《线性代数入门》解题笔记 1.1
Yi Fan

《线性代数入门》,梁鑫等编著,清华大学出版社,2022 年.

1 线性映射和矩阵

1.1 基本概念

1.1.1

  1. 考虑其中任意一个向量 a\boldsymbol{a},每个 a\boldsymbol{a} 都有一个向量 b\boldsymbol{b} 与其共线且反向,若令 a=[xy]\boldsymbol{a}=\begin{bmatrix}x\\y\\\end{bmatrix},则 b=[xcosπ2ysinπ2xsinπ2+ycosπ2]=[xy]\boldsymbol{b}=\begin{bmatrix}x\cos{\cfrac{\pi}{2}}-y\sin{\cfrac{\pi}{2}}\\x\sin{\cfrac{\pi}{2}}+y\cos{\cfrac{\pi}{2}}\\\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}-x\\-y\\\end{bmatrix}(旋转变换),故 a+b=[xy]+[xy]=0\boldsymbol{a}+\boldsymbol{b}=\begin{bmatrix}x\\y\\\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}-x\\-y\\\end{bmatrix}=\boldsymbol{0},因此 12 个向量之和为 0\boldsymbol{0}.
  2. 按照 1 中所述可知,余下 11 个向量之和为与 2 点方向相反方向的向量,即 8 点方向向量.由 12 点方向向量,可表示 8 点方向向量为 [sinπ3cosπ3]=[3212]\begin{bmatrix}-\sin{\cfrac{\pi}{3}}\\\cos{\cfrac{\pi}{3}}\\\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}-\cfrac{\sqrt{3}}{2}\\-\cfrac{1}{2}\\\end{bmatrix},即余下 11 个向量之和为 [3212]\begin{bmatrix}-\cfrac{\sqrt{3}}{2}\\-\cfrac{1}{2}\\\end{bmatrix}.
  3. 设原有向量为 [x1y1],[x2y2],,[x12y12]\begin{bmatrix}x_1\\y_1\\\end{bmatrix},\begin{bmatrix}x_2\\y_2\\\end{bmatrix},\cdots ,\begin{bmatrix}x_{12}\\y_{12}\\\end{bmatrix},则 i=112[xiyi]=[x1+x2++x12y1+y2++y12]=0\sum\limits_{i=1}^{12}\begin{bmatrix}x_i\\y_i\\\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}x_1+x_2+\cdots +x_{12}\\y_1+y_2+\cdots +y_{12}\\\end{bmatrix}=\boldsymbol{0}. 按照题意,可知每个向量的 yy 分量均加 1,故此时 12 个向量之和为 i=112[xiyi+1]=[x1+x2++x12y1+y2++y12+12]=[012]\sum\limits_{i=1}^{12}\begin{bmatrix}x_i\\y_i+1\\\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}x_1+x_2+\cdots +x_{12}\\y_1+y_2+\cdots +y_{12}+12\\\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}0\\12\\\end{bmatrix}.

1.1.2

共线.

证明 既然 [ab]\begin{bmatrix}a\\b\\\end{bmatrix}[cd]\begin{bmatrix}c\\d\\\end{bmatrix} 共线,不妨设 [ab]=k[cd]\begin{bmatrix}a\\b\\\end{bmatrix}=k\begin{bmatrix}c\\d\\\end{bmatrix},其中 kRk\in\R,显然有 a=kca=kcb=kdb=kd. 再取 m=cdRm=\cfrac{c}{d}\in\R,于是 [ac]=[kcc]=m[kdd]=m[bd]\begin{bmatrix}a\\c\\\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}kc\\c\\\end{bmatrix}=m\begin{bmatrix}kd\\d\\\end{bmatrix}=m\begin{bmatrix}b\\d\\\end{bmatrix},所以 [ac]\begin{bmatrix}a\\c\\\end{bmatrix}[bd]\begin{bmatrix}b\\d\\\end{bmatrix} 共线.

1.1.3

验证即可,此处略.

