线性代数-向量空间

Fragment 1 数域

/Define/

定义1 设 KKCC 的子集且至少包含两个不同元素。若 KK 中任意两个元素加减乘除(除数非0)仍属于 KK ,则称 KK 为数域。加减乘封闭为数环。

例1 Q(2)={a+b2a,bQ}\mathbb{Q}(\sqrt{2}) = \{ a + b\sqrt{2} \mid a, b \in \mathbb{Q} \} 是数域。

/proof/

先证明 a+b2=0a=b=0a + b\sqrt{2} = 0 \Rightarrow a = b = 0

(a+b2)±(c+d2)=(a±c)±(b±d)2Q(2)(a+b2)(c+d2)=(ac+2bd)+(ad+bc)2Q(2)c+d20c0 or d0cd20a+b2c+d2=(a+b2)(cd2)(c+d2)(cd2)=ac2bdc22d2+bcadc22d22Q(2)(a + b\sqrt{2}) \pm (c + d\sqrt{2}) = (a \pm c) \pm (b \pm d)\sqrt{2} \in \mathbb{Q}(\sqrt{2}) \\ (a + b\sqrt{2}) \cdot (c + d\sqrt{2}) = (ac + 2bd) + (ad + bc)\sqrt{2} \in \mathbb{Q}(\sqrt{2}) \\ c + d\sqrt{2} \neq 0 \Rightarrow c \neq 0 \text{ or } d \neq 0 \Rightarrow c - d\sqrt{2} \neq 0 \\ \frac{a + b\sqrt{2}}{c + d\sqrt{2}} = \frac{(a + b\sqrt{2})(c - d\sqrt{2})}{(c + d\sqrt{2})(c - d\sqrt{2})} = \frac{ac - 2bd}{c^2 - 2d^2} + \frac{bc - ad}{c^2 - 2d^2}\sqrt{2} \in \mathbb{Q}(\sqrt{2})

例2 $ \mathbb{Q}(\sqrt{3}) = { a + b\sqrt{3} + c\sqrt{4} \mid a, b, c \in \mathbb{Q} } $ 是数域。

/proof/

先证明 a+b3+c4=0a2+2b2+4c22abc=0a + b\sqrt{3} + c\sqrt{4} = 0 \Rightarrow a^2 + 2b^2 + 4c^2 - 2abc = 0

a=b=c=0\Rightarrow a = b = c = 0

  • 推广1: Q(2)={a0+a12++an2naiQ,0in}\mathbb{Q}(\sqrt{2}) = \{ a_0 + a_1\sqrt{2} + \cdots + a_n\sqrt{2^n} \mid a_i \in \mathbb{Q}, 0 \leq i \leq n \} 是数域。

  • 推广2: PP 为素数,则 Q(p)={a+bpa,bQ}\mathbb{Q}(\sqrt{p}) = \{ a + b\sqrt{p} \mid a, b \in \mathbb{Q} \} 是数域。

例3 {a0+a1π++anπnaiQ}\left\{ a_0 + a_1\pi + \cdots + a_n\pi^n \mid a_i \in \mathbb{Q} \right\} 是数域。

/proof/

π\pi 是超越数     def\overset{def}\iff 若 $b_0\pi^m + b_1\pi^{m+1} + \cdots + b_m = 0 $ $ b_j \in \mathbb{Q}$

b0=b1==bm=0b_0 = b_1 = \cdots = b_m = 0 (否则不为0 加减乘除仍封闭)

αC\alpha \in \mathbb{C}α\alpha 为代数数     deff(x)=anxn+an1xn1++a1x+a0\overset{def}\iff \exist f(x) = a_nx^n + a_{n-1}x^{n-1} + \cdots + a_1x + a_0

st.f(α)=0st. f(\alpha) = 0α\alphaf(x)f(x) 的根。

例4 S={a+b2a,bZ}S = \{ a + b\sqrt{2} \mid a, b \in \mathbb{Z} \} 不是数域。

/proof/

用反证法。设 SS 是数域, ZS\mathbb{Z} \subseteq S

1S2S12S1 \in S \Rightarrow 2 \in S \Rightarrow \frac{1}{2} \in S ,即 12=a+b2\frac{1}{2} = a + b\sqrt{2} a,bZa, b \in \mathbb{Z}

若 $b \neq 0 $ ,则 $ \sqrt{2} = \frac{a - \frac{1}{2}}{b} \in \mathbb{Q}$ 矛盾!

