线性组合

線性組合（）是線性代數中具有如下形式的表达式。其中为任意类型的项，为标量。這些純量稱為線性組合的係數或權。

定義
為一向量空間（附於體）的子集合。

如果存在有限多個向量屬於，和對應的純量屬於，使得，則稱是的線性組合。

規定：向量是空集合的線性組合。

线性生成

S 為域 F 上向量空間 V 的子集合。

所有 S 的有限線性組合構成的集合，稱為 S 所生成的空間，記作 span(S)。

任何 S 所生成的空間必有以下的性質：

1. 是一個 V 的子空間（所以包含0向量）

2. 幾何上是直的，沒有彎曲（即，任兩個 span(S) 上的點連線延伸，所經過的點必也在 span(S) 上）

线性无关 

对于一个向量集 S =｛v1,...,vn｝,
若向量空间中的单个向量可以写作两个不同的线性组合，

另一种表述方式是，如果将它们相减 () ，得到一个纯量不全等于零的线性组合，而它的值为零：

那么v1,...,vn 称为“线性相关”；否则它们为线性无关。

若S是线性无关，而S的生成空间等于V，那么S是V的基。

仿射组合，锥组合及凸组合 
，和凸组合对线性组合的系数有一定的限制。

因为这些组合的限制更加严格，所以在这些运算之下的闭合子集也更多。因此，仿射子集，凸锥，和凸集都是向量子空间的一般化形式。所有向量子空间都是仿射子空间，凸锥，也是凸集，但凸集不一定是向量子空间，仿射子空间，或凸锥。

这些概念的产生是由于对于一些特定的数学对象，人们可以采用某些线性组合，但并非任何线性组合：例如，概率分布在凸组合下是闭合的，并且它们形成一个凸集；但在锥组合，仿射组合，或线性组合下不是闭合的。正测度在锥组合下是闭合的，但在仿射或线性组合下不是。因此，我们将定义为它的线性闭包。

线性和仿射组合可以在任何域或环上定义，但锥组合和凸组合需要“正数”的概念，因此只能在有序域或上定义，最常见的例子是实数。

如果仅允许乘以标量而不允许相加，则我们得到一个（不一定是凸的）圆锥；通常来说，定义中只允许乘以正标量。

所有这些概念通常都定义为环境向量空间的子集，而不是独立地由公理定义。仿射空间除外，因为仿射空间也可以看作“没有原点的向量空间”。

另见
 凸组合
 ：系数之和为1的线性组合

抽象代数
线性代数