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:
-
A vector space, is called finite-dimensional if it has a finite basis.
-
The number of vectors in a basis is called the dimension of V and is denoted by dim(V).
-
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
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,whe
问题描述:
Given two arrays, write a function to compute their intersection.Example:
Given nums1 = [1, 2, 2, 1], nums2 = [2, 2], return [2].Note:
Each element in the result must be unique.
线性子
空间
(
linear
subspace)
线性子
空间
(又称向
量子
空间
,简称子
空间
)是线性
空间
中部分向量组成的线性
空间
。设W是域P上的线性
空间
V的一个非空子集合,若对于V中的加法及域P与V的纯量乘法构成域P上的一个线性
空间
,则称W为V的线性子
空间
.
定义 设W是域P上的线性
空间
V的一个非空子集合,若对于V中的加法及域P与V的纯量乘法构成域P上的一个线性
空间
,则...
求解线性子
空间
的交
空间
今天群友们讨论一个问题(应该是今年牛客多校的题目),
Linear
Algebra
, Vector Space: how to find intersection of two subspaces ?
故在此记录一下
math.stackchange上网友的solution:
[外链图片转存失败(img-cFbLg1Lu-1564241317468)(https://s2....
向量与
向量空间
这一篇文章是
线性代数
系列的第一篇,国内外一般的课程与教材都是从线性方程组开始讲
线性代数
,从高斯消元、高斯约旦这些方法入门
线性代数
也是对新手比较友好的。这个系列的文章可能会比国内的教材更接近线代的本质(博主自以为 ),所以对做题、套路之类的涉及不多,主要参考的是Meyer的《Matrix Analysis and Applied
Linear
Algebra
》和Manolis的youtobe频道,还有3Blue1Brown的bilibili频道。
先从定义讲起。
什么是向量
向量这个概
### 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。