第一节-方程组的几何解释

博客围绕线性方程组展开,以n=2为例介绍其矩阵表达AX=b。阐述了行图像,即两条直线交点为方程解;列图像是系数矩阵按列分解,通过列向量线性组合得到结果向量。还探讨了对于所有b取值方程是否有解,取决于矩阵A,若列线性组合能覆盖n维空间,A为非奇异、可逆矩阵。

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线性方程组

求解线性方程组是线性代数得基础,假设一个方程得个数是n,未知数得个数也是n.我们举一个n=2得例子。

{2x−y=0−x+2y=3 \begin{cases} 2x-y=0\\ -x+2y=3\\ \end{cases} {2xy=0x+2y=3
当看到这个方程得时候,我们马上就会有一个矩阵得概念。下面是方程组得矩阵表达:
[2−1−12][xy]=[03] \left[ \begin{array} {ccc} 2&-1\\ -1&2 \end{array} \right] \left[ \begin{array} {ccc} x\\ y \end{array} \right]= \left[ \begin{array} {ccc} 0\\ 3 \end{array} \right] [2112][xy]=[03]
设左边两行散列得矩阵是系数矩阵为A,未知数向量为X,等式得右侧为结果向量b,则有
AX=b A X= b AX=b

行图像

行图像是我们熟悉的方式,一行显示一个方程,两条直线相交.可以看出上图得交点是(1,2),即为方程得解
在这里插入图片描述

列图像

下面我们来看列图像,简单理解就是把系数矩阵A按列进行分解,按这个思路改造一下方程组得矩阵表达为:
x[2−1]+y[−12]=[03] x \left[ \begin{array} {ccc} 2\\ -1 \end{array} \right] + y \left[ \begin{array} {ccc} -1\\ 2 \end{array} \right]= \left[ \begin{array} {ccc} 0\\ 3 \end{array} \right] x[21]+y[12]=[03]
我们暂时将x得系数向量称为col1,y得系数向量称为col2,这个矩阵得意义在哪里呢,它得目的是如何以正确数量得col1和col2组合得到b,这种组合称为列向量的线性组合
在这里插入图片描述
上图可以看出当x=1,y=2时等式成立。

矩阵

接下来让我们思考一个问题,考虑上面的方程组,对于所有b的取值,是否都能找到方程的解?答案是肯定的(根据高斯消元法)。因为所有b的取值会铺满整个二维空间,所以这个问题等价于列的线性组合是否能覆盖整个二维空间。

再回到AX=b这个方程,考虑n>2的情况,对于n元n次方程有:

对于所有b的取值,是否都能找到方程的解 《=》列的线性组合是否能覆盖整个n维空间。

我们可以看到决定这个问题的唯一因素就是A这个矩阵。如果答案为YES,则A是一个非奇异矩阵可逆矩阵
那么什么时候这个问题不成立呢,考虑这些情况,n=2,当col1=col2时(所有线性组合都在一条直线上),或者n=3,col1+col2 = col3(所有线性组合都在一个平面上),这时b的取值就无法覆盖整个n维空间,方程也无解

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