线性子空间
外观
(重定向自子空间 (线性代数))
线性子空间(或向量子空间)在线性代数和相关的数学领域中是重要的。在没有混淆于其他子空间的时候通常简称为“子空间”。
定义
[编辑]在线性代数和其他数学相关领域,一个线性子空间(或向量子空间)U是给定域向量空间V的一个子集,并且它还是V的加法子群,同时,在纯量乘下回到自身,那么,V上运算在U上的限制导出U的向量空间结构,我们把U称为V上的向量(或线性)子空间。
定理
[编辑]设 V 是在域 K 上的向量空间,并设 W 是 V 的子集。则当且仅当它满足下列三个条件时,W 是个子空间:
- 零向量 0 在 W 中。
- 如果 u 和 v 是 W 的元素,则向量和 u + v 是 W 的元素。
- 如果 u 是 W 的元素而 c 是来自 K 的标量,则标量积 cu 是 W 的元素。
性质
[编辑]- 对于所有向量空间 V,集合 {0} 和 V 自身是 V 的子空间。
- 如果 V 是内积空间,则任何 V 的子空间的正交补也是子空间。
- 任意多个向量子空间的交集仍然是向量子空间。注意:两个子空间的并集未必是子空间。例如是V中任意两个线性无关的向量且,那么,∪不包含。
- 特征化子空间的一种方式它们闭合在线性组合下。就是说,W 是子空间,当且仅当所有 W 的(有限多个)元素的线性组合也属于 W。子空间的定理中条件 2 和 3 是最基本的线性组合。
例子
[编辑]例子 I: 设域 K 是实数的集合 R,并设向量空间 V 是欧几里得空间 R3。 取 W 为最后的分量是 0 的 V 中所有向量的集合。则 W 是 V 的子空间。
证明:
- 给定 W 中 u 和 v,它们可以表达为 u = (u1,u2,0) 和 v = (v1,v2,0)。则 u + v = (u1+v1,u2+v2,0+0) = (u1+v1,u2+v2,0)。因此 u + v 也是 W 的元素。
- 给定 W 中 u 和 R 中标量 c,如果 u = (u1,u2,0),则 cu = (cu1, cu2, c0) = (cu1,cu2,0)。因此 cu 也 是 W 的元素。
例子 II: 设域是 R,设向量空间是欧几里得几何 R2。取 W 为 R2 的使得 x = y 的所有点 (x,y) 的集合。则 W 是 R2 的子空间。
证明:
- 设 p = (p1,p2) 且 q = (q1,q2) 是 W 的元素,就是说,在平面上的点使得 p1 = p2 且 q1 = q2。则 p + q = (p1+q1,p2+q2);因为 p1 = p2 且 q1 = q2,则 p1 + q1 = p2 + q2,所以 p + q 是 W 的元素。
- 设 p = (p1,p2) 是 W 的元素,就是在平面中点使得 p1 = p2,并设 c 是 R 中的标量。则 cp = (cp1,cp2);因为 p1 = p2,则 cp1 = cp2,所以 cp 是 W 的元素。
一般的说,欧几里得空间 Rn 的定义自齐次线性方程的任何子集都生成子空间。在几何上说,这些子空间是穿过点0的一些点、直线、平面。
子空间上的运算
[编辑]给定向量空间V的子空间 U 和 W,则它们的交集 U ∩ W := {v∈V: v ∈ U 且 v ∈ W} 也是 V 的子空间。
证明:
- 设 v 和 w 是 U ∩ W 的元素。则 v 和 w 属于 U 和 W 二者。因为 U 是子空间,则 v + w 属于 U。类似的,因为 W 是子空间,则 v + w 属于 W。所以 v + w 属于 U ∩ W。
- 设 v 属于 U ∩ W,并设 c 是标量。则 v 属于 U 和 W 二者。因为 U 和 W 是子空间,cv 属于 U 和 W 二者。
进一步的,和
是一个 V 的子空间。U ∩ W 和 U + W 的维度满足
- 。
外部链接
[编辑]- MIT Linear Algebra Lecture on the Four Fundamental Subspaces at Google Video, from MIT OpenCourseWare
- Vector subspace. PlanetMath.
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