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西安建筑科技大学:《线性代数》课程PPT课件_第四章 向量组的线性相关性和线性方程组解的结构

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第一讲 向量组的线性相关性 第二讲 向量组的秩向量空间 第四讲 习题课 第三讲 线性方程组解的结构
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第四章向量組的阀懼相性 和线惟方程组解的结构 第一讲向量组的线性相关性 第二讲向量组的秩向量空间 第三讲线性方程组解的结构 第四讲习题课 西安建大

西安建大 第四章 向量组的线性相关性 和线性方程组解的结构 第一讲 向量组的线性相关性 第二讲 向量组的秩向量空间 第四讲 习题课 第三讲 线性方程组解的结构

第一讲向量组的线懼相吳性 西安建大

西安建大 第一讲 向量组的线性相关性

1.线性相关和线性无关 向量组的线性相关性2.几个重要结论 1线性相关和线性无关 定义4.1对于向量组a1,a2,…,Cm,O,如果有 数k1,k2…,kn,使 a=k1ax1+k2C2+…+kmOm,则称向量 C是向量C1,C2,…,Cm的线性组合, 或者c可由向量C1,C2,…,Cm线性表 西安建大

西安建大 一. 向量组的线性相关性 1.线性相关和线性无关 2.几个重要结论 1.线性相关和线性无关 定义4.1 对于向量组 如果有 数 使 则称向量 是向量 的线性组合, 或者 可由向量 线性表 示. , , , , , 1 2   m  k ,k , ,k , 1 2  m k k k ,  = 1 1 + 2 2 ++ m  m  m 1 ,2 ,  ,  m 1 ,2 ,  ,

例如 0 0 0 0 0 B 3 E1 0 0 0 0 2 0 0 有3 2 5+3|+0 0 0 0 0 即B=21-562+363+0E 西安建大

西安建大 1 2 3 4 2 1 0 0 0 5 0 1 0 0 , , , , 3 0 0 1 0 0 0 0 0 1                          − = = = = =                                         例如: 2 1 0 0 0 5 0 1 0 0 2 5 3 0 3 0 0 1 0 0 0 0 0 1                     −           = − + +                               有 即     =2 5 3 0 1 2 3 4 − + +

所以,称B是61,E2,E3,E4的线性组合 或B可以由E1,62,E364线性表示。 定义4.2设有n维向量a1,a2,…,m如果 存在不全为零的数k1,k2,…,km, 使k,a1+k,a2+…+k 0 则称向量组a1,a2,…,am线性相 关否则称为线性无关 西安建大

西安建大  所以,称 是 的线性组合, 或 可以由 线性表示。  1 2 3 4     ,,, 1 2 3 4     ,,, m 1 ,2 ,  , k1 1 + k2 2 ++ km  m = 0 k ,k , ,k , 1 2  m m 定义4.2 设有 维向量 1 ,2 ,  , 如果 存在不全为零的数 使 则称向量组 线性相 关,否则称为线性无关. n

例如向量 2 2 3|,a 就是线性相关的因为a1+3a2+7a3=0 而 3 3 B1=2|,B2=2|,B3=3 3 就是线性无关的 西安建大

西安建大 例如向量           − − =           = −           = 1 1 1 1 3 2 4 2 1 1  2  3 , , 就是线性相关的,因为 而 1 + 32 + 73 = 0           =           =           − = 3 3 3 2 2 3 1 2 1  1  2  3 , , 就是线性无关的

事实上,要考察B1,B2,3是不是线性相关就 是要看有没有不全为零的数x1,x2,x3 使xB1+x2B2+x3B3=0,即看方程组 x1+3x2+3x3=0 2x1+2x2+3x2=0 x1+2x2+3x3=0 有无非零解因为其系数矩阵非奇异,即系数矩阵 的秩为3(向量的个数)因此方程组只有零解 即当且仅当x1=x2=x3=0时才有x1B1+x2B2 +x33=0,这表明B1,B2,B3线性无关 安建大

西安建大 事实上,要考察 是不是线性相关,就 是要看有没有不全为零的数 使 ,即看方程组 1  2  3 , , 1 2 x3 x , x , x1 1 + x2  2 + x3  3 = 0      − + + = + + = + + = 2 3 0 2 2 3 0 3 3 0 1 2 3 1 2 3 1 2 3 x x x x x x x x x 0 x1 1 + x2  2 x1 = x2 = x3 = 有无非零解,因为其系数矩阵非奇异,即系数矩阵 的秩为 (向量的个数),因此方程组只有零解, 即当且仅当 时才有 ,这表明 线性无关. 3 + x3  3 = 0 1  2  3 ,

定理4.1m维向量组a1,a2,…,On线性无 关的充要条件是R(A4)<m,其中 A是由a1,a2,…,On组成的m×n (或者n×m)维矩阵。 证明:设有数x1,…,xn使x1Cx1+…+xm2Om=0 即Ax=0,其中x=(x,…,xn) 由线性方程组的相容性定理知Ax=0 有非零解的充要条件是R(A4)<m 西安建大

西安建大 A m 1 ,2 ,  , mn m 1 ,2 ,  , R(A)  m, 定理4.1 n 维向量组 线性无 关的充要条件是 其中 是由 组成的 (或者 nm )维矩阵. 证明:设有数 使 即 其中 由线性方程组的相容性定理知 有非零解的充要条件是 xm x ,  , 1 x1 1 ++ xm  m = 0 Ax = 0, ( ) T xm x x ,  , = 1 Ax = 0 R(A)  m

推论:对m个n维向量若m>n,则该向量组 线性相关。 证:记这些向量组成的矩阵为A 则R(4)≤min(mn,n)=n<m 由定理4.1知该向量组线性相关 例如:a1=(1,1,2),a2=(0,0)y, 0 0 定线性相关。 西安建大

西安建大 ( ) ( ) ( ) ( ) T T T T , , , , , , , , , , , 1 0 1 0 0 1 1 1 2 0 1 0 3 4 1 2 = = = =   例如:   一定线性相关. n A R(A)  min(m,n) = n  m 推论:对 个 维向量,若 ,则该向量组 线性相关. 证:记这些向量组成的矩阵为 则 由定理4.1知该向量组线性相关. m m  n

例4.1讨论向量组的线性相关性 a1=(1,1)y,a2=(0,2,5),a3=(1,3.)y 解 12 10 A=123 022 022 156 3-r 055 000 R(4)=2<3(向量个数)所以线性相关 西安建大

西安建大 例4.1 讨论向量组的线性相关性. ( ) ( ) ( ) T T T 1 = 1,1,1 ,2 = 0,2,5 ,3 = 1,3,6                               = → → − − − 0 0 0 0 2 2 1 0 1 0 5 5 0 2 2 1 0 1 1 5 6 1 2 3 1 0 1 3 2 2 1 3 1 2 5 r r r r r r A 解: R(A) = 2  3 (向量个数),所以线性相关

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