MIT-18.06-线性代数(第六讲)

第六讲 —— 列空间和零空间

1. 子空间回顾

子空间,是向量空间内的一些向量,它们属于母空间,但自身又构成向量空间,子空间是向量空间内的向量空间

R^3中穿过原点的一平面为P,穿过原点的一直线为L,那么P \cup L,包含PL中所有向量,这个集合是子空间吗?不是。因为加法不封闭,无法满足向量空间的条件。而P \cap L只得到零向量,是子空间。如果不是特定直线和平面,推广到任意两子空间的交呢,这是更一般的问题,假设有子空间STS \cap T是否为子空间?答案为是。

2. 列空间

A=\begin{bmatrix} 1 & 1 & 2 \\ 2 & 1 & 3 \\ 3 & 1 & 4 \\ 4 & 1 & 5 \\ \end{bmatrix},其中矩阵A的列空间是R^4的子空间,记作C(A),由所有列的线性组合构成。而这里得到的子空间,它等于整个四维空间吗?不是。把它同线性方程组联系起来,即Ax=b是否对任意b,都有解?以及什么样的b使方程组有解?不是都有解,因为Ax=b中有四个方程,却只有三个未知数,即Ax=\begin{bmatrix} 1 & 1 & 2 \\ 2 & 1 & 3 \\ 3 & 1 & 4 \\ 4 & 1 & 5 \\ \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \\ \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} b_1 \\ b_2 \\ b_3 \\ b_4 \\ \end{bmatrix},而b等于零向量时有解,更广泛而准确的说是,当且仅当右侧向量b属于A的列空间C(A)时,x有解。

取矩阵A的线性组合,这三例线性无关吗?不是。列一相当于一条直线,列二也保留,它朝另一个方向,但列三处在前两列的平面上,没有任何贡献,是“线性相关”的,因此这里矩阵的列空间可以描述为R^4中的二维子空间。

3. 零空间

矩阵A的零空间(Null space)不包含右侧向量b,它包含Ax=0中所有的解x=\begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \\ \end{bmatrix},这些x向量包含三个分量,因此此处零空间是R^3的子空间。对于m×n矩阵,列空间是R^m的子空间,零空间是R^n的子空间。不管矩阵是什么,零空间必然包含0。对于这个特定的零空间,可以记作N(A),它包含\begin{bmatrix} 0 \\ 0 \\ 0 \\ \end{bmatrix}\begin{bmatrix} 1 \\ 1 \\ -1 \\ \end{bmatrix}\begin{bmatrix} c \\ c \\ -c \\ \end{bmatrix},可用c\begin{bmatrix} 1 \\ 1 \\ -1 \\ \end{bmatrix}整体描述。其是一条R^3中的穿过原点的直线。

检验Ax=0的解构成一个子空间,这里需要证明,对于任意一个解v和另一个解w,它们的和仍然是解,即若Av=0,Aw=0,那么A(v+w)=0,根据乘法分配率有A(v+w)=Av+Aw=0,易得,同时A(12v)=12(Av)=0,加法和数乘都满足。

构造子空间的两种方法:既可以从几个向量,通过线性组合得到子空间,也可以从一个方程组中,通过让x满足特定条件来得到子空间。

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