课程视频剪辑得太抽象了,一节课不能完整学完,拆的零零散散得。
3. 线性空间
3.19 满秩矩阵
【推论4】设 rank ( A ) = r \text{rank}(\boldsymbol{A})=r rank(A)=r,则 A \boldsymbol{A} A的不为0的 r r r阶子式所在的列(行)是 A \boldsymbol{A} A的列(行)向量组的一个极大线性无关组。
【证】这个 r r r阶子式的列向量组线性无关。从而它们的延伸组 α j 1 , . . α j r \boldsymbol\alpha_{j_1},..\boldsymbol\alpha_{j_r} αj1,..αjr也线性无关。
又由于 rank ( A ) = r \text{rank}(\boldsymbol{A})=r rank(A)=r,因此 α j 1 , . . α j r \boldsymbol\alpha_{j_1},..\boldsymbol\alpha_{j_r} αj1,..αjr就是 A \boldsymbol{A} A的列向量组的一个极大线性无关组。
【定义2】
n
n
n阶矩阵
A
\boldsymbol{A}
A的秩等于
n
n
n,则
A
\boldsymbol{A}
A称为满秩矩阵。
【推论5】
n
n
n阶矩阵
A
\boldsymbol{A}
A满秩
⇔
rank
(
A
)
=
n
⇔
A
\Leftrightarrow \text{rank}(A)=n\Leftrightarrow \boldsymbol{A}
⇔rank(A)=n⇔A的不为0子式的最高阶数为
n
⇔
∣
A
∣
≠
0
n\Leftrightarrow|\boldsymbol{A}|\ne 0
n⇔∣A∣=0
3.20 线性方程组有解判别定理
【定理1】数域 K \textbf{K} K上 n n n元线性方程组有解 ⇔ \Leftrightarrow ⇔增广矩阵的秩 rank ( A ~ ) = \text{rank}(\tilde{\boldsymbol{A}})= rank(A~)=系数矩阵的秩 rank ( A ) \text{rank}(\boldsymbol{A}) rank(A)
【证】记矩阵 A = ( α 1 , . . . , α n ) \boldsymbol{A}=(\boldsymbol{\alpha}_{1},...,\boldsymbol{\alpha}_{n}) A=(α1,...,αn)增广矩阵 A ~ = ( α 1 , . . . , α n , β ) \tilde{\boldsymbol{A}}=(\boldsymbol{\alpha}_{1},...,\boldsymbol{\alpha}_{n},\boldsymbol{\beta}) A~=(α1,...,αn,β),
x 1 α 1 + . . . + x n α n = β ⇔ β ∈ < α 1 , . . . , α n > ⇔ α 1 , . . . , α n , β ∈ < α 1 , . . . , α n > ⇔ < α 1 , . . . , α n , β > ⊆ < α 1 , . . . , α n > 且 < α 1 , . . . , α n > ⊆ < α 1 , . . . , α n , β > (小的是大的子空间) ⇔ < α 1 , . . . , α n > = < α 1 , . . . , α n , β > ⇔ dim < α 1 , . . . , α n , β = dim < α 1 , . . . , α n > (子空间维数与原空间维数相等,所以子空间等于整个空间) ⇔ rank ( A ~ ) = rank ( A ) x_{1}\boldsymbol{\alpha}_{1}+...+x_{n}\boldsymbol{\alpha}_{n}=\boldsymbol{\beta}\Leftrightarrow\boldsymbol{\beta}\in<\boldsymbol{\alpha}_{1},...,\boldsymbol{\alpha}_{n}>\Leftrightarrow\boldsymbol{\alpha}_{1},...,\boldsymbol{\alpha}_{n},\boldsymbol{\beta}\in<\boldsymbol{\alpha}_{1},...,\boldsymbol{\alpha}_{n}>\Leftrightarrow<\boldsymbol{\alpha}_{1},...,\boldsymbol{\alpha}_{n},\boldsymbol{\beta}>\subseteq <\boldsymbol{\alpha}_{1},...,\boldsymbol{\alpha}_{n}>且<\boldsymbol{\alpha}_{1},...,\boldsymbol{\alpha}_{n}>\subseteq <\boldsymbol{\alpha}_{1},...,\boldsymbol{\alpha}_{n},\boldsymbol{\beta}>(小的是大的子空间)\Leftrightarrow <\boldsymbol{\alpha}_{1},...,\boldsymbol{\alpha}_{n}>=<\boldsymbol{\alpha}_{1},...,\boldsymbol{\alpha}_{n},\boldsymbol{\beta}>\Leftrightarrow\dim<\boldsymbol{\alpha}_{1},...,\boldsymbol{\alpha}_{n},\boldsymbol{\beta}=\dim<\boldsymbol{\alpha}_{1},...,\boldsymbol{\alpha}_{n}>(子空间维数与原空间维数相等,所以子空间等于整个空间)\Leftrightarrow\text{rank}(\tilde{\boldsymbol{A}})=\text{rank}(\boldsymbol{A}) x1α1+...+xnαn=β⇔β∈<α1,...,αn>⇔α1,...,αn,β∈<α1,...,αn>⇔<α1,...,αn,β>⊆<α1,...,αn>且<α1,...,αn>⊆<α1,...,αn,β>(小的是大的子空间)⇔<α1,...,αn>=<α1,...,αn,β>⇔dim<α1,...,αn,β=dim<α1,...,αn>(子空间维数与原空间维数相等,所以子空间等于整个空间)⇔rank(A~)=rank(A)
有解时,
A
~
\tilde{\boldsymbol{A}}
A~经过初等行变换化成的阶梯型矩阵的非0行的个数r
=
rank
(
A
~
)
=
rank
(
A
)
=
=\text{rank}(\tilde{\boldsymbol{A}})=\text{rank}(\boldsymbol{A})=
=rank(A~)=rank(A)=未知量个数
n
n
n,当
rank
(
A
)
=
\text{rank}(\boldsymbol{A})=
rank(A)=未知量个数
n
n
n的时候,方程组有唯一解;当
rank
(
A
)
<
\text{rank}(\boldsymbol{A})<
rank(A)<未知量个数
n
n
n的时候,方程组有无穷多个解。
特别地
【推论1】数域
K
\textbf{K}
K上
n
n
n元齐次线性方程组有非0解
⇔
rank
(
A
)
<
\Leftrightarrow\text{rank}(\boldsymbol{A})<
⇔rank(A)<未知量个数
n
n
n;数域
K
\textbf{K}
K上
n
n
n元齐次线性方程组有唯一0解
⇔
rank
(
A
)
=
\Leftrightarrow\text{rank}(\boldsymbol{A})=
⇔rank(A)=未知量个数
n
n
n
3.21 齐次线性方程组解集的结构
数域
K
\textbf{K}
K上
n
n
n元齐次线性方程组
x
1
α
1
+
.
