向量空间的基与维数
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向量空间的基与维数结论1 设,当下述三个条件有两条满足时,{}就是V的一个基.(i)零向量可由唯一地线性表示;(ii)V中每个向量都可由唯一地线性表示;(iii).结论 2 设,都是F上向量空间V的子空间. 若,,则,且.例 1 设和都是数域,且,则是上的向量空间.域F是F上向量空间,基是{1},.C是R向量空间,{ 1 , i} 是基,.R是有理数域上的无限维向量空间,这是因为对任意的正整数t,是线性无关的,这里.令,则F是一个数域,F是Q上的向量空间.1)1,线性无关:设,. 则(否则,,矛盾),因此.2) 1,,线性无关:设,,i=1,2,3 . ( 1 ),两端平方得,由于1,线性无关,故假如,则,且,即. 矛盾.因而故假如,则得,这与是无理数相矛盾. 因而将代入(1),便得这说明1,,线性无关.3) 1,,,线性无关:设,,i=1,2,3,4 . 则有. ( 2 )假如不全为零,则得到“1,,线性相关”的结论,矛盾. 所以与应全为零,将代入(2)得又由1,线性无关得. 这样,我们证得了1,,,线性无关.故{1,,,}是F的一个基..例2 C[a,b]={f(x)|f(x)是定义在[a,b]上的连续实函数}. C[a,b]是R上的向量空间.对任意的正整数n,可证得线性无关:设,使( 3 )取n+1个实数,使a b.由(3)知.即其中而. 用左乘(4)两端,得这说明线性无关.故C[a,b]是R上无限维向量空间.引理设V是F上向量空间,是V的子空间,V,i=1,2,…,s. 试证明证对s作数学归纳.当s=1 时,结论显然成立.设,且对个V的不等于V的子空间结论成立.下考虑V的子空间,,. 由归纳假设知故存在1) 当时,,故;2) 当时,由于,因此显然,,…,.且存在,使(否则,如果,,…,,, ,,使,,所以,即有,这与矛盾).这样,故例3 设.存在集合, 使S含无穷多个向量,且S中任意n个不同的向量都是V 的一个基.证取V的一个基,令. 对任意从中删去后剩下的个向量生成的V的子空间记为,则由引理知, 故存在令, 中任n个不同的向量线性无关,是V的基.设,有,且中任意n个不同的向量构成V的一个基.对任意,有.这样的子空间共有个. 由引理知存在令. 则||=k+1,且中任意n个不同的向量是V的基.这个过程进行下去,满足条件的无限集S即可找到.另证:设是V的一个基,令令让,,…,F互不相同,则由于其行列式是Vandermonde行列式,即故线性无关,是V的一个基. S中含无穷多个向量.例4设是F上n(>0)维向量空间V的子空间,且i=1,2,3,…,s. 则存在V的一个基,使得该基中每一个向量都不在中.证:对s作数学归纳.当时,取的一个基,,将其扩充为V的一个基. 可证明出线性无关,是V的基,且, i=1,2,…,r,设,且对个V的子空间结论成立. 现考虑V的s个子空间,由归纳假设知存在V的一个基,使1)如果,那么即满足要求;2)如果. 不妨设∈, , 由最多有一个F中的数,使, (否则,如果有两个不同的数, , 使,则,故,矛盾),所以除可能的之外,F 中有非零数,使同理有 F 中非零数,使显然易证线性无关,是V的基,且满足要求.例 5 设W是的由全体形如的向量所生成的子空间, 证明证令(j)是第i行第j列位置元素是1,而其余的个元素全是零的n阶方阵.对, i≠t,对, (j) ∈W.(j)容易验证}是线性无关的(共个向量)故而W中每个矩阵其迹为0. 因此,故引理 设是向量空间V 的子空间,则(i)(ii)例 6 设是F 上向量空间V 的子空间.(i) 证明:(ii)举一个例子,使上述严格不等式成立. 证(i)===(ii) 在中,令1w +2w +3w=(1,0,0),(-1,0,1)),而1w ⋂2w =2w ⋂3w =1w ⋂3w ={0}, 1w ⋂2w ⋂3w =={0},此时∑=31dim i i w =2<3=∑=31dim i i w -()∑≤≤≤⋂nj i jiw w 1dim +dim(1w ⋂2w⋂3w ).