解空间是指齐次线性方程组所有解的集合构成一个向量空间,也就是一个集合。
如果 ξ1,ξ2,...ξs是一般齐次线性方程组的 s 个解,则它们的任一线性组合 c1ξ1+c2ξ2+...+csξs 也是该齐次线性方程组的解向量。由此可知若齐次线性方程组有非零解,则其解有无穷多个,而齐次线性方程组所有解的集合构成一个向量空间,这个向量空间就称为解空间。
解向量是线性方程组的一个解。因为一组解在空间几何里可以表示为一个向量,所以叫做解向量。解向量在矩阵和线性方程组中是常用概念。如果n元齐次线性方程组Ax=0的系数矩阵的秩R(A)=r 扩展资料: 基础解系是齐次线性方程组的解中的一些特殊解,这些解能表示出所有解,并且个数最少。解向量就是方程组的解。 x1,x2不是基础解系,基础解析必然和原始方程中x的分量个数一样,x1,x2只是用于解出基础解系的中间变量而已。n1,n2才是基础解系。 所有解向量(个数无限)都可以由基础解系线性表示。 解向量的极大线性无关组就是基础解系。 基础解系是针对有无数多组解的方程而言,若是齐次线性方程组则应是有效方程的个数少于未知数的个数,若非齐次则应是系数矩阵的秩等于增广矩阵的秩,且都小于未知数的个数。 如果n元齐次线性方程组Ax=0的系数矩阵的秩R(A)=r 参考资料来源:百度百科-解空间 参考资料来源:百度百科-解向量
精确定义翻书,线性无关的向量组都可以作为基,基础解系是它的齐次线性方程组的线性无关的解向量,解空间的基自然它的解向量也线性无关,它的维数为n-r,即解空间由n-r个线性无关的向量组构成。
向量组中:秩就是极大无关组中向量个数。
向量空间:维数 就是 基中向量个数。
解空间:维数,就是基础解系中向量个数。
基础解系是齐次线性方程组的解中的一些特殊解,这些解能表示出所有解,并且个数最少。
解向量就是方程组的解。
如(1){x+y+z=3,x-y+z=1 ;(2){x+y+z=0,x-y+z=0
(2,1,0)是(1)的解向量,(3,1,-1)也是(1)的解向量,
(1,0,-1)是(2)的解向量,也是(2)的基础解系,
因为(2)的所有解可以表示成 k(1,0,-1),
同时(1)的所有解可以表示成 k(1,0,-1)+(2,1,0)。
扩展资料:
如果 ξ1,ξ2,...ξs是一般齐次线性方程组的 s 个解,则它们的任一线性组合 c1ξ1+c2ξ2+...+csξs 也是该齐次线性方程组的解向量。由此可知若齐次线性方程组有非零解,则其解有无穷多个,而齐次线性方程组所有解的集合构成一个向量空间,这个向量空间就称为解空间。
解空间也就是一个集合。
参考资料来源:百度百科-解空间
精确定义翻书,线性无关的向量组都可以作为基,基础解系是它的齐次线性方程组的线性无关的解向量,解空间的基自然它的解向量也线性无关,它的维数为n-r,即解空间由n-r个线性无关的向量组构成