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文档简介
1、第一讲线性空间一、 线性空间的定义及性质知识预备集合:笼统的说是指一些事物(或者对象)组成的整体。集合的表示:枚举、表达式集合的运算:并(u),交(n)另外,集合的“和”(+):并不是严格意义上集合的运算,因为 它限定了集合中元素须有可加性。数域:一种数集,对四则运算封闭(除数不为零)。比如有理 数域、实数域(R)和复数域(C)。实数域和复数域是工程上较常用 的两个数域。线性空间是线性代数最基本的概念之一, 也是学习现代矩阵论的 重要基础。1.线性空间的定义:设V是一个非空集合,其元素用x,y,z等表示;K是一个数域,其元素用k,l,m等表示。如果V满足如下8条性质,分两类:(I)在V中定义一
2、个“加法”运算,即当x, ywv时,有唯一的和 x + yWV (封闭性),且加法运算满足下列性质:(1)结合律x +(y + z)=( x + y) + z;(2)交换律x + y = y + x ;(3)零元律存在零元素O ,使x +O = x ;(4)负元律对于任一元素xwV,存在一元素ywV,使x+y=O,且称y为x的负元素,记为( x)。则有x + (x) = O。(II)在V中定义一个“数乘”运算,即当 xwV,kwK时,有唯一 的kxwV (封闭性),且数乘运算满足下列性质:(5)数因子分配律k(x + y) = kx + ky ;(6)分酉己律(k+l)x = kx + lx
3、;(7)结合律k(lx)=(kl)x;(8)恒等律1x = x;则称V为数域K上的线性空间。注意以下几点:1)线性空间是基于一定数域来的。 同一个集合,对于不同数域, 就可能构成不同的线性空间,甚至对有的数域能构成线性空间,而对 其他数域不能构成线性空间。2)两种运算、八条性质。数域 K中的运算是具体的四则运算, 而V中所定义的加法运算和数乘运算则是抽象的、形式的。3)除了两种运算和八条性质外,还应注意唯一性、封闭性是否 满足。当数域K为实数域时,V就称为实线性空间;K为复数域,V 就称为复线性空间。例1.设R、全体正实数,其“加法”及“数乘”运算定义为x y u xy , k x = xk证
4、明:R +是实数域R上的线性空间。证明首先需要证明两种运算的唯一性和封闭性唯一性和封闭性唯一性显然若 XA0,y0, kWR,贝 U 有xy = xywR+, k x = xk = R+ 封闭性得证。八条性质(1) x 口(y 二 z)= x( yz) = ( xy)z =( xy)"(2) x3y=xy=yx=y x(3) 1 是零元素xci1 = x1 = xx£O=xt xO = xt O = 1(4) %是 x 的负兀素乂固% = *.4=1x + y = O(5) k "( x 0 y) =(xy)k = xkyk =(k ")国(k y)数因
5、子分配律(6) (k +l) °x = xk* = xkx1 = (k *x)田(i °x)分配律 k*(1 F=(xl)k =xk1 =(k1):x结合律(8) x = x1 = x恒等律由此可证,R +是实数域R上的线性空间。2.定理:线性空间具有如下性质(1)零元素是唯一的,任一元素的负元素也是唯一的。(2)如下恒等式成立:0x = O, (-1)x = (-x)。证明(1)采用反证法:零元素是唯一的。设存在两个零元素。1和。2 ,则由于。1和。2均为零元素,按零元律有交换律Oi O2 =。1 =。2 Oi =。2所以Oi = O2即Oi和O2相同,与假设相矛盾,故只
6、有一个零元素。任一元素的负元素也是唯一的。假设VXWV ,存在两个负元素y和z,则根据负元律有x y = O = x zy = y O = y (x z)=(y x) z = O z = z零元律结合律零元律即y和z相同,故负元素唯一。2 2):设 w = 0x ,贝!J x + w = 1x + 0x = (1 + 0)x = x ,故 w = O。恒等律:设 w=(-1)x,则 x + w = 1x + (-1)x = 0x = O ,故 w=-x。3 .线性相关性线性空间中相关性概念与线性代数中向量组线性相关性概念类似。?线性组合:、1,乂2 ,xm V,C1,C2 ,Cm Kmci x
