矩阵分析(三):矩阵的列空间、行空间与零空间
【定义1:列空间】
若A=[a1,a2,⋯,an]∈Cm×n{\bf A}=[{\bf a}_1,{\bf a}_2,\cdots,{\bf a}_n]\in \mathbf{C}^{m \times n}A=[a1,a2,⋯,an]∈Cm×n为复矩阵,则其列向量的所有线性组合的几何构成一个子空间,称为矩阵A{\bf A}A的列空间(column space)或列张成(column span),用符号Col(A{\bf A}A)表示,即有
Col(A)=Span{a1,a2,⋯,an}={y∈Cm∣y=∑j=1nαjaj,αj∈C}\begin{matrix}{\rm Col}({\bf A})={\rm Span}\{{\bf a}_1,{\bf a}_2,\cdots,{\bf a}_n\}\\ =\{{\bf y}\in \mathbf{C}^m|{\bf y}=\sum_{j=1}^{n}\alpha_j{\bf a}_j,\alpha_j\in\mathbf{C}\}\end{matrix} Col(A)=Span{a1,a2,⋯,an}={y∈Cm∣y=∑j=1nαjaj,αj∈C}
【定义2:行空间】
类似地,矩阵A{\bf A}A的复共轭行向量r1∗,r2∗,⋯,rm∗∈Cn{\bf r}^*_1,{\bf r}^*_2,\cdots,{\bf r}^*_m\in \mathbf{C}^{n}r1∗,r2∗,⋯,rm∗∈Cn的所有线性组合的几何称为矩阵A{\bf A}A的行空间(row space)或行张成(row span),用符号Row(A{\bf A}A)表示,即有
Row(A)=Span{r1∗,r2∗,⋯,rm∗}={y∈Cn∣y=∑i=1mβiri∗,βi∈C}\begin{matrix}{\rm Row}({\bf A})&=&{\rm Span}\{{\bf r}^*_1,{\bf r}^*_2,\cdots,{\bf r}^*_m\}\\ &=&\{{\bf y}\in \mathbf{C}^n|{\bf y}=\sum_{i=1}^{m}\beta_i{\bf r}^*_i,\beta_i\in\mathbf{C}\}\end{matrix} Row(A)==Span{r1∗,r2∗,⋯,rm∗}{y∈Cn∣y=∑i=1mβiri∗,βi∈C}
【注:】
1)显然有Row(A)=Col(AH){\rm Row}({\bf A})={\rm Col}({\bf A}^{\rm H})Row(A)=Col(AH)。
2)行空间和列空间是直接针对矩阵Am×n{\bf A}_{m \times n}Am×n本身定义的向量子空间。另外还有两个向量子空间不是直接用矩阵A{\bf A}A定义,而是通过矩阵变换Ax{\bf Ax}Ax定义的。这两个子空间是影身或变换的值域和零空间。
【定义3:值域】
若A∈Cm×n{\bf A}\in \mathbf{C}^{m\times n}A∈Cm×n,则A{\bf A}A的值域定义为
Range(A)={y∈Cm∣Ax=y,x∈Cn}{\rm Range}({\bf A})=\{{\bf y}\in \mathbf{C}^m|{\bf Ax}={\bf y},\ {\bf x}\in \mathbf{C}^n\} Range(A)={y∈Cm∣Ax=y, x∈Cn}
【定义4:零空间或核(Kernel)】
矩阵A{\bf A}A的零空间(null space)也称A{\bf A}A的核(Kernel),定义为满足齐次线性方程Ax=0{\bf Ax}={\bf 0}Ax=0的所有解向量的集合,即
Null(A)=Kel(A)={x∈Cn∣Ax=0}{\rm Null}({\bf A})={\rm Kel}({\bf A})=\{{\bf x}\in \mathbf{C}^n|{\bf Ax}={\bf 0}\} Null(A)=Kel(A)={x∈Cn∣Ax=0}
类似地,AH{\bf A}^{\rm H}AH的零空间定义为
Null(AH)=Kel(AH)={x∈Cm∣AHx=0}{\rm Null}({\bf A}^{\rm H})={\rm Kel}({\bf A}^{\rm H})=\{{\bf x}\in \mathbf{C}^m|{\bf A^{\rm H}x}={\bf 0}\} Null(AH)=Kel(AH)={x∈Cm∣AHx=0}
【性质】
(1)矩阵的值域就是矩阵的列空间;
Range(A)=Col(A){\rm Range}({\bf A})={\rm Col}({\bf A})Range(A)=Col(A)
(2)矩阵转置的值域就是矩阵的行空间;
Range(AH)=Row(A){\rm Range}({\bf A}^{\rm H})={\rm Row}({\bf A})Range(AH)=Row(A)
(3)矩阵行空间的正交补是矩阵的零空间;
(Row(A))⊥=Null(A)({\rm Row}({\bf A}))^{\bot}={\rm Null}({\bf A})(Row(A))⊥=Null(A)
(4)矩阵列空间的正交补是矩阵转置的零空间。
(Col(A))⊥=Null(AH)({\rm Col}({\bf A}))^{\bot}={\rm Null}({\bf A}^{\rm H})(Col(A))⊥=Null(AH)
矩阵分析(三):矩阵的列空间、行空间与零空间相关推荐
- 再理解:零空间、行空间、列空间、左零空间、基础解系、极大线性无关组、齐次解、非齐次解之间的关系
再理解:零空间.行空间.列空间.左零空间.基础解系.极大线性无关组.齐次解.非齐次解之间的关系 1.再理解:零空间.行空间.列空间.左零空间.基础解系.极大线性无关组.齐次解.非齐次解之间的关系 1. ...
