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线性生成空间

线性代数 A = [ 1 2 3 4 ] {\displaystyle \mathbf {A} ={\begin{bmatrix}1&2\\3&4\end{bmatrix))} 向量 · 向量空间 · 基底  · 行列式  · 矩阵 向量 标量 · 向量 · 向量空间 · 向量投影 · 外积向量积 · 七维向量积) · 内积数量积) · 二重向量 矩阵与行列式 矩阵 · 行列式 · 线性方程组 · · · · 单位矩阵 · 初等矩阵 · 方块矩阵 · 分块矩阵 · 三角矩阵 · 非奇异方阵 · 转置矩阵 · 逆矩阵 · 对角矩阵 · 可对角化矩阵 · 对称矩阵 · 反对称矩阵 · 正交矩阵 · 幺正矩阵 · 埃尔米特矩阵 · 反埃尔米特矩阵 · 正规矩阵 · 伴随矩阵 · 余因子矩阵 · 共轭转置 · 正定矩阵 · 幂零矩阵 · 矩阵分解LU分解 · 奇异值分解 · QR分解 · 极分解 · 特征分解) · 子式和余子式 · 拉普拉斯展开 · 克罗内克积 线性空间与线性变换 线性空间 · 线性变换 · 线性子空间 · 线性生成空间 · · 线性映射 · 线性投影 · 线性无关 · 线性组合 · 线性泛函 · 行空间与列空间 · 对偶空间 · 正交 · 特征向量 · 最小二乘法 · 格拉姆-施密特正交化 .mw-parser-output .hlist ul,.mw-parser-output .hlist ol{padding-left:0}.mw-parser-output .hlist li,.mw-parser-output .hlist dd,.mw-parser-output .hlist dt{margin:0;display:inline}.mw-parser-output .hlist dt:after,.mw-parser-output .hlist dd:after,.mw-parser-output .hlist li:after{white-space:normal}.mw-parser-output .hlist dt:after{content:" :"}.mw-parser-output .hlist dd:after,.mw-parser-output .hlist li:after{content:" · ";font-weight:bold}.mw-parser-output .hlist-pipe dd:after,.mw-parser-output .hlist-pipe li:after{content:" | ";font-weight:normal}.mw-parser-output .hlist-hyphen dd:after,.mw-parser-output .hlist-hyphen li:after{content:" - ";font-weight:normal}.mw-parser-output .hlist-comma dd:after,.mw-parser-output .hlist-comma li:after{content:"、";font-weight:normal}.mw-parser-output .hlist dd:last-child:after,.mw-parser-output .hlist dt:last-child:after,.mw-parser-output .hlist li:last-child:after{content:none}.mw-parser-output .hlist ol{counter-reset:listitem}.mw-parser-output .hlist ol>li{counter-increment:listitem}.mw-parser-output .hlist ol>li:before{content:" "counter(listitem)" ";white-space:nowrap}.mw-parser-output .hlist dd ol>li:first-child:before,.mw-parser-output .hlist dt ol>li:first-child:before,.mw-parser-output .hlist li ol>li:first-child:before{content:" ("counter(listitem)" "}.mw-parser-output .hlist ol{counter-reset:listitem}.mw-parser-output .hlist ol>li{counter-increment:listitem}.mw-parser-output .hlist ol>li:before{content:" "counter(listitem)"\a0 "}.mw-parser-output .hlist dd ol>li:first-child:before,.mw-parser-output .hlist dt ol>li:first-child:before,.mw-parser-output .hlist li ol>li:first-child:before{content:" ("counter(listitem)"\a0 "}.mw-parser-output ul.cslist,.mw-parser-output ul.sslist{margin:0;padding:0;display:inline-block;list-style:none}.mw-parser-output .cslist li,.mw-parser-output .sslist li{margin:0;display:inline-block}.mw-parser-output .cslist li:after{content:","}.mw-parser-output .sslist li:after{content:";"}.mw-parser-output .cslist li:last-child:after,.mw-parser-output .sslist li:last-child:after{content:none}.mw-parser-output .navbar{display:inline;font-weight:normal}.mw-parser-output .navbar-collapse{float:left;text-align:left}.mw-parser-output .navbar-boxtext{word-spacing:0}.mw-parser-output .navbar ul{display:inline-block;white-space:nowrap;line-height:inherit}.mw-parser-output .navbar-brackets::before{margin-right:-0.125em;content:"[ "}.mw-parser-output .navbar-brackets::after{margin-left:-0.125em;content:" ]"}.mw-parser-output .navbar li{word-spacing:-0.125em}.mw-parser-output .navbar a>span,.mw-parser-output .navbar a>abbr{text-decoration:inherit}.mw-parser-output .navbar-mini abbr{font-variant:small-caps;border-bottom:none;text-decoration:none;cursor:inherit}.mw-parser-output .navbar-ct-full{font-size:114%;margin:0 7em}.mw-parser-output .navbar-ct-mini{font-size:114%;margin:0 4em}