.
.
+
x
n
α
n
=
0
x_{1}\boldsymbol{\alpha}_{1}+...+x_{n}\boldsymbol{\alpha}_{n}=\boldsymbol{0}
x1α1+...+xnαn=0…(1)
的解集记作
W
\textbf{W}
W
设(1)有非0解,
W
⊆
K
n
\textbf{W}\subseteq\textbf{K}^{n}
W⊆Kn(非空子集)
【性质1】若
η
,
δ
∈
W
\boldsymbol\eta,\boldsymbol\delta\in\textbf{W}
η,δ∈W,则
η
+
δ
∈
W
\boldsymbol\eta + \boldsymbol\delta \in\textbf{W}
η+δ∈W
【证】记 η = ( c 1 , . . . , c n ) ′ , δ = ( d 1 , . . . , d n ) ′ \boldsymbol\eta=(c_1,...,c_n)',\boldsymbol\delta=(d_1,...,d_n)' η=(c1,...,cn)′,δ=(d1,...,dn)′
由于它们两个都是方程组的解,所以:
c 1 α 1 + . . . + c n α n = 0 c_{1}\boldsymbol{\alpha}_{1}+...+c_{n}\boldsymbol{\alpha}_{n}=\boldsymbol{0} c1α1+...+cnαn=0
d 1 α 1 + . . . + d n α n = 0 d_{1}\boldsymbol{\alpha}_{1}+...+d_{n}\boldsymbol{\alpha}_{n}=\boldsymbol{0} d1α1+...+dnαn=0
将上面式子相加得到
( c 1 + d 1 ) α 1 + . . . + ( c n + d n ) α n = 0 (c_1+d_1)\boldsymbol{\alpha}_{1}+...+(c_n+d_n)\boldsymbol{\alpha}_{n}=\boldsymbol{0} (c1+d1)α1+...+(cn+dn)αn=0
则 η + δ = ( c 1 + d 1 , . . . , c n + d n ) ′ \boldsymbol\eta + \boldsymbol\delta =(c_1+d_1,...,c_n+d_n)' η+δ=(c1+d1,...,cn+dn)′也是方程组的解,即 η + δ ∈ W \boldsymbol\eta + \boldsymbol\delta \in\textbf{W} η+δ∈W
所以对加法封闭,证毕。
【性质2】若 η ∈ W , k ∈ K \boldsymbol\eta\in\textbf{W},k\in\textbf{K} η∈W,k∈K,则 k η ∈ W k\boldsymbol\eta \in\textbf{W} kη∈W
【证】记 η = ( c 1 , . . . , c n ) ′ \boldsymbol\eta=(c_1,...,c_n)' η=(c1,...,cn)′,由于 η \boldsymbol\eta η是方程组的解,所以
c 1 α 1 + . . . + c n α n = 0 c_{1}\boldsymbol{\alpha}_{1}+...+c_{n}\boldsymbol{\alpha}_{n}=\boldsymbol{0} c1α1+...+cnαn=0
上面式子左右两边同时乘 k k k得到
k c 1 α 1 + . . . + k c n α n = 0 kc_{1}\boldsymbol{\alpha}_{1}+...+kc_{n}\boldsymbol{\alpha}_{n}=\boldsymbol{0} kc1α1+...+kcnαn=0
即 k η ∈ W k\boldsymbol\eta \in\textbf{W} kη∈W
所以(1)的解集
W
\textbf{W}
W是
K
n
\textbf{K}^n
Kn的子空间,称
W
\textbf{W}
W为齐次线性方程组(1)的解空间。
当(1)有非零解时,求
W
\textbf{W}
W的基和维数。(未知数个数为
n
n
n)
rank
(
A
)
=
r
<
n
\text{rank}(\boldsymbol{A})=r<n
rank(A)=r<n
A
\boldsymbol{A}
A经过初等行变换化成阶梯型矩阵
J
\boldsymbol{J}
J,于是
J
\boldsymbol{J}
J有
r
r
r个非0行,即
J
\boldsymbol{J}
J有
r
r
r个主元,不妨设
r
r
r个主元它们分别在前
r
r
r列,从而齐次线性方程组(1)的一般解为
{
x
1
=
−
b
1
,
r
+
1
x
r
+
1
−
b
1
,
r
+
2
x
r
+
2
−
.
