Trong toán học, **span tuyến tính** (hay **bao tuyến tính** hay gọi tắt là **span**) của một tập hợp vectơ S (từ một không gian vectơ), ký hiệu span(*S*), là không gian con tuyến tính nhỏ nhất chứa tập hợp vectơ đó. Span có thể được mô tả là giao của tất cả các không gian con có chứa S, hay là tập hợp tất cả các tổ hợp tuyến tính của các phần tử của S. Span tuyến tính của một tập hợp vectơ vì thế cũng là một không gian vectơ. Khái niệm span có thể được tổng quát hóa cho matroid và mô đun.

Để diễn đạt rằng không gian vectơ V là span của tập hợp vectơ S, ta còn có thể nói: S span V; S sinh ra V; V được span bởi S; V được sinh bởi S; S là một **hệ sinh** của V; hay S là hệ span của V.

Định nghĩa
----------

Cho không gian vectơ *V* trên trường *K*, span của một tập hợp vectơ *S* (không nhất thiết là vô hạn) được định nghĩa là tập giao *W* của tất cả các không gian con của *V* chứa *S*. *W* được gọi là không gian con được *span* bởi hay *sinh* bởi *S*, hay bởi các vectơ trong hệ *S*. Một cách khác, *S* gọi là một *hệ span* hay *hệ sinh* của *W*, ta nói *S* *span* hay *sinh* ra *W*.

Span của *S* có thể được định nghĩa một cách tương đương là tập hợp chứa tất cả các tổ hợp tuyến tính của các phần tử (vectơ) trong *S*, suy ra từ định nghĩa trên.

{\displaystyle \operatorname {span} (S)=\left\{{\left.\sum \_{i=1}^{k}\lambda \_{i}v\_{i}\right|k\in \mathbb {N} ,v\_{i}\in S,\lambda \_{i}\in K}\right\}.}
Trong trường hợp nếu *S* là một tập hợp con hữu hạn trong *V* thì span của *S* là tập hợp tất cả các tổ hợp tuyến tính của các phần tử trong *S*. Trong trường hợp tập hợp *S* là vô hạn, các tổ hợp tuyến tính vô hạn (tức là các tổ hợp có thể liên quan đến một tổng vô hạn, và giả thiết rằng các tổng trên được xác định theo một cách nào đó, chẳng hạn như trong không gian Banach) thì định nghĩa trên không áp dụng được; còn tổng quát hóa có thể áp dụng được với chúng thì lại không tương đương.

Ví dụ
-----

Mặt phẳng lưới trong hình vẽ là span tuyến tính của **u** và **v** trong **R**3.
Không gian vectơ thực **R**3 nhận hệ vectơ {(−1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 0, 1)} là một hệ sinh hay hệ span. Hệ sinh này cũng là một cơ sở. Nếu thay vectơ (−1, 0, 0) bởi (1, 0, 0), hệ cũng sẽ là một cơ sở chính tắc của **R**3.

Một hệ span khác của không gian **R**3 ở trên là {(1, 2, 3), (0, 1, 2), (−1, 1⁄2, 3), (1, 1, 1)}, nhưng hệ này không là cơ sở vì nó phụ thuộc tuyến tính.

Tập hợp {(1, 0, 0), (0, 1, 0), (1, 1, 0)} không là hệ sinh của **R**3, bởi span của nó là không gian của các vectơ trong **R**3 mà thành phần cuối của chúng bằng 0. Không gian đó cũng được sinh bởi hệ chỉ gồm hai vectơ {(1, 0, 0), (0, 1, 0)}, bởi (1, 1, 0) là tổ hợp tuyến tính của (1, 0, 0) và (0, 1, 0). Tuy vậy, hệ này span **R**2.(khi được coi là một không gian con **R**3).

Tập hợp rỗng là hệ span của không gian {(0, 0, 0)}, vì tập hợp rỗng là tập con của mọi không gian vectơ con trong **R**3, và {(0, 0, 0)} là giao của tất cả các không gian vectơ đó.

Tập hợp các hàm số lũy thừa dạng *xn* trong đó *n* là một số nguyên dương span không gian các đa thức.

Các định lý
-----------

**Định lý 1:** Không gian con được span bởi một tập hợp con khác rỗng *S* của một không gian vectơ *V* là tập hợp gồm mọi tổ hợp tuyến tính của các vectơ trong *S*.

Định lý này được coi là một định nghĩa của span của một tập hợp.

**Định lý 2:** Số vectơ trong một hệ span *S* của một không gian vectơ *V* tối thiểu bằng số vectơ trong bất kỳ một hệ độc lập tuyến tính trong *V*.

**Định lý 3:** Cho *V* là một không gian vectơ hữu hạn chiều. Một hệ vectơ bất kỳ sinh ra *V* có thể được rút gọn về một cơ sở của *V*, bằng cách loại bỏ đi một số vectơ trong hệ nếu cần thiết (khi đó sẽ tồn tại một số vectơ phụ thuộc tuyến tính trong hệ). Nếu thừa nhận tiên đề chọn, điều này luôn đúng mà không cần giả thiết rằng *V* là hữu hạn chiều.

