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[人工智能数学基础] 空间

向量空间#

向量空间是一个集合,满足以下条件:

  1. 向量加法:对于任意向量uuvv,有u+vu + v也是向量空间中的元素
  2. 数乘封闭:对于任意向量uu和标量α\alpha,有αu\alpha u也是向量空间中的元素
  3. 存在零向量:存在0\mathbf{0},使得对于任意向量uu,有u+0=uu + \mathbf{0} = u

常见的向量空间包括:

  • Rn\mathbb{R}^n:所有nn维实数向量的集合
  • Cn\mathbb{C}^n:所有nn维复数向量的集合

子空间#

子空间是向量空间的一个子集,满足以下条件:

  1. 包含零向量:0W\mathbf{0} \in W
  2. 加法封闭性:对于任意u,vWu, v \in W,有u+vWu + v \in W
  3. 数乘封闭性:对于任意uWu \in W和标量α\alpha,有αuW\alpha u \in W

Span张成空间/生成空间#

SpanSpan是一组向量经过线性组合后能到达的所有位置

SpanSpan的结果一定是一个子空间

S={v1,v2,...,vk}Span(S)={c1v1+c2v2+...+ckvkciR}S = \left \{v_1, v_2, ..., v_k \right \} \\ Span(S) = \left \{ c_1 v_1 + c_2 v_2 + ... + c_k v_k | c_i \in \mathbb{R} \right \}

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UUWW是向量空间VV的子空间,则UUWW的和定义为:

U+W={u+wuU,wW}U + W = \{ u + w | u \in U, w \in W \}

直和#

UW={0}U \cap W = \{\mathbf{0}\}时,称U+WU + WUUWW的直和,记为UWU \oplus W。此时,VV中每个向量可以唯一表示为u+wu + w的形式

重点在于唯一性

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子空间的最小生成集合

基是一个向量集合,满足以下条件:

  1. 线性无关:集合中的向量之间没有线性关系
  2. 张成空间:集合中的向量可以通过线性组合生成整个空间
  3. 基中向量个数等于空间的维数
[人工智能数学基础] 空间
https://a1kari8.github.io/posts/ai_math/space/
作者
A1kari8
发布于
2026-04-18
许可协议
CC BY-NC-SA 4.0