子空间的和与直和

设 V1 + V2 ，它有两个分解式
1 , 1 V1 , 2 , 2 V2. = 1 + 2 = 1 + 2 ，
于是
( 1 - 1 ) + ( 2 - 2 ) = 0 ,
其中1 - 1 V1 , 2 - 2 V2 . 由定理的条件，有
1 - 1 = 0 , 2 - 2 = 0 , 即 1 = 1 , 2 = 2 .
1) W Vi 是直和； 2) 零向量的表法唯一；
3) Vi
V
j i ;
4) 维( W ) = 维( Vi ) .
证明略.
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子空间的直和的充要条件一、引言在线性代数中，子空间是向量空间的一个重要概念。

直和则是子空间的一个重要性质。

本文将介绍子空间的直和以及充要条件。

二、子空间2.1 定义向量空间V中的非空子集U称为V的子空间，如果U对于向量加法和数乘运算也构成一个向量空间。

2.2 子空间的性质•零向量属于任意子空间•对于任意u，v属于U，u+v也属于U•对于任意k，u属于U，ku也属于U三、直和3.1 定义设V是线性空间，W1和W2是V的两个子空间。

如果满足以下两个条件，则称W1与W2的直和为V：•V = W1 + W2：即任意v属于V都可以表示为v = w1 + w2，其中w1属于W1，w2属于W2。

•W1 ∩ W2 = {0}：即W1与W2只有零向量交集。

3.2 直和的几何理解直和可以理解为两个子空间在几何上没有交集，并且它们的所有组合可以覆盖整个向量空间V。

四、充要条件子空间的直和有以下充要条件：4.1 直和的充要条件一设W1和W2是向量空间V的两个子空间，则V是它们的直和当且仅当对于任意v属于V，存在唯一的v1属于W1和v2属于W2，使得v = v1 + v2。

