线性空间-知识点及其注释

第五章 线性空间一、内容提要⒈ 线性空间定义1 设V 是一个非空集合,P 是一个数域. 若在V 中定义的加法和数乘运算对集合V 封闭,且加法与数乘运算满足线性运算的八条运算规则, 则称集合V 为数域P 上的线性空间.线性空间又称为向量空间, 线性空间的元素亦称为向量.设V 是数域P 上的线性空间, W 是V 的非空子集, 若W 对于V 的加法和数乘运算也构成数域P 上的线性空间, 则称W 为线性空间V 的一个线性子空间, 简称子空间. ⒉ 基、维数和坐标定义2 若线性空间V 中有n 个线性无关向量,而没有更多数目的线性无关的向量,则称V 是n 维线性空间,称V 中n 个线性无关的向量为V 的一组基,n 称为V 的维数,记作dim V = n ．注 向量组12,,,n ααα是V 的一组基⇔12,,,n ααα是V 中的n 个线性无关向量且V中的任一向量α可由12,,,n ααα线性表示.向量组12,,,s ααα生成的空间L (12,,,s ααα)的一组基就是12,,,s ααα的一个极大无关组, 其维数就是向量组12,,,s ααα的秩.定义3 设12,,,n ααα是n 维线性空间V 的一组基, α 为V 中的任一向量, 若1122n n x x x αααα=+++则称数12,,,n x x x 为向量α 在基12,,,n ααα下的坐标, 记作 12(,,,)n x x x .向量的坐标可写成行的形式也可写成列的形式,但在利用坐标进行运算时,则要以运算式的具体情况来确定坐标的形式.定义4 设12,,,n ααα和12,,,n βββ是n 维线性空间V 的两组基, 且（12,,,n βββ）=（12,,,n ααα）C (1)称C 为由基12,,,n ααα到基12,,,n βββ的过渡矩阵,（1）式称为由基12,,,n ααα到基12,,,n βββ的基变换公式．定理1 设12,,,n ααα和12,,,n βββ是n 维线性空间V 的两组基, 由基12,,,nααα到基12,,,n βββ的过渡矩阵为C = n n ij c ⨯)( ,即（12,,,n βββ）=（12,,,n ααα）C若向量α 在这两组基下的坐标分别为 ()n x x x ,,,21 与 ()n y y y ,,,21 , 则⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛n n y y y C x x x 2121 ⒊ 线性空间同构定义5 设V 与W 都是数域P 上的线性空间,如果由V 到W 有一个双射（一一对应）σ, 且σ具有如下性质：,,(1) ()()()(2) ()()V k Pk k αβσαβσασβσασα∀∈∈+=+= 则称线性空间V 与W 同构,并称σ为由V 到W 的同构映射.注 数域P 上任意两个有限维线性空间同构的充要条件是它们的维数相同.定理2 设线性空间V 与W 同构,σ是由线性空间V 到W 的同构映射, 则V 中向量12,,,s ααα线性相关的充要条件是它们的像12(),(),,()s σασασα线性相关.⒋ 向量的内积、长度、距离、夹角定义6 设V 是实数域R 上的线性空间, 如果在V 上定义了一个二元实函数, 称为内积, 记作(,)αβ, 且它具有以下性质: ,αβγ,是V 中任意向量,k 是任意实数(1) (,)(,)(2) (,)(,)(3) (,)(,)(,)k k αββααβαβαβγαγβγ==+=+ (4) (,)0,ααα≥=当且仅当θ时,（α,α）= 0这个定义了内积的线性空间V 称为欧几里得空间,简称欧氏空间.当n R 的向量为列向量时,上述内积可记为乘积形式 (,)T αβαβ=. 当n R 的向量为行向量时,上述内积可记为乘积形式 (,)T αβαβ=., , ,V αααα设是欧氏空间中任一向量称非负实数（）为向量的长度或模,α记作 即,ααα=（）向量αα是单位向量, 将非零向量α化为单位向量称为将向量α单位化．βα-称为向量α 与β的距离,记作(,)d αβ, 即(,)d αβ=αβ-.柯西-布捏柯夫斯基不等式: (,)αβαβ≤⋅ , 当且仅当α 与β 线性相关时, 等号成立.定义7 设α,β 为欧氏空间V 中的非零向量, 定义α ,β 的夹角ω为(),arccosαβωαβ=⋅ （ 0 ≤ ω ≤ π）若(,)αβ= 0, 则称α与β正交（或垂直）, 记作βα⊥ ．5.向量组的正交化一组两两正交的非零向量组称为正交向量组. 正交向量组一定线性无关. 定义8 设12,,,n ααα是n 维线性空间V 的一组基, 若12,,,n ααα两两正交且都为单位向量, 则称它为V 的一个标准正交基.向量组12,,,n ααα是n 维欧氏空间V 中的一组标准正交基的充要条件是()01ij i ji j αα≠⎧=⎨=⎩,,, ,1,2,,i j n =.任何一组线性无关的向量组12,,,m ααα都可用Schmidt(施密特)正交化方法化为正交向量组12,,,m βββ, 且12,,,m βββ与12,,,m ααα等价.取 11αβ=, ()()1222111βαβαβββ=-,,,()()()()()()121121112211,,,,,,i i i i i i i i i βαβαβαβαβββββββββ----=----（i = 3 , 4 , …, m ）将向量组1β ,2β ,… ,m β 中的每个向量单位化, 令iii ββη=（i = 1 , 2 , … , m ） 则得到一个与原向量组12,,,m ααα等价的标准正交向量组1η,2η,… ,m η.6. 正交矩阵定义9 设Q 为n 阶实矩阵, 若TQ Q = E , 则称Q 为正交矩阵. 正交矩阵的性质：（1）若Q 为正交阵，则 Q = 1 或－1 ；（2）若Q 为正交阵，则Q 可逆，且 1-Q=T Q ；（3）若P ，Q 都是n 阶正交矩阵，则P Q 也是n 阶正交矩阵；（4）n 阶实矩阵Q 为正交矩阵的充要条件是Q 的列（行）向量组是n R 的标准正交基.二、重点难点1. 判定集合是否构成线性空间.2. 线性空间的基、维数, 向量在基下的坐标等概念以及过渡矩阵、基变换与坐标变换公式.3. 欧式空间以及内积的概念和运算性质, 用内积运算进行证明.4. 用施密特正交化方法将线性无关的向量组正交化.5. 正交矩阵的概念及其性质.三、 学习要求1. 了解线性空间、子空间的概念, 理解向量空间的基和维数, 会求向量关于基的坐标,熟悉坐标变换公式.2. 了解线性空间同构的概念.3. 了解向量的内积、长度、距离、夹角、正交等概念, 掌握内积运算的性质.4. 理解标准正交基的概念, 掌握线性无关向量组正交规范化的施密特(Schmidt)方法.5. 掌握正交矩阵的概念及其性质.四、典型题分析例1 全体n 维实向量集合V , 对于通常的向量加法和如下定义的数乘运算,,k V k R ααα=∈∈其中是否构成实数域上的线性空间.解 设,, k l R α∈是集合V 中的非零向量.因为()2k l k l ααααααα+=+=+=而,所以()k l k l ααα+≠+, 故此集合不构成实数域上的线性空间.注 检验集合是否构成线性空间的方法:如果所定义的加法和数乘运算是通常意义下的加法和数乘运算, 则它们满足线性运算的八条运算规则, 因此只需检验集合对运算的封闭性. 如果所定义的加法和数乘运算不是通常意义下的加法数乘运算, 则不仅要检验集合对运算的封闭性, 还要仔细检验加法和数乘运算是否满足八条线性运算规律. 例2 求向量空间(){1212,,,0,,1,2,,,n n i V x x x x x x x R i n =+++=∈=}2n ≥的基和维数.分析 先找出向量空间V 的一组基, 即找出一组线性无关的向量, 使得V 中任一向量可由这组向量线性表示.解 在向量空间V 中取1n -个向量1(1,1,0,0,,0)α=-, 2(1,0,1,0,,0)α=-,,1(1,0,0,,0,1)n α-=-, 显然121,,,n ααα-线性无关.对V 中任一向量12(,,,)n x x x α=, 以121,,,,n αααα-为行构造矩阵A ,则1123110010101001ni i nA x x x x x =--===-∑, 从而121,,,,n αααα-线性相关, 又因为121,,,n ααα-线性无关, 所以α可由121,,,n ααα-线性表示.故121,,,n ααα-是V 的基, V 的维数是1n -.注 这个向量空间V 就是齐次线性方程组120n x x x +++=的解空间, V 的一组基就是齐次线性方程组的一个基础解系. 例3 设12,,,n t t t 是互不相同的实数,证明向量组21(1,,,,),1,2,,n i i i i t t t i n α-==是n 维向量空间n R 中的一组基. 并求出向量()12,,,n b b b β=在这组基下的坐标.分析 12,,,n ααα是n 维向量空间n R 中的n 个向量, 只需证明12,,,n ααα线性无关即可.证 令21111121222221111n n n n nnn t t t t t t A t t t ααα---⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎪ ⎪== ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭, 因为12,,,n t t t 是互不相同的实数,所以()121111121110n T ji i j nn n n nt t t A A tt ttt≤<≤---===-≠∏⇒12,,,n ααα线性无关.所以12,,,n ααα是n 个线性无关的n 维向量, 构成n 维向量空间n R 中的一组基. 设β在基12,,,n ααα下的坐标为()12,,,n x x x , 则有1122n n x x x βααα=+++⇒β=()()121212,,,,,,n n n x x x x x x A ααα⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭.因为A 可逆, 所以()112,,,n x x x A β-=. 故β在基12,,,n ααα下的坐标为1A β-.例4 设3R 中的向量α在基1231032,1,2111ααα⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪=-== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭下的坐标为123x x x ⎛⎫ ⎪⎪ ⎪⎝⎭,在基123,,βββ下的坐标为123y y y ⎛⎫⎪⎪ ⎪⎝⎭, 且11232123132y x x x y x x y x x =--⎧⎪=-+⎨⎪=+⎩ （1）123123,,,,;βββααα求由基到基的过渡矩阵（2）求基123,,βββ. 解 (1)由题有111232123233(,,)(,,)x y x y x y ααααβββ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭112323111(,,)110102x x x βββ--⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪=- ⎪ ⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⇒123123111(,,)(,,)110102αααβββ--⎛⎫⎪=- ⎪ ⎪⎝⎭(*),所以123123,,,,C βββααα由基到基的过渡矩阵=111110102--⎛⎫⎪- ⎪ ⎪⎝⎭.(2) 由（*）式得123(,,)βββ=123(,,)ααα1111110102---⎛⎫⎪- ⎪⎪⎝⎭123(,,)ααα=221231110⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭111431342--⎛⎫⎪=--- ⎪ ⎪⎝⎭,故1231114,3,1342βββ--⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪=-=-=- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭.例 5 设,a b 是欧氏空间中的任意向量, 证明平行四边形法则(对角线的平方和等于四边的平方和).