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# 第4章 向量空间
# 4.1 向量空间(vector space)与子空间(subspace)
>向量空间和向量计算法则一样
* 子空间
>定义向量空间 $V$ 的一个子空间是 $V$ 的一个满足以下三个性质的子集 $H$:
a. $V$ 中的零向量在 $H$ 中
b. $H$ 对向量加法封闭,即对 $H$ 中任意向量 $U$,$V$ , 和 $u + v$ 仍在 $H$ 中.
c. $H$ 对标量乘法封闭, 即对 $H$ 中任意向量 $u$ 和任意标量 $C$ ,向量 $cu$ 仍在 $H$ 中.
>**定理1** 若 $v_1,v_2,\cdots,v_p$ 在向量空间 $V$ 中,则$span\{x_1,x_2,\cdots,x_i\}$是 $V$ 的一个子空间.
# 4.2 零空间、列空间和线性变换
* 矩阵的零空间(null space)
>**定义**
矩阵 $A$ 的零空间写成 $NulA$ , 是齐次方程 $Ax = 0$ 的全体解的集合.
>**定理2** $m \times n$ 矩阵 $A$ 的零空间是$R$m的一个子空间.等价地, $m$ 个方程、$n$ 个未知数的齐次线性方程组 $Ax = 0$ 的全体解的集合是$R$m的一个子空间
* 矩阵的列空间(column space)
>**定义**
$m \times n$矩阵 $A$ 的列空间(记为 $ColA$ ) 是由 $A$ 的列的所有线性组合组成的集合.若 $A=\begin{bmatrix}
\ x_1\ x_2\ \cdots \ x_3 \ \\
\end{bmatrix}$,则 $ColA = span\{x_1,x_2,\cdots,x_i\}$.
>**定理3** $m \times n$ 矩阵 $A$ 的列空间是 $R$m 的一个子空间.
* 线性变换的核与值域
>线性变换 见1.8
* 核(零空间 $Nul A$)
>线性变换 $T$ 的核(或零空间)是 $V$ 中所有满足 $T(u) = 0$ 的向量 $u$ 的集合
# 4.3 线性无关集(linearly independent set)和基(basis)
* 线性无关 见1.7
>**定理5 (生成集定理)**
令$S = \{v_1,v_2,\cdots,v_p\}$是$V$中的向量集,$H = span\{v_1,v_2,\cdots,v_p\}$.
a.若 $S$ 中某一个向量(比如说 $v_k$ ) 是 $S$ 中其余向量的线性组合,则 $S$ 中去掉$v_k$ 后形成的集合仍然可以生成 $H$.
b. 若$H \neq \{0\}$ ,则 $S$ 的某一子集是 $H$ 的一个基.
* NulA 和ColA 的基
>**定理6**
矩阵 $A$ 的主元列构成 $ColA$ 的一个基.
# 4.5 向量空间的维数(dimension)
>**定理9**
若向量空间 $V$ 具有一组基(n个基向量), 则 $V$ 中任意包含多于 $n$ 个向量的集合一
定线性相关.
~~这是期中考证明题,没做出来~~
>**定理10** 若向量空间 $V$ 有一组基含有 $n$ 个向量,则 $V$ 的每一组基一定恰好含有 $n$ 个向量.
* $NulA$ 的维数是方程 $Ax=0$ 中自由变量的个数,$ColA$ 的维数是 $A$ 中主元列的个数.
# 4.6 秩(rank)
* $ColA^T = Row A$.
>**定理13** 若两个矩阵 $A$ 和 $B$ 行等价,则它们的行空间相同.若 $B$ 是阶梯形矩阵,则 $B$ 的非零行构成 $A$ 的行空间的一个基同时也是 $B$ 的行空间的一个基
~~?看不太懂~~
*以下比较重要*
>**定义**
$A$ 的秩即 $A$ 的列空间的维数
>**定理14 (秩定理)**
$m \times n$ 矩阵 $A$ 的列空间和行空间的维数相等,这个公共的维数(即 $A$ 的秩)还等于 $A$ 的主元位置的个数且,满足方程
$$rank\ A+dim\ \ Nul \ A = n$$
>**定理 (可逆矩阵定理(续))**
令 $A$ 是一个 $n \times n$ 矩阵,则下列命题中的每一个均等价于 $A$ 是可逆矩阵:
a. $A$ 的列构成$R$n的一个基.
b. $ColA=$$R$n.
c. $dim \ ColA = n$.
d. $rank A = n$.
e. $Nul A = \{0\}$.
f. $dim \ NulA=0$.
# 4.7 基的变换
~~先欠着~~