3-3线性相关性

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三个向量组线性相关的充要条件

三个向量组线性相关的充要条件

三个向量组线性相关的充要条件
线性相关指的是三个向量组存在一定的线性关系。

三个向量的线性相关的充要条件是,他们必须满足如下条件:
1、三个向量必须满足不等式,也就是说他们是独立的。

比如向量A=(2,3,4),
B=(4,6,8),C=(8,12,16),系数矩阵存在一定的正负关系。

2、三个向量之间的线性相关可以用矩阵的乘法描述,也就是说,如果三个向量组满足系
数矩阵乘法,那么他们就存在线性相关的关系。

3、三个向量组的线性相关也可以用单位向量的相成描述,也就是说,如果三个向量的每
个分量的绝对值都一样,那么他们也是线性相关的。

4、三个向量的线性相关也可以用几何视图来表示,也就是说,如果三个向量的点乘是1
或者-1的话,那么他们也是线性相关的。

综上所述,三个向量组存在线性相关的充要条件是,他们必须满足独立性、系数矩阵乘法、单位向量相成和几何视图等描述方式,点乘结果也必须是1或者-1。

了解了三个向量线性相关的充要条件,可以帮助我们更好地分析三个向量之间的关系,也能够更深入地了解三
个向量组的特点。

3.2向量 3-3 向量组的线性相关性

3.2向量 3-3 向量组的线性相关性
n 维向量写成一列,称为列向量,也就是列 矩阵,通常用 a ,b, , 等表示,如: a1 a2 a a n
线性代数课件 hty 4
注意 1.行向量和列向量总被看作是两个不同的 向量; 2.行向量和列向量都按照矩阵的运算法则 进行运算; 3.当没有明确说明是行向量还是列向量时, 都当作列向量.
向量组 a1, a 2 ,, a n 称为矩阵A的列向量组.
线性代数课件 hty 10
类似地, 矩阵A (aij )mn 又有m个n维行向量
a11 a12 a 21 a 22 A ai1 ai 2 a m1 a m 2
T 1 T 2
a1 n a2n a in a mn
a12 a 22 am 2
a1 s 1 T T a 2 s 2 T a ms s
线性代数课件 hty
20
设矩阵A经初等行变换变成B,则B的每个行 向量都是A的行向量组的线性组合,即B的行向量 组能由A的行向量组线性表示. 由初等变换可逆性 可知,A的行向量组能由B的行向量组线性表示, 于是A的行向量组与B的行向量组等价.
所以,确定飞机的状态,需用6维向量 a ( x , y , z , , , )
线性代数课件 hty 9

四、向量、向量组与矩阵
若干个同维数的列向量(或同维数的行向量) 所组成的集合叫做向量组. 例如 矩阵A (a ij ) 有n个m维列向量 mn aj a1 a 2 an a11 a12 a1 j a1n a 21 a 22 a 2 j a 2 n A a m 1 a m 2 a mj a mn

3§3 线性相关性

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

3-2向量组的线性相关与线性无关

3-2向量组的线性相关与线性无关

的线性组合 解 设存在四个数 x1 , x2 , x3 , x4 ,使得
β = x1α1 + x2α 2 + x3α 3 + x4α 4

1 1 1 1 1 2 1 1 −1 =x +x −1 + x3 + x4 1 2 1 1 −1 1 −1 1 1 −1 −1 1
亦即( x1 + x 3 )α 1 + ( x1 + x 2 )α 2 + ( x 2 + x 3 )α 3 = 0, 线性无关, 因 α 1,α 2,α 3 线性无关,故有
x 1 + x 3 = 0, x 1 + x 2 = 0, x + x = 0. 2 3
1 0 1 由于 1 1 0 = 2 ≠ 0 0 1 1
全为零的数 k1 , k 2 ,L , k m 使 r r r r k1α 1 + k 2α 2 + L + k mα m = 0
则称向量组A是线性相关的,否则称它线性无关. 是线性相关的,否则称它线性无关. 1. α 1 , α 2 , L , α n 线性无关 ⇔ 只有当 k1 = L = k n = 0时 ,
才有 k1α 1 + k 2α 2 + L + k nα n = 0 成立 .
2. 对于任一向量组 , 不是线 性无关就是线性相关 .
3.向量组只包含一个向量α 时, 若α = 0 则 α 线性相关, 若α ≠ 0, 则 α 线性无关 .
4.包含零向量的任何向量 组是线性相关的 .
5.对于含有两个向量的向 量组, 它线性相关的 充要条件是两向量的分 量对应成比例 .

