是数域P 上n 维线性空间.n εεε,,,21 V 的一组基,现在建立线性变换与矩阵关系. 空间V 中任意一个向量ξ可以被基n εεε,,,21 线性表出,即有关系式 n n x x x εεεξ+++= 2211 (1) 其中系数是唯一确定的,它们就是ξ在这组基下的坐标.由于线性变换保持线性关系不变,因而在ξ的像A ξ与基的像A 1ε,A 2ε,…,A n ε之间也必然有相同的关系: A ξ=A (n n x x x εεε+++ 2211) =1x A (1ε)+2x A (2ε)+…+n x A (n ε) (2) 上式表明,如果知道了基n εεε,,,21 的像,那么线性空间中任意一个向量ξ的像也就知道了,或者说 1. 设n εεε,,,21 是线性空间V 的一组基,如果线性变换?与?在这组基上的作用相同,即 A i ε= B i ε, ,,,2,1n i = 那么A = B . 结论1的意义就是,一个线性变换完全被它在一组基上的作用所决定.下面指出,基向量的像却完全可以是任意的,也就是 2. 设n εεε,,,21 是线性空间V 的一组基,对于任意一组向量n ααα,,,21 一定有一个线性变换?使 A i ε=i α .,,2,1n i = 定理1 设n εεε,,,21 是线性空间V 的一组基,n ααα,,,21 是V 中任意n 个向量.存在唯一的线性变换?使

A i ε=i α .,,2,1n i = 定义2 设n εεε,,,21 是数域P 上n 维线性空间V 的一组基,A 是V 中的一个线性变换.基向量的像可以被基线性表出: ?? ? ?? ? ?+++=+++=+++=. , , 22112222112212211111n nn n n n n n n n a a a A a a a A a a a A εεεεεεεεεεεε 用矩阵表示就是 A (n εεε,,,21 )=(A (1ε),A ?(2ε),…, A (n ε)) =A n ),,,(21εεε (5) 其中 ??? ??? ? ??=nn n n n n a a a a a a a a a A 212222111211 矩阵A 称为线性变换A 在基n εεε,,,21 下的矩阵. 例 1 设m εεε,,,21 是n )(m n >维线性空间V 的子空间W 的一组基,把它扩充为V 的一组基n εεε,,,21 .指定线性变换A 如下 ?? ?+====. ,,1,0,,,2,1,n m i A m i A i i i εεε 如此确定的线性变换A 称为子空间W 的一个投影.不难证明 A 2=A 投影A 在基n εεε,,,21 下的矩阵是

线性变换的核和值域的若干性质的讨论(3)(1)

LUOYANG NORMAL UNIVERSITY 2010届本科毕业论文 线性变换的核和值域的若干性质的讨论 院(系)名称数学科学学院 专业名称数学与应用数学 学生姓名高远晓 学号060414047 指导教师周慧倩讲师 完成时间2010.5

线性变换的核和值域的若干性质的讨论 高远晓 数学科学学院数学与应用数学学号:060414047 指导教师:周慧倩 摘要:本文给出了在什么样的特殊线性变换下,线性变换的核和值域的直和是整个线性空间;线性变换为可逆线性变换;线性变换的核和值域互为正交补. 关键词:线性变换的核和值域;逆变换;直和;正交补 0 引言 线性变换是高等代数中的一个重要的知识点,在线性空间中有举足轻重的地位,不管是在理论研究中还是在实际应用中都有极其重要的地位.这也就要求我们必须在线性变换这方面多多思考,认真学习.在对课本上的知识学习外有必要多看看其他相关的书籍和文献,对自己将来的研究或工作都是有益的. 线性变换的核和值域是线性空间的一个重要概念,除了基本的性质之外,特殊的线性变换还具备一些特殊的性质,同时一些具有特殊性质的线性变换的核和值域的关系也反映了一些特殊的线性变换.文献[1]中已经给出了线性变换相应的性质,我们可以在此基础上,思考线性变换的核和值域的特殊性质.如什么样情况下其直和为整个空间;核和值域还有那些特别的性质;什么情况下其直和互为正交补.并对一些不满足的情况给出了反例. 1基本概念和基本定理 定义1.1 线性变换的核和值域的概念[]2 设σ是数域上P的线性空间V的一个线性变换,σ的全体象组成的集合称为σ的值域,用()V σ表示,所有被σ变成零向量的向量组成的集合称为σ的核,用() 10 σ-表示.

