一、向量空间的定义:

A vector space V over a field F consists of a set on which two operations (called addition and scalar multiplication) are defined, so that the following 10 properties hold.

(VS-1)x + y ∈ V,whenever x, y ∈ V. (加法封闭性)

(VS 0)ax ∈ V, whenever a ∈ F and x ∈ V. (乘法封闭性)

二、子空间的定义:

Thm 1.5:(i) Span(S) is a subspace of V;(ii) W is a subspace of V and S ⊂ W。Then Span(S) ⊂ W。i.e., Span(S) 是包含S的最小的子集空间。

七、线性独立与线性相关

定义:A subset S of a vector space V is called 线性相关,if ∃ distinct vectors u1, u2, …, u n in S and scalars a1, a2, …, a n not all 0, 使得

In this case, we also say that vectors of S are 线性相关(Any set S containing the 0 vector of 线性相关)。

一个集合是线性相关的,即是零向量可由集合中之向量非“trivial”的线性组合起来。或是说此集合有一个向量可用集合中其他向量线性组合起来,此处“trivial”是指组合系数皆为0。

定义:A basis B for a vector space V is a 线性独立的 subset of V that generates V。

Thm 1.8:a vector space B = { u1, u2, …, u n }, then

九:维度的概念

一个向量空间的基底的元素个数不一定是有限的,但下面的定理表明“如果这个向量空间可由一个有限集合所生成,则词此向量空间必有一个有限基底”。

Thm 1.9:Let V=Span(S),where #(S)<∞. Then some subset of S is a basis for V.  Hence V has a finite basis.

如果一个向量空间有一个有限的基底,那么其它基底的元素个数是否相同呢?事实上我们可以证明:如果一个向量空间是由多个向量所张出的空间,则此向量空间不可能含有一个无限的线性独立集。更进一步,我们还可以得到:

由此我们可以来定义维度的概念:

  1. A vector space, is called finite-dimensional if it has a finite basis.
  2. The number of vectors in a basis is called the dimension of V and is denoted by dim(V).
  3. A vector space that is not finite-dimensional is called infinite-dimensional.





最后我们还可以得出如下推论:If W is a subspace of a finite-dimensional vector space V, then any basis for W can be extended to a basis for V.


(本文完)

本文主要根据台湾交通大学开放课程线性代数(莊重 特聘教授主讲)之授课内容整理,并参考以下书籍:

【1】S.H. Friedberg, A.J. Insel, L.E Spence, 4th edition, Linear Algebra, Prentice-Hall, 2003

【2】David C. Lay. 刘深泉,等译. 线性代数及其应用(原书第3版),机械工业出版社,2005

附注:本文为转载文章
出处: http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/6472127

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### 回答1: 空间 解析结合与向量代数是 线性代数 的基础内容,主要研究线性 空间 的性质和向量的运算规律。在 空间 解析结合中,我们将实数域上的向量或元素按照一定规则进行加法和乘法运算,得到一个线性 空间 。向量代数是对线性 空间 中的向量进行代数运算,包括向量的加法、数乘、内积、数乘等。 通过 空间 解析结合与向量代数,我们可以更直观地理解和描述线性 空间 以及其中的向量运算。线性 空间 中的向量可以用坐标表示,可以使用坐标运算进行向量相加、减法、数乘等运算,这样简化了向量的计算过程,使得问题更加直观易懂。 向量代数中的一些重要概念包括线性组合、线性无关、基、维数、子 空间 等,这些概念对于理解线性 空间 的结构和性质至关重要。 线性代数 中的一些重要定理和推论也可以通过 空间 解析结合与向量代数的方法进行证明,并且得到更直接的几何解释。 在应用方面, 空间 解析结合与向量代数是多门学科中的重要工具,如物理学中的向量力学、电磁学中的矢量场、计算机图形学中的几何变换等都离不开向量的运算和坐标表示。此外,在实际问题中,也经常需要将问题抽象成线性方程组或矩阵方程组,通过向量代数的方法求解,这样不仅可以简化问题,还可以得到更一般的解决方案。 总之, 空间 解析结合与向量代数是 线性代数 中重要的基础内容,既可以帮助我们更深入地理解线性 空间 的结构和性质,也可以在实际问题中提供有力的数学工具。希望能够通过下载相关的pdf文献,进一步深入学习和应用这些知识。 ### 回答2: 空间 解析结合与向量代数是 线性代数 的重要内容之一。在 空间 解析结合中,我们研究的是 空间 中的点、直线、面及其相交关系等问题。通过运用向量代数的知识,我们可以更方便地处理这些问题,并得到更加简洁的结果。 在向量代数中,我们可以用向量来表示 空间 中的点、直线、面等几何对象。向量的运算包括加法、减法、数量乘法和点乘。通过向量的加法和减法,我们可以得到 空间 中两点之间的位移向量;通过数量乘法,我们可以得到位移向量的倍数或相反向量;通过点乘,我们可以得到向量的模长、两向量之间的夹角以及两向量是否垂直等信息。 空间 解析结合与向量代数的关系体现在以下几个方面: 1. 使用向量表示 空间 中的几何对象:通过向量的线性组合,我们可以表示 空间 中的直线、平面,甚至是更高维度的几何对象。这样做不仅简化了表达形式,还便于进行运算和推导。 2. 运用向量运算求解几何问题:通过向量代数的运算,我们可以求解 空间 中的几何问题。比如,在求解两线段是否相交时,我们可以将线段的两个端点表示为向量,然后通过向量的线性组合和点乘等运算处理得到结果。 3. 应用向量代数的性质简化问题表达:向量代数具有一些良好的性质,如分配律、结合律等。运用这些性质,我们可以简化问题的表达形式,更加清晰地描述问题。 综上所述, 空间 解析结合与向量代数是相辅相成的,在处理 空间 几何问题时,我们可以结合使用它们,通过向量的加法、点乘等运算,得到简单而又准确的结果。 ### 回答3: 空间 解析结合是指将几何问题转化为向量代数问题进行求解的方法。通过使用向量和向量运算,我们可以利用向量的方向和大小描述几何体的特征,从而更方便地进行计算和分析。 在 空间 解析结合中,我们使用向量的坐标表示法来表示 空间 中的点、直线、平面和其他几何体。例如,对于一个点P,可以使用它的坐标表示为P(x, y, z),其中x、y、z分别表示点P在x轴、y轴和z轴上的坐标。 通过向量代数,我们可以进行向量的加法、减法、数乘和点乘等运算。这些运算可以帮助我们求解 空间 中的距离、夹角、平面的方程等几何问题。例如,通过向量的点乘可以求解两条直线的夹角,通过向量的叉乘可以求解平面的法向量。 此外,向量代数还可以用于解决 空间 中的线性方程组和矩阵运算问题。通过将线性方程组转化为矩阵形式,我们可以使用向量代数的方法求解未知数。而矩阵的乘法、转置和逆等运算也可以帮助我们简化 空间 解析问题的计算过程。 通过 空间 解析结合与向量代数,我们可以将几何问题转化为向量的运算问题,利用向量的特性进行解答。这种方法不仅能够简化计算过程,还能够提高问题的求解效率。因此, 空间 解析结合与向量代数的应用具有重要的理论和实际意义。