线性代数基础【3】向量
第一节 向量的概念与运算
一、基本概念
①向量

②向量的模(长度)

③向量的单位化

④向量的三则运算

⑤向量的内积

二、向量运算的性质
(一)向量三则运算的性质
- α + β = β + α
- α + (β + γ) = (α + β) + γ
- k (α + β) = kα + kβ
- (k + l) α = kα + lα
(二)向量内积运算的性质
- (α , β) = (β , α) = α^Tβ = β^Tα
- (α , α) = α^Ta = |α|^2 , 且(a,a)-0的充分必要条件是a=0
- (α , k1β1 + k2β2 + … + knβn) = k1(α1 , β1) + k2(α2 , β2) +… + kn(αn , βn)
- 若(α , β) = 0 ←→ a1b1 + a2b2 + … + anbn = 0, 称a,β正交,记为a⊥β,特别地,零向量与任何向量正交
第二节 向量组的相关性与线性表示
一、向量的相关性与线性表示理论的背景
对齐次线性方程组

及非齐次线性方程组


则方程组(I)(II)可以表示为如下向量形式:

向量的相关性与线性表示理论本质上就是以向量为工具对方程组理论进行描述
注意:
(1)设a1,a2,…,an为向量组,称 k1a1+k2a2+…+knan为向量组a1,a2,…,an的线性组合
(2)设a2,a2,…,an为向量组,b为一个向量,若存在一组数 k1,k2,…,kn,使得b=k1a1+k2a2+…+knan,称向量b可由向量组a1,a2,…,an线性表示
二、向量组相关性与线性表示的基本概念
①相关性
对齐次线性方程组
x1a1+x2a2+…+xnan=0 (*)
(1)若方程组()只有零解,即()成立当且仅当x1=x2=…=xn=0,称向量组a1,a2,…,an线性无关
(2)若方程组(*)有非零解,即存在不全为零的数 k1,k2,…,kn使得,k1a1+k2a2+…+knan=0,称向量组 a1,a2,…,az线性相关
②线性表示
对非齐次线性方程组
x1a1+x2a2+…+xnan=b (**)
(1)若方程组(**)有解,即存在常数k1,k2,…,kn,使得k1a1+k2a2+…+knan=b,称向量b可由向量组a1,a2,…,an线性表示;
(2)若方程组(**)无解,称向量b不可由向量组a1,a2,…,an线性表示
三、向量组相关性与线性表示的性质
性质1 向量组a1,a2,…,an线性相关的充分必要条件是向量组a1,a2,…,an中至少有一个向量可由其余向量线性表示
注意:
(1)一个向量线性相关的充分必要条件是该向量为零向量
(2)两个向量线性相关的充分必要条件是两个向量成比例
(3)含零向量的向量组一定线性相关
性质2 设a1,a2,…,an线性无关,则
(1)若a1,a2,…,an,b线性相关,则向量b可由a1,a2,…,an唯一线性表示
(2)a1,a2,…,an,b线性无关的充分必要条件是向量b不可由a1,a2,…,an线性表示
性质3 若一个向量组线性无关,则该向量组的任何部分向量组都线性无关
性质4 若向量组有一个部分向量组线性相关,则该向量组一定线性相关.
性质5 设a1,a2,…,an为n个n维向量,则a1,a2,…,an线性无关的充分必要条件是,|a1,a2,…,an|≠0
性质6 设a1,a2,…,an为n个m维向量,若m<n,则向量组a1,a2,…,an一定线性相关
注意:
(1)向量组中向量的个数对应齐次线性方程组未知数的个数,向量组中向量的个数越多,齐次线性方程组中未知数的个数就越多,齐次线性方程组产生自由变量的可能性也越大,从而齐次线性方程组有非零解的可能性增加,即向量组线性相关的可能性增加。故增加向量的个数后线性相关的可能性增加
(2)向量组中向量的维数对应齐次线性方程组方程的个数,维数越多,齐次线性方程组方程的个数越多,只有零解的可能性增加,即向量组线性无关的可能性增加,故增加向量的维数后线性无关的可能性增加
性质7 设向量组a’1,a’2,…,a’n为向量组a1,a2,…,an的扩充向量组(即添加维数后的向量组),若向量组a1,a2,…,an线性无关,则向量组a’1,a’2,…,a’n线性无关,反之不对
性质8 设a1,a2,…,an为两两正交的非零向量组,则a1,a2,…,an线性无关,反之不对.
第三节 向量组等价、向量组的极大线性无关组与向量组的秩
一、基本概念
①向量组等价

