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矩阵分析笔记(三)基与坐标

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mathor
发布2020-09-17 16:58:04
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发布2020-09-17 16:58:04
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V\mathbb{F}上的线性空间,若有正整数nV中的向量组\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_n使得

  1. \alpha_1, \alpha_2,...,\alpha_n线性无关
  2. 任取向量\alpha \in V均可由\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_n线性表示
\alpha=\alpha_1k_1+\alpha_2k_2+···+\alpha_nk_n \\ =\begin{bmatrix}\alpha_1 & \alpha_2 & \cdots & \alpha_n\end{bmatrix}\begin{bmatrix}k_1 \\ k_2 \\ \vdots \\ k_n\end{bmatrix} \\ =\begin{bmatrix}\alpha_1 & \alpha_2 & \cdots & \alpha_n\end{bmatrix}X

则称V\mathbb{F}上的有限维线性空间,向量组\alpha_1, \alpha_2,...,\alpha_n称为V的一个基,其中X称为向量\alpha在基\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_n下对应的坐标,基向量组中向量的个数n称为V的维数,记为\dim V


证明一组向量是线性空间的基,分两步

  • 证明这组向量线性无关
  • 证明线性空间任意向量可由这组向量表示

是否任意一个线性空间都有维数?

答案是否定的,下面举一个无限维线性空间的例子

\mathbb{R}[x]_n=\{f\mid f\in \mathcal{F}(\mathbb{R}, \mathbb{R}),\ f可写成次数<n\},按照线性空间\mathcal{F}(\mathbb{R},\mathbb{R})的加法和数乘,易知\mathbb{R}[x]_n\mathbb{R}[x](全体多项式构成的线性空间)

结论:\mathbb{R}[x]_nn维线性空间,而\mathbb{R}[x]不是有限维的线性空间。这里暂时无法证明


零维线性空间

规定仅含一个元素的线性空间(零线性空间)为零维线性空间,其维数规定为0,零维线性空间也算作有限维线性空间


例题1

试证:所有n阶对称矩阵组成\frac{n(n+1)}{2}维线性空间;所有的n阶反对称矩阵组成\frac{n(n-1)}{2}维线性空间


例题2

R[x]_4是所有次数小于4的实系数多项式组成的线性空间,求多项式p(x)=1+2x^3在基1,x-1,(x-1)^2,(x-1)^3下的坐标

解:方法一(用线性空间理论计算)

$$ p(x)=1+2x^3=[1, x, x^2, x^3]\begin{bmatrix}1\\ 0\\ 0\\ 2\end{bmatrix} \\ =[1, x - 1, (x-1)^2, (x-1)^3]\begin{bmatrix}y_1 \\ y_2\\ y_3\\ y_4 \end{bmatrix} $$

又由于

$$ [1, x - 1, (x-1)^2, (x-1)^3]\\ =[1, x, x^2, x^3]\begin{bmatrix}1 & -1 & 1 &-1\\ 0 & 1 & -2 & 3\\ 0 & 0 & 1 & -3 \\ 0 & 0 & 0 & 1\end{bmatrix} $$

于是p(x)在基1, x-1,(x-1)^2, (x-1)^3下的坐标为

\begin{bmatrix}y_1 \\ y_2\\ y_3\\ y_4 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix}1 & -1 & 1 &-1\\ 0 & 1 & -2 & 3\\ 0 & 0 & 1 & -3 \\ 0 & 0 & 0 & 1\end{bmatrix}^{-1}\begin{bmatrix}1 \\ 0 \\ 0 \\ 2\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}3\\ 6\\ 6\\ 2\end{bmatrix}

方法二 将p(x)=1+2x^3根据幂级数公式按x-1展开可得

$$ \begin{align} p(x)&=1+2x^3\\ &=p(1)+p(1)(x-1)+\frac{p''(1)}{2!}(x-1)^2+\frac{p'''(1)}{3!}(x-1)^3\\ &=3+6(x-1)+6(x-1)^2+2(x-1)^3 \end{align} $$

因此p(x)在基1, x-1, (x-1)^2, (x-1)^3下的坐标为[3, 6, 6, 2]^T

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