- 线性代数(十) : 矩阵的列空间与零空间
列空间和零空间可以用来求解一个线性映射的值域以及讨论线性方程组解的情况以及可逆性 0 本节用到的概念: 线性组合,子空间 线性映射 1 矩阵与列向量 一个矩阵乘一个列向量可以理解为这个矩阵中所有列向量 ...
- 线性代数学习笔记5-1:正交的向量/空间、正交补(行空间和零空间正交)
向量的正交 向量x\boldsymbol xx和向量y\boldsymbol yy正交的定义: 就是说它们的点积 / 内积为零:x⋅y=0\boldsymbol x\cdot\boldsymbol y ...
- 20211003 矩阵的值域(列空间)和核空间(零空间)
对于A∈Rm×nA \in \mathbb{R}^{m\times n}A∈Rm×n, AAA的值域(AAA的列空间)为AAA的所有列向量张成的空间V1V_1V1; ATA^{T}AT的值域(AAA ...
- 空间的一组基matlab,有关线性代数的Matlab代码笔记(2)——行空间、零空间
今天继续,尝试加入一些范例 依然是简单的内容: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%说明 %%%%%%%%%%%%%%%%%%% 行空间的基:按行的角度来看待矩阵,更多介绍在代码说明里,简单的利 ...
- matlab求零空间,有关线性代数的Matlab代码笔记(2)行空间、零空间
今天继续,尝试加入一些范例 依然是简单的内容: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 说明 %%%%%%%%%%%%%%%%%%% 行空间的基 :按行的角度来看待矩阵,更多介绍在代码说明里,简单 ...
- 矩阵分析:矩阵序列,矩阵级数,矩阵函数,微积分,函数应用
1,矩阵序列 1.1,矩阵序列 设 中的矩阵序列 ,其中 .若: 则称矩阵序列 收敛于 ,或称 为矩阵序列 的极限,记为: 或 (1)不收敛的矩阵序列称为发散. (2)矩阵序列收敛的本质是矩阵 ...
- 矩阵分析L4矩阵的相似标准形
一.矩阵相似 1.定义 2.特征值与特征向量 二.矩阵的约当标准形 1.行列式因子 为啥D2 = 1? 因为这三个2阶非零子式的最大公因子是1啊.... 宋老师真的是太好了,矩阵分析不多考几分简直对不 ...
- RTKLIB专题学习(三)---矩阵应用
RTKLIB专题学习(三) 今天我们来进一步学习RTKLIB中矩阵的各种应用 rtkcmn.c : rtklib common functions 1.这是最小二乘法(实际在应用中为加权最小二乘) m ...
- 机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法
在机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法中,我们讨论了定义法求解矩阵向量求导的方法,但是这个方法对于比较复杂的求导式子,中间运算会很复杂,同时排列求导出的结果也很麻烦.因此我们需要其他的 ...
最新文章
- 14 类编程题解法总结
- python抠图_python和opencv实现抠图
- 人脸Pose检测:ASM、AAM、CLM方法总结
- kettle 内存设置_【转】kettle 的内存设置及输出日志的时间类型
- Web服务器处理连接请求的四种架构方式
- javaSE----for,wile ,do while循环的应用
- 用c语言库函数进行排序
- 基于MYSQL的新闻发布系统数据库设计项目实战
- 文献管理软件Zotero常用插件安装及配置使用
- (2011-12-11 旧博文搬运)闪耀十字军(ティンクル☆くるせいだーす)【1】
- ASC18世界超算大赛的三大变化与一大不变丨Xtecher观察
- 邻接表——最简单易懂的写法——向非我非非我大佬低头
- 什么是嵌入式服务器?为什么要使用嵌入式服务器? -- java面试
- 魔幻绘画风之不死魔女-张聪-专题视频课程
- Android 控件之Gallery图片集
- docker使用dockerfile方式运行java程序
- where 空集_空集是任何非空集合的真子集。( )
- android虹软人脸识别简书,Android 用虹软SDK做人脸识别
- 一步教你溯源【钓鱼邮件】的IP地址
- 计算机音乐简谱hop,Hop钢琴简谱-数字双手-Azis
热门文章
- 如何开发一个完整的JavaScript组件
- 《网络安全原理与实践》一1.12 复习题
- 【Todo】已经打开的页面需要清掉的坑
- TreeSet与TreeMap
- 基于jQuery的响应式网站视频插件FitVids.js
- STL笔记 ( 迭代器 )
- ThinkPHP的CURD操作
- android 命名空间解析,Android Bluetooth、Android AdapterView等命名空间-Android中文API文档...
- orm框架有哪些_.net core 基于Dapper 的分库分表开源框架(coredata)
- 邵阳学院学校云认证码_2021年湖南对口单招升学学校排名