线性映射
本章对于第一节和第二节,都在本文档中直接展开,其余有单独的专题。
引入线性空间,线性映射的动机:
- 解析几何:17世纪
- 矩阵代数:19世纪
- 线性方程组
- 矢量
1888年,Piano 提出了抽象的线性空间的定义
线性映射的应用和解释:
- 解析几何的旋转与反射
- 分析学中的求导和积分
- 矩阵
: 到 的映射 - 方阵
: 到自身的变换:Jordan标准型
| 排序 | 内容 |
|---|---|
| 定义集 | 映射,单射,满射,双射,恒等映射,变换,复合映射,原像,逆映射 |
| 命题1 | 构造双射 |
| 定义2 | 线性映射,线性同构,自同构 |
| 命题3 | 线性映射性质 |
| 定义4 | 线性映射的运算 |
| 命题5 | 线性映射全体和加法数乘,构成线性空间 |
| 定义6 | |
| 定理7 | 线性表示全体和加法数乘,构成 |
1. 基本概念
设
证明
- 证
单射: - 证逆否命题
- 假设
,则 ,由于 是映射,在像 中存在唯一的元素 与之对应,那么 和 只能是同一个元素,即 .
- 假设
- 证逆否命题
- 证
满射: - 直接证明,任取像,都有原像
- 任取像:
, - 都有原像:
- 任取像:
- 直接证明,任取像,都有原像
设
(1)
(2)
则称
若
若
若
若
设
(1)
(2)
(3)若
2. 线性映射及其运算
设
自问
- 为何线性映射的运算是被定义的?
- 可能这是一种公理化的思维,用最简洁的语言来搭建基底,但是线性映射的运算并不是通过推理得出,而是一种验证、满足公理的方式被确定下来
定义了线性映射的运算(加法和数乘),除了能验证出线性映射全体是线性空间,还可以进一步验证线性变换全体是
上的代数.
设
为突出线性变换的性质,引入以下定义:
设
(1)乘法结合律:
(2)存在
(3)分配率:$$\begin{align} a\cdot(b+c)=a\cdot b+a\cdot c\ (b+c)\cdot a = b\cdot a + c \cdot a \end{align}$$
(4)乘法与数乘的相容性:$$(ka)\cdot b=k(a\cdot b)=a\cdot (kb) $$则称
设
3. 线性映射与矩阵
此节主要疏通将线性空间的几何对象转换成代数对象进行研究和计算的原理.
3.1. 专题:矩阵相似
4. 线性映射的像与核
进一步定义通过线性映射所划分的两个特殊的子空间:像空间与核空间。通过构造从抽象线性空间到列向量空间的线性同构,将列向量张成子空间的维数(参考 子空间 定理4)传递回抽象的像空间与核空间,也就是如果知道像空间维数,就能立刻知道表示矩阵的解空间维数,这是十分方便的。
5. 不变子空间
得到不变子空间的定义后,第一步是通过基扩张定理,得到一个形状为上三角的表示矩阵,这很可能在后续解决分块矩阵问题上有帮助。