线性映射
保持加法与数乘的映射,由它对基的作用完全决定。
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从一个问题开始
在首页的实验里,你只拖动了两个箭头,整个平面上无穷多个点却都跟着动了。两个向量凭什么能控制所有点?
要回答这个问题,需要先弄清:哪一类变换"尊重"向量的加法与数乘。这类变换应该由它对基的作用完全决定。
拖动下面两个基向量 、 的箭头端点。整个网格跟着变:所有直线仍然是直线,所有平行线仍然平行,原点不动,等距的格线仍然等距。
你只动了两个点,却决定了平面上每一个点去哪里。为什么?
因为平面上任何向量都是 ,如果一个变换 "尊重"加法和数乘,那它必须把 送到 。 对基的作用决定了一切。
定义
设 是向量空间。映射 称为线性的,若对所有 、,
两条合起来等价于 :线性映射保持线性组合。
注意 :线性映射一定把原点送到原点。所以平移 ()不是线性的,实验里原点永远不动就是这个原因。
定理与证明
设 是 的基, 任意。则存在唯一的线性映射 使 。
存在性。 任意 有唯一坐标 (见向量)。定义 。若 ,则 ,于是 。所以 线性,且显然 。
唯一性。 若 也线性且 ,则 。
这就是实验背后的定理:两个箭头( 和 )决定了整个平面的去向。 维空间的线性映射,由 个向量决定。
若 线性,则直线 的像是 :当 时是直线,否则是一个点。平行直线的像仍平行(或退化)。
,直接由线性性得到。方向向量 相同的直线,像的方向向量都是 。
这解释了实验里"直线仍是直线、平行仍平行"。而"压扁"预设中所有点被压到一条直线上,就是 与 共线、 有非零解的情形。
称为 的核; 称为 的像。两者都是子空间。
若 有限维,则 。
取 的基 ,扩充为 的基 。断言 是 的基。
张成:任意 ,,故 。
无关:若 ,则 ,所以 ,可写成 。由 全体线性无关得所有 。
于是 。
在实验里: 不共线时核是 ,像是整个平面();共线且非零时核是一条直线,像也是一条直线()。
线性映射一定把 映到 。所以平移 ()不是线性的;中学里叫"线性函数"的 ,在 时也不是线性映射(它是仿射映射)。检验线性性时,先看 。
应用
- 平面绕原点旋转 :线性。,。
- 到 轴的投影:线性,核是 轴。
- 微分 在多项式空间上:线性,。核是常数多项式。
最后一个例子说明为什么线性代数会在二阶线性方程里出现:解微分方程就是求一个线性映射的核。
下一节矩阵要做的事只有一件:把 的坐标写成两列,这就是矩阵。矩阵是线性映射的记法,不是别的什么东西。