.
.
−
b
1
,
n
x
n
⋮
x
r
=
−
b
r
,
r
+
1
x
r
+
1
−
b
r
,
r
+
2
x
r
+
2
−
.
.
.
−
b
r
,
n
x
n
\left\{\begin{array}{c} x_1 & = & -b_{1,r+1}x_{r+1}-b_{1,r+2}x_{r+2}-...-b_{1,n}x_{n} \\ \vdots \\ x_r & = & -b_{r,r+1}x_{r+1}-b_{r,r+2}x_{r+2}-...-b_{r,n}x_{n} \end{array}\right.
⎩
⎨
⎧x1⋮xr==−b1,r+1xr+1−b1,r+2xr+2−...−b1,nxn−br,r+1xr+1−br,r+2xr+2−...−br,nxn,让自由未知量
x
r
+
1
,
.
.
.
,
x
n
x_{r+1},...,x_n
xr+1,...,xn取
n
−
r
n-r
n−r组数
(
1
0
⋮
0
)
,
(
0
1
⋮
0
)
,
⋯
,
(
0
0
⋮
1
)
\begin{pmatrix} 1 \\ 0 \\ \vdots \\ 0 \end{pmatrix},\begin{pmatrix} 0 \\ 1 \\ \vdots \\ 0 \end{pmatrix},\cdots,\begin{pmatrix} 0 \\ 0 \\ \vdots \\ 1 \end{pmatrix}
10⋮0
,
01⋮0
,⋯,
00⋮1
…(2),得到方程组(1)的解:
η
1
=
(
−
b
1
,
r
+
1
⋮
−
b
r
,
r
+
1
1
0
⋮
0
)
,
η
2
=
(
−
b
1
,
r
+
2
⋮
−
b
r
,
r
+
2
0
1
⋮
0
)
,
⋯
,
η
n
−
r
=
(
−
b
1
,
n
⋮
−
b
r
,
n
0
1
⋮
0
)
\boldsymbol\eta_1=\begin{pmatrix} -b_{1,r+1}\\ \vdots\\ -b_{r,r+1}\\ 1 \\ 0 \\ \vdots \\ 0 \end{pmatrix},\boldsymbol\eta_2=\begin{pmatrix} -b_{1,r+2}\\ \vdots\\ -b_{r,r+2}\\ 0 \\ 1 \\ \vdots \\ 0 \end{pmatrix},\cdots,\boldsymbol\eta_{n-r}=\begin{pmatrix} -b_{1,n}\\ \vdots\\ -b_{r,n}\\ 0 \\ 1 \\ \vdots \\ 0 \end{pmatrix}
η1=
−b1,r+1⋮−br,r+110⋮0
,η2=
−b1,r+2⋮−br,r+201⋮0
,⋯,ηn−r=
−b1,n⋮−br,n01⋮0
…(3)
易看出向量组(2)线性无关(拼成的矩阵的行列式不得0),从而其延伸组
η
1
,
η
2
.
.
.
,
η
n
−
r
\boldsymbol\eta_1,\boldsymbol\eta_2...,\boldsymbol\eta_n-r
η1,η2...,ηn−r也线性无关,任取
W
\textbf{W}
W的一个解向量
η
=
(
c
1
⋮
c
r
c
r
+
1
⋮
c
n
)
\boldsymbol\eta=\begin{pmatrix} c_1\\ \vdots \\ c_r \\ c_{r+1} \\ \vdots \\ c_n \end{pmatrix}
η=
c1⋮crcr+1⋮cn
,由一般解公式得
c
1
=
−
b
1
,
r
+
1
c
r
+
1
−
.
.
.
−
b
1
n
c
n
,
.
.
.
,
c
r
=
−
b
r
,
r
+
1
c
r
+
1
−
.
.
.
−
b
r
n
c
n
c_1=-b_{1,r+1}c_{r+1}-...-b_{1n}c_n,...,c_r=-b_{r,r+1}c_{r+1}-...-b_{rn}c_n
c1=−b1,r+1cr+1−...−b1ncn,...,cr=−br,r+1cr+1−...−brncn,从而
η
=
(
c
1
⋮
c
r
c
r
+
1
⋮
c
n
)
=
(
−
b
1
,
r
+
1
c
r
+
1
−
.
.
.
−
b
1
n
c
n
⋮
−
b
r
,
r
+
1
c
r
+
1
−
.
.
.
−
b
r
n
c
n
1
⋅
c
r
+
1
+
.
.
.
0
⋅
c
n
⋮
0
⋅
c
r
+
1
+
.
.
.
+
1
⋅
c
n
)
=
c
r
+
1
(
−
b
1
,
r
+
1
⋮
−
b
r
,
r
+
1
1
⋮
0
)
+
.
.
.
+
c
n
(
−
b
1
n
⋮
−
b
r
n
0
⋮
1
)
=
c
r
+
1
η
1
+
.
.
.
