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《线性代数》Chapter 3(1)n维向量组及 其线性相关性

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一.向量组与矩阵 二.向量组的线性相关性 三.向量组间的关系 四.向量组的最大无关组 五.向量组的秩与矩阵的秩
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Chapter 3(1) 其线性相关性 K心网

Chapter 3(1) n维向量组及 其线性相关性

教学要求: 1.理解n维向量的概念; 2.理解向量组线性相关、线性无关的定义,了解并 会用有关向量组线性相关、线性无关的重要结论; 3.了解向量组的极大线性无关组和向量组的秩的概 念,会求向量组的极大线性无关组和向量组的秩; 4.了解向量组等价的概念,了解向量组的秩与矩阵 秩的关系 KDD

教学要求: 1. 理解n维向量的概念; 2. 理解向量组线性相关、线性无关的定义,了解并 会用有关向量组线性相关、线性无关的重要结论; 3. 了解向量组的极大线性无关组和向量组的秩的概 念,会求向量组的极大线性无关组和向量组的秩; 4. 了解向量组等价的概念,了解向量组的秩与矩阵 秩的关系

灬以A额八 向量组与矩阵 向量组的线性相关性 向量组间的关系 四向量组的最大无关组 五向量组的秩与矩阵的秩 K图心

一 .向量组与矩阵 二.向量组的线性相关性 三.向量组间的关系 四.向量组的最大无关组 五.向量组的秩与矩阵的秩

向量组与矩阵 1.n维向量及其表示法 n个数a1,a2,…an所组成的有序数组称为n维向量 n维向量写成一行,称为行向量,也就是行 矩阵,通常用a,b,a,B等表示,如: 192,n n维向量写成一列,称为列向量,也就是列 矩阵,通常用a,b,a,B等表示,如: K图心

一 .向量组与矩阵 1. n维向量及其表示法 , , , . n个数a1 a2  an所组成的有序数组称为n维向量 ( , , , ) 1 2 n T a = a a  a             = an a a a  2 1 维向量写成一行,称为行向量,也就是行 矩阵,通常用 a T ,b T , T , T 等表示,如: n 维向量写成一列,称为列向量,也就是列 矩阵,通常用 a,b,, 等表示,如: n

注意: (1)行向量和列向量总被看作是两个不同的向量; (2)行向量和列向量都按照矩阵的运算法则进行运算 (3)当没有明确说明是行向量还是列向量时, 都当作列向量 K图心

注意: (1) 行向量和列向量总被看作是两个不同的向量; (2) 行向量和列向量都按照矩阵的运算法则进行运算; (3) 当没有明确说明是行向量还是列向量时, 都当作列向量

2矩阵用行(列)向量组表示 若干个同维数的列向量(或同维数的行向量 所组成的集合叫做向量组 例如矩阵A=(aj)有n个m维列向量 mxn u12 an 12 °1n 2122 2j∴|a2n amll am2 向量组a,a2,…,an称为矩阵A的列向量组

若干个同维数的列向量(或同维数的行向量) 所组成的集合叫做向量组. 例如 矩阵A = (aij) mn 有n个m维列向量               = a a a a a a a a a a a a A m m mj mn j n j n             1 2 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 a1 向量组 a1, a2 ,  , an 称为矩阵A的列向量组. a1 a2 a j an 2. 矩阵用行(列)向量组表示

类似地矩阵A=(4i)又有m个n维行向量 nXn T 11a12 ain u2122 a2n a2 ail (i2 um1am2∴∴um 向量组a1,a2,…,.m称为矩阵A的行向量组

类似地,矩阵A = (aij ) mn 又有m个n维行向量                   = a a a a a a a a a a a a A m m mn i i in n n             1 2 1 2 21 22 2 11 12 1  T 1  T 2  T i  T m  T 1  T 2  T i  T m 向量组  , , …, 称为矩阵A的行向量组. T 1  T 2  T m

反之,由有限个向量所组成的向量组可以构 成一个矩阵 m个n维列向量所组成的向量组ax1,a2,…,Cm, 构成一个nxm矩阵 A=(01,2,…,am) m个n维行向量所组成 B: T 的向量组B1,B2,…Bn,B= 构成一个m×n矩阵 T K图心

反之,由有限个向量所组成的向量组可以构 成一个矩阵. 构成一个 矩阵 个 维列向量所组成的向量组 n m m n m  , , , , 1  2   构成一个 矩阵 的向量组 个 维行向量所组成 m n m n T m T T  , , ,  1  2                = T m T T B     2 1 ( , , , ) A = 1  2   m

二向量组的线性相关性 1.线性组合 anxi+anxi+.+aimxm=bl 考察方程组41x+a2+…+a2mxm=b2 anIx+anxi+.tanmxm=bn a1x1+a12x2+…+ aimme 看成向量有421x1+02+…+0mxm=b2 an1x1+an2x2+…+amxm」Lb K图心

二.向量组的线性相关性 1. 线性组合 考察方程组        + + + = + + + = + + + = a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x b n n nm m n m m m m     1 1 2 2 2 1 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 看成向量有 2 1 1 1 2 2 2 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 1             =               + + + + + + + + + b b b a x a x a x a x a x a x a x a x a x n n nm m n m m m m     

12 b 即 21 22 ambi ∴+x, an2 nn b 2 得 c=x1C1+x202+…+ m1 若x1,x2,…,xm存在称a可由a1,a2,…,an线性表示 K圆心

2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1             =               + +             +             b b b a a a a a a a a a nm n m m m n n x x x      即 1   2   m    得  = x11 + x22 ++ xm m , , , , , , , . 若 x1 x2  xm存在 称可由1 2   m线性表示

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