4.2 直和的充要条件二设W1和W2是向量空间V的两个子空间，则V是它们的直和当且仅当维数公式成立：dim(V) = dim(W1) + dim(W2)。

4.3 证明充分性证明：如果存在唯一的v1属于W1和v2属于W2，使得v = v1 + v2，那么对于任意v属于V，都可以表示为v = v1 + v2。

这说明V = W1 + W2。

另外，假设存在一个非零向量w同时属于W1与W2，则w既属于W1又属于W2，那么存在唯一的w’属于W1和w’‘属于W2，使得w = w’ + w’’。

由此可知w也可以表示为其他两个不同向量之和，与唯一性矛盾。

因此，W1与W2的交集只有零向量。

必要性证明：如果V是两个子空间W1和W2的直和，那么对于任意v属于V，都可以表示为v = w1 + w2，其中w1属于W1，w2属于W2。

§7. 子空间的直和一 直和的定义引入设 为线性空间V 的两个子空间，由维数公式 有两种情形：此时 即， 必含非零向量. 此时 不含非零向量，即 情形2）是子空间的和的一种特殊情况直和一、直和的定义设 为线性空间V 的两个子空间，若和中每个向量 的分解式是唯一的，和 就称为直和，记作 注: ① 分解式 唯一的，意即 121212dim dim dim()dim()V V V V V V +=++ 12121)dim()dim dim V V V V +<+12dim()0,V V > 12V V12122)dim()dim dim V V V V +=+12dim()0,V V = 12V V {}120V V = 12,V V 12V V +12112,,V V ααααα=+∈∈12.V V ⊕12,V V a 12V V +12ααα=+若有 则 ② 分解式唯一的不是在任意两个子空间的和中都成立. 例如，，3R 的子空间这里， 在和 中，向量的分解式不唯一，如 所以和 不是直和. 而在和 中，向量 (2,2,2) 的分解式是唯一的， 事实上，对 都只有唯一分解式：故 是直和.二、直和的判定1、(定理8) 和 是直和的充要条件是零向量 分解式唯一，即若则必有 证：必要性. 是直和,的分解式唯一. ,,,1212111222,V V αααββαβαβ=+=+∈∈1122,.αβαβ==11222333(,),(,),()V L V L V L εεεεε===123(1,0,0),(0,1,0),(0,0,1)εεε===12V V +(2,2,2)(2,3,0)(0,1,2)(2,1,0)(0,1,2)=+-=+12V V+13V V +(2,2,2)(2,2,0)(0,0,2)=+12313(,,),a a a V V α∀=∈+123(,,0)(0,0,).a a a α=+12V V +12V V +1211220,,V V αααα+=∈∈120.αα==12V V + 12,V V αα∴∀∈+1211220,,V V αααα+=∈∈若而0有分解式 充分性. 设 ，它有两个分解式 于是其中由零向量分解成唯一，且有即 的分解式唯一. 故 是直和.2、和 是直和 证：“ ” 若 则有 即 是直和.“ ” 任取 于是零向量可表成由于 是直和，零向量分解式唯一，故3、和 是直和证：由维数公式+0=00,120,0.αα∴==,,,1212111222,V V αααββαβαβ=+=+∈∈+0=00,1122,αβαβ==1211220,,.V V αααα+=∈∈{}120V V ⇔= .{}12120V V αα=-∈= 12,V V α∈ 120(),,.V V αααα=+-∈-∈0.αα∴=-={}120.V V = 1212dim()dim dim V V V V ⇔+=+12V V α∈+1122()()0αβαβ-+-=111222,V V αβαβ-∈-∈11220,0.αβαβ-=-=12V V +12V V +⇐120,αα∴==12V V +⇒12V V +12V V +有，是直和. （由2、得之）总之，设 为线性空间V 的子空间，则下面 四个条件等价:1） 是直和 2）零向量分解式唯一3） 4） 4、(定理10) 设U 是线性空间V 的一个子空间，则必存在一个子空间W ，使称这样的W 为U 的一个余子空间. 证：取U 的一组基把它扩充为V 的一组基则 注余子空间 一般不是唯一的(除非U 是平凡子空间).如，在3R 中，设 121212dim dim dim()dim()V V V V V V +=++ 1212dim()dim dim V V V V +=+12dim()0V V ⇔= {}120V V ⇔= 12V V ⇔+12,V V12V V +{}120V V = 1212dim()dim dim V V V V +=+.V U W =⊕,,,12m ααα ,,,,,,121m m n ααααα+ ,,,12(),m m n W L ααα++= 令.V U W =⊕1212(1,1,0),(1,0,0),(0,1,1),(0,0,1)ααββ====121122(,),(),(),U L W L W L ααββ===令则 但 5、设 分别是线性子空间 的一组基，则是直和 线性无关. 证：由题设，若 线性无关， 则它是 的一组基. 从而有是直和.反之,若 直和，则从而 的秩为r ＋s .所以 线性无关.三、推广 多个子空间的直和1、定义 都是线性空间V 的子空间，若和中每个向量 的分解式 是唯一的，则和 就称为直和，记作31212,R U W U W W W =⊕=⊕≠;1212,,,,,,r sεεεηηη 12,V V 12V V +1212,,,,,,,r s εεεηηη⇔ ,,1121(,),dim r V L V r εεε== 2122(,,,),dim s V L V s ηηη== ,,121212(,,,,,).r s V V L εεεηηη∴+= 1212,,,,,,,r sεεεηηη 12V V +1212dim()dim dim V V r s V V +=+=+12V V ∴+12V V +1212dim()dim dim V V V V r s +=+=+1212,,,,,,,r s εεεηηη 1212,,,,,,,r sεεεηηη 12,,,s V V V 121s i s i V V V V ==+++∑ ,,121,2,,s i i V i sααααα=+++∈= 1si i V =∑12s V V V ⊕⊕⊕ α2、判定设 都是线性空间V 的子空间，则下面 四个条件等价:1） 是直和2）零向量分解式唯一，即3） 4） 例1 设V1 、V2分别是齐次线性方程组① 与② 解空间：② 证明: 证：解齐次线性方程组①，得其一个基础解系再解齐次线性方程组②.由即得②的一个基础解系 12,,,sV V V ,120,s i i V αααα+++=∈ 0,1,2,,i i sα== 必有1si i W V ==∑{}0,1,2,,i j j i V V i s ≠==∑ 1dim dim sii W V ==∑①120n x x x +++= 12n x x x === 12n P V V =⊕121(1,0,,0,1)(0,1,,0,1)(0,0,,1,1)n εεε-=-=-=- ,,,1121().n V L εεε-∴= 12n x x x === 121000n n n n x x x x x x --=⎧⎪-=⎨⎪-=⎩ (1,1,,1)ε=考虑向量组由于线性无关，即它为n P 的一组基.又 例2、每一个n 维线性空间都可以表示成 n 个一维 子空间的直和.证：设 是 n 维线性空间V 的一组基,则而得证. 小结：直和的定义与三个判定方法。

