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四個基本子空間-線性代數課時10(MIT Linear Algebra , Gilbert Strang)

        這是Strang教授的第十講,講解的内容是矩陣的4個基本子空間,包括前面介紹過的列空間、零空間還有另外兩個子空間,了解這4個基本子空間對學習線性代數十分重要。

四個基本子空間

        對于矩陣A,它的四個基本子空間指的是:

        1. 列空間 

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  ,在

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内;

        2. 零空間

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 ,在

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内;

        3. 行空間

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 ,在

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内;

        4. 左零空間

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,在

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内;

        前面的課程中已經學習過列空間

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和零空間

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,行空間

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和左零空間

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一種簡單的了解就是A轉置的列空間和零空間。行空間是A行向量生成的向量空間,左零空間是

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全部解構成的向量空間,他們和列空間和行空間定義完全一樣,隻是将矩陣A的行和列互換了,也就是對A做了轉置。上一課講解了向量空間和維數的基本概念,為了了解矩陣的4個基本子空間具備的良好性質,下面分别給出4矩陣A的4個基本子空間的維數和尋找它的一組基。

        以下面的矩陣說明說明:

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1.行空間

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        上面的矩陣A通過消元得到行簡化階梯矩陣矩陣R,通過R我們知道矩陣的主元個數為2,也就是rank(A)=rank(R)=2,說明A的行1和行2線性無關,行3是由行1和行2線性組合得到的,說明A的行空間是由A(R)的主元所在的行向量(A的行1向量和A的行2向量)生成的,

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.有一點需要說明,我們在得到R的過程中做的是行變換,是以矩陣R和局長A具有相同的行空間。上面的例子一般化之後,結論就是:

        行空間的維數是矩陣的秩r,R的非零行構成行空間的一組基

2.列空間

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        矩陣A的秩r同樣代表了A的列向量中線性無關向量的個數,是以:

       列空間的維數是矩陣的秩r,A主元所在的列構成列空間的一組基

        這裡要說明的是,A和R的列空間不一樣,但他們的維數是一樣的,應為Ax=0 <=> Rx=0。

3. 零空間

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        零空間是Ax=0的解構成的向量子空間,在前面通過消元法求解Ax=0的解的過程中,我們知道Ax=0有n-r個特解,也就是自由變量的數目,而

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就是由這n-r個特解生成的向量空間,是以:

        零空間的維數是n-r,Ax=0的特解構成零空間的一組基

4.左零空間

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        左零空間是由

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的特解生成的向量空間,為什麼叫左零空間呢,将

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做轉置得到,

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,

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是行向量位于A的左邊,這就是為什麼它被叫做左零空間。

        上例矩陣中左零空間的的維數為1,因為

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具有相同的秩r=2,是以

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的特解為1,是以左零空間的維數為1。那麼如何求得左零空間的一組基呢,方法1:當然可以通過對重頭開始對

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消元求得

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的所有特解構成一組基。方法2:在對A消元過程中我們知道EA=R,對于上例子中的A,E如下:

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 通過EA=R我們可以直接寫出左零空間的一組基,本例中R第三行為0向量,是以左零空間的一組基是E的第三行的行向量(-1 0 1),因為利用矩陣的乘法的行方法,單獨将E的第三個行向量提出來與A相乘得到R的第三個行向量,表達式:

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,正好是

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的一個特解。

方法2總結就是R的零行對應的消元矩陣E所在的行向量構成矩陣A左零空間的一組基。總結:

        左零空間的維數是m-r,

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的特解構成左零空間的一組基

5. 四個基本子空間總結

        通過上面的矩陣A的4個基本子空間的分析,對于mxn的矩陣A,我們可以做出如下性質美好的總結:

        行空間和零空間在實數空間

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中,它們的維數分别是r和n-r.

        列空間和左零空間在實數空間

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中,他們的維數分别是r和m-r.

矩陣A的子空間大圖

         大圖包含了矩陣4個基本子空間的全部資訊,大圖:

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        從大圖中可以看到,它還反應了4個基本子空間的一個實際關系,前面并沒有挑明,那就是矩陣A的行空間和零空間是垂直的,垂直的意思是行空間中的向量與零空間中的向量·積為0;列空間和左零空間是垂直的。完全了解這幅圖,才能真正了解線性方程組Ax=b的背後的實際意義。

        本節課對應《INTRODUCTION TO LINEAR ALGEBRA》3.6章節。

下節課: 矩陣空間、秩1矩陣和小世界圖-線性代數課時11(MIT Linear Algebra , Gilbert Strang)