例7 设A )(F M m s ⨯∈,B )(F M n m ⨯∈.令0w ={α∈n F ∣AB α=10⨯s },1w = {B α∣α∈0w }, 求证1w 是m F 的子空间,且dim 1w =秩B-秩(AB).证 显然10⨯n ∈0w ,故B 10⨯n =10⨯m ∈1w ,即1w ≠∅, ∀1α,2α∈ 0w ,B 1α,B 2α是1w 的任意向量,∀1α,2α∈F,AB(2211ααa a +)= 2211AB AB ααa a +=0,∴2211ααa a +∈ 0w ,∴B(2211ααa a +)∈1w ⇒2211B B ααa a +∈1w , 因而1w 是m F 的子空间 .01当秩B=秩(AB)时,齐次线性方程组AB 1⨯n X =10⨯s 与B 1⨯n X =10⨯m 同解.因此1w ={0},故dim 1w =0=秩B -秩(AB).02以下我们假设秩B>秩(AB).ABX=0与BX=0不是同解的. 0w ≠{0},1w ≠{0}.)1秩B=n.此时0w ≠{0},设{1β,2β,…t β}为0w 的一个基,其中 t=n- 秩(AB) .则有1w =(B 1β,B 2β,…B t β). 设1b B 1β+2b B 2β+…+t b B t β=0,i b ∈F,i=1,2,…t. 则B(1b 1β+2b 2β+…+t b t β)=0,而BY=0只有零解,故1b 1β+2b 2β+…+t b t β=0, 又1β,2β,…t β线性无关.所以i b =0,i=1,2,…n. 这说明{B 1β,B 2β,…B t β}是1w 的一个基.dim 1w =t=n-秩(AB)=秩B-秩(AB).)2秩B<n.令'0w ={γ∈n F B γ=10⨯m },'0w 是B 1⨯n Y =10⨯m 的解空间,dim '0w =n- 秩B>0.显然'0w ⊆0w .由于我们事先假设了秩B ≠秩(AB),所以'0w ≠0w .设{1β,2β,…P β}是'0w 的一个基. P=n-秩B>0. 扩充成0w 的一个基,1β,2β,…P β,1+p β,…,t β, t=n-秩(AB). 而1w =(B 1β,B 2β,…B P β,B 1+p β,…,B t β)= (B 1+p β,…,B t β). 设j j tp j B b β∑+=1=0, j b ∈F, j=p+1,…,t.则B(jjtp j b β∑+=1)=0.即jj tp j b β∑+=1∈'0w 故存在1b ,p b b ,...,2∈F ,使jjtp j b β∑+=1=iipi b β∑=1.ii pi b β∑=1+jjtp j b β)(1∑+=-=0.而1β,2β,…P β,1+p β,…,t β线性无关,所以k b =0,k=1,2,,…,t; 这说明B 1+p β,B 2+p β,…,B t β线性无关,是1w 的一个基. 因此 dim 1w =t-p=[n-秩(AB)]-【n-秩B]= 秩B-秩(AB).例8 设1w ,2w 是向量空间v 的子空间,且dim(1w +2w )=dim(1w ⋂2w )+1 证明,下述两条必有一条成立: (ⅰ) 1w +2w =1w ,1w ⋂2w =2w ; (ⅱ) 1w +2w =2w ,1w ⋂2w =1w .。
向量空间的基与维数在线性代数中,向量空间是一个具有特定性质的数学结构,它由一组向量组成,并满足一些线性运算规则。
在向量空间中,我们经常讨论两个重要的概念,即基和维数。
一、基的定义和性质向量空间的基是指一组线性无关的向量,它们能够生成该向量空间中的所有向量。
具体而言,设V是一个向量空间,S={v1,v2,...,vn}为V 中的向量组,如果满足以下两个条件:1. 向量组S中的向量线性无关;2. 向量空间V中的每一个向量都可以由向量组S线性表示,则称S 为向量空间V的基。
