线性方程组(五)- 线性方程组的解集

1.5 线性方程的解集(第1章 线性代数中的线性方程组) 内容概述 本节首先从齐次线性方程组的入手,研究了解集的向量形式,由此建立了解向量、解空间的思考模式;接着为了完备性,扩展到非齐次线性方程组,说明了从向量、空间的角度线性方程组解集的一般表示形式。总之,本节的重点是建立从向量的线性组合、空间的集合意义的角度来研究线性方程组的解集。 齐次线性方程组 线性方程组称为齐次的,若它可写成Ax=0A\boldsymbol x = \boldsymbol 0Ax... 阅读详情

小结

  1. 齐次线性方程组的定义。
  2. 解集的参数向量形式。
  3. 非齐次线性方程组的解。

齐次线性方程组

线性方程组称为齐次的,若它可写成Ax=0\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{0}Ax=0的形式,其中A\boldsymbol{A}A是m×nm{\times}nm×n矩阵而0\boldsymbol{0}0是Rm\mathbb{R}^{m}Rm中的零向量。这样的方程组至少有一个解,即x=0\boldsymbol{x}=\boldsymbol{0}x=0(Rn\mathbb{R}^{n}Rn中的零向量),这个解称为它的平凡解。对给定方程Ax=0\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{0}Ax=0,重要的是它是否有非平凡解,即满足Ax=0\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{0}Ax=0的非零向量x\boldsymbol{x}x。

齐次方程Ax=0\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{0}Ax=0有非平凡解当且仅当方程至少有一个自由变量。

确定齐次方程组{3x1+5x2−4x3=0−3x1−2x2+4x3=06x1+x2−8x3=0\begin{cases} 3x_1 + 5x_2 - 4x_3 = 0 \\ -3x_1 - 2x_2 + 4x_3 = 0 \\ 6x_1 + x_2 - 8x_3 = 0 \\ \end{cases}⎩⎪⎨⎪⎧​3x1​+5x2​−4x3​=0−3x1​−2x2​+4x3​=06x1​+x2​−8x3​=0​是否有平凡解,并描述它的解集。
解:令A\boldsymbol{A}A为该方程组的系数矩阵,用行化简算法把增广矩阵[A0]\begin{bmatrix}\boldsymbol{A} & \boldsymbol{0} \end{bmatrix}[A​0​]化为阶梯形
[35−40−3−24061−80]\begin{bmatrix}3 & 5 & -4 & 0 \\ -3 & -2 & 4 & 0 \\ 6 & 1 & -8 & 0\end{bmatrix}⎣⎡​3−36​5−21​−44−8​000​⎦⎤​~[35−4003000900]\begin{bmatrix} 3 & 5 & -4 & 0 \\ 0 & 3 & 0 & 0 \\ 0 & 9 & 0 & 0\end{bmatrix}⎣⎡​300​539​−400​000​⎦⎤​~[35−4003000000]\begin{bmatrix} 3 & 5 & -4 & 0 \\ 0 & 3 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0\end{bmatrix}⎣⎡​300​530​−400​000​⎦⎤​
因为x3x_3x3​是自由变量,故Ax=0\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{0}Ax=0有平凡解(对x3x_3x3​的每一个选择都有一个解)。为描述解集,继续把[A0]\begin{bmatrix}\boldsymbol{A} & \boldsymbol{0} \end{bmatrix}[A​0​]化为简化阶梯形:
[10−43001000000]{x1=frac43x3x2=0x3为自由变量\begin{bmatrix} 1 & 0 & -\frac{4}{3} & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \end{bmatrix} \qquad \begin{cases} x_1 = frac{4}{3}x_3 \\ x_2 = 0 \\ x_3为自由变量 \\ \end{cases}⎣⎡​100​010​−34​00​000​⎦⎤​⎩⎪⎨⎪⎧​x1​=frac43x3​x2​=0x3​为自由变量​
Ax=0\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{0}Ax=0的通解有向量形式
x=[x1x2x3]=[43x30x3]=x3[4301]=x3v,其中v=[4301]\boldsymbol{x}=\begin{bmatrix}x_1 \\ x_2 \\ x_3\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}\frac{4}{3}x_3 \\ 0 \\ x_3\end{bmatrix}=x_3\begin{bmatrix}\frac{4}{3} \\ 0 \\ 1\end{bmatrix}=x_3\boldsymbol{v},其中\boldsymbol{v}=\begin{bmatrix}\frac{4}{3} \\ 0 \\ 1\end{bmatrix}x=⎣⎡​x1​x2​x3​​⎦⎤​=⎣⎡​34​x3​0x3​​⎦⎤​=x3​⎣⎡​34​01​⎦⎤​=x3​v,其中v=⎣⎡​34​01​⎦⎤​
注意,非平凡解向量x\boldsymbol{x}x可能有些零元素,只要不是所有元素都是0即可。

