线性代数

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线性代数

2024-06-12 09:23| 来源: 网络整理| 查看: 265

前面我们学习了行列式和矩阵,主要研究了:行列式的计算,包括:2,3阶行列式的计算,n阶行列式的计算;关于矩阵,主要包括:矩阵的线性运算,矩阵的乘法运算,矩阵的转置运算, 矩阵的秩,矩阵可逆的条件及逆阵的求法,分块矩阵及矩阵方程。 初等变换-----最重要和最经常使用的工具。梯形阵, 初等矩阵。

目录

1. n维向量及其线性运算

2. 向量组的线性相关

3. 相关性判定定理

4. 相关性判定定理的证明

5. 向量组的极大无关组和秩

6. 向量组极大无关组与秩的求法

7. 向量空间

8. 向量组的正交性

1. n维向量及其线性运算 定义1

由数a_1,a_2,...,a_n组成的有序数组,称为n维向量,简称为向量。向量通常用斜体希腊字母\alpha \beta \gamma等表示。

定义2

\alpha =(a_1,a_2,...,a_n),数值\sqrt{a_1^2+a_2^2+...+a_n^2}称为向量\alpha的长度或范数或模,记为||\alpha ||

 

n维向量的线性运算

线性组合

向量组等价

2. 向量组的线性相关 定义

让非零向量的系数为0,零向量的系数不为0,存在一组不全为0的数可以使得k_1\alpha_1+...+k_m\alpha_m=0,所以线性相关。

讨论向量组的相关性

系数行列式=0,线性相关:

系数行列式\neq0,说明有唯一零解,线性无关:

 

3. 相关性判定定理 定理1

下面证明唯一性:

定理3

在一个向量组中,若有一个部分向量组线性相关, 则整个向量组也必定线性相关,反之不成立。

推论:一个线性无关的向量组的任何非空的部分向量组都 线性无关。

定理4

 

我们已经用三种方法做过上面这个题了:

1)用定义证明,若组合系数不全为0,则线性相关。

2)其中的一个向量,可以用剩余的向量线性表示,则线性相关。

3)将向量组排成矩阵(转换为梯形阵),由矩阵的秩决定。

推论:

定理5

4. 相关性判定定理的证明 定理4的证明

前m-1行,每一行乘以-k_i,加到最后一行。

rm,r+1\leq m,m个向量中的部分向量(r+1)线性相关,那么m个向量也线性相关。 

定理5的证明

 

 

5. 向量组的极大无关组和秩 极大无关组

向量组的秩

 

向量组的等价

 

6. 向量组极大无关组与秩的求法 向量组秩的求法

极大无关组的求法

列摆行变换(把向量组摆成矩阵的各个列)

注意一定要列摆行变换,得到矩阵的秩就是向量组的秩。

我们已经看到:用矩阵可以解决向量组的问题,实际上,用向量组也可以解决矩阵的问题。

证明: 

如果一个向量组中的每个向量可以由另一个向量组表示,那么该向量组的秩小于等于另一个向量组的秩。

练习

B的列向量线性无关 等价于 B的列向量组的秩为n 等价于 矩阵B的秩为n(列摆行变换)。

                 n = r(E_n) = r(AB) \leq min\{r(A),r(B)\}/r(B) \leq min\{m,n\}/n

                                                   n\leq r(B)\leq n,r(B)=n

7. 向量空间 向量空间及其子空间

向量空间的基与维数

 

向量在基下的坐标

矩阵方程法:

待定系数法:

 

8. 向量组的正交性 向量的内积

向量的夹角

                                             cos \theta = cos\vec{\alpha},\vec{\beta} \frac{\vec{\alpha}\vec{\beta}}{||\vec{\alpha}||||\vec{\beta}||}

向量的正交性

正交向量组一定线性无关向量组,反之不成立。

向量组的正交规范化

正交矩阵

下面证明列向量组的情形:

 



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