线性代数第17讲
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习题十六 向量组的线性相关性(续) 一、研究下列向量组是线性相关还是线性无关: 1))2,0,1(),5,2,0(),3,2,1(321;
解:321
,,0201520321
线性相关。
2))0,0,0,1(),0,0,1,1(),0,1,1,1(),1,1,1,1(4321; 解:,0100010011011111114321,,,线性无关。 3))0,1,1,2(),7,4,3,1(),6,5,1,4(),3,1,2,1(4321。 解:,001127431651431214321,,,线性相关。 二、已知3211,3212,3213,试将向量组321,,用向量组321,,线性表示。
解:)(21),(21,0(21313322211。 三、问t取何值时,下列向量组线性相关:),1,1(),1,,1(),1,1,(321ttt。 解:因为向量组线性相关,所以
2,1,0)2()1(2311111123tttttttt。
四、设)5,3,1(,)7,4,2(1,)5,2,3(2,),6,5(3x,若能由321,,线性表示,求x的取值范围。 解:由题意,下列方程组有解:
55736241532321321321xxxxxxxxxx
8112004111015322323521101440153255736241532~xxxA
因为12,3)~()(xARAR。 五、证明题: 1)设向量r,,,21线性无关,rr2121211,,,,则
| n----------------------------------------------------------------------------李永乐线性代数辅导讲义在数学一 150 分的试题中,线性代数占 30 分。
题型有:三小题[每小题 4 分]:一道填空,两道选择;[(5),( 11),( 12)] 两大题[每大题 9 分]:计算与证明。
[(20),( 21)]大题主要考察:1、方程组(解)、矩阵(秩)、向量组(线性相关性)转化;2、方阵的特征值、特征向量、相似对角阵、二次型的标准化。
值得注意的是:线性代数无难题,主要要求概念清楚,方法熟练。
以同济大学〈线性代数〉(第三版或第四版)为主要教材,再选用一本参考书[如,国家考试中心编写的《数学考试参考书》。
----------------------------------------------------------------------------第一讲、行列式----------------------------------------------------------------------------行列式的计算[和矩阵的初等变换]是线性代数基本功,它在矩阵[可逆,特征值,秩等]、方程组[克 莱姆法则]和向量组[线性相关性等]的研究中起着重要作用。
理解行列式概念,牢记行列式性质,重点是计算行列式:三四阶行列式和规律性强的 n 阶行列式。
行列式只考小题或作为大题中的工具,不单独考计算行列式的大题。
一、主要内容1、行列式的概念与性质定义: =∑(−1)τ ( p p ⋯p )a a ⋯a .p 1 p 2 ⋯ p n1 2 n1 p 12 p 2np n行列式是一个“数”,是取自“不同行不同列元素积的代数和”。
例如,如果一个 n 阶行列式非零元素至多有 n-1 个,则该行列式必为零。
0 又如, 0 0 4 0 0 12 0 0= (−1)τ (4231) 24 = −24。
《线性代数》课程思政典型教学案例(一)1. 案例名称“Matlab 被禁”事件的启示2. 结合知识点矩阵乘法3. 案例意义以2020年“Matlab 被禁”事件给我们中国社会大众敲响警钟——中国科技的发展更需要依赖于自身实力,未来国产替代进口刻不容缓。
此次事件让我们认识到我们不能将国家和企业的信息安全完全寄托于外国软件的商业道德与自律,加快研发自主可控软件是保证中国信息安全的重要手段。
使学生认识有关线性代数应用的科技发展现况与趋势,培养持续学习的习惯和勇于探索的创新精神,培育学生精益求精的大国工匠精神,激发学生科技报国的使命担当。
4.案例设计与实施(1)教学设计(1.1)总体思路课前要求学生观看教师在泛雅平台开设的湖南省一流本科建设课程《线性代数》在线开放课程视频,并且回答矩阵的乘法与数的乘法有何不同?是否满足交换律?可交换的条件是什么?这一系列问题环环相扣,层层递进,引导学生在回答问题链的过程中还原科学探索路径,并归纳提取抽象的定义和一些重要的结论。
课中内容导入:由国产片《哪吒之魔童降世》导入本章主题,对比国内外动画电影技术,简单概括矩阵相关理论在其中的应用,点出中国技术的快速发展,增强民族自豪感、激发奋斗激情。
