线性代代,矩阵,向量,n维向量定义 线性代数(矩阵的秩,n维向量,向量组的相关性)

\u7ebf\u6027\u4ee3\u6570\u4e2d\u201cn\u7ef4\u5411\u91cf\u201d\u4e2d\u7684\u201cn\u7ef4\u201d\u662f\u4ec0\u4e48\u610f\u601d

\u7ebf\u6027\u4ee3\u6570\u4e2d\u201cn\u7ef4\u5411\u91cf\u201d\u4e2d\u7684\u201cn\u7ef4\u201d\u662f\u6307\u5411\u91cf\u7684\u5143\u7d20\u4e2a\u6570\u4e3an\u3002\u6bd4\u5982\uff0c\u4e09\u7ef4\u5411\u91cf\u7684\u5f62\u5f0f\u4e3a\u03b1=(x1,x2,x3)\uff0c\u4e94\u7ef4\u5411\u91cf\u7684\u5f62\u5f0f\u4e3a\u03b2=(x1,x2,x3,x4,x5)\u3002
\u5411\u91cf\uff0c\u6307\u5177\u6709\u5927\u5c0f\u548c\u65b9\u5411\u7684\u51e0\u4f55\u5bf9\u8c61\uff0c\u53ef\u4ee5\u5f62\u8c61\u5316\u5730\u8868\u793a\u4e3a\u5e26\u7bad\u5934\u7684\u7ebf\u6bb5\uff1a\u7bad\u5934\u6240\u6307\uff0c\u4ee3\u8868\u5411\u91cf\u7684\u65b9\u5411\u3001\u7ebf\u6bb5\u957f\u5ea6\uff0c\u4ee3\u8868\u5411\u91cf\u7684\u5927\u5c0f\u3002

\u6269\u5c55\u8d44\u6599\u91cd\u8981\u5b9a\u7406
\u6bcf\u4e00\u4e2a\u7ebf\u6027\u7a7a\u95f4\u90fd\u6709\u4e00\u4e2a\u57fa\u3002
\u5bf9\u4e00\u4e2a n \u884c n \u5217\u7684\u975e\u96f6\u77e9\u9635 A\uff0c\u5982\u679c\u5b58\u5728\u4e00\u4e2a\u77e9\u9635 B \u4f7f AB = BA =E\uff08E\u662f\u5355\u4f4d\u77e9\u9635\uff09\uff0c\u5219 A \u4e3a\u975e\u5947\u5f02\u77e9\u9635\uff08\u6216\u79f0\u53ef\u9006\u77e9\u9635\uff09\uff0cB\u4e3aA\u7684\u9006\u9635\u3002
\u77e9\u9635\u975e\u5947\u5f02\uff08\u53ef\u9006\uff09\u5f53\u4e14\u4ec5\u5f53\u5b83\u7684\u884c\u5217\u5f0f\u4e0d\u4e3a\u96f6\u3002
\u77e9\u9635\u975e\u5947\u5f02\u5f53\u4e14\u4ec5\u5f53\u5b83\u4ee3\u8868\u7684\u7ebf\u6027\u53d8\u6362\u662f\u4e2a\u81ea\u540c\u6784\u3002
\u77e9\u9635\u534a\u6b63\u5b9a\u5f53\u4e14\u4ec5\u5f53\u5b83\u7684\u6bcf\u4e2a\u7279\u5f81\u503c\u5927\u4e8e\u6216\u7b49\u4e8e\u96f6\u3002

\u5145\u5206\u6027\uff1a\u5047\u8bbeb\u6709\u4e24\u79cd\u8868\u793a
b=s1a1+s2a2+\u2026\u2026+srar(1)
b=t1a1+t2a2+\u2026\u2026+trar(2)
(1)-(2)\u5f97(s1-t1)a1+(s2-t2)a2+\u2026\u2026+\uff08sr-tr)ar=0
\u56e0\u4e3aa1,a2,\u2026\u2026,ar\u7ebf\u6027\u65e0\u5173\uff0c\u6240\u4ee5si-ti=0,si=ti(i=1,2,\u2026\u2026,r)\uff0c\u5373\u8868\u793a\u552f\u4e00

\u5fc5\u8981\u6027\uff1a\u8bbe\u5e38\u6570s1,s2,\u2026\u2026,sn\u4f7f\u5f97s1a1+s2a2+\u2026\u2026+srar=0(3)
\u7531b\u8868\u793a\u552f\u4e00\u6027\uff0c\u5b58\u5728\u5e38\u6570k1,k2,\u2026\u2026,kr\u6709
k1a1+k2a2+\u2026\u2026+krar=b(4)
(4)-(3)\u5f97(k1-s1)a1+(k2-s2)a2+\u2026\u2026+(kr-sr)ar=b(5)
\u7531b\u8868\u793a\u552f\u4e00\u6027\uff0c\u6bd4\u8f83(4)(5)\u5bf9\u5e94\u7cfb\u6570\u76f8\u7b49ki-si=ki\uff0c\u6240\u4ee5si=0,\u5373a1,a2,\u2026\u2026,ar\u7ebf\u6027\u65e0\u5173\u3002
\u8bc1\u6bd5\uff01

n维向量是指n个数组成的一个有序数组,通常表示为(a1,a2,…,an)的形式。也就是说这个数组中有多少个数,它就是多少维的向量。
你所列的向量(a1,a1,a2,…,an)里共有n+1个数,故为n+1维的向量。
而(a1,a1)是一个二维向量。
确定向量的维数,只看有多少个数,而与是否有相同的数无关。
比如我们常说的三维空间里面的向量,a=(1,2,3),b=(1,1,1)都是三维向量。

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