机器学习深度学习之数学基础:向量组的线性相关和线性有关
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  • 每日要闻
  • 2020-05-11 20:16:05 2

线性相关与线性无关

要判断一组向量是否线性相关或线性无关,可以将齐次线性方程组表示为向量形式:

向量组 ( mathbf{a1}, mathbf{a2}, ..., mathbf{a_n} ) 可以通过以下形式表示:

[ x1 mathbf{a1} + x2 mathbf{a2} + ... + xn mathbf{an} = mathbf{0} ]

什么是线性相关?

如果存在一组不全为零的系数 ( x1, x2, ..., xn ),使得上述方程成立,则称向量组 ( mathbf{a1}, mathbf{a2}, ..., mathbf{an} ) 是线性相关的。

什么是线性无关?

只有当上述方程成立的唯一情况是所有系数都为零(即 ( x1 = x2 = ... = xn = 0 )),则称向量组 ( mathbf{a1}, mathbf{a2}, ..., mathbf{an} ) 是线性无关的。

线性相关的含义

线性相关意味着向量之间可以相互表示。具体来说,如果一组向量满足以下条件:

[ x1 mathbf{a1} + x2 mathbf{a2} + ... + xn mathbf{an} = mathbf{0} ]

那么任意向量 ( mathbf{a_k} ) 都可以通过其他向量表示为:

[ mathbf{ak} = frac{-x1 mathbf{a1} - x2 mathbf{a2} - ... - x{k-1} mathbf{a{k-1}} - x{k+1} mathbf{a{k+1}} - ... - xn mathbf{an}}{xk} ]

这个概念非常重要,它告诉我们,当向量组线性相关时,其中某些向量可以由其他向量表示,因此这些向量在整个向量组中的作用较小。

接下来,我们将介绍极大线性无关组和向量组的秩,这些概念与线性相关密切相关。后续章节将详细介绍这些内容,并进行总结。

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