同时,简单介绍5G 网络技术.5G 网络技术即第五代移动通信网络技术,其技术基础是极化码。
极化码看起来很复杂,但本质上还是一些矩阵的乘法,教师还可简要介绍人工智能技术以及民营企业之星“华为”的故事。
内容讲解:抓住“矩阵”这一根主线进行教学,从实际问题出发探索矩阵概念的形成、矩阵运算的定义,完成由具体问题到抽象数学符号语言的转化, 从中归纳处相应的数学本质。
在讲解矩阵乘法时介绍案例“Matlab 被禁”事件,强调科技报国和工匠精神。
课堂测验:采用学习通在线测试,检验学生课堂学习效果。
通过课后作业和思考题的形式复习巩固课堂所学知识点;设置在线问卷,了解学情。
(1.2)思政设计知识点精讲:矩阵的乘积:设()ij m s A a ⨯=矩阵,()ij s n B a ⨯=矩阵,即:课后111221222112s m m ms s a a a A a a a a a a ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭, 121222122111n n s s sn b b b b B b b b b b ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭, 则定义A 与B 的乘积是一个m n ⨯的矩阵()ij m n C c ⨯=,记作: ()ij m n AB C c ⨯==其中,1122ij i j i j is sj c a b a b a b =+++1(1,2,,;1,2,,).sik kj k a b i m j n ====∑ (ij c 等于A 第i 行的所有元素与B 的第j 列的对应元素乘积的和) 几点说明① 相乘条件: 左矩阵A 的列数等于右矩阵B 的行数;② 相乘方法:——乘积C 矩阵的元素ij c 等于左A 的第i 行与右B 的第j 列的对应元素乘积的和);③ 相乘结果:——乘积C 矩阵的行列数,分别取自左A 的行数,右B 的列数。
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线性空间(1)
关键词:线性空间
§5.1 线性空间的概念
我们已经把平面和空间的几何向量推广到由有序数组定义的n
维向量,并把n 维向量的全体所构成的集合n R 叫做n 维向量空间. 这里要说明一点:由n 维行向量组成的空间与由n 维列向量组成的空
间在结构上是完全相同的,所以都记为n R .
但人们在讨论各种问题时,常常遇到各种不同的集合与运算(该集合元素未必是有序数组). 例如,讨论全体n m ⨯ 矩阵所构成的集合,我们可以定义它们的加法和数乘,并且我们知道这些运算满足交换律、结合律、分配律等8条规律. 当抽去这些集合中对象(也称元素)的具体属性及定义运算的具体规则(例如函数的加法规则与向量的加法规则是完全不同的),我们考虑这些集合的结构:其对象的“线性运算”和它的“运算规律”,从而就可以建立一个数学模型:线性空间.
设V 是一个非空集合,其元素用字母 ,,,γβα表示;F 是一个数域,用字母 ,,μλ表示数域 F 中的数.
(线性空间的定义)称非空集合V 是数域 F 上的线性空间, 如果集合V 具备下列两个条件:
1. F 中定义了加法运算, 即给出一个规则,使得对于任意V V ∈∈βα,, 由这个规则可唯一确定一个元素 ,V ∈+=βαγ γ
叫做元素α与 β的和. 这个加法运算须满足如下4条基本运算规律:
)i ( .αββα+=+ (加法交换律)
)i i
( ).()(γβαγβα++=++ (加法结合律) )i i i
( V 中有零元素,0 使αα0=+对任何元素V ∈α成立. )v i ( 对每个元素V ∈α,都有负元素)(α-存在,使+α0α=-)(.
2. F 中的数与V 中的元素之间定义了数乘运算, 即给出一个规则,使得对于任意指定的数F ∈λ及元素 ,V ∈α由这个规则可唯一确定一个元素 ,V ∈αλαλ叫做数λ与元素α的乘积. 这个数乘运算须满足如下4条基本运算规律:
)v ( .1αα=
)i v ( .)(βαβαλλλ+=+
)i i
v ( .)(αααμλμλ+=+ )i i i v ( .)()(ααμλμλ=
(简言之, 定义了线性运算, 且此运算满足8条法则的集合叫线性空间) 借用几何语言, 把线性空间V 的元素也称为向量. 线性空间又可称为向量空间. 把V 称为线性空间是因为它所具有“加法”与“数乘”运算,而这两种运算合称为线性运算.
实数域R 上的线性空间简称为实空间, 复数域C 上的线性空间简称为复空间. 我们主要讨论实空间. 在不做特殊说明时, 线性空间均指实线性空间.