证 设,a b 是平行四边形的两条邻边, 则a b a b +-和为两条对角线. 因为22(,)(,)a b a b a b a b a b a b ++-=+++--(,)2(,)(,)(,)2(,)(,)a a a b b b a a a b b b =+++-+ 222()a b =+.所以平行四边形的对角线的平方和等于四边的平方和.例 6 1212,,,,(,)0i j ααββαβ=设线性无关线性无关且满足, 1,2,1,2.i j ==证明:1212,,,ααββ线性无关.证 设有数1212,,,,k k λλ使得112211220k k ααλβλβ+++= (*) 上式两边分别与12,αα做内积, 由(,)0i j αβ=,1,2,1,2.i j ==得111221112222(,)(,)0(,)(,)0k k k k αααααααα+=⎧⎨+=⎩ (**) 由柯西-布捏柯夫斯基不等式及12,αα线性无关得112121122211222(,)(,)(,)(,)(,)0(,)(,)αααααααααααααα=->.故方程组(**)只有零解120k k ==, 将其代入(*), 由已知12,ββ线性无关, 得120λλ==. 于是得1212,,,ααββ线性无关.例7 将R 3的一组基1231100,1,1101ααα⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪=== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭化为标准正交基.解 (1 )利用施密持正交化方法将其正交化取1110,1βα⎛⎫ ⎪== ⎪ ⎪⎝⎭ 1222111111/2(,)1101 (,)2011/2βαβαβββ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪=-=-= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭⎝⎭,132333*********/22/3(,)(,)11/21012/323/2(,)(,)111/22/3βαβαβαββββββ-⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪=--=--= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭, 123,,βββ则是正交向量组.(2 ) 将123,,βββ单位化11122233322, 62, 3, 3T T Tβββββββββ====3121231236320, 26, 3 263βββηηηβββ⎡⎤⎡-⎡⎢⎥⎢⎢∴======⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢-⎢⎥⎢⎥⎣⎣⎦⎣⎦,则123,,ηηη为R 3的一组标准正交基.例8 设m+n 阶矩阵P O A R Q ⎛⎫= ⎪⎝⎭, 其中P , Q 分别是m , n 阶矩阵, O 为零矩阵.证明: 若A 为正交矩阵, 则P 和Q 也是正交矩阵且R 为零矩阵. 分析 用正交矩阵的定义证 证 由题知TT TTT P R A OQ ⎛⎫= ⎪⎝⎭. 因A 为正交矩阵, 所以 TT T T T mT TT T T n E P O P R P P R R R Q A A E R Q OQ Q R Q Q ⎛⎫⎛⎫⎛⎫+⎛⎫=== ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭. 上式最后一个等号两边比较得 T n Q Q E Q =⇒为n 阶正交矩阵.T R Q O =且Q 可逆⇒R O =.T T m P P R R E +=且R O =T m P P E ⇒=⇒P 是m 阶正交矩阵.五、习题解析习题5. 11． 判断全体n 阶实对称矩阵按矩阵的加法与数乘是否构成实数域上的线性空间．答 是．因为是通常意义的矩阵加法与数乘, 所以只需检验集合对加法与数乘运算的封闭性. 由n 阶实对称矩阵的性质知，n 阶实对称矩阵加n 阶实对称矩阵仍然是n 阶实对称矩阵，数乘n 阶实对称矩阵仍然是n 阶实对称矩阵, 所以集合对矩阵加法与数乘运算封闭, 构成实数域上的线性空间.2．全体正实数R +, 其加法与数乘定义为 ,,k a b ab k a a a b R k R+⊕==∈∈其中 判断R +按上面定义的加法与数乘是否构成实数域上的线性空间. 答 是. 设,R λμ∈.因为,a b R a b ab R ++∀∈⇒⊕=∈,,R a R a a R λλλ++∀∈∈⇒=∈,所以R +对定义的加法与数乘运算封闭. 下面一一验证八条线性运算规律 (1) a b ab ba b a ⊕===⊕;(2)()()()()()a b c ab c ab c abc a bc a b c ⊕⊕=⊕====⊕⊕;(3) R +中存在零元素1, ∀a R +∈, 有11a a a ⊕=⋅=;(4) 对R +中任一元素a ，存在负元素1n a R -∈, 使111a a aa --⊕==; (5)11a a a ==; (6)()()a a a a a λμμλμλμλλμ⎛⎫==== ⎪⎝⎭;(7) ()a a a a a a a a λμμμλλλμλμ++===⊕=⊕;()(8)()().a b ab ab a b a b a b λλλλλλλλλ⊕====⊕=⊕所以R +对定义的加法与数乘构成实数域上的线性空间. 3. 全体实n 阶矩阵，其加法定义为A B AB BA ⊕=-按上述加法与通常矩阵的数乘是否构成实数域上的线性空间. 答 否.,()A B AB BA B A BA AB AB BA ⊕=-⊕=-=--A B B A ∴⊕⊕与不一定相等.故定义的加法不满足加法的交换律即运算规则（１）, 全体实n 阶矩阵按定义的加法与数乘不构成实数域上的线性空间.4．在22P ⨯中，{}2222/0,,W A A A P W P ⨯⨯==∈判断是否是的子空间. 答 否.121123123345⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭例如和的行列式都为零，但的行列式不为零, 也就是说集合对加法不封闭.习题1．讨论22P ⨯中1234111111,,,111111a a A A A A a a ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫==== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭的线性相关性.解 设11223344x A x A x A x A O +++=,即123412341234123400ax x x x x ax x x x x ax x x x x ax +++=⎧⎪+++=⎪⎨+++=⎪⎪+++=⎩ . 由系数行列式3111111(3)(1)111111a a a a a a=+- 知, 3 1 , , a a ≠-≠且时方程组只有零解这组向量线性无关； 3 1 , , a a =-=或 时方程组有非零解这组向量线性相关. 2．在4R 中，求向量1234ααααα在基,,,下的坐标.其中1234010011001111ααααα⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭2111，=，=，=，3010解 设11223344x x x x ααααα=+++由()1234100110010111ααααα⎛⎫ ⎪⎪= ⎪- ⎪-⎝⎭2111301010001010000010100010⎛⎫⎪ ⎪−−−−→⎪- ⎪⎝⎭初等行变换 得13ααα=-. 故向量1234ααααα在基,,,下的坐标为 ( 1, 0 , - 1 , 0 ).2212342347P ααααα⨯⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪-⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭110-11-1103.在中求在基=，=，=，=下的坐标.11100000 解 设11223344x x x x ααααα=+++则有123412341234123402030040007x x x x x x x x x x x x x x x x +++=⎧⎪--+=⎪⎨+++=⎪⎪+++=-⎩.由101121000711103010011110040010211007000130-⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪--⎪ ⎪−−−−→⎪⎪-⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭初等行变换 得12347112130ααααα=-+-+.故向量1234ααααα在基,,,下的坐标为（-7，11，-21，30）. 4．已知3R 的两组基（Ⅰ）： 123111ααα⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭11=，=0，=0-11（Ⅱ）：123121βββ⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭23=，=3，=443（1） 求由基（Ⅰ）到基（Ⅱ）的过渡矩阵；（2） 已知向量123123,,,,,αααααβββ⎛⎫⎪⎪ ⎪⎝⎭1在基下的坐标为0求在基下的坐标-1；（3） 已知向量123123,,,,,βββββααα⎛⎫ ⎪⎪ ⎪⎝⎭1在基下的坐标为-1求在基下的坐标2;（4） 求在两组基下坐标互为相反数的向量γ.解（1）设C 是由基（Ⅰ）到基（Ⅱ）的过渡矩阵, 由 ()()321321,,,,αααβββ= C即123111234100143111C ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭, 知基（Ⅰ）到基（Ⅱ）的过渡矩阵为1111123234100234010111143101C -⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪==- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪---⎝⎭⎝⎭⎝⎭.（2）首先计算得11322201013122C -⎛⎫-- ⎪⎪=- ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭, 于是α 在基321,,βββ 下的坐标为131200112C -⎛⎫ ⎪⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭ ⎪-⎝⎭.（3）β 在基321,,ααα 下的坐标为171123C ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪-= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭.(4) 设γ在基321,,βββ 下的坐标为123y y y ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭, 据题意有234010101⎛⎫ ⎪- ⎪⎪--⎝⎭123y y y ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭123y y y -⎛⎫⎪=- ⎪ ⎪-⎝⎭, 解此方程组可得123y y y ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭=043k k ⎛⎫ ⎪⎪ ⎪-⎝⎭，为任意常数.231430,7k k k k γββ-⎛⎫⎪∴=-= ⎪ ⎪⎝⎭为任意常数.5．已知P [x ]4的两组基（Ⅰ）：2321234()1()()1()1f x x x x f x x x f x x f x =+++=-+=-=，，，（Ⅱ）：2323321234()()1()1()1g x x x x x x x x x x x x x =++=++=++=++，g ，g ，g （1） 求由基（Ⅰ）到基（Ⅱ）的过渡矩阵； （2） 求在两组基下有相同坐标的多项式f (x ).