1 - 1 = 0 , 2 - 2 = 0 , 即 1 = 1 , 2 = 2 .
这就是说，向量 的分解式是唯一的.
证毕
推论 和 V1 + V2 为直和的充分必要条件是
V1 ∩ V2 = { 0 } .
证明 先证充分性. 假设有等式
1 + 2 = 0，
那么
1 V1 , 2 V2 ,
是唯一的，这个和就称为直和. 记为 V1 V2 … Vs .
和两个子空间的直和一样，我们有
定理 4 设 V1 , V2 , … , Vs 都是线性空间 V
的子空间，则下面这些条件是等价的：
1) W Vi 是直和；
2) 零向量的表法唯一； 3) Vi
V
j i
j
{0}
(i 1,2,, s) ;
则 R 3 U W1 U W2 , 但 W1 W2
例 3 设 V = P 3，U = L(1 )， 1 = (1, 1, 1)，
求 U 的补空间 W .
解 要求补空间 W，即要求 W 的一组基. 只需
把 U 的基扩充为 P 3 的基. 取
e1 = (1, 0, 0), e2 = ( 0, 1, 0),
② 分解式唯一的不是在任意两个子空间的和中 都成立. 例如，R3的子空间
V1 L( 1 , 2 ), V2 L( 2 , 3 ), V3 L( 3 )
这里， 1 (1,0,0), 2 (0,1,0), 3 (0,0,1)
在和 V1 V2 中，向量的分解式不唯一，如
而0有分解式 0= 0 0,
1 0, 2 0.
充分性.
设 V1 + V2 1 + 2 ， 1 , 1 V1 , 2 , 2 V2.

子空间直和的判定与证明一、直和的定义：设V1，V2是线性空间V的子空间，如果和V1+V2中每个向量α的分解式α=α1+α2，α1V1，α2V2，是惟一的，这个和就称为直和，记为V1⊕V2.二、判定定理：1.定理：和V1+V2是直和的充分必要条件是等式α1+α2=0，αiVi （i=1,2）只有在αi全为零向量时才成立.证明：要证明零向量的分解式是唯一的即可。

必要性：显然成立；充分性：设αV1+V2，它有两个分解式α=α1+α2=β1+β2，αi,βiVi （i=1,2）于是（α1-β1）+（α2-β2）=0.其中αi-βiVi （i=1,2）.由定理的条件，应有α1-β1=0，αi=βi （i=1,2）.这就是说，向量α的分解式是唯一的。

2.定理：和V1+V2为直和的充分必要条件是V1∩V2={0}.证明：充分性：假设α1+α2=0，αiVi （i=1,2）那么α1=-α2 V1∩V2.由假设α1=α2=0.这就是证明了V1+V2是直和。

必要性：任取向量αV1∩V2，于是零向量可以表成0=α+（-α），αV1，—αV2.因为是直和，所以α=-α=0，这就证明了V1∩V2={0}.3.定理：设V1，V2是线性空间V的子空间，令W= V1+V2，则W= V1⊕V2的充分必要条件是维（W）=维（V1）+维（V2）.证明：充分性：维（W）=维（V1）+维（V2），由维数公式知，维（V1∩V2）=0，则V1∩V2={0}，由定理2得，V1+V2是直和。

必要性：因为维（W）+维（V1∩V2）=维（V1）+维（V2），由定理2得，V1+V2是直和的充分必要条件是V1∩V2={0}，这与维（V1∩V2）=0等价，则维（W）=维（V1）+维（V2）.4.定理：设U是线性空间V的一个子空间，那么一定存在一个子空间W，使V=U⊕W.证明：取U得一组基α1，……，αm，把它扩充为V的一组基α1，……，αm，αm+1，……，αn，令W=L（αm+1，……，αn）.W即满足条件。

