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n维向量

3.3 n维向量 定义 把有顺序的n个数 组成的一个序数组称为一个n维向量,记作 其中 称为n维向量α的第i个分量(或坐标)。 一个n维向量就是一个矩阵。所以,对n维向量而言,我们规定:n维向量相等、相加、数乘与列矩阵之间相等、相加、数乘都对应相同。 1.n维向量 对于向量 如果有一组数 , 则称α是 的线性组合,或说α由 线性表出,且称这组数 为该线性组合的组合系数。 2.线性组合、线性表出和组合系数 使得 例1 任意三维向量 均是向量 , 和 的线性组合,因总有 例2 向量 不是向量 和 的线性组合,因对于任意的一组数 例3 零向量是任意一组向量 的线性组合,因为显然有 例4 判断向量β能否由向量组 线性表出,若能,求出一组组合系数。其中 解 考虑以 为系数列向量,以β为常数项的线性方程组 解此线性方程组,运用初等行变换,得 阶梯形矩阵所对应的方程组为 显然方程组有唯一解,所以可以由线性表出。由于一组解为 所以 3.线性相关与线性无关 对于向量组 ,若存在s个不全为零的数k1,k2,…,ks,使得 则称向量组 线性相关;否则就称向量组 线性无关。 例5 试证:向量组 是线性相关的。 证 因为 其中系数0,0,1,0不全为零,所以 是线性相关的。 例6 试证:向量组 是线性无关的。 证 若 ,即 由上式解得唯一解k1=k2=k3=0 ,可知e1,e2,e3 线性无关。 注意: 此定义中“存在一组”的意思只要能找到一组就可以,而不是对任意一组数都要求上述等式成立。另外特别强调这组数不全为零,它与线性表出的右边的那组数k1,k2,…,km可以无此限制的情形是不同的。即k1,k2,…,km可以全为零,也可以不全为零。只是用组合系数k1,k2,…,km来线性表出α而已。 不线性相关就是线性无关,即只有系数k1,k2,…,km 全为零,才能使得 成立。 以上是对线性无关定义的本质理解,但在实际应用中不好用,经常用的是与它等阶的另一定义.即向量组 对于一组数k1,k2,…,km,如果有 就只有k1,k2,…,km全为零, 则称向量组 线性无关。 关于线性相关性的定理 定理1 向量组 线性无关 矩阵 A=( )的秩为s。 定理2 当s n时,n 维向量组 必线性相关。 定理3 向量组 线性相关 必线性相关。 定理4 向量组 线性无关 也线性无关。 定理5 向量组 线性相关 其中至少有一个向量可由其余的向量线性表出。 定理6 初等行变换不改变列向量组的线性相关性。 定理7 若n维向量组 线性无关 在每个向量上添上m个分量得到的n+m维向量组 也线性无关。 4.极大无关组 若向量组S 中的部分向量组S0 满足下述二个条件, (1)S0 线性无关; (2)S0 中每一个向量都是S0 中向量的线性组合。 则称部分向量组S0为向量组S的一个极大无关组。 5.向量组的秩 对于向量组S,其极大无关组所含向量个数称为向量组S的秩。 关于向量组的秩、极大无关组的定理 定理

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