线性代数基础(4)

本文介绍了向量空间的定义,包括零空间、列空间和线性变换的概念。讨论了齐次线性方程组的解集与矩阵的零空间,以及线性方程组的列空间。此外,还涉及线性无关集、基、坐标系、秩以及马尔科夫链在概率建模中的应用。

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向量空间定义:向量空间是由一些被称为向量的对象构成的非空集合V。

  • 定理:

零空间,列空间,线性变换

一般的,子空间是通过常用的两种方式产生:1)齐次线性方程组的解集;2)某些确定向量的线性组合的集合。

齐次线性方程组Ax=0的解集x可以认为是矩阵A的零空间。对于m x n矩阵A的零空间可以写成NulA := {x: Ax=0}. 可以更进一步的描述为Rn中在线性变换x-->Ax下映射到Rm中的零向量的全体向量的集合。

  • 定理:

确定结合H的线性方程组是齐次的这个条件是很重要的,否则其解集不能确定一个子空间(因为零向量不是非齐次方程组的解),而且在某些条件下,解集可能是空集。

一个m x n的矩阵的列空间(ColA)是由A的列的所有线性组合组成的集合。若A=[a1,a2,...an],则ColA=Span{a1,a2,

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