热爱学习
返回课程目录

线性代数 · 章节学习导读

第四章:向量空间与内积学习导读

从子空间与基出发,把解空间的维数、坐标变换和欧氏内积连起来。先读原课件,再练习并回代核对。第二份讲义前 17 页重复第一节,第 18 页起进入内积;本导读每份 PDF 对应一个学习节。内容由网站整理,本章 20 题为原创,未教师审定。

开始前准备

学完后你应能

怎么学这一章

  1. 先读本节目标和要点,打开来源课件理解推导。
  2. 练习本节,先独立作答,再使用提示、核对解析。
  3. 答错时回看本节要点与常见误区,再重新练习。登录后提交会保存错题与统计。
  4. 各节完成后做整章练习,并用章末自查检查理解。

第 1 节

4.1 向量空间:基、维数与坐标

本节目标

  • 用闭包条件和零向量检查子空间。
  • 从基础解系或生成向量的秩求维数。
  • 根据有序基解坐标方程,写清过渡矩阵的约定。

概念要点

本节讨论 Rⁿ 的实向量子空间,运算继承通常向量加法和实数数乘;非空与两种封闭性均要满足。

齐次方程 Ax=0 的全体解是子空间。非齐次 Ax=b 且 b≠0 时,即使有解也不含零向量;若无解则为空。

基要求线性无关且张成整个空间,基不唯一但维数唯一;零子空间用空基,维数为 0。

向量有 n 个分量并不意味着其所在子空间的维数为 n。基的顺序决定坐标顺序。

dim⁡ker⁡A=n−rank⁡A(A∈Rm×n)\dim\ker A=n-\operatorname{rank}A\quad(A\in\mathbb R^{m\times n})。

设基矩阵 B=(α1,…,αd)B=(\alpha_1,\ldots,\alpha_d),则 v=B[v]Bv=B[v]_B,坐标唯一。

若 C=BTC=BT(两组同一空间的有序基),则 [v]B=T[v]C[v]_B=T[v]_C,[v]C=T−1[v]B[v]_C=T^{-1}[v]_B。

常见误区

集合只要非空或包含零向量就是子空间。

还必须对所有成员的加法和任意实数数乘封闭;包含零向量只是必要条件。

三个分量的向量只能在三维子空间中。

分量数描述环境空间;维数是基向量个数,可能更小。

新坐标总等于过渡矩阵乘旧坐标。

先写清 C=BT,再由 v=B[v]B=C[v]C 推出旧坐标=T×新坐标。

正在读取登录状态…

第 2 节

4.2 内积:正交化与正交矩阵

本节目标

  • 计算实向量内积、长度与非零向量夹角。
  • 保留非零条件,区分正交组与标准正交组。
  • 对无关向量组逐次减投影再单位化,核对 QᵀQ=I。

概念要点

本 PDF 前 17 页重述 4.1;内积部分从物理第 18 页开始,定义在第 19 页。

在 Rⁿ 的通常欧氏内积中,内积是实数;向量自内积非负,且为零当且仅当向量为零。

两向量内积为零称正交;零向量与所有向量正交,但课件的正交向量组要求每个向量非零,才保证无关。

施密特算法以线性无关组为输入,每步减去在已得到的正交向量上的投影,再除以非零长度。

实正交矩阵必须是方阵,列向量是标准正交基;它保持内积和长度,行列式为 ±1。

⟨x,y⟩=xTy=∑ixiyi,∥x∥=xTx\langle x,y\rangle=x^Ty=\sum_i x_i y_i,\quad\|x\|=\sqrt{x^Tx}(实向量)。

cos⁡θ=xTy∥x∥∥y∥\cos\theta=\dfrac{x^Ty}{\|x\|\|y\|}(x,y≠0x,y\ne0);单位化 u=x/∥x∥u=x/\|x\|(x≠0x\ne0)。

βj=αj−∑i<jαjTβiβiTβiβi\beta_j=\alpha_j-\sum_{i<j}\dfrac{\alpha_j^T\beta_i}{\beta_i^T\beta_i}\beta_i,输入组线性无关。

QTQ=I  ⟺  Q−1=QTQ^TQ=I\iff Q^{-1}=Q^T(实方阵),∥Qx∥=∥x∥\|Qx\|=\|x\|。

常见误区

内积为零的任何向量组都线性无关。

必须排除零向量;含零向量的组一定相关。

施密特先除长度再随意减去原向量即可。

按既定顺序减去对已构造正交向量的投影,分母是其自内积;依赖输入会导致零向量。

列两两正交就一定是正交矩阵。

实方阵还要求每列长度为 1;矩形矩阵 QᵀQ=I 不能直接写 Q⁻¹=Qᵀ。

正在读取登录状态…

章末自查

本导读为网站原创学习辅助;配套练习尚未经过教师审定。自查用于回顾理解,完成状态以你的实际学习记录为准。