注意:等价的两个向量组所含的向量个数可能不同
②向量组的极大线性无关组与向量组的秩
设a1,a2,…,an为一组向量,若满足
(1)向量组a1,a2,…,an中存在r个向量线性无关;
(2)任意r+1个向量(不一定存在)一定线性相关,
称广个线性无关的向量组为向量组a1,a2,…,an的极大线性无关组,极大线性无关组中所含向量的个数称为向量组的秩.
注意:

二、向量组秩的性质

第四节 n维向量空间
一、基本概念
①n维向量空间
所有n维向量连同向量的加法及数与向量的乘法运算称为n维向量空间,记为R^n
②基
设Rn为n维向量空间,设a1,a2,…,an为Rn中的n个向量,若满足:
(1)a1,a2,…,an线性无关
(2)对任意的β∈R^n,β都可由向量组a1,a2,…,an线性表示
则称a1,a2,…,an为维向量空间R^n的基.
特别地,设a1,a2,…,an为n维向量空间R^n的基,如满足:
(1)a1,a2,…,an两两正交
(2)a1,a2,…,an都是单位向量
称a1,a2,…,an为n维向量空间R^n的正交规范基
③向量在基下的坐标
设a1,a2,…,an为n维向量空间Rn的基,β∈Rn,若B=k1a1+k2a2+…+knan,称(k1,k2,…,kn)为向量B在基a1,a2,…,an下的坐标
④过渡矩阵