例5 S={a2aR}S = \{ a\sqrt{2} \mid a \in \mathbb{R} \} 不是数环。

/proof/

反证法。设 SS 为数环, 2S2=22S\sqrt{2} \in S \Rightarrow 2 = \sqrt{2} \cdot \sqrt{2} \in S

2=a2aQa=2Q2 = a\sqrt{2}\quad a \in \mathbb{Q} \Rightarrow a = \sqrt{2} \notin \mathbb{Q} 矛盾。

/Theorem/ 定理2:任一数域 KK 必包含有理数域 Q\mathbb{Q}Q\mathbb{Q} 是最小数域。

/proof/

aK0=aaK\forall a \in K \Rightarrow 0 = a - a \in K

由定义(数域至少有2个不同元素)再取 KK 的非零元素 bb1=bbK1 = \frac{b}{b} \in K

{mZ+,m=(1++1)K,m=0mK}ZK\left\{ \forall m \in \mathbb{Z}^+ ,\quad m = (1 + \cdots + 1) \in K,\quad -m = 0 - m \in K \right\} \Rightarrow \mathbb{Z} \subseteq K\\

任取 mnQ\frac{m}{n} \in \mathbb{Q} nZ+n \in \mathbb{Z}^+ mZ+m \in \mathbb{Z}^+ nKn \in K mKmnKm \in K \Rightarrow \frac{m}{n} \in KQK\mathbb{Q} \subseteq K

Fragment 2 线性空间

首先来定义行向量和列向量

· 行向量 列向量

/Define/

定义1

KK 为数域,a1,a2,,anKa_1, a_2, \ldots, a_n \in K

1×n1 \times n 矩阵 [a1,a2,,an][a_1, a_2, \ldots, a_n] 称为 KK 上的 nn 维行向量, n×1n \times 1 矩阵 [a1an]\begin{bmatrix} a_1 \\ \vdots \\ a_n \end{bmatrix} 称为 KK 上的 nn 维列向量

Kn={(a1,,an)ai=k,iN}K_n = \{ (a_1, \ldots, a_n) \mid a_i = k, i \in \mathbb{N} \}KK 上的 nn 维行向量空间

Kn={[a1an]aiK,iN}K^n = \{ \begin{bmatrix} a_1 \\ \vdots \\ a_n \end{bmatrix} \mid a_i \in K, i \in \mathbb{N} \}KK 上的 nn 维列向量空间

α=(a1a2an),β=(b1b2bn)Kn,cK\alpha = \begin{pmatrix} a_1 \\ a_2 \\ \vdots \\ a_n \end{pmatrix}, \quad \beta = \begin{pmatrix} b_1 \\ b_2 \\ \vdots \\ b_n \end{pmatrix} \in K^n, \quad c \in K

αβ=def(a1b1aibi),iNα+β=def(a1+b1an+bn)cα=def(ca1can)\alpha - \beta \overset{\text{def}}{=} \begin{pmatrix} a_1 - b_1 \\ \vdots \\ a_i - b_i \end{pmatrix}, \quad \forall i \in \mathbb{N} \quad \quad \alpha + \beta \overset{\text{def}}{=} \begin{pmatrix} a_1 + b_1 \\ \vdots \\ a_n + b_n \end{pmatrix}\quad \quad c \cdot \alpha \overset{\text{def}}{=} \begin{pmatrix} ca_1 \\ \vdots \\ ca_n \end{pmatrix}

行向量运算规则:α,β,γKn(Kn),kK\alpha, \beta, \gamma \in K^n (K_n), k \in K

  1. 加法交换律:α+β=β+α\alpha + \beta = \beta + \alpha
  2. 加法结合律:α+(β+γ)=(α+β)+γ\alpha + (\beta + \gamma) = (\alpha + \beta) + \gamma
  3. 零向量:α+0=α\alpha + 0 = \alpha
  4. 负向量:α+(α)=0\alpha + (-\alpha) = 0
  5. 乘法单位元:1α=α1 \cdot \alpha = \alpha
  6. 数乘分配律(左):(k+l)α=kα+lα(k + l) \alpha = k\alpha + l\alpha
  7. 数乘分配律(右):k(α+β)=kα+kβk(\alpha + \beta) = k\alpha + k\beta
  8. 数乘结合律:(kl)α=k(lα)(kl)\alpha = k(l\alpha)

