MIT线性代数笔记-第六讲
2018-03-08 20:42
351 查看
Vector Space requirements
v + w and cv are in the spaceall combs of cv + dw are in the space
intersection of S and T is a subspace
Column Space
definition:linear combination of columns of A
Does Ax = b have a solution for every b?
which b’s allow this system to be solved?
I can solve Ax = b when b is a vector in the column space of A,C(A)
Null Space
⎡⎣⎢⎢⎢123411112345⎤⎦⎥⎥⎥⎡⎣⎢x1x2x3⎤⎦⎥=⎡⎣⎢000⎤⎦⎥[112213314415][x1x2x3]=[000]满足这个等式的x即为A的null Space
为什么说Null Space 是一个Space?
回想下vector space的性质.
在vector space中的任两个向量的线性组合仍然在vector space中
假设Av = 0,Aw = 0,那么A(v + W) = 0,得证
相关文章推荐
- MIT-线性代数笔记(7-11)
- MIT线性代数笔记-第九讲
- MIT18.06线性代数课程笔记2a:矩阵相乘的三种看待角度
- MIT线性代数笔记-第二十八讲
- MIT线性代数笔记-第三十二讲
- MIT线性代数笔记-第三十四讲
- MIT-线性代数笔记(1-6)
- MIT18.06线性代数课程笔记1:矩阵和向量相乘的三种解释
- MIT_线性代数笔记_07_求解Ax=0:主变量、特解
- MIT线性代数笔记-第十二讲
- MIT线性代数笔记-第二十四b讲
- MIT18.06线性代数课程笔记12:使用邻接矩阵证明欧拉定理
- MIT_线性代数笔记_11_矩阵空间、秩1矩阵、小世界图
- MIT18.06线性代数课程笔记7:使用消元法求解Null space
- MIT_线性代数笔记_04_A的LU分解
- MIT线性代数笔记-第四讲
- MIT线性代数笔记-第十四讲
- MIT线性代数笔记-第二十一讲
- MIT18.06线性代数课程笔记15:子空间投影矩阵
- MIT线性代数笔记-第一讲