1.1.4

  1. 相等表达式有 (b+a)+c(\boldsymbol{b}+\boldsymbol{a})+\boldsymbol{c}c+(a+b)\boldsymbol{c}+(\boldsymbol{a}+\boldsymbol{b})c+(b+a)\boldsymbol{c}+(\boldsymbol{b}+\boldsymbol{a}).
  2. 相等表达式有 a+b+c+d\boldsymbol{a}+\boldsymbol{b}+\boldsymbol{c}+\boldsymbol{d}(a+b)+c+d(\boldsymbol{a}+\boldsymbol{b})+\boldsymbol{c}+\boldsymbol{d}a+(b+c)+d\boldsymbol{a}+(\boldsymbol{b}+\boldsymbol{c})+\boldsymbol{d}a+b+(c+d)\boldsymbol{a}+\boldsymbol{b}+(\boldsymbol{c}+\boldsymbol{d})(a+b+c)+d(\boldsymbol{a}+\boldsymbol{b}+\boldsymbol{c})+\boldsymbol{d}a+(b+c+d)\boldsymbol{a}+(\boldsymbol{b}+\boldsymbol{c}+\boldsymbol{d})(a+(b+c))+d(\boldsymbol{a}+(\boldsymbol{b}+\boldsymbol{c}))+\boldsymbol{d}a+(b+(c+d))\boldsymbol{a}+(\boldsymbol{b}+(\boldsymbol{c}+\boldsymbol{d}))a+((b+c)+d)\boldsymbol{a}+((\boldsymbol{b}+\boldsymbol{c})+\boldsymbol{d}).

1.1.5

  1. 不是. 因为 f(x1)+f(x2)=x1+1+x2+1=x1+x2+2f(x_1)+f(x_2)=x_1+1+x_2+1=x_1+x_2+2,而 f(x1+x2)=x1+x2+1f(x_1+x_2)=x_1+x_2+1.
  2. 是.
  3. 是.
  4. 不是. 因为 f(x1)+f(x2)=1+1=2f(x_1)+f(x_2)=1+1=2,而 f(x1+x2)=1f(x_1+x_2)=1.
  5. 不是. 因为 f(x1)+f(x2)=x12+x22f(x_1)+f(x_2)=x_1^2+x_2^2,而 f(x1+x2)=(x1+x2)2=x12+2x1x2+x22f(x_1+x_2)=(x_1+x_2)^2=x_1^2+2x_1x_2+x_2^2.
  6. 不是. 因为 f(x1)+f(x2)=2x1+2x2f(x_1)+f(x_2)=2^{x_1}+2^{x_2},而 f(x1+x2)=2x1+x2f(x_1+x_2)=2^{x_1+x_2}.
  7. 是.
  8. 不是. 因为 f([x1y1])+f([x2y2])=[x1+1y1x12x1]+[x2+1y2x22x2]=[x1+x2+2y1+y2x1x22x1+2x2]f(\begin{bmatrix}x_1\\y_1\end{bmatrix})+f(\begin{bmatrix}x_2\\y_2\end{bmatrix})=\begin{bmatrix}x_1+1\\y_1-x_1\\2x_1\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}x_2+1\\y_2-x_2\\2x_2\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}x_1+x_2+2\\y_1+y_2-x_1-x_2\\2x_1+2x_2\end{bmatrix},而 f([x1+x2y1+y2])=[x1+x2+1y1+y2x1x22x1+2x2]f(\begin{bmatrix}x_1+x_2\\y_1+y_2\end{bmatrix})=\begin{bmatrix}x_1+x_2+1\\y_1+y_2-x_1-x_2\\2x_1+2x_2\end{bmatrix}.

1.1.6

证明 因为 ff 是线性映射,所以 f(x)=f(1x)=f(1)xf(x)=f(1\cdot x)=f(1)\cdot x. 显然,f(1)Rf(1)\in\R,那么只需要令 k=f(1)k=f(1),就找到了一个实数 kk 使得 f(x)=kxf(x)=kx.

