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秩零定理

1884
  • James Joseph Sylvester
数学家在历史悠久的办公室环境中撰写秩零定理。

(图片仅供参考)

在线性代数中,秩-零度定理指出:对于任意有限维向量空间之间的线性映射 [latex]T: V \to W[/latex],其定义域维数 [latex]V[/latex] 等于其秩(像的维数)与零度(核的维数)之和。 其公式为:\dim(V) = \text{rank}(T) + \text{nullity}(T)。.

秩-零度定理揭示了与线性变换相关的关键子空间的维数之间的基本关系。设 [latex]T: V to W[/latex] 为一个线性映射。T 的核,记为 [latex]ker(T)[/latex],是 [latex]V[/latex] 中所有映射到 [latex]W[/latex] 中零向量的向量的集合。核的维数称为 T 的零度。T 的像,记为 [latex]text{im}(T)[/latex],是 [latex]W[/latex] 中所有由 [latex]V[/latex] 中的某个输入向量作为 T 的输出的向量的集合。像的维数称为 T 的秩。

该定理指出 [latex]dim(text{domain}(T)) = dim(ker(T)) + dim(text{im}(T))[/latex]。一种常见的证明策略是构造一组基。首先,找到核的一组基,例如 [latex]{u_1, dots, u_k}[/latex],其中 [latex]k = text{nullity}(T)[/latex]。由于核是 [latex]V[/latex] 的一个子空间,因此可以将这组基扩展为整个 [latex]V[/latex] 的一组基:[latex]{u_1, dots, u_k, v_1, dots, v_r}[/latex]。因此,[latex]V[/latex] 的维数为 [latex]k+r[/latex]。最后一步是证明集合 [latex]{T(v_1), dots, T(v_r)}[/latex] 构成 T 的像的基。这证明了秩为 [latex]r[/latex],因此 [latex]dim(V) = k+r = text{nullity}(T) + text{rank}(T)[/latex]。

对于矩阵,如果 [latex]A[/latex] 是一个 [latex]m times n[/latex] 矩阵,则它表示从 [latex]mathbb{R}^n[/latex] 到 [latex]mathbb{R}^m[/latex] 的线性映射。定义域的维数为 [latex]n[/latex]。[latex]A[/latex] 的秩是其列空间的维数,其零度是其零空间的维数。定理变为 [latex]n = text{rank}(A) + text{nullity}(A)[/latex]。

该定理是线性代数基本定理的核心组成部分,它全面描述了与 m × n 矩阵 A 相关的四个基本子空间的结构:列空间、零空间、行空间和左零空间。它精妙地阐明了这样一个权衡关系:随着 Ax=0 的解集(零空间)增大,可能的输出集 Ax(列空间)必然减小,它们的维度之和等于输入空间的总维度。

UNESCO Nomenclature: 1201
– 代数

类型

抽象系统

中断

基础

用法

广泛使用

前体

  • 朱塞佩·皮亚诺形式化的向量空间概念。
  • 矩阵理论,由亚瑟·凯利发展而来。
  • 向量空间的维数概念,由赫尔曼·格拉斯曼提出。
  • 理解线性无关性和基向量。
  • 向量空间之间线性变换(映射)的形式化。
  • 卡尔·弗里德里希·高斯早期关于求解线性方程组的工作。

应用程序

  • 解线性方程组
  • 数据科学中的主成分分析(PCA)
  • 计算机图形变换
  • 工程控制理论
  • 错误检测和纠正码
  • 密码学
  • 量子力学

专利:

NA

潜在创新理念

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相关领域:秩零度定理、线性代数、向量空间、维数、核、零度、像、秩、线性变换、矩阵理论。

历史背景

秩零定理

1848
1850
1854
1884
1896
1900
1903
1829
1850
1854
1854
1895
1899
1900
1911

(如果日期未知或不相关,例如“流体力学”,则提供其显著出现的近似估计)

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