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2024.8.16

时间:2024-08-16 22:27:27浏览次数:10  
标签:... begin end 16 2024.8 times pmatrix vec


DATE #:20240816

ITEM #:DOC

WEEK #:FRIDAY

DAIL #:捌月拾叁

TAGS
    < BGM = ["Autism--闫东炜"](https://music.163.com/song?id=1321871852&userid=8847964125) >
    < theme = oi-math linear math >
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今天不想做,所以才要做 -- 春上村树

向量小结

向量

向量:加法,数乘

\[A:(x_1,y_1),B:(x_2,y_2)\\ \vec{AB} = (x_1-x_1,y_2-y_1)\\ \vec{a} = \begin{pmatrix} x_a\\y_a \end{pmatrix},\vec{b} = \begin{pmatrix}x_b\\y_b\end{pmatrix} \\ 数乘:k \vec{a} = (kx_a,ky_a)\\ 加法:\vec{a}+\vec{b}(x_1+x_2,y_1,y_2)\\ \]


向量值:\((\vec{a},\vec{b},\vec{c})\)
加;数乘:线性运算

\[\underline{设\vec{a_1}....\vec{a_n}} \\ 称\sum_{i=1}^{n}k_i\vec{a_i}为线性组合 \\ 若\vec{b}=\sum_{i=1}^{n}k_i\vec{a_i}, \\ 则\vec{b}可由这个集合表示出 \\ \exists i \in \{1,....,n\},a_i可被a_j(j\ne i)线性表出 \]

\[线性相关 \Longleftrightarrow \exists k_i ,\sum_{i=1}^{n}k_i\vec{a_i} = \vec{0},存在k_i \ne 0 \\ 线性无关 \Longleftrightarrow \sum_{i=1}^{n}k_i\vec{a_i},任意k_i = 0 \\ \]

\[\vec{a_1},\vec{a_2}线性相关 \Longleftrightarrow \vec{a_1} // \vec{a_2} \\ 包含\vec{0} \Rightarrow 线性相关 \\ \]

平面向量基本定理:

\[\vec{a_1},\vec{a_2},\vec{a_3}一定线性相关 \]

正交化,单位化


\[设(\vec{a_1}....\vec{a_n}) \\ 设(\vec{a_{b_1}}....\vec{a_{bk}})极大且线性无关联 \\ \]


命题1:

\[\vec{b}可由\vec{a_1}....\vec{a_n}线性表出 \\ 标出方式唯一\Longleftrightarrow \vec{a_1}....\vec{a_n}线性无关 \\ \]

\[\vec{b} = \sum_{i=1}^{n}k_i\vec{a_i} = \sum_{i=1}^{n}t_i\vec{a_i} \\ \Rightarrow \sum_{i=1}^{n}(k_i-t_i)\vec{a_i} = \vec{0} \\ \sum_{i=1}^{n}k_i\vec{a_i}=\vec{0} \]

命题2:

\[\vec{a_1},......,\vec{a_n}线性无关,\vec{a_1},.....,\vec{a_n},\vec{b}线性相关 \\ \Longleftrightarrow \vec{b}可由\vec{a_1},...,\vec{a_n}线性表出 \]

\[\sum k \vec{a}+k_{n+1}\vec{b} = 0 \\ k_{n+1} \ne 0 \to \vec{b} = \underline{} \\ k_{n+1}= 0\Rightarrow 矛盾 \]

命题2.5:

\[(\vec{a_1},...,\vec{a_n})的极大无关(\vec{a_{k_1}},...,\vec{a_{k_t}}) \\ 可唯一表出\vec{a_i},i=1,2,...,n \\ \]

命题3:

\[\vec{a_1},....,\vec{a_n}可表出\vec{b_1},....,\vec{b_m},后者线性无关 \\ 则n\ge m \]

对n归纳,n=1,显然。下证n时命题成立

\(\vec{a_1},...,\vec{a_n}\)表出,\(\vec{b_1},...,\vec{b_n},\vec{b_{n+1}},\vec{b_{n+2}}\)线性表出

$\Longleftrightarrow \underline{\vec{b_1},...\vec{b_n},\vec{b_{n+1}}-X \vec{a_{n+1}}} $ 线性相关

$\Longleftrightarrow \underline{} $ 线性无关,不成立

  1. n+1个向量
  2. 都可由\(\vec{a_1},...,\vec{a_n}\)表出
  3. 若线性相关

\[\vec{b_{n+2}} = \sum_{i+1}^{n}k_i\vec{a_{n+1}},\vec{b_{n+2}}-X\vec{a_{n+1}}可由, \\ \vec{b_1},...,\vec{b_n}表出 \\ \vec{a_{n+1}} = \frac{1}{x}(\vec{b_{n+1}}-\sum_{i+1}^{n}k_i\vec{a_i}) \\ \vec{b_{n+2}} = \vec{b_{n+2}}-X\vec{a_{n+1}}+X\vec{a_{n+1}} \]

命题4:

\[(\vec{a_1},...,\vec{a_n})任意两个极大值线性无关组大小相等 \]

