向量空间
向量空间推广了允许对物理量(如力和速度)进行建模的欧几里得向量,这些物理量不仅有大小,还有方向。向量空间和矩阵的概念都是线性代数的基础,其中矩阵允许在向量空间中进行计算。这为操纵和研究线性方程组提供了一种简洁而综合的方法。
1. 定义
一个域$k$上的向量空间是一个集合$E$,其中的元素$x, y, ...$叫做向量,并且$E$还拥有以下代数结构:
I. $E$是一个加法阿贝尔群;换句话说,$E$上装备了一个映射$$E\times E\rightarrow E, (x, y)\mapsto x + y $$
使得以下公理被满足:
(1) $(x+y)+z=x+(y+z)$ (结合律)
(2) $x + y = y + x$ (交换律)
(3) 存在一个向量$0$使得$x+0= 0+x=x$对每个$x\in E$。该向量被称为$E$的零向量。
(4) 对每个向量$x$,存在一个向量$-x$,使得$x+(-x)=0$。
II. $E$同时还装备上了一个映射记作$$k\times E\rightarrow E, (\lambda, x)\mapsto \lambda x$$
并且满足以下公理:
(5) $(\lambda\mu)x=\lambda(\mu x)$ (结合律)
(6) $(\lambda+\mu)x=\lambda x+\mu x$
$\lambda (x+ y)=\lambda x+\lambda y$ (分配律)
(7) $1 \cdot x = x$ ($1$是$k$的单位元素)
域$k$是向量空间$E$的系数域,并且$k$中的元素叫做标量。因此,映射$k\times E\rightarrow E$定义了一个标量对向量的乘法,并因此它叫做标量乘法。