前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >矩阵分析笔记(二)极大线性无关组

矩阵分析笔记(二)极大线性无关组

作者头像
mathor
发布2020-09-17 16:58:17
1.4K0
发布2020-09-17 16:58:17
举报
文章被收录于专栏:mathor
两个向量组之间的线性表示关系

V\mathbb{F}上的线性空间,\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_p\beta_1,\beta_2,...,\beta_qV中的两个向量组,\beta\in V

  1. 如果存在p个数k_i\in \mathbb{F},i=1,2,...,p,使得\alpha_1k_1+\alpha_2k_2+···+\alpha_pk_p=\beta,称向量\beta可由向量组\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_p线性表示
  2. 如果每个\beta_j都可以由向量组\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_p线性表示,j=1,2,...,q。为了方便,\beta_1,\beta_2,...,\beta_q可由\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_p线性表示,用符号记为\{\beta_1,\beta_2,...,\beta_q\}≤_{lin}\{\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_p\}
线性表示关系的传递性

V\mathbb{F}上的线性空间,\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_p\beta_1,\beta_2,...,\beta_q\gamma_1,\gamma_2,...,\gamma_tV中三个向量组。若

$$ \{\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_p\}≤_{lin}\{\beta_1,\beta_2,...,\beta_q\}\\ \{\beta_1,\beta_2,...,\beta_q\}≤_{lin}\{\gamma_1,\gamma_2,...,\gamma_t\} $$

\{\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_p\}≤_{lin}\{\gamma_1,\gamma_2,...,\gamma_t\}

证明:我们利用线性表示关系的矩阵表达。由存在T\in \mathbb{F}^{q\times p},S\in \mathbb{F}^{t\times q}满足

$$ [\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_p]=[\beta_1,\beta_2,...,\beta_q]T\\ [\beta_1, \beta_2,...,\beta_q]=[\gamma_1,\gamma_2,...,\gamma_t]S $$

[\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_p]=[\gamma_1,\gamma_2,...,\gamma_t](ST)。由于ST\in \mathbb{F}^{t\times p}得证

扁(列>行)的齐次线性方程组必有非零解

A\in \mathbb{F}^{m\times n},1≤m<n,则齐次线性方程组Ax=0必有非零解

x=\begin{bmatrix} c_1 \\ c_2 \\ \vdots \\ c_n\end{bmatrix}\in \mathbb{F}^n,\begin{bmatrix} c_1 \\ c_2 \\ \vdots \\ c_n\end{bmatrix}\neq0

这里,m<n

证明:对m用数学归纳法

  1. m=1时,n≥2。根据a_{11}是否为0分两种情况若a_{11}=0,则取\begin{bmatrix} c_1 \\ c_2 \\ \vdots \\ c_n\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}1\\ 0\\ \vdots \\0\end{bmatrix},易知其为一非零解若a_{11}\neq0,由n≥2,可取\begin{bmatrix} c_1 \\ c_2 \\ \vdots \\ c_n\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}-\frac{a_{12}}{a_{11}}\\ 0\\ \vdots \\0\end{bmatrix},易知这样取得c为一非零解
  2. 假设m≤p时命题成立,下面证明m=p+1的情形,此时n≥p+2,同样根据x_1的系数,也就是系数矩阵A的第一列\alpha_1=\begin{bmatrix}a_{11}\\a_{21}\\ \vdots \\a_{p+1,1}\end{bmatrix}是否为0分两种情况若\alpha_1=0,则取c=\begin{bmatrix}c_1\\ c_2 \\ \vdots \\ c_n\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}1\\ 0\\ \vdots \\ 0\end{bmatrix}\alpha_1\neq0,不妨设\alpha_{11}\neq0,则有与Ax=0同解的线性方程组\begin{bmatrix}a_{11} &a_{12}&\cdots &a_{1n} \\ 0 &0 & \cdots &0 \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ 0 & a_{p+1,2}-\frac{a_{p+1,1}}{a_{11}}·a_{12} & \cdots & a_{p+1, n}-\frac{a_{p+1,1}}{a_{11}}·a_{1n}\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x_1\\ x_2 \\ \vdots \\ x_n\end{bmatrix}=0p个方程,n-1(≥p+1>p)\begin{bmatrix}a_{22}-\frac{a_{21}}{a_{11}}·a_{12} & \cdots & a_{2n}-\frac{a_{21}}{a_{11}}·a_{1n} \\ \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{p+1,2}-\frac{a_{p+1,1}}{a_{11}}·a_{12} & \cdots & a_{p+1,n}-\frac{a_{p+1,1}}{a_{11}}·a_{1n}\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x_2 \\ \vdots \\ x_n\end{bmatrix}=0\begin{bmatrix}x_2\\ \vdots \\ x_n\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}c_2\\ \vdots \\ c_n\end{bmatrix}\neq 0,再取x_1=c_1=-\frac{1}{a_{11}}(a_{12}c_2+···+a_{1n}c_n),易知\begin{bmatrix}x_1 \\ x_2\\ \vdots \\ x_n\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}c_1 \\ c_2\\ \vdots \\ c_n\end{bmatrix}\neq 0是方程组Ax=0的非零解。证毕
线性表示与线性无关性