描述齐次方程组{10x1−3x2−2x3=0\begin{cases} 10x_1 - 3x_2 - 2x_3 = 0 \\ \end{cases}{10x1​−3x2​−2x3​=0​的解集。
解:这里无须矩阵记号。用自由变量x2x_2x2​和x3x_3x3​表示基本变量x1x_1x1​。通解为:
x=[x1x2x3]=[0.3x2+0.2x30x3]=[0.3x200]+[0.2x300]=x2[0.300]+x3[0.200]=x2u+x3v,其中u=[0.300],v=[0.200]\boldsymbol{x}=\begin{bmatrix}x_1 \\ x_2 \\ x_3\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}0.3x_2 + 0.2x_3 \\ 0 \\ x_3\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}0.3x_2 \\ 0 \\ 0\end{bmatrix} + \begin{bmatrix}0.2x_3 \\ 0 \\ 0\end{bmatrix} \\ \quad=x_2\begin{bmatrix}0.3 \\ 0 \\ 0\end{bmatrix} + x_3\begin{bmatrix}0.2 \\ 0 \\ 0\end{bmatrix} \\ \quad=x_2\boldsymbol{u}+x_3\boldsymbol{v},其中\boldsymbol{u}=\begin{bmatrix}0.3 \\ 0 \\ 0\end{bmatrix},\boldsymbol{v}=\begin{bmatrix}0.2 \\ 0 \\ 0\end{bmatrix}x=⎣⎡​x1​x2​x3​​⎦⎤​=⎣⎡​0.3x2​+0.2x3​0x3​​⎦⎤​=⎣⎡​0.3x2​00​⎦⎤​+⎣⎡​0.2x3​00​⎦⎤​=x2​⎣⎡​0.300​⎦⎤​+x3​⎣⎡​0.200​⎦⎤​=x2​u+x3​v,其中u=⎣⎡​0.300​⎦⎤​,v=⎣⎡​0.200​⎦⎤​

齐次方程Ax=0\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{0}Ax=0总可表示为Span{v1,⋯ ,vp\boldsymbol{v_1},\cdots,\boldsymbol{v_p}v1​,⋯,vp​},其中v1,⋯ ,vp\boldsymbol{v_1},\cdots,\boldsymbol{v_p}v1​,⋯,vp​是适当的解向量。若唯一解是零向量,则解集就是Span{0\boldsymbol{0}0};若方程Ax=0\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{0}Ax=0仅有一个自由变量,则解集是通过原点的一条直线。若有两个或更多个自由变量,则解集是通过原点的平面。

上述方程{10x1−3x2−2x3=0\begin{cases}{ 10x_1 - 3x_2 - 2x_3 = 0 }\end{cases}{10x1​−3x2​−2x3​=0​是平面的隐式描述,解此方程就是要找这个平面的显示描述(x=x2u+x3v\boldsymbol{x}=x_2\boldsymbol{u}+x_3\boldsymbol{v}x=x2​u+x3​v),就是说将它作为u\boldsymbol{u}u和v\boldsymbol{v}v的子集。
显示描述称为平面的参数向量方程,记为x=su+tv(s,t为实数)\boldsymbol{x}=s\boldsymbol{u}+t\boldsymbol{v}\quad(s,t为实数)x=su+tv(s,t为实数)。当解集用向量显示表示,我们称之为解的参数向量形式。