+
c
n
η
n
−
r
\boldsymbol\eta=\begin{pmatrix} c_1\\ \vdots \\ c_r \\ c_{r+1} \\ \vdots \\ c_n \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} -b_{1,r+1}c_{r+1}-...-b_{1n}c_n\\ \vdots \\ -b_{r,r+1}c_{r+1}-...-b_{rn}c_n \\ 1\cdot c_{r+1}+...0\cdot c_n \\ \vdots \\ 0\cdot c_{r+1}+...+1\cdot c_{n} \end{pmatrix}=c_{r+1}\begin{pmatrix} -b_{1,r+1}\\ \vdots \\ -b_{r,r+1} \\ 1 \\ \vdots \\ 0 \end{pmatrix}+...+c_{n}\begin{pmatrix} -b_{1n}\\ \vdots \\ -b_{rn} \\ 0 \\ \vdots \\ 1 \end{pmatrix}=c_{r+1}\boldsymbol\eta_{1}+...+c_n\boldsymbol\eta_{n-r}
η=
c1⋮crcr+1⋮cn
=
−b1,r+1cr+1−...−b1ncn⋮−br,r+1cr+1−...−brncn1⋅cr+1+...0⋅cn⋮0⋅cr+1+...+1⋅cn
=cr+1
−b1,r+1⋮−br,r+11⋮0
+...+cn
−b1n⋮−brn0⋮1
=cr+1η1+...+cnηn−r
因此
η
1
,
.
.
.
,
η
n
−
r
\boldsymbol\eta_{1},...,\boldsymbol\eta_{n-r}
η1,...,ηn−r是
W
\textbf{W}
W的一个基,从而
dim
W
=
n
−
r
=
n
−
rank
(
A
)
\dim \textbf{W}=n-r=n-\text{rank}(\boldsymbol{A})
dimW=n−r=n−rank(A),于是就证明了下面的定理1
【定理1】数域
K
\textbf{K}
K上
n
n
n元齐次线性方程组(1)有非0解时,它的解空间
W
\textbf{W}
W的维数
dim
W
=
\dim \textbf{W} =
dimW=未知量个数
n
−
n-
n−系数矩阵的秩
rank
(
A
)
\text{rank}(\boldsymbol{A})
rank(A),习惯上把
W
\textbf{W}
W的基称为齐次线性方程组(1)的一个基础解系。
设
η
1
,
.
.
.
,
η
n
−
r
\boldsymbol\eta_{1},...,\boldsymbol\eta_{n-r}
η1,...,ηn−r是齐次线性方程组(1)的一个基础解析,那么它的全部解为
k
1
η
1
+
.
.
.
+
k
n
−
r
η
n
−
r
∈
K
k_1\boldsymbol\eta_{1}+...+k_{n-r}\boldsymbol\eta_{n-r}\in\textbf{K}
k1η1+...+kn−rηn−r∈K
3.22 非齐次线性方程组解集的结构
数域
K
\textbf{K}
K上
n
n
n元非齐次线性方程组
x
1
α
1
+
.
.
.
+
x
n
α
n
=
β
x_1\boldsymbol\alpha_1+...+x_n\boldsymbol\alpha_n=\boldsymbol\beta
x1α1+...+xnαn=β
它的解集记作
U
\textbf{U}
U,考虑相应的齐次线性方程组
x
1
α
1
+
.
.
.
+
x
n
α
n
=
0
x_1\boldsymbol\alpha_1+...+x_n\boldsymbol\alpha_n=\boldsymbol{0}
x1α1+...+xnαn=0
它的解集记作
W
\textbf{W}
W
【性质1】若
γ
=
(
a
1
,
.
.
.
,
a
n
)
′
,
δ
=
(
b
1
,
.
.
,
b
n
)
′
∈
U
\boldsymbol\gamma=(a_1,...,a_n)',\boldsymbol\delta=(b_1,..,b_n)'\in\textbf{U}
γ=(a1,...,an)′,δ=(b1,..,bn)′∈U,则
γ
−
δ
=
(
a
1
−
b
1
,
.
.
.