1.1.7

证明 先证充分性. 既然 ff 是线性映射,那么,f([x1y1z1]+[x2y2z2])=[g(x1+x2,y1+y2,z1+z2)h(x1+x2,y1+y2,z1+z2)]=f([x1y1z1])+f([x2y2z2])=[g(x1,y1,z1)h(x1,y1,z1)]+[g(x2,y2,z2)h(x2,y2,z2)]f(\begin{bmatrix}x_1\\y_1\\z_1\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}x_2\\y_2\\z_2\end{bmatrix})=\begin{bmatrix}g(x_1+x_2,y_1+y_2,z_1+z_2)\\h(x_1+x_2,y_1+y_2,z_1+z_2)\end{bmatrix}=f(\begin{bmatrix}x_1\\y_1\\z_1\end{bmatrix})+f(\begin{bmatrix}x_2\\y_2\\z_2\end{bmatrix})=\begin{bmatrix}g(x_1,y_1,z_1)\\h(x_1,y_1,z_1)\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}g(x_2,y_2,z_2)\\h(x_2,y_2,z_2)\end{bmatrix}f(k[xyz])=[g(kx,ky,kz)h(kx,ky,kz)]=kf([xyz])=k[g(x,y,z)h(x,y,z)]f(k\begin{bmatrix}x\\y\\z\end{bmatrix})=\begin{bmatrix}g(kx,ky,kz)\\h(kx,ky,kz)\end{bmatrix}=kf(\begin{bmatrix}x\\y\\z\end{bmatrix})=k\begin{bmatrix}g(x,y,z)\\h(x,y,z)\end{bmatrix}. 综合两式,显然 g,hg,h 均为线性映射.

再证必要性. 根据上述证明中的等式易得 ff 是线性映射.

1.1.8

不存在. 考虑 f(x2)=b2f(x_2)=b_2,有 f(x2)=f(x1+x3)=f(x1)+f(x3)=b1+b3f(x_2)=f(x_1+x_3)=f(x_1)+f(x_3)=b_1+b_3,显然 b2b1+b3b_2\not ={b_1+b_3},因而这不是线性映射.

1.1.9

  1. 是.
  2. 是.
  3. 不是.

1.1.10

ff 是线性映射. 由题意,f([b1b2b3])=[a1a2a3][b1b2b3]=a1b1+a2b2+a3b3f(\begin{bmatrix}b_1\\b_2\\b_3\end{bmatrix})=\begin{bmatrix}a_1\\a_2\\a_3\end{bmatrix}\cdot\begin{bmatrix}b_1\\b_2\\b_3\end{bmatrix}=a_1b_1+a_2b_2+a_3b_3. 那么 f([b1b2b3]+[c1c2c3])=[a1a2a3][b1+c1b2+c2b3+c3]=a1b1+a2b2+a3b3+a1c1+a2c2+a3c3=[a1a2a3][b1b2b3]+[a1a2a3][c1c2c3]=f([b1b2b3])+f([c1c2c3])f(\begin{bmatrix}b_1\\b_2\\b_3\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}c_1\\c_2\\c_3\end{bmatrix})=\begin{bmatrix}a_1\\a_2\\a_3\end{bmatrix}\cdot\begin{bmatrix}b_1+c_1\\b_2+c_2\\b_3+c_3\end{bmatrix}=a_1b_1+a_2b_2+a_3b_3+a_1c_1+a_2c_2+a_3c_3=\begin{bmatrix}a_1\\a_2\\a_3\end{bmatrix}\cdot\begin{bmatrix}b_1\\b_2\\b_3\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}a_1\\a_2\\a_3\end{bmatrix}\cdot\begin{bmatrix}c_1\\c_2\\c_3\end{bmatrix}=f(\begin{bmatrix}b_1\\b_2\\b_3\end{bmatrix})+f(\begin{bmatrix}c_1\\c_2\\c_3\end{bmatrix})f(k[b1b2b3])=[a1a2a3][kb1kb2kb3]=ka1b1+ka2b2+ka3b3=k(a1b1+a2b2+a3b3)=kf([b1b2b3])f(k\begin{bmatrix}b_1\\b_2\\b_3\end{bmatrix})=\begin{bmatrix}a_1\\a_2\\a_3\end{bmatrix}\cdot\begin{bmatrix}kb_1\\kb_2\\kb_3\end{bmatrix}=ka_1b_1+ka_2b_2+ka_3b_3=k(a_1b_1+a_2b_2+a_3b_3)=kf(\begin{bmatrix}b_1\\b_2\\b_3\end{bmatrix}). 所以 ff 是线性映射.