第六章 线性空间与线性变换

第六章 线性空间与线性变换 柴中林 (A) 1. 检验下列集合对于所指的线性运算是否构成实数域上的线性空间: (1)全体n 阶上三角矩阵,对矩阵的加法和数量乘法。 (2)平面上不平行于某一向量的全部向量所成的集合,对向量的加法和数乘运算。 (3)平面上的全体向量对于通常的加法和如下定义的数量乘法:k 。a =0 . 2. 设V 1和V 2都是线性空间V 的子空间,如果V 1∪V 2也是的子空间,求证有:V 1 V 2或V 2 V 1。 3. 检验下列各向量集合是否是R 3的子空间: (1)},0|),,{(213211R x x x x x x V i ∈≥=, (2)}(|),,{(3212有理数)Q x x x x V i ∈=. 4. R 4中,求向量ξ在基α1,α2,α3,α4下的坐标,已知: (1)α1(1,1,1,1), α2=(1,1,-1,-1), α3=(1,-1,1,-1), α4=(1,-1,-1,1), ξ=(1,2,1,1)。 (2)α1(1,1,0,1), α2=(2,1,3,-1), α3=(1,1,0,0), α4=(1,1,-1,-1), ξ=(0,0,0,1)。 5. R 4中,求由基α1,α2,α3,α4到基β1,β2,β3,β4的过渡矩阵,并求向量ξ在指定基下的坐标。已知: (1)α1=(1,0,0,0), α2=(0,1,0,0), α3=(0,0,1,0), α4=(0,0,0,1), β1=(2,1,-1,1), β2=(0,3,1,0), β3=(5,3,2,1), β4=(6,6,1,3)。 ξ=(1,2,1,1)在基β1,β2,β3,β4下的坐标。 (2)α1=(1,1,1,1), α2=(1,1,-1,-1), α3=(1,-1,1,-1), α4=(1,-1,-1,1), β1=(1,1,0,1), β2=(2,1,3,1), β3=(1,1,0,0), β4=(0,1,-1,-1)。 ξ=(1,0,0,-1)在基α1,α2,α3,α4下的坐标。 6. 向量α、β、γ满足0321=++γβαk k k ,且k 1k 2≠0, 求证向量组α、β和向量组β、γ生成相同的向量空间。 7. 判断下面所定义的变换,哪些是线性变换,哪些不是: (1)在线性空间V 中,T (ξ)=ξ+α,其中α∈V 是一已知向量, (2)在R 3 中, T T x x x x x x x T ),,()),,((233221321+=, (3)在R 3中,T T x x x x x x x x T ),,2()),,((13221321+-=, (4)在P[x]n 中,T(f (x ))=f (x +1). 8. 证明线性变换将一个子空间变为一个子空间。 9. 已知矩阵A 与B 相似,C 与D 相似,证明: ???? ??C A 00与???? ??D B 00相似。 10. 设α1,α2,α3,α4是4维线性空间V 的一组基, 线性变换T 在这组基下的矩阵为: ??????? ??--------=7113102/52/92/1323133425T ,

§7.6 线性变换的值域与核.