Điều này cũng chỉ ra rằng cơ sở của *V* cũng là hệ sinh nhỏ nhất khi *V* là hữu hạn chiều.

Tổng quát hóa
-------------

Tổng quát định nghĩa span của các điểm trong không gian, một tập con *X* của tập nền của một matroid được gọi là một hệ *span* nếu hạng của *X* bằng hạng của toàn bộ tập nền.[*cần dẫn nguồn*]

Khái niệm không gian vectơ có thể được tổng quát hóa thành mô đun. Cho một mô đun *A* trên một vành *R* và một tập các phần tử *a*1, …, *an* của *A*, mô đun con của *A* span bởi *a*1, …, *an* là tổng của các mô đun cyclic có dạng

{\displaystyle Ra\_{1}+\cdots +Ra\_{n}=\left\{\sum \_{k=1}^{n}r\_{k}a\_{k}{\Big |}r\_{k}\in R\right\}}
chứa tất cả các tổ hợp tuyến tính với *R* của các phần tử *ai*. Tương tự trường hợp riêng không gian vectơ, mô đun con của *A* span bởi một tập con bất kỳ của *A* là giao của tất cả các mô đun con chứa tập con đó.

Span tuyến tính đóng trong giải tích hàm
----------------------------------------

Xem thêm
--------

* Bao afin
* Tổ hợp conic
* Bao lồi

Chú thích
---------

1. ↑  "Comprehensive List of Algebra Symbols". *Math Vault* (bằng tiếng Anh). ngày 25 tháng 3 năm 2020. Truy cập ngày 7 tháng 9 năm 2020.
2. ↑  "Linear Algebra basics". *homepages.rpi.edu*. Truy cập ngày 7 tháng 9 năm 2020.
3. ↑  Weisstein, Eric W. "Vector Space Span". *mathworld.wolfram.com* (bằng tiếng Anh). Truy cập ngày 7 tháng 9 năm 2020.
4. ↑  Lane, Saunders Mac; Birkhoff, Garrett (ngày 28 tháng 2 năm 1999). *Algebra: Third Edition* (bằng tiếng Anh). EDS Publications Ltd. tr. 168. ISBN 9780821816462.

Tham khảo sách
--------------

* M.I. Voitsekhovskii (2001), "Linear hull", trong Hazewinkel, Michiel (biên tập), *Bách khoa toàn thư Toán học*, Springer, ISBN 978-1-55608-010-4
* Lankham, Isaiah; Nachtergaele, Bruno; Schilling, Anne (ngày 13 tháng 2 năm 2010). "Linear Algebra - As an Introduction to Abstract Mathematics" (PDF). University of California, Davis. Truy cập ngày 27 tháng 9 năm 2011.
* Brian P. Rynne & Martin A. Youngson (2008). *Linear Functional Analysis*, page 4, Springer ISBN 978-1848000049.

Liên kết ngoài
--------------

* Linear Combinations and Span: Understanding linear combinations and spans of vectors, khanacademy.org.
* "Linear combinations, span, and basis vectors". *Essence of linear algebra*. ngày 6 tháng 8 năm 2016 – qua YouTube.

| * x
* t
* s
Các chủ đề trong Đại số tuyến tính |
| --- |
| Khái niệm cơ bản | 
* Vô hướng
* Vectơ
* Không gian vectơ
* Phép nhân vô hướng
* Chiếu vectơ
* Hệ sinh
* Ánh xạ tuyến tính
* Phép chiếu tuyến tính
* Độc lập tuyến tính
* Tổ hợp tuyến tính
* Cơ sở
* Chuyển cơ sở
* Vectơ hàng và cột
* Không gian hàng và cột
* Hạt nhân
* Giá trị riêng và vectơ riêng
* Ma trận chuyển vị
* Hệ phương trình tuyến tính

 | Three dimensional Euclidean space |
| Ma trận | 
* Khối
* Phân rã
* Nghịch đảo
* Định thức con
* Tích
* Hạng
* Biến đổi
* Quy tắc Cramer
* Phép khử Gauss

 |
| Song tuyến tính | 
* Trực giao
* Tích vô hướng
* Không gian tích trong
* Tích ngoài
* Quá trình Gram–Schmidt

 |
| Đại số đa tuyến tính | 
* Định thức
* Tích vectơ
* Tích ba
* Tích vectơ 7 chiều
* Đại số hình học
* Đại số ngoài
* Song vectơ
* Đa vectơ
* Tenxơ
* Cấu xạ ngoài

 |
| Xây dựng không gian vectơ | 
* Không gian đối ngẫu
* Tổng trực tiếp
* Không gian hàm
* Thương
* Không gian con
* Tích tenxơ

 |
| Đại số tuyến tính số | 
* Floating-point
* Bình phương tối thiểu tuyến tính
* Ổn định số
* Basic Linear Algebra Subprograms
* Ma trận thưa
* Comparison of linear algebra libraries

 |
| 
* Thể loại Thể loại
* Danh sách Mục lục
* Cổng thông tin Chủ đề Toán học
* Trang Wikibooks Wikibook
* Trang Wikiversity Wikiversity

 |