我们把分量为数域F 中的数的全体n 维向量(有序数组)所构成的线性空间记作 n F . 当 F 为实数域时, 此n 维向量空间记作n R . 当 3,2,1=n 时,它就是直观的几何空间;当 3>n 时,n R 不再有直观的几何意义.
数域 F 上的全体n m ⨯矩阵(即矩阵的元素均为F 中的数)关于矩阵加法及数乘矩阵的运算构成一个F 上的线性空间,记作 ).(F M n m ⨯ (因:易知线性运算封闭,且满足8条规则)
当数域 F 为实数域R 时,此实线性空间记作).(R n m M ⨯
n 个未知量的实系数齐次线性方程组的全体解向量(它是n R 的一个子集合),按照n 维向量的加法及它与实数的乘法定义两种运算, 因为由齐次线性方程组的解的性质知其解集对线性运算是封闭的, 所以n 个未知量的实系数齐次线性方程组的全体解向量构成一个实线性空间,称为齐次线性方程组的解空间. 特别,当齐次线性方程组只有零解时,它的解空间只有一个元素 —— 零向量.
只有零元素的空间称为零空间.
非齐次线性方程组的解集 {}b x A x ==V 不构成一个线性空间. 这是因为:当 V 为空集时,无法定义加法,故V 不是线性空间;当V 非空时,若,V ∈η 则,≠2)2(b b ηA = 故知.
2V ∉η 即对数乘运算不封闭. (显然对加法运算也是不封闭的 ) 证明正弦函数的集合
}{R ∈sin B A,B x A x S )(
][+=
.
首先易知用数λ乘三角函数的运算是封闭的. 我们利用三角函数的性质证明集合中的元素对加法也是封闭的.
)()(2211sin sin B x A B x A +++
.][)
)x S B x A x
b b x a a x b x a x b x a ∈+=+++=+++=)(sin sin )(cos )(sin cos (sin cos (21212211
因为集合 ][x S 中的加法和数乘运算都是普通的线性运算, 所以它满足定义1中8条运算规律的要求. 从而 ][x S 是一个线性空间.
例4 次数不超过n
的多项式的全体,记作,][x P n 即 {}R ∈++++=--n n n n n n a a a a x a x a x a x P ,,,][100111 , 对于通常的多项式加法、数乘多项式两种运算构成线性空间.
设],[b a 是实数轴上的一个闭区间, ],[b a 上连续函数的全体记作 .],[b a C 因为],[b a 上两个连续函数的和以及一个实数与其上连续函数的乘积仍是],[b a 上的连续函数, 所以 ],[b a C 对线性运算是封闭的. 显然它们满足8条运算规律. 故],[b a C 是实数域R 上的一个线性空间.
设V 是所有收敛于0的实数无穷序列所构成的集合, 即
{},0⎭
⎬⎫⎩⎨⎧=∈==∞→n n n a a a V n lim ,R α 其中R 是实数域. 读者容易验证V 是R 上的一个线性空间.
线性空间V 具有以下重要性质.
线性空间的零元素是唯一的.
设21,00是线性空间V 中的两个零元素, 即对任何,V ∈α有=+10α,α.2α0α=+ 于是特别有
,,121212000000=+=+ .212210000=+=+这就证明了零元素的唯一性.
任一元素的负元素是唯一的. α的负元素记作.α- 设α有两个负元素,,γβ即.,0γα0βα=+=+ 于是 .)()(γγ0γβαγαβ0ββ=+=++=++=+= 这就证明了负元素的唯一性.
.;)1(;000αα0α=-=-=λ
.)01(010αααααα=+=+=+所以 0α=0.
.0)11()1(1)1(0αααααα==-=-+=-+ 所以 αα-=-)1(.
.0])([)(])1([0αααααα0==-+=-+=-+=λλλλλ
如果 ,0α=λ 则 0=λ或.0α=
若,0≠λ 在 0α=λ两边乘
,1λ 得 ,1
)(1
00α==λλλ
而 ,1)1
()(1
αααα===λλλλ 所以.0α=
若V 是F 上的线性空间,我们把V 的元素称为向量, 这是因为这些元素有类似几何向量的运算性质, 而不去考虑每个对象的个别特性. 例如,多项式、连续函数、矩阵等作为所在线性空间的元素都可以叫做向量. 从以后的学习中可以看出,线性空间是让抽象的代数得到几何的具体联想. 两种思想方法通过线性空间能够得以沟通. 另外,线性空间的概念可以凸显出数学的两大特点:理论的抽象性和应用的广泛性.。