1 + 2 = 0， 1 V1 , 2 V2 ,
等价的，也就与维(W) = 维(V1) + 维(V2) 等价. 这就
证明了定理.
证毕
三、直和的性质
定理 11 设 U 是线性空间 V 的一个子空间，
那么一定存在一个子空间 W 使 V = U W .
这时 U 叫做 W 的补空间，W 叫做 U 的补空间，
或者 U 与 W 是互补子空间.
证明 取 U 的一组基 1 , … , m . 把它扩充
为 V 的一组基 1 , … , m , m + 1 , … , n . 令 W = L(m + 1 , … , n ) .
则 W 即满足要求.
证毕
例 1 在 3 维空间 P3 中，过原点的两条相交直
线的直和就是由这两条直线所确定的平面. 如图6-9 所示.
L2
例 2 设 V = P 3 ，L 是过原点的直线， 是过
原点的平面. 令 L 上的点构成的空间为 U， 上的
点构成的空间为 W，如果 U ∩ W = { 0 } ， 即 L 不
上，则 V = U W . 如图 6-10 所示.
z
L
o
y
x
图 6-10
例例 33 设设VV==PP33，，UU==LL((11))，，11==(1(1, ,11, ,11)，)，
面( 直线不在平面上 ) 上的全体向量构成的
二、直和的充分必要条件
定理 9 和 V1 + V2 是直和的充分必要条件是
等式
1 + 2 = 0， 1 V1 , 2 V2 ,
只有在1, 2全为零时才成立.
证明 定理的条件实际上就是：零向量的分
解式是唯一的. 因而这个条件显然是必要的. 下面 来证这个条件的充分性.

有
线性空间与欧几里得空间
所以
有
back
15
定理 2.6 的证明
证明：由维数公式可以得到(2)与(3)的等价性。 下面证明(1)与(2)的等价性。
06.06.2020
线性空间与欧几里得空间
back
16
定理 2.7 的证明
back
由于基的扩充是不唯一的，所以当W是不平凡子空间时， 它的补子空间是不唯一的。
back
20
proof
10
命题2.1的证明
证明：
所以 W 是线性子空间。
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线性空间与欧几里得空间
back
11
命题 2.2 的证明
证明: 由定义, 有
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线性空间与欧几里得空间
back
12
引理２.３的证明
引理 2.3: 线性子空间中的线性无关的向量组可以 被扩充成该子空间的一组基。 证明:
7
线性子空间的直和: 定义
下面介绍子空间的和的一种重要的特殊情形----直和.
必要性是显然的, 下证充分性.
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线性空间与欧几里得空间
8
线性子空间的直和，补子空间
proof
06.06.2020
线性空间与欧几里得空间
proof
9
多个线性子空间的直和
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线性空间与欧几里得空间
proof
量组可以被扩充成该子空间的一组基。
proof
proof
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线性空间与欧几里得空间
5
线性子空间的和的求法：例子
主元所在的列对应的向量组就是一个极大线性无关组

从而
W1 W2 L(1 ,, m ) L( 1 ,, s )
L(1 ,, m , 1 ,, s )
故 1 , 2 ,, m , 1 , 2 ,, s 的秩
dim(W1 W2 )
dim W1 dim W2 m s
是 W1 W2 的基. W1 W2 ,令
1 2 1 2 , 1 ,1 W1 , 2 ,2 W2
设
1 k11 k2 2 km m 2 l1 1 l2 2 l s s
1 l2 2 ls s 2 km m 2 l1 1 k11 k2
4) dim(W1 W2 Wt ) dimW1 dimW2 dimWt ; 5) 各取合起来构成的基.
例3 设
P nn 的子空间
S

A A P nn , A A ,

T A A P nn , A A
证明:


S T P nn .
0 1 2 , 1 W1 , 2 W2
则 1 0, 2 0 ;
3)
W1 W2 0.
证明 1) 2)显然的
.
2) 3) W1 W2 ,则 W1 , W2 ,由
0 ( ),因而 0 ,故 W1 W2 0 3) 1) 设 W1 W2 中的向量 的分解式为
1 2 , 1 W1 , 2 W2
是唯一的.称 W1 W2 为直和(direct sum), 记为 W1 W2
下面,我们讨论子空间的和是直和的等价条件. 定理7.1 设为数域上的线性空间的两个子空间.则下 列命题等价: 1) W1 W2 是直和; 2) 零向量分解式是唯一的.即若