· 线性空间

然后我们可以给出代数学中的一个核心定义:

/Define/

定义2

KK 为数域,VV 为非空集合。VV 上有一个加法运算 +:V×VV+ : V \times V \rightarrow V ,即 (α,β)α+β( \alpha, \beta ) \mapsto \alpha + \beta

KK 关于 VV 有一个数乘运算 K×VVK \times V \rightarrow V ,即 (k,α)kα(k, \alpha) \mapsto k\alpha

若加法运算和数乘运算满足八条性质,则称 VV 为数域 KK 上的线性空间或向量空间。

请注意,线性空间中的加法和数乘已经不再局限于数的加法和乘法的概念中了。也就是说,1+1等于几是由你自己定义的,只要你所定义的满足八条运算法则。

正是因为这个,对于零元,单位元,负元也是要根据八条法则确定。比如零元并不一定就是0.我们可以根据线性空间的性质得出。

此处本喵给出一个想法:

f(α+β)=f(α)+f(β)f(kα)=kf(α)f(\alpha+\beta)=f(\alpha)+f(\beta)\quad \quad f(k\alpha)=kf(\alpha)

/question/ 我们是否可以说集合 VV 中元素 α\alphaβ\beta 直须满足上述条件 ( kKk\in K ) 即可称之为线性空间?

例1: KnK^nKnK_nKK 上的线性空间

例2: K[x]={a0xn++anxK[x] = \{ a_0x^n + \cdots + a_n \mid x 是未定元,aiK,iN}, a_i \in K, i \in \mathbb{N} \}

加法:

f(x)=a0xn++ang(x)=b0xm++bmnmf(x)+g(x)=defa0xn++(am+bm)xm++(a0+b0)f(x) = a_0x^n + \cdots + a_n\quad \quad g(x) = b_0x^m + \cdots + b_m \quad n \geq m\\ f(x) + g(x) \overset{\text{def}}{=} a_0x^n + \cdots + (a_m + b_m)x^m + \cdots + (a_0 + b_0)

数乘:kf(x)=defka0xn++kanx+kank \cdot f(x) \overset{\text{def}}{=} ka_0x^n + \cdots + ka_nx + ka_n

K[x]K[x]KK 上的线性空间。

例3: C[0,1]C[0,1]:[0,1] 上连续函数全体,R\mathbb{R}

加法:(f+g)(x)=deff(x)+g(x)(f+g)(x) \overset{\text{def}}{=} f(x) + g(x) 数乘:(kf)(x)=defkf(x)(kf)(x) \overset{\text{def}}{=} kf(x)

→ 成立八条性质 → C[0,1]C[0,1]R\mathbb{R} 上的线性空间。

例4: Mmn(K)M_{mn}(K) 是数域 KKm×nm \times n 阶矩阵全体

加法:A+BA + B ← 矩阵加法 数乘:kAk \cdot A ← 矩阵数乘

→ 成立八条性质 → Mmn(K)M_{mn}(K)KK 上的线性空间。

例5 设 k1k2k_1 \leq k_2 ( eg. QRC\mathbb{Q} \subseteq \mathbb{R} \subseteq \mathbb{C} )

加法:a,bk2a, b \in k_2a+ba + b ← 数加法,数乘: k1k2k_1 \in k_2ak2a \in k_2k1ak_1 \cdot a ← 数乘法

