基本子空间中有着更加特殊和精确的关系,由此可以引出向量空间的正交性及投影等问题。
正交性及正交补
定义:设 S S 和是 Rn R n 的两个子空间(subspace),如果对于 ∀V∈S,w∈T,vTw=0 ∀ V ∈ S , w ∈ T , v T w = 0 ,则 S S 垂直于(S is perpendicular to T),并且,这个定义是对称的,即 S S 垂直于<=> T T 垂直于。记做 S⊥T S ⊥ T 。也可以说 S S 和是正交的(S and T are orthogonal)。
几个常见结论
设 A=B1B2 A = B 1 B 2 ,其中 B1 B 1 是 n×r n × r 矩阵, B2 B 2 是 r×n r × n 矩阵,后两矩阵秩都为 r r ,则是一个 n×n矩阵,且r(A)=r n × n 矩 阵 , 且 r ( A ) = r 。
A A 的每一列是的列向量的线性组合,因此 C(A)⊂C(B1) C ( A ) ⊂ C ( B 1 ) 。
A A 的每一列是的行向量的线性组合,因此 C(AT)⊂C(BT2) C ( A T ) ⊂ C ( B 2 T ) 。
B1 B 1 是列满秩,则存在可逆 n×n n × n 矩阵 E1 E 1 , E1B1=(Ir 0)T E 1 B 1 = ( I r 0 ) T 。
B2 B 2 是行满秩,则存在可逆 n×n n × n 矩阵 E2 E 2 , B2E2=(Ir 0) B 2 E 2 = ( I r 0 ) 。
C(A)=C(AE2)=C(B1(Ir 0))=C(B1) C ( A ) = C ( A E 2 ) = C ( B 1 ( I r 0 ) ) = C ( B 1 ) 。因此, dimC(A)=dimC(B1) d i m C ( A ) = d i m C ( B 1 ) ,即 r(A)=r(B1)=r r ( A ) = r ( B 1 ) = r 。若 A A 的列向量线性无关,则为可逆方阵。
A A 列满秩 => 只有零解 => ATAx=0 A T A x = 0 只有零解 => ATA A T A 列满秩。
又因为 ATA A T A 是 n×n n × n 方阵,因此为可逆矩阵。若 S∩T≠{0} S ∩ T ≠ { 0 } ,则 ∃v∈S∩T,vTv≠0 ∃ v ∈ S ∩ T , v T v ≠ 0 。因此 S S 和不正交。
命题:设 S S 和是 Rn R n 中的两个子空间,且 dimS+dimT>n,则S和T d i m S + d i m T > n , 则 S 和 T 不正交。
子空间的正交性
定理:设 A A 是 矩阵,则 C(A)和N(AT) C ( A ) 和 N ( A T ) 正交, C(AT) C ( A T ) 和 N(A) N ( A ) 正交。
设 α∈N(AT) α ∈ N ( A T ) ,则 αTA=0 α T A = 0 。
因此 α和A α 和 A 的全部列向量垂直。可以得到 N(AT)⊥C(A) N ( A T ) ⊥ C ( A ) 。
将 A A 换成,可以得到 C(AT)⊥N(A) C ( A T ) ⊥ N ( A ) 。
四个子空间还存在着如下的关系:
我们说 C(A)是N(AT) C ( A ) 是 N ( A T ) 在 Rm R m 上的正交补, C(AT) C ( A T ) 是 N(A) N ( A ) 在 Rn R n 上的正交补。
定义:设
V⊂Rn
V
⊂
R
n
是一个子空间,
V
V
在中的正交补定义为集合
子空间的性质
若 A A 对称,即,则 C(A)=C(AT) C ( A ) = C ( A T ) ,因此 C(A)⊥N(A) C ( A ) ⊥ N ( A ) 。
ATA A T A 为对称阵,且 N(A)=N(ATA),C(AT)=C(ATA) N ( A ) = N ( A T A ) , C ( A T ) = C ( A T A ) 。
Ax=0⇒ATAx=0⇒N(A)⊆N(ATA) A x = 0 ⇒ A T A x = 0 ⇒ N ( A ) ⊆ N ( A T A )
ATAx=0⇒xTATAx=0⇒Ax=0⇒N(ATA)⊆N(A) A T A x = 0 ⇒ x T A T A x = 0 ⇒ A x = 0 ⇒ N ( A T A ) ⊆ N ( A )
⇒N(A)=N(ATA) ⇒ N ( A ) = N ( A T A )若 Ax=b A x = b 有解,则 Ax=b A x = b 在 C(AT) C ( A T ) 中有唯一解。
存在性:设 Ax=b A x = b 有解,则 b∈C(A) b ∈ C ( A ) 。又因为 C(A)=C(AAT) C ( A ) = C ( A A T ) ,因此 b∈C(AAT) b ∈ C ( A A T )
∴∃y∈Rm⇒AATy=b ∴ ∃ y ∈ R m ⇒ A A T y = b
letxr=ATy⇒Axr=b∴xr∈C(AT) l e t x r = A T y ⇒ A x r = b ∴ x r ∈ C ( A T )
唯一性(反证法):若 x1r,x2r∈C(AT),and Ax1r=b=Ax2r x r 1 , x r 2 ∈ C ( A T ) , a n d A x r 1 = b = A x r 2
∴A(x1r−x2r)=0⇒x1r−x2r∈N(A) ∴ A ( x r 1 − x r 2 ) = 0 ⇒ x r 1 − x r 2 ∈ N ( A )
∵x1r,x2r∈C(AT)∴x1r,x2r∈C(AT)∩N(A)={0} ∵ x r 1 , x r 2 ∈ C ( A T ) ∴ x r 1 , x r 2 ∈ C ( A T ) ∩ N ( A ) = { 0 }
∴x1r=x2r ∴ x r 1 = x r 2
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本文探讨了线性代数中的子空间正交性,详细阐述了正交补的概念及其性质。通过矩阵理论,揭示了列空间与核之间的正交关系,并分析了对称矩阵下正交性的特殊性质。此外,还讨论了正交补在解线性方程组中的应用。
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