线性空间与欧式空间论文

第六章 线性空间和欧式空间 §1 线性空间及其同构

一 线性空间的定义

设V是一个非空集合，K是一个数域，在集合V的元素之间定义了一种代数运算，叫做加法；这就是说，给出了一个法则，对于V中任意两个元素?和?，在V中都有唯一的一个元素?与他们对应，成为?与?的和，记为?????。在数域K与集合V的元素之间还定义了一种运算，叫做数量乘法，即对于数域K中任一数k与V中任一元素?，在V中都有唯一的一个元素?与他们对应，称为k与?的数量乘积，记为??k?，如果加法与数量乘法满足下述规则，那么V称为数域K上的线性空间。 加法满足下面四条规则：

1）???????；交换律

2）(???)?????(???)；结合律

3）在V中有一个元素0，对于V中任一元素?都有??0??（具有这个性质的元素0称为V的零元素）； 存在零元

4）对于V中每一个元素?，都有V中的元素，使得????0（?称为?的负元素）.存在负元 数量乘法满足下面两条规则：

5）1???； 存在1元 6）k(l?)?(kl)?. 数的结合律 数量乘法与加法满足下面两条规则：

7）(k?l)??k??l?； 数的分配律 8）

第六章 线性空间自测题

一、判断题(正确的结论打“√”，并给出简单证明，错误的打“×”，试给出反例)

1、定义在整数集上的实函数全体，按通常函数的运算构成实数域上的线性空间。 ( ) 2、设W是线性空间V的子空间，若存在?,??V，但??W且??W，则必有????W

( )

3、若线性空间V的任一向量均可由线性无关的向量组?1,?2,?,?r线性表出，则

dimV?r。 ( )

4、设由基?1,?2,?,?n过渡到基?1,?2,?,?n的矩阵为A，由基?1,?2,?,?n过渡到基

?1,?2,?,?n的矩阵为B，则由?1,?2,?,?n过渡到?1,?2,?,?n的矩阵为AB。

( )

5、设V是一个线性空间，且V?{0}，则它不能表示为它的两个非平凡子空间的并集。

( )

6、设由?1,?2,?,?n是线性空间V的一组基，则?1??2,?2??3,?,?n?1??n,?n??

线性空间综述

高等工程数学

一、 线性空间的综述

1、线性空间相关定义

简单的说，线性空间是这样一种集合，其中任意两元素相加可构成此集合内的另一元素，任意元素与任意数（可以是实数也可以是复数，也可以是任意给定域中的元素）相乘后得到此集合内的另一元素。

2、域的概念 设F是一个非空集合，在F中定义加法和乘法两种运算，且这两种运算对F来说是封闭的，也就是说，对F中的任意两个元素a，b，a+b和ab仍属于F，如果加法和乘法运算满足以下运算规则，则称F对所规定的加法和乘法运算作成一个域：

1.（加法交换律）对F中任意两个元素a，b，有

a+b=b+a

2.（加法结合律）对F中任意三个元素a，b，c，有

(a+b)+c=a+(b+c)

3.（存在0元）F中存在一个元素，我们把它记作0，使得对F中的任意元素a，有

a+0=a

4.（存在负元）对F中的任意元素a，在F中存在一个元素，我们把它记作-a，有 a+(-a)=0

5.（乘法交换律）对F中任意两个元素a，b，有

ab=ba

6.（乘法结合律）对F中任意三个元素a，b，c，有

(ab)c=a(bc)

7.（存在单位元）F中存在一个≠0的元素，我们把它记作e，使得对F中的任意元素a，有

ae=a

8.（存在逆元）对F中任意≠0的元素a

线性空间的同构

由前面的讨论知道，给定数域F上的n维线性空间V的一个基?1,?2,V中的任意一个向量x由?1,?2,,?n后，

,?n唯一线性表示，即存在唯一的

,?n]a。反之，对任意一个向量,?n]a，所以在线性空间V和Fn之

a??a1a2an??Fn，使得x?[?1,?2,Ta?Fn，存在唯一的x?V，使得x?[?1,?2,间存在一一的线性映射。这样，V的一些性质在Fn中会有所体现，所以研究Fn的属性将对V中的问题有所刻画，由此我们给出同构的概念。

