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《线性代数》课程教学课件(PPT讲稿,C)向量的线性相关性

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《线性代数》课程教学课件(PPT讲稿,C)向量的线性相关性
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第三节向量的线性相关性 一线性组合 二方程组、矩阵、向量组的关系 ≡向量组的线性相关性 四、向量组的秩 五向量空间的维数 上页 下页 返回

四、向量组的秩 一 线性组合 三 向量组的线性相关性 五 向量空间的维数 二 方程组、 矩 阵、 向量组的关系

课前复习 1、定义n个数a1,a2,an组成的有序数组 a=(a1a2.an) 称为一个n维向量,其中a:称为第i个分量(坐标). n维向量写成一行称为行向量,记作a,B. n维向量写成一列称为列向量,记作a,B. 2、几种特殊向量 实向量,复向量,零向量,单位向量, 向量同型,向量相等

课前复习 1、定义 n个数 a a a 1 2 , , , n 组成的有序数组  = (a a a 1 2 n ) 称为一个n维向量,其中 称为第 个分量(坐标). i a i n维向量写成一行称为行向量,记作    , . n维向量写成一列称为列向量,记作  , . 2、几种特殊向量 实向量,复向量,零向量,单位向量, 向量同型,向量相等

主王王 3、 向量的运算 向量的加法与数乘。 4、向量组 若干个同维数的列向量(或同维数的行向量)所 组成的集合叫做向量组 5、向量空间 设V为n维非空向量组,且满足 ①对加法封闭 fa∈V,B∈V→a+B∈V; ②对数乘封闭 fa∈V,2∈R→λa∈V. 那么就称集合V为向量空间 回

若干个同维数的列向量(或同维数的行向量)所 组成的集合叫做向量组. 4、向量组 if V V V        +  , ; 5、向量空间 设V为n维非空向量组,且满足 ①对加法封闭 ②对数乘封闭 那么就称集合V为向量空间. if V R V        , . 3、向量的运算 向量的加法与数乘

一、向量的线性相关性 1、基本概念 定义2.3.1设向量组A:x1,a2,.,Cm和向量B, 如果存在一组数2,入2,2m,使 B=a1+2c2+.+2nam 则向量是向量组A:a,a,的m一个线性组合, 或称向量B可由向量组A线性表示

一、向量的线性相关性 1、基本概念 定义2.3.1设向量组 A:1 ,2 ,  , m 和向量,        = + + 1 1 2 2 m m + 如果存在一组数1 ,2 , ,m ,使 则向量是向量组A: , , ,    1 2 的一个线性组合, m 或称向量 可由向量组 A 线性表示.

相关知识点 例1:任一n维向量a=(a,a2.an)都是 n维单位坐标向量组 e=(10.0),2=(01.0), 6=(00.1),的一个线性组合. 显然有 a=a181+2e2+.+0nBm 注: ①零向量O是任一向量组的线性组合. O=0a1+0a2+.+0am ②向量组中每一向量都可由该向量组线性表示 a2=0a1+1a2+0a3+.+0am 回

① 零向量O是任一向量组的线性组合. ② 向量组中每一向量都可由该向量组线性表示. 1 2 0 0 0 . O = + + +    m ( ) 1  = 1 0 0 , ( ) 2  = 0 1 0 , , (0 0 1) n  = , 例1:任一n维向量  = (a a a 1 2 n ) 都是 的一个线性组合. 1 1 2 2 . n n 显然有     = + + + a a a n 维单位坐标向量组 注: 2 1 2 3 = + + + + 0 1 0 0 .      m

例2:证明向量a(0,4,2)是向量a(1,2,3)a(2,3,1) a(3,1,2)的线性组合,并将o用a1,a2,a3 线性表示 解: 先假设o=入1cx+入2a2十入3a3,即 (0,4,2)=入(1,23)+22(2,31)+23(31,2) 入十222+3λ-0 123 因此 2十3入2+几一4 由于 231=18≠0 32+几2十2入2 312 所以方程组有唯一解,可得入1,入21,入=一1, 于是 0=a1十a2-a3

例2: 证明向量 =(0,4,2) 是向量 (1 2 3) (2 3 1) 1 = ,2 = , 3 =(3,1,2), 的线性组合, 并将 1 2 3 用 , , 线性表示 解: 先假设 =1 1 +2  2 +3  3 , 即 (0 4 2 1 2 3 + 2 3 1 + 3 1 2 ,)=   1 2 3 ( ,) ( ,) ( ,)      3 2 2 2 3 4 2 3 0 1 2 3 1 2 3 1 2 3 + + = + + = + + =          因此 由于 18 0 3 1 2 2 3 1 1 2 3 = -  所以方程组有唯一解,可得 1 =1,2 =1,3 = -1, 于是 =1 +2 -3

小结: a与a1,a2,anm的关系为以下三种情酸一: 1、a可由a1,a2,.,am线性表示,且表达式唯一, 2a可由a1,&2,an线性表示 但不唯一, 如0,0)=(1,-)+(1,)=01,-1)+0(-1,1) 3不能由a1,a2,am线性表示。 回

小结: , , , : 与1  2   m 的关系为以下三种情形之 一 1、 可 由1 , 2 ,  , m 线性表示, 且表达式唯一; 2、 可 由1 , 2 ,  , m 线性表示, 但不唯一, 如(0, 0) = (1, −1)+ (−1,1) = 0(1, −1)+ 0(−1,1) 3、 不能由1 ,2 ,  , m 线性表示

二、元线性方程组、矩阵、向量组的关系 若干个同维数的列向量(或同维数的行向量)所组 成的集合叫做向量组. 例如:矩阵A=(amxm有n个m维列向量: 11 L12 A- 22 21 m2 mn 向量组41,42,am称为矩阵A的列向量组

若干个同维数的列向量(或同维数的行向量)所组 成的集合叫做向量组. 例如: 矩阵A=(aij)mn有n个m维列向量:             = a a a a a a a a a a a a m m mj mn j n j n A             1 2 21 22 2 2 11 12 1 1 a1 a2 a j an 向量组a1 , a2 ,···, an称为矩阵A的列向量组. 二、 n元线性方程组、 矩 阵、 向量组的关系

类似地,矩阵A-(amxm有个n维行向量: 402122 a2n a A= ai ai2 aml am2 amn 向量组a,a必,.,am称为矩阵A的行向量组, 回

                = a a a a a a a a a a a a m m mn i i in n n A             1 2 1 2 21 22 2 11 12 1 1  向量组1 ’ , 2 ’ ,···, m ’称为矩阵A的行向量组. 类似地, 矩阵A=(aij)mn有m个n 维行向量:  2   i   m 

线性方程组的向量表示 L12 L211 22 因此线性方程组可写为 a1x1+a2X2+.+CnXn=B 于是方程组有没有解的问题转化为向量B能否由 向量组a1,2,.,Cn线性表示

线性方程组的向量表示        + + + = + + + = + + + = m m mn n m n n n n a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x b         1 1 2 2 21 1 22 2 2 2 11 1 12 2 1 1     1 1 2 2 n n x x x + + + = 1  2  n  因此线性方程组可写为 方程组有没有解的问题转化为向量  能否由 向量组 线性表示. 1 2    , , , n 于是

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