1 . n차원 벡터의 선형 독립이 a1a2 ... a ( n-1 ) , 0이 아닌 벡터 b는 a1 , a2 , a3 , a1 , a1 , a1 , a1 , c1 , b는 선형 독립이다 .

1 . n차원 벡터의 선형 독립이 a1a2 ... a ( n-1 ) , 0이 아닌 벡터 b는 a1 , a2 , a3 , a1 , a1 , a1 , a1 , c1 , b는 선형 독립이다 .

1 . K1a1 +k2a +k ( n-1 ) +k ( n-1 ) , b의 전치 , b 전치는 0 , 즉 , sk1 , b1k1 , b1 , b1 , b2 , b1 , b1 , b2 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , ca , b1 , b1 , cy1 , b/k1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , cy1 , b1 , b.k1 , b1 , b1 , b.k1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b/k1 , b1 , b1 , b1 , b1a , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b1 , b

n-차원 벡터는 a1 , a2 , a2 , a2 , a1 , a2 , 그리고 a1+a2 , 그리고 a1+a3 , 설명해 주셔서 감사합니다 . 왜냐하면 그것은 처음 배울 수 있기 때문입니다 . 그래서 , 어떤 지식점들은 이해하기 매우 유연하지 않기 때문입니다 . ( A1+a2 ) - ( a2+a3 ) + ( a3+a4 ) - ( a4+a1 ) 이것은 또한 문제 세트의 경우입니다 . 모든 0이 아닌 k1과 knk 사이에 선형 상관 관계가 있다고 말하지 않았나요 ? 1 , 1 , -1 이 아닌가요 ? 구부릴 수 없습니다 . 감사합니다 .

a1 , a2 ... 이 주제에서 제시된 선형 상관관계로서 , 우리는 k1 , k2가 완전히 0이 아니라는 것을 의미하고 , 따라서 k1*1+k2*1+k+a2=1+k=1 , k1x1 , k1 , k1 , k1 , k1-k1 , k1-k1-k1-k1-k1-k1-k1-k1x1x1 , kx1-k1-k1 , kx1 , kx1-k1-k1 , knx1 , kx1 , kx1 , k1 , k1-k1-k1-k1-k1-k1-k1-k1-k1 , k1-kx1-k1-k1-kx1-k1-k1-k1-k1-k1-kx1-kx1-kx1-k+k+k1-k+k+k1-kx1-kx1-kx1-k1-kx1-kx1-k1

왜 직교 쌍 , 0이 아닌 벡터 그룹이 선형 독립인 이유는

1 , 2 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

왜 0이 아닌 벡터의 직교 쌍은 일차 독립일까요 ?

x=1 , x_n은 n 벡터와 직교입니다
knx=+knx_nx_n=k==k==k===k==k===k===k====k====k======k==k=========k=============k=k=k=k=====k=k=====k=k==================k=k=k=k===k============k=k========k=k=k=======k=k=====k=k=k=k=k=k=k=k=k=========k=k=k=k=k=k=k=k=k=================================
사실 , 방정식의 양 변은 x_i^T와 동시에 곱해집니다 .
그리고 나서 k=x^2+kx+kxi_x^2+kx^2+kx_nx_nx^2+
또한 x_i는 다른 벡터와 직교합니다 .
따라서 , k_ix_i_ti_i_i_i_i_y_i_y_i1 , ki_y2 . ( | | | | | | | | | | | | | | xi |
그래서 ki_i1입니다 .

직교 벡터 그룹은 선형 독립 벡터 그룹이어야 합니다 . 맞습니까 ?

교과서가 직교 벡터 그룹을 어떻게 정의하는지 확인
0이 아닌 모든 벡터의 요구사항이 있다면 ,

증거 : n차원 벡터 그룹 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...

( k1/1 ) +km +k/k/k = ( * ) = k1 ( =1 ) + ( +/02 ) + ( +/02 ) + ( +/02 ) +/02 ) 의 내부 제품이 됩니다 .