第一节 向量组的线性相关与线性无关 一、向量、向量组与矩阵 二、线性相关性的概念 三、线性相关性的判定 六、小节、思考题 四、向量组的线性相关性质 五、线性表示、线性相关以及 线性无关三者的关系 第二节 向量组的秩 一、最大无关向量组的概念 二、矩阵与向量组秩的关系 三、向量组秩的重要结论 四、小节、思考题 第三节 向量空间 一、向量空间的概念 二、子空间 三、向量空间的基和维数 四、小节、思考题 第四节 线性方程组解的结构 一、齐次线性方程组解的性质 二、基础解系及其求法 三、非齐次线性方程组解的性质 四、小节、思考题 第五节 向量的内积 一、内积的定义与性质 二、向量的长度与性质 三、正交向量组的概念及求法 四、正交矩阵与正交变换 五、小节、思考题

第一节 向量组的线性相关与线性无关 一、向量、向量组与矩阵 二、线性相关性的概念 三、线性相关性的判定 六、小节、思考题 四、向量组的线性相关性质 线性无关三者的关系 五、线性表示、线性相关以及 第二节 向量组的秩 一、最大无关向量组的概念 二、矩阵与向量组秩的关系 三、向量组秩的重要结论 四、小节、思考题 第三节 向量空间 一、向量空间的概念 二、子空间 三、向量空间的基和维数 四、小节、思考题 第四节 线性方程组解的结构 一、齐次线性方程组解的性质 二、基础解系及其求法 三、非齐次线性方程组解的性质 四、小节、思考题 第五节 向量的内积 一、内积的定义与性质 二、向量的长度与性质 三、正交向量组的概念及求法 四、正交矩阵与正交变换 五、小节、思考题

向量空间 (Vector Space) 向量空间的基本概念 子空间 相关性、基和维度 (Independence, Basis and Dimension) 线性相关性 向量空间的基和维度 矩阵的列秩与行秩 (Column Rank and Row Rank of Matrices) 列空间的秩与行空间的秩 通过 Gauss−Jordan 消元法来求 A−1 解线性方程组 (II)(Solving Linear Equations(II)) 矩阵的秩 Ax = 0 的解 Ax = b 的解

6.1 向量空间的定义和例子 6.2 子空间 6.3 向量的线性相关 6.4 基和维数 6.5 坐 标 6.6 向量空间的同构 6.7 矩阵的秩 齐次线性方程组的解空间

6.1 向量空间的定义和例子 6.2 子空间 6.3 向量的线性相关 6.4 基和维数 6.5 坐标 6.6 向量空间的同构 6.7 矩阵的秩 齐次线性方程组的解空间

5.1向量空间的定义和例子 5.2子空间 5.3向量的线性相关 5.4基和维数 5.5坐标 5.6向量空间的同构 5.7矩阵的秩齐次线性方程组的解空间

《线性代数》课程教学资源（课件讲稿，B）第三章 n维向量空间_第一节 n维向量空间的概念_3.1 n维向量空间的概念

4.4向量空间 1.向量空间:设V是具有某些共同性质的n维向量的集合,若 对任意的a,B∈V,有a+B∈V;(加法封闭) 对任意的a∈V,k∈R,有ka∈V.(数乘封闭) 称集合为向量空间

向量空间 一、向量空间及其子空间 1定义:设V是n维向量的非空集合,如果V对于向量加法及数乘两种运算封闭,即:

一、分量全为复数的向量称为复向量. 二、分量全为实数的向量称为实向量