线性代数 --- 向量空间(vector space)与子空间(subspace)

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 Part I --- 向量空间

线性代数 --- 向量空间(vector space)与子空间(subspace)

        向量空间就是由包含n个分量的列向量所组成的Rn的空间,其中R表示实数。例如,R2就代表了一般的x-y平面,其中包含两个分量的向量表示坐标系中的一个点(x,y)。同理,R3中的一个向量,包含三个分量,可以表示三维坐标系中的一个点(x,y,z)。

线性代数 --- 向量空间(vector space)与子空间(subspace)

也就是说,向量空间,它满足:

1,向量空间中任意两个向量a,b的向量v,依然在向量空间内。

2,向量空间中的任意一个向量b与任何一个常数c的c*b,也在向量空间内。

        也就是,向量空间内的向量对向量之间的加法(a+b=c)数乘(c*b=cb)是封闭的。或者说,对于所有在向量空间内的向量的任何形式的线性组合,都逃不出这些向量所在的线性空间的手掌心。(如下)

线性代数 --- 向量空间(vector space)与子空间(subspace)


 Part II --- 子空间

线性代数 --- 向量空间(vector space)与子空间(subspace)

        我也不是太清楚,子空间究竟是怎么定义,我感觉子空间就是向量空间的一部分(希望有朝一日能够搞明白吧)。在我们中国,一般都是看到“子”了就会想到“母”。所以,我的理解就是,子空间就是向量空间(母空间)的一部分,但是这个部分不是随便划拉一部分就能被称为空间的。这个被划出来的空间,必须满足,他内部向量的线性组合的结果也在该空间内(有些数学书上叫封闭)。此外,因为要满足线性组合计算中的数乘(也就是上图中的ii),这个子空间必须包含对应维度的零向量。因为,他必须满足scalar c=0的情况,即cx = 0x = [0]。

        下面是我自己早期的个人笔记,这是第一次学线性代数时的一个笔记,完全不懂,一脸懵逼,哈哈哈,致敬当年的那个什么都不懂的我。       

线性代数 --- 向量空间(vector space)与子空间(subspace)

线性代数 --- 向量空间(vector space)与子空间(subspace)

        对于一个4x3的矩阵,他的零空间N(A)是R3的子空间,因为,零空间是解的空间(笔者注:列空间是A中各列线性组合的空间),有多少个未知数x,就有几个分量,有几个分量就是几维。

线性代数 --- 向量空间(vector space)与子空间(subspace)


 (全文完) 

作者 --- 松下J27

参考文献(鸣谢):

1,linear algebra and its application - GILBERT STRANG

2,线性代数及其应用 - 侯自新,南开大学出版社,1990版

诗词摘抄:

小重山---岳飞(宋)

昨夜寒蛩不住鸣。惊回千里梦,已三更。起来独自绕阶行。人悄悄,帘外月胧明。
白首为功名。旧山松竹老,阻归程。欲将心事付瑶琴。知音少,弦断有谁听?

线性代数 --- 向量空间(vector space)与子空间(subspace)(*配图与本文无关*) 

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