3-2-2向量组的线性相关性的判定

3-2-2向量组的线性相关性的判定
a11k1 a12 k2 a1s k s 0 a k a k a k 0 21 1 22 2 2s s a k a k a k 0 ns s n1 1 n 2 2 b1k1 b2 k2 bs k s 0
即, 表示式是唯一的.

a11 a21 as1 a12 a22 as 2 1 , 2 , , s a1n a2 n asn
a s1 a11 a21 a a a 12 22 s2 1 , 2 , , s asn a1n a2 n b b b 1 2 s
证明 由已知, 存在不全为零的数k1,k2 , …,kr, l ,使
k11+k22+ …+krr+l =0 若l =0, 则k11+k22+ …+krr=0, 矛盾. 所以l 0, 于是
β α1 α2 αr
k1 l k2 l kr l
若有: =k11+k22+ …+krr=l11+l22+ …+lrr 则有: 所以: (k1 l1)1+(k2 l2)2+ …+(krl1)r=0 k1 l1=k2 l2= …=k+ …+kss=0, 故 k1=k2= …=kr=0 所以1, 2,…, s 线性无关.
不妨设k10, 则有: α1
k2 k1
α2 α3 αs
k3 k1 ks k1
充分性:不妨设1可由2, …,s线性表示, 即存在一组 数k2,,…,ks使: 1=k22+ …+kss , 于是有 1+k22+ …+kss =0

3章3节 向量组的线性相关性

3章3节  向量组的线性相关性

即:部份相关, 则全组相关; ?全组无关, 则部份无关。 ?
定理4 若向量组1 ,2 ,, s, 线性相关,而向量组
则向量 可由1 ,2 ,, s线性表示, 1 ,2 ,, s线性无关,
且表示法唯一。
无关组加一个后相关, 则后加者由原组表出法唯一。
定理5 设有两向量组 A:1 , 2 ,, s ; B:1 , 2 ,, t ;
定义1 给定向量组A : 1 , 2 ,, s , 如果存在不全为零的数
k1 , k2 ,, ks , 使k11 k22 ks s 0, 则称向量组
线性相关 ,否则称为线性无关 。
与上一节对应,本定义相当于零向量由一组向量线性表出
(线性组合), 但这里要求k1 , k2 ,, ks不全为零。
§ 3.3 向量组的线性相关性
上一节分析了某向量与一组向量的线性组合关系,
以及线性组合的表示, 这一内容对应非齐次线性方程组
的有解判断以及求解的内容。为下一步学习向量之间的
相关性做好了理论准备,
本节将分析一组向量内各向量之间的线性相关性。 这一内容则对应齐次线性方程组的有解判断以及求解的
内容。
一、线性相关性概念
秩小于向量的个数s。
即为齐次线性方程组系数矩阵的秩小于未知数个数 ——有非零解。
推论1 s个n维列向量1 ,2 ,, s线性无关(线性相关)的
充要条件是: 矩阵A (1 ,2 , s )的秩(等于)小于向量的个数s。
齐次线性方程组系数矩阵的秩等于未知数个数 ——仅有零解;
推论2 n个n维列向量1 ,2 ,, s线性无关(线性相关)的
1 0 2 r r = 1 2 4 2 1 r3 r1 1 5 7

