6 欧氏空间中向量的夹角： 定义：0，0，夹角定义为： cos= ( , ) 和 正交 （，）=0
7 线性空间的内积及其计算： 设{1，2，…, n } 是内积空间Vn(F)的基， ，Vn(F)，则有 =x11＋x22＋…＋x n n = (12… n)X； =y11＋y22＋…＋y n n= (1 2… n)Y 度 (，)=
归纳：
任何线性空间V n[F]在任意一组基下的坐标属于Fn 。 每一个常用的线性空间都有一组“自然基”，在这 组基下，向量的坐标容易求得。 求坐标方法的各异性。
2、 线性空间V n（F）与Fn的同构
坐标关系
V n （F）
基{1，2，。。。 n}
Fn
由此建立一个一一对应关系
V n （F），X Fn， （）=X （1+2）=（1）+（2） （k）=k（）
V n （F）表示数域F上的 n 维线性空间。 只研究有限维线性空间。
三、坐标
1 定义 1 .3 （P . 3)设{1，2，…， n } 是空间 n Vn ( F ) 的一组基， Vn ( F ) ， = xi i ，则x1 ， i 1 x2， …， xn 是在基{i}下的坐标。
矩阵被认为是最有用的数学工具，既适用于应用 问题，又适合现代理论数学的抽象结构。
二、教学安排
学时配置 讲授第1章至第6章 (36学时) 第1章：8学时; 第2章：6学时 第3章：6学时； 第4章：6学时； 第5章：6学时； 第6章：4学时
考核方式：课程结束考试
三、教学指导意见
背景要求：线性代数 矩阵与计算工具：MATLAB，MAPLE, … 矩阵与现代应用：应用选讲 教学参考书：
矩阵论
课程：矩阵论（Matrix Theory） 学时： 36学时 （36 Lectures） 教材：矩阵论（第2版， 杨明、刘先忠编著）， 华中科技大学出版社，2005
前言
一、课程介绍 研究内容：
矩阵与线性空间和线性变换
• 以矩阵为工具研究问题 • 在其中发展矩阵理论
矩阵在各种意义下的化简与分解 矩阵的分析理论 各类矩阵的性质研究
余鄂西，矩阵论，高等教育出版社，1995。 方保熔等，矩阵论，清华大学出版社，2004。 Fuzhen Zhang，Matrix Theory，Springer，1999。 Denis Serre， Matrices Theory and Applications， Springer，2002。 矩阵论历年试题及其解答
如果
W1=L{1，2，…， m }，
W2=L{1，2，…， k}，
则 W1＋W2=L{1，2，…，m，1，2，…， k }
3 、维数公式
子空间的包含关系： W1 W1 W2 W1 W2 Vn ( F ) W2
dimW1W2 dim Wi dimW1＋W2 dimVn（F）。
X=CY
(12 ...n )Y
例题3、（P6例题11） 例题4、 已知空间R中两组基（I）{Eij} （II）；{ 2 1 0 1 0 0 0 0 } 0 0 1 0 3 1 0 3 1. 求从基（I）到基（II）的过渡矩阵C。 2. 求向量 7 3 在基（II）的坐标Y。 1 2
0
1
]
5 向量的长度 定义： || || = ( , ) 性质： || k || =k || || ；
Cauchy 不等式：
， [Vn(F)；(，)], | (，) | || || || || 。 || ＋|| || || ＋|| ||
子空间的“和”为“直和”的充要–条件 ： 定理1· 8 设 W=W1＋W2，则下列各条等价： （ 1） W=W1W2 （ 2） X W，X=X 1＋X2的表 是惟一的 （ 3） W中零向量的表示是惟一的 （ 4） dim W =dimW1＋dimW2
例1 P12 eg18 设I r表示r阶单位矩阵， 对n阶方阵 A I0 00 , B 00 I 0 , 它们的列空间为 R(A)，R(B)，证明 Rn=R(A) R(B) 。
1 1 0 2 A1 A2 1 2 1 3 3 1 A3 0 1
2 4 A4 3 7
1 讨论{Ai}的线性相关性. 2求向量组的秩和极大线性无关组. 3把其余的向量表示成极大线性无关组的 线性组合.
