向量空间: https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%90%91%E9%87%8F%E7%A9%BA%E9%97%B4
给定域F,F上的向量空间V是一个集合,其上定义了两种二元运算:
- 向量加法 + : V × V → V,把V中的两个元素 u 和 v 映射到V中另一个元素,记作 u + v;
- 标量乘法 · : F × V → V,把F中的一个元素 a 和 V 中的一个元素u变为V中的另一个元素,记作 a ·u。
V中的元素称为向量,相对地,F中的元素称为标量。
概念化及额外结构
研究向量空间很自然涉及一些额外结构。额外结构如下:
- 一个实数或复数向量空间加上长度概念(就是范数)则成为赋范向量空间。
- 一个实数或复数向量空间加上长度和角度的概念则成为内积空间。
- 一个向量空间加上拓扑结构并满足连续性要求(加法及标量乘法是连续映射)则成为拓扑向量空间。
- 一个向量空间加上双线性算子(定义为向量乘法)则成为域代数。
赋范向量空间是具有“长度”概念的向量空间。是通常的欧几里得空间 Rn 的推广
范数(norm),是具有“长度”概念的函数:
---- 欧几里德范数
如果拓扑向量空间的拓扑可以被范数导出,这个拓扑向量空间被称为赋范向量空间。
拥有范数的向量空间就是赋范向量空间。同样,拥有半范数的向量空间就是赋半范向量空间
欧几里得空间 ---- 希尔伯特空间在高等代数教科书中也被称为欧几里得空间
---> n维欧几里得空间 推广
---> 欧几里得距离
---> 欧氏空间是一个度量空间,因此也是一个具有由度量推导出的自然拓扑的拓扑空间
n维向量空间: 以{\displaystyle \mathbb {R} }表示实数域。对任意一个正整数n,实数的n元组的全体构成了{\displaystyle \mathbb {R} }上的一个n维向量空间,用{\displaystyle \mathbb {R} ^{n}}来表示。有时称之为实数坐标空间。
---> n维实数坐标空间 是实n维向量空间的原型。
欧几里得结构:
称为{\displaystyle \mathbb {R} ^{n}}上的欧几里得结构
欧氏空间: 仅指实数向量空间,而加入了如上定义的欧几里得结构后才称为欧氏空间
--- 欧氏空间是一个度量空间,因此也是一个具有由度量推导出的自然拓扑的拓扑空间
"欧氏空间也称为欧几里得空间,是带有“内积”的实数域上的一类向量空间" ---- http://blog.csdn.net/y954877035/article/details/52150151
超平面(Hyperplane)是 {\displaystyle n} 维欧氏空间中余维度等于{\displaystyle 1}的线性子空间。这是平面中的直线、空间中的平面之推广
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参考:
《普林斯顿数学指南》 1、2、3卷相关章节
《理解数学空间,从距离到希尔伯特空间》http://blog.csdn.net/shijing_0214/article/details/51052208