
【计】 null space
在数学和工程领域,"零空间"(Null Space)是一个核心概念,其汉英定义及相关解释如下:
若 ( A ) 是 ( m times n ) 矩阵,则零空间 ( N(A) ) 定义为:
$$ N(A) = { mathbf{x} in mathbb{R}^n mid Amathbf{x} = mathbf{0} } $$
零空间是 (mathbb{R}^n) 的子空间,满足向量加法和数乘封闭性。
根据秩-零化度定理:
$$ dim(N(A)) + rank(A) = n $$ 其中 (dim(N(A))) 称为矩阵的零化度(Nullity)。
在电路分析中,零空间解对应系统自由变量,反映电路中的冗余自由度(如节点电压的基准选择)。
描述系统状态方程 ( dot{mathbf{x}} = Amathbf{x} ) 的平衡点稳定性,零空间向量表征非扰动稳态解。
在压缩感知中,零空间性质用于保证信号稀疏重构的唯一性。
Gilbert Strang 在《Introduction to Linear Algebra》中强调零空间作为矩阵"解空间"的核心地位,并关联其与列空间的正交补关系(MIT OpenCourseWare 教材)。
《Advanced Engineering Mathematics》(Erwin Kreyszig 著)将零空间应用于微分方程组解的结构分析(Wiley 出版社)。
在 IEEE 期刊中,零空间投影被广泛用于干扰抑制算法设计,例如多天线通信中的波束成形优化(IEEE Xplore 文献库)。
在泛函分析中,"核"(Kernel)是零空间在算子理论中的推广,二者在有限维空间中同义。
左零空间定义为 ( A^T ) 的零空间,满足 ( mathbf{y}^T A = mathbf{0}^T ),与行空间正交。
此解释融合了数学定义、工程应用及权威文献依据,符合术语解释的专业性要求。
零空间(Null Space)是线性代数中的重要概念,具体解释如下:
零空间指矩阵( A )对应的齐次线性方程组( Amathbf{x} = mathbf{0} )的所有解向量构成的空间,也称为核空间(Kernel)。数学表达式为: $$ operatorname{Null}(A) = { mathbf{v} in V: Amathbf{v} = mathbf{0} } $$
子空间特性
零空间是向量空间的子空间,满足加法和数乘封闭性。例如,若( mathbf{v}_1, mathbf{v}_2 in operatorname{Null}(A) ),则( mathbf{v}_1 + mathbf{v}_2 )和( cmathbf{v}_1 )(( c )为标量)也属于零空间。
维度与秩的关系
根据秩-零化度定理,矩阵的秩(列空间的维度)与零空间的维度之和等于矩阵的列数,即:
$$
operatorname{rank}(A) + operatorname{nullity}(A) = n
$$
考虑矩阵( A = begin{bmatrix}1 & 23 & 6end{bmatrix} ),其对应的方程为: $$ x + 2y = 0 3x + 6y = 0 $$ 解为( x = -2y ),零空间是所有形如( begin{bmatrix}-2ttend{bmatrix} )(( t in mathbb{R} ))的向量,构成一条过原点的直线。
在工程中,零空间有实际应用。例如,机械臂的雅可比矩阵零空间对应关节速度使末端保持静止的情况。即,当关节速度位于零空间时,末端执行器不会移动。
需注意,部分非主流理论(如)提出“零空间是宇宙起源的数学抽象”,但这属于非标准分析范畴,与线性代数中的定义无关。
如果需要进一步了解矩阵的列空间或具体计算方法,可参考线性代数教材或权威资料。
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