解 ( 1 ) 设C 是由基（Ⅰ）到基（Ⅱ）的过渡矩阵, 由 ()()12341234,,,,,,g g g g f f f f =C有23230111101*********(1,,,)(1,,)1101110011101000x x x x x x C ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪-- ⎪ ⎪= ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭，. 10110111100011101110101101000011 1100110100100112100111000011113⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪--- ⎪ ⎪−−−−→⎪⎪-⎪ ⎪---⎝⎭⎝⎭初等行变换 1110001101121113C ⎛⎫ ⎪-⎪∴= ⎪- ⎪---⎝⎭. （2）设多项式f (x )在基（Ⅰ）下的坐标为1234(,,,)T x x x x .据题意有111222333444 ()x x x x x x C C E x x x x x x ⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪=⇒-= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭0 （*）因为01101101100111111001101021021021112C E ---==--==------所以方程组（*）只有零解，则f (x )在基（Ⅰ）下的坐标为(0,0,0,0)T，所以f (x ) = 0习题证明线性方程组1234512345123453642022353056860x x x x x x x x x x x x x x x +--+=⎧⎪+--+=⎨⎪--+-=⎩ 的解空间与实系数多项式空间3[]R x 同构.证明 设线性方程组为AX = 0, 对系数矩阵施以初等行变换.316421568622353043751568600000A -----⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪=--−−−−→ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪---⎝⎭⎝⎭初等行变换()2()3R A R A =∴=线性方程组的解空间的维数是5-.实系数多项式空间3[]R x 的维数也是3, 所以此线性方程组的解空间与实系数多项式空间3[]R x 同构.习题1． 求向量()1,1,2,3α=- 的长度. 解 22221(1)2315α=+-++.2． 求向量()()1,1,0,12,0,1,3αβ=-=与向量之间的距离.解 (,)d αβ=2222(12)(10)(01)(13)7αβ-=-+--+-+-. 3．求下列向量之间的夹角（1） ()()10431211αβ==--,,,，,,, （2） ()()12233151αβ==,,,，,,,（3）()()1,1,1,2311,0αβ==-，，， 解（1）(),1(1)02413(1)0,,2a παββ=⨯-+⨯+⨯+⨯-=∴=.（2）(),1321253118αβ=⨯+⨯+⨯+⨯=,22222222122318,31516,αβ+++=+++=,4618πβ∴==.（3）(),13111(1)203αβ=⨯+⨯+⨯-+⨯=,11147α=+++, 911011β=+++=,77αβ∴=.3． 设αβγ，,为n 维欧氏空间中的向量，证明: (,)(,)(,)d d d αβαγγβ≤+. 证明 因为22(,)αβαγγβαγγβαγγβ-=-+-=-+--+-22(,)(,)(,)(,)(,)2(,)(,)2αγαγαγγβγβαγγβγβαγαγαγγβγβγβαγαγγβγβ=--+--+--+--=--+--+--≤-+-⋅-+-所以22()αβαγγβ-≤-+-, 从而(,)(,)(,)d d d αβαγγβ≤+.习题1． 在4R 中，求一个单位向量使它与向量组()()()1,1,1,11,1,1,11,1,1,1321--=--=--=ααα，， 正交.解 设向量1234123(,,,)x x x x αααα=与向量,,正交, 则有 112342123431234(0(,0(,)0x x x x x x x x x x x x αααααα=+--=⎧⎧⎪⎪=--+=⎨⎨⎪⎪=-+-=⎩⎩,)0)0即 （*）. 齐次线性方程组(*)的一个解为 12341x x x x ====.取*1111(1,1,1,1), ,,,2222ααα=将向量单位化所得向量=()即为所求.2． 将3R 的一组基1231,2,1111ααα ⎪ ⎪ ⎪===- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭化为标准正交基.解 (1 )正交化, 取11111βα⎛⎫ ⎪== ⎪ ⎪⎝⎭ , 12221111311(,)111211221(,)11111131113βαβαβββ⎛⎫- ⎪⎛⎫⎛⎫ ⎪⨯+⨯+⨯ ⎪ ⎪ ⎪=-=-= ⎪ ⎪ ⎪⨯+⨯+⨯ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ ⎪- ⎪⎝⎭ 132********1122113121020(1)()1(,)(,)2333100121(,)(,)3()()()11333123βαβαβαββββββ⎛⎫-⎛⎫⎪- ⎪⎛⎫⎪-⨯+⨯-+-⨯ ⎪ ⎪ ⎪=--=---= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-++- ⎪⎝⎭⎪ ⎪-⎝⎭ ⎪⎝⎭(2 ) 将123,,βββ单位化***123362,,036236βββ⎛⎛ ⎪=== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎝⎭⎝则*1β,*2β,*3β为R 3的一组基标准正交基. 3．求齐次线性方程组123451235300x x x x x x x x x +-+-=⎧⎨+-+=⎩ 的解空间的一组标准正交基.分析 因齐次线性方程组的一个基础解系就是其解空间的一组基，所以只需求出一个基础解系再将其标准正交化即可.解 对齐次线性方程组的系数矩阵施行初等行变换化为行最简阶梯形矩阵11113111011110100014---⎛⎫⎛⎫−−→ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭可得齐次线性方程组的一个基础解系123100,,010004001ηηη ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪=== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭.由施密特正交化方法, 取11221331211/21/311/21/3111,,011/3223004001βηβηββηββ--⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪===+==-+= ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭,将123,,βββ单位化得单位正交向量组***12311/21/311/21/33,,011/326213004001βββ--⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎪- ⎪ ⎪⎪⎪⎪⎪==⎪⎪⎪⎪⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭因为齐次线性方程组的解向量的线性组合仍然是齐次线性方程组的解，所以*1β,*2β,*3β是解空间的一组标准正交基.3． 设1α,2α ,… ,n α 是n 维实列向量空间n R 中的一组标准正交基, A 是n 阶正交矩阵,证明: 1αA ,2αA ,… ,n A α 也是n R 中的一组标准正交基．证明 因为n ααα,,,21 是n 维实列向量空间n R 中的一组标准正交基, 所以⎩⎨⎧=≠==j i j i j T i j i 10),(αααα (,1,2,,)i j n =. 又因为A 是n 阶正交矩阵, 所以T A A E =. 则⎩⎨⎧=≠====j i j i A A A A A A j T i j T T i j T i j i10)()()(),(αααααααα (,1,2,,)i j n = 故n A A A ααα,,,21 也是n R 中的一组标准正交基. 5．设123,,ααα是3维欧氏空间V 的一组标准正交基, 证明112321233123111(22),(22),(22)333βαααβαααβααα=+-=-+=--也是V 的一组标准正交基. 证明 由题知()()1231232211,,,,2123122βββααα⎛⎫ ⎪=-- ⎪ ⎪--⎝⎭1232211,,2123122ααα⎛⎫ ⎪-- ⎪ ⎪--⎝⎭因为是一组标准正交基,且的行向量组是单位正交向量组.()1232211,,2123122ααα⎛⎫ ⎪-- ⎪ ⎪--⎝⎭所以和都是正交矩阵.()123,,.βββ从而也是正交矩阵123,,βββ所以是单位正交向量组, 构成V 的一组标准正交基.习题五 (A)一、填空题1．当k 满足 时，()()()31211,2,1,2,3,,3,,3k k R ααα===为的一组基. 解 三个三维向量为3R 的一组基的充要条件是123,,0ααα≠, 即26k k ≠≠且. 2．由向量()1,2,3α=所生成的子空间的维数为 .解 向量()1,2,3α=所生成的子空间的维数为向量组α的秩, 故答案为1.3．()()()()3123,,1,3,5,6,3,2,3,1,0R αααα====中的向量371在基下的坐标为 . 解 根据定义, 求解方程组就可得答案.设所求坐标为123(,,)x x x , 据题意有112233x x x αααα=++. 为了便于计算, 取下列增广矩阵进行运算 ()3213613100154,,133701082025100133αααα⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪=−−−−→- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭初等行变换，所以123(,,)x x x = (33,-82,154).4. ()()()3123123,,2,1,3,1,0,1,2,5,1R εεεααα=-=-=---中的基到基的过渡矩阵为 . 解 因为123123212(,,)(,,)105311αααεεε---⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪-⎝⎭, 所以过渡矩阵为212105311---⎛⎫ ⎪- ⎪ ⎪-⎝⎭.5. 正交矩阵A 的行列式为 . 解 21T A A E A =⇒=⇒A =1±.6．已知5元线性方程组AX = 0的系数矩阵的秩为3, 则该方程组的解空间的维数为 . 解 5元线性方程组AX = 0的解集合的极大无关组（基础解系）含5 – 3 =2 个向量, 故解空间的维数为2.()()()()412342,1,1,1,2,1,,,3,2,1,,4,3,2,11,a a a R a αααα====≠7.已知不是的基且a 则满足 .解 四个四维向量不是4R 的一组基的充要条件是1234,,,0αααα=, 则12a =或1. 故答案为12a =. 二、单项选择题1．下列向量集合按向量的加法与数乘不构成实数域上的线性空间的是( ). （A ） (){}R x x x x V n n ∈=,,0,,0,111 （B ） (){}R x x x x x x x V i n n ∈=+++=,0,,,21212 （C ） (){}R x x x x x x x V i n n∈=+++=,1,,,21213(D) (){}411,0,,0,0V x x R =∈解 (C ) 选项的集合对向量的加法不封闭, 故选（C ）.2.331,23P A ⨯⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭在中由生成的子空间的维数为（ ）. (A) 1 (B) 2 (C) 3 (D) 4解 向量组A =123⎛⎫ ⎪⎪ ⎪⎝⎭生成的子空间的维数是向量组A 的秩, 故选（A ）. 