§7.6 线性变换的值域与核 教学目的 理解值域与核的概念,记忆秩与零度的术语,熟练掌握值域的结构, 及其与核的关系. 重 点 值域的结构,值域与核的关系. 难 点 值域与核的关系. 课 型 新授课 教学过程 定义6:A ——V 上的线性变换(()A L V ∈),A 的值域:{}V A AV ∈=ξξ,其维数叫A 的秩. A 的核:(){ }V A A ∈==-ξξξ,001,其维数叫A 的零度. 易证:AV 与()01-A 均是V 的子空间。 例:在[]n x P 中,()()()x f x f A '=则[]()[]()P A x P x P A n n ==--0,11二者均是[]n x P 的 子空间。 定理10 11A (),dim ,,,n L V V n εεε∈=L 是一个基。 1)12AV (A ,A A )n L εεε=L 2)若1212A(,,)(,,)n n A εεεεεε=L L ,则秩(A )=秩(A ) 证明:1)等AV,:A αααα''∈?=,而1 A n n i i i i i i l a a αεαε=='=?=∑∑ 12(A ,A A )n L αεεε'∴∈L 反过来12(A ,A ,A )A A()AV n i i i i L a a αεεεαεε''∈?=?←∑∑L α'∴是i i a αε=∑的像,AV α'∈故1AV (A ,A )n L εε=L 2)11212(A ,A )A(,,)(,)n n n A εεεεεεεε==Q L L L ∴ 秩1(A)dim AV dim (A ,A )n L εε==L (P271.2第六章 补充题2 )=秩(A ) 换句话说:ψ:A A →,则 秩(A )=秩(A ) 说明:()s L ααα,,,21Λ 是包含s ααα,,,21Λ的最小子空间。 解决了dimAV , 那么-1dimA ?=,

7.6 线性变换的值域与核

第七章 线性变换 学习单元6: 线性变换的值域与核 _________________________________________________________ ● 导学 学习目标: 理解线性变换的值域与核的概念;掌握线性变换的值域的结构;掌握线性变换的核的结构;会求线性变换的值域的维数与基;会求线性变换的核的维数与基。 学习建议: 建议大家多读定义及定理,认真理解定义及定理的条件与结论,结合例题、习题掌握理论内容。 重点难点: 重点:掌握线性变换的值域与核的维数与基的计算。 难点:深刻理解线性变换的值域与核的结构。 _________________________________________________________ ● 学习内容 一、线性变换的值域与核的概念及基本性质 定义 设V 为数域P 上线性空间,(),A L V ∈V 的全体向量在A 下的像组成的集合称为A 的值域,记为()A V ,即 (){()|}A V A V αα=∈。 V 的零向量在A 下的原像组成的集合称为A 的核,记为1(0)A -,即 1(0){|()0}A V A αα-=∈=。 注 也记()A V 为Im A (the image of A ), 1(0)A -为ker A (the kernel of A )。

命题 1(),(0)A V A V -≤。 定义 称dim ()A V 为A 的秩,记为()R A ,称1dim (0)A -为A 的零度,记为()N A 。 二、()A V 及1(0)A -的结构及关系 定理 设V 为P 上n 维线性空间,(),A L V ∈1,,n εεL 为V 的一个基,A 在1,,n εεL 下的矩阵为A ,则 (1)12()((),(),,())n A V L A A A εεε=L ; (2)()()R A R A =; 注:由于A 在不同基下的矩阵相似,而相似矩阵有相同的秩,故计算()R A 时与基的选择无关。 定理 令V 为P 上n 维线性空间,(),A L V ∈1,,n εεL 为V 的基,A 在1,,n εεL 下的矩 阵为A ,则 (1)11(0){(,,)|0}n A X AX εε-==L ; (2)1(0)A -同构于0AX =的解空间; (3)()()N A n R A =-; (4)若1,,t ηηL 为0AX =的一个基础解系,则 1111,(,,),(,,)n t n t αεεαεεηη==L L L 为1(0)A -的一个基。 推论 令V 为P 上n 维线性空间,(),A L V ∈ 则 ()()R A N A n +=。 也即 1dim ()dim (0)dim A V A V -+=。 注:尽管有1dim ()dim (0)dim A V A V -+=,但1()(0)A V A -+却不一定等于V ,原因是