3-2 向量组的线性相关性


一、解的判定定理 二、方程组的求解

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结束
第二节 向量组的线性相关性
• • • • 一、n 维向量的定义及线性运算 二、向量组的线性相关性的定义 三、向量组的线性相关性的判定 四、向量组的线性相关性的系列性质
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x1(a1+a2)+x2(a2+a3)+x3(a3+a1)=0, 亦即 (x1+x3)a1+(x1+x2)a2+(x2+x3)a3=0. 因为a1, a2, a3线性无关, 故有
x1+ x3 =0 x1+ x2 =0 . x2 + x3 =0
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1 2 4 1 2 4 r 1 0 2 r r 0 −5 −5 ~ 0 1 1 ~ 0 1 1 , ~0 3 3 0 0 0 0 0 0 0 −9 −9 0 0 0 0 0 0 所以R(a1, a2, b1)=R(a1, α2), 从而方程组有解, 即b1可由a1, a2线 性表示, 且存在x1=2, x2=1, 使2a1+a2=b1. 定理1 定理 向量b能由向量组A: a1, a2, ⋅⋅⋅, am线性表示的充分必要条 件是矩阵A=(a1, a2, ⋅⋅⋅, am)与矩阵B=(a1, a2, ⋅⋅⋅, am, b)的秩相等, 即R(A)=R(B). 1 2 4 2 −1 3 T T T (a1 , a2 , b ) = 1 −1 1 −1 3 1 11
例5 已知向量组a1, a2, a3线性无关, b1=a1+a2, b2=a2+a3, b3=a3+a1, 试证向量组b1, b2, b3线性无关. 证法二 把已知的三个向量等式写成一个矩阵等式

3-3向量组的秩

规定仅含零向量的向量组秩为零; 规定仅含零向量的向量组秩为零; 规定仅含零向量的向量组秩为零 任意含非零向量的向量组的秩大于或等于1; 任意含非零向量的向量组的秩大于或等于1; 任意含非零向量的向量组的秩大于或等于 线性无关向量组的秩即向量组所含向量个数; 线性无关向量组的秩即向量组所含向量个数; 线性无关向量组的秩即向量组所含向量个数 线性相关的向量组的秩小于向量组所含向量个数; 线性相关的向量组的秩小于向量组所含向量个数; 线性相关的向量组的秩小于向量组所含向量个数 在秩为r的向量组中,任意r+1个向量必线性相关, 在秩为r的向量组中,任意r 个向量必线性相关, 在秩为 任意r 任意r个线性无关的向量构成的向量组都是极大线 性无关组。 性无关组。
例如: 为所有n维向量构成的向量组 维向量构成的向量组, 例如:Rn为所有 维向量构成的向量组,则
1 0 0 1 L, 标准单位向量组ε1 = , ε 2 = , M M 0 0 0 0 εn = ; M 1
与向量组
1 1 1 0 1 L, 1 α1 = , α2 = , αn = , M M M 0 0 1
由定理3.11 定理 的证明可知
… 设 A 行(列) B,则A、B的列(行)向量组 则 、 的 行 向量组 同时相关同时无关) 有相同的线性关系 (同时相关同时无关 . 同时相关同时无关
此性质包含下列含义:(对 的列向量而言) 此性质包含下列含义 对A, B的列向量而言 的列向量而言 (1)向量组α1,α 2, ,α n中任意r个向量α i 1 ,α i 2 ,Lα ir L
第三章
向量组的线性相关性
中南财经政法大学信息系
找出向量组中包含向量最多的线性无关的部分组 找出向量组中包含向量最多的线性无关的部分组: 包含向量最多的线性无关的部分组

3-3线性相关性-PPT精品文档

c1r xr c2r xr crr xr c1n xn d1 c2n xn d2 crn xn dr 0 dr1 00 00
(1)
c11 x1 c12 x2 c22 x2 消元法
(5)

10
例1
判断向量 能否由向量组 1, 2, 3 线性表出.
若能,写出它的一个线性组合.