,
a
n
−
b
n
)
′
∈
W
\boldsymbol\gamma-\boldsymbol\delta=(a_1-b_1,...,a_n-b_n)'\in\textbf{W}
γ−δ=(a1−b1,...,an−bn)′∈W,即非齐次线性方程组的解的差是对应的齐次线性方程组的解。
【证】 a 1 α 1 + . . . + a n α n = β a_1\boldsymbol\alpha_1+...+a_n\boldsymbol\alpha_n=\boldsymbol\beta a1α1+...+anαn=β
b 1 α 1 + . . . + b n α n = β b_1\boldsymbol\alpha_1+...+b_n\boldsymbol\alpha_n=\boldsymbol\beta b1α1+...+bnαn=β
两个式子相减得
( a 1 − b 1 ) α 1 + . . . + ( a n − b n ) α n = 0 (a_1-b_1)\boldsymbol\alpha_1+...+(a_n-b_n)\boldsymbol\alpha_n=\boldsymbol{0} (a1−b1)α1+...+(an−bn)αn=0
则 γ − δ = ( a 1 − b 1 , . . . , a n − b n ) ′ ∈ W \boldsymbol\gamma-\boldsymbol\delta=(a_1-b_1,...,a_n-b_n)'\in\textbf{W} γ−δ=(a1−b1,...,an−bn)′∈W
【性质2】若 γ = ( a 1 , . . . , a n ) ′ ∈ U , η = ( c 1 , . . . , c n ) ′ ∈ W \boldsymbol\gamma=(a_1,...,a_n)'\in\textbf{U},\boldsymbol\eta=(c_1,...,c_n)'\in\textbf{W} γ=(a1,...,an)′∈U,η=(c1,...,cn)′∈W,则 γ + η ∈ U \boldsymbol\gamma+\boldsymbol\eta\in\textbf{U} γ+η∈U,即齐次线性方程组的解加非齐次线性方程组的解等于非齐次线性方程组的解。
【证】 a 1 α 1 + . . . + a n α n = β a_1\boldsymbol\alpha_{1}+...+a_n\boldsymbol\alpha_{n}=\boldsymbol\beta a1α1+...+anαn=β
x 1 α 1 + . . . + c n α n = 0 x_1\boldsymbol\alpha_{1}+...+c_n\boldsymbol\alpha_{n}=\boldsymbol{0} x1α1+...+cnαn=0
将上面两个式子相加得:
( a 1 + c 1 ) α 1 + . . . + ( a n + c n ) α n = β (a_1+c_1)\boldsymbol\alpha_{1}+...+(a_n+c_n)\boldsymbol\alpha_{n}=\boldsymbol\beta (a1+c1)α1+...+(an+cn)αn=β
则 γ + η ∈ U \boldsymbol\gamma+\boldsymbol\eta\in\textbf{U} γ+η∈U
设
γ
0
∈
U
\boldsymbol\gamma_{0}\in\textbf{U}
γ0∈U,称
γ
0
\boldsymbol\gamma_{0}
γ0是非齐次线性方程组的一个特解。
γ
0
+
W
:
=
{
γ
0
+
η
∣
η
∈
W
}
=
U
\boldsymbol\gamma_{0}+\textbf{W}:=\{\boldsymbol\gamma_{0}+\boldsymbol\eta|\boldsymbol\eta\in\textbf{W}\}=\textbf{U}
γ0+W:={γ0+η∣η∈W}=U
任取
γ
∈
U
,
(
γ
−
γ
0
)
∈
W
\boldsymbol\gamma\in\textbf{U},(\boldsymbol\gamma-\boldsymbol\gamma_{0})\in\textbf{W}
γ∈U,(γ−γ0)∈W记作
η
\boldsymbol\eta
η,从而
γ
=
γ
0
+
η
∈
W
\boldsymbol\gamma=\boldsymbol\gamma_0 + \boldsymbol\eta\in\textbf{W}
γ=γ0+η∈W
于是就证明了
【定理1】数域
K
\textbf{K}
K上
n
n
n元非齐次线性方程组(1)的解集
U
\textbf{U}
U为
U
=
γ
0
+
W
\textbf{U}=\boldsymbol\gamma_0+\textbf{W}
U=γ0+W,其中
γ
0
\boldsymbol\gamma_0
γ0是非齐次方程组的一个特解,
W
\textbf{W}
W是齐次线性方程组的通解,
U
\textbf{U}
U不是
K
n
\textbf{K}^{n}
Kn的子空间,将
γ
0
\gamma_0
γ0称为
W
\textbf{W}
W型的一个线性流形。(比如线性空间中,过顶点
O
O
O的平面是子空间,不过顶点
O
O
O的平面叫线性流形)或称为
W
\textbf{W}
W的一个陪基。
设
W
\textbf{W}
W的一个基础解系
η
1
,
.
.
.
,
η
n
−
1
\boldsymbol\eta_1,...,\boldsymbol\eta_{n-1}
η1,...,ηn−1,则非齐次线性方程组(1)的全部解为
γ
0
+
k
1
η
1
+
.
.
.
+
k
n
−
r
η
n
−
r
\boldsymbol\gamma_0+k_1\boldsymbol\eta_1+...+k_{n-r}\boldsymbol\eta_{n-r}
γ0+k1η1+...+kn−rηn−r,其中
k
1
,
.
.
.
,
k
n
−
r
∈
K
k_1,...,k_{n-r}\in\textbf{K}
k1,...,kn−r∈K,
γ
0
\boldsymbol\gamma_0
γ0是非齐次线性方程组的一个特解。
【解非齐次线性方程组,解对应的齐次方程组,然后再令自由未知量取0或1,最后解得齐次通解+非齐次特解的形式】
3.23 子空间的运算
过顶点
O
O
O的平面,平面
V
1
\textbf{V}_1
V1和
V
2
\textbf{V}_2
V2的交集是过
O
O
O点的一条直线
l
l
l.
设
V
\textbf{V}
V是数域
K
\textbf{K}
K上的任意一个线性空间,
V
1
\textbf{V}_1
V1与
V
2
\textbf{V}_2
V2都是
V
\textbf{V}
V的子空间,
V
1
∩
V
2
\textbf{V}_1\cap\textbf{V}_2
V1∩V2是
V
\textbf{V}
V的子空间。(子空间的交集还是子空间,满足
V
1
∩
V
2
=
V
2
∩
V
1
\textbf{V}_1\cap\textbf{V}_2=\textbf{V}_2\cap\textbf{V}_1
V1∩V2=V2∩V1,所以子空间的交满足交换律,由
(
V
1
∩
V
2
)
∩
V
3
=
V
1
∩
(
V
2
∩
V
3
)
(\textbf{V}_1\cap\textbf{V}_2)\cap\textbf{V}_3=\textbf{V}_1\cap(\textbf{V}_2\cap\textbf{V}_3)
(V1∩V2)∩V3=V1∩(V2∩V3),则子空间的交满足结合律,且若干个子空间的交还是子空间
⋂
i
=
1
s
V
i
=
V
1
∩
V
2
∩
.
