首先梳理一下。答案中的第二部分perpendicular to N(A),从题干可知N(A)=N=null(A)。这里是不是有一个默认的“潜规则”?当我们说N(A)与A的行空间正交的时候,需要明确正交的是A的“行空间”。假设A是3x3 秩=1的矩阵。显然他的零空间N(A)是一个3维空间中的2维平面。空间有2个基。如果一定要用“矩阵”来描述这个“零空间”。那么既可以将2个基作为行向量来构成矩阵。也可以将2个基地作为列向量来构成矩阵。没有人规定描述空间的矩阵必须用列向量吧?比如左零空间不就是正交于矩阵的“行空间”。我想之所以默认零空间N(A)矩阵化以后,基底是列向量,主要是为了使 A N(A)=0, 如果强行规定用零空间2个基底作为N(A)的行向量也不是不可以,只要变成N(A)\(A^{T}\)=0 就可以了。此时前后两个N(A)对应的是同样的空间。
之所以有上面的讨论,是因为只有矩阵A零空间的两个基底必须是矩阵N的列空间,才有后面的Null(N')perpendicular to N(A)。因为Null(N')正交于N'的行向量---->Null(N')正交于N的列向量----->Null(N')正交于N(A)的逻辑链条必须要以“矩阵A零空间的两个基底必须是矩阵N的列空间”作为前提的。不知道我这么以上理解对不对?
有了前面的讨论,我突然发现“null(N ′) produces a basis for the row space of A”也成为了一个问题。我不知道得出该结论的逻辑是不是根据下面的步骤?假设A是3x3 秩=2的矩阵,因此A的零空间只有的一个基底。假设这个基底是向量x。x必然是N的列向量。因此x正交于A的行向量,同时x正交null(N ′) 。于是“null(N ′) produces a basis for the row space of A”成立?
如果是基于以上步骤得出的结论。我的困惑是:虽然null(N')的基底和A行向量的基底都垂直于x。但是不代表“null(N ′) produces a basis for the row space of A”就一定成立吧。三维空间同时垂直于x的向量可以重合,也可以有非零的夹角啊。如果A行空间的基底向量虽然垂直于x,但是与null(N')的基底向量存在一个30度的夹角。那么“null(N ′) produces a basis for the row space of A”的结论不就不成立了么?