二、基本性质

相关文章:
线性代数基础【3】向量
第一节 向量的概念与运算 一、基本概念 ①向量 ②向量的模(长度) ③向量的单位化 ④向量的三则运算 ⑤向量的内积 二、向量运算的性质 (一)向量三则运算的性质 α β β αα (β γ) (α β) γk (α β) kα kβ(k l) α kα lα (二)向量内积运…...
Spring Boot + MinIO 实现文件切片极速上传技术
文章目录 1. 引言2. 文件切片上传简介3. 技术选型3.1 Spring Boot3.2 MinIO 4. 搭建Spring Boot项目5. 集成MinIO5.1 配置MinIO连接信息5.2 MinIO配置类 6. 文件切片上传实现6.1 控制器层6.2 服务层6.3 文件切片上传逻辑 7. 文件合并逻辑8. 页面展示9. 性能优化与拓展9.1 性能优…...
uniapp中如何使用image图片
当在UniApp中使用图片时,可以通过<image>标签将图片显示在页面上。这个标签可以指定src属性来引用图片,并且可以通过mode属性来设置图片的显示模式。除此之外,还可以利用click事件来实现图片的点击事件。在编写代码时,要注意…...
docker-compose 安装gitlab
写在前面的话:docker-compose的文件是通用的,因此可以切换任意版本的gitlab的镜像版本。 往期docker-compose部署系列如: docker-compose语法格式docker-compose部署openldapdocker-compose 安装Sonar并集成gitlab 文章目录 1. 参考文档2. 环…...
到底是前端验证还是后端验证
背景 软件应用研发中, 前端验证还是后端验证这是意识与认知问题。鉴于某些入门同学还不清楚,我们再来看下: 一. 从软件行业来自国外 Q: 前端验证和后端验证都是对同一个数据的验证,有什么区别? A: 二者的目的不同&…...
AlignBench:量身打造的中文大语言模型对齐评测
对齐(Alignment),是指大语言模型(LLM)与人类意图的一致性。换言之,就是让LLM生成的结果更加符合人类的预期,包括遵循人类的指令,理解人类的意图,进而能产生有帮助的回答等…...
asp.net core 教程
asp.net core 教程 写在前面新建项目Get和PostGETPOST MVC-模型控制视图如何通俗理解MVCMVC架构---文件夹详解Connected ServicesPropertieswwwroot依赖项ControllersModelsViews 代码实例 API模型(前后端分离)前端代码后端代码 文件配置优先级优先级顺序…...
概率论1:下象棋问题(3.5)
每日小语 时刻望着他人的眼色行事,是腾飞不了的。自己怎么想就积极地去做,这是需要胆量的。——广中平佑 题目 甲、乙二人下象棋, 每局甲胜的概率为a,乙胜的概率为b. 为简化问题,设没有和局的情况,这意味着a b1. 设想…...
LLM调研笔记
这里写目录标题 LLM调研1. 外挂知识库2. 微调数据prompting和fine-tuning的对比 3. NLP的发展4. 大语言模型的涌现能力5. 大模型的几个关键技术6. 数据预处理7. 主流架构8. 模型训练9. 大模型的微调10. 大模型的使用11. 大模型的评估 LLM调研 大模型的不足:在特定的…...
K8S----RBAC
一、角色、绑定、用户 1、 Role 与ClusterRole 1、Role 总是要在一个命名空间中设置权限,当需要创建一个Role的时候必须指定命名空间; 2、ClusterRole 是非命名空间范围的,不受命名空间局限 2 、RoleBinding 与ClusterRoleBinding 1、RoleBinding 是受命名空间限制的 2、…...
HBase 超大表迁移、备份、还原、同步演练手册:全量快照 + 实时同步(Snapshot + Replication)不停机迁移方案
博主历时三年精心创作的《大数据平台架构与原型实现:数据中台建设实战》一书现已由知名IT图书品牌电子工业出版社博文视点出版发行,点击《重磅推荐:建大数据平台太难了!给我发个工程原型吧!》了解图书详情,…...
统计直线上2个点的分布占比
直线上有6个格子,向格子里扔2个石子,共有5种可能。 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 第1种两个石子是连着的,共有5个 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 …...
uniapp创建/运行/发布项目
1、产生背景----跨平台应用框架 在移动端各大App盛行的时代,App之间的竞争也更加激烈,他们执着于让一个应用可以做多个事情 所以就应运而生了小程序,微信小程序、支付宝小程序、抖音小程序等等基于App本身的内嵌类程序。 但是各大App他不可…...
洛谷 P2367 语文成绩 刷题笔记
P2367 语文成绩 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 差分 令a[i]为b[i]数组的前缀和 a[n]b[1]b[2]b[3].....b[n]; a[n-1]b[1]b[2]b[3].....b[n-1]; 构造差分数组 b[i]a[i]-a[i-1]; 有什么好处 当我们想对a[l]--a[r]范围内所有数据加上一个数x 不必循环 for(i…...
Opencv_CUDA实现推理图像前处理与后处理
