高等代数 · 课程学习笔记

第 P44 集 · 二十六:有限子空间直和与维数

Direct Sum of Finite Subspaces and Dimension Formula
北大丘维声教授 · 清华大学 进度 P44 / 151 集 核心概念:有限子空间直和定义 · 定理 5 · 直和维数公式 · 空间分解
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◎学习目标

  1. 掌握有限个子空间的直和定义:\(V_1 \oplus V_2 \oplus \cdots \oplus V_m\) 中任一向量的表法唯一;
  2. 理解定理 5:\(m\) 个子空间直和的四个等价命题(类比两个子空间的定理 3);
  3. 掌握有限维直和维数公式:\(\dim(V_1 \oplus \cdots \oplus V_m) = \dim V_1 + \cdots + \dim V_m\);
  4. 会用维数公式验证子空间分解(空间分解);
  5. 理解空间分解的意义:将大空间分解为若干小空间的直和,在小空间中找基比在大空间中找基更容易。

1有限子空间直和的定义 ⏱ 05:20

两个子空间的直和已在 P43 中详细讨论。现在将概念推广到 \(m\) 个子空间。

定义 · \(m\) 个子空间的直和 设 \(V_1, V_2, \dots, V_m\) 是线性空间 \(V\) 的子空间。若和空间 \(V_1 + V_2 + \cdots + V_m\) 中每个向量
\[ \alpha = \alpha_1 + \alpha_2 + \cdots + \alpha_m, \quad \alpha_i \in V_i \]
的表法唯一,则称 \(V_1 + V_2 + \cdots + V_m\) 是直和,记作
\[ V_1 \oplus V_2 \oplus \cdots \oplus V_m. \]
⏱ 06:20
老师说明 "这个内比出来的。既然两个子空间直和定义可以内比,那自然多个子空间直和的定义也内比。"⏱ 07:30

2直和记号 \(V_1 \oplus V_2 \oplus \cdots \oplus V_m\) ⏱ 07:15

记号约定
  • \(\Sigma\)(Sigma):子空间的普通和(不要求表法唯一);
  • \(\bigoplus\)(圆圈的加号):子空间的直和(表法唯一)。
\[ \bigoplus_{i=1}^{m} V_i = V_1 \oplus V_2 \oplus \cdots \oplus V_m. \]
⏱ 07:40

3定理 5 · 四个等价命题(\(m\) 个子空间版)⏱ 08:15

类比 P43 的定理 3(两个子空间直和的四个等价命题),推广到 \(m\) 个子空间。老师建议学生先自己猜测,再验证。

定理 5 · 有限子空间直和的等价条件 设 \(V_1, V_2, \dots, V_m\) 是线性空间 \(V\) 的子空间(可有限维,也可无限维),则下列命题等价:
  1. (1)\(V_1 + V_2 + \cdots + V_m\) 是直和(表法唯一);
  2. (2)零向量在和空间中的表法唯一,即若 \(\mathbf{0} = \alpha_1 + \alpha_2 + \cdots + \alpha_m\)(\(\alpha_i \in V_i\)),则 \(\alpha_1 = \alpha_2 = \cdots = \alpha_m = \mathbf{0}\);
  3. (3)对任取 \(i \in \{1, 2, \dots, m\}\),有
    \[ V_i \cap \left(\sum_{\substack{j=1 \\ j \neq i}}^{m} V_j\right) = \{\mathbf{0}\}. \]
    即任一子空间与"其余子空间之和"的交为零子空间;
  4. (4)设 \(S_i\) 是 \(V_i\) 的一个基(\(i = 1, \dots, m\)),则
    \[ S_1 \cup S_2 \cup \cdots \cup S_m \]
    是 \(V_1 + V_2 + \cdots + V_m\) 的一个基。⏱ 09:20
证明思路(部分)

