十、 四个基本子空间
讨论矩阵 A m ∗ n A_{m*n} Am∗n的四个基本空间,m行 n列
1. 列空间 C ( A ) C(A) C(A) in R m R^m Rm
[ c o l 11 c o l 21 . . . c o l n 1 c o l 12 c o l 22 . . . c o l n 2 . . . . . . . . . . . . c o l 1 m c o l 23 . . . c o l n m ] ⏟ A [ a b . . . c ] ⏟ x = a ∗ c o l 1 + b ∗ c o l 2 + . . . + c ∗ c o l n \underbrace{\begin{bmatrix} col_{11}&col_{21}&...&col_{n1}\\ col_{12}&col_{22}&...&col_{n2}\\ ...&...&...&...\\ col_{1m}&col_{23}&...&col_{nm} \end{bmatrix}}_{A} \underbrace{\begin{bmatrix} a\\b\\...\\c \end{bmatrix}}_{x} =a*col_1+b*col_2+...+c*col_n A col11col12...col1mcol21col22...col23............coln1coln2...colnm x ab...c =a∗col1+b∗col2+...+c∗coln
其中 c o l 1 = [ c o l 11 c o l 12 . . . c o l 1 m ] col_1 = \begin{bmatrix} col_{11}\\ col_{12}\\ ...\\ col_{1m} \end{bmatrix} col1= col11col12...col1m ,表示矩阵 A m ∗ n A_{m*n} Am∗n的第一列。因为一行有m个元素,所以在 R m R^m Rm空间中
将矩阵的每一列,看成一个向量,他们的所有线性组合(数乘和加法)在一个子空间中,这个子空间,记为 C(A),即A的列空间。
维度为矩阵的秩,记 r r r
2. 零空间 N ( A ) N(A) N(A) in R n R^n Rn
矩阵A的零空间 :满足 Ax =0 的所有向量。
由之前的知识,矩阵 A A A,可以化简为 [ I F 0 0 ] \begin{bmatrix} I&F\\0&0 \end{bmatrix} [I0F0],得出零空间为 N ( A ) = N ( R ) = [ − F I ] N(A)=N(R)=\begin{bmatrix} -F\\I \end{bmatrix} N(A)=N(R)=[−FI]。
由于 A 一行有 n 个元素,所以 N ( A ) 一列有 n 个元素,所以 N ( A ) 在 R n 空间 由于A一行有n个元素,所以N(A)一列有n个元素,所以N(A) 在 R^n 空间 由于A一行有n个元素,所以N(A)一列有n个元素,所以N(A)在Rn空间
维度=自由列的个数= n − r n-r n−r
3. 行空间 C ( A T ) C(A^T) C(AT) in R n R^n Rn
矩阵 A A A的行空间 = 矩阵 A T A^T AT的列空间
之前进行矩阵消元时,矩阵 A A A化简得到矩阵 R = [ I F 0 0 ] R=\begin{bmatrix} I&F\\0&0 \end{bmatrix} R=[I0F0]。
矩阵 R 的列空间 C ( R ) ≠ C ( A ) 矩阵 R的列空间 C(R)\neq C(A) 矩阵R的列空间C(R)=C(A),但两者的行空间相同。
维度为 r r r。
4. 左零空间 N ( A T ) N(A^T) N(AT) in R m R^m Rm
由于
A T y = 0 ⇒ 两遍求转置 y T A T T = 0 ⇒ y T A ⏟ 左乘 = 0 A^Ty = 0 \xRightarrow{两遍求转置} y^T{A^T}^T = 0 \xRightarrow{} \underbrace{y^TA}_{\text{左乘}} = 0 ATy=0两遍求转置yTATT=0左乘 yTA=0
所以 N ( A T ) N(A^T) N(AT)称矩阵A的左零空间。
维度为 m − r m-r m−r。
综述
空间 | C ( A ) C(A) C(A) | C ( A T ) C(A^T) C(AT) | N ( A ) N(A) N(A) | N ( A T ) N(A^T) N(AT) |
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基 | 主列 | - | 特殊解 | - |
维度 | r r r | r r r | n − r n-r n−r | m − r m-r m−r |
性质 | 行空间与列空间维度相同,行秩=列秩 |
5. 新的向量空间
所有3x3的矩阵( M M M)
M M M的子空间: 所有上三角矩阵|| 对称矩阵|| 对角矩阵
子空间:满足其矩阵的线性组合(数乘、加减)都在其空间内