线性代数 第三讲 线性相关无关 线性表示
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1.向量运算
加减数乘与矩阵一样
向量内积:
内积记作(a , b),即（a，b）=aTb，内积还是矩阵乘法。
向量正交:
正交：两个向量内积=0时，两个向量正交，在二维平面上，可以理解为两个向量垂直
向量的模长：每一个元素的平方加和，再取根号。
标准正交向量组（规范正交基)：
定义：列向量组a1，a2，a3…as,他们之间的乘积满足，任意两个列向量组(可以自身✖️自身），一个转置的情况，不同列向量组内积=0，自身✖️自身内积=1
正交矩阵：
设A是n阶方阵，满足ATA=E，就称A是正交矩阵，A的行(列)向量组是规范正交基。
作用：逆时针旋转，不改变性质，只改变位置
1.线性相关与线性无关
1.1 线性相关与线性无关基本概念
线性相关:
m个n维向量a1…，存在一组数k其中有不全为0的数，使得k1a1+k2a2+k3a3…=0成立，则称向量a1,a2…线性相关
简言之，就是有关系，没关系的情况下，只能k都等于0的情况下才能成立，有关系的话就可以做差了。
线性无关:
只有k全为0的情况下才成立
2.线性表示（线性组合）
m个n维向量(a1,a2,a3…)和m个数(k1,k2,k3…),k1a1+k2a2+k3a3…=β,称为β是a1,a2,a3…的线性组合，或者说β由a1,a2,a3…的线性表示。
注意：这里的线性表示是向量由向量组表示，不是向量组与向量组的，向量组和向量组之间的线性表示，意味着，某个向量组的全部向量，都可以由另一个向量组线性表示。
3.线性相关无关与线性表示的定理大总结
3.1 向量β可由向量组线性表出的同义翻译
3.2 向量组线性相关的同义翻译
解释说明：
秩是线性无关向量的个数，要想让向量组线性相关，自然秩要小于向量组中向量的个数
推论:
- n个n维向量组成的向量组，线性相关的充分必要条件是行列式|a1,a2,a3…|=0（克莱默法则，主要是行列式好算）
- n+1个n维向量一定线性相关
3.3 向量组部分相关，整体相关，整体无关，部分无关
如果向量组a1，a2，a3，…中一部分向量线性相关，则整个向量组也线性相关。
逆否命题：如果a1，a2，a3，…线性无关，则其任一一部分向量组都线性无关。
3.4 缩短组线性无关，延伸组线性无关，延伸组线性相关，缩短组线性相关
3.5 线性表示和线性相关的联系(充要条件)
若一个向量组线性相关，则必有一个向量可有其余的向量线性表示。
反之也成立。
3.6 原本向量组线性无关，添加向量后线性相关
新添加的向量必由原本向量组的其余向量唯一表示
3.7 多数向量能用少数向量线性表出，那么多数向量一定线性相关
多数向量中，肯定有能被约掉的，所以线性相关。
r(少数向量组)≥r(多数向量组)
4. 重难点题型总结
4.1 证明向量组线性无关
方法一:定义法
核心思想：通过恒等变形解决问题：
恒等变形两条路径:
- 乘
- 重组
例1:已知α1，α2，α3线性无关，证明3α1+2α2，α2-α3，4α3-5α1线性无关
例2:设A是n阶矩阵，α是n维列向量，若Am-1α≠0,Amα=0,证明向量组α，Aα，A2α，…Am-1α线性无关
方法二:秩
理论基础:
r(AB)≤min(r(A),r(B)),若A可逆，则r(AB)=r(B),r(BA)=r(B)
例1:已知α1，α2，α3线性无关，证明3α1+2α2，α2-α3，4α3-5α1线性无关
证明向量组的秩(线性无关向量的个数就是秩)为3，即可说明向量组线性无关
例2:A是m*n维矩阵,r(A)=n,α1,α2,α3 n维无关，证明Aα1,Aα2,Aα3线性无关
证明如下:
(Aα1,Aα2,Aα3)=A(α1,α2,α3)
因为r(A)=n,A可逆
r(Aα1,Aα2,Aα3)=r(α1,α2,α3)=3
故Aα1,Aα2,Aα3线性无关
4.2 判断线性无关(选择题)
已知向量组α1,α2,α3线性无关，则下列向量组中，线性无关的是
(A)α1+α2，α2+α3，α3+α1
(B)α1+α2，α2+2α3，α1+2α2+α3，α1-α2+5α3
(C)α1+2α2，2α2+3α2，3α3-α1
(D)α1+α2-α3，2α1+3α2+12α3，3α1+5α2+25α3
标签：a1,无关,线性代数,线性相关,线性,a2,向量 From： https://blog.csdn.net/weixin_62613321/article/details/141671906该类问题，用观察法+秩判断
观察法举例:
如B选项，4个向量由α1,α2,α3三个向量表示，多数由少数表示，多数必是线性相关的
如C选项，通过加加减减能=0，说明他们是线性相关的