331231223311223311223123123123123,,( )() ,, ()2,23,3() ,,2 () ,2322,355R R A B C D ααααααααααααααααααααααααααααααα++-+++++++++-++-3.已知是的基,则下列向量组是的基.解 因 ( B )选项1223311231012,23,3=(,,) 220033ααααααααα⎛⎫⎪+++ ⎪ ⎪⎝⎭中（）, 又因123101,,220033ααα⎛⎫⎪⎪ ⎪⎝⎭线性无关且可逆， 所以1223312,23,3αααααα+++线性无关.故选（B ）.33123122313122331122313122313,, () ,, () 2,2,2() ,, () 2,2,2R R A B C D ααααααααααααααααααααααααααα++++++------4.已知是的基,则下列向量组（）不是的基. 解 因122313 ()()()0αααααα-+---=, 所以( C )选项中向量组线性相关, 故选（C ）. 5．n 元齐次线性方程组AX = 0的系数矩阵的秩为r , 该方程组的解空间的维数为s, 则( ).(A) s=r (B) s=n-r (C) s>r (D) s<r 选（B ）6. 已知A, B 为同阶正交矩阵, 则下列( )是正交矩阵. (A) A+B (B) A-B (C) AB (D) kA （k 为数） 解 A, B 为同阶正交矩阵()T T T T AB AB ABB A AA E ⇒=== 故选（C ）.7. 线性空间中，两组基之间的过渡矩阵（ ）.(A) 一定不可逆 (B) 一定可逆 (C) 不一定可逆 (D) 是正交矩阵 选（B ）(B)1．已知4R 的两组基 （Ⅰ）： 1234, αααα,,（Ⅱ）：11234223433444,βααααβαααβααβα=+++=++=+=,, ( 1 )求由基（Ⅱ）到（Ⅰ）的过渡矩阵； ( 2 )求在两组基下有相同坐标的向量.解 （１）设C 是由基（Ⅰ）到基（Ⅱ）的过渡矩阵, 已知1234123410001100(,,,)(,,,)11101111ββββαααα⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭, 所以由基（Ⅱ）到基（Ⅰ）的过渡矩阵为11000110001100011C -⎛⎫⎪-⎪= ⎪-⎪-⎝⎭. （2）设在两组基下有相同坐标的向量为α, 又设α在基（Ⅰ）和基（Ⅱ）下的坐标均为),,,(4321x x x x , 由坐标变换公式可得11223344x x x x C x x x x ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ , 即 1234()x x E C x x ⎛⎫ ⎪⎪-= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭0 （*） 齐次线性方程（*）的一个基础解系为(0,0,0,1)η=, 通解为(0,0,0,) ()X k k R *=∈． 故在基（Ⅰ）和基（Ⅱ）下有相同坐标的全体向量为12344000 ()k k k R αααααα=+++=∈.312312313123122323133123123123123123,, ,, ,, (1),, ,, ,, ;(3) 2 ,,R R αααβββββαααββααββααββββββαααααααβββ+=+++=++=+=+-2.已知是 的基,向量组满足证明 是的基;(2)求由基 到基的过渡矩阵求向量 在基 下的坐标.解 ( 1 ) 由题有123123110101(,,)011(,,)110101111βββααα⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⇒123123010(,,)(,,)-1-12100αααβββ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭⇒123123001(,,)(,,)100111222βββααα⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭因 0011001112220≠，所以123,, βββ线性无关. 故123,,βββ是3个线性无关向量，构成3 R 的基. (2 ) 因为123123010(,,)(,,)-1-12100αααβββ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭所以从123123,,,,βββααα基到基的过渡矩阵为010-1-12100⎛⎫⎪⎪ ⎪⎝⎭(3) 123123123101012,,2,,-1-12211001αααααααβββ⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎪=+-== ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎪--⎝⎭⎝⎭⎝⎭（）（）1232,,-51βββ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭（）所以1232,,5.1αβββ⎛⎫ ⎪- ⎪ ⎪⎝⎭向量在基下的坐标为412341234123412341234123412002100,,,,0012002121001100,,,,003500121,,2 2R ααααββββααααββββααααααααα⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪=== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎛⎫⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭=++-3.设的两组基,与=，，且由基,到基,的过渡矩阵为（）求基,；（）求向量1234,,ββββ在基,下的坐标.解 (1) 因为12341234,,,,ααααββββ由基,到基,的过渡矩阵为C = 2100110000350012⎛⎫ ⎪⎪⎪ ⎪⎝⎭, 所以112341234(,,,)(,,,)12001-10013002100-120010000012002-5000100210-13037C ααααββββ-=-⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪==⎪⎪ ⎪⎪⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭⎝⎭所以123413001000,,,00010037αααα-⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪==== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭.(2 )11234123412341111 2(,,,)(,,,)1122C αααααααααββββ-⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪=++-== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭123401(,,,)127ββββ⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪-⎝⎭,12341234012,,,12-7αααααββββ⎛⎫ ⎪ ⎪∴=++- ⎪ ⎪⎝⎭向量在基下的坐标为.222123324. ()1,()12,()123[]()6914f x x x f x x x f x x x P x f x x x =++=++=++=++证明是线性空间的一组基,并求在这组基下的坐标.证明 设112233()()()0t f x t f x t f x ++=,则有222123(1)(12)(123)0t x x t x x t x x ++++++++= 即123123123011120*11210230123t t t t t t t t t ++=⎧⎪++==-≠⎨⎪++=⎩（）因为系数行列式所以方程组（*）只有零解. 故123(),(),()f x f x f x 线性无关, 构成3[]P x 线性空间的一组基. 设112233()()()()f x y f x y f x y f x =++ 则有1231123212336129223143y y y y y y y y y y y y ++=⎧⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪++=⇒=⎨ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎪++=⎝⎭⎩⎝⎭所以()f x 123(),(),()f x f x f x 在基下的坐标为（1, 2, 3）. 5．当a 、b 、c 为何值时，矩阵A = 020010a bc ⎫⎪⎪⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭是正交阵.解 要使矩阵A 为正交阵，应有 T AA E = 001002200100100010001a b a c bc ⎫⎪⎛⎫⎪ ⎪⇒=⎪⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭ ⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭ 222101002201001000102a ac acbc ⎛⎫++ ⎪⎛⎫ ⎪ ⎪⇒= ⎪ ⎪ ⎪⎪⎝⎭⎪++⎪⎭⇒2221120 21a ac b c ⎧+=⎪⎪+=⇒⎨⎪+=⎪⎩①121212a b c ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩；②121212a b c ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩；③121212a b c ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩；④121212a b c ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩. 6．设 α 是n 维非零列向量, E 为n 阶单位阵, 证明:T T E A αααα）（/2-=为正交矩阵. 证明 因为α 是n 维非零列向量, T αα所以是非零实数.又22TTT T T T T A E E A αααααααα⎛⎫=-=-= ⎪⎝⎭,所以22 T T T T T A A AA E E αααααααα⎛⎫⎛⎫==-- ⎪⎪⎝⎭⎝⎭()()2224444()()T T T T T TTTTTE E Eαααααααααααααααααααα=-+=-+=故A 为正交矩阵．7．设TE A αα2-=, 其中12,,,Tn a a a α=（）, 若 ααT = 1. 证明A 为正交阵.证明 因为A E E E A TTTTTTT=-=-=-=αααααα2)(2)2(，所以A 为对称阵.又(2)(2)T T T A A E E αααα=--244()T T T E E αααααα=-+=, 所以A 为正交阵.8. , , , 0.A B n A B A B =-+=设均为阶正交矩阵且证明证明 因为, ,A B n 均为阶正交矩阵 所以0T A A =≠且T T T T T T TA AB E A B B B A B B A BB A B B A B+=+=+=+⋅=+⋅=⋅+（）()0200T A B A B A A B A B ⇒-⋅+=⇒⋅+=⇒+=.。

