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线性代数导论5——转置-置换-向量空间R

本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址: http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html  第五课时:转置-置换-向量空间R 本课时讲解转置和置换,然后讲解线性代数的核心概念:向量空间。核心思想是,通过某些向量构成一个向量组成的空间。这些向量属于R^n,构成的子空间也在R^n中。

一、置换矩阵Permutation 置换矩阵:可进行交换的矩阵,是行重新排列了的单位矩阵。 注意点: 1)单位矩阵是最基本的置换矩阵。 2)n揭一共有n!个置换矩阵。 3) 所有置换矩阵都可逆,而且逆与其转置相等。一个置换矩阵乘以其转置等于单位矩阵。 在进行矩阵分解时A=LU,我们假设了没有行互换,现在我们取消这个假设,Matlab会检查每个主元位置上是否为0,甚至对很小的接近于0的数也进行行交换(因为这些数值运算上很难处理,会影响数值的准确性)。如何处理A=LU中的行互换?对任意可逆矩阵,都有以下形式:  

线性代数导论5——转置-置换-向量空间R
线性代数导论5——转置-置换-向量空间R

二、转置Transpose、对称矩阵Symmetric matrices 矩阵转置中,对称矩阵的转置还是矩阵本身。

线性代数导论5——转置-置换-向量空间R

所有的R矩阵转置乘以R矩阵都是对称矩阵,为什么?如下图,显然,R转置两次还是R

线性代数导论5——转置-置换-向量空间R

三、向量空间Vector spaces,子空间sub spaces 重点理解向量空间概念,子空间概念

向量空间:表示有很多向量,一整个空间的向量。但并不是任意向量的组合都能成为空间。必须满足一定规则,必须能够进行加法和数乘运算,必须能够进行线性组合,对加法和数乘运算封闭。 把R2称为一个平面,XY平面。可以将其考虑成所有向量的组合。 R3是所有三维实向量组成的向量空间。 R^n包含所有的n维向量,是n维向量空间。

向量空间性质(或者说需要满足的规则):对加法和数乘运算封闭,或者说对线性组合封闭,即所有的空间内的向量线性组合后仍在空间内。 检验是否是空间(向量空间或者子空间)的方法就是看是否对那些运算封闭。

子空间:满足空间规则,但又不需包含所有向量。取某向量空间的部分空间(显然得到的就不是向量空间了),这部分中的向量不管是加法还是数乘,结果依然在此部分空间内,这就是子空间。 R2的子空间:1)穿过原点的直线;2)原点; (特别注意,这不是零空间,只能说零向量是R2的子空间)3)R2 R3的子空间:1)穿过原点的直线;2)穿过原点的平面;3)原点;(特别注意,这不是零空间) 4)R3

矩阵的子空间的构造: 通过列向量构造,R3中,矩阵A(举例只有2列)这些列的所有线性组合构成一个子空间(得到一个平面,列共线的话就是一条直线),它也叫做 列空间C(A),C表示column意思。

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