( 2 , 1 , 3 , 4 )
1
( 1 , 2 , 3 , 1 ) , ( 5 , 5 , 1 2 , 1 1 ) , ( 1 , 3 , 6 , 3 ) 2 3
n 维向量空间,记作 P
§3.3 线性相关性
n

7
线性方程组
a a 1 1x 1 a 1 2x 2 1 nx n b 1 a a 2 1x 1 a 2 2x 2 2nx n b 2 a x a x a x b s n n s s1 1 s2 2
(1)
每个方程对应一个向量,方程的解也是一个向量
对方程组(1)的增广矩阵作初等行变换化阶梯阵
1 2 A 3 1 5 5 12 11 1 3 6 3
1 2 1 0 0 3 0 4
5 3 0 0
1 1 0 0
1 2 1 0 2 3 3 1 0 1 13 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
其中
§3.3 线性相关性
c 0 , i 2 ,, r . i i
2
1° dr1 0 时,方程组(5)无解,从而(1)无解. 2° dr1 0 时,方程组(5)有解,从而(1)有解, n i) 若 r .方程组有唯一解. n ii) 若 r .方程组有无穷多解.

3-3向量组的秩与矩阵的秩

6 上一页 下一页 返 回
例如 3维行向量组A :
1 1, 2, 1 , 2 2, 3,1 , 3 4,1, 1
易知向量组A是线性相关的. 但向量组1 , 2 或 2 , 3或 3 , 1都是线性无关的, 因而都是 A 的极大无关组.
说明:极大无关组不唯一.
Ir 例如矩阵 A 0
0 0
不难看出矩阵A的行秩为 r, A的列秩也为 r , A的行秩等于列秩且等于矩阵A的秩. 下面说明任何矩阵A的行秩与列秩都是相等 的,它们都等于A的秩.
9 上一页 下一页 返 回
引理1 两个n维列向量组 α1 ,α2 ,..., αs 与 β1 , β2 ,..., βs , 若存在可逆的 n n 矩阵P , 使得
T能由A线性表示,而A能由T线性表示显然,因此
极大无关组A与向量组T等价.
上一页 下一页 3 返 回
定理3.9 向量组的极大无关组所含向量个数相同.
证明 因向量组的极大无关组都与向量组本身等价, 由等价的传递性知, 任意两个极大无关组也等价,故 所含向量个数相同.
定理说明向量组的极大无关组所含向量个数与 极大无关组的选取无关,反映了向量组的性质.
定义3.16 向量组T的极大无关组所含向量个数称
为向量组的秩.记为 r(T).
4 上一页 下一页 返 回
定理3.10 等价的向量组具有相同的秩. 定理3.11 如果向量组(I)能由向量组(II)线性表示, 则向量组(I)的秩小于或等于向量组(II)的秩. 证 因为向量组(I)可以由向量组(II)线性表示, 利用定理3.1,所以向量组(I)的极大线性无关组 可以由向量组(II)的极大线性无关组线性表示. 进而由推论3可知,向量组(I)的秩不超过向量 组(II)的秩.
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p
故α1 ,L ,α t 可由γ 1 ,L , γ p线性表出
高等代数
三、线性相关性 1、线性相关
定义1 定义1:如果向量组α1 ,α 2 ,L ,α s ( s ≥ 2)中有一向量 可经其余向量线性表出, 可经其余向量线性表出,则向量组 α1 ,α 2 ,L ,α s 称为线性相关的. 称为线性相关的 线性相关
ε 1 = (1,0,L ,0), ε 2 = (0,1,L ,0), L , ε n = (0,0,L ,1)
的一个线性组合. 的一个线性组合. 事实上, 事实上, 对任意 α = (a1 , a2 ,L , an ) , 都有
α = a1ε 1 + a2ε 2 + L + anε n .
ε 1 , ε 2 ,L , ε n也称为 n 维单位向量组. 维单位向量组.
α1 ,α 2 ,L ,α s , β 线性相关,则 β 可经向量组 线性相关, α1 ,α 2 ,L ,α s 线性表出 且表示式唯一。(习题3) 线性表出,且表示式唯一 且表示式唯一。 习题3)
3、线性相关性的重要性质 1)充要条件
高等代数
判断向量组 α i = (ai 1 , ai 2 ,L , ain ), i = 1,2,L , s 是否线性相关就是看方程 x1α1 + L + xsα s = 0 有无非零解, 有无非零解,即齐次线性方程组 a11 x1 + a21 x2 + L + a s1 x s = 0 a12 x1 + a22 x2 + L + a s 2 x s = 0 (∗) LLLLLLLLLLL a x + a x + L + a x = 0 2n 2 sn s 1n 1 有无非零解,故 有无非零解 故
