在线性代数与泛函分析中，一个线性算子 L 的核（，也称作零空间，）是所有使 L(v) = 0 的v的集合。这就是如果 L: V →W，则
:\ker(L) = \left\{ v\in V : L(v)=0 \right\}\text{,}
这里 0 表示 W 中的零向量。L 的核是定义域 V 的一个线性子空间。

一个线性算子 Rm → Rn 的核与对应的 n × m 矩阵的零空间相同。

性质
如果 L: V → W，则 V 中两个元素在 W 中有相同的像当且仅当它们的差在 L 的核中：
:L(v) = L(w)\;\;\;\;\Leftrightarrow\;\;\;\;L(v-w)=0\text{.}
从而 L 的像同构于 V 被这个核的商空间：
:\text{im}(L) \cong V / \ker(L)\text{.}
当 V 是有限维的，这蕴含着秩-零化度定理：
:\dim(\ker L) + \dim(\text{im}\,L) = \dim(V)\text{.}\,
当 V 是一个内积空间是，商 V / ker(L) 可以与 ker(L) 在 V 中的正交补等同。这是一个矩阵的行空间的线性算子的推广。

例子

如果 L: Rm → Rn，则 L 的核是一个齐次线性方程组的解集。例如，如果 L 是算子：

:L(x_1,x_2,x_3) = (2x_1 + 5x_2 - 3x_3,\; 4x_1 + 2x_2 + 7x_3)
则 L 的核是方程组
:\begin{alignat}{7}
2x_1 &&\; + \;&& 5x_2 &&\; - \;&& 3x_3 &&\; = \;&& 0 \\
4x_1 &&\; + \;&& 2x_2 &&\; + \;&& 7x_3 &&\; = \;&& 0
\end{alignat}
的解集。

#令 C[0,1] 表示区间 [0,1] 上所有连续实值函数组成的向量空间，定义 L: C[0,1]→ R 为
:L(f) = f(0.3)\text{.}\,
则 L 的核由所有使得 f(0.3) =0 的函数 f ∈ C[0,1]。
#令 C∞(R) 是所有无穷可微函数 R → R 的向量空间，并设 D: C∞(R) → C∞(R) 是微分算子：
:D(f) = \frac{df}{dx}\text{.}
则 D 的核由 C∞(R) 中所有导数都是零的函数组成，即常值函数。
#令 R∞ 是无穷个 R 的直和，并设 s: R∞ → R∞ 为
:s(x_1,x_2,x_3,x_4,\ldots) = (x_2,x_3,x_4,\ldots)\text{.}
则 s 的核是由所有向量 (x1, 0, 0, ...) 组成的一维子空间。注意 s 是映上的，却有非平凡的核。
#如果 V 是一个内积空间，W 是一个子空间，正交投影 V → W 的核是 W 在 V 中的正交补。

泛函分析中的核
如果 V 和 W 是拓扑向量空间（且 W 是有限维的），则一个线性算子 L: V → W 是连续的当且仅当 L 的核是 V 的一个闭子空间。

核 (线性算子)

如果 L: Rm → Rn，则 L 的核是一个齐次线性方程组的解集。例如，如果 L 是算子：

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