gg 是线性映射. 由题意. g([b1b2b3])=[a1a2a3]×[b1b2b3]=[a2b3a3b2a3b1a1b3a1b2a2b1]g(\begin{bmatrix}b_1\\b_2\\b_3\end{bmatrix})=\begin{bmatrix}a_1\\a_2\\a_3\end{bmatrix}\times\begin{bmatrix}b_1\\b_2\\b_3\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}a_2b_3-a_3b_2\\a_3b_1-a_1b_3\\a_1b_2-a_2b_1\end{bmatrix}. 那么 g([b1b2b3]+[c1c2c3])=[a1a2a3]×[b1+c1b2+c2b3+c3]=[a2(b3+c3)a3(b2+c2)a3(b1+c1)a1(b3+c3)a1(b2+c2)a2(b1+c1)]=[a2b3a3b2a3b1a1b3a1b2a2b1]+[a2c3a3c2a3c1a1c3a1c2a2c1]=g([b1b2b3])+g([c1c2c3])g(\begin{bmatrix}b_1\\b_2\\b_3\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}c_1\\c_2\\c_3\end{bmatrix})=\begin{bmatrix}a_1\\a_2\\a_3\end{bmatrix}\times\begin{bmatrix}b_1+c_1\\b_2+c_2\\b_3+c_3\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}a_2(b_3+c_3)-a_3(b_2+c_2)\\a_3(b_1+c_1)-a_1(b_3+c_3)\\a_1(b_2+c_2)-a_2(b_1+c_1)\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}a_2b_3-a_3b_2\\a_3b_1-a_1b_3\\a_1b_2-a_2b_1\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}a_2c_3-a_3c_2\\a_3c_1-a_1c_3\\a_1c_2-a_2c_1\end{bmatrix}=g(\begin{bmatrix}b_1\\b_2\\b_3\end{bmatrix})+g(\begin{bmatrix}c_1\\c_2\\c_3\end{bmatrix})g(k[b1b2b3])=[a1a2a3]×[kb1kb2kb3]=[ka2b3ka3b2ka3b1ka1b3ka1b2ka2b1]=k[a2b3a3b2a3b1a1b3a1b2a2b1]=kg([b1b2b3])g(k\begin{bmatrix}b_1\\b_2\\b_3\end{bmatrix})=\begin{bmatrix}a_1\\a_2\\a_3\end{bmatrix}\times\begin{bmatrix}kb_1\\kb_2\\kb_3\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}ka_2b_3-ka_3b_2\\ka_3b_1-ka_1b_3\\ka_1b_2-ka_2b_1\end{bmatrix}=k\begin{bmatrix}a_2b_3-a_3b_2\\a_3b_1-a_1b_3\\a_1b_2-a_2b_1\end{bmatrix}=kg(\begin{bmatrix}b_1\\b_2\\b_3\end{bmatrix}). 所以 gg 是线性映射.

