11 抽象向量空间

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再来讨论一下“什么是向量?”。二维平面内它是一个箭头,也是一个数组。但这两者只是某种更深刻的东西的表象。将向量表现为数组,给了高维空间更容易的理解方式,使得高维向量看上去像是一个可操作的真实具体的概念。

但是对于处理空间的人来说,坐标与选取的基向量相关。而现在一些核心内容如行列式、特征向量等,它们不受所选坐标的影响。行列式是一个变换对面积的缩放比例,特征向量则是在变换中留在它所张成空间中的向量,两者都暗含于空间中的性质,改变坐标系并不会改变他们最根本的值。

如果向量根本不是一个数组,他们的本质其实更具空间性。那么数学家所说的空间或空间性究竟是什么呢?

今天的课程将讨论一种既不是箭头也不是一组数字,但是同样具有向量特性的东西——函数。从某种意义上说,函数实际上是另一种向量。

函数可进行加和与数乘运算,而因为向量也不过只有相加和数乘两种运算,所以最初以空间中箭头为背景来建立的线性代数的合理概念和解决问题的手段,例如:线性变换,列空间、点积、特征值、特征向量等,应该能够直接应用于函数。

函数作为线性变换有一个完全合理的解释。这个变换接收一个函数,把它变成另一个函数。可以找到一个常见的例子,导数。

有时你听到的是“算子”而不是“变换”,他们意思相同。一个函数变换是线性的,需要满足以下两条性质。

即线性变换保持向量加法运算和数乘运算。

前面课程所讨论过的网格线保持平行且等距分布的概念,只是线性在二维空间这一特殊情况下的体现。

求导就是一种线性运算,他符合以上两个条件。

为了掌握这里的类比关系,来看一下矩阵描述求导是什么样子。我们的空间是全体多项式。首先要做的是给这个空间赋予坐标的含义,这是要选取基,很自然的就选取x的方幂(

)作为基函数,这个基函数集是无穷大的。

每个多项式的坐标就是有现成的一串系数再加上无限长的一串0。

在这个坐标系中,求导是用一个无限矩阵来描述的。其中绝大部分是0,而上对角线上按序列排布的正整数。这个矩阵是对每个基函数求导后,代入作为列向量得到的。

求导过程:

乍一看矩阵向量乘法和求导是毫不相干的。但它们其实属于同一族概念。很多线性代数中的概念,在函数中都有直接类比。

数学中有很多类似向量的事物。只要所处理对象,具有合理的数乘和加和概念,不管是空间中的箭头、一组数还是函数集合,线性代数中所有关于向量、线性变换和其他的概念都应该适用于它。这些类似向量的事物,它们构成的集合被称为向量空间。

如果要让已经建立好的线代理论和概念适用于一个空间,那么必须满足8条公理。这8条公理保证新定义的向量,其加法和数乘符合你一直接受的状态。

在新定义的向量空间中应用线性代数的结论之前,需要验证它的定义是否满足以上要求。

在数学的表达中,我们倾向于得到用普适的概念,而普适的代价就是抽象。

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