由n個按照次序排成的數組成的陣列叫n維向量,每個數稱為該向量的n的分量,其中第i個數
n維列向量記作:
幾點說明:
向量組:n個同維的行向量(列向量)組成的集合向量組。
m個n維列向量所組成的向量組a:a
1 構成了n*m的矩陣,記作a=(a
1 ,a
2 … a
m )
注:這裡n維列向量,即可看作行有n個。
m個n維行向量所組成的向量組
給定向量組
則稱為向量組a的線性組合。其中
如果向量
特別的:
兩個向量組可以相互線性表示,叫做第乙個向量組等價於第二個向量組。向量組等價的性質:
反身性:向量組和自己等價,a~a。
對稱性:向量組可以相互等價,a~b則b~a
傳遞性: 向量組1等價於向量組2,向量組2等價於向量組3則,向量1等價於向量組3,即a~b,b~c則a~c
線性無關即等價於以下命題:
線性不相關
找不到一組不全0的
幾種情況:
關於單個向量
關於向量組
逆否命題整體組線性無關 則部分組也線性無關也成立。
逆否命題線性相關的向量組截短之後的向量組也線性相關。這裡截斷時仍保留原有的係數即可(因之前已經找不到不全為0的係數)。
比如 b=(3,0,0,4),
如果截短,如果須按
由定義則取原有係數不變(至少含不全為0係數),新增的向量(組)係數全部取0即可。(外部部分行代替整體行,可理解成內部有線性關係再外延還是有這個線性關係)
由線性無關定義則原係數均為0,則取部分組時也是線性無關。(外部全體不行則部分不行)
由線性無關定義則原係數均為0,則向量組裡每個向量裡新接個元素係數為0時才能滿足線性表示的定義,亦無關。(內部無關則擴大後仍無關)
由定義則取原有係數不變(至少含不全為0係數),截斷的向量(組)係數仍取原有的。(內部相關則縮小後仍相關)
針對n個n維的向量(向量的個數等於向量的維數,向量組的另外中說法)線性無關的充要條件是它的行列式不等於0(齊次方程係數行列式不等於0,必有唯一0解,即係數全為0),線性相關的充要條件是它的行列式等於0
兩點說明:
不是線性組合充要條件方程無解。
線性無關的充要條件是方程只有零解。
極大無關組
假設有向量組a:a
1 ,a
2 … a
m 的部分組和部分組a
1 ,a
2 … a
k (這裡k小於等於m,可從向量組裡挑選)滿足如下條件:
1) 部分組之間線性無關
2) 向量組裡每個向量均可由該部分組線性表示。
3)該向量組的向量個數最大
則成這樣的部分向量組為極大線性無關組。
不難發現,極大無關組有如下特點:
任意兩個極大無關組含向量個數是相同的。
極大無關組不唯一
極大無關組求解步驟:
1) 原始矩陣均按照列組成向量
2) 只應用行變換,形成行簡化階梯型
3) 首非零元所在列為極大無關組
4) 其餘向量的係數用簡化階梯型按列填充
極大無關組含向量的個數,記作
向量秩的特點:
一定小於等於向量的維數,因為當找的向量個數大於維數時線性相關。
向量組的秩大於0小於等於向量個數和向量維數的較小者。min
線性代數之基本向量
線性代數之基本向量 什麼是線性代數,它有什麼特點?概念書籍上有的是,但是它的特點其實就只有兩個 1 可加性 就是說f x1 x2 f x1 f x2 2 比例性 就是說f kx kf x 可加性代表了和的函式等於函式的和,這個好理解,就是單純的加法,比例性代表了比例的函式等於函式的比例,就是說原因和...
線性代數之向量空間
0.儘管我們在大多數情況下我們以rn作為向量空間的研究物件,但實際上有很多非rn形式的向量空間。例如,最高次冪為n的多項式空間。這裡我們需要區分向量空間和向量座標 向量空間可能是非rn形式,但向量的座標一定是rn的。x是向量 x b是x在基b下的座標。0.5 mxn矩陣將rn對映到rm 可簡記為m ...
線性代數 向量1
向量 n 個數 a 1,a 2,a n 組成的有序陣列 a 1,a 2,a n 被稱作向量,分量數稱為向量的維數,向量可以寫作行,稱為行向量,如 a 1,a 2,a n 向量寫作列,稱為列向量,如 left begina 1 a 2 a n end right 本質上沒有區別,但是形式上有區別。零向...