向量组的极大线性无关组大小相同

秩:\(\vec{a_1},...,\vec{a_n}\)的极大值线性无关组大小定义为秩,rank(\(\vec{a_1},...,\vec{a_n}\))

\(\vec{a} = (x_a,y_a,z_a)\)

\(\vec{a}\)线性相关 \(\Longleftrightarrow \vec{a_1} = 0\)

\(\vec{a_1},\vec{a_2}\)线性相关 \(\Longleftrightarrow\) 共线

\(\vec{a_1},\vec{a_2},\vec{a_3}\)线性相关 \(\Longleftrightarrow\) 共面

感:n个向量线性相关,\(\Longleftrightarrow\)n-1维空间内\(\Longleftrightarrow\) n维体积为0


行列式:

\[|A|:=\sum(-1)^{\tau(j_1,j_2,...,j_n)}a_{1,j_1},a_{2,j_2}....a_{n,j_n} \\ (det A)j_1j_2...j_n \]

\[(a_1,a_2,a_3,....,a_n) \\ A= \begin{pmatrix} a_{11}\ a_{12}... a_{1n}\\ a_{21}\ a_{22}... a_{2n}\\ ... \\ a_{n1}\ a_{n2}... a_{nm} \end{pmatrix}_{n \times m} \\ 矩阵n \times m \\ \begin{vmatrix} a\ b\\ c\ d \end{vmatrix} = ad-bc\\ \begin{vmatrix} 1 \ 2 \ 3 \\ 4 \ 5 \ 6 \\ 1 \ 2 \ 3 \end{vmatrix} = 15-12-24+12+24-15 = 0 \\ \]

n为向量 \(a_1,...,a_m\)

\[\begin{pmatrix} a_{11}....a_{1m}\\ ....\\ a_{n1}....a_{nm} \end{pmatrix} \]

矩阵的秩:\(a_1,...,a_m\)的秩rank A

(a_1,...,a_n) \(\{\sum_{i=1}^{n}:k_i\in R\}\)

矩阵的运算:

  1. 加 \(M_{n\times m}\times M_{n\times m}\to M_{n\times m}\)
  2. 数乘 \(R \times M_{n\times m} \to M_{n\times m}\)
  3. 乘法 \(M_{n\times m}\times M_{m\times n}\to M_{n\times s}\)
  4. 转置 \(M_{n\times m}\to M_{m\times n}\)

\(A=(a_{ij})_{n\times m}\)

\[A= \begin{pmatrix} a_{11}...a_{1m}\\ ...\\ a_{n1}...a_{nm} \end{pmatrix}\\ B = \begin{pmatrix} b_{11}...b_{1m}\\ ...\\ b_{n1}...b_{nm} \end{pmatrix} \]

\(A+b = (a_{ij}+b_{ij})_{n\times m}\)

\(A^{\tau}或A' = (a_{ij})_{n\times m}\)

\(KA = (ka_{ij})_{n\times m}\)

\[\begin{pmatrix} 1 \ 2 \ 3 \\ 4 \ 5 \ 6 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1 \ 1\\ 4 \ 5\\ 1 \ 4\\ \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 12 \ 23 \\ 30 \ 53 \end{pmatrix} \]

\[A_{(n\times m)}B_{(m\times s)} = C_{(n\times s)}\\ C = (C_{ij})_{n\times s}\\ C_{ij} = \sum_{k=1}^{m}a_{ik}b_{kj} \]

行列式性质:

  1. 转置det不变

  2. \[\begin{vmatrix} a_{11}.....\\ a_{k1}..a_{kn}\\ ... \end{vmatrix} = t\begin{vmatrix} a_{11}........\\ \frac{1}{t}a_{k1}..\frac{1}{t}a_{kn}\\ ... \end{vmatrix} \]

  3. \[\begin{vmatrix} a_{11}.....\\ a_{k_1}+b_{k_1}...a_{k_n}+b_{k_n}\\ .....a_{nn} \end{vmatrix}= \begin{vmatrix} a_{11}.....\\ a_{k_1}...a_{k_n}\\ ..... \end{vmatrix}+ \begin{vmatrix} a_{11}.....\\ b_{k_1}...b_{k_n}\\ ..... \end{vmatrix} \]

  4. 第i,j行互换,值乘-1

  5. i,j行相等,值等于0

  6. $5+2\Rightarrow $i行为j行的k倍,值=0

  7. \(3+6\Rightarrow\)把一行的k倍加到零一行上,值不变

矩阵的初等变换

  1. i行乘k
  2. i行加上j行上的k倍
  3. i,j行互换

命题:

\(|AB| = |A||B|\)


线性空间

\(y = ax+b\) 线性

\(a_1x_1+a_2x_2+...+a_nx_n\)

(n元一次多项式)线性

  1. x与x之间的加法
  2. x与a之间的乘法

\(\Q[\R^n]_1\)

x为不定元,a为常数,a加减乘除封闭的数集

集合(L,+,·)成为域F上的线性空间,如果:

  1. $ +: L\times L \to L$
  2. $ +: 单位元 $
  3. \(+:交换律\)
  4. \(+: 逆元(负元)\)
  5. \(+:结合律(a+b)+c=a(b+c)\)
  6. \(·:F\times L \to L\)
  7. \(\forall x \in L,1x = x\)
  8. \(\forall k,l\in F,\forall x \in L kl(x)=(kl)x\)
  9. \(\forall k,l\in F,\forall x \in L,(k+l)x=kx+lx\)
  10. \(\forall k\in F,\forall x,y, \in L,k(x+y) = kx+ky\)

1-5条说明\((L,+),为一个Abel群\)


群论

\((G,+):\)

  1. 结合律
  2. 单位元e,\(\forall a \in G ,ae = a\)
  3. 逆元\(a^{-1},\forall a \in G ,aa^{-1} = e\)

\((R,+,\times)\):

  1. \((R,+)满足交换律的群(Abel群)\)
  2. \(\times\)结合律
  3. \[ a(b+c) = ab+ac\\ (a+b)c = ac+bc \]

\((F,+,\times)\):

  1. \((F,+,\times)\)是一个环
  2. \((F/\{0\},\times)\)是一个Abel群

\((\Z,+,\times),(\Z_{m},+,\times),(\overline{0},\overline{1},...,\overline{m-1})\)

\((\Z_p,+,\times)\)

Maxn环:

\[\Z_2^{n} = \{\begin{pmatrix}a_1\\..\\..\\..\\a_n\end{pmatrix}:a_i\in \Z_2\} \]

\(\begin{pmatrix}a_1\\..\\..\\..\\a_n\end{pmatrix}\)向量,向量值,线性组合,线性表出线性相关/无关

极大线性无关组,秩

\[(a_1,...,a_m)=\begin{pmatrix}a_{11}...a_{1m}\\ .....\\ a_{n1}...a_{nm} \end{pmatrix}a\in F \]

L线性空间,\(W\subset L\),\((W,+,·)\)是线性空间,W是L的线性子空间\(W \subseteq L\),

\((a_1,....,a_n)\)的所有线性组合是线性子空间,称为该空间张成的子空间\(<a_1,...,a_n>\)

\((a_1,...,a_n)\)线性无关,且\(<a_1,。。。,a_n>=L\) \(\Longleftrightarrow\) \(a_1,...,a_n\)是L的极大线性无关组

成为L的基,基所含向量个数称为L的维数,记作dim L


线性空间

L为线性空间,\(e_1,e_2,...,e_n\)是一组基

\[e_1 = \begin{pmatrix} 1\\0\\ . \\ . \\ . \\ . \\ 0\end{pmatrix} e_2 = \begin{pmatrix} 0\\1 \\. \\ . \\ .\\ .\\0 \end{pmatrix} ... e_n = \begin{pmatrix} 0 \\ . \\ .\\ . \\ . \\0 \\ 1 \end{pmatrix} \]

\(F_n\)是n维的

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n个线性无关,就是一组基

命题一

\(a_!,....,a_n\)张成的子空间等于它极大线性无关组张成的子空间

\(a_1,...,a_n\)线性无关

\(dim<a_1,...,a_n> = n,rank<a_1,...,a_n> = n\)

\(a_1,...,a_n\)不一定线性无关,\(rank\{a_1,...,a_n\} = r\)

命题二

\(dim<a_1,...,a_n> = rank\{a_1,...,a_n\}\)

定义集合\(S \subset L\),rankS是S的极大线性无关组所含向量个数

\(S_1\)与\(S_2\)等价

  1. rank(S) = r,则S的任意r+1个向量线性相关
  2. dim(L) = r,则L任意r个线性无关向量为一组基
  3. dim(L) = r,\(a_1,...,a_r\)能表出L中所有向量,则是一组基
  4. \(U \subseteq W\),则\(dimU \le dimW\)
  5. \(U\subseteq W,dimU = dimW\),则\(U=W\)
  6. \(rank\{a_1,...,a_n\}=dim<a_1,...,a_n>\)

线性空间命题

L is a linear space ,\(U \subseteq L,W \subseteq L\)

命题1

\(U \cap W \subseteq L\)

\(U+W:=<U \cap W>\)称为U与W的和

$ = {a_1,a_2:a_1\in U,a_2 \in W}$

命题2

\(<a_1,...a_s>+<b_1,...b_r> = <a_1,...a_s,b_1,...,b_r>\)

\[\sum_{i=1}^{s}k_ia_i+\sum_{i_1}^{r}k_ib_i=\sum_{i=1}^{s}k_ia_i+\sum_{i=s+1}^{s+r}k_ia_i\\ a_{i+s} = b_i = \sum_{i=1}^{s+r}k_ia_i \]

命题3

\[dim U+dim W = dim(U+W)+dim(U\cap W) \]

标签:...,begin,end,16,2024.8,times,pmatrix,vec
From: https://www.cnblogs.com/white-ice/p/18362732

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