当前位置: 首页 > news >正文

【高等代数笔记】线性空间(十-十三)

3. 线性空间

3.12 向量组的秩的应用

【命题3】向量组 α 1 , . . . , α s \boldsymbol{\alpha}_{1},...,\boldsymbol{\alpha}_{s} α1,...,αs线性无关 ⇔ rank { α 1 , . . . , α s } = s \Leftrightarrow \text{rank}\{\boldsymbol{\alpha}_{1},...,\boldsymbol{\alpha}_{s}\}=s rank{α1,...,αs}=s

【证】向量组 α 1 , . . . , α s \boldsymbol{\alpha}_{1},...,\boldsymbol{\alpha}_{s} α1,...,αs线性无关 ⇔ \Leftrightarrow 向量组 α 1 , . . . , α s \boldsymbol{\alpha}_{1},...,\boldsymbol{\alpha}_{s} α1,...,αs本身就是向量组 α 1 , . . . , α s \boldsymbol{\alpha}_{1},...,\boldsymbol{\alpha}_{s} α1,...,αs的一个极大线性无关组 ⇔ rank { α 1 , . . . , α s } = s \Leftrightarrow \text{rank}\{\boldsymbol{\alpha}_{1},...,\boldsymbol{\alpha}_{s}\}=s rank{α1,...,αs}=s



【命题4】向量组(1)可以由向量组(2)线性表出,则 rank ( 1 ) ≤ rank ( 2 ) \text{rank}(1)\le\text{rank}(2) rank(1)rank(2)

【证】取向量组(1)的一个极大线性无关组(1)‘,取向量组(2)的一个极大线性无关组(2)’, ( 1 ) ≅ ( 1 ) ′ , ( 2 ) ≅ ( 2 ) ′ (1)\cong (1)',(2)\cong (2)' (1)(1),(2)(2),所以(1)'可以由(1)线性表出,又向量组(1)可以由向量组(2)线性表出,又由于(2)可以由(2)'线性表出(极大线性无关组和原向量组互相线性表出),则(1)'可以由(2)'线性表出。(1)'线性无关,根据上节课的推论1,(1)'的所含向量的个数小于等于(2)'的向量个数,即 rank ( 1 ) ≤ rank ( 2 ) \text{rank}(1)\le\text{rank}(2) rank(1)rank(2)
【注】【推论1】【引理1的逆否命题】设向量组 { β 1 , β 2 , . . . , β r } \{\boldsymbol{\beta}_{1},\boldsymbol{\beta}_{2},...,\boldsymbol{\beta}_{r}\} {β1,β2,...,βr}可以由 { α 1 , α 2 , . . . , α s } \{\boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{s}\} {α1,α2,...,αs}线性表出,如果 { β 1 , β 2 , . . . , β r } \{\boldsymbol{\beta}_{1},\boldsymbol{\beta}_{2},...,\boldsymbol{\beta}_{r}\} {β1,β2,...,βr}线性无关,那么 r ≤ s r\le s rs

【推论4】等价的向量组有相等的秩。

3.13 线性空间子集线性相关性

V 是 \textbf{V}是 V数域 K \textbf{K} K上任意一个线性空间
【定义1】 V \textbf{V} V的一个有限子集 { α 1 , . . . , α s } \{\boldsymbol{\alpha}_{1},...,\boldsymbol{\alpha}_{s}\} {α1,...,αs}线性相(无)关 : ⇔ :\Leftrightarrow :⇔向量组 α 1 , . . . , α s \boldsymbol{\alpha}_{1},...,\boldsymbol{\alpha}_{s} α1,...,αs线性相(无)关
V \textbf{V} V的一个无限子集 S \textbf{S} S线性相(无)关 : ⇔ S :\Leftrightarrow\textbf{S} :⇔S有一个有限子集是线性相关
从而 V \textbf{V} V的无限子集 S \textbf{S} S线性无关 : ⇔ S :\Leftrightarrow\textbf{S} :⇔S的任何一个有限子集都线性无关

3.14 线性空间的基

平面上任何一个向量都可以由两个不共线的向量线性表示,则这两个向量称为基。
【定义2】假设 V \textbf{V} V是数域 K \textbf{K} K上的线性空间, V \textbf{V} V的一个子集 S \textbf{S} S如果满足下面两个条件:
(1) S \textbf{S} S是线性无关的;
(2) V \textbf{V} V中任意一个向量可以由 S \textbf{S} S中的有限多个向量线性表出。
S \textbf{S} S V \textbf{V} V的一个
【注】在定义2中,若 S \textbf{S} S就是一个有限子集 { α 1 , α 2 , . . . , α s } \{\boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{s}\} {α1,α2,...,αs},则向量组 α 1 , α 2 , . . . , α s \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{s} α1,α2,...,αs V \textbf{V} V的一个有序基(向量组是有次序的)。空集 ∅ \emptyset 定义成线性无关, { 0 } \{\boldsymbol{0}\} {0}的一个基就是空集,即只含零向量的线性空间是空集。

