会计学（6）例3实数域上全体次数小于的多项式集合(jíhé)构成实数域上的线性空间例6矩阵(jǔzhèn)的列空间（或值域）：记为基本(jīběn)性质：（1）含有零向量的向量组一定线性相关；（2）整体无关部分无关；部分相关整体相关；（3）如果含有向量多的向量组可以由含有向量少的向量组线性表出，那么含有向量多的向量组一定线性相关；（4）向量组的秩是唯一的，但是其极大线性无关并不唯一；（5）如果向量组（I）可以由向量组（II）线性表出，那么向量组（I）的秩向量组（II）的秩；（6）等价的向量组秩相同。例1实数域上的线性空间中，函数组是一组线性无关(wúguān)的函数，其中为一组互不相同的实数。例2实数域上的线性空间中，函数组是一组线性无关(wúguān)的函数，其中为一组互不相同的实数。例3实数域上的线性空间中，函数组也是线性无关(wúguān)的。例4实数(shìshù)域上的线性空间空间中，函数组与函数组都是线性相关的函数组。定义设为数域上的一个线性空间。如果(rúguǒ)在中存在个线性无关的向量使得中的任意一个向量都可以由线性表出则称为的一个基底；为向量在基底下的坐标。此时我们称为一个维线性空间，记为例1实数域上的线性空间中向量组与向量组都是的基。是3维线性空间。例2实数(shìshù)域上的线性空间中的向量组与向量组都是的基。是4维线性空间。例3实数(shìshù)域上的线性空间中的向量组与向量组都是的基底。维数为注意：通过上面的例子可以看出线性空间的基底并不唯一，但是维数是唯一确定的。利用维数的定义线性空间可以分为(fēnwéi)有限维线性空间和无限维线性空间。目前，我们主要讨论有限维的线性空间。例4在4维线性空间中，向量组与向量(xiàngliàng)组是其两组基，求向量(xiàngliàng)在这两组基下的坐标。解：设向量(xiàngliàng)在第一组基下的坐标为于是(yúshì)可得解得同样可解出在第二组基下的坐标为由此可以看出：一个向量在不同基底下的坐标是不相同的。基变换与坐标变换设（旧的）与（新的）是维线性空间(kōngjiān)的两组基底，它们之间的关系为将上式矩阵化可以得到(dédào)下面的关系式：称阶方阵是由旧的基底到新的基底的过渡(guòdù)矩阵，那么上式可以写成定理：过渡(guòdù)矩阵是可逆的。任取，设在两组基下的坐标分别为与，那么我们有：称上式为坐标变换公式。例1在4维线性空间(kōngjiān)中，向量组与向量(xiàngliàng)组为其两组基，求从基到基的过渡(guòdù)矩阵，并求向量在这两组基下的坐标。解：容易计算出下面的矩阵表达式/向量(xiàngliàng)第一组基下的坐标为利用坐标变换公式可以求得在第二组基下的坐标为/例2教材13页例1.2.6第三节线性空间的子空间定义设为数域上的一个维线性空间，为的一个非空子集合，如果对于任意的以及(yǐjí)任意的都有那么我们称为的一个子空间。例1对于任意一个有限维线性空间，它必有两个平凡的子空间，即由单个零向量构成的子空间以及线性空间本身。例2设，那么线性方程组的全部解为维线性空间的一个子空间，我们称其为齐次线性方程组的解空间。当齐次线性方程组有无穷(wúqióng)多解时，其解空间的基底即为其基础解系；解空间的维数即为基础解系所含向量的个数。例3设为维线性空间中的一组向量，那么非空子集合构成线性空间的一个子空间，称此子空间为有限生成子空间，称为该子空间的生成元。的基底即为向量组的极大(jídà)线性无关组，的维数即为向量组的秩。例4实数域上的线性空间中全体上三角矩阵集合，全体下三角矩阵集合，全体对称矩阵集合，全体反对称矩阵集合分别都构成的子空间，问题：这几个(jǐɡè)子空间的基底与维数分别时什么？子空间的交与和矩阵（或线性变换）的特征值与特征向量定义设是数域上的线性空间的一个线性变换，如果对于数域中任一元素，中都存在一个非零向量，使得那么称为的一个特征值，而称为(chēnɡwéi)的属于特征值的一个特征向量。现在设是数域上的维线性空间，中取定一个基，设线性变换在这组基下的矩阵是，向量在这组基下的坐标是，。那么我们有由此可得定理：是的特征值是的特征值是的属于(shǔyú)的特征向量是的属于(shǔyú)的特征向量因此，