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【线性代数】3向量

1.线性相关性

1.1.三个概念

向量的线性表示:一个向量用其他向量乘常数再相加表示出来。

举一个例子,我们用\alpha _1,\alpha _2分别乘上常数k_1k_2,让他们相加等于\alpha _3k_1\alpha_1+k_2\alpha_2=\alpha_3k_1 \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \\ 0 \end{pmatrix}+k_2 \begin{pmatrix} 0 \\ 1 \\ 0 \end{pmatrix}= \begin{pmatrix} 4 \\ 5 \\ 0 \end{pmatrix},这个就叫\alpha _3可以由\alpha _1,\alpha _2线性表示。

考试中只写k_1k_2是不行的,我们要把他们求出来。方法就是把具体的向量写出来,再用k_1,k_2和向量中的元素分别组成三个方程,最后解出这个方程组就可以了\begin{cases} k_1\times1+k_2\times0=4 \\ k_1\times0+k_2\times1=5 \\ k_1\times0+k_2\times0=0 & \end{cases} \\\begin{cases} k_1=4 \\ k_2=5 & \end{cases},得到4\alpha_1+5\alpha_2=\alpha_3

向量的线性相关:向量组写成$k_1a_1+k_2a_2+k_3a_3+k_4a_4=0$的形式。

只要有$k_1,k_2,k_3,k_4$不全为0且能满足这个方程组的情况,它们就线性相关;

若只有$k_1,k_2,k_3,k_4$全为0才能满足这个方程组则线性无关。

向量的线性组合:其中$k_1a_1+k_2a_2+k_3a_3+k_4a_4$叫做向量的线性组合。 


🦊设$a_1 = \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \\ 0 \end{pmatrix}$$a_2 = \begin{pmatrix} 0 \\ 1 \\ 0 \end{pmatrix}$$a_3 = \begin{pmatrix} 4 \\ 5 \\ 0 \end{pmatrix}$


http://www.kler.cn/a/569514.html

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