Evanalysis
6.4嵌入式互动预计阅读时间: 12 分钟

6.4 线性依赖与线性独立

辨认向量列中的冗余,通过定义与行化简测试线性独立,并读懂低维几何意义。

为什么这一节重要

假设一组向量已经张成某个空间。如果其中一个向量其实可以由其他向 量组合出来,那它就是多余的。线性依赖与线性独立,就是用来找出这 种多余性的工具。

定义

线性独立

若向量 u1,u2,,unu_1, u_2, \ldots, u_n 满足

α1u1+α2u2++αnun=0\alpha_1 u_1 + \alpha_2 u_2 + \cdots + \alpha_n u_n = 0

时,只有 α1=α2==αn=0\alpha_1 = \alpha_2 = \cdots = \alpha_n = 0 这个解,那这组 向量就是线性独立。

定义

线性依赖

u1,u2,,unu_1, u_2, \ldots, u_n 存在一组不全为 0 的数,使得

α1u1+α2u2++αnun=0,\alpha_1 u_1 + \alpha_2 u_2 + \cdots + \alpha_n u_n = 0,

那这组向量就是线性依赖。

边看边用下面的检查器,试试一组小向量到底是“真的独立”,还是有 隐藏重复。

边读边试

测试一组向量是否相依

互动检查会比较几组小向量,并解释是否存在非平凡线性关系。

判断

线性无关

解 c1e1 + c2e2 = 0 时,只会得到 c1 = c2 = 0,所以这一对向量线性无关。

关键关系

看不见任何非平凡线性关系。

一个简单读法

笔记给了两个很实用的结论:

  • 如果一组向量是依赖的,总有一个向量可以写成其他向量的线性组合;
  • 如果一组向量是独立的,就没有任何一个向量可以这样写。

这就是实际判断时最快的读法。

例题

依赖意味着有一条关系式

笔记里有

u3=u1+u2.u_3 = u_1 + u_2.

改写后就是

u1+u2u3=0.u_1 + u_2 - u_3 = 0.

这是一条非平凡线性关系,所以这组向量是线性依赖。

证明

为什么依赖代表有一个向量多余

常见错误

常见错误

依赖不等于没用

一组依赖向量仍然可以张成一个空间。它只是有多余成分,所以在想 找最小张成集时特别有用。

矩阵判据与主元判据

u1,,unu_1,\dots,u_n 排成列向量矩阵

A=[u1 u2  un].A=[u_1\ u_2\ \cdots\ u_n].

线性关系

α1u1++αnun=0\alpha_1u_1+\cdots+\alpha_nu_n=0

等价于齐次系统 Aα=0A\alpha=0。所以“线性独立”就等价于该系统只有平 凡解。

定理

独立性的矩阵等价判据

u1,,unu_1,\dots,u_n 线性独立,当且仅当 A=[u1  un]A=[u_1\ \cdots\ u_n] 每一列都有 主元(等价地,Aα=0A\alpha=0 没有自由变量)。

例题

用行化简判断独立

u1=[121], u2=[243], u3=[110].u_1=\begin{bmatrix}1\\2\\1\end{bmatrix},\ u_2=\begin{bmatrix}2\\4\\3\end{bmatrix},\ u_3=\begin{bmatrix}1\\1\\0\end{bmatrix}.

A=[u1 u2 u3]A=[u_1\ u_2\ u_3],化简后每一列都有主元,因此三向量线性独立。

快速检查

快速检查

R3R^3 里的 e1,e2,e3e_1, e_2, e_3 是否线性独立?

试试向量方程 α1e1+α2e2+α3e3=0\alpha_1 e_1 + \alpha_2 e_2 + \alpha_3 e_3 = 0

解答

答案

快速检查

只要一组向量包含零向量,它还可能线性独立吗?

直接用定义判断。

解答

答案

快速检查

R3R^3 里有 5 个向量,能否线性独立?

用主元个数上限判断。

解答

答案

练习

快速检查

判断 {(1,0,1),(2,1,3),(0,1,1)} 是否线性独立。

把三个向量排成矩阵列,再做行化简。

解答

引导解答

快速检查

{(1,2,3),(2,4,6),(1,0,1)} 的依赖关系写出来。

先找明显的倍数关系。

解答

引导解答

依赖就是冗余

定理

等价的冗余判据

一组向量线性依赖,当且仅当其中一个向量可以写成其余向量的线性组 合。

证明

为什么依赖与冗余是一回事

例题

删去冗余向量,不会改变张成

u1=[121],u2=[011],u3=[132].u_1 = \begin{bmatrix}1\\2\\1\end{bmatrix},\qquad u_2 = \begin{bmatrix}0\\1\\1\end{bmatrix},\qquad u_3 = \begin{bmatrix}1\\3\\2\end{bmatrix}.

这里 u3=u1+u2u_3 = u_1 + u_2。因此任何

au1+bu2+cu3a u_1 + b u_2 + c u_3

都可改写成

(a+c)u1+(b+c)u2.(a+c)u_1 + (b+c)u_2.

所以

Span{u1,u2,u3}=Span{u1,u2}.\operatorname{Span}\{u_1,u_2,u_3\} = \operatorname{Span}\{u_1,u_2\}.

第三个向量改变了描述方式,但没有改变张成本身。

定理

冗余向量可以删去,而不改变张成

若一组向量之中有一个向量是其余向量的线性组合,删去它之后,张成 不会改变。

证明

为什么张成保持不变

常见错误

依赖不代表张成变小

一组依赖向量仍然可以张成整个空间。依赖只表示至少有一个向量其实 不需要。

列矩阵判据与零空间观点

把向量排成矩阵

A=[u1 u2  un].A = [u_1\ u_2\ \cdots\ u_n].

