向量组

定义

有限个相同维数的行向量或列向量组合成的一个集合就叫做向量组

A=(a1,a2,a3,,an)A=(\vec{a}_1, \vec{a}_2, \vec{a}_3, \dots, \vec{a}_n)

向量组与矩阵

Y=AXY=AX表示向量XX和向量YY的一种映射关系,其中AA是描述这种关系的参数。

若令X=[x1x2xn];Y=[y1y2yn]X=\left[\begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_n \end{array}\right]; Y=\left[\begin{array}{c} y_1 \\ y_2 \\ \vdots \\ y_n \end{array}\right],则[y1y2yn]=A[x1x2xn]\left[\begin{array}{c} y_1 \\ y_2 \\ \vdots \\ y_n \end{array}\right]=A \left[\begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_n \end{array}\right]

系数矩阵

BB能由AA线性表示,则:
[a1a2am]×[k11k12k1nk21k22k2nkm1km2kmn]=[b1b2bn]\left[\begin{array}{c} a_{1} & a_{2} & \dots & a_{m} \end{array}\right] × \left[\begin{array}{c} k_{11} & k_{12} & \dots & k_{1n} \\ k_{21} & k_{22} & \dots & k_{2n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ k_{m1} & k_{m2} & \dots & k_{mn} \end{array}\right] = \left[\begin{array}{c} b_{1} & b_{2} & \dots & b_{n} \end{array}\right]
其中[k11k12k1nk21k22k2nkm1km2kmn]\left[\begin{array}{c} k_{11} & k_{12} & \dots & k_{1n} \\ k_{21} & k_{22} & \dots & k_{2n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ k_{m1} & k_{m2} & \dots & k_{mn} \end{array}\right]即为系数矩阵

线性相关

nn维向量a1,a2,,asa_1,a_2,\cdots,a_s,如果存在不全为零的数,使得

k1a1+k2a2++ksas=0k_1a_1+k_2a_2+\dots+k_sa_s=0

则称向量组a1,a2,,asa_1,a_2,\cdots,a_s线性无关,否则称线性相关

向量组等价

向量组BB能由向量组AA线性表示的充要条件为r(A)=r(B)r(A) = r(B)
BB能被AA线性表示的同时,AA也能被BB线性表示,则称AABB等价

Schmidt正交化

已知α1\vec{α}_1α2\vec{α}_2α3\vec{α}_3线性无关。

β1=α1\vec{β}_1 = \vec{α}_1

β2=α2α2β1β1β1β1\vec{β}_2 = \vec{α}_2 - \dfrac{ \vec{α}_2 \bullet \vec{β}_1 }{ \vec{β}_1 \bullet \vec{β}_1 }\vec{β}_1

β3=α3α3β1β1β1β1α3β2β2β2β2\vec{β}_3 = \vec{α}_3 - \dfrac{ \vec{α}_3 \bullet \vec{β}_1 }{ \vec{β}_1 \bullet \vec{β}_1 }\vec{β}_1 - \dfrac{ \vec{α}_3 \bullet \vec{β}_2 }{ \vec{β}_2 \bullet \vec{β}_2 }\vec{β}_2

β1\vec{β}_1β2\vec{β}_2β3\vec{β}_3为正交向量组。

γ1=β1β1\vec{γ}_1 = \dfrac{\vec{β}_1}{\|\vec{β}_1\|}
γ2=β2β2\vec{γ}_2 = \dfrac{\vec{β}_2}{\|\vec{β}_2\|}
γ3=β3β3\vec{γ}_3 = \dfrac{\vec{β}_3}{\|\vec{β}_3\|}

α1\vec{α}_1α2\vec{α}_2α3\vec{α}_3γ1\vec{γ}_1γ2\vec{γ}_2γ3\vec{γ}_3即称为Schmidt正交化