V\mathbb{F}上的线性空间,\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_p\beta_1, \beta_2,...,\beta_qV中两个向量组。若\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_p线性无关,且\{\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_p\}≤_{lin}\{\beta_1,\beta_2,...,\beta_q\},则p≤q

证明:用反证法,假设p<qT\in \mathbb{F}^{q\times p},使得

\begin{bmatrix}\alpha_1 &\alpha_2 & \cdots & \alpha_p\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}\beta_1 &\beta_2 & \cdots & \beta_q\end{bmatrix}T

因为扁的齐次方程组必有非零解,所以存在c\in \mathbb{F}^p非零,使得Tc=0。上述等式两边右乘c

\begin{bmatrix}\alpha_1 &\alpha_2 & \cdots & \alpha_p\end{bmatrix}c=\begin{bmatrix}\beta_1 &\beta_2 & \cdots & \beta_q\end{bmatrix}Tc=0

因为c\in \mathbb{F}^p非零,此结论与\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_p线性无关矛盾,证毕

以少表多,多必相关

\alpha_1, \alpha_2,...,\alpha_r\beta_1, \beta_2,...,\beta_s是线性空间V中的两个向量组。若:

  1. \alpha_1, \alpha_2,...,\alpha_r可由\beta_1, \beta_2,...,\beta_s线性表示
  2. r>s

\alpha_1, \alpha_2,...,\alpha_r线性相关

证明:因为\{\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_r\}≤_{lin}\{\beta_1,\beta_2,...,\beta_s\},所以\exists A\in \mathbb{F}^{s\times r},使得

\begin{bmatrix}\alpha_1 & \alpha_2 & \cdots & \alpha_r\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}\beta_1 & \beta_2 & \cdots & \beta_s\end{bmatrix}A

于是有r(\begin{bmatrix}\alpha_1 & \alpha_2 & \cdots & \alpha_r\end{bmatrix})≤min\{r(\begin{bmatrix}\beta_1 & \beta_2 & \cdots & \beta_s\end{bmatrix}), r(A)\}≤s<r

r(\begin{bmatrix}\alpha_1 & \alpha_2 & \cdots & \alpha_r\end{bmatrix})<r\alpha_1, \alpha_2,...,\alpha_r线性相关

推论:若\{\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_r\}≤_{lin}\{\beta_1,\beta_2,...,\beta_s\},且\alpha_1, \alpha_2,...,\alpha_r线性无关,则r≤s

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 两个向量组之间的线性表示关系
  • 线性表示关系的传递性
  • 扁(列>行)的齐次线性方程组必有非零解
  • 线性表示与线性无关性
  • 以少表多,多必相关
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档