子空间本身就是线性空间。 子空间的判别方法可以作为判别线性空间的方 法
重要的子空间： 设向量组｛1，2，· · · ， m｝Vn（F）， 由它们的一切线性组合生成的子空间： m L{1，2，· · · ，m } = ｛ }
k
i 1 i
i
ki F
矩阵AF m×n，两个子空间： •A的零空间：N（A）=｛X ： AX=0｝F n， •A的列空间： R（A）= L{A1，A2，· · · ，A n｝F m， Ai为A的第i列。
2、子空间的“交空间”与“和空间”
讨论：设W 1 Vn（F），W2 Vn（F），且都 是子空间，则 W1W2和 W1W2是否仍然是子空 间？ 1. （1） 交空间
交集： W1W2=｛ W1 而且 W 2｝Vn（F） 定理1· 6 W1W2是子空间，被称为“交空间”
（2）和空间
C的第i列是 i 在基{i }下的坐标
2 坐标变换公式
已知 空间中两组基：
{1 , 2 ,..., n }
2
{1 , 2 ,...,n }
1
满足:
(12 ...n ) (1 2 ...n )Cnn
3
: (1 2 ... n )X ; 讨论X和Y的关系
W1W2 W1＋W2
和的集合： W1＋W2=｛=X1＋X2X1W1，X2W2｝，
定理1· 6 W1＋W2是子空间，被称为“和空间”， W1W2不一定是子空间，W1W2 W1＋W2
例1· 7 设R3中的子空间W1=L{e1}，W2=L{e2}
求和空间W1＋W2。 比较：集合W1W2和集合W1＋W2。
不交作业，但应该重视练习环节。
第1章：线性空间与线性变换
内容： 线性空间的一般概念 重点：空间结构和其中的数量关系 线性变换 重点：其中的矩阵处理方法 特点： 研究代数结构——具有线性运算的集合。 看重的不是研究对象本身，而是对象之间的结构关系。 研究的关注点：对象之间数量关系的矩阵处理。 学习特点：具有抽象性和一般性。
1.1 线性空间
一、线性空间的概念 几何空间和 n 维向量空间的回顾 推广思想：
抽象出线性运算的本质，在任意研究对象的集 合上定义具有线性运算的代数结构。
定义1.1（P .1）
要点：
• 集合V 与数域F • 向量的加法和数乘向量运算 • 运算的性质刻画
常见的线性空间
F n={X=（x1，x2，…，xn）T：x F} 运算：向量加法和数乘向量 F mn = {A=[aij]mn：a ijF}； 运算：矩阵的加法和数乘矩阵 R mn ；C min 。 1 ix a Pn [x]={p(x)= n 1 i：aiR} 运算：多项式的加法和数乘
§1.1
五、 子空间
概述：线性空间Vn（F）中，向量集合V可 以有集合的运算和关系： Wi V， W1W2， W1W2， 问题： 这些关系或运算的结果是否仍然为 线性空间 ？
1、 子空间的概念
定义： 设集合WVn（F），W ，如果 W中的元素关于Vn（F）中的线性运算为线 性空间，则称W是Vn（F）的子空间。 判别方法：定理1· 5 W是子空间 W对Vn（F）的线性运算封 闭。
在关系下，线性空间V n （F）和Fn同构。
同构的性质
定理1.3:V n （F）中向量{1，2，…n} 线性相关它们的坐标{X1 , X2, … ,Xn}在 Fn中线性相关。 同构保持线性关系不变。 应用： 借助于空间Fn中已经有的结论和方法研 究一般线性空间的线性关系。
例题2 设R22中向量组{Ai}
向量0
二、线性空间的基和维数
向量的线性相关与线性无关：
定义形式和向量空间Rn中的定义一样。 有关性质与定理和Rn中的结果一样。
例题1 证明C[0，1]空间中的向量组 {ex，e2x，e3x …，enx}，x[0，1] 线性无关。
二、线性空间的基和维数
基与维数的概念：P . 2，定义1 . 2 常见线性空间的基与维数： Fn，自然基{e1，e2，…,en}，dim Fn =n Rmn ，自然基{Eij}，dim Rmn =mn。 Pn [x] ，自然基{1，x，x2，x3…,x n-1}，dimPn [x] =n C[a，b]， {1，x，x2，x3…x n-1 …}C[a,b]， dim C[a，b]= 约定：
四、基变换和坐标变换
讨论：
不同的基之间的关系 同一个向量在不同基下坐标之间的关系
基变换公式 设空间中有两组基： 则
{1 , 2 ,...,n }
{1 , 2 ,..., n }
(12 ...n ) (1 2 ...n )Cnn
过 渡 矩 阵
过渡矩阵C的性质： C为非奇异矩阵
r nr
例2 设在Rn×n中，子空间 W 1={A AT =A } ， W2={B BT= –B }， 证明Rn×n=W1W2。
Ir 0
1· 2 内积空间
主题：定义内积的概念，借助于内积建立线性 空间的度量关系。 一、 欧氏空间和酉空间 1 几何空间中度量关系的定义基础 2 内积的定义 定义1· 7 (P13) ：要点 内积(，)是二元运算：Vn(F) F (，)的公理性质 (，)是任何满足定义的运算。 讨论(，1＋2), (，k)
•定理1· 7：
dimW1＋dimW2=dim（W1＋W2）＋dim（W1W2） 证明：