第六章 线性空间§1. 集合与映射一、集合有关集合与子集的概念，集合的交、并运算等相对来说比较熟悉，下面仅补充集合的笛卡尔积的定义。

定义1.1.6 设B A ,是两个非空集合，称下面集合},|),{(B b A a b a ∈∈为B A ,的笛卡尔积，记作B A ⨯，即},|),{(B b A a b a B A ∈∈=⨯。

设B A d c b a ⨯∈),(),,(，称),(b a 与),(d c 相等（记作),(),(d c b a =），如果 d b c a ==,。

注 一般A B B A ⨯≠⨯。

二、映射定义2.1.6 所谓σ是集合M 到集合M '的一个映射，就是σ是一个对应法则，使得M 中的每一个元素a ，都与M '中唯一的一个元素a '对应，即a a ' ，称a '为a 在σ之下的像，a 为a '在σ之下的原像。

以后为方便，记a a M M '='→)(,:σσ。

注 对于一个映射来说，元素的像必须唯一，但元素的原像可以不唯一。

定义3.1.6 集合M 到自身的映射称为M 的一个变换。

例1.1.6判别下列法则是否为映射？（１）P 为数域，n n P M ⨯= （数域P 上n 阶矩阵集合），令 A A :1σ，M A ∈∀和n aE a :2σ，P a ∈∀，则1σ是M 到P 的映射，2σ是P 到M 的映射。

（2）P 为数域，][x P M =，令σ：)()(x f x f ' （)(x f 的一阶微商），][)(x P x f ∈∀，则σ是M 的一个变换。

（3）R 为实数集，R a ∈∀，令σ：)1(≠a a a ，)1(12=b b ，则σ不是映射，因为1的像不唯一（1±都是）。

（4）设M 为任一集合，记a a M →:1，M a ∈∀，则称M 1为的M 恒等映射（变换）。

定义4.1.6 设M M '→:σ，M S ⊆≠φ，记}|)({)(M a a S ∈=σσ，称)(S σ为S 在σ之下的像集合；M S '⊆''≠φ，记})(|{)(1S a M a S '∈∈='-σσ，称)(1S '-σ为S '在σ之下的原像集合，特别记)(})({11a a '='--σσ。

第一章线性空间第一章线性空间线性空间是研究客观世界中线性问题的重要理论，即使对于非线性问题，在经过局部化后，就可以运用线性空间的理论，或者用线性空间的理论研究线性问题的某一侧面，本章将从最简单的集合概念入手，详细给出线性空间的的概念和相关理论。

§1.1 预备知识1.1.1 集合的概念与性质集合是数学中的基础概念之一，是把人们直观的或思维中的某些确定的能够区分的对象汇合在一起，使之成为一个整体的概念。

例如：由全体实数所组成的集合，称为实数集合或实数集；由一个线性方程组解的全体组成集合，称为该方程组的解集合等等。

本节所介绍的集合概念通常称为“朴素的集合论”，即“集合”和“元素”等基本概念是自明的。

历史上曾经为集合论产生过一些悖论.而对于我们来说了解朴素集合已是足够的了，例如，我们只需知道一个集合本身不能是这个集合一个元素．即：若A 是集合则A ∈A 不成立；同时，本节所介绍的集合的相关性质，以复习为主，很多定理不加以证明。

定义1 具有某种性质的事物的全体称为集合，组成集合的事物称为集合中的元素。

一般用英文大写字母A , B , C , X , Y , Z 表示集合，用英文小写字母a, b, c, x, y, z 等表示集合的元素。

例如：{,,,,}A a b c d e =和{}S s s P =具有性都表示的是集合。

没有任何元素的集合称为空集，记为Φ。

如果用S 表示集合，s 表示S 的元素，常用记号s S ∈，读作s 属于S ，而s 不属于S ，记为：s S ?。

常用的特殊集合一般用N, Z, Q ，R 和C 分别表示自然数集、整数集、有理数集实数集和复数集。

此外，{}Z n n x x ∈+=,12|和{}Z n n x x ∈=,2|分别代表奇数集和偶数集。

定义2 若集合 A 和集合B 有同样的元素，称为A 和B 相等，记为A = B ；若集合 A 和中的元素都是集合B 中的元素，称为A 含于B 或者称B 包含A ，记为A B ?；若A B ?，则称A 是B 的子集；若A B ?，且A B ≠，则称A 是B 的真子集。