数学分支线性代数之中,向量空间中一个向量集合线性生成空间linear span,也称为线性包 linear hull),是所有包含这个集合的线性子空间交集,从而一个向量集合的线性生成空间也是一个向量空间。

定义

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给定 K 上的向量空间 V集合 S(不必有限)的生成空间定义为所有包含 S 的线性子空间 V 的交集 W,称 W 为由 S(或 S 中的向量)生成的子空间。

如果 V有限子集,则生成空间为

解释

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S 的生成空间也可定义为 S 中元素的所有有限线性组合组成的集合。因为容易验证:S 中向量的有限线性组合的集合是包含 S 的一个向量空间,反之任何包含 S 的向量空间必然都包含 S 中向量的有限组合,故两个定义是等价的。

如果 S 的生成空间是 V,则 S 称为 V生成集合spanning set)。V 的一个生成集合不必是 V 的一组,因其不必是线性无关的。但是,对给定向量空间的极小生成集合一定是一组基。换句话说,V 的生成集合是一组基当且仅当 V 的任何向量可以唯一的写成生成集合中一些元素的线性组合。

如果 V 是无限维向量空间,S 是无穷集合,则 S 中的无限个向量的线性组合(如果收敛的话)不一定属于 S 的生成空间。

例子

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  • 向量空间 R3 中 {(1,0,0), (0,1,0), (0,0,1)} 是一个生成集合,这个生成集合事实上是一组。这个空间的另一组生成集合 {(1,2,3), (0,1,2), (−1,1/2,3), (1,1,1)} 不是一组基,因为它们不是线性独立的。
  • 集合 {(1,0,0), (0,1,0), (1,1,0)} 不是 R3 的生成集合;它的生成空间是 R3 中最后一个分量为零的向量组成的空间。
  • V={ (x,y,z) ∈R3 |x+y-z=0 },则 {(1,0,1), (0,1,1)} 是 V 的一个生成集合,也是一组基。

定理

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定理 1:向量空间 V 的非空集合 S 生成的子空间是 S 中向量的所有有限线性组合;

注释中所说,这个定理如此熟知,以至有时也作为一个集合的生成空间的定义。

定理 2:设 V 是一个有限维向量空间,则 V 的任何生成集合 S 去掉一些向量(如果必要的话)可以简化为 V 的一组基。

V 任意一组基(有限集),将这组基表示为 S 中一些向量的有限组合,只用到 S 中有限个向量,这有限个向量的生成集合包含这组基,从而包含 V,故第一步可将 S 简化为有限集;如果 S 中向量不是线性无关的,则至少有一个向量能写成其他向量的组合,去掉这个向量剩下的也能生成 V。继续这个步骤直到剩下的向量集合线性无关,这便简化为一组基了。
这也说明当 V 是有限维时,一组基是极小生成集合。

性质

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  • 假设 是向量空间 Vn 个向量,那么
  • n 个向量生成空间的维数不大于 n,等于 n 当且仅当这些向量线性无关。
  • 假设 是向量空间 中两个集合,则有:

线性生成空间与直和

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线性空间的两个线性包,线性包称为, ,如果,则称直和,记为

参考文献

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  • M.I. Voitsekhovskii, Linear hull, Hazewinkel, Michiel (编), 数学百科全书, Springer, 2001, ISBN 978-1-55608-010-4 
  • 蓝以中,《高等代数简明教程》(上册),北京大学出版社,2002年8月。
  • 《代数学引论(第二卷)》/(俄)A.H.柯斯特利金著;牛凤文译.-北京:高等教育出版社,2008.1 ISBN:978-7-040-21491-8
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线性生成空间
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