矩阵空间理解
来源:互联网 发布:欧美重口味av 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/05/29 17:24
最近学习了矩阵的空间,以及各个空间的关系,为了以后查阅方便,便做个笔记,有错误的地方请大家指正一下。
数学符号
重新看待矩阵和Ax=b
Ax=b 的行视图
行视图:凸优化中的超平面
可以将(2)理解为两个直线相交与一点
可以将(3)理解为三个平面相交与一点:
Ax=b 的列视图
列视图:矩阵列的线性组合。
(2)可以理解为以下形式:
(3)可以理解为以下形式:
(4)与(5)可以理解为向量相加得到向量,我们将(4)用图(3),(5)用图(4)示意:
图(3)如下:
图(4)如下:
线性相关与线性无关
线性相关:矢量集[
线性无关:矢量集[
思考:对于线性相关的理解可以参考图(3)理解;将
性质:定义
Span、基和子空间(Subspace)
Span:生成子空间
A=[a1,a2,⋯,an] 的所有线性组合。此时,如果[a1,a2,⋯,an] 是线性无关的,则他们是S 的一组基。正交基满足条件是aTiaj=0 ;也可以理解为向量ai 与向量aj 夹角是90度。S 可以有不同的一组基,但是基向量的的个数是相同的,被称为S 的维数,等于rank(A) 。一个子空间用一组基就可以表示了。- 例子:
A=⎡⎣⎢100230330⎤⎦⎥ ,则S=span⎡⎣⎢⎡⎣⎢100⎤⎦⎥,⎡⎣⎢230⎤⎦⎥⎤⎦⎥ 是R3 的子空间,同时S 还具有其他基。
四个基本的子空间
(1)列空间:
- 定义:包含所有列的线性组合,即
C(A)={y=Ax,x∈Rn}
A=⎡⎣⎢142033⎤⎦⎥ ,C(A)=span⎡⎣⎢⎡⎣⎢142⎤⎦⎥,⎡⎣⎢033⎤⎦⎥⎤⎦⎥ ,构成一个R3 的子空间。
如图5
(2) 零空间:
- 定义:
N(A) 包含Ax=0 的所有解的集合。 - 注意:
Ax=b 的解并不形成一个子空间。 - 例子:求
A 的零空间的基
A=[132826416]→U=[10222044] 经过初等变化
即Ux=0 ,于是有s1=⎡⎣⎢⎢⎢0−201⎤⎦⎥⎥⎥ ,s2=⎡⎣⎢⎢⎢−2010⎤⎦⎥⎥⎥ ;
因此N(A)=C⎛⎝⎜⎜⎜⎡⎣⎢⎢⎢0−201⎤⎦⎥⎥⎥,⎡⎣⎢⎢⎢−2010⎤⎦⎥⎥⎥⎞⎠⎟⎟⎟ ,是R4 的子空间。
(2) 行空间:
待续。。。
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