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3.1向量的概念、向量组的概念

3.1向量的概念、向量组的概念

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更新于 2026-10-24
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定义 nnn 个数 a1,a2,⋯ ,ana_1, a_2, \cdots, a_na1​,a2​,⋯,an​ 所组成的有序数组

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α=(a1,a2,⋯ ,an)T 或 α=(a1,a2,⋯ ,an)\boldsymbol{\alpha} = (a_1, a_2, \cdots, a_n)^{\mathrm{T}} \text{ 或 } \boldsymbol{\alpha} = (a_1, a_2, \cdots, a_n)α=(a1​,a2​,⋯,a

叫做 nnn 维向量,其中 a1,a2,⋯ ,ana_1, a_2, \cdots, a_na1​,a2​,⋯,an​ 叫做向量 的分量(或坐标),前一个表示式称为列向量,后者称为行向量。

相等 α=β⇔α,β\boldsymbol{\alpha} = \boldsymbol{\beta} \Leftrightarrow \boldsymbol{\alpha}, \boldsymbol{\beta}α=β⇔α,β 同维,且对应分量 ai=bi,i=1,2,⋯ ,na_i = b_i, i = 1, 2, \cdots, nai​=b。

向量的基本运算

加法 α+β=(a1+b1,a2+b2,⋯ ,an+bn)\boldsymbol{\alpha} + \boldsymbol{\beta} = (a_1 + b_1, a_2 + b_2, \cdots, a_n + b_n)α+β=(a1​+b1​,。 数乘 。

若干个同维数的行向量(或同维数的列向量)所组成的集合叫做向量组。

α1,α2,⋯ ,αr\boldsymbol{\alpha}_1, \boldsymbol{\alpha}_2, \cdots, \boldsymbol{\alpha}_rα1​,α2​,⋯,αr​ 及 α1,(其中 ),称 是 的, 是。

向量组

α1=[a11,a21,⋯ ,ar1]T,α2=[a12,a22,⋯ ,ar2]T,⋯ ,αm=[a1m,a2m,⋯ ,arm]T\begin{aligned} \boldsymbol{\alpha}_1 &= [a_{11}, a_{21}, \cdots, a_{r1}]^{\mathrm{T}}, \boldsymbol{\alpha}_2 = [a_{12}, a_{22}, \cdots, a_{r2}]^{\mathrm{T}}, \cdots, \\ \boldsymbol{\alpha}_m &= [a_{1m}, a_{2m}, \cdots, a_{rm}]^{\mathrm{T}} \end{aligned}α

及

α~1=[a11,a21,⋯ ,ar1,⋯ ,as1]T,α~2=[a12,a22,⋯ ,ar2,⋯ ,as2]T,⋯ ,α~m=[a1m,a2m,⋯ ,arm,⋯ ,asm]T,\begin{aligned} \tilde{\boldsymbol{\alpha}}_1 &= [a_{11}, a_{21}, \cdots, a_{r1}, \cdots, a_{s1}]^{\mathrm{T}}, \tilde{\boldsymbol{\alpha}}_2 = [a_{12}, a_{22}, \cdots, a_{r2}, \cdots, a_{s2}]^{\mathrm{T}}, \\ \cdots, \tilde{\boldsymbol{\alpha}}_m &= [a_{1m}, a_{2m}, \cdots, a_{rm}, \cdots, a_{sm}]^{\mathrm{T}}, \end{aligned}

其中 s⩾rs \geqslant rs⩾r,则称 α~1,α~2,⋯ ,α~m\tilde{\boldsymbol{\alpha}}_1, \tilde{\boldsymbol{\alpha}}_2, \cdots, \tilde{\boldsymbol{\alpha}}_mα~1​,α~ 为向量组 的(或称 是 的)。

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  • n​
    )T
     或 
    α
    =
    (a1​,a2​,⋯,an​)
    α\boldsymbol{\alpha}
    α
    i​
    ,
    i
    =
    1,2,⋯,n
    a
    2​
    +
    b2​,⋯,an​+
    bn​)

    kα=(ka1,ka2,⋯ ,kan)k\boldsymbol{\alpha} = (ka_1, ka_2, \cdots, ka_n)kα=(ka1​,ka2​,⋯,kan​)
    α2,⋯ ,αr,⋯ ,αs\boldsymbol{\alpha}_1, \boldsymbol{\alpha}_2, \cdots, \boldsymbol{\alpha}_r, \cdots, \boldsymbol{\alpha}_s
    α1​,α2​,⋯,αr​,⋯,αs​
    s⩾rs \geqslant rs⩾r
    α1,α2,⋯ ,αr\boldsymbol{\alpha}_1, \boldsymbol{\alpha}_2, \cdots, \boldsymbol{\alpha}_rα1​,α2​,⋯,αr​
    α1,α2,⋯ ,αs\boldsymbol{\alpha}_1, \boldsymbol{\alpha}_2, \cdots, \boldsymbol{\alpha}_sα1​,α2​,⋯,αs​
    部分组
    α1,α2,⋯ ,αs\boldsymbol{\alpha}_1, \boldsymbol{\alpha}_2, \cdots, \boldsymbol{\alpha}_sα1​,α2​,⋯,αs​
    整体组
    1​
    αm​
    ​
    =[a11​,a21​,⋯,ar1​]T,α2​=[a12​,a22​,⋯,ar2​]T,⋯,=[a1m​,a2m​,⋯,arm​]T​
    α~1​⋯,α~m​​=[a11​,a21​,⋯,ar1​,⋯,as1​]T,α~2​=[a12​,a22​,⋯,ar2​,⋯,as2​]T,=[a1m​,a2m​,⋯,arm​,⋯,a​
    2​
    ,
    ⋯
    ,
    α~m​
    α1,α2,⋯ ,αm\boldsymbol{\alpha}_1, \boldsymbol{\alpha}_2, \cdots, \boldsymbol{\alpha}_mα1​,α2​,⋯,αm​
    延伸组
    α1,α2,⋯ ,αm\boldsymbol{\alpha}_1, \boldsymbol{\alpha}_2, \cdots, \boldsymbol{\alpha}_mα1​,α2​,⋯,αm​
    α~1,α~2,⋯ ,α~m\tilde{\boldsymbol{\alpha}}_1, \tilde{\boldsymbol{\alpha}}_2, \cdots, \tilde{\boldsymbol{\alpha}}_mα~1​,α~2​,⋯,α~m​
    缩短组
    sm
    ​
    ]T
    ,