基 (線性代數)

title: 定义.
content: 给定一个向量空间formula_1。formula_1的一组基formula_3是指formula_1里面的可线性生成formula_1的一个线性无关子集。formula_3的元素称为基向量。  更详细来说,设formula_13是在系数域formula_14(比如实数域formula_15或复数域formula_16)上的向量空间formula_1的有限子集。如果formula_3满足下列条件: 就说formula_3是向量空间formula_1的一组基。第二个条件中,将一个向量formula_22表示成formula_28的形式,称为向量formula_29在基底formula_3下的分解。formula_31称为向量formula_29在基底formula_3下的分量表示。  有有限基的向量空间叫做有限维的空间。要处理无限维的空间,必须把上述基的定义推广为包括无限的基集合。如果向量空间formula_1的一个子集 (有限或无限)formula_3满足: 就称formula_3是无限维空间formula_1的一组基。  没有装备拓扑结构的向量空间的结构不足以谈论向量的无限和,因此上述定义只包括对有限个向量求和。
title: 性质.
content: 设formula_3是向量空间formula_1的子集。则formula_3是基,当且仅当满足了下列任一条件:  如果承认良序定理或任何选择公理的等价物,那么作为推论,可以证明任何的向量空间都拥有一组基。(证明:良序排序这个向量空间的元素。建立不线性依赖于前面元素的所有元素的子集。它就是基)。反过来也是真的。一个向量空间的所有基都拥有同样的势(元素个数),叫做这个向量空间的维度。这个结果叫做维度定理,它要求系统承认严格弱形式的选择公理即超滤子引理。
title: 基的扩张.
content: 如上所述,一个向量空间的每一组基都是一个极大的线性无关集合,同时也是极小的生成集合。可以证明,如果向量空间拥有一组基,那么每个线性无关的子集都可以扩张成一组基(也称为基的扩充定理),每个能够生成整个空间的子集也必然包含一组基。特别地,在任何线性无关集合和任何生成集合之间有一组基。以数学语言来说:如果formula_57是在向量空间formula_1中的一个线性无关集合而集合formula_59是一个包含formula_57而且能够生成formula_1的集合,则存在formula_1的一组基formula_3,它包含了formula_57而且是formula_59的子集:formula_66。  以上两个结论可以帮助证明一个集合是否是给定向量空间的基。如果不知道某个向量空间的维度,证明一个集合是它的基需要证明这个集合不仅是线性无关的,而且能够生成整个空间。如果已知这个向量空间的维度(有限维),那么这个集合的元素个数必须等于维数,才可能是它的基。在两者相等时,只需要证明这个集合线性无关,或这个集合能够生成整个空间这两者之一就够了。这是因为线性无关的子集必然能扩充成基;而这个集合的元素个数已经等于基的元素个数,需要添加的元素是0个。这说明原集合就是一组基。同理,能够生成整个空间的集合必然包含一组基作为子集;但假如这个子集是真子集,那么元素个数必须少于原集合的元素个数。然而原集合的元素个数等于维数,也就是基的元素个数,这是矛盾的。这说明原集合就是一组基。
title: 有序基和坐标.
content: 基底是作为向量空间的子集定义的,其中的元素并不按照顺序排列。为了更方便相关的讨论,通常会将基向量进行排列。比如说将:formula_67写成有序向量组:formula_68。这样的有序向量组称为有序基。在有限维向量空间和可数维数的向量空间中,都可以自然地将基底表示成有序基。在有序基下,任意的向量都可以用确定的数组表示,称为向量的坐标。例如,在使用向量的坐标表示的时候习惯谈论“第一个”或“第二个”坐标,这只在指定了基的次序前提下有意义。在这个意义下,有序基可以看作是向量空间的坐标架。  设formula_1是在域formula_14上的"n"维向量空间。在formula_1上确定一个有序基等价于确定一个从坐标空间formula_72到formula_1的一个选定线性同构formula_74。  "证明":这个证明利用了formula_72的标准基是有序基的事实。  首先假设 其中的formula_80是formula_72的标准基。  反过来说,给定一个有序基,考虑如下定义的映射 这里的"x" = "x"e + "x"e +... + "x"e是F的一个元素。不难检查出"φ"是线性同构。  这两个构造明显互逆。所以"V"的有序基一一对应于线性同构F → "V"。  确定自有序基{"v"}线性映射"φ"的逆映射为"V"装备了坐标:如果对于向量"v" ∈ "V", "φ"("v") = ("a", "a"...,"a") ∈ F,则"a" = "a"("v")的分量是"v"的坐标,在"v" = "a"("v") "v" + "a"("v") "v" +... + "a"("v") "v"的意义上。  从向量"v"到分量"a"("v")的映射是从"V"到F的线性映射,因为"φ"是线性的。所以它们是线性泛函。它们形成"V"的对偶空间的基,叫做对偶基。
title: 概念.
content: 有时使用术语Hamel基(或代数基)来称呼上文定义的基,这里在线性组合"a""v" +... + "a""v"中项的数目总是有限的。  在希尔伯特空间和其他巴拿赫空间中,需要处理无限多向量的线性组合。在无限维的希尔伯特空间中,相互正交的向量的集合可能永不能通过有限线性组合扩展出整个空间。所谓的正交基是通过有时无限的线性组合扩展出这个空间的相互正交的单位向量的集合。除了在有限维情况之外,这个概念不纯粹是代数的,而区别于Hamel基;它也是更一般性有用的。“无限维希尔伯特空间的正交基因此不是Hamel基”。  在拓扑向量空间中,一般的说,可以定义为无穷级数并表达这个空间的元素为其他特定元素的“无限线性组合”。其中的有限和无限组合的基,前者被叫做“Hamel基”而后者被叫做“”,对应的维度叫做Hamel维度和“Schauder维度”。
title: 例子.
content: 在傅立叶级数的研究中,函数{1} ∪ { sin("nx"), cos("nx") : "n" = 1, 2, 3,... }是所有的在区间[0, 2π]上为平方可积分的(实数或复数值)的函数的(实数或复数)向量空间的“正交基”,这种函数"f"满足  函数{1} ∪ { sin("nx"), cos("nx") : "n" = 1, 2, 3,... }是线性无关的,所有在[0, 2π]上平方可积分的函数"f"是它们的“无限线性组合”,在如下意义上  对于适合的(实数或复数)系数"a", "b"。但是多数平方可积分函数不能表达为这些基函数的有限线性组合,因为它们不构成Hamel基。这个空间的所有Hamel基都大于这个函数的只可数无限集合。此类空间的Hamel基没有什么价值,而这些空间的正交基是傅立叶分析的根本。

Summary: 在线性代数中,基(basis)(也称为基底)是描述、刻画向量空间的基本工具。向量空间的基是它的一个特殊的子集,基的元素称为基向量。向量空间中任意一个元素,都可以唯一地表示成基向量的线性组合。如果基中元素个数有限,就称向量空间为有限维向量空间,将元素的个数称作向量空间的维数。

Basis (linear algebra): In mathematics, a set of elements (vectors) in a vector space is called a basis, if every element of may be written in a unique way as a (finite) linear combination of elements of. The coefficients of this linear combination are referred to as components or coordinates on of the vector. The elements of a basis are called.