线性空间知识小结一. 向量组与线性空间,m α〉) (基所含向量个数,r S α∈中任意向量可由其线性表示添加任意一个向量后线性相关,n V ξ∈线性无关中任意向量可由其线性表示添加任意一个向量后线性相关,,r S α∈,r S α∈是极大线性无关组2,,r αα线性无关.1,ri S a αα=∈=∑,S 1,,,r αααα线性n =,12,,n V ξξξ∈,,n ξ是V 的一个基 2,,,n ξξ线性无关.1,ni V αα=∈=∑,V ∈1,,,n αξξξ线性可由S 2线性表示S 2所含向量个个向量必线性相关;个线性无关向量都是V 中任意线性无关向量组必可扩二. 向量组的等价三. 坐标与过渡矩阵1. 坐标: 12,,,n ξξξ是V 的一个基, 对任意V α∈,112212(,,,)n n n a a a X αξξξξξξ=+++=, 其中12(,,...,).T n X a a a =.2. 过渡矩阵A : 12,,,n ηηη是V 的另一个基, 1212(,,,)(,,,)n n A ηηηξξξ=, A 的第i个列向量是i η在基12,,,n ξξξ下的坐标.3. 同一向量在不同基下的坐标: 1212(,,,)(,,,)n n X Y αξξξηηη==, 则1Y A X -=.4. 度量矩阵的性质:(1) 12,,,n ξξξ和12,,,n ηηη分别是V 的两个基, 1212(,,,)(,,,)n n A ηηηξξξ=,则A 可逆, 且11212(,,,)(,,,)n n A ξξξηηη-=;(2) 设12,,,n ςςς是V 的一个基, 且1212(,,,)(,,,)n n B ςςςηηη=, 则1212(,,,)(,,,)n n AB ςςςξξξ=;(3) 设1212(,,,)(,,,)n n A ηηηξξξ=, 则若12,,,n ξξξ是V 的一个基, A 可逆, 则12,,,n ηηη是V 的另一个基..四. 子空间1. 定义: 称W 是V 的子空间，若(1) W 是V 的非空子集; (2) W 对于V 的加法, 数乘封闭. 从本质上说子空间就是一个线性空间. 2. 运算:12121122{|,};V V V V αααα+=+∈∈ 1212{|}.V V V V ααα=∈∈且3. 由S 张成的子空间S 〈〉: S 中向量所有可能的线性组合构成的子空间.(1) S 〈〉是包含S 的V 的最小子空间; (2) dim ();S r S 〈〉=(3) S 的极大无关组是S 〈〉的基; (4) 1212V V V V ≠+, 例12{(,0)|},{(0,)|}.V a a F V a a F =∈∈但1212V V V V 〈〉=+.3. 直和:12m V V V ⊕⊕⊕1mi i V =⇔∑中任意向量的表示法唯一1mi i V =⇔∑中零向量的表示法唯一0,1,2,,ijj i V V i m ≠⇔==∑11,1,2,,1i ij j V V i m -=⇔=-∑11dim dim mmi i i i V V ==⇔=∑∑i V ⇔的基可拼凑成1mi i V =∑的基, 1,2,.i m =注意: 120,1ij m V V i j m V V V =≤≠≤⇒⊕⊕⊕12V V V =⊕1212=0V V V V V ⇔=+且 121212dim dim =dim()V V V V V V V ⇔=+++且 1212=0dim dim =dim()V V V V V ⇔+且5. 维数公式: 121212dim dim dim()dim()V V V V V V +=++.注意:111dim dim()dim()m mmi i i ii i V V V ===≠+∑∑.。

第五章 线性空间-知识点及其注释知识点：n 维数组向量，向量空间，线性空间，线性组合，线性表示，向量组等价，线性相关，线性无关，极大无关组，秩，生成子空间，子空间，基，维数，坐标，基变换，坐标变换，同构，交子空间，和子空间，直和，线性方程组的解空间，基础解系，特解，通解。

#n 维数组向量#简称为n 维向量，是指由数域F 中n 个数n a a a ,,,21 组成的n 元有序数组，常记为12(,,,)T n a a a 或),,,(21n a a a ，又称为n 元（数组）向量。

由数域F 上所有n 维数组向量所构成的线性空间称为n 维（元）（数组）向量空间，记为n F 。

#线性组合#表达式1122s s k k k ααα+++称为向量组s ααα,,,21 的系数分别为12,,,()s k k k F ∈的线性组合，s k k k ,,,21 称为线性组合系数。

#线性表示#向量α可由向量组s ααα,,,21 线性表示(出)是指存在数域F 中的数s k k k ,,,21 ,使1122s s k k k αααα=+++。

向量组s ααα,,,21 可由向量组12,,,t βββ线性表示是指每个i α（1,2,...,i s =）都可由向量组12,,,t βββ线性表示。

显然，向量组的线性表示具有传递性。

在n F 中，向量α可由向量组s ααα,,,21 线性表示⇔线性方程组1122s s x x x αααα+++=有解⇔ 1212(,,,,)(,,,)s s rank rank ααααααα=。

#向量组等价#向量组s ααα,,,21 与向量组12,,,t βββ等价是指向量组s ααα,,,21 与向量组12,,,t βββ可以相互线性表示。

显然，向量组等价是等价关系，即具有自反性、对称性和传递性。

若矩阵Ａ经过有限次行初等变换成为Ｂ，则Ａ与Ｂ的行向量组等价。

#线性相关#向量组s ααα,,,21 线性相关是指存在数域F 中不全为零的数s k k k ,,,21 ,使02211=+++s s k k k ααα ；否则称为线性无关。

第六章 线性空间向量空间又称线性空间，是线性代数中一个基本概念。

在第三章中，我们把有序数组叫做向量，并介绍过向量空间的概念。

在这一章中，我们要把这些概念推广，使向量及向量空间的概念更具一般性。

当然，推广后的向量概念也更抽象化了.§1 线性空间的定义与性质定义6.1 设V 是一个非空集合，P 为数域。

如果对于V 中任意两个元素α，β，总有唯一的一个元素V ∈γ与之对应，称为元素βα,的和，记作βαγ+=；又对于任一数∈k P ，与任一元素V ∈α，总有唯一的一个元素V ∈δ与之对应，称为α与k 的积。

记作αδk =；并且这两种运算满足以下八条运算规律（设,,,V ∈γβα∈l k ,P ）： αββα+=+)(i ；)())((γβαγβα++=++ii ；)(iii 集合V 中存在零元素0，使对V 中任何元素α，均有αα=+0；)(iv 对于集合V 中任何元素α，V 中均存在其负元素α-，使α+（α-）=0；αα=⋅1)(v ；αα)()()(kl l k vi =；βαβαk k k vii +=+)()(；αααl k l k viii +=+))((。

那末，V 称为数域P 上的向量空间（或线性空间），V 中的元素不论其本来的性质如何，统称为向量。

简言之，凡满足八条规律的加法及乘法运算，就称为线性运算；凡定义了线性运算的集合，就称向量空间。

例6.1 数域P 上一元多项式环][x P ,按通常的多项式加法和数与多项式的乘法，构成一个数域P 上的线性空间.如果只考虑其中次数小于n 的多项式，再添上零多项式也构成数域P 上的一个线性空间，用n x P ][表示.例6.2 实数域上全体m ⨯n 矩阵，对于通常定义的加法和数与矩阵的乘法，即若A =()n m ij a ⨯， B =()n m ij b ⨯ ，R ∈λ， A+B =()n m ij ij b a ⨯+，λA =()n m ij a ⨯λ。

第六章 线性空间一．内容概述（一） 基本概念⒈线性空间的定义-----两个集合要明确。

两种运算要封闭，八条公理要齐备。

V ,数域F V ∙V →V V ∈∀βα、 使V ∈+βα。

V F ⨯→V ∀k V ∈使k V ∈α。

满足下述八条公理：⑴αββα+=+； ⑵)()(γβαγβα++=++； ⑶对于,V ∈α都有αα=+0，零元素；⑷对于V ∈α，都有0=+βα，称β为α的负元素，记为α-； ⑸βαβαk k k +=+)(；⑹αααl k l k +=+)(；⑺)()(ααl k kl =； ⑻αα=1。

常用的线性空间介绍如下：（ⅰ）2V 、3V 分别表示二维，三维几何空间。

（ⅱ）nF 或nP 表示数域)(P F 上的n 维列向量构成的线性空间。

（ⅲ）[]x F 表示数域上全体多项式组成的线性空间。

[]x F n 表示数域F 上次数不大于n 的多项式集合添上零多项式构成的线性空间。

（ⅳ）()F M n m ⨯表示数域F 上n m ⨯矩阵的集合构成的线性空间。

当n m =时，记为()F M n m ⨯。

（ⅴ）[]b a R ,表示在实闭区间[]b a ,上连续函数的集合组成的线性空间。

⒉基，维数和坐标------刻画线性空间的三个要素。

⑴基 线性空间()F V 的一个基指的是V 中一组向量{}n ααα,,21 满足（ⅰ）n ααα,,21 线性无关；（ⅱ）V 中每一向量都可由n ααα,,21 线性表出。

