同一向量空间的不同基具有相同的维度的一种证明

这篇博客介绍了向量空间中基的概念,强调了基的维度是向量空间的一个固有属性,并通过反证法证明了同一向量空间的不同基具有相同的维度。文章提供了简单的证明思路,涉及到线性独立性和线性相关性的概念。

目录

基的维度

证明


        某一向量空间中的基由一组线性独立的向量组成,且这组向量可以张成该向量空间,这就是基的定义。其中基中的向量,叫做基向量。

基的维度

        基中基向量的个数为基的维度。

        根据基的定义,我们无法得到向量空间中的基是唯一的,实际上,一个向量空间具有无数个基。但是目前为止,我们并不能很直接的得到不同基的维度是一样的,实际上不同的基的确具有相同的维度,这也使得基的维度成了向量空间的一个属性。

        当然,不同的基具有相同的维度,可以直接由Steiniz exchange lemma快速的推出,具体可以看博主的这篇文章《Steiniz exchange lemma》。        

本文旨在提供一种新的简单证明方法,去证明同一向量空间不同基具有相同的维度。

证明

        反证法,假设有两个基,第一组为\alpha=\{\alpha_{1},...,\alpha_{m}\},第二组为\beta =\{\beta_{1},...,\beta_{n}\},且m>n。根据基的定义有:

\begin{pmatrix} \alpha_{a}\\... \\ \alpha_{m} \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} a_{1,1} &... &a_{1,n} \\ ... & ...& ...\\ a_{m,1}&... &a_{m,n} \end{pmatrix}\cdot \begin{pmatrix} \beta _{1}\\... \\\beta_{n} \end{pmatrix}=A\cdot \beta^{T}

接下来我们利用\beta的线性独立性证明\alpha是线性相关的,从而得出矛盾,使得反证法生效。

(\alpha_{1},...,\alpha_{m})\cdot \begin{pmatrix} x_{1}\\... \\ x_{m} \end{pmatrix}=(\beta_{1},...,\beta_{n})\cdot A^{T}\cdot X=\beta\cdot A^{T}\cdot X

因为\beta中的基向量是线性独立的,故:

\beta\cdot A^{T}\cdot X=0\rightarrow A^{T}\cdot X=0

这里A^{T}的形状是nxm,X的形状是mx1;且因为n>m,未知元的个数大于方程个数。同时因为该方程组是多元一次的齐次方程组,因此必然存在解。所以,该方程组存在无数组解,即存在非零解。因此,\alpha是线性相关的。与\alpha的线性独立性矛盾。

所以假设不成立,即必然有m=n。

综上,同一向量空间的不同基具有相同的维度。

### 矩阵行秩等于列秩的证明线性代数中,矩阵的 **行秩** 和 **列秩** 是指其行向量空间和列向量空间的最大线性无关组的数量。对于任意矩阵 $ A $,可以证明其行秩总是等于列秩。 #### 定义回顾 设矩阵 $ A $ 的大小为 $ m \times n $。 - 行秩是指矩阵 $ A $ 中行向量所张成的空间维度。 - 列秩是指矩阵 $ A $ 中列向量所张成的空间维度。 要证明行秩等于列秩,可以通过以下方式完成: --- #### 方法一:通过初等变换保持秩不变来证明 任何矩阵都可以通过一系列初等行变换化为其行阶梯形矩阵 $ R $。在此过程中,矩阵的秩不会改变[^1]。因此,$ A $ 的行秩等于 $ R $ 的非零行数量。 同理,也可以通过对矩阵进行初等列变换将其转化为列阶梯形式。此时,矩阵的列秩也等于该列阶梯形式中的非零列数量。 由于初等变换不改变矩阵的秩,而行阶梯形式和列阶梯形式本质上描述的是同一个子空间不同底表示,所以矩阵的行秩必然等于列秩。 --- #### 方法二:利用矩阵乘法线性映射的关系 假设矩阵 $ A $ 可以分解为两个矩阵的乘积: $$ A = BC, $$ 其中 $ B $ 是一个 $ m \times r $ 矩阵,$ C $ 是一个 $ r \times n $ 矩阵,且 $ r $ 是矩阵 $ A $ 的秩。 - 对于列秩而言,矩阵 $ A $ 的每一列都是由矩阵 $ C $ 的列经过线性组合得到的结果。因此,矩阵 $ A $ 的列空间维数最多为 $ r $。 - 同样地,对于行秩而言,矩阵 $ A $ 的每一行是由矩阵 $ B $ 的行经过线性组合得到的结果。因此,矩阵 $ A $ 的行空间维数最多也为 $ r $。 由此可知,矩阵 $ A $ 的行秩和列秩均不超过 $ r $。另一方面,因为 $ r $ 已经被定义为矩阵 $ A $ 的秩,故行秩和列秩都恰好等于 $ r $。 --- #### 方法三:于奇异值分解 (SVD) 的视角 任给一个矩阵 $ A $,它总能写成如下形式的奇异值分解: $$ A = U\Sigma V^\top, $$ 其中 $ U $ 和 $ V $ 都是正交矩阵,$\Sigma$ 是一个对角矩阵,其对角元是非负实数(即奇异值)。这些奇异值的数量正好对应于矩阵 $ A $ 的秩。 观察到 $\Sigma$ 的非零对角元既决定了行空间的维数(行秩),又决定了列空间的维数(列秩)。因此,矩阵的行秩必定等于列秩[^2]。 --- ```python import numpy as np # 构造一个随机矩阵并验证行秩=列秩 np.random.seed(0) A = np.random.rand(4, 5) # 计算行秩(转置后的列秩) row_rank = np.linalg.matrix_rank(A.T) # 计算列秩 col_rank = np.linalg.matrix_rank(A) print(f"Row rank: {row_rank}, Column rank: {col_rank}") ``` 运行上述代码会发现 `row_rank` 始终等于 `col_rank`。 --- ### 结论 无论采用哪种方法,均可得出结论:矩阵的行秩始终等于列秩。这一性质反映了矩阵内在结构的一致性和统一性。 问题
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