MIT-线性代数笔记(1-6)
学习目录
第 01 讲 行图像和列图像
第 02 讲 矩阵消元
第 03 讲 矩阵的乘法和逆矩阵
第 04 讲 矩阵的LU 分解
第 05 讲 转置、置换和空间
第 06 讲 列空间和零空间
第 07 讲 求解 Ax=0:主变量,特解
第 08 讲 求解Ax=b:可解性与解的结构
第 09 讲 线性相关性、基、维数
第 10 讲 四个基本子空间
第 11 讲 矩阵空间、秩1矩阵和小世界图
第 12 讲 图和网络
第 01 讲 行图像和列图像
第 02 讲 矩阵消元
只要矩阵可逆,均可通过消元法求得 Ax=b 的解
若此处
高斯消元法:
对方程组中某个方程进行时的那个的数乘和加减,将某一未知系数变为零,来削弱未知数个数
矩阵左上角 1 为“主元一”
① 用消元法将除了第一行,消除其他行中的主元一
主元不能为0,如果恰好消元至某行,0出现了主元的位置,应当通过与下一行进行“行交换”,使得非零数字出现在主元位置上;如果此时下方没有对等位置上非零,则消元终止并证明此矩阵不可逆,且线性方程组没有唯一解
回代
应用增光矩阵,对等式右侧做同样运算
第 03 讲 矩阵的乘法和逆矩阵
1)标准乘法(行*列)
2)列操作
3)行操作
4)分块乘法
第 04 讲 矩阵的LU 分解
第 05 讲 转置、置换和空间
一、置换矩阵Permutation
置换矩阵:可进行交换的矩阵,是行重新排列了的单位矩阵。注意点:
1)单位矩阵是最基本的置换矩阵。
2)n揭一共有n!个置换矩阵。
3)所有置换矩阵都可逆,而且逆与其转置相等。一个置换矩阵乘以其转置等于单位矩阵。
二、向量空间Vectorspaces,子空间subspaces重点理解向量空间概念,子空间概念
向量空间:
表示有很多向量,一整个空间的向量。但并不是任意向量的组合都能成为空间。必须满足一定规则,必须能够进行加法和数乘运算,必须能够进行线性组合,对加法和数乘运算封闭。
向量空间性质(或者说需要满足的规则):对加法和数乘运算封闭,或者说对线性组合封闭,即所有的空间内的向量线性组合后仍在空间内。
子空间:
满足空间规则,但又不需包含所有向量。取某向量空间的部分空间(显然得到的就不是向量空间了),这部分中的向量不管是加法还是数乘,结果依然在此部分空间内,这就是子空间。
R2的子空间:1)穿过原点的直线;2)原点;(特别注意,这不是零空间,只能说零向量是R2的子空间)3)R2
R3的子空间:1)穿过原点的直线;2)穿过原点的平面;3)原点;(特别注意,这不是零空间)4)R3
第 06 讲 列空间和零空间
如下例子,A的列空间是R4的子空间,记为C(A),抽象起来:A的列空间由A三个列向量的线性组合组合构成。
这个空间到底是什么样子?它等于整个四维空间吗?
不等于,它只是相当于四维空间的一个较小的空间。
抽象背后的实际目的,都是为了深刻认识Ax=b,Ax=b是否对任意b(右侧向量)都有解?或者说,什么样的b使方程组有解?
Ax=b对任意b并不总有解,因为Ax=b中有四个方程,却只有三个未知数。方程组不总有解,因为3个列向量的线性组合无法充满整个四维空间,因此还有一大堆的b不是这三个列向量的线性组合。
怎样的b,能让方程组有解,什么样的右侧向量有这种性质?什么b让方程组有解?
1)b为零向量。Ax=0总有一个零解
2)b是列向量的线性组合。Ax=b有解,当且仅当右侧向量b属于A的列空间。(列空间包含所有A乘以任意x得到的向量,也就是包含所有有解的b)
列空间是非常核心的内容,它能告诉我何时方程组有解。
更深入一些的问题,以上三个列向量是否线性无关,是否有某个向量并没有起到作用,能否去掉某列,得到同样的列空间?上面的A,其实可以去掉第三列,因为第三列是前两列的和线性组合,我们把前两列称为A的主列。其实,我们同样可以去掉第一列或者第二列,因为他们是其余两列的差线性组合。不过按照惯例,优先考虑靠前的线性无关向量。
求解零空间
一般方法为消元法。但上式的解很容易看出来
怎样描述这个零空间,这里的零空间是R3中穿过原点的一条直线。
如下,考虑另外一个问题,右侧b向量取一个非0向量,此时x有解,(这时x的解不是零空间了),那么所有的x解构成子空间吗?很明显不构成子空间,或者说向量空间。因为很明显0向量不在这个空间内,没有0向量,就不用谈向量空间了(原因很明显,数乘运算中,常数取0时需要满足封闭规则)。
那么它的解是什么?(100),(0-1-1)。。。它实际上是一条不穿过原点的直线(或者在别的更普通的例子中是不穿过原点的平面)
以上两种子空间的总结:
有两种方法构造子空间,其一是通过列的线性组合构造列空间,其二是求解向量必须满足的方程组来构造子空间(通过让x满足特定条件来得到子空间,Ax=0将构造出零空间)
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