⑵维数 一个基所含向量的个数，称为维数。

记为V dim 。

⑶坐标 设n ααα,,21 为()F V n 的一个基。

()F V n ∈∀α有n n a a a αααα+++= 2211则称有序数组n a a a ,,21 为α关于基n ααα,,21 的坐标。

记为(n a a a ,,21 )。

⑷过渡矩阵 设()F V n 的二个基n ααα,,21 （ⅰ）n βββ ,,21（ⅱ）且∑==ni iij j a 1αβn j 2,1=则称n 阶矩阵。

第六章 线性空间§1基本知识§1. 1 基本概念1、集合的相关概念：2、映射：3、单射：4、满射：5、双射（一一映射）：6、可逆映射及其逆映射：7、线性空间：8、向量的线性组合： 9、向量组的等价：10、向量的线性相关与无关：11、线性空间的维数（有限维与无限维线性空间）： 12、线性空间的基与坐标： 13、过渡矩阵：14、线性空间的子空间： 15、生成子空间： 16、子空间的和：17、两个子空间的直和： 18、有限个子空间的直和： 19、线性空间的同构：§1. 2 基本定理1、基与维数的判定定理：设n ααα,,,21 是线性空间V 上n 个线性无关的向量，如果V 上任何一个向量都可以由它线性表出，那么V 是n 维的，n ααα,,,21 是它的一组基.2、子空间的判定定理：设W 是线性空间V 的一个非空子集，如果W 关于V 的两种运算是封闭的，那么W 是V 的一个子空间.3、生成子空间的相等与维数的判定定理：（1）两个向量组生成相同的子空间的充分必要条件是这两个向量组等价； （2）),,,(),,,(dim 2121r r R L αααααα =.4、基的扩充定理：设m ααα,,,21 是n 维线性空间V 上任意m 个线性无关的向量，如果n m <，那么在V 上必定可以找到m n -个向量n m m ααα,,,211 ++，使得n ααα,,,21 是V 的一组基.5、子空间的交的性质定理：设21,V V 都是线性空间V 的子空间，那么21V V ⋂也是V 的子空间.6、子空间的和的性质定理：设21,V V 都是线性空间V 的子空间，那么21V V +也是V 的子空间.7、维数定理：设21,V V 都是线性空间V 的子空间，那么)dim(dim dim )dim(212121V V V V V V ⋂-+=+.推论：设21,V V 都是线性空间V 的子空间，如果2121dim dim )dim(V V V V +<+，那么{}021≠⋂V V .8、直和的判定定理：设21,V V 都是线性空间V 的子空间，那么如下条件是等价的 （1）21V V +是直和；（2）若221121,,0V V ∈∈=+αααα，则021==αα；（3）{}021=⋂V V ；（4）2121dim dim )dim(V V V V +=+9、直和的判定定理续：设m V V V ,,,21 都是线性空间V 的子空间，那么如下条件是等价的（1）m V V V +++ 21是直和；（2）若m i V i i m ,,2,1,,021 =∈=+++αααα，则021====m ααα ；（3）{}m i V V ij j i ,,2,1,0 ==⋂∑≠；（4）∑==++m i i m V V V V 121dim )dim(10、直和的存在性定理：设W 是线性空间V 的任何一个子空间，那么一定存在V 的一个子空间U ，使得W U V ⊕=. 11、有限维线性空间同构的判定定理：（1）数域P 任何一个n 维线性空间都同构于n P ；（2）有限维线性空间同构的充分必要条件是，它们的维数相等. §1. 3 基本性质1、线性空间的性质： （1）零元素是唯一的； （2）负元素是唯一的； （3）ααα-=-==)1(;00;00k ； （4）000==⇔=αα或k k .2、过渡矩阵的性质：（1）过渡矩阵都是可逆矩阵；（2）设基n ααα,,,21 到基n βββ,,,21 的过渡矩阵是A ，则基n βββ,,,21 到基n ααα,,,21 的过渡矩阵是1-A ；（3）设基n ααα,,,21 到基n βββ,,,21 的过渡矩阵是A ，n βββ,,,21 到基n γγγ,,,21 的过渡矩阵是B ，则基n ααα,,,21 到基n γγγ,,,21 的过渡矩阵是AB .（4）设基n ααα,,,21 到基n βββ,,,21 的过渡矩阵是A ，向量α在基n ααα,,,21 和n βββ,,,21 下的坐标分别是),,,(21n x x x 和),,,(21n y y y ，则⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛n n y y y A x x x 2121. 3、子空间的交与和的性质：设21,V V 都是线性空间V 的子空间，则如下条件等价 （1）21V V ⊂； （2）121V V V =⋂； （3）221V V V =+；4、同构映射的性质：设τ是线性空间V 到线性空间W 的同构映射，则 （1）0)0(=τ；)()(ατατ-=-；（2）)()()()(22112211m m m m k k k k k k ατατατααατ+++=+++ ； （3）⇔线性相关m ααα,,,21 )(,),(),(21m ατατατ 线性相关； （4）同构映射的逆映射1-τ是线性空间W 到线性空间V 的同构映射； （5）若ρ是线性空间W 到线性空间U 的同构映射，则ρτ是线性空间V 到线性空间U 的同构映射.§2 基本题型及其常用解题方法§2. 1 线性空间的判定与证明1、利用定义例6.1（北大教材，P267，3） 2、利用子空间的判定定理 例6.2（北大教材，P267，3）§2.2 基、维数的计算、判定与证明 1、利用定义例6.3（北大教材，P268，8）2、利用定理：设n ααα,,,21 是线性空间V 上的n 个线性无关的向量，若V 上任意一个向量可以由n ααα,,,21 线性表出，那么V 是n 维线性空间且n ααα,,,21 是它的一个基。

线性空间与线性变换总结线性空间（向量空间）定义：设集合V ≠f, F 是一个数域，在V 上定义加法与数乘：若对任意a ∈ V, b ∈ V , 有 a+b ∈ V;若对任意a ∈ V , l ∈ F, 有 la ∈ V; 则称集合V 为数域F 上的线性空间。

在这么个空间内存在无数个向量，我们希望有限的向量刻画整个V ，描述V 内的所有向量。

这里有限的向量构成一个向量组，用m m k k k ααα+⋯++2211表示向量组的一个线性组合，m k k k , 21⋯，，称为该线性组合的系数。

如果m λλλ,21⋯，，存在一组数使m m b αλαλαλ+⋯++=2211，则称b 能由向量组线性表示。

若给定n 维向量组 A :α1, α2,···, αm , 如果存在不全为零的一组数λ1, λ 2,···, λ m , 使得λ1 α1 +λ 2 α2 + ··· +λ m αm= O ，则称向量组A 线性相关，否则称向量组A 线性无关.如何判定线性相关：线性维向量组)3(,...,,:21≥m A n m ααα必要...12211=+++m m x x x ααα齐次线性方程组：定理有非零解。

),...,,(:221m A A m 向量个数的秩小于所构成的矩阵定理ααα=个向量线性表示。

其余中至少有一个向量可由：定理1,...,,:321-m A m ααα 此外还有一个关于线性无关的定理：定理4：设m ααα,...,,21线性无关，如果向量组m ααα,...,,21β线性相关，则向量β能由m ααα,...,,21线性表示，并且唯一向量组等价：..,...,,:,...,,: 2121这两个向量组等价。

能相互线性表示，则称与向量组若向量组线性表示能由向量组则称向量组线性表示，向量组组中的每个向量都能由若及维向量组设有两个B A A B A B B A n s m βββααα用矩阵表示向量组.4..., 的行向量组线性表示能由的行向量组知，由定理故存在可逆矩阵，经初等行变换变成行等价，即矩阵与设矩阵A B PA B t s P B A B A =.4..,., B A 的行向量组线性表示量组能由的行向知，故由定理存在可逆矩阵，由初等变换可逆性可知行等价，故与又因为B A QB A t s Q =的行向量组等价的行向量组与于是B A线性相关性的判别定理：1. 若a1,a2,…,am 线性相关， 则a1,a2,…,am , am+1 也线性相关.。

