“列空间”的版本间的差异
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| + | 设<math>F</math>是一个域。一个元素来自<math>F</math>的<math>m \times n</math>矩阵的列空间是m维空间<math>F^m</math>的一个线性子空间。列空间的维数被称为矩阵的秩,其大小不超过<math>\min(m, n)</math>。这个定义同样可以推广到环<math>R</math>上的矩阵。 | ||
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| + | 行空间的定义与此类似。 | ||
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| + | 本文主要讨论实数矩阵。其行空间和列空间分别是实空间<math>\mathbb{R}^n</math>和<math>\mathbb{R}^m</math>的子空间。 | ||
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2024年12月22日 (日) 13:08的最新版本
在线性代数中,矩阵[math]\displaystyle{ A }[/math]的列空间(也称为值域或像)是指其列向量所张成的空间(即所有可能的线性组合构成的集合)。矩阵的列空间就是对应矩阵变换的像或值域。
设[math]\displaystyle{ F }[/math]是一个域。一个元素来自[math]\displaystyle{ F }[/math]的[math]\displaystyle{ m \times n }[/math]矩阵的列空间是m维空间[math]\displaystyle{ F^m }[/math]的一个线性子空间。列空间的维数被称为矩阵的秩,其大小不超过[math]\displaystyle{ \min(m, n) }[/math]。这个定义同样可以推广到环[math]\displaystyle{ R }[/math]上的矩阵。
行空间的定义与此类似。
矩阵[math]\displaystyle{ A }[/math]的行空间和列空间有时分别记作[math]\displaystyle{ C(A^T) }[/math]和[math]\displaystyle{ C(A) }[/math]。
本文主要讨论实数矩阵。其行空间和列空间分别是实空间[math]\displaystyle{ \mathbb{R}^n }[/math]和[math]\displaystyle{ \mathbb{R}^m }[/math]的子空间。
对于矩阵[math]\displaystyle{ A }[/math],我们可以将其列空间表示为:
[math]\displaystyle{ C(A) = {\mathbf{Ax} : \mathbf{x} \in \mathbb{R}^n} }[/math]
或等价地:
[math]\displaystyle{ C(A) = \text{span}{\mathbf{a}_1, \mathbf{a}_2, ..., \mathbf{a}_n} }[/math]
这里[math]\displaystyle{ \mathbf{a}_i }[/math]表示矩阵[math]\displaystyle{ A }[/math]的第i列。