(1) ⟹ (2):显然。若表法唯一,零向量的唯一表法就是全零(\(0 + 0 + \cdots + 0\))。

(2) ⟹ (3):设 \(\alpha \in V_i \cap \sum_{j \neq i} V_j\)。则 \(\alpha \in V_i\) 且 \(\alpha = \sum_{j \neq i} \alpha_j\)(\(\alpha_j \in V_j\))。故 \(\mathbf{0} = \alpha - \sum_{j \neq i} \alpha_j\),其中第一项属于 \(V_i\),其余项属于对应的 \(V_j\)。由零向量表法唯一,\(\alpha = \mathbf{0}\)。

(2) ⟹ (4) 和 (4) ⟹ (2):与 P43 的命题 2 ⟹ 4 和 4 ⟹ 2 完全类似,只是从两个子空间推广到 \(m\) 个。老师建议学生自己完整证明。⏱ 12:00

老师提醒 "这个二推三跟刚才的二推三几乎一模一样。留作同学们自己回去证。空一大页纸,递几本,把这个都写一下,对你特别有好处。"

4定理 5 的推论 · 有限维直和维数公式 ⏱ 12:50

推论 · 有限维直和维数公式 设 \(V_1, V_2, \dots, V_m\) 都是有限维子空间,则
\[ V_1 + V_2 + \cdots + V_m \text{ 是直和} \;\Longleftrightarrow\; \dim(V_1 + V_2 + \cdots + V_m) = \dim V_1 + \dim V_2 + \cdots + \dim V_m. \]
即:直和的维数 = 各子空间维数之和。 ⏱ 13:55
两个子空间时的特例 当 \(m = 2\) 时,这就是 P43 的推论:\(V_1 + V_2\) 是直和 \(\Longleftrightarrow\) \(\dim(V_1 + V_2) = \dim V_1 + \dim V_2\)。

5直和维数公式的必要条件证明 ⏱ 14:10

证明:若 \(V_1 + V_2 + \cdots + V_m\) 是直和,则 \(\dim(V_1 + \cdots + V_m) = \dim V_1 + \cdots + \dim V_m\)。

证明(逐步拆分法)

由定理 5 的条件 (3),对任 \(i\),\(V_i \cap \sum_{j \neq i} V_j = \{\mathbf{0}\}\)。

第一步:将 \(V_1 + V_2 + \cdots + V_m\) 看作 \(V_1\) 与 \(W = V_2 + V_3 + \cdots + V_m\) 的和。

由条件 (3) 中 \(i = 1\),\(V_1 \cap W = \{\mathbf{0}\}\),故 \(V_1 + W\) 是直和。由 P43 的推论(两个子空间版本):

\[ \dim(V_1 + V_2 + \cdots + V_m) = \dim(V_1 + W) = \dim V_1 + \dim W. \]

第二步:对 \(W = V_2 + V_3 + \cdots + V_m\),再次将 \(V_2\) 与 \(W' = V_3 + \cdots + V_m\) 分开。由条件 (3) 中 \(i = 2\)(加上 \(V_1\) 已分离),\(V_2 \cap W' = \{\mathbf{0}\}\),故

\[ \dim W = \dim(V_2 + W') = \dim V_2 + \dim W'. \]

逐步拆分:依次下去,最终得到

\[ \dim(V_1 + V_2 + \cdots + V_m) = \dim V_1 + \dim V_2 + \cdots + \dim V_m. \]
也可用数学归纳法严格化。证毕。⏱ 18:40

老师方法论 "两代你会了,所以我就把后面这个括起来,把后 \(m-1\) 个看成一个子空间,用两个子空间的结论一步步拆下去。"

6直和维数公式的充分条件证明 ⏱ 19:20

证明:若 \(V_1, \dots, V_m\) 都是有限维子空间,且 \(\dim(V_1 + \cdots + V_m) = \dim V_1 + \cdots + \dim V_m\),则 \(V_1 + \cdots + V_m\) 是直和。

证明(基的并集方法)

设 \(\dim V_i = r_i\)(\(i = 1, \dots, m\)),取 \(V_i\) 的基为 \(\alpha_{i1}, \dots, \alpha_{ir_i}\)。