.
.
∩
V
s
\bigcap\limits_{i=1}^{s} \textbf{V}_i=\textbf{V}_1\cap\textbf{V}_2\cap...\cap\textbf{V}_s
i=1⋂sVi=V1∩V2∩...∩Vs)
【证】 0 ∈ V 1 ∩ V 2 \boldsymbol{0}\in\textbf{V}_1\cap\textbf{V}_2 0∈V1∩V2
任取 α , β ∈ V 1 ∩ V 2 \boldsymbol\alpha,\boldsymbol\beta\in\textbf{V}_1\cap\textbf{V}_2 α,β∈V1∩V2
由于 α , β ∈ V 1 ∩ V 2 \boldsymbol\alpha,\boldsymbol\beta\in\textbf{V}_1\cap\textbf{V}_2 α,β∈V1∩V2,所以 α ∈ V 1 , β ∈ V 1 \boldsymbol\alpha\in\textbf{V}_1,\boldsymbol\beta\in\textbf{V}_1 α∈V1,β∈V1,所以 α + β ∈ V 1 \boldsymbol\alpha+\boldsymbol\beta\in\textbf{V}_1 α+β∈V1,同理 α + β ∈ V 2 \boldsymbol\alpha+\boldsymbol\beta\in\textbf{V}_2 α+β∈V2
从而 α + β ∈ V 1 ∩ V 2 \boldsymbol\alpha+\boldsymbol\beta\in\textbf{V}_1\cap\textbf{V}_2 α+β∈V1∩V2
所以 V 1 ∩ V 2 \textbf{V}_1\cap\textbf{V}_2 V1∩V2对加法封闭;
任取 α ∈ V 1 ∩ V 2 , k ∈ K \boldsymbol\alpha\in\textbf{V}_1\cap\textbf{V}_2,k\in\textbf{K} α∈V1∩V2,k∈K则 k α ∈ V 1 ∩ V 2 k\boldsymbol\alpha\in\textbf{V}_1\cap\textbf{V}_2 kα∈V1∩V2
因此 V 1 ∩ V 2 \textbf{V}_1\cap\textbf{V}_2 V1∩V2是 V \textbf{V} V的一个子空间。
平面
V
1
\textbf{V}_1
V1和平面
V
2
\textbf{V}_2
V2的并集不是子空间,因为:
图中,
α
1
+
α
2
\boldsymbol\alpha_{1}+\boldsymbol\alpha_2
α1+α2不在
V
1
\textbf{V}_1
V1和
V
2
\textbf{V}_2
V2平面上
设
V
1
\textbf{V}_1
V1和
V
2
\textbf{V}_2
V2都是
V
\textbf{V}
V的子空间,则
V
1
+
V
2
:
=
{
α
1
+
α
1
∣
α
1
∈
V
1
,
α
2
∈
V
2
}
\textbf{V}_1+\textbf{V}_2:=\{\boldsymbol\alpha_1+\boldsymbol\alpha_1|\boldsymbol\alpha_1\in\textbf{V}_1,\boldsymbol\alpha_2\in\textbf{V}_2\}
V1+V2:={α1+α1∣α1∈V1,α2∈V2}
由于
0
=
0
+
0
\boldsymbol{0}=\boldsymbol{0}+\boldsymbol{0}
0=0+0,因此
0
∈
V
1
+
V
2
\boldsymbol{0}\in\textbf{V}_1+\textbf{V}_2
0∈V1+V2
任取
V
1
+
V
2
\textbf{V}_1+\textbf{V}_2
V1+V2的两个向量
α
1
+
α
2
,
β
1
+
β
2
,
α
1
,
β
1
∈
V
1
,
α
2
,
β
2
∈
V
2
\boldsymbol\alpha_1+\boldsymbol\alpha_2,\boldsymbol\beta_1+\boldsymbol\beta_2,\boldsymbol\alpha_1,\boldsymbol\beta_1\in\textbf{V}_1,\boldsymbol\alpha_2,\boldsymbol\beta_2\in\textbf{V}_2
α1+α2,β1+β2,α1,β1∈V1,α2,β2∈V2
则
(
α
1
+
α
2
)
+
(
β
1
+
β
2
)
=
(
α
1
+
β
1
)
+
(
α
2
+
β
2
)
(\boldsymbol\alpha_1+\boldsymbol\alpha_2)+(\boldsymbol\beta_1+\boldsymbol\beta_2)=(\boldsymbol\alpha_1+\boldsymbol\beta_1)+(\boldsymbol\alpha_2+\boldsymbol\beta_2)
(α1+α2)+(β1+β2)=(α1+β1)+(α2+β2),
由于
α
1
+
β
1
∈
V
1
,
α
2
+
β
2
∈
V
2
\boldsymbol\alpha_1+\boldsymbol\beta_1\in\textbf{V}_1,\boldsymbol\alpha_2+\boldsymbol\beta_2\in\textbf{V}_2
α1+β1∈V1,α2+β2∈V2
则
(
α
1
+
α
2
)
+
(
β
1
+
β
2
)
=
(
α
1
+
β
1
)
+
(
α
2
+
β
2
)
∈
V
1
+
V
2
(\boldsymbol\alpha_1+\boldsymbol\alpha_2)+(\boldsymbol\beta_1+\boldsymbol\beta_2)=(\boldsymbol\alpha_1+\boldsymbol\beta_1)+(\boldsymbol\alpha_2+\boldsymbol\beta_2)\in\textbf{V}_1+\textbf{V}_2
(α1+α2)+(β1+β2)=(α1+β1)+(α2+β2)∈V1+V2,所以对加法封闭
