高等代数【北大版】6.5.ppt

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1、§2线性空间的定义与简单性质§3维数·基与坐标§4基变换与坐标变换§1集合·映射§5线性子空间§7子空间的直和§8线性空间的同构§6子空间的交与和小结与习题第六章线性空间一、线性子空间二、生成子空间§6.5线性子空间§6.5线性子空间一、线性子空间1、线性子空间的定义设V是数域P上的线性空间,集合若W对于V中的两种运算也构成数域P上的线性空间,则称W为V的一个线性子空间,简称为子空间.注:①线性子空间也是数域P上一线性空间,它也②任一线性子空间的维数不能超过整个空间的有基与维数的概念.维数.§6.5线性子

2、空间2、线性子空间的判定,若W对于V中两种运算封闭,即则W是V的一个子空间.定理:设V为数域P上的线性空间,集合推论:V为数域P上的线性空间,则W是V的子空间§6.5线性子空间∵,∴.且对,由数乘运算封闭,有,即W中元素的负元素就是它在V中的负元素,4)成立.就是V中的零元,3)成立.由于,规则1)、2)、5)、6)、7)、8)是显然成立的.下证3)、4)成立.由加法封闭,有,即W中的零元证明:要证明W也为数域P上的线性空间,即证W中的向量满足线性空间定义中的八条规则.§6.5线性子空间例2设V为所有实函

3、数所成集合构成的线性空间,则R[x]为V的一个子空间.例3P[x]n是P[x]的的线性子空间.例1设V为数域P上的线性空间,只含零向量的子集合    是V的一个线性子空间,称之为V的零子空间.线性空间V本身也是V的一个子空间.这两个子空间有时称为平凡子空间,而其它的子空间称为非平凡子空间.§6.5线性子空间的全部解向量所成集合W对于通常的向量加法和数①(*)的解空间W的维数=n-秩(A),;例4n元齐次线性方程组(*)注②(*)的一个基础解系就是解空间W的一组基.空间,称W为方程组(*)的解空间.量乘法构

4、成的线性空间是n维向量空间Pn的一个子§6.5线性子空间例5判断Pn的下列子集合哪些是子空间:解:W1、W3是Pn的子空间,W2不是Pn的子空间.若为Pn的子空间,求出其维数与一组基.事实上,W1是n元齐次线性方程组的解空间.所以,维W1=n-1,①的一个基础解系①§6.5线性子空间就是W1的一组基.而在W2中任取两个向量   ,设则故W2不是Pn的子空间.§6.5线性子空间故,W3为V的一个子空间,且维W3=n-1,则有其次,设下证W3是Pn的子空间.就是W3的一组基.§6.5线性子空间例6设V为数域P

5、上的线性空间,则W关于V的运算作成V的一个子空间.即      的一切线性组合所成集合.§6.5线性子空间称为V的由生成的子空间,二、一类重要的子空间 ——生成子空间定义:V为数域P上的线性空间,则子空间,记作.称     为     的一组生成元.§6.5线性子空间例7在Pn中,为Pn的一组基,即Pn由它的一组基生成.类似地,还有事实上,任一有限维线性空间都可由它的一组基生成.§6.5线性子空间有关结论1、设W为n维线性空间V的任一子空间,是W的一组基,则有2、(定理3)1);为线性空间V中的两组向量,

6、则与等价.2)生成子空间的维数=向量组的秩.§6.5线性子空间证:1)若则对有 ,从而 可被线性表出;同理每一个也可被     线性表出.所以,与等价.,可被 线性表出,从而可被线性表出,即反之,与等价.§6.5线性子空间所以,同理可得,故,由§3定理1,2)设向量组的秩=t,不妨设为它的一个极大无关组.因为与等价,就是的一组基,所以,的维数=t.§6.5线性子空间无关组,则推论:设      是线性空间V中不全为零的一组向量,         是它的一个极大3、设     为P上n维线性空间V的一组基,

7、则       的维数=秩(A).A为P上一个  矩阵,若§6.5线性子空间证:设秩(A)=r,不失一般性,设A的前r列线性无关,并将这r列构成的矩阵记为A1,其余s-r列构成的矩阵记为A2,则A=(A1,A2),且秩(A1)=秩(A)=r,设            即下证      线性无关.§6.5线性子空间是V的一组基,又秩(A1)=r,∴方程组②只有零解,即②线性无关.从而§6.5线性子空间任取将A的第j列添在A1的右边构成的矩阵记为Bj,则则有即设§6.5线性子空间从而有③而秩(Bj)=r,∴③

8、有非零解,故有不全为零的数故      为      的极大无关组,所以       的维数=r=秩(A).线性相关.§6.5线性子空间则向量组     与矩阵A的列向量组具有相同线性相关性.所以可对矩阵A作初等行变换化阶梯阵来求向量组     的一个极大无关组,从而求出生成子空间       的维数与一组基.注:由证明过程可知,若     为V的一组基,§6.5线性子空间为V的一组基.即在V中必定可找到n-m个向量设W为n维

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