→ 成立 → k2k_2k1k_1 上的线性空间。

特别:kkkk 的线性空间。

命题3 设 VkV_k 是线性空间。

  1. 零向量唯一
    • 01,020_1, 0_2 是零向量,则 01=01+02=020_1 = 0_1 + 0_2 = 0_2
  2. 负向量唯一
    • β\beta 为都是 α\alpha 的负向量,即 α+β=0\alpha + \beta = 0α+γ=0\alpha + \gamma = 0β=β+0=β+(α+γ)=(β+α)+γ=0+γ=γ\beta = \beta + 0 = \beta + (\alpha + \gamma) = (\beta + \alpha) + \gamma = 0 + \gamma = \gamma
  3. 加法消去律:α+β=α+γβ=γ\alpha + \beta = \alpha + \gamma \Rightarrow \beta = \gamma
    • αα+α+β=α+α+γβ=γ\alpha - \alpha + \alpha + \beta = \alpha + \alpha + \gamma \Rightarrow \beta = \gamma
  4. 0α=00\cdot \alpha = 0
    • α+0α=(0+0)α=0α+0α=0\alpha + 0 \cdot \alpha = (0 + 0) \alpha = 0 \cdot \alpha + 0 \cdot \alpha = 0
  5. k0=0k \cdot 0 = 0
    • k(0+0)=k0+k0=0k(0 + 0) = k \cdot 0 + k \cdot 0 = 0
  6. α=(1)α-\alpha = (-1) \alpha
    • α+(1)α=(11)α=0α=0\alpha + (-1) \alpha = (1 - 1) \alpha = 0 \cdot \alpha = 0
  7. kα=0k \alpha = 0,则 k=0k = 0α=0\alpha = 0
    • k=0k = 0α0\alpha \neq 0,则 k=0k = 0

注意:

(1) 加法消去律 ⇒ 可移项

α=β+γ{αβ=γαβγ=0\alpha = \beta + \gamma \Rightarrow \begin{cases} \alpha - \beta = \gamma\\ \alpha - \beta - \gamma = 0 \end{cases}

(2) α++0\alpha + \cdots + 0 不必加括号。

Fragment 3 向量组线性关系

/Define/

定义1

VV 是数域 KK 上的线性空间,α1,,αn,βV\alpha_1, \ldots, \alpha_n, \beta \in V 若存在 k1,,knKk_1, \ldots, k_n \in K 使得 β=k1α1++knαn\beta = k_1\alpha_1 + \cdots + k_n\alpha_n 则称 β\betaα1,,αn\alpha_1, \ldots, \alpha_n 的线性组合或 β\beta 可由 α1,,αn\alpha_1, \ldots, \alpha_n 线性表示。由此得出方程组有解,则 β\betaα1,,αn\alpha_1, \ldots, \alpha_n 的线性组合。

例1: V=K3V = K_3 β=(1,1,1)\beta = (1, 1, 1) α1=(1,1,1)\alpha_1 = (1, 1, 1) α2=(1,0,1)\alpha_2 = (1, 0, 1) α3=(1,1,0)\alpha_3 = (1, 1, 0)

例2: V=KnV = K_nei=(0,,1,,0)e_i = (0, \ldots, 1, \ldots, 0) iNi \in \mathbb{N}{e1,,en}\{e_1, \ldots, e_n\}KnK_n 的标准单位向量。

例3:任一向量是标准单位行向量的线性组合。

/proof/

任取 αKn\alpha \in K_nα=(a1,,an),α1K\alpha = (a_1, \ldots, a_n),\alpha_1 \in K

α=a1e1++anen\Rightarrow \alpha = a_1e_1 + \cdots + a_ne_n

接着给出线性相关性定义

/Define/

定义2

VkV_k 是线性空间,α1,,αnV\alpha_1, \ldots, \alpha_n \in V 若在 KK 中存在不全为零的数 c1,,cnc_1, \ldots, c_n 使 c1α1++cnαn=0c_1\alpha_1 + \cdots + c_n\alpha_n = 0 则称 α1,,αn\alpha_1, \ldots, \alpha_n 线性相关,若不存在(→方程组有非零解)则称线性无关。

自然引出问题:如何判断向量组线性相关性?

法则1:线性无关的等价定义

k1,,knKk_1, \ldots, k_n \in K 使得 k1α1++knαn=0k_1\alpha_1 + \cdots + k_n\alpha_n = 0 则仅有 k1=k2==kn=0k_1 = k_2 = \cdots = k_n = 0

  • 注意:线性相关性和线性无关性依赖于基域 KK 的选取(即 k1,,knKk_1, \ldots, k_n \in K

/example/ RC\mathbb{R} \subseteq \mathbb{C}C\mathbb{C}R\mathbb{R} 上的线性空间。

断言:{i,i2}\{i, i^2\}R\mathbb{R} 上线性无关。设 a1+b1i=0a_1 + b_1i = 0 (a,bR)(a, b \in \mathbb{R})a+bi=0a + bi = 0 \Rightarrow a=b=0a = b = 0