非齐次方程组的解

描述Ax=b\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{b}Ax=b的解,其中A=[35−4−3−2461−8]\boldsymbol{A}=\begin{bmatrix}3 & 5 & -4 \\ -3 & -2 & 4 \\ 6 & 1 & -8\end{bmatrix}A=⎣⎡​3−36​5−21​−44−8​⎦⎤​,b=[7−1−4]\boldsymbol{b}=\begin{bmatrix} 7 & -1 & -4 \end{bmatrix}b=[7​−1​−4​]
解:对[Ab]\begin{bmatrix}\boldsymbol{A} & \boldsymbol{b}\end{bmatrix}[A​b​]作行变换得
[35−47−3−24−161−8−4]\begin{bmatrix}3 & 5 & -4 & 7 \\ -3 & -2 & 4 & -1 \\ 6 & 1 & -8 & -4\end{bmatrix}⎣⎡​3−36​5−21​−44−8​7−1−4​⎦⎤​~[10−43−101020000]\begin{bmatrix}1 & 0 & -\frac{4}{3} & -1 \\ 0 & 1 & 0 & 2 \\ 0 & 0 & 0 & 0\end{bmatrix}⎣⎡​100​010​−34​00​−120​⎦⎤​
把每个基本变量用自由变量表示:{x1−43=−1x2=20=0\begin{cases} x_1 - \frac{4}{3} = -1 \\ x_2 = 2 \\ 0 = 0 \\ \end{cases}⎩⎪⎨⎪⎧​x1​−34​=−1x2​=20=0​
Ax=b\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{b}Ax=b的通解可写成向量形式
x=[x1x2x3]=[−1+43x32x3]=[−120]+[43x30x3]=[−120]+x3[4301]\boldsymbol{x}=\begin{bmatrix}x_1 \\ x_2 \\ x_3\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}-1+\frac{4}{3}x_3 \\ 2 \\ x_3\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}-1 \\ 2 \\ 0\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}\frac{4}{3}x_3 \\ 0 \\ x_3\end{bmatrix}\\ \quad=\begin{bmatrix}-1 \\ 2 \\ 0\end{bmatrix} + x_3\begin{bmatrix}\frac{4}{3} \\ 0 \\ 1\end{bmatrix}x=⎣⎡​x1​x2​x3​​⎦⎤​=⎣⎡​−1+34​x3​2x3​​⎦⎤​=⎣⎡​−120​⎦⎤​+⎣⎡​34​x3​0x3​​⎦⎤​=⎣⎡​−120​⎦⎤​+x3​⎣⎡​34​01​⎦⎤​
方程x=p+x3v,其中p=[−120],v=[4301]\boldsymbol{x}=\boldsymbol{p} + x_3\boldsymbol{v},其中\boldsymbol{p}=\begin{bmatrix}-1 \\ 2 \\ 0\end{bmatrix},\boldsymbol{v}=\begin{bmatrix}\frac{4}{3} \\ 0 \\ 1\end{bmatrix}x=p+x3​v,其中p=⎣⎡​−120​⎦⎤​,v=⎣⎡​34​01​⎦⎤​,或用ttt表示自由变量,x=p+tv\boldsymbol{x}=\boldsymbol{p} + t\boldsymbol{v}x=p+tv就是用参数变量形式表示的Ax=b\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{b}Ax=b的解集。

注意:第一个例子齐次方程组{3x1+5x2−4x3=0−3x1−2x2+4x3=06x1+x2−8x3=0\begin{cases} 3x_1 + 5x_2 - 4x_3 = 0 \\ -3x_1 - 2x_2 + 4x_3 = 0 \\ 6x_1 + x_2 - 8x_3 = 0 \\ \end{cases}⎩⎪⎨⎪⎧​3x1​+5x2​−4x3​=0−3x1​−2x2​+4x3​=06x1​+x2​−8x3​=0​的系数矩阵和上诉例子的系数矩阵是同一矩阵:[35−4−3−2461−8]\begin{bmatrix}3 & 5 & -4 \\ -3 & -2 & 4 \\ 6 & 1 & -8\end{bmatrix}⎣⎡​3−36​5−21​−44−8​⎦⎤​。两个方程的参数形式的v\boldsymbol{v}v是相同的。故Ax=b\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{b}Ax=b的解可由向量p\boldsymbol{p}p加上Ax=0\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{0}Ax=0的解得到,向量p\boldsymbol{p}p本身也是Ax=b\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{b}Ax=b的一个特解。

