09线性相关、基、维数
线性相关、基、维数
知识概要
从线性相关或线性无关的特征入手,介绍空间的的几个重要概念:基、维数
线性无关与线性相关
(1)背景知识:
谈论的概念都是基于向量组的,而不是基于矩阵。线 性无关,线性相关是向量组内的关系,基也是一个向量组,不要与矩阵概念混淆。
首先从之前学习的 Ax = 0 方程谈起。
假设 m*n 的矩阵 A:
显然,n > m,以这样的矩阵 A 构成的方程 Ax = 0,此时未知数? ? 的个数比 方程的个数多。未知数一共 n 个,方程一共 m 个。
所以此时 A 的零空间中除零向量以外还有其他向量,原因是这样的 A 一定有 自由变量(至少有 n-m 个自由变量),这就造成了零空间中向量的无穷解。
(2)线性无关与线性相关
(3)零空间的作用
假设现有一 m*n 矩阵 A:
·如果 A 各列向量构成的向量组是线性无关的,那么矩阵 A 的零空间中只有零 向量。
·如果 A 各列向量构成的向量组是线性相关的,那么矩阵 A 零空间中除零向 量之外还一定有其他向量。
很好理解上面零空间角度的定义。因为零空间反映的就是 A 各列向量的线性 组合。
从秩的角度看来:
·线性无关对应向量组构成的矩阵,秩为 n,此时没有自由变量,零空间中 只有零向量存在。
·线性相关对应向量组构成的矩阵,秩小于 n,有 n-r 个自由变量,零空间 中有很多向量。
(4)生成空间
基
维数
理解维数也很简单,像我们的三维空间,其基一定是三个三维向量(三个 向量,每个向量有三个分量),四维空间的基也一定是四个四维向量。
总结
(2)找出A列空间的一个基
从 A 的结构看来:
列空间的维数,那么在这个列空间中随便找两个线性无关的向量,它们就可 以构成一组基,这组基就可以生成这个列空间。
(3)A对应零空间的维数为多少?
感悟
线性相关/无关,基,维数。这 一节这几个概念都是用来描述空间的,了解这几个概念之后,我们便将矩阵的秩, 矩阵的自由变量等概念与空间的维数,基,线性相关/无关的判定联系起来。
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