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数学知识体系

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⌕2026/8/31
概念

线性相关与基

线性组合、线性相关与无关是描述向量间关系的核心概念;基是「最小生成集」,维数是不依赖于基选择的不变量。

所属主题:线性代数 ↗
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先修概念

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当前概念

线性相关与基线性代数

01定义

向量空间的「骨架」由基给出:基是一组线性无关且生成整个空间的向量,维数即基的个数。线性相关/无关刻画向量间的冗余关系——它是一切秩、解空间理论的起点。
e₁ e₂ v a·e₁ b·e₂ v = a·e₁ + b·e₂:任何向量由基唯一线性表示
基 {e₁, e₂} 张成平面,任意 v 有唯一的坐标分解

02核心要点

01

线性无关

∑civi=0⇒\sum c_i v_i=0\Rightarrow 所有 ci=0c_i=0 时向量组无关——「没有一个向量是其余向量的组合」,即无冗余。

02

基与维数

任何两组基的个数相同(维数定理),维数是空间的不变量:Rn\mathbb{R}^n 维数为 nn,次数不超过 nn 的多项式空间维数为 n+1n+1。

03

坐标

选定基后,向量 ↔ 坐标列向量;换基即换坐标系,同一向量在不同基下坐标不同,但向量本身不变——「向量先于坐标」。

03关键公式

v=∑i=1nciei(坐标唯一)v=\sum_{i=1}^{n} c_i e_i\quad(\text{坐标唯一})
dim⁡V=∣任何一组基∣\dim V=|\text{任何一组基}|

04历史沿革

向量概念由物理(力、速度)引入;皮亚诺 1888 年给出向量空间的现代公理;「线性无关」与「维数」的严格定义随格拉斯曼《扩张论》(1844)逐步成形。

05应用与延伸

计算机图形学的坐标变换、机器学习的特征空间、有限元方法的分片基函数——凡「用少数基本元素组合表达」之处,都有基与维数。

06交互演示

基向量生成平面:v = s·b₁ + t·b₂θ 接近 0 或 π 时两基近似共线 → 生成集退化

07相关概念