多个子空间的直和的等价条件好嘞，今天咱们聊聊数学里一个挺有意思的话题——多个子空间的直和的等价条件。

听起来复杂？别急，慢慢来，我会把它讲得轻松点。

想象一下，你在家里，厨房、客厅、卧室，这些都是你生活的不同空间。

每个空间都有自己的功能和特色，但它们又共同构成了你这个家的整体。

这个概念放到数学里也差不多。

好了，咱们进入正题。

多个子空间的直和其实就是把几个空间拼在一起，形成一个更大的空间。

这就像把几个乐器放在一起，弹出美妙的和声。

可是，问题来了，不是所有的子空间都能“合得来”。

比如说，如果你有两个子空间，一个是“喜欢安静”的小书房，另一个是“热爱派对”的客厅，怎么拼在一起才能不打架呢？这就是我们要解决的问题。

直和有个基本条件，那就是这些子空间的交集只能是零空间。

简单说，就是它们不能有重叠。

如果小书房和客厅里都放了一个沙发，那可就麻烦了。

因为一张沙发不可能同时在两个地方，对吧？这就叫做“相交为零”，也就是说，咱们得确保每个子空间里的元素都是独一无二的，这样拼起来才不会出错。

接下来还有一点，如果你能找到一些基底，能把整个空间表达出来，那就是另外一回事了。

这就好比你把每个房间的特色都写在纸上，列出每个房间最重要的家具。

只要你能把这些家具合理地摆放到新房间里，就能重新创建出一个和谐的家。

这样的话，任何一个空间都能用这些基底中的元素表示出来，就没有什么问题了。

这时候，你可能会问，咱们怎么确认这些条件呢？其实也不难。

你可以尝试把空间里的元素拿出来，做个小实验。

就像做菜一样，先把所有材料都准备好，然后看看哪些能混合，哪些不能。

你可以找一些特殊的元素，试着把它们组合在一起，如果最终形成的结果还在这个大空间里，那就说明条件成立。

别忘了，数学可不止是冷冰冰的公式，有时候也需要点创造力。

就像你在厨房里试验新菜谱，有时候成功，有时候失败，这都是正常的。

多个子空间的直和就像是一次大餐，只有每个部分都协调，最后才能上桌，给大家带来美好的享受。

子空间的和不是直和的例子
以下是 9 条关于子空间的和不是直和的例子：
1. 想一想平面上两条相交的直线所张成的子空间，这可不是直和呀！比如房间里的两面墙，它们有一个共同的交界线，这就像子空间的和不是直和一样。

2. 音乐中的不同音符组合，有时候几个音符凑在一起形成的子空间可就不是直和呀！难道不是很像不同乐器发出的声音混合起来，不是简单的直和那样单纯。

3. 再看看调色板上的几种颜色混合，哎呀，那混合出的颜色所对应的子空间可不是直和呀！就如同把红色和蓝色混在一起得到紫色，这可不是红色子空间和蓝色子空间的直和呢。

4. 你瞧那复杂的人际关系网，每个人的圈子叠加起来形成的子空间绝不是直和呀！这和几个人的小团体交织在一起的情况不是很相似吗？
5. 回忆一下化学反应中各种物质的作用，产生的新物质对应的子空间可不是直和哦！就好比几种物质搅和在一起发生奇妙变化，可不是直和那么简单明了。