第一步:由命题 1(P41),\(V_1 + V_2 + \cdots + V_m\) 由合并向量组

\[ \alpha_{11}, \dots, \alpha_{1r_1},\ \alpha_{21}, \dots, \alpha_{2r_2},\ \dots,\ \alpha_{m1}, \dots, \alpha_{mr_m} \]
生成。这个合并向量组共有 \(r_1 + r_2 + \cdots + r_m\) 个向量。⏱ 21:10

第二步:由假设条件,和空间的维数恰好等于 \(r_1 + r_2 + \cdots + r_m\)。而每个向量可以由这 \(r_1 + r_2 + \cdots + r_m\) 个向量线性表出(命题 1),因此这组向量就是和空间的基。

第三步:由定理 5 的命题 (4),每个子空间取一个基,合并后是和空间的基 \(\Rightarrow\) 和空间是直和。证毕。⏱ 23:55

关键洞察 充分性证明的核心:维数条件保证"每个向量可以由恰好 \(r_1 + \cdots + r_m\) 个向量线性表出",而这组向量本身就有 \(r_1 + \cdots + r_m\) 个,故它就是基——从而触发定理 5 的命题 (4)。

7补空间存在性的证明(续) ⏱ 00:00

本集开头接续 P43 的补空间讨论,完整证明有限维空间中每个子空间都有补空间。

完整证明

设 \(V\) 是 \(n\) 维空间,\(U\) 是 \(V\) 的子空间,\(\dim U = m\)。

取 \(U\) 的基 \(\alpha_1, \dots, \alpha_m\),扩充为 \(V\) 的基 \(\alpha_1, \dots, \alpha_m, \beta_1, \dots, \beta_{n-m}\)。

令 \(W = [\beta_1, \dots, \beta_{n-m}]\)(由扩充部分生成的子空间)。

验证 \(V = U + W\):\(V\) 的基是 \(\alpha_1, \dots, \alpha_m, \beta_1, \dots, \beta_{n-m}\)。前 \(m\) 个生成 \(U\),后 \(n-m\) 个生成 \(W\)。由命题 1,\(U + W\) 由合并向量组生成,即整个基,故 \(U + W = V\)。

验证 \(U \cap W = \{\mathbf{0}\}\):\(\alpha_1, \dots, \alpha_m, \beta_1, \dots, \beta_{n-m}\) 是 \(V\) 的基(线性无关)。\(U\) 的基与 \(W\) 的基合起来是 \(U + W\) 的基(定理 5 命题 4),故 \(U + W\) 是直和,即 \(U \cap W = \{\mathbf{0}\}\)。

因此 \(V = U \oplus W\),\(W\) 是 \(U\) 的一个补空间。⏱ 03:10

结论 有限维线性空间 \(V\) 的任何一个子空间 \(U\) 都存在补空间。构造方法:将 \(U\) 的基扩充为 \(V\) 的基,后半部分生成补空间。

8空间分解 · 线性空间结构的揭示 ⏱ 05:20

空间分解 · 核心思想 若 \(V = V_1 \oplus V_2 \oplus \cdots \oplus V_m\)(有限个子空间的直和),则:
  • 每个 \(V_i\) 是 \(V\) 的"小的"或"较特殊"的子空间,找基比在大空间 \(V\) 中更容易;
  • 将 \(V_1, V_2, \dots, V_m\) 的基合并,就是 \(V\) 的一个基;
  • \(\dim V = \dim V_1 + \dim V_2 + \cdots + \dim V_m\)(维数直接相加)。
这就是子空间直和的运算给研究线性空间结构带来的奇妙好处。 ⏱ 06:00
几何类比 三维几何空间可以分解为:
  • 一个过原点的平面 + 一条过原点且不在该平面内的直线;
  • 三条过原点且两两不共面的直线。
这种"分解"的思想在抽象线性空间中同样适用,是研究线性空间结构的重要工具。
老师总结 "这是几何的观点来看线性空间结构,借用几何欧几里得几何很重要的观点。以后我们这个观点,总是希望把一个线性空间分解成若干个有限多个子空间的直和。如果分解成了,太好了,每个子空间研究,直合起来,整个空间维数等于每一个子空间维数,非常方便。"⏱ 07:20

