Loading

基、维数

基是生成一个向量空间的最小向量组。

它们:

  • 线性无关
  • 个数不多不少,刚好生成向量空间

如一个\(R^3\)的基:

\[\left[ \begin{matrix} 1\\0\\0\\ \end{matrix} \right], \left[ \begin{matrix} 0\\1\\0 \end{matrix} \right], \left[ \begin{matrix} 0\\0\\1 \end{matrix} \right] \]

当然这不是唯一的,任意满足上面两点的都可以是一组基。

所以\(R^n\)的基一定是\(n\times n\)的,并且这个矩阵必须可逆。(可逆的条件不正是零空间中只有零向量嘛,这不又正是线性无关嘛,这下可以串联起来了)

维数

维数就是基中的向量个数

所以我们把知识串联起来:

矩阵列的线性组合的空间的基的个数 = 该矩阵列空间的维数 = 该矩阵的秩的个数 = 矩阵中线性无关列(主列)的个数

其实同样等于行的,这是个特性,只不过Gilbert Strang老爷子还没讲到

那零空间的维数是啥??\(n-r\),矩阵列数减去秩数

这很显而易见

参考资料

MIT线性代数公开课 p9 - bilibili

posted @ 2020-03-14 10:56  yudoge  阅读(1576)  评论(0编辑  收藏  举报