6. 观察一下车水马龙的街道上各种车辆的行驶轨迹，那形成的子空间可不是直和呀！这多像各种车辆的路线交织在一起，复杂得很呢。

7. 想想大脑中不同的思维模式拼凑起来的子空间，可不是直和呀！这不就如同各种思绪在脑子里混战，哪那么容易是直和。

8. 看看拼图游戏中那些拼图碎片组成的画面，这其中的子空间就不是直和嘛！不就类似于把各种形状的碎片凑在一起形成一幅复杂的图。

9. 思考一下星空里那些相互交织的星系，它们形成的子空间绝对不是直和呀！这难道不像宇宙中各种力量相互作用，不是简单相加能说清楚的。

我的观点结论就是：子空间的和不是直和的情况在生活中真是无处不在呀，得仔细去体会和感受呢！。

由 V1 , 必有 P , 使A .
n
由 V2 , 有A 0.
从而
A A A( A ) A 0.
2
V1 V2 0
所以 P n V1 V2 .
练习 1 设V1 、V2分别是齐次线性方程组① 与②的
解空间： x1 x2 xn 0 ① ②
(2,2,2) (2,3,0) (0, 1,2) (2,1,0) (0,1,2)
所以和 V1 V2不是直和.
而在和 V1 V3 中，向量 (2,2,2)的分解式是唯一的，
(2,2,2) (2,2,0) (0,0,2)
事实上，对 (a1 , a2 , a3 ) V1 V3 ,
2) dim(V1 V2 ) dimV1 dimV2
此时 dim(V1 V2 ) 0,
V1 V2 不含非零向量，即 V1 V2 0
情形2）是子空间的和的一种特殊情况
直和
一、直和的定义
设 V1 ,V2为线性空间V的两个子空间，若和 V1 V2 中每个向量 的分解式
n
V1 V2
又 dimV dimV ( n 1) 1 n dim P n 1 2
P n V1 V2
练习： 2、和 V1 V2 Vs 是直和
Vi V j 0 ,
j 1 i 1
i 1,2,, s
证: " " 若V1 V2 Vs 是直和,
§6.7 子空间的直和
一、直和的定义
二、直和的判定 三、多个子空间的直和
引入
设 V1 ,V2为线性空间V的两个子空间，由维数公式

子空间的直和与直和分解在线性代数中，我们学习了向量空间的概念和性质。

而向量空间可以由子空间构成，子空间是向量空间中的一个非空集合，满足加法和标量乘法封闭性的子集。

本文将探讨子空间之间的直和和直和分解。

一、子空间的直和在向量空间V中，如果存在子空间U和W，满足两个条件：1.U∩W={0}；2. V是U和W的和集，即任意向量v∈V可以表示为u+w 的形式，其中u∈U，w∈W；那么我们称子空间U和W的直和为子空间V的直和。

直和的概念可以类比于数字的加法。

例如，我们将数字3表示为1+2，其中1和2是3的因子。

同样地，如果向量v可以表示为u+w，其中u和w是v的因子，那么我们可以将向量v看作是子空间U和W 的直和。

二、子空间的直和分解在向量空间V中，如果存在子空间U和W，满足两个条件：1.U∩W={0}；2. 任意向量v∈V，都可以唯一地表示为u+w的形式，其中u∈U，w∈W；那么我们称v关于子空间U和W的直和分解。