定义1 设U,V是数域F上的线性空间，T是从U到V的线性映射，如果T是一一映射且为满射，则称T为从U到V的同构映射。若线性空间U,V之间存在同构映射，则称U,V同构。若T为从U到U的同构映射，则称T为U的自同构映射。

例1 数域F上的n维线性空间V与Fn同构。

?01?22TR?x?R例2 定义T(x)??，，则为的自同构映射。 x??10?定理1 设T为从数域F上的线性空间U到V的线性映射，且为满射，则T为

U到V的同构映射充分必要条件是若T(x)??v有x??u。

证明 必要性 设T为U到V的同构映射，由于T是一一映射及T(?u)??v，故

有若T(x)??v，则x??u。

充分性 只

第七章 线性空间与线性变换

第三章在向量与线性运算的基础上引入了n维向量空间的概念。本章我们把向量空间推广到更一般的情形，得到线性代数的一个基本概念——线性空间；然后介绍线性空间中的一种最基本变换——线性变换。

§1 线性空间的定义与性质

首先引入数域的概念。

定义1：设P是包含0和1的数集，如果P中任意两个数的和、差、积、商(除数不为零)均在P内，则称P为一个数域。

显然有理数集Q、实数集R和复数集C都是数域。

定义2：设V是一个非空集合，P是一个数域。在集合V的元素之间定义加法运算，即对于V中任意两个元素?与?，在V中有唯一的元素???与它们对应，称为?与?的和；且该加法运算满足：

(1) (交换律) ??????? (2) (结合律) ??(???)?(???)?? (3) (零元素) 存在元素0，对V中任一元素?，都有??0?? (1.1) (4) (负元素) 对V中每一个元素?，存在?的负元素?，使????0

在集合V的元素与数域P的数之间定义数乘运

第二章 度量空间与赋范线性空间

第2章 度量空间与赋范线性空间

度量空间在泛函分析中是最基本的概念。事实上，它是n维欧几里得空间Rn的推广，它为统一处理分析学各分支的重要问题提供了一个共同的基础。它研究的范围非常广泛，包括了在工程技术、物理学、数学中遇到的许多很有用的函数空间。因而，度量空间理论已成为从事科学研究所不可缺少的知识。 2.1 度量空间的基本概念 2.1.1 距离（度量）空间的概念

在微积分中，我们研究了定义在实数空间R上的函数，在研究函数的分析性质，如连续性，可微性及可积性中，我们利用了R上现有的距离函数d，即对

x,y?R,d(x,y)?x?y。度量是上述距离的一般化：用抽象集合X代替实数集，

并在X上引入距离函数，满足距离函数所具备的几条基本性质。

【定义2.1】 设X是一个非空集合，?(?,?)：X?X??0,??是一个定义在直积X?X上的二元函数，如果满足如下性质：

（1） 非负性 x,y?X,?(x,y)?0,?(x,y?0?x?y； （2） 对称性 x,y?X,?(x,y)??(y,x)

（3） 三角不等式 x,y,z?X,?(x,y)??(x,z)??(z,y)；

则称?(x,y)是X

第二章 度量空间与赋范线性空间

第2章 度量空间与赋范线性空间

度量空间在泛函分析中是最基本的概念。事实上，它是n维欧几里得空间Rn的推广，它为统一处理分析学各分支的重要问题提供了一个共同的基础。它研究的范围非常广泛，包括了在工程技术、物理学、数学中遇到的许多很有用的函数空间。因而，度量空间理论已成为从事科学研究所不可缺少的知识。 2.1 度量空间的基本概念 2.1.1 距离（度量）空间的概念

在微积分中，我们研究了定义在实数空间R上的函数，在研究函数的分析性质，如连续性，可微性及可积性中，我们利用了R上现有的距离函数d，即对

x,y?R,d(x,y)?x?y。度量是上述距离的一般化：用抽象集合X代替实数集，并在X上引入距离函数，满足距离函数所具备的几条基本性质。

【定义2.1】 设X是一个非空集合，?(?,?)：X?X??0,??是一个定义在直积X?X上的二元函数，如果满足如下性质：

（1） 非负性 x,y?X,?(x,y)?0,?(x,y?0?x?y； （2） 对称性 x,y?X,?(x,y)??(y,x)

