繆應鐵


【摘 要】線性空間的定義是代數中一個較為抽象但又十分重要的概念,在認識代數關于空間上具有基礎性的作用,而線性空間的定義中涉及代數運算與代數結構,本文從代數運算的角度給出線性空間的定義,并在此基礎上引入平常意義上線性空間加法的定義,與通常意義上的加法做出區分。
【關鍵詞】運算;代數運算;線性空間
現實世界的空間形式中表現為線性的有直線、平面。研究直線、平面的工具是向量。把線性空間又可稱為向量空間,把線性空間的加法與純量乘法稱為線性運算。因此,一個線性空間必須有由線性運算規定的代數結構(由集合與滿足一定運算規律的一些代數運算合在一起組成的系統),以便于用數學方法對它研究。為了說明它的來源,在引入定義之前,先看幾個熟知的例子。
例1.幾何空間中的向量、n維向量、矩陣等例子有一個共同之處:就是一個集合,一個數域,兩種運算加法和純量乘法,再加8條運算法則。由此可以抽象出一個線性空間的定義。
例2.為了解線性方程組,我們討論過以n元有序數組(a■,a■,…,a■)作為元素的n維向量空間。對于它們,也有加法和數量乘法,那就是:
(a■,a■,…,a■)+(b■,b■,…,b■)=(a■+b■,a■+b■,…,a■+b■)
k(a■,a■,…,a■)=(ka■,ka■,…,ka■)
從這些例子中我們可以看到,所考慮的對象雖然不同,但它們有一個共同點,那就是它們都有加法和數量乘法這兩種運算。
研究線性空間,必須理解他的定義和簡單性質,以及線性相關和線性無關,極大線性無關組和向量組的秩的定義和性質之后,就著重研究線性空間的結構,指出任一線性空間的結構由它的一個基所決定,而維數對于研究有限維線性空間的結構起著重要作用。
定義1 設V是一非空集合,F是數域(本書特指實數域),對V中任意兩個元α,β,定義一個加法運算,記為“+”:α+β∈V(元α+β稱為α與β的和);定義一個數乘運算:kα∈V,k∈F(元kα稱為k與α的數積)。這兩種運算(也稱為V的線性運算),滿足下列規則,則稱V為數域F上的線性空間(或向量空間)。加法滿足下面四條規則:
(1)α+β=β+α;
(2)(α+β)+γ=α+(β+γ);
(3)在V中存在零元素0;對任何α∈V,都有α+0=α;
(4)對任何α∈V,都有α的負元素β∈V,使α+β=0,記β=-α;
數量乘法滿足下面兩條規則:
(5)1α=α;
(6)λ(μα)=(λμ)α;數量乘法與加法滿足下面兩條規則;
(7)(λ+μ)α=λα+μα;
(8)λ(α+β)=λα+λβ。
數域F上的線性空間V,記為V(F),V中的元稱為向量;當F是實數域時,稱V為實線性空間;當F是復數域時,稱V為復線性空間。在不需要強調數域時,就稱V為線性空間。
例3. 由數域F上的元素構成的全體mxn矩陣所成的集合,稱為矩陣空間,記為F■,其中R■為由一切mxn實矩陣構成的實線性空間。但秩為r(r>0)的全體矩陣所構成的集合F■不構成線性空間。事實上,零矩陣0∈F■。
例4.設X為實數域R的任一非空子集,定義域為X的所有實值函數組成的集合,它對于函數的加法,以及實數與函數的數量乘法,成為實數域上的一個線性空間。
例5.數域K上所有一元多項式組成的集合,它對多項式的加法,以及k中元素與多項式的數量乘法,成為k上的一個線性空間。把復數域C可以看成是實數域R上的一個線性空間,其加法是復數的加法,其數量乘法是實數a與復數z的乘法。
例6.數域F按照本身的加法與乘法,即構成一個自身上的線性空間。設x是任意一個非空集合,F是一個數域,從X到F的每一個映射稱為X上的一個F值函數。X上的所有F值函數組成的集合。對函數的加法與數與函數的純量乘法。容易驗證它們滿足加法交換律、結合律等8條運算法則。因此可以形成一個線性空間,零元是零函數。這時既可用實數乘向量,從而構成實線性空間;又可以用復數乘向量,構成復線性空間,記為C■。
上面例子告訴我們,線性空間這一數學模型適應性很廣,我們將從線性空間的定義出發,作邏輯推理,深入揭示線性空間的性質,它們對于所有的具體的線性空間都成立。
性質1 零向量是唯一的。
性質2 負向量是唯一的。
性質3 0α=0;(-1)α=-α;k0=0。
性質4 若kα=0,則k=0或α=0。
(1)線性空間V是一個集合(向量),它滿足一定條件。
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(2) 線性空間中的加法運算和乘法運算可以有不同的定義。
例如:在正實數集R■中,F為實數域R,定義加法和數乘運算為a b=ab,k a=a■,其中ab∈R■,k∈R,“ ”表示加法,“。”表示數乘。那么R■構成實線性空間。此時加法零元素是R■中的數1,R■中元素α的負元素是a■。
【參考文獻】
[1]陳重穆,施武杰.高等代數.重慶:西南師范大學出版社,1987
[2]陳重穆.有限群基礎.重慶:重慶出版社,1991