線性代數10 四個基本子空間

2022-06-20 02:45:08 字數 3383 閱讀 6071

這節課我們將研究四種基本子空間及其關係。

假設有 \(m*n\) 矩陣 \(a\)

四種基本子空間:

1)列空間 \(c(a)\)

在 \(r^m\) 空間,因為列向量是 \(m\) 維的

2)零空間 \(n(a)\)

在 \(r^n\) 空間,因為她是 \(ax=0\) 的解,\(x\) 是 \(n\) 維向量

3)行空間 \(c(a^)\)

矩陣 \(a\) 所有行的線性組合,將矩陣轉置,我們就能像以前像列空間一樣處理,即變成 \(a\) 轉置的列的所有的線性組合。

在 \(r^n\) 空間,因為 \(a^t\) 列向量是 \(n\) 維向量

4)\(a\) 轉置的零空間,記為 \(n(a^t)\),通常叫做左零空間,

在 \(r^m\) 空間,因為她是 \(a^tx=0\) 的解,\(x\) 是 \(m\) 維向量

理解這些空間,我們需要解決兩個問題:

1)她們各自的基是什麼?

2)她們是幾維空間?

假設有 \(m*n\) 矩陣 \(a\) ,矩陣的秩就是維數,就是主列的個數。

行空間的維數也是 \(r\) 。

性質:行空間和列空間維數相等 。

舉例\[a=\left(

\begin

1 & 2 & 3 \\

1 & 2 & 3 \\

2 & 5 & 8 \\

\end

\right)

\]從行空間角度看,很明顯主行可以是 行1和行3,秩為2,行空間是個二維子空間。

根據性質,列空間也是2維。

零空間維數為 \(n-r\) ,就是自由變數的個數。

特殊解可以構成零空間的一組基。

類似於,有 \(n\) 個變數,\(r\) 個主變數, \(n-r\) 個是自由變數,加起來是 \(n\) .

左零空間的維數是 \(m-r\)

所以兩個結論其實是一樣的,兩個維度加起來都等於列的數目。只不過 \(a^t\) 有 \(m\) 列,\(a\) 有 \(n\) 列。

前面我們已經知道,矩陣的主列可以構成列空間的一組基,

假設\[a=\left(

\begin

1 & 2 & 3 & 1 \\

1 & 1 & 2 & 1 \\

1 & 2 & 3 & 1 \\

\end

\right)

\]主列是列1和列2

我們對她進行消元:

\[\left(

\begin

1 & 2 & 3 & 1 \\

1 & 1 & 2 & 1 \\

1 & 2 & 3 & 1 \\

\end

\right)\rightarrow \left(

\begin

1 & 0 & 1 & 1 \\

0 & 1 & 1 & 0 \\

0 & 0 & 0 & 0 \\

\end

\right)=r

\]注意,\(r\) 的列空間不等於 \(a\) 的列空間。例如 \(\left(

\begin

1 \\

1 \\

1 \\

\end

\right)\) 顯然再 \(a\) 裡面,但不在 \(r\) 裡面。

消元屬於初等行變換,初等行變換包含三種型別:

某一行,乘以乙個非零倍數

某一行,乘以乙個非零倍數,加到另一行(列)

某兩行,互換

初等行變換不會改變行空間,

行向量乘以倍數只是對向量進行縮放,

行向量乘以乙個倍數,加到另一行,顯然結果是原來兩行的線性運算,

前面說過,向量空間滿足加法和數乘封閉性。所以進行線性變換後結果仍然在行空間中。

下面是擷取知乎兩個理解:

所以 \(a\) 和 \(r\) 的行空間一樣, \(r\) 行空間的基就是 \(a\) 行空間的基。

\(r\) 行空間的基就是前兩行。

結論:對於 \(a、r\) ,基都是 \(r\) 的前 \(r\) 行。

注意,不是 \(a\) 的前 \(r\) 行,因為這不一定成立,行變換不改變行空間,但可能改變基,該例子就不改變。

所以行空間的一組基就是 \(\left(

\begin

1 & 0 & 1 & 1 \\

0 & 1 & 1 & 0 \\

\end

\right)\) .

為了和零空間區分,設為 \(a^ty=0\) ,

左零空間和零空間的區別:

求矩陣的左零空間,就是求乙個讓矩陣的行產生零行向量的行組合.

求矩陣的零空間,就是求乙個讓矩陣的列產生零列向量的列組合.

為什麼叫左零空間?

因為這裡如果不矩陣 \(a^t\) 轉置,式子中 \(y\) 就在左邊。

兩邊轉置,兩矩陣相乘轉置後需要反順序相乘:

\[y^t .a^=y^t .a=0

\]\(y^t\) 對 \(a\) 左乘,所以稱為左零空間.

但習慣上保留 \(a^t.y=0\) 形式.

怎麼求她的基?

之前我們求解零空間是通過 \(a\) 化簡為 \(r\) ,也許這些步驟可以揭示左零空間的秘密.

重新思考一下步驟,乘以乙個什麼矩陣能夠使 \(a\) 變成 \(r\) ,

我們可以使用高斯-若爾當消元法,

\[e[a_ \quad i_]=[r_ \quad e_]

\]所有引入的消元可以合併為左邊的乙個矩陣 \(e\) ,\(e\) 記錄著對矩陣 \(a\) 所有的行初等變換.我們只需要在 \(a\) 後面加上單位陣,消元後就可以把它求出來,只不過之前我們用她來求可逆方陣的逆,可逆方陣消元後就是 \(i\) ,這時 \(e=a^\)

現在, \(e.a=r\) ,因為 \(a\) 不可逆,她是長方形矩陣.

我們在 \(a\) 後面加上 單位陣,可以求出 \(e\) :

\[\left(

\begin

-1 & 2 & 0 \\

1 & -1 & 0 \\

-1 & 0 & 1 \\

\end

\right)

\]可以通過 \(e.a=r\) 檢驗她.

我們知道左零空間維數是 \(m-r\) ,所以這裡 左零空間是一維空間,左零空間的基只有乙個向量,說明存在乙個線性組合使得 \(a\) 三行的結果為0,這個線性組合就是左零空間的基.

該例子這個向量就是等效消元矩陣 \(e\) 的最後一行.

左乘 \(e\) 最後一行 ,就是乙個讓矩陣 \(a\) 的行的線性組合為0的向量.

因為 \(e\) 是對 \(a\) 所有初等行變換的等效.

所以求左零空間的基,無法直接從 \(r\) 看出來,必須先和 \(e\) 聯絡起來 .

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