高等代数
简证: 简证:两向量组相对应的齐次线性方程组分别为
a11 x1 + a21 x2 + L + a s1 x s = 0 a12 x1 + a22 x2 + L + a s 2 x s = 0 LLLLLLLLLLL a x + a x + L + a x = 0 2n 2 sn s 1n 1
α1 lα3 α3 α2 kα2
高等代数
定义1 称为线性相关 定义1':向量组α1 ,α 2 ,L ,α s ( s ≥ 1) 称为线性相关 向量组 的, 如果存在 P 上不全为零的数 k1 , k2 ,L , k s, 使
k1α1 + k2α 2 + L + k sα s = 0.
定义1 定义1 是一致的. 注: 在 s ≥ 2 时,定义1与定义1′是一致的. 例2 判断下列向量组是否线性相关. 判断下列向量组是否线性相关
高等代数
二、向量组的等价 1、定义
若向量组 α1 ,α 2 ,L ,α s 中每一个向量 α i ( i = 1,2,L , s ) 皆可经向量组 β 1 , β 2 ,L , β t 线性表出,则称向量组 线性表出,
α1 ,α 2 ,L ,α s 可以经向量组 β 1 , β 2 ,L , β t 线性表出; 线性表出;
注: 特殊情形
1)向量组 α1 ,α 2 线性相关 ⇔ α1 ,α 2 成比例 ) 成比例.
⇔ α1 =kα 2或α 2 =kα1
⇔ α 1 , α 2共线
2)任意一个含零向量的向量组必线性相关. )任意一个含零向量的向量组必线性相关.
高等代数
3) 向量组{ α1,α2 ,α3 }线性相关 ⇔ 其中一向量可由其余两向量线性 表示(共面) α1 = kα2 + lα3 ( α1 在 α2 和 α3 所确定的平面上). ,如
高等代数
4)一个向量组中若部分向量线性相关,则整个向 )一个向量组中若部分向量线性相关, 整个向 部分向量线性相关 量组也线性相关; 量组也线性相关; 相关 一个向量组若线性无关,则它的任何一个部分组 一个向量组若线性无关,则它的任何一个部分组 无关 任何一个部分 都线性无关 无关. 都线性无关 5)如果向量组 α1 ,α 2 ,L ,α s 线性无关,而向量组 ) 线性无关 而向量组
高等代数
定义2:若向量组 α1 ,α 2 ,L ,α s 不线性相关,则称 定义2 若向量组 不线性相关,
k1 , k2 ,L , k s ,使 使
k1α1 + k2α 2 + L + k sα s = 0
线性无关的. 则称向量组 α1 ,α 2 ,L ,α s 为线性无关的
注: 换句话说,对于一个向量组 α1 ,α 2 ,L ,α s , 若由 换句话说,
例1
线性表出. 判断向量 α 能否由向量组 α1 ,α 2 ,α 3 线性表出
高等代数
若能,写出它的一个线性表示式. 若能,写出它的一个线性表示式.
α = (2, −1,3,4)
α1 = (1,2, −3,1), α 2 = (5, −5,12,11), α 3 = (1, −3,6,3)
解:设α = k1α1 + k2α 2 + k3α 3,即有方程组
(∗1)
a11 x1 + a21 x2 + L + a s1 x s = 0 LLLLLLLLLLL (∗2) a x + a x +L+ a x = 0 n s a 1n 1x +2a 2 x + Lsn a + s ,n +1 x s = 0 2,n +1 2 1,n+1 1 (∗2)的解全是(∗1)的解,故(∗1)只有零解 ⇒ (∗2)只有零解.
α = k1 β 1 + k2 β 2 + L + k s β s
注:
成比例. ①若 α = k β ,也称向量 α 与 β 成比例
可由任一向量组线性表出 ②零向量0可由任一向量组线性表出. 向量 可由任一向量组线性表出.
高等代数
③一向量组中每一向量都可由该向量组线性表出. 一向量组中每一向量都可由该向量组线性表出. ④任一 n 维向量 α = ( a1 , a2 ,L , an ) 都是向量组
线性相关. 所以 α1 ,α 2 ,α 3 线性相关. 令 k3 = 1, 则有
{
k1 = −3, k2 = 1, k3 = 1, 使 k1α1 + k2α 2 + k3α 3 = 0.
2、线性无关
线性无关的. 向量组 α1 ,α 2 ,L ,α s 为线性无关的 即 中不全为零的数 若不存在 P 中不全为零的数
§3 线性相关性