/example/ CC\mathbb{C} \subseteq \mathbb{C}C\mathbb{C}C\mathbb{C} 上的线性空间。

断言:{i,i2}\{i, i^2\}C\mathbb{C} 上线性相关。1+i+i2=01 + i + i^2 = 0

自然得出结论:向量组 = 有限个向量构成的集合。

例4:包含零向量的向量组必线性相关。

x1=0,x2,,xnVx_1 = 0, x_2, \ldots, x_n \in V(x1+x2++xn=0{x1,,xn}(x_1 + x_2 + \cdots + x_n = 0 \Rightarrow \{ x_1, \ldots, x_n \} 线性相关。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
## 定理与证明

### 定理5
n维标准单位向量必线性无关。

**证明:**
设 $ k_1e_1 + \cdots + k_ne_n = 0 $ $ e_i \in K $ 。
即 $ 0 = (k_1, \cdots, k_n) $ 从而 $ k_1 = \cdots = k_n = 0 $ 从而 $ e_1, e_2, \cdots, e_n $ 线性无关。

### 定理3
设 $ l \leq m \leq n $
则若 $ \{\alpha_1, \ldots, \alpha_m\} $ 线性相关,则 $ \{\alpha_1, \ldots, \alpha_n\} $ 也线性相关。
若 $ \{\alpha_1, \ldots, \alpha_n\} $ 线性无关,则 $ \{\alpha_1, \ldots, \alpha_m\} $ 也线性无关。

**证明:**
1) 由定义存在 $ K $ 中不全为 0 的数 $ k_1, \ldots, k_m $ 使 $ k_1\alpha_1 + \cdots + k_m\alpha_m = 0 $
从而 $ k_1\alpha_1 + \cdots + k_m\alpha_m + 0\alpha_{m+1} + \cdots + 0\cdot \alpha_n = 0 $ 。
这些系数不全为 0,故 $ \alpha_1, \ldots, \alpha_n $ 线性相关。

2) 是 (1) 的逆否命题 #

### 定理4
设 $ V_k $ 是线性空间, $ \alpha_1, \ldots, \alpha_n \in V $
则 $ \alpha_1, \ldots, \alpha_n $ 线性相关 $ \Leftrightarrow \exists 1 \leq i \leq n $ st. $ \alpha_i $ 是 $ \alpha_1, \ldots, \alpha_{i-1}, \alpha_{i+1}, \ldots, \alpha_n $ 的线性组合。

**证明:**
充分性:不妨设 $ \alpha_1 $ 是 $ \alpha_2, \ldots, \alpha_n $ 的线性组合,则存在不全为 0 的数 $ k_2, \ldots, k_n \in K $ 使
$ \alpha_1 = k_2\alpha_2 + \cdots + k_n\alpha_n $ 即 $ -\alpha_1 + k_2\alpha_2 + \cdots + k_n\alpha_n = 0 $
必要性:设 $ \alpha_1, \ldots, \alpha_n $ 线性相关,即存在不全为 0 的数 $ k_1, \ldots, k_n \in K $ 使 $ k_1\alpha_1 + \cdots + k_n\alpha_n = 0 $
不妨设 $ k_1 \neq 0 $ 则 $ \alpha_1 = -\frac{k_2}{k_1}\alpha_2 - \cdots - \frac{k_n}{k_1}\alpha_n $ #

### 定理5
设 $ V_k $ 是线性空间, $ \alpha_1, \ldots, \alpha_n, \beta \in V $ 若 $ \alpha_1, \ldots, \alpha_n $ 线性无关,
则或者 $ \alpha_1, \ldots, \alpha_n, \beta $ 线性无关,或者 $ \beta $ 是 $ \alpha_1, \ldots, \alpha_n $ 的线性组合。

**证明:**
1° $ \alpha_1, \ldots, \alpha_n, \beta $ 线性无关。
2° $ \alpha_1, \ldots, \alpha_n, \beta $ 线性相关,即存在不全为 0 的数 $ k_1, \ldots, k_n \in K $ st $ k_1\alpha_1 + \cdots + k_n\alpha_n + k_{n+1}\beta = 0 $
断言 $ k_{n+1} \neq 0 $ ① 用反证法 设 $ k_{n+1} = 0 $ 则 $ k_1\alpha_1 + \cdots + k_n\alpha_n = 0 $
又由 $ \alpha_1, \ldots, \alpha_n $ 无关 ⇒ $ k_1 = \cdots = k_n = 0 $ 矛盾 #