线性空间知识点总结本文将从定义、性质、例子、拓扑结构等多个方面对线性空间进行总结，以帮助读者更全面地理解这一概念。

一、线性空间的定义线性空间的定义较为抽象，它可以用来表示向量、矩阵、多项式等各种类型的数学对象。

线性空间是一个非空集合V，配上两个操作：加法和数乘。

加法指的是将两个向量或数学对象相加得到一个新的向量或数学对象，数乘指的是将一个标量与一个向量或数学对象相乘得到一个新的向量或数学对象。

具体来说，给定一个域F，一个线性空间V满足以下条件：1. 对于V中的任意两个元素x、y，它们的和x+y也属于V。

2. 对于V中的任意元素x和任意标量c，它们的数乘cx也属于V。

3. 加法满足结合律和交换律。

4. 加法单位元（零向量）存在。

5. 数乘满足分配律。

6. 数乘满足标量乘1等于自身。

换句话说，线性空间V是一个满足上述条件的非空集合，它配备了加法和数乘这两种运算，并且这两种运算满足一定的性质。

二、线性空间的性质线性空间有许多重要的性质，这些性质不仅体现了线性空间的内在结构，也为线性空间的进一步研究提供了重要的基础。

下面介绍线性空间的一些主要性质：1. 线性空间中的元素有唯一加法逆元。

对于线性空间V中的任意元素x，存在一个唯一的元素-y，使得x+y=0，其中0表示线性空间V中的零向量。

2. 线性空间中的元素满足交换律和结合律。

即对于线性空间V中的任意元素x、y、z，有x+y=y+x，(x+y)+z=x+(y+z)。

3. 线性空间中的元素满足分配律。

即对于线性空间V中的任意元素x、y、z和任意标量c，有c(x+y)=cx+cy，(c+d)x=cx+dx。

4. 线性空间中的元素满足数乘单位元的性质。

即对于线性空间V中的任意元素x，有1∙x=x。

5. 线性空间中的元素满足数乘交换律。

即对于线性空间V中的任意元素x和任意标量c、d，有c(dx)=(cd)x。

6. 线性空间中的元素满足数乘结合律。

即对于线性空间V中的任意元素x和任意标量c、d，有(c+d)x=cx+dx。

线性空间一、集合〃映射1、集合的相关概念（1）集合：集合是数学的最基本概念之一，简单地说，所谓集合就是指作为整体看的一堆东西。

一般用大写拉丁字母...,,C B A 表示。

（2）元素：组成几何的东西称为这个集合的元素。

一般用小写拉丁字母...,,c b a 表示。

用A a ∈表示a 是A 集合的元素，用A a ∉表示a 不是A 集合的元素。

（3）空集：不包含任何元素的集合称为空集合，记作∅。

（4）子集：集合M 中的元素全是集合N 中的元素，即由M a ∈可以推出N a ∈，那么M 称为N 的子集，记作N M ⊂或者M N ⊃。

（5）真子集：集合M 是集合N 的子集，但集合N 不是集合M 的子集，那么M 称为N 的真子集，记作N M ⊆或者M N ⊇。

（6）集合相等：集合M 是N 的子集，同时N 是M 的子集，即集合中每一个元素都相等，那么称M 与N 集合相等，记作N M =。

（7）交集：集合M 和N ，既属于M 又属于N 的全体元素的集合称为M 与N 的交集，记作N M ⋂。

（8）并集：集合M 和N ，属于M 或者属于N 的全体元素的集合称为M 与N 的并集，记作N M ⋃。

2、映射（1）定义：集合A 到集合B 的一个映射就是指一个法则，使A 中每一个元素a 都有B 中的一个确定元素b 与之对应，如果映射σ使元素B b ∈与元素A a ∈对应，就记作b a =)(σ，b 称为a 在映射σ下的像，a 称为b 在映射σ下的原像。

例：A 是全体整数的集合，B 是全体偶数的集合，定义A n n n ∈=,2)(σ，这是A 到B 的一个映射。

（2）映射的分类1）满射：设σ是集合A 到B 的一个映射，用)(A σ表示A 在映射σ下像的全体，称为A 在映射σ下像的集合，显然有B A ⊂)(σ，如果B A =)(σ，映射σ就称为映上的或满射，即对任何B b ∈，都存在A a ∈，使b a =)(σ。

2）单射：在映射σ下，A 中不同元素的像也一定不相同，即由21a a ≠，一定有)()(21a a σσ≠，那么映射σ就称为1—1的或单射。

线性空间-知识点归纳及其注释第五章知识点:n 维数组向量,向量空间,线性空间,线性组合,线性表示,向量组等价,线性相关,线性无关,极大无关组,秩,生成子空间,子空间,基,维数,坐标,基变换,坐标变换,同构,交子空间,和子空间,直和,线性方程组的解空间,基础解系,特解,通解。

#n 维数组向量#简称为n 维向量,是指由数域 F n 个数n a a a ,,,21 组成的n 元有序数组,常记为12(,,,)T n a a a 或),,,(21n a a a ,又称为n 元(数组)向量。

由数域F 上所有n 维数组向量所构成的线性空间称为n 维(元)(数组)向量空间,记为n F 。

#线性组合#表达式1122s s k k k ααα+++称为向量组s ααα,,,21 的系数分别为12,,,()s k k k F ∈的线性组合,s k k k ,,,21 称为线性组合系数。

#线性表示#向量α可由向量组s ααα,,,21 线性表示(出)是指存在数域 F 的数s k k k ,,,21 ,使1122s s k k k αααα=+++。

向量组s ααα,,,21 可由向量组12,,,t βββ线性表示是指每个i α(1,2,...,i s =)都可由向量组12,,,t βββ线性表示。

显然,向量组的线性表示具有传递性。

在n F ,向量α可由向量组s ααα,,,21 线性表示⇔线性方程组1122s s x x x αααα+++=有解⇔ 1212(,,,,)(,,,)s s rank rank ααααααα=。

#向量组等价#向量组s ααα,,,21 与向量组12,,,t βββ等价是指向量组s ααα,,,21 与向量组12,,,t βββ可以相互线性表示。

显然,向量组等价是等价关系,即具有自反性、对称性和传递性。

若矩阵A经过有限次行初等变换成为B,则A与B的行向量组等价。

#线性相关#向量组s ααα,,,21 线性相关是指存在数域 F 不全为零的数s k k k ,,,21 ,使02211=+++s s k k k ααα ;否则称为线性无关。

第四章 线性空间线性空间是二维、三维几何空间及n 维向量空间的推广。

线性空间中的元素统称为向量，但此时的向量除了可以是n 维向量以外，还可以是矩阵、多项式、函数、数等，这体现了这个概念的一般性。

另一方面，线性空间要规定两种运算：加法与数乘，但这一概念是抽象的。

4．1 线性空间线性空间是线性代数的基本概念，它是通过对不同的数学对象的共同本质（线性的）进行的抽象。

所谓线性空间，就是定义了两种运算（加法与数乘）的非空集合，该集合在这两种运算下保持封闭性。

1． 定义：设V 是一个非空集合，P 为一个数域。

在集合V 的元素之间定义了一种代数运算叫做加法，即任取γβαγβα=+∈∈使有唯一,,,V V ，在数域P 与集合V 的元素之间还定义了一种运算，叫做数量乘法，即任取αV ∈，有唯一的.,ηαη=∈k V 使得如果加法与数乘满足下面的规则：（1）αββα+=+；（2）)()(γβαγβα++=++；（3）在V 中有一个元素0，对V 中任意元素α，有α+0=α；（4）对V 中任意元素α，都有V 中元素β，使得=+βα0；（5）1α=α；（6）αα)()(kl l k =；（7）αααl k l k +=+)(；（8）αββαk k k +=+)(；则称V 为数域P 上线性空间。

在线性空间里，V 中的元素称为向量，0元素称为零向量，当 =+βα0时，β为α的负向量。

2．线性空间的性质；（1） 零元素是唯一的；（2） 任意向量α的负向量是唯一的，记为-α；（3） 0α=0，（-1）α=-α，k0=0;（4） 若k α=0，则k=0或α=0。

3． 线性子空间如果线性空间V 的非空子集W ，关于V 所定义的两种运算也构成一个线性空间，则称W 维V 的一个线性子空间。

若W 是V 的非空子集，W 中的元素关于V 的两种运算自然满足八条运算规则，于是判断W 是是否构成V 的线性子空间，只要验证W 关于V 的两种运算是否封闭，即“任取→∈∈+P k W ,βαW k W ∈∈+αβα,” 是否成立。

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（），交（）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zx,,等表示；K是一个数域，y其元素用m,等表示。

如果V满足[如下8条性质，分两类]:k,l（I）在V中定义一个“加法”运算，即当Vx∈，时，有唯一的和y+（封闭性），且加法运算满足下列性质:x∈yV（1）结合律z=+)()(；+y+zxyx+（2）交换律x+；=yyx+（3）零元律存在零元素O，使x+；x=O（4）负元律 对于任一元素V x ∈，存在一元素V y ∈，使O y x =+，且称y 为x 的负元素，记为)(x -。

则有O x x =-+)(。

（II ）在V 中定义一个“数乘”运算，即当K k V x ∈∈,时，有唯一的V kx ∈（封闭性），且数乘运算满足下列性质: （5）数因子分配律 ky kx y x k +=+)(； （6）分配律 lx kx x l k +=+)(； （7）结合律 x kl lx k )()(=；（8）恒等律 x x =1； [数域中一定有1] 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。