四个基本子空间

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了四个基本子空间相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

基本概念

矩阵A(m*n)的四个基本子空间分别为:
列空间:A的列的所有线性组合
零空间:Ax=0的左右解空间
行空间:A的行的所有线性组合
A转置的零空间(左零空间):A转置的零空间

列空间行空间零空间左零空间
主列主元所在行解向量转置后算出的解向量
维数rank(A)=rrank(A)=rn-rank(A)m-rank(A)

正交关系

正交即向量 u v = 0 uv=0 uv=0
W ⊥ W^\\perp W为正交补,表示与子空间 W W W正交的所有向量的集合。
所以对 W ⊥ W^\\perp W中的任意向量 u u u都与 W W W中的任意向量 v v v正交, u v = 0 uv=0 uv=0

有了上面的铺垫,我们给出重要结论:
假 设 A 是 m × n 矩 阵 , 那 么 A 的 行 空 间 的 正 交 补 是 A 的 零 空 间 , 且 A 的 列 空 间 的 正 交 补 是 A T 的 零 空 间 : ( R o w A ) ⊥ = N u l A   且   ( C o l A ) ⊥ = N u l A T 假设A是m\\times n矩阵,那么A的行空间的正交补是A的零空间,且A的列空间的正交补是A^T的零空间: \\\\ (Row A)^\\perp = Nul A  且  (Col A)^\\perp = Nul A^T Am×nAAAAT(RowA)=NulA  (ColA)=NulAT
证明如下:
Nul A表示A的零空间,由计算 A x = 0 Ax=0 Ax=0的解得到,因此,向量 x x x A A A中的每一行都正交。由于A的行生成行空间,故向量 x x x R o w A Row A RowA正交。反之,如果 x x x R o w A Row A RowA正交,那么 x x x当然与 A A A的每一行正交,因此 A x = 0 Ax=0 Ax=0,从而得证第一个结论。另一个,转置后可以同理得证。

关于行空间和列空间的一点补充

A = [ 1 2 3 1 1 1 2 1 1 2 3 1 ] ⟶ [ 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 ] = R A = \\left[ \\begin{matrix} 1 & 2 & 3 & 1 \\\\ 1 & 1 & 2 & 1 \\\\ 1 & 2 & 3 & 1 \\end{matrix} \\right] \\longrightarrow \\left[ \\begin{matrix} 1 & 0 & 1 & 1 \\\\ 0 & 1 & 1 & 0 \\\\ 0 & 0 & 0 & 0 \\end{matrix} \\right]=R A=111212323111100010110100=R

经过行变换后,没有改变的A的列之间的关系
A的列空间 ≠ \\neq = R的列空间
A的行空间 = = = R的行空间

A的列空间的基为A主元所在列 [ 1 1 1 ] , [ 2 1 2 ] \\left[ \\begin{matrix} 1 \\\\ 1 \\\\ 1 \\end{matrix} \\right], \\left[ \\begin{matrix} 2 \\\\ 1 \\\\ 2 \\end{matrix} \\right] 111,212
A的行空间的基为A/R主元所在行 [ 1 0 1 1 ] , [ 0 1 1 0 ] 或 者 [ 1 2 3 4 ] , [ 1 1 2 1 ] \\left[ \\begin{matrix} 1 & 0 &1 & 1 \\end{matrix} \\right], \\left[ \\begin{matrix} 0 & 1 &1 & 0 \\end{matrix} \\right] 或者 \\left[ \\begin{matrix}1 & 2 & 3 & 4 \\end{matrix} \\right], \\left[ \\begin{matrix} 1 & 1 & 2 & 1 \\end{matrix} \\right] [1011],[0110][1234],[1121]

以上是关于四个基本子空间的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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10-四个基本子空间

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麻省理工公开课:线性代数 第10课 四个基本子空间

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