n维列向量是什么

n维列向量是n行1列，n维行向量是1行n列；直观是，列向量是1列，行向量是1行。

n元向量的加法，P中的数与n元向量的数量乘法(简称数乘)定义为：

(a1，a2，…，an)+(b1，b2，…，bn)=(a1+b1，a2+b2，…，an+bn)；

c(a1，a2，…，an)=(ca1，ca2，…，can) (c∈P).

分量都是0的n元向量(0，0，…，0)称为零向量，记为0。

扩展资料

向量的性质：

1、一个m×n矩阵的列空间一定在R^m中。

2、一个m×n矩阵的列空间如果是R，若m等于n,那么这个矩阵一定可逆。

其实矩阵A乘向量x就是一个将向量x由A的行空间向A的列空间映射的运算。

矩阵乘法是把每一个矩阵的列向量同另一个矩阵的每行向量相乘。欧几里得空间的点积就是把其中一个列向量的转置与另一个列向量相乘。

n维列向量是n行1列，n维行向量是1行n列；直观是，列向量是1列，行向量是1行。

表示方法：  

为简化书写、方便排版起见，有时会以加上转置符号T的行向量表示列向量。为进一步化简，习惯上会把行向量和列向量都写成行的形式。

表示方法：

列向量的转置是一个行向量，反之亦然。 所有的列向量的集合形成一个向量空间，它是所有行向量集合的对偶空间.在线性代数中，行向量是一个 1×n的矩阵，列向量是一个n×1的矩阵。行向量的转置是一个列向量，反之亦然。

所有的1×n行向量的集合形成一个向量空间，它是所有n×1列向量集合的对偶空间。对偶空间构造是行向量1×n与列向量n×1的关系的抽象化。这个结构能够在无限维度空间进行并为测度,分布及希尔伯特空间提供重要的观点。及可以拓展到无限维。

扩展资料

向量的性质：

1、一个m×n矩阵的列空间一定在R^m中。

2、一个m×n矩阵的列空间如果是R，若m等于n,那么这个矩阵一定可逆。

其实矩阵A乘向量x就是一个将向量x由A的行空间向A的列空间映射的运算。

假设在A(m×n)的行空间中有任一向量x，Ax=b ，那么b在A的列空间中。

参考资料来源：百度百科-单位列向量

参考资料来源：百度百科-n元向量

先，列向量和行向量是线性代数的知识点。行向量之所以叫行向量是因为分量是横着排的，列向量之所以叫列向量是因为分量是竖着排的，两者并没有本质区别。n维就是因为向量有n个分量，（1,2,4）就是三维行向量，若将1,2,4竖着写在小括号里，就叫三维列向量
按照这么延伸下去 1,2,3.。。。n个数竖着写就成n维列向量了。

其实N维向量就是N维数组 如：2维象坐标（1,2） 三维空间坐标（1,2,3） 也可以有其他对应如身高，体重变成2维数组（1.75,120） 再如身高，体重，年龄变成3维数组（1.75,120,20），再如三围（胸围，腰围，臀围），身高，年龄变成5维数组（80,40,50,1.75,20）里面每个数字都有具体意义。同理根据需要也可以生成6维7维坐标，进而和2维3维一样生成向量。

2