Opencv_CUDA实现推理图像前处理与后处理 通过trt 或者 openvino部署深度学习算法时,往往会通过opencv的Mat及算法将图像转换为固定的格式作为输入openvino图像的前后处理后边将在单独的文章中写出今晚空闲搜了一些opencv_cuda的使用方法,在此总结一下前…...
Android.bp 和 Android.mk 的对应关系
参考 Soong 构建系统 Android.mk 转为 Android.bp 没有分支、循环等流程控制的简单的 Android.mk ,可以通过 androidmk 命令转化为 Android.bp source 、lunch 之后执行即可。 androidmk Android.mk > Android.bp对应关系 Android 13 ,build/soon…...
力扣-收集足够苹果的最小花园周长[思维+组合数]
题目链接 题意: 给你一个用无限二维网格表示的花园,每一个 整数坐标处都有一棵苹果树。整数坐标 (i, j) 处的苹果树有 |i| |j| 个苹果。 你将会买下正中心坐标是 (0, 0) 的一块 正方形土地 ,且每条边都与两条坐标轴之一平行。 给你一个整…...
【C语言】自定义类型:结构体深入解析(三)结构体实现位段最终篇
文章目录 📝前言🌠什么是位段?🌉 位段的内存分配🌉VS怎么开辟位段空间呢?🌉位段的跨平台问题🌠 位段的应⽤🌠位段使⽤的注意事项🚩总结 📝前言 本…...
基于Hexo+GitHub Pages 的个人博客搭建
基于HexoGitHub Pages 的个人博客搭建 步骤一:安装 Node.js 和 Git步骤二:创建Github Pages 仓库步骤二:安装 Hexo步骤三:创建 Hexo 项目步骤四:配置 Hexo步骤五:创建新文章步骤六:生成静态文件…...
7. 结构型模式 - 代理模式
亦称: Proxy 意图 代理模式是一种结构型设计模式, 让你能够提供对象的替代品或其占位符。 代理控制着对于原对象的访问, 并允许在将请求提交给对象前后进行一些处理。 问题 为什么要控制对于某个对象的访问呢? 举个例子ÿ…...
汽车生产虚拟实训中的技能提升与生产优化
在制造业蓬勃发展的大背景下,虚拟教学实训宛如一颗璀璨的新星,正发挥着不可或缺且日益凸显的关键作用,源源不断地为企业的稳健前行与创新发展注入磅礴强大的动力。就以汽车制造企业这一极具代表性的行业主体为例,汽车生产线上各类…...
稳定币的深度剖析与展望
一、引言 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,加密货币作为一种新兴的金融现象,正以前所未有的速度改变着我们对传统货币和金融体系的认知。然而,加密货币市场的高度波动性却成为了其广泛应用和普及的一大障碍。在这样的背景下,稳定…...
听写流程自动化实践,轻量级教育辅助
随着智能教育工具的发展,越来越多的传统学习方式正在被数字化、自动化所优化。听写作为语文、英语等学科中重要的基础训练形式,也迎来了更高效的解决方案。 这是一款轻量但功能强大的听写辅助工具。它是基于本地词库与可选在线语音引擎构建,…...
安卓基础(aar)
重新设置java21的环境,临时设置 $env:JAVA_HOME "D:\Android Studio\jbr" 查看当前环境变量 JAVA_HOME 的值 echo $env:JAVA_HOME 构建ARR文件 ./gradlew :private-lib:assembleRelease 目录是这样的: MyApp/ ├── app/ …...
高效线程安全的单例模式:Python 中的懒加载与自定义初始化参数
高效线程安全的单例模式:Python 中的懒加载与自定义初始化参数 在软件开发中,单例模式(Singleton Pattern)是一种常见的设计模式,确保一个类仅有一个实例,并提供一个全局访问点。在多线程环境下,实现单例模式时需要注意线程安全问题,以防止多个线程同时创建实例,导致…...
代码随想录刷题day30
1、零钱兑换II 给你一个整数数组 coins 表示不同面额的硬币,另给一个整数 amount 表示总金额。 请你计算并返回可以凑成总金额的硬币组合数。如果任何硬币组合都无法凑出总金额,返回 0 。 假设每一种面额的硬币有无限个。 题目数据保证结果符合 32 位带…...
SQL慢可能是触发了ring buffer
简介 最近在进行 postgresql 性能排查的时候,发现 PG 在某一个时间并行执行的 SQL 变得特别慢。最后通过监控监观察到并行发起得时间 buffers_alloc 就急速上升,且低水位伴随在整个慢 SQL,一直是 buferIO 的等待事件,此时也没有其他会话的争抢。SQL 虽然不是高效 SQL ,但…...
深度学习水论文:mamba+图像增强
🧀当前视觉领域对高效长序列建模需求激增,对Mamba图像增强这方向的研究自然也逐渐火热。原因在于其高效长程建模,以及动态计算优势,在图像质量提升和细节恢复方面有难以替代的作用。 🧀因此短时间内,就有不…...
GitFlow 工作模式(详解)
今天再学项目的过程中遇到使用gitflow模式管理代码,因此进行学习并且发布关于gitflow的一些思考 Git与GitFlow模式 我们在写代码的时候通常会进行网上保存,无论是github还是gittee,都是一种基于git去保存代码的形式,这样保存代码…...
MFC 抛体运动模拟:常见问题解决与界面美化
在 MFC 中开发抛体运动模拟程序时,我们常遇到 轨迹残留、无效刷新、视觉单调、物理逻辑瑕疵 等问题。本文将针对这些痛点,详细解析原因并提供解决方案,同时兼顾界面美化,让模拟效果更专业、更高效。 问题一:历史轨迹与小球残影残留 现象 小球运动后,历史位置的 “残影”…...