直和分解是一种将向量分解为两个子空间的方法。

这种分解在很多算法和数学问题中都有广泛的应用。

例如，对于矩阵的特征值分解和奇异值分解等问题，都可以采用直和分解的方式来求解。

三、子空间的例子与应用1. 平面的直和分解：考虑平面上的向量空间R^2，其中存在两个子空间U和W，分别表示x轴和y轴上的向量。

显然，两个子空间的交集为零向量{0}，任意向量v可以唯一地表示为x轴和y轴上的分量之和。

因此，平面的直和分解是R^2的一种典型示例。

2. 空间的直和分解：类似地，在三维空间R^3中，我们可以将空间分为三个子空间：XY平面、YZ平面和ZX平面。

这三个平面两两相交于一条直线，即它们的交集为零向量{0}。

因此，任意向量v可以唯一地表示为这三个平面上的分量之和。

子空间的直和和直和分解在线性代数的理论和实践中具有重要作用。

它们不仅可以帮助我们理解向量空间的性质和结构，还可以应用于各种数学和工程问题中，例如线性方程组的求解、矩阵分解和数据压缩等。

直和的数学定义
直和的定义是指两个或多个向量或子空间合并成一个新的向量或子空间，其中每个原始向量或子空间都是该新向量或子空间 的一个子集。
直和可以通过向量的加法运算或子空间的直积来定义。
直和的物理意义
直和在物理中有广泛的应用 ，例如在量子力学、电磁学
和机械力学等领域中。
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在量子力学中，直和可以用 于描述两个或多个量子态的
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应用上的区别
子空间和的应用
子空间和在信号处理、图像处理等领域中有 着广泛的应用。例如，可以将一个信号分解 为多个子空间的叠加，从而对信号进行更好 的分析和处理。
直和的应用
直和在数学、物理等领域中有着广泛的应用 。例如，在数学中，可以将多个向量空间中 的元素进行直和，从而得到一个新的向量空 间；在物理中，可以将多个物理量进行直和 ，从而得到一个新的物理量。
子空间和可以描述物理系统的组合，例如两个粒子的状态可以表示为两个子空间的 和。
子空间和可以描述量子叠加态，即多个量子态的组合。
02 直和的定义
直和的基本概念
直和是一种数学概念，用于描述两个或多个向量或子空间的合并方式。
直和是一种特殊的向量或子空间合并方式，其中两个或多个向量或子空间合并成一个新的向量或子空 间。
构成。
子空间和的物理应用例子
要点一
量子力学
在量子力学中，波函数是一种重要的物理量，它描述了粒 子的状态。波函数可以定义在一个无限维的函数空间中， 而这个空间的子空间可以用来描述不同的物理状态。
要点二
信号处理
在信号处理中，常常需要将信号投影到一个低维子空间中 以实现信号的压缩和降噪。例如，在主成分分析中，原始 数据可以被投影到一个由数据的主要成分构成的子空间中 。

子空间直和的判定与证明一、直和的定义：设V1，V2是线性空间V的子空间，如果和V1+V2中每个向量α的分解式α=α1+α2，α1∊V1，α2∊V2，是惟一的，这个和就称为直和，记为V1⊕V2.二、判定定理：1.定理：和V1+V2是直和的充分必要条件是等式α1+α2=0，αi∊Vi （i=1,2）只有在αi全为零向量时才成立.证明：要证明零向量的分解式是唯一的即可。

必要性：显然成立；充分性：设α∊V1+V2，它有两个分解式α=α1+α2=β1+β2，αi,βi∊Vi （i=1,2）于是（α1-β1）+（α2-β2）=0.其中αi-βi∊Vi （i=1,2）.由定理的条件，应有α1-β1=0，αi=βi （i=1,2）.这就是说，向量α的分解式是唯一的。

2.定理：和V1+V2为直和的充分必要条件是 V1∩V2={0}.证明：充分性：假设α1+α2=0，αi∊Vi （i=1,2）那么α1=-α2∊ V1∩V2.由假设α1=α2=0.这就是证明了V1+V2是直和。

必要性：任取向量α∊V1∩V2，于是零向量可以表成0=α+（-α），α∊V1，—α∊V2.因为是直和，所以α=-α=0，这就证明了V1∩V2={0}.3.定理：设V1，V2是线性空间V的子空间，令W= V1+V2，则W= V1⊕V2的充分必要条件是维（W）=维（V1）+维（V2）.证明：充分性：维（W）=维（V1）+维（V2），由维数公式知，维（V1∩V2）=0，则 V1∩V2={0}，由定理2得，V1+V2是直和。

必要性：因为维（W）+维（V1∩V2）=维（V1）+维（V2），由定理2得，V1+V2是直和的充分必要条件是V1∩V2={0}，这与维（V1∩V2）=0等价，则维（W）=维（V1）+维（V2）.4.定理：设U是线性空间V的一个子空间，那么一定存在一个子空间W，使V=U⊕W.证明：取U得一组基α1，……，αm，把它扩充为V的一组基α1，……，αm，αm+1，……，αn，令W=L（αm+1，……，αn）.W即满足条件。