【定理1】任何一个数域上的任一线性空间都有一个基。
(证明是下册的,不作为教学要求)

【定义3】若 V \textbf{V} V有一个基是有限子集,则称 V \textbf{V} V有限维的,若 V \textbf{V} V有一个基是无限子集,则称 V \textbf{V} V无限维的
【定理2】若 V \textbf{V} V是有限维的( V \textbf{V} V有一个基是有限子集 { α 1 , α 2 , . . . , α n } \{\boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{n}\} {α1,α2,...,αn}),则 V \textbf{V} V的任意两个基所含向量的个数相等。

【证】 V \textbf{V} V有一个基是有限子集 { α 1 , α 2 , . . . , α n } \{\boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{n}\} {α1,α2,...,αn},任取 V \textbf{V} V的另外一个基 S \textbf{S} S,用反证法,假如 S \textbf{S} S所含向量的个数 > n >n >n,则 S \textbf{S} S中可取 n + 1 n+1 n+1个(个数大于 n n n,至少有 n + 1 n+1 n+1个向量)向量 β 1 , β 2 , . . . , β n + 1 \boldsymbol{\beta}_{1},\boldsymbol{\beta}_{2},...,\boldsymbol{\beta}_{n+1} β1,β2,...,βn+1,则 β 1 , β 2 , . . . , β n + 1 \boldsymbol{\beta}_{1},\boldsymbol{\beta}_{2},...,\boldsymbol{\beta}_{n+1} β1,β2,...,βn+1可以由基 α 1 , α 2 , . . . , α n \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{n} α1,α2,...,αn线性表出,因此根据引理1得 β 1 , β 2 , . . . , β n + 1 \boldsymbol{\beta}_{1},\boldsymbol{\beta}_{2},...,\boldsymbol{\beta}_{n+1} β1,β2,...,βn+1线性相关,但是 S \textbf{S} S是基, β 1 , β 2 , . . . , β n + 1 \boldsymbol{\beta}_{1},\boldsymbol{\beta}_{2},...,\boldsymbol{\beta}_{n+1} β1,β2,...,βn+1线性无关,矛盾。
S \textbf{S} S所含向量的个数小于等于 n n n
S = { β 1 , β 2 , . . . , β m } , m ≤ n \textbf{S}=\{\boldsymbol{\beta}_{1},\boldsymbol{\beta}_{2},...,\boldsymbol{\beta}_{m}\},m\le n S={β1,β2,...,βm},mn
因为 { β 1 , β 2 , . . . , β m } \{\boldsymbol{\beta}_{1},\boldsymbol{\beta}_{2},...,\boldsymbol{\beta}_{m}\} {β1,β2,...,βm} { α 1 , α 2 , . . . , α n } \{\boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{n}\} {α1,α2,...,αn}都是基,则二者可以互相线性表出且它们都是线性无关的,即 { β 1 , β 2 , . . . , β m } ≅ { α 1 , α 2 , . . . , α n } \{\boldsymbol{\beta}_{1},\boldsymbol{\beta}_{2},...,\boldsymbol{\beta}_{m}\}\cong \{\boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{n}\} {β1,β2,...,βm}{α1,α2,...,αn}
由等价的线性无关的向量组它们所含的向量个数相等
m = n m=n m=n
证毕.
【注】【引理1】设向量组 { β 1 , β 2 , . . . , β r } \{\boldsymbol{\beta}_{1},\boldsymbol{\beta}_{2},...,\boldsymbol{\beta}_{r}\} {β1,β2,...,βr}可以由向量组 { α 1 , α 2 , . . . , α s } \{\boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{s}\} {α1,α2,...,αs}线性表出,如果 r > s r>s r>s,那么 { β 1 , β 2 , . . . , β r } \{\boldsymbol{\beta}_{1},\boldsymbol{\beta}_{2},...,\boldsymbol{\beta}_{r}\} {β1,β2,...,βr}一定线性相关。

【推论1】若 V \textbf{V} V是无限维的线性空间,则 V \textbf{V} V的任何一个基都是无限子集。
【证】用反证法,假如 V \textbf{V} V有一个基是有限子集,则根据定理2的证明知, V \textbf{V} V的任何一个基所含向量个数都为 n n n,这与 V \textbf{V} V是无限维的矛盾。

