线性子空间

线性子空间（或向量子空间）在线性代数和相关的数学领域中是重要的。在没有混淆于其他子空间的时候通常简称为“子空间”。

定义

在线性代数和其他数学相关领域，一个线性子空间（或向量子空间）U是给定域${\mathfrak {R}}$向量空间V的一个子集，并且它还是V的加法子群，同时，在纯量乘下回到自身，那么，V上运算在U上的限制导出U的向量空间结构，我们把U称为V上的向量（或线性）子空间。

定理

设 V 是在域 K 上的向量空间，并设 W 是 V 的子集。则当且仅当它满足下列三个条件时，W 是个子空间:

1. 零向量 0 在 W 中。
2. 如果 u 和 v 是 W 的元素，则向量和 u   v 是 W 的元素。
3. 如果 u 是 W 的元素而 c 是来自 K 的标量，则标量积 cu 是 W 的元素。

性质

• 对于所有向量空间 V，集合 {0} 和 V 自身是 V 的子空间。
• 如果 V 是内积空间，则任何 V 的子空间的正交补也是子空间。
• 任意多个向量子空间的交集仍然是向量子空间。注意：两个子空间的并集未必是子空间。例如$e_{1},e_{2}$是V中任意两个线性无关的向量且$U_{1}=<e_{1}>,U_{2}=<e_{2}>$，那么，$U_{1}$∪$U_{2}$不包含$e_{1} e_{2}$。
• 特征化子空间的一种方式它们闭合在线性组合下。就是说，W 是子空间，当且仅当所有 W 的(有限多个)元素的线性组合也属于 W。子空间的定理中条件 2 和 3 是最基本的线性组合。

例子

例子 I: 设域 K 是实数的集合 R，并设向量空间 V 是欧几里得空间 R³。 取 W 为最后的分量是 0 的 V 中所有向量的集合。则 W 是 V 的子空间。

证明:

1. 给定 W 中 u 和 v，它们可以表达为 u = (u₁,u₂,0) 和 v = (v₁,v₂,0)。则 u   v = (u₁ v₁,u₂ v₂,0 0) = (u₁ v₁,u₂ v₂,0)。因此 u   v 也是 W 的元素。
2. 给定 W 中 u 和 R 中标量 c，如果 u = (u₁,u₂,0)，则 cu = (cu₁, cu₂, c0) = (cu₁,cu₂,0)。因此 cu 也 是 W 的元素。

例子 II: 设域是 R，设向量空间是欧几里得几何 R²。取 W 为 R² 的使得 x = y 的所有点 (x,y) 的集合。则 W 是 R² 的子空间。

证明:

1. 设 p = (p₁,p₂) 且 q = (q₁,q₂) 是 W 的元素，就是说，在平面上的点使得 p₁ = p₂ 且 q₁ = q₂。则 p   q = (p₁ q₁,p₂ q₂)；因为 p₁ = p₂ 且 q₁ = q₂，则 p₁   q₁ = p₂   q₂，所以 p   q 是 W 的元素。
2. 设 p = (p₁,p₂) 是 W 的元素，就是在平面中点使得 p₁ = p₂，并设 c 是 R 中的标量。则 cp = (cp₁,cp₂)；因为 p₁ = p₂，则 cp₁ = cp₂，所以 cp 是 W 的元素。

一般的说，欧几里得空间 Rⁿ 的定义自齐次线性方程的任何子集都生成子空间。在几何上说，这些子空间是穿过点0的一些点、直线、平面。

子空间上的运算

给定向量空间V的子空间 U 和 W，则它们的交集 U ∩ W := {v∈V: v ∈ U 且 v ∈ W} 也是 V 的子空间。

证明:

1. 设 v 和 w 是 U ∩ W 的元素。则 v 和 w 属于 U 和 W 二者。因为 U 是子空间，则 v   w 属于 U。类似的，因为 W 是子空间，则 v   w 属于 W。所以 v   w 属于 U ∩ W。
2. 设 v 属于 U ∩ W，并设 c 是标量。则 v 属于 U 和 W 二者。因为 U 和 W 是子空间，cv 属于 U 和 W 二者。

进一步的，和

$U W=\{\mathbf {u} \mathbf {w} :\mathbf {u} \in U{\mbox{ and }}\mathbf {w} \in W\}$

是一个 V 的子空间。U ∩ W 和 U W 的维度满足

$\dim(U\cap W) \dim(U W)=\dim U \dim W$。

外部链接

• MIT Linear Algebra Lecture on the Four Fundamental Subspaces at Google Video, from MIT OpenCourseWare
• Vector subspace. PlanetMath.