1 = ( 0 , b2 , b 3 , … , bn ) W ,
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k R 为任意实数. 因为
1 + 1 = ( 0 , a2 + b2, a3 + b3, … , an + bn) W ,
k1 = ( 0 , ka2 , ka3 , … , kan ) W , 即 W 对加法和数量乘法都是封闭的，所以W 是 Rn 的子空间. 取 e2 = (0 , 1 , 0 , … , 0 ) , e3 = (0 , 0 , 1 , … , 0 ) , ………….. en = (0 , 0 , 0 , … , 1 ) .
( A B) A B A B
所以A B W1 . 又设k P , 于是
( kA) kA kA
所以kA W1 . 故W1是P nn的子空间.
设A, B W2 , 则A A, B B, 于是
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( A B) A B A B ( A B)
首页上页下页返回结束的解空间那么v就是齐次方程组33在一个线性空间中有首页上页下页返回结束34四维数公式如果是线性空间首页上页下页返回结束如果这个基是空集下面的讨论中不出现但讨论同样能进行35首页上页下页返回结束36首页上页下页返回结束37由第一个等式而由第二个等式因而从而有首页上页下页返回结束38由于线性无关又得线性无关因而它是的一组基首页上页下页返回结束39从维数公式可以看到和的维数往往要比维数的和来得小
是 m + 1 维的. 因为 n - ( m + 1 ) = ( n - m ) -1 = k ,
由归纳法假设， L(1 , 2 , … , m , m +1 ) 的基 1 , 2 , … , m , m +1 可以扩充为整个空间的基. 根据归纳法原理, 定理得证.

其中，B=(A+A’)/2, C=(A-A’)/2,
容易验证B’=B, C’=-C.
所以 B∊S1，C∊S2，即有Pn*n=S1+S2.
再证S1∩S2={0}.
若D∊S1∩S2,则 D’=D, D’=-D,
所以D=0,即S1∩S2={0}.
综上得，Pn*n=S1⊕S2.
2.设V1，V2分别是齐次方程组x1+x2+……+xn=0和x1=x2=……=xn的解空间，
2> Vi∩ΣVj={0} (i=1,2,……，s)；
3> 维（W）=Σ维（Vi） （i=1,2,……，s）.
四、例题：
1．已知Pn*n的两个子空间
S1={A|A’=A,A∊Pn*n}, S2={A|A’=-A,A∊Pn*n},
证明：Pn*n=S1⊕S2.
证明：先证Pn*n=S1+S2.
对任意的A∊Pn*n，有A=(A+A’)/2+(A-A’)/2=B+C,
3.证明每一个n维线性空间都可以表示成n个一维子空间的直和。
证明：设V的一组基为α1，α2，……，αn，
则V=L(α1)+L(α2)+……+L(αn)，其中L(αi)为一维空间，i=1,2，……，n.
2.定理：和V1+V2为直和的充分必要条件是V1∩V2={0}.
证明：充分性：假设α1+α2=0，αi∊Vi（i=1,2）
那么α1=-α2∊V1∩V2.
由假设α1=α2=0.
这就是证明了V1+V2是直和。
必要性：任取向量α∊V1∩V2，于是零向量可以表成
0=α+（-α）， α∊V1，—α∊V2.
因为是直和，所以α=-α=0，

∴ ki1 = = kiri = 0, α = 0
(3) ⇒ (1) α = α1 + + αi + + αs , αi ∈Vi , i = 1, 2, , s
α = β1 + + βi + + β s , βi ∈Vi , i = 1, 2, , s
∑ ∑ 于是得 αi − βi ∈Vi , (α j − β j ) ∈ Vj
j≠i
j≠i
于是 α = α1 + + αi−1 + αi+1 + + α s , α j ∈Vj , j ≠ i
即有 α1 + + αi−1 + α + αi+1 + + α s = 0,
因此
α = 0,
故
∑ Vi ∩ Vj = {0}, i = 1, 2, , s.
Hale Waihona Puke j≠i第六章 线性空间
(3) ⇒ (4) 设 αi1, ,αiri 是 Vi 的一个基，i = 1, 2, , s
分解式 α = α1 + α2 是唯一的，指的是：
若
α = α1 + α2 = β1 + β2 , α1 , β1 ∈V1 , α2 , β2 ∈V2
则
α1 = β1, α2 = β2
第六章 线性空间
二、直和的判定
下面的定理给出子空间的和是直和的几个等价条件。
定理6.7.1：设 V1,V2是线性空间V的子空间，记 V = V1 + V2 , 下面四个命题彼此等价。
若还有
α = β1 + β2 , βi ∈Vi