矩阵分析 (一) 线性空间和线性变换
我们曾在线性代数里学过向量空间,它是由向量做成的集合。在这个集合里向量可以相加,向量可以乘以一个倍数,由此我们可以讨论向量的线性组合、向量的线性相关等概念。
如果上述运算满足以下规则,则称 为数域 上的 线性空间 。 中的元素也称为向量。
解:
令其对应项相等即可。
一般来说,一个元素在不同的基底下有不同的坐标,它们的坐标有什么关系呢?
设 是 上的 维线性空间, , , , 和 , , , 是 的两个 不同的基底 ,因为 , , , 是基底,所以 , , , 可以被这个基底线性表达,这两个基底的关系是:
利用 过渡矩阵 就可以得到这个元素的两个坐标之间的关系:
我们知道三维线性空间 的二维平面 也是一个线性空间,这种类型的空间叫作 子空间 。
这个子空间叫做 和 的 和子空间 。
由两个子空间 , 生成的子空间的维数 , 与原来的子空间的维数之间有一个关系,称之为 维数定理 ,即:
这个几个概念比较重要,需要记住。
则称 为 上的 线性变换 。线性变换保持 上的运算。
上面这个线性变换的公式需要记住,经常会考这个改变以及以下变种。比如下文的线性变换的矩阵的公式:
由:
能得到:
这时如果知道:
即可求出:
等于:
等于:
可以证明,线性空间中的所有线性变换也做成一个线性空间,记作
像子空间 是由 中所有元素的像构成的,即任取 ,则一定存在 ,使得 。
核子空间 是由所有 中的一些元素构成的,这些元素在线性变换的作用下是零。
上的所有线性变换构成的子空间是一个比较抽象的空间,我们知道一些具体的线性变换,但是任意一个线性变换是什么样子的,怎么表达呢?
设 ,
可以看出,决定线性变换结果的是:
即基底在这个线性变换之下变成了什么形式。
因为 ,仍然是 中的元素,当然可以被 的基底表达:
为线性变换 在基底 下的矩阵。
可见每一个 线性变换实际上与一个矩阵相对应 ,反过来,每一个矩阵也对应一个线性变换,即给定一个矩阵 ,只要定义:
则这个矩阵对应一个线性变换。
2024-04-02 广告