k
∈
K
,
k
(
α
1
+
α
2
)
=
k
α
1
+
k
α
2
∈
V
1
+
V
2
k\in\textbf{K},k(\boldsymbol\alpha_1+\boldsymbol\alpha_2)=k\boldsymbol\alpha_1+k\boldsymbol\alpha_2\in\textbf{V}_1+\textbf{V}_2
k∈K,k(α1+α2)=kα1+kα2∈V1+V2,所以对数量乘法封闭
因此
V
1
+
V
2
\textbf{V}_1+\textbf{V}_2
V1+V2是
V
\textbf{V}
V的一个子空间,把
V
1
+
V
2
\textbf{V}_1+\textbf{V}_2
V1+V2称为子空间
V
1
\textbf{V}_1
V1和
V
2
\textbf{V}_2
V2的和。
同样地满足交换律,结合律。
- V 1 + V 2 = V 2 + V 1 \textbf{V}_1+\textbf{V}_2=\textbf{V}_2+\textbf{V}_1 V1+V2=V2+V1
- ( V 1 + V 2 ) + V 3 = V 1 + ( V 2 + V 3 ) (\textbf{V}_1+\textbf{V}_2)+\textbf{V}_3=\textbf{V}_1+(\textbf{V}_2+\textbf{V}_3) (V1+V2)+V3=V1+(V2+V3)
- ∑ i = 1 s V i : = V 1 + V 2 + . . . + V s \sum\limits_{i=1}^{s}\textbf{V}_i:=\textbf{V}_1+\textbf{V}_2+...+\textbf{V}_s i=1∑sVi:=V1+V2+...+Vs也是 V \textbf{V} V的一个子空间。
【命题1】 < α 1 , . . . , α s > + < β 1 , . . . , β r > = k 1 α 1 + . . . + k s α s + l 1 β 1 + . . + l r β r = < α 1 , . . . , α s , β 1 , . . . , β r > <\boldsymbol\alpha_1,...,\boldsymbol\alpha_s>+<\boldsymbol\beta_1,...,\boldsymbol\beta_r>=k_1\boldsymbol\alpha_1+...+k_s\boldsymbol\alpha_s+l_1\boldsymbol\beta_1+..+l_r\boldsymbol\beta_r=<\boldsymbol\alpha_1,...,\boldsymbol\alpha_s,\boldsymbol\beta_1,...,\boldsymbol\beta_r> <α1,...,αs>+<β1,...,βr>=k1α1+...+ksαs+l1β1+..+lrβr=<α1,...,αs,β1,...,βr>
【定理2】【子空间的维数公式】设 V 1 , V 2 \textbf{V}_1,\textbf{V}_2 V1,V2都是 V \textbf{V} V的有限维子空间, dim ( V 1 + V 2 ) = dim ( V 1 ) + dim ( V 2 ) − dim ( V 1 ∩ V 2 ) \dim(\textbf{V}_1+\textbf{V}_2)=\dim(\textbf{V}_1)+\dim(\textbf{V}_2)-\dim(\textbf{V}_1\cap\textbf{V}_2) dim(V1+V2)=dim(V1)+dim(V2)−dim(V1∩V2)
【证】 V 1 ∩ V 2 \textbf{V}_1\cap\textbf{V}_2 V1∩V2取一个基 α 1 , . . . , α m \boldsymbol\alpha_1,...,\boldsymbol\alpha_m α1,...,αm,把它分别扩充成 V 1 \textbf{V}_1 V1的一个基 α 1 , . . . , α m , β 1 , . . . , β n 1 − m \boldsymbol\alpha_1,...,\boldsymbol\alpha_m,\boldsymbol\beta_1,...,\boldsymbol\beta_{n_1-m} α1,...,αm,β1,...,βn1−m;
V 2 \textbf{V}_2 V2的一个基 α 1 , . . . , α m , γ 1 , . . . , γ n 2 − m \boldsymbol\alpha_1,...,\boldsymbol\alpha_m,\boldsymbol\gamma_1,...,\boldsymbol\gamma_{n_2-m} α1,...,αm,γ1,...,γn2−m;其中 n 1 n_1 n1是 V 1 \textbf{V}_1 V1的维数, n 2 n_2 n2是 V 2 \textbf{V}_2 V2的维数
则 V 1 + V 2 = < α 1 , . . . , α m , β 1 , . . . , β n 1 − m > + < α 1 , . . . , α m , γ 1 , . . . , γ n 2 − m > = < α 1 , . . . , α m , β 1 , . . . , β n 1 − m , γ 1 , . . . , γ n 2 − m > \textbf{V}_1+\textbf{V}_2=<\boldsymbol\alpha_1,...,\boldsymbol\alpha_m,\boldsymbol\beta_1,...,\boldsymbol\beta_{n_1-m}>+<\boldsymbol\alpha_1,...,\boldsymbol\alpha_m,\boldsymbol\gamma_1,...,\boldsymbol\gamma_{n_2-m}>=<\boldsymbol\alpha_1,...,\boldsymbol\alpha_m,\boldsymbol\beta_1,...,\boldsymbol\beta_{n_1-m},\boldsymbol\gamma_1,...,\boldsymbol\gamma_{n_2-m}> V1+V2=<α1,...,αm,β1,...,βn1−m>+<α1,...,αm,γ1,...,γn2−m>=<α1,...,αm,β1,...,βn1−m,γ1,...,γn2−m>