高等代数
重点与难点: 重点与难点:

1. 线性组合 2. 向量组等价 3. 线性相关性 4. 极大无关组
●▲ ●▲

高等代数
一、线性组合 1.定义 1.定义
如果有数域P 如果有数域 中的数 k1 , k2 ,L , k s , 使
的一个线性组合 线性组合, 则称向量 α 为向量组 β 1 , β 2 ,L , β s的一个线性组合, 其中 k1 , k2 ,L , k s 叫做这个线性组合的系数. 叫做这个线性组合的系数 系数. 若向量α 可表成向量组 β 1 , β 2 ,L , β s 的一个线性组 线性表出. 合,则称向量 α 可由向量组 β 1 , β 2 ,L , β s 线性表出
j =1 m =1 s p
则α i = ∑ kij ∑ l jmγ m = ∑ ∑ kij l jmγ m = ∑ ∑ kij l jmγ m
j =1 m =1 j =1 m = 1 m =1 j =1
s
p
s
p
p
s
s = ∑ ∑ kij l jm γ m , i = 1,L , t m =1 j =1
是否线性相关?若线性相关, 是否线性相关?若线性相关,求一组非零数
k1 , k2 , k3 , 使 k1α1 + k2α 2 + k3α 3 = 0.
解: 设 k1α1 + k2α 2 + k3α 3 = 0, 即有方程组
k1 + 2k2 + k3 = 0 −2k1 + k2 − 7 k3 = 0 , 解之得 k1 = −3k3 , k3 为任意数 k2 = k3 3k1 + 9k3 = 0
α1 ,L ,α s线性无关 ⇔ (∗)只有零解; α1 ,L ,α s线性相关 ⇔ (∗)有非零解。
特别地,对于 特别地,对于n 个 n 维向量
高等代数
α i = (ai 1 , ai 2 ,L , ain ), i = 1,2,L , n
a11 a12 系数行列式 | A |= L a1n a21 a22 L a2 n L L L L a n1 an 2 L ann
若两个向量组可以互相线性表出,则称这两个 若两个向量组可以互相线性表出, 向量组等价. 向量组等价.
注:
高等代数
①每一个向量组都可以经它自身线性表出; 每一个向量组都可以经它自身线性表出; ②线性表出具有传递性,但不具对称性。 线性表出具有传递性,但不具对称性。 反例 证
2、等价的性质
向量组之间的等价关系具有: 向量组之间的等价关系具有: 1) 反身性 2) 对称性 3) 传递性
高等代数
证明:α1 ,L ,α t 可由β 1, , β s线性表出,β 1, , β s可由 L L
γ 1 ,L , γ p线性表出 ⇒ α1 ,L ,α t 可由γ 1 ,L , γ p线性表出
证:α i = ∑ kij β j , i = 1,L , t ; β j = ∑ l jmγ m , j = 1,L , s
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