1.1.11

  1. 确定. S=1S=1.
  2. 确定. S=1S=1.
  3. 确定. S=0S=0.
  4. 确定. S=3S=3.
  5. 确定. S=1S=1.(错切变换不会改变图形的面积

1.1.12

  1. 证明 f([x1y1])+f([x2y2])=[y1+1x1+2]+[y2+1x2+2]=[y1y2+2x1+x2+4]f(\begin{bmatrix}x_1\\y_1\end{bmatrix})+f(\begin{bmatrix}x_2\\y_2\end{bmatrix})=\begin{bmatrix}-y_1+1\\x_1+2\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}-y_2+1\\x_2+2\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}-y_1-y_2+2\\x_1+x_2+4\end{bmatrix},然而,f([x1y1]+[x2y2])=[y1y2+1x1+x2+2]f(\begin{bmatrix}x_1\\y_1\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}x_2\\y_2\end{bmatrix})=\begin{bmatrix}-y_1-y_2+1\\x_1+x_2+2\end{bmatrix},由 f([x1y1])+f([x2y2])f([x1y1]+[x2y2])f(\begin{bmatrix}x_1\\y_1\end{bmatrix})+f(\begin{bmatrix}x_2\\y_2\end{bmatrix})\not ={f(\begin{bmatrix}x_1\\y_1\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}x_2\\y_2\end{bmatrix})} 可知 ff 不是线性映射.
  2. 不妨令 g([xy])=[x+1y+1],h([xy])=[kxy]g(\begin{bmatrix}x\\y\end{bmatrix})=\begin{bmatrix}x+1\\y+1\end{bmatrix},h(\begin{bmatrix}x\\y\end{bmatrix})=\begin{bmatrix}kx\\y\end{bmatrix},那么 f([xy])=gh([xy])=g([kxy])=[kx+1y+1]f(\begin{bmatrix}x\\y\end{bmatrix})=g\circ h(\begin{bmatrix}x\\y\end{bmatrix})=g(\begin{bmatrix}kx\\y\end{bmatrix})=\begin{bmatrix}kx+1\\y+1\end{bmatrix}.(这种平移变换和线性变换的复合叫做仿射变换

1.1.13

是线性映射.

证明 形如 f(x+y)=f(x)+f(y)f(x+y)=f(x)+f(y) 的方程被称为加性 Cauchy 方程,下面给出求解过程,显然其求解结果可以证明本题:

x,yZ+x,y \in \Z^+,不妨取 x=1,y=1x=1,y=1,容易有 f(2)=2f(1)f(2)=2f(1). 再取 x=2,y=1x=2,y=1,则有 f(3)=f(2)+f(1)=3f(1)f(3)=f(2)+f(1)=3f(1). 如此递归,可以得到 f(n)=nf(1)f(n)=nf(1).

x,yZx,y \in \Z,取 x=1,y=0x=1,y=0,于是有 f(1)=f(0)+f(1)f(1)=f(0)+f(1),所以 f(0)=0f(0)=0. 显然有 0=f(0)=f(x+(x))=f(x)+f(x)0=f(0)=f(x+(-x))=f(x)+f(-x),所以 f(x)f(x) 是一个奇函数,于是 xZ\forall x\in\Z,有 f(x)=xf(1)f(x)=xf(1) 成立.

x,yQx,y \in \mathbb{Q},取 x=y=pqx=y=\cfrac{p}{q},其中 p,qZp,q\in\Z,容易有 f(2pq)=2f(pq)f(\cfrac{2p}{q})=2f(\cfrac{p}{q}). 按照已有结论,可以知道先证中的取值 1 具有一般性,故 qf(pq)=f(pqq)=f(p)=pf(1)qf(\cfrac{p}{q})=f(\cfrac{pq}{q})=f(p)=pf(1),所以 f(pq)=pqf(1)f(\cfrac{p}{q})=\cfrac{p}{q}f(1).

接下来推广至 R\R. 因为 ff 是连续的,自然有 limxx0f(x)=f(x0)\lim\limits_{x\rightarrow x_0}f(x)=f(x_0). 其中 x0Rx_0\in\R. 取一个收敛于 x0x_0 的有理 Cauchy 列,记其为 q1,q2,,qnq_1, q_2,\cdots,q_n,那么有 f(x0)=limn+f(qn)=limn+qnf(1)=x0f(1)f(x_0)=\lim\limits_{n\rightarrow+\infin}f(q_n)=\lim\limits_{n\rightarrow+\infin}q_nf(1)=x_0f(1). 此函数符合线性映射定义,显然是线性映射.