设 k 1 α 1 + . . . + k m α m + p 1 β 1 + . . . + p n 1 − m β n 1 − m + q 1 γ 1 + . . . + q n 2 − m γ n 2 − m = 0 k_1\boldsymbol\alpha_1+...+k_m\boldsymbol\alpha_m+p_1\boldsymbol\beta_1+...+p_{n_1-m}\boldsymbol\beta_{n_1-m}+q_1\boldsymbol\gamma_1+...+q_{n_2-m}\boldsymbol\gamma_{n_2-m}=\boldsymbol{0} k1α1+...+kmαm+p1β1+...+pn1−mβn1−m+q1γ1+...+qn2−mγn2−m=0…(1)
则 q 1 γ 1 + . . . + q n 2 − m γ n 2 − m = − k 1 α 1 − . . . − k m α m − p 1 β 1 − . . . − p n 1 − m β n 1 − m ∈ V 1 ∩ V 2 q_1\boldsymbol\gamma_1+...+q_{n_2-m}\boldsymbol\gamma_{n_2-m}=-k_1\boldsymbol\alpha_1-...-k_m\boldsymbol\alpha_m-p_1\boldsymbol\beta_1-...-p_{n_1-m}\boldsymbol\beta_{n_1-m}\in\textbf{V}_1\cap\textbf{V}_2 q1γ1+...+qn2−mγn2−m=−k1α1−...−kmαm−p1β1−...−pn1−mβn1−m∈V1∩V2
q 1 γ 1 + . . . + q n 2 − m γ n 2 − m ∈ V 2 , − k 1 α 1 − . . . − k m α m − p 1 β 1 − . . . − p n 1 − m β n 1 − m ∈ V 1 q_1\boldsymbol\gamma_1+...+q_{n_2-m}\boldsymbol\gamma_{n_2-m}\in\textbf{V}_2,-k_1\boldsymbol\alpha_1-...-k_m\boldsymbol\alpha_m-p_1\boldsymbol\beta_1-...-p_{n_1-m}\boldsymbol\beta_{n_1-m}\in\textbf{V}_1 q1γ1+...+qn2−mγn2−m∈V2,−k1α1−...−kmαm−p1β1−...−pn1−mβn1−m∈V1
于是 q 1 γ 1 + . . . + q n 2 − m γ n 2 − m = l 1 α 1 + . . . + l m α m q_1\boldsymbol\gamma_1+...+q_{n_2-m}\boldsymbol\gamma_{n_2-m}=l_1\boldsymbol\alpha_1+...+l_m\boldsymbol\alpha_m q1γ1+...+qn2−mγn2−m=l1α1+...+lmαm
从而 − l 1 α 1 − l m α m + q 1 γ 1 + . . . + q n 2 − m γ n 2 − m = 0 -l_1\boldsymbol\alpha_1-l_m\boldsymbol\alpha_m+q_1\boldsymbol\gamma_1+...+q_{n_2-m}\boldsymbol\gamma_{n_2-m}=\boldsymbol{0} −l1α1−lmαm+q1γ1+...+qn2−mγn2−m=0
因为基是线性无关的,
因此 l 1 = . . . = l m = q 1 = . . . = q n 2 − m = 0 l_1=...=l_m=q_1=...=q_{n_2-m}=0 l1=...=lm=q1=...=qn2−m=0代入(1)式得 k 1 α 1 + . . . + k m α m + p 1 β 1 + . . . + p n 1 − m β n 1 − m k_1\boldsymbol\alpha_1+...+k_m\boldsymbol\alpha_m+p_1\boldsymbol\beta_1+...+p_{n_1-m}\boldsymbol\beta_{n_1-m} k1α1+...+kmαm+p1β1+...+pn1−mβn1−m
因为基是线性无关的
从而 k 1 = . . . = k m = p 1 = . . . = p n 1 − m = 0 k_1=...=k_m=p_1=...=p_{n_1-m}=0 k1=...=km=p1=...=pn1−m=0
所以 < α 1 , . . . , α m , γ 1 , . . . , γ n 2 − m > <\boldsymbol\alpha_1,...,\boldsymbol\alpha_m,\boldsymbol\gamma_1,...,\boldsymbol\gamma_{n_2-m}> <α1,...,αm,γ1,...,γn2−m>线性无关
从而 dim ( V 1 + V 2 ) = m + ( n 1 − m ) + ( n 2 − m ) = n 1 + n 2 − m = dim ( V 1 ) + dim ( V 2 ) − dim ( V 1 ∩ V 2 ) \dim(\textbf{V}_1+\textbf{V}_2)=m+(n_1-m)+(n_2-m)=n_1+n_2-m=\dim(\textbf{V}_1)+\dim(\textbf{V}_2)-\dim(\textbf{V}_1\cap\textbf{V}_2) dim(V1+V2)=m+(n1−m)+(n2−m)=n1+n2−m=dim(V1)+dim(V2)−dim(V1∩V2)