基的性质包括:1. 基的向量个数是确定的。
如果两个基包含的向量个数不同,那么它们所在的向量空间也是不同的。
2. 基的向量组中的向量个数是向量空间的维数。
二、维数的定义和性质在向量空间中,维数是指该向量空间的基中所含向量的个数。
通常用符号dim(V)表示,其中V是一个向量空间。
维数的性质包括:1. 如果V是一个向量空间,那么V的两个基所含向量的个数相同。
也就是说,向量空间的维数是唯一确定的。
2. 一个向量空间的维数是非负整数。
3. 如果向量空间的维数是有限的,则称该向量空间为有限维向量空间。
否则,称该向量空间为无限维向量空间。
三、例子和应用1. 二维平面上的向量空间R^2,其基可以选择为{(1,0),(0,1)},其中(1,0)和(0,1)分别是R^2的两个标准单位向量。
因此,R^2的维数为2。
2. 三维空间中的向量空间R^3,其基可以选择为{(1,0,0),(0,1,0),(0,0,1)},其中(1,0,0)、(0,1,0)和(0,0,1)分别是R^3的三个标准单位向量。
因此,R^3的维数为3。
基和维数的概念不仅在线性代数中有着重要的应用,也在其他数学领域和物理学、工程学等各个领域得到广泛应用。
它们帮助我们更好地理解和描述向量空间的结构和性质,为解决实际问题提供了强有力的工具和方法。
总结起来,向量空间的基是一组线性无关的向量,它们能够生成该向量空间中的所有向量;维数是该向量空间基所含向量的个数。
向量空间的基与维数定理一、基的定义与性质在向量空间中,基是指能够通过线性组合生成整个向量空间的一组向量。
具体来说,若向量空间V中的向量组{v1, v2, ..., vn}:1. 线性无关:任意一个向量vi都不能由其他向量的线性组合表示出来。
2. 生成性:任意一个向量v都可以表示成向量组{v1, v2, ..., vn}的线性组合。
二、基的存在性与维数定理对于任意一个向量空间V,都存在一组基。
而且,不同的基所含有的向量个数是相同的,称为这个向量空间的维数,记作dim(V)。
三、基的个数与维数之间的关系设V是一个有限维向量空间,则:1. 若V中存在有限个向量,它们组成了V的一组基,则称V是有限生成的;2. 若V是有限生成的,则V中的任何一组基所含有的向量个数都相同。
四、维数定理相关的证明与推论1. 维数定理的证明:设V为一个有限维向量空间,存在两个有限的基:{v1, v2, ..., vm} 和 {u1, u2, ..., un}。
首先,我们需要证明向量组{v1, v2, ..., vm}线性无关。
即对于任意一个向量的线性组合:a1v1 + a2v2 + ... + amvm = 0,若存在不全为零的系数a1, a2, ..., am,则上述方程成立,从而基{u1, u2, ..., un}中的向量也可以表示成{v1, v2, ..., vm}的线性组合,与其构成基的定义相矛盾,所以{v1, v2, ..., vm}是线性无关的。
其次,我们需要证明向量组{v1, v2, ..., vm}能生成整个向量空间V。
任意一个向量u都可以表示为基{u1, u2, ..., un}的线性组合:u = b1u1 + b2u2 + ... + bun,并且可以将基{u1, u2, ..., un}中的向量表示成基{v1, v2, ..., vm}的线性组合:ui = a1i v1 + a2i v2 + ... + ami vm,因此,u也可以表示成基{v1, v2, ..., vm}的线性组合:u = (b1a11 + b2a21 + ... + banan) v1 + (b1a12 + b2a22 + ... + banan) v2 + ... + (b1a1m + b2a2m + ... + banan) vm,即向量组{v1, v2, ..., vm}能够生成整个向量空间V。
向量空间的基与维数
结论1 设,当下述三个条件有两条满足时,{}就是V的一个基.
