（1）向量的线性相关性 （2）向量组的最大无关组与秩 （3）线性方程组解的结构与通解

1. 了解n维向量空间、子空间、基、维数、坐标等概念; 2. 了解内积的概念; 3. 了解标准正交基的概念; 4. 掌握线性无关向量组标准规范化的Schimidt(施密特)方法

1. 理解方阵的特征值和特征向量的概念及性质; 2. 会求方阵的特征值和特征向量

3.5.1 向量空间与子空间 3.5.2 向量空间的基与维数

一、线性空间的定义. 例 1 在解析几何里,讨论过三维空间中的向量.向量的基本属性是可以按平行四边形规律相加，也可以与实数作数量算法.不少几何和力学对象的性质是可以通过向量的这两种运算来描述的

3.3.2 线性相关性的判定（续）1.线性相关 2.线性无关 3.截短向量 4.接长向量

1.n维向量 2.线性组合 3.线性表示

设E1,E2,…,E是线性空间V的一组基,在这组基下,V中每个向量都有确定 的坐标,而向量的坐标可以看成P元素,因此向量与它的坐标之间的对应实质 上就是V到P的一个映射.显然这个映射是单射与满射,换句话说,坐标给出了 线性空间V与P的一个双射.这个对应的重要性表现在它与运算的关系上

❶ 回顾 ❷ 排序式检索 ❸ 词项频率 ❹ tf-idf权重计算 ❺ 向量空间模型

在 n 维线性空间中，任意 n 个线性无关的向量都可以取作空间的基.对于不 同的基，同一个向量的坐标一般是不同的.随着基的改变，向量的坐标是怎样变 化的