第七章线性变换总结篇(高等代数)

第 7章 线性变换 7.1知识点归纳与要点解析 一.线性变换的概念与判别 1.线性变换的定义 数域P 上的线性空间V 的一个变换σ称为线性变换,如果对V 中任意的元素,αβ和数域P 中的任意数k ,都有:()()()σαβσασβ+=+,()()k k σασα=。 注:V 的线性变换就是其保持向量的加法与数量乘法的变换。 2.线性变换的判别 设σ为数域P 上线性空间V 的一个变换,那么: σ为V 的线性变换?()()()k l k l ,,V ,k,l P σαβσασβαβ+=+?∈?∈ 3.线性变换的性质 设V 是数域P 上的线性空间,σ为V 的线性变换,12s ,,,,V αααα?∈ 。 性质1. ()()00,σσαα==-; 性质2. 若12s ,,,ααα 线性相关,那么()()()12s ,,,σασασα 也线性相关。 性质3. 设线性变换σ为单射,如果12s ,,,ααα 线性无关,那么()()()12s ,,,σασασα 也线性无关。 注:设V 是数域P 上的线性空间,12,,,m βββ ,12,,,s γγγ 是V 中的两个向量组, 如果: 11111221221122221122s s s s m m m ms s c c c c c c c c c βγγγβγγγβγγγ=+++=+++=+++ 记: ()()1121112222121212,,,,,,m m m s s s ms c c c c c c c c c βββγγγ?? ? ? = ? ? ?? 于是,若()d i m V n =,12,,,n ααα 是V 的一组基,σ是V 的线性变换, 12,,,m βββ 是V 中任意一组向量,如果:

高代课件48:关于跟V是由线性变换的值域和核的直和组成有关的若干问题总结

高代课件48:关于跟V 是由线性变换的值域和核的直 和组成有关的若干问题总结 {} (){} ()()()1111一:定义:设是数域上的线性空间,是的线性变换,, 00,则称为的值域,0为的核(也记为Ker(A)) 的维数称为的秩,0的维数称为的零度 二:线性变换的值域和核的性质 1.设V 是数域P 上的线性空间,A 是V 的线性变换,则AV 与A 0都是的子空间,且是的不变子空间,即是子空间。 2:若线性变换A 与B 是可交换的,则A 的核与值域都是V P A V AV A V A A V AV A A A AV A A A V A A ααααα----=∈==∈-()()()()1112n 12n 12n 12n 2B-子空间。 3:设V 是数域P 上的n 维线性空间,A 是V 的线性变换,则dimAV+dimA 04:设A 是n 维线性空间V 的线性变换,则AV 的一组基的原像及A 0的一组基合起来就是 的一组基 5:设V 是数域P 上的n 维线性空间,A 是V 的线性变换,且A 在V 的基,,,下的矩阵是则AV=,A ,,A 同构于,,,其中,,,是矩阵的列向量6:n V A L A L A A V εεεεεεαααααα--=()()()()()3211121 1112r r 1r 21,, ,7:A 0同构于W;其中W 为齐次线性方程组AX=0的解空间例1:设A 是数域P 上n 维线性空间V 的线性变换证明:V=AV A 0dim dim 证明:设dim A 0=r,因为dimAV+dimA 0dimAV=n 设A 0的一组基为,,,,AV 的一组基为,,,则在中存在,n n n r r AV A V A V A V A V AV A V n r V εεεηηηεε+-----+++???⊕?=??=?-?? ()2r 1r 1r 2r 2n 12r 1212r 1212r 1r 22r 1r 21,,使得,,则,,,,,,,是的一组基下面开始从左往右证明: (,,,,,,,) (,A ,,A )(,,,) (,A ,,A ) 因为AV A 0, n n r r n r r n r r n n n A A A V V L AV L A L A V L A V εεηεηεηεεεεεεεεεεεεεεεηηηηηη+++++++++++++++-====?====⊕

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