线性代数中的线性相关或无关到底是什么意思?秩又是什么东西?秩相同意味着什么?

线性相关、秩、特征向量、特征值这些名称在几何中、实际的事例或者实际生活中有什么意义? 还有为什么要叫线性代数?“线性”有什么具体含义吗? 不要用抽象的…
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1,线性无关和线性相关其实非常直观,举个例子:红R,绿G,蓝B是色彩的三原色,这三种颜色可以混合出其他所有颜色。假设这三个值都可以取0-255之间的整数值。比如纯红(255,0,0),纯绿(0,255,0),纯蓝(0,0,255),紫色(255,0,255),全白(255,255,255),全黑(0,0,0),等等。

现在三种颜色e1=(1,0,0),e2=(0,1,0),e3=(0,0,1)可以组合成其他任何颜色,比如某一颜色a=(24,0,127)=24*e1+0*e2+127*e3(可由这三种颜色线性表出),所以a和e1,e2,e3是线性相关的。但是e1,e2与e3这三个之间不能由其余两个线性表出(比如e2与e3组合出来的第一个分量永远是0,不能变为1),所以e1,e2,e3是线性无关的。

2,顺便提一下基底basis的概念:(1)基底向量线性无关,(2)基底向量可以生成整个向量空间。

举例来说整个向量空间为上述的所有颜色值集合。我要研究这个颜色空间,不会把所有颜色值列出来,而是选择最【基础】的那几个比如e1,e2,e3,因为其他所有的颜色都可以由这三个颜色合成出来(即basis定义的第二个要求,基底向量个数不能【太少】,太少了就生成不了整个颜色空间)。另外不会把e1,e2,e3,a都选为基底向量,因为a是多余的,e1,e2,e3就可以摆平了,不需要你(即basis定义的第一个要求,基底向量线性无关,基底向量不能【太多】,太多了就人浮于事)

------是的,基底向量就是这么作,不能太多,也不能太少!

更新---------------------------------------------------------

3,没仔细看题,没回答全,补充一下秩的形象理解之一:

大家在中学有没有过这样的经历,让你解一个N元一次方程组,比如:

x + 3y + 4z = 2;

2x + y + z = 1;

一般来说两个方程三个未知数,有无穷多个解,但曾经天才的我,就把这两个方程相加,得到第三个方程:3x + 4y + 5z = 3,这下不是有三个方程三个未知数了吗,可以开心的开始解了,结果当然是打脸了。如果理解了秩和线性相关的概念,就知道为啥了。因为人造的那个方程的系数(3,4,5)是前两个系数(1,3,4)与(2,1,1)的线性组合,也就是增加前后系数矩阵的秩都是2【秩的定义就是最大线性无关行(列)的个数】,有效的约束是2,最后增加的那个方程是来摸!鱼!的!