(i)零向量可由唯一地线性表示;
(ii)V中每个向量都可由唯一地线性表示;
(iii).
结论 2 设,都是F上向量空间V的子空间. 若,,则
,且.
例 1 设和都是数域,且,则是上的向量空间.
域F是F上向量空间,基是{1},.
C是R向量空间,{ 1 , i} 是基,.
R是有理数域上的无限维向量空间,这是因为对任意的正整数t,是线性无关的,这里.
令,则F是一个数域,F是Q上的向量空间.
1)1,线性无关:
设,. 则(否则,,矛盾),因此.
2) 1,,线性无关:
设,,i=1,2,3 . ( 1 )
,
两端平方得
,
由于1,线性无关,故
假如,则,且,即. 矛盾.
因而故假如,则得,这与是无理数相矛盾. 因而
将代入(1),便得这说明1,,线性无关.
3) 1,,,线性无关:
设,,i=1,2,3,4 . 则有
. ( 2 )
假如不全为零,则
得到“1,,线性相关”的结论,矛盾. 所以与应全为零,将代入(2)得
又由1,线性无关得. 这样,我们证得了1,,,线性无关.
故{1,,,}是F的一个基..
例2 C[a,b]={f(x)|f(x)是定义在[a,b]上的连续实函数}. C[a,b]是R上的向量空间.
对任意的正整数n,可证得线性无关:
设,使( 3 )
取n+1个实数,使
a b.
由(3)知
.
即
其中
而
. 用左乘(4)两端,得
这说明线性无关.
故C[a,b]是R上无限维向量空间.
引理设V是F上向量空间,是V的子空间,V,i=1,2,…,s. 试证明
证对s作数学归纳.
当s=1 时,结论显然成立.
设,且对个V的不等于V的子空间结论成立.
下考虑V的子空间,,. 由归纳假设知故存在
1) 当时,,故;
2) 当时,由于,因此显然,,…,.且存在,
使(否则,如果,,…,,, ,
,使,,所以,即有,这与矛盾).这样
,故
例3 设.存在集合, 使S含无穷多个向量,且S中任意n个不同的向量都是V 的一个基.
证取V的一个基,令. 对任意从中删
去后剩下的个向量生成的V的子空间记为,则
由引理知, 故存在
令, 中任n个不同的向量线性无关,是V的基.
设,有,且中任意n个不同的向量构成V的一个基.
对任意,有
.
这样的子空间共有个. 由引理知
存在
令. 则||=k+1,且中任意n个不同的向量是V的基.
这个过程进行下去,满足条件的无限集S即可找到.
另证:设是V的一个基,令
令
让,,…,F互不相同,则
由于
其行列式是Vandermonde行列式,即
故线性无关,是V的一个基. S中含无穷多个向量.
例4设是F上n(>0)维向量空间V的子空间,且i=1,2,3,…,s. 则存在V的一个基,使得该基中每一个向量都不在中.
证:对s作数学归纳.
当时,取的一个基,,将其扩充为V的一个基. 可证明出线性无关,是V的基,且, i=1,2,…,r,
设,且对个V的子空间结论成立. 现考虑V的s个子空间,
由归纳假设知存在V的一个基,使
1)如果,那么即满足要求;
2)如果. 不妨设∈, , 由
最多有一个F中的数,使, (否则,如果有两个不同的数, , 使,则,故,矛盾),所以除可能的
之外,F 中有非零数,使同理有 F 中非零数,使
显然易证线
性无关,是V的基,且满足要求.
例 5 设W是的由全体形如的向量所生成的子空间, 证明
证
令
(j)
是第i行第j列位置元素是1,而其余的个元素全是零的n阶方阵.
对, i≠t,
对, (j) ∈W.
(j)
容易验证}是线性无关的(共个向量)
故而W中每个矩阵其迹为0. 因此,故
引理 设是向量空间V 的子空间,则
(i)
(ii)
例 6 设是F 上向量空间V 的子空间.