7、 1 C2 x 2cm xm - ci xii 1称为元素组xi,x2,xm的一个线性组合。?线性表示:V中某个元素x可表示为其中某个元素组的线性组合,则称x可由该元素组线性表示。?线性相关性:如果存在一组不全为零的数Ci,C2,Cm W K ,使得对于元素Xi,X2,Xm WV有 m“ Ci Xi = 0 i 1则称元素组X1,X2,Xm线性相关,否则称其线性无关。线性相关性概念是个非常重要的概念,有了线性相关性才有下面的线性空间的维数、基和坐标。4.线性空间的维数定义:线性空间V中最大线性无关元素组所含元素个数称为V的维数,记为dim V。本课程只考虑有限维情况,对于无限维情况不涉及。例2
8、.全体mx n阶实矩阵的集合构成一个实线性空间(对于矩阵加法和数对矩阵的数乘运算),求其维数。解一个直接的方法就是找一个最大线性无关组,其元素尽可能简单。令Eij为这样的一个mXn阶矩阵,其(i,j)元素为1,其余元素为J | A夺。显然,这样的矩阵共有 mXn个,构成一个具有mXn个元素的 线性无关元素组 &ii,Ei2,,Em;E2i,E22,,E.;Emi,Em2,,EmJ。另一方面,还需说明元素个数最大。对于任意的A=(aj)m冷,都可由以上元素组线性表示,A= aijEij 、 ajEj -A = 0即 I i =1,2i,j,m;j =1,2,n构成了最大线性无关元素组,所
9、以该空间的维数为mXn。二、线性空间的基与坐标1. 基的定义:设V是数域K上的线性空间,Xi,X2,Xr(Cl)是属于V的r个任意元素,如果它满足(1) Xi,X2,Xr线性无关;(2) V中任一向量X均可由X1,X2,Xr线性表示。则称X1,X2,Xr为V的一个基,并称X1 , X2,Xr为该基的基元素。?基正是V中最大线性无关元素组;V的维数正是基中所含元素的 个数。?基是不唯一的,但不同的基所含元素个数相等。例3考虑全体复数所形成的集合C。如果K=C (复数域),则该集 合对复数加法和复数的乘法构成线性空间,具基可取为1,空间维数为1;如果取K = R (实数域),则该集合对复数加法及
10、实数对复数的数乘构成线性空间,具基可取为 。,才,空间维数 为2。数域K两种运算基Tz儿系空间类型维数复数域C(1)复数加法;(2)复数对复数的数乘c = c 1复线性空间1实数域R(1)复数加法;(2)实数对复数的数乘c = a 1 + b i实线性空间2坐标的定义:称线性空间Vn的一个基Xi,X2,Xn为Vn的一个坐标系,Vxevn,它在该基下的线性表示为:' iXi ( i K,Xi Vn,i =1,2 ,n) i 1则称 2,口为X在该坐标系中的坐标或分量,记为(。占2/nJ讨论:(1) 一般来说,线性空间及其元素是抽象的对象,不同空间的元素完全可以具有千差万别的类别及性质。
11、但坐标表示却把它们统一了起来,坐标表示把这种差别留给了基和基元素,由坐标所组成的新向量仅由数域中的数表示出来。(2)更进一步,原本抽象的“加法”及“数乘”经过坐标表示就演化为向量加法及数对向量的数乘。/ x y = ( 1X1 2X2nxn) (1X12X2nxn)1(1 1)X1 (2 2)X2( n n)xn正对应x y =( 11, 22, n n)X =( -1 , q , -n) )=(%,L *n)T2 kx = k( x x x) = (k 1 )x1 (k 2)x2(k n)xn一(k 1,k 2 ,k n)正对应 x=(1, 2, n) > kx =(k 1,k 2 ,k 3)(3)显然,同一元素在不同坐标系中的坐标是不同的。后面我们还要研究这一变换关系。三、基变换与坐标变换基是不唯一的,因此,需要研究基改变时坐标变换的规律。设,x2,4是vn的旧基,w,y2,yn是vn的新基,由于两者都是 基,所以可以相互线性表示nVj ="Cijxi(i =1,2,n)i 1c11c12c1nk,V2 ,Vn L 112 ,xn C21C22C2nii+a=1x1,x2,xnCcn1 cn2c
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