则关系式

α1u1++αnun=0\alpha_1u_1+\cdots+\alpha_nu_n=0

正正就是齐次系统 Aα=0A\alpha=0,其中 α=(α1,,αn)T\alpha=(\alpha_1,\ldots,\alpha_n)^T

定理

矩阵判据

u1,,unu_1,\dots,u_n 线性独立,当且仅当齐次系统 Aα=0A\alpha=0 只有平凡解。 等价地,N(A) 只包含 0

证明

为什么齐次系统决定依赖性

例题

从行化简读出一条关系式

考虑

A=[101213112],A= \begin{bmatrix} 1 & 0 & 1\\ 2 & 1 & 3\\ 1 & 1 & 2 \end{bmatrix},

其三列分别是 u1=(1,2,1)Tu_1=(1,2,1)^Tu2=(0,1,1)Tu_2=(0,1,1)^Tu3=(1,3,2)Tu_3=(1,3,2)^T。 行化简得

[101213112]R22R1, R3R1[101011011]R3R2[101011000].\begin{bmatrix} 1 & 0 & 1\\ 2 & 1 & 3\\ 1 & 1 & 2 \end{bmatrix} \xrightarrow{R_2-2R_1,\ R_3-R_1} \begin{bmatrix} 1 & 0 & 1\\ 0 & 1 & 1\\ 0 & 1 & 1 \end{bmatrix} \xrightarrow{R_3-R_2} \begin{bmatrix} 1 & 0 & 1\\ 0 & 1 & 1\\ 0 & 0 & 0 \end{bmatrix}.

第三列不是主元列,所以 α3\alpha_3 是自由变量。取 α3=1\alpha_3=1, 便有 α1=1\alpha_1=-1α2=1\alpha_2=-1,因此

u1u2+u3=0,-u_1-u_2+u_3=0,

也就是 u3=u1+u2u_3=u_1+u_2

定理

主元判据

AA 行化简之后,若每一列都有主元,则 u1,,unu_1,\dots,u_n 线性独立。 若有一列不是主元列,就会出现自由变量,因此存在非平凡关系式。

常见错误

行化简是为了看齐次系统,不是要改变原来的向量

做依赖性测试时,行化简 AA 不是把原本的向量换成另一批想研究的新 向量,而是在简化方程 Aα=0A\alpha=0。行等价矩阵有相同的齐次解集, 所以它们有相同的依赖关系。

低维快速判断

定理

两个非零向量独立,当且仅当它们不是彼此的倍数

对一组 {u,v},若两个向量都非零,则它们线性独立,当且仅当其中一 个不是另一个的倍数。

证明

两个向量为什么只需看倍数关系

例题

R2R^2 里的两个向量

u=[12],v=[24].u = \begin{bmatrix}1\\2\end{bmatrix}, \qquad v = \begin{bmatrix}2\\4\end{bmatrix}.

因为 v=2uv=2u,所以这对向量相依。几何上,它们指向同一个方向。

例题

R2R^2 里三个向量一定相依

u1,u2,u3R2u_1,u_2,u_3 \in R^2,则矩阵 A=[u1 u2 u3]A=[u_1\ u_2\ u_3] 是一个 2×32\times 3 矩阵。行化简后最多只有两个主元,所以一定有一列不是主元列。这就 表示 Aα=0A\alpha=0 有自由变量,因此这三个向量相依。

例题

R3R^3 里位于同一平面的三个向量

R3R^3 中三个向量都落在平面 z=0z=0,它们全都属于 e1e_1e2e_2 的张成。但那个平面本身只需要两个独立方向来描述,所以第三个向量 不可能再提供新的独立方向。这组向量相依。

定理

RmR^m 里,太多向量一定相依

RmR^m 中任何多于 m 个向量的列表都一定线性相依。

证明

为什么超过 m 个向量不可能全部独立

快速检查

快速检查

任何包含零向量的向量列,都一定相依吗?

直接从定义出发。

解答

答案

快速检查

u3=u1+u2u_3 = u_1 + u_2u1,u2,u3\\{u_1,u_2,u_3\\} 还可能独立吗?

把它改写成 alpha1u1+alpha2u2+alpha3u3=0\\alpha_1u_1+\\alpha_2u_2+\\alpha_3u_3=0

解答

答案

快速检查

若一个 4times44\\times 4 矩阵有四个主元列,这代表它的列向量有什么性质?

用矩阵判据回答。

解答

答案

引导练习

快速检查

判断 \\{(1,1,0),(0,1,1),(1,2,1)\\} 是否独立,若不独立,写出一条关系式。

把向量排成列,再做行化简,看看有没有自由变量。

解答

引导解答

快速检查

解释为什么线性独立集合的任何子集也线性独立。

想想若子集自己有关系式,会对整个集合造成什么影响。

解答

引导解答

快速检查

若一组向量里有一个向量是多余的,下一步通常应该做什么?

用本页的冗余观点来想。

解答

引导解答

预备链接

这一页建立在 6.3 线性组合与张成2.3 高斯消元与 RREF 之上。

本节掌握 checkpoint

要完成这一节 checkpoint,需要把每一题答对。 答对进度: 0%.

技能点: linear-dependence, zero-vector

如果一组向量包含零向量,可以立刻得出什么结论?

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技能点: linear-dependence, linear-combination

填空:若一组向量中有一个向量可以写成其 ____ 的线性组合,这组向量便线性相关。

已用尝试次数: 0

剩余尝试次数: 不限尝试次数

预览不会消耗尝试次数。

提交会记录一次正式评分尝试。

输入格式提示: 输入一个简短词语即可。

技能点: linear-dependence, scalar-multiple

若 v2 = 3v1,而且两个向量都非零,{v1, v2} 有什么性质?

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本单元重点词汇