3.15 线性空间的维数

【定义4】设 V \textbf{V} V是有限维的,则把 V \textbf{V} V的一个基所含向量的个数称为 V \textbf{V} V维数,记作 dim ⁡ K V \dim_{\textbf{K}}\textbf{V} dimKV dim ⁡ V \dim\textbf{V} dimV,若 V \textbf{V} V是无限维的,把 V \textbf{V} V的维数记作 dim ⁡ V = ∞ \dim \textbf{V}=\infty dimV=,只含零向量的线性空间 { 0 } \{\boldsymbol{0}\} {0}的维数为0.
【命题1】设 V \textbf{V} V n n n维线性空间,即 dim ⁡ V = n \dim \textbf{V}=n dimV=n,则 V \textbf{V} V中任意 n + 1 n+1 n+1个向量都线性相关。(根据定理2的证明过程就能得到)
【定义】设 dim ⁡ V = n \dim \textbf{V}=n dimV=n,取 V \textbf{V} V的一个基 α 1 , α 2 , . . . , α n \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{n} α1,α2,...,αn,则 V \textbf{V} V中任一向量 α = a 1 α 1 + a 2 α 2 + . . . + a n α n \boldsymbol\alpha=a_{1}\boldsymbol{\alpha}_{1}+a_{2}\boldsymbol{\alpha}_{2}+...+a_{n}\boldsymbol{\alpha}_{n} α=a1α1+a2α2+...+anαn,又因为基是线性无关的,且表出方式唯一,把它的系数组成列向量 ( a 1 a 2 ⋮ a n ) \begin{pmatrix} a_{1} \\ a_{2} \\ \vdots \\ a_{n} \end{pmatrix} a1a2an 记作 α \boldsymbol\alpha α在基 α 1 , α 2 , . . . , α n \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{n} α1,α2,...,αn下的坐标
【例】几何空间中三个不共面的向量就是一个基。从而几何空间是3维的;过顶点 O O O的平面 π \pi π2维的;过顶点 O O O的任意一条直线 l l l,过顶点 O O O的直线 l l l1维的。

3.16 线性无关向量组与基

【例】数域 K n \textbf{K}^{n} Kn中,向量组 ε 1 = ( 1 0 ⋮ 0 ) , ε 2 = ( 0 1 ⋮ 0 ) , . . . , ε n = ( 0 0 ⋮ 1 ) \boldsymbol\varepsilon_{1}=\begin{pmatrix} 1 \\ 0 \\ \vdots \\ 0 \end{pmatrix},\boldsymbol\varepsilon_{2}=\begin{pmatrix} 0 \\ 1 \\ \vdots \\ 0 \end{pmatrix},...,\boldsymbol\varepsilon_{n}=\begin{pmatrix} 0 \\ 0 \\ \vdots \\ 1 \end{pmatrix} ε1= 100 ,ε2= 010 ,...,εn= 001 是线性无关的。(拼起来成矩阵求行列式,行列式不等于0,线性无关,或者从线性无关定义也可证明)
α = ( a 1 0 ⋮ 0 ) = ( 0 a 2 ⋮ 0 ) + ( 0 0 ⋮ a n ) + . . . + ( a 1 a 2 ⋮ a n ) = a 1 ξ 1 + a 2 ξ 2 + . . . + a n ξ n \boldsymbol\alpha=\begin{pmatrix} a_1 \\ 0 \\ \vdots \\ 0 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 0 \\ a_2 \\ \vdots \\ 0 \end{pmatrix}+\begin{pmatrix} 0 \\ 0 \\ \vdots \\ a_n \end{pmatrix}+...+\begin{pmatrix} a_1 \\ a_2 \\ \vdots \\ a_n \end{pmatrix}=a_{1}\boldsymbol{\xi}_{1}+a_{2}\boldsymbol{\xi}_{2}+...+a_{n}\boldsymbol{\xi}_{n} α= a100 = 0a20 + 00an +...+ a1a2an =a1ξ1+a2ξ2+...+anξn
因此 ξ 1 , ξ 2 , . . . , ξ n \boldsymbol{\xi}_{1},\boldsymbol{\xi}_{2},...,\boldsymbol{\xi}_{n} ξ1,ξ2,...,ξn K n \textbf{K}^{n} Kn的一个基(称为标准基),任意一个向量 α \boldsymbol\alpha α在这个基下的坐标为 ( a 1 , a 2 , . . . , a n ) = α (a_{1},a_{2},...,a_{n})=\boldsymbol\alpha (a1,a2,...,an)=α
【命题2】 dim ⁡ V = n \dim \textbf{V}=n dimV=n,则 V \textbf{V} V中任意 n n n个线性无关的向量都是 V \textbf{V} V的一个基。
【证】设 α 1 , . . . , α n \boldsymbol\alpha_{1},...,\boldsymbol\alpha_{n} α1,...,αn线性无关,任取 β ∈ V \boldsymbol\beta\in\textbf{V} βV,则根据命题1 α 1 , . . . , α n , β \boldsymbol\alpha_{1},...,\boldsymbol\alpha_{n},\boldsymbol\beta α1,...,αn,β线性相关,根据第三节命题2, V \textbf{V} V中任意一个向量 β \boldsymbol\beta β可以由 α 1 , . . . , α n \boldsymbol\alpha_{1},...,\boldsymbol\alpha_{n} α1,...,αn线性表出,因此 α 1 , . . . , α n \boldsymbol\alpha_{1},...,\boldsymbol\alpha_{n} α1,...,αn就是 V \textbf{V} V的一个基
【注】第三节命题2:设向量组 α 1 , α 2 , . . . , α s \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{s} α1,α2,...,αs线性无关,如果将 β \boldsymbol{\beta} β添加到上述向量组成为一个新的向量组 α 1 , α 2 , . . . , α s , β \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{s},\boldsymbol{\beta} α1,α2,...,αs,β,这个新的向量组如果线性相关,那么 β \beta β可以由向量组 α 1 , α 2 , . . . , α s \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{s} α1,α2,...,αs线性表出。
【命题3】设 dim ⁡ V = n \dim\textbf{V}=n dimV=n,若 V \textbf{V} V中每一个向量可以由向量组 α 1 , α 2 , . . . , α n \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{n} α1,α2,...,αn线性表出,则 α 1 , α 2 , . . . , α n \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{n} α1,α2,...,αn V \textbf{V} V的一个基。