（3） 三角不等式 x,y,z?X,?(x,y)??(x,z)??(z,y)；

则称?(x,y)是X

第七章 线性空间与线性变换

第三章在向量与线性运算的基础上引入了n维向量空间的概念。本章我们把向量空间推广到更一般的情形，得到线性代数的一个基本概念——线性空间；然后介绍线性空间中的一种最基本变换——线性变换。

§1 线性空间的定义与性质

首先引入数域的概念。

定义1：设P是包含0和1的数集，如果P中任意两个数的和、差、积、商(除数不为零)均在P内，则称P为一个数域。

显然有理数集Q、实数集R和复数集C都是数域。

定义2：设V是一个非空集合，P是一个数域。在集合V的元素之间定义加法运算，即对于V中任意两个元素?与?，在V中有唯一的元素???与它们对应，称为?与?的和；且该加法运算满足：

(1) (交换律) ??????? (2) (结合律) ??(???)?(???)?? (3) (零元素) 存在元素0，对V中任一元素?，都有??0?? (1.1) (4) (负元素) 对V中每一个元素?，存在?的负元素?，使????0

在集合V的元素与数域P的数之间定义数乘运

第一专题 线性空间和线性变换

矩阵是研究线性模型最基本的工具之一。根据本书的性质，我们假定读者已具备了这方面的基础知识。本书的目的是对本科《线性代数》教材中没有论及或讨论不够充分，而在线性模型讨论中经常用到的一些矩阵知识，给予系统而扼要地叙述。

§1 线性空间

一、线性空间的概念与性质

线性空间是由具体的几何平面和空间的特征经过抽象提炼出来的一个数学概念。粗略地说，在一个非空集合上定义了线性运算，并且这种运算满足一定的规则，那么这个非空集合就成为一个线性空间。因此，一个线性空间必须有由线性运算规定的代数结构(由集合与满足一定运算规律的一些代数运算合在一起组成的系统)，以便于用数学方法对它研究。为了说明它的来源，在引入定义之前，先看几个熟知的例子。

例1 在解析几何中，我们讨论过三维空间中的向量。向量的基本属性是可以按平行四边形规律相加，也可以与实数作数量乘法。我们看到，不少几何和力学对象的性质是可以通过向量的这两种运算来描述的。

例2 为了解线性方程组，我们讨论过以n元有序数组

(a1,a2,?,an)作为元素的n维向量空间。对于它们，也有加法和数量乘法，那就是：

(a1,a2,?,an)?(b1,b2,?,bn)?(a1?b1,

第二章 线性赋范空间与内积空间

Normed Linear Spaces and Inner Product Spaces

前面介绍了度量空间及其性质，在那里通过定义距离的概念，引入了点列的极限，这种点列极限是微积分中数列极限在抽象空间的推广．然而只有距离结构，没有代数结构的空间在应用上受到许多限制．本章通过在线性空间中定义范数来赋予线性空间上的一种特殊距离，从而将收敛的概念引入到线性空间，由此导出线性赋范空间的概念，如果这种空间的两个向量再赋予类似欧氏空间的“内积”或“点积”的概念后，便是内积空间．因此本章的主要内容就是线性赋范空间与内积空间．

2.1 线性赋范空间的定义与极限

在学习高等代数时，我们已了解到线性空间的概念，线性赋范空间，简单地说，就是给线性空间赋予范数．

定义2.1.1 线性空间

设X为一非空集合，R表示实数域(或为复数域C)．在X中定义了元素的加法运算以及实数(或复数)与X中元素的乘法运算，且满足下列条件：

1. 关于加法“+”：?xy,X?有?x,y,z?X，

(1) x?y?y?x (交换律)；

(2) (x?y)?z?x?(y?z) (结合律)；

(3) 在X中存在唯一元素?，使得?x?X，有x???x，则称