★重点回顾

1
有限子空间直和定义:\(V_1 \oplus \cdots \oplus V_m\) 中每个向量的表法唯一。记号 \(\bigoplus\)(圆圈加号)区别于 \(\Sigma\)(普通和)。
2
定理 5 四个等价命题:① 直和;② 零向量表法唯一;③ 任 \(i\),\(V_i \cap \sum_{j \neq i} V_j = \{\mathbf{0}\}\);④ 各子空间基的并集是和的基。
3
有限维直和维数公式:\(V_1 + \cdots + V_m\) 是直和 \(\Longleftrightarrow\) \(\dim(V_1 + \cdots + V_m) = \dim V_1 + \cdots + \dim V_m\)。
4
必要条件证明方法:逐步拆分——每次将 \(V_i\) 与"其余子空间之和"分开,用两个子空间的结论递推。
5
充分条件证明方法:取各子空间的基合并,维数条件保证这组向量是基,由定理 5 命题 (4) 得直和。
6
空间分解思想:将大空间分解为小空间的直和,在小空间中找基容易,合并即得大空间的基。这是研究线性空间结构的核心方法。

⚠易错点提醒

常见错误
  1. 直和的"唯一性"条件不能弱化:\(V_1 \oplus V_2 \oplus V_3\) 要求三个一起的表法唯一,而不是两两表法唯一。两两直和(\(V_i \cap V_j = \{\mathbf{0}\}\),\(i \neq j\))不足以推出三个一起是直和。
  2. 维数公式仅适用于有限维:\(\dim V_1 + \dim V_2 + \cdots + \dim V_m\) 只有在每个 \(V_i\) 有限维时才有意义(否则 \(\infty + \infty\) 无定义)。
  3. 定理 5 条件 (3) 的"交"范围:不是 \(V_i \cap V_j\)(两两交),而是 \(V_i \cap \left(\sum_{j \neq i} V_j\right)\)(\(V_i\) 与其余子空间之和的交)。"其余子空间之和"本身可能不是子空间的直和。
  4. 补空间存在但不唯一:有限维空间中每个子空间都有补空间,但补空间一般不唯一。几何例子中,一个平面的补空间有无穷多条。

✎自我检测

  1. 设 \(V\) 是 5 维空间,\(V_1, V_2, V_3\) 是子空间,\(\dim V_1 = 2\),\(\dim V_2 = 1\),\(\dim V_3 = 2\)。若 \(V = V_1 \oplus V_2 \oplus V_3\),验证维数公式成立。
  2. 设 \(V_1, V_2, V_3\) 是 \(V\) 的子空间,且两两直和(即 \(V_i \cap V_j = \{\mathbf{0}\}\),\(i \neq j\))。判断 \(V_1 + V_2 + V_3\) 是否一定是直和。给出证明或反例。
  3. 设 \(V\) 是 4 维空间,\(U\) 是 2 维子空间。构造 \(U\) 的一个补空间 \(W\)(取具体基并写出扩充过程),并验证 \(V = U \oplus W\)。
  4. 设 \(V_1, V_2, V_3\) 都是有限维子空间,且 \(V_1 + V_2 + V_3\) 是直和。证明:\(V_1 \cap V_2 = V_1 \cap V_3 = V_2 \cap V_3 = \{\mathbf{0}\}\)(即三两两交都为零)。
  5. (思考)设 \(V\) 是 \(n\) 维空间,\(U_1, U_2\) 是 \(U\) 的两个子空间,且 \(U = U_1 \oplus U_2\)。证明 \(U_1\) 在 \(V\) 中的补空间可以取为 \(U_2 \oplus W\),其中 \(W\) 是 \(U\) 在 \(V\) 中的补空间。
作业提醒 老师布置了关于定理 5 中命题 (2) ⟹ (4) 和 (4) ⟹ (2) 的完整证明练习(多子空间版本),要求用大页纸完整写出。