(i) 证明:
(ii)举一个例子,使上述严格不等式成立. 证
(i)
=
=
=
(ii) 在
中,令
1w +2w +3w
=(1,0,0),(-1,0,1)),而1w ⋂2w =2w ⋂3w =1w ⋂3w ={0}, 1w ⋂2w ⋂3w =={0},此时∑=3
1
dim i i w =2<3=∑=3
1
dim i i w -()∑≤≤≤⋂n
j i j
i
w w 1dim +dim(1
w
⋂2w ⋂3w ).
例7 设A )(F M m s ⨯∈,B )(F M n m ⨯∈.令0w ={α∈n F ∣AB α=10⨯s },1w = {B α∣α∈0w }, 求证1w 是m F 的子空间,且dim 1w =秩B-秩(AB).
证 显然10⨯n ∈0w ,故B 10⨯n =10⨯m ∈1w ,即1w ≠∅, ∀1α,2α∈ 0w ,B 1α,B 2α是1w 的任意向量,
∀1α,2α∈F,
AB(2211ααa a +)= 2211AB AB ααa a +=0,
∴2211ααa a +∈ 0w ,
∴B(2211ααa a +)∈1w ⇒2211B B ααa a +∈1w ,
因而1w 是m F 的子空间 .
01当秩B=秩(AB)时,齐次线性方程组AB 1⨯n X =10⨯s 与B 1⨯n X =10⨯m 同解.因此1w ={0},故dim 1w =0=秩
B -秩(AB).
02以下我们假设秩B>秩(AB).ABX=0与BX=0不是同解的. 0w ≠{0},1w ≠{0}.
)1秩B=n.
此时0w ≠{0},设{1β,2β,…t β}为0w 的一个基,
其中 t=n- 秩(AB) .则有1w =(B 1β,B 2β,…B t β). 设1b B 1β+2b B 2β+…+t b B t β=0,i b ∈F,i=1,2,…t. 则B(1b 1β+2b 2β+…+t b t β)=0,而BY=0只有零解,
故1b 1β+2b 2β+…+t b t β=0, 又1β,2β,…t β线性无关.所以i b =0,i=1,2,…n. 这说明{B 1β,B 2β,…B t β}是1w 的一个基.
dim 1w =t=n-秩(AB)=秩B-秩(AB).
)2秩B<n.
令'
0w ={γ∈n F B γ=10⨯m },'0w 是B 1⨯n Y =10⨯m 的解空间,dim '
0w =n- 秩B>0.
显然'0w ⊆0w .
由于我们事先假设了秩B ≠秩(AB),所以'0w ≠0w .设{1β,2β,…P β}是'
0w 的一个基. P=n-秩B>0.
扩充成0w 的一个基,1β,2β,…P β,1+p β,…,t β, t=n-秩(AB). 而
1w =(B 1β,B 2β,…B P β,B 1+p β,…,B t β)= (B 1+p β,…,B t β). 设
j j t
p j B b β∑
+=1
=0, j b ∈F, j=p+1,…,t.
则B(
j j t
p j b β∑
+=1
)=0.
即
j j t
p j b β∑
+=1
∈'
w 故存在1b ,p b b ,...,2∈F ,使
j j t
p j b β∑
+=1=i i p
i b β∑=1.
i i p
i b β∑
=1
+
j
j
t
p j b β
)(1
∑+=-=0.
而1β,2β,…P β,1+p β,…,t β线性无关,所以k b =0,k=1,2,,…,t; 这说明B 1+p β,B 2+p β,…,B t β线性无关,是1w 的一个基. 因此 dim 1w =t-p=[n-秩(AB)]-【n-秩B]= 秩B-秩(AB).
例8 设1w ,2w 是向量空间v 的子空间,且dim(1w +2w )=dim(1w ⋂2w )+1 证明,下述两条必有一条成立: (ⅰ) 1w +2w =1w ,1w ⋂2w =2w ; (ⅱ) 1w +2w =2w ,1w ⋂2w =1w .。