【证】取 V \textbf{V} V的一个基 δ 1 , . . . , δ n \boldsymbol{\delta}_{1},...,\boldsymbol{\delta}_{n} δ1,...,δn,由已知条件, δ 1 , . . . , δ n \boldsymbol{\delta}_{1},...,\boldsymbol{\delta}_{n} δ1,...,δn可以由 α 1 , α 2 , . . . , α n \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{n} α1,α2,...,αn线性表出,于是 rank { δ 1 , . . . , δ n } ≤ rank { α 1 , α 2 , . . . , α n } \text{rank}\{\boldsymbol{\delta}_{1},...,\boldsymbol{\delta}_{n}\}\le \text{rank}\{\boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{n}\} rank{δ1,...,δn}rank{α1,α2,...,αn}
由于 δ 1 , . . . , δ n \boldsymbol{\delta}_{1},...,\boldsymbol{\delta}_{n} δ1,...,δn是基,则其线性无关,即 n = rank { δ 1 , . . . , δ n } ≤ rank { α 1 , α 2 , . . . , α n } ≤ n n=\text{rank}\{\boldsymbol{\delta}_{1},...,\boldsymbol{\delta}_{n}\}\le \text{rank}\{\boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{n}\}\le n n=rank{δ1,...,δn}rank{α1,α2,...,αn}n
所以 rank { α 1 , α 2 , . . . , α n } = n \text{rank}\{\boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{n}\}=n rank{α1,α2,...,αn}=n
从而 α 1 , α 2 , . . . , α n \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{n} α1,α2,...,αn线性无关,又因为 V \textbf{V} V中每一个向量可以由向量组 α 1 , α 2 , . . . , α n \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{n} α1,α2,...,αn线性表出
因此 α 1 , α 2 , . . . , α n \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{n} α1,α2,...,αn V \textbf{V} V的一个基。

【命题4】设 dim ⁡ V = n \dim \textbf{V}=n dimV=n,则 V \textbf{V} V中任意一个线性无关的向量组都可以扩充成 V \textbf{V} V的一个基。

