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◎ 原创 | 深度学习算法与自然语言处理

◎ 作者 | 丁坤博

一、知识概要

上面我们介绍过列空间,零空间。但是这还远远不够,对一个矩阵来说,我们能从它身上挖掘出的空间远不止这些,所以这一节我们介绍四个基本子空间,也是对空间概念的补充,便于我们接下来的讨论。

二.线性无关与线性相关

对于一个 m*n 矩阵 A 来说,以下四个基本空间是其基础。


2.1 四个基本空间的维数与基

还是研究 m*n 的矩阵 A,其四个子空间的基本性质如下:







2.2 四个基本空间图像


三.矩阵空间

这是一种新的对空间的定义,实际上,线性空间的元素并不一定是实数组成的向量,我们可以将所有 3*3 的矩阵当成一个所谓“向量空间”中的向量,只要满足线性空间的八条规律,对线性运算封闭,就可以将其当做线性空间中的元素。因为矩阵本身也满足线性空间的八条运算律,我们就可以将所有的 3*3 矩阵看做一个线性空间。

这里先渗透一下这个概念,先不用深入了解,下节中会提到部分的详细内容。

总之,这里我们将所有的 3*3 矩阵看做了一个线性空间,那么它的子空间有什么呢?

上三角矩阵,对称矩阵,对角矩阵。

而很明显,上三角矩阵与对称矩阵的交集为对角矩阵(diag)。深入研究对角矩阵,就要给出它的基,


四.学习感悟

本节也是概念的渗透,介绍四个基本空间,其中比较新的内容是左零空间,即行向量的线性组合得到零,这部分要好好理解。前面重点在于 2.2 的图,以后会经常用到。另外给下一节开了个头,引申了向量空间概念。


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