3-1. 向量空間
Define Vector Space
V≠∅, F: field, 定義二運算
- 向量加法(vector addition): +
- 純量積(vector multiplication): ⋅
V: 向量的集合; F: 純量的集合,非 R 即 C
滿足以下十個公設:
- (1) ∀u⃗, v⃗∈V, u⃗ + v⃗∈V
- (2) ∀c∈F, ∀v⃗∈V, cv⃗∈V
(1) 向量加法的封閉性
(2) 純量積的封閉性
- (3) ∀u⃗, v⃗∈V, u⃗ + v⃗ = v⃗ + u⃗
- (4) ∀u⃗, v⃗, w⃗∈V, (u⃗ + v⃗) + w⃗ = v⃗ + (u⃗ + w⃗)
- (5) ∃0⃗∈V s.t. ∀v⃗∈V, v⃗ + 0⃗ = v⃗
- (6) ∀v⃗∈V, ∃ (-v⃗) ∈V s.t. v⃗ + (-v⃗) = 0⃗
向量加法的:
(3) 交換性
(4) 結合性
(5) 單位元素
(6) 反元素
- (7) ∀c∈F, ∀u⃗, v⃗∈V, c(u⃗+v⃗) = cu⃗ + cv⃗
- (8) ∀c, d∈F, ∀v⃗∈V, (c + d)v⃗ = cv⃗ + dv⃗
- (9) ∀c, d∈F, ∀v⃗∈V, c(dv⃗) = (cd)v⃗
- (10) ∀v⃗∈V, 1⋅v⃗ = v⃗
純量積的:
(7) 向量加法分配性
(8) 純量加法分配性("+": 第一個為純量加, 第二個為向量加)
(9) 乘法結合性
,與
(10) 單位純量積的不變性
則稱 V 為佈於 F 的向量空間(vector space over F),有時會將 V 記作 (V, +, ⋅ ) 以強調其運算符號
常見的向量空間
歐氏空間 (Euclidean space)
- Define: V = Fn = { (x1, x2, ..., xn) | x1, x2, ..., xn∈F }
(x1, x2, ..., xn): n-tuple
- V 上定義 + 及 ⋅ : x = (x1, x2, ..., xn), y = (y1, y2, ..., yn), α∈F
- x + y = (x1 + y1, x2 + y2, ..., xn + yn)
- α⋅x = (αx1, αx2, ..., αxn)
- 當 F = R 或 C 時, 稱 V = Rn 或 Cn 為實或複歐式空間
矩陣空間 (matrix space)
- Define: V = Fm×n = { A | A 為 m×n matrix }
- V 上定義 + 及 ⋅ : 矩陣的加法與純量積
- Fn 有兩種觀點:
- 行向量: Fn×1
- 列向量: F1×n
- 當 F = R 或 C 時, 稱 V = Rm×n 或 Cm×n 為實或複矩陣空間
多項式空間 (polynomial space)
n 次多項式空間 (n-th polynomial space)
- Define: V = Pn = { f∈P | deg(f) ≤n }, 有時記作 Pn(F) 或 Fn[x]
不能是 "deg(f) = n": ex.p(x) = 3 + x2; q(x) = 5x - x2
⇒p(x) + q(x) = 3 + 5x, deg = 1≠2
- V 上定義 + 及 ⋅ : 多項式的加法與純量積
- n 次多項式空間為多項式空間之子空間
函數空間 (function space)
- Define: V = F(D, F) = { f | f: D→F function }
亦不要試著根據其定義畫出空間的座標圖!
- V 上定義 + 及 ⋅ : 函數的加法與純量積
ex.p(x) = 2x + sin(x); q(x) = 5x + √x
⇒p(x) + q(x) = 7x + sin(x) + √x
連續函數空間 (space of continuous function)
- Define: V = C[a, b] = { f | f: [a, b] →F continuous function }
[a, b]: a 至 b 之區間
- V 上定義 + 及 ⋅ : 函數的加法與純量積