【证】设 α 1 , α 2 , . . . , α s \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{s} α1,α2,...,αs线性无关
s = n s=n s=n,则根据命题2 α 1 , α 2 , . . . , α n \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{n} α1,α2,...,αn就是 V \textbf{V} V的一个基;
s < n s<n s<n,则 α 1 , α 2 , . . . , α s \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{s} α1,α2,...,αs不是一个基,从而 V \textbf{V} V中有向量 β 1 \boldsymbol\beta_{1} β1不能由 α 1 , α 2 , . . . , α s \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{s} α1,α2,...,αs线性表出,于是 α 1 , α 2 , . . . , α s , β 1 \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{s},\boldsymbol\beta_{1} α1,α2,...,αs,β1必定线性无关(因为如果它线性相关,又 α 1 , α 2 , . . . , α s \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{s} α1,α2,...,αs线性无关,则 β 1 \boldsymbol\beta_{1} β1可由 α 1 , α 2 , . . . , α s \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{s} α1,α2,...,αs线性表出,与 β 1 \boldsymbol\beta_{1} β1不能由 α 1 , α 2 , . . . , α s \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{s} α1,α2,...,αs线性表出矛盾)
s + 1 < n s+1<n s+1<n,依次下去,找到一个线性无关的就添进来,直到向量个数为 n n n α 1 , α 2 , . . . , α s , β 1 , . . . , β r \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{s},\boldsymbol\beta_{1},...,\boldsymbol\beta_{r} α1,α2,...,αs,β1,...,βr线性无关
s + r = n s+r=n s+r=n,因此 α 1 , α 2 , . . . , α s , β 1 , . . . , β r \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{s},\boldsymbol\beta_{1},...,\boldsymbol\beta_{r} α1,α2,...,αs,β1,...,βr V \textbf{V} V的一个基。

【命题5】设 dim ⁡ V , W \dim\textbf{V},\textbf{W} dimV,W V \textbf{V} V的一个子空间,则 dim ⁡ W ≤ dim ⁡ V \dim\textbf{W}\le\dim\textbf{V} dimWdimV
dim ⁡ W = dim ⁡ V \dim\textbf{W}=\dim\textbf{V} dimW=dimV在,则 W = V \textbf{W}=\textbf{V} W=V

【证】根据命题4,取 W \textbf{W} W一个基 α 1 , α 2 , . . . , α m \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{m} α1,α2,...,αm可以扩充成 V \textbf{V} V的一个基础,即 α 1 , α 2 , . . . , α m , α m + 1 , . . . , α n \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{m},\boldsymbol\alpha_{m+1},...,\boldsymbol\alpha_{n} α1,α2,...,αm,αm+1,...,αn dim ⁡ W ≤ dim ⁡ V \dim\textbf{W}\le\dim\textbf{V} dimWdimV
再证若 dim ⁡ W = dim ⁡ V \dim\textbf{W}=\dim\textbf{V} dimW=dimV在,则 W = V \textbf{W}=\textbf{V} W=V
W \textbf{W} W中一个基 α 1 , α 2 , . . . , α n \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{n} α1,α2,...,αn,从而 α 1 , α 2 , . . . , α n \boldsymbol{\alpha}_{1},\boldsymbol{\alpha}_{2},...,\boldsymbol{\alpha}_{n} α1,α2,...,αn V \textbf{V} V的一个基,于是 V \textbf{V} V中任一向量 β = b 1 α 1 + . . . + b n α n ∈ W \boldsymbol\beta=b_{1}\boldsymbol\alpha_{1}+...+b_{n}\boldsymbol\alpha_{n}\in\textbf{W} β=b1α1+...+bnαnW,从而 V ⊂ W \textbf{V}\subset\textbf{W} VW W ⊂ V \textbf{W}\subset\textbf{V} WV,所以 V = W \textbf{V}=\textbf{W} V=W


http://www.mrgr.cn/news/35710.html

相关文章:

  • 仪表板展示|DataEase看中国:历年双十一电商销售数据分析
  • 应用jar包使用skywalking8(Tongweb7嵌入式p11版本 by lqw)
  • 在C++上实现反射用法
  • Rocky linux8 安装php8.0
  • 【ubuntu】Geogebra
  • python入门3
  • 国产操作系统
  • MySQL的乐观锁、悲观锁机制及实现
  • 葡萄城亮相2024全球产品经理大会,共探创新之旅
  • 公司用什么软件监控电脑?分享6个常见的电脑监控软件,赶紧Get吧!
  • mac-m1安装nvm,docker,miniconda
  • 电商时代,品牌控价的新征程
  • 9.创新与未来:ChatGPT的新功能和趋势【9/10】
  • 牛客小白月赛101(下)
  • 人工智能与网络安全
  • 网络编程,端口号,网络字节序,udp
  • Logback 基本概念
  • Python 解析 html
  • 如何玩转生成式RAG工具LangChain,轻松构建应用程序?看这一篇就够了!
  • 2024最新Linux发行版,Kali Linux迎来劲敌,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
  • 网络资源模板--Android Studio 零食工坊(商城)
  • 【Kubernetes】常见面试题汇总(三十七)
  • OpenCVSharp中的图像金字塔详解
  • 问:JAVA中唤醒阻塞的线程有哪些?
  • SysML图例-核聚变
  • SAM核心代码注释总结