为了从几何上描述Ax=b\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{b}Ax=b的解集,我们可以把向量加法解释为平移。
设L\boldsymbol{L}L是通过0\boldsymbol{0}0与v\boldsymbol{v}v的直线。L\boldsymbol{L}L的每个点加上p\boldsymbol{p}p得到x=p+tv\boldsymbol{x}=\boldsymbol{p} + t\boldsymbol{v}x=p+tv表示的平移后的直线。注意p\boldsymbol{p}p也在平移后的直线上。称x=p+tv\boldsymbol{x}=\boldsymbol{p} + t\boldsymbol{v}x=p+tv为通过p\boldsymbol{p}p平行于v\boldsymbol{v}v的直线方程。综上,Ax=b\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{b}Ax=b的解集是一条通过p\boldsymbol{p}p而平行于Ax=0\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{0}Ax=0的解集的直线。

设方程Ax=b\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{b}Ax=b对某个b\boldsymbol{b}b是相容的,p\boldsymbol{p}p为一个特解,则Ax=b\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{b}Ax=b的解集是所有形如w=p+vh\boldsymbol{w}=\boldsymbol{p} + \boldsymbol{v_h}w=p+vh​的向量的集,其中vh\boldsymbol{v_h}vh​是齐次方程Ax=0\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{0}Ax=0的任意一个解。
注意:仅适用于方程Ax=b\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{b}Ax=b至少有一个非零解p\boldsymbol{p}p的前提下。当Ax=b\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{b}Ax=b无解时,解集是空集。

把(相容方程组的)解集表示称参数向量形式:

  1. 把增广矩阵行化简为简化阶梯形矩阵。
  2. 把每个基本变量用自由变量表示。
  3. 把一般解x\boldsymbol{x}x表示称向量,如果有自由变量,其元素依赖于自由变量。
  4. 把x\boldsymbol{x}x分解为向量(元素为常数)的线性组合,用自由变量作为参数。
线性代数05 齐次/非齐次线性方程组的具体解集 通过线性代数系列博客03,我们了解了齐次线性方程组与非齐次线性方程组,了解了线性方程组的系数矩阵的行列式与解的情况的关系。接下来我们就要探究,如果我们需要具体求解线性方程,我们需要怎么做? 在具体了解求解线性方程组的过程之前,我们需要先明确几个概念。 1 明确概念 (1)齐次线性方程组:常数项全为0的线性方程组 (2)齐次线性方程组的解的情况:零解,或者非零解。 在这里,我们只需要讨论非零解... 阅读详情

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如果你使用一个可逆矩阵 P 与线性方程组 Ax = b 的增广矩阵 [A | b] 相乘,即计算 PAx = Pb,且 P 为方程组系数矩阵 A 同阶的可逆矩阵,那么新的增广矩阵所表示的线性方程组将与原始的线性方程组具有相同的解集。换句话说,如果你将原始系数矩阵 A 通过左乘以一个可逆矩阵 M 来转换成 MA,且同样将常数项向量 b 转化为 Mb,那么新的线性方程组 MAx = Mb 与原始的 Ax = b 同解,因为你可以通过乘以 M 的逆矩阵 M⁻¹ 来恢复原始的方程组。行变换不改变方程组的解。

数字人生 2774

线性代数|齐次线性方程组系数矩阵的秩与解集的秩

线性代数学习笔记

长行 5158

线性方程组(一)

线性方程组 包含变量x1,x2,⋯ ,xnx_1,x_2,\cdots,x_nx1​,x2​,⋯,xn​的线性方程是形如a1x1+a2x2+⋯+anxn=ba_1x_1 + a_2x_2+ \cdots + a_nx_n = ba1​x1​+a2​x2​+⋯+an​xn​=b的方程,其中b与系数a1,a2,⋯&am

github_40153370的博客 4529

《 线性代数及其应用 (原书第4版)》——1.5 线性方程组的解集

本节书摘来自华章出版社《 线性代数及其应用 (原书第4版)》一书中的第1章,第1.5节,作者:(美)戴维C. 雷(David C. Lay)马里兰大学帕克学院 著刘深泉 张万芹 陈玉珍 包乐娥 陆 博 译,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 1.5 线性方程组的解集 线性方程组的解集是线性代数研究的重要对象,它们出现在许多不同的问题中...

weixin_33701564的博客 987

AI底层系列:用C++实现线性代数的公式推导与算法设计-基础篇-6.线性方程组的解集

  对于线性方程组的解集我们已经并不陌生了,无非就是唯一解,无数解和无解三种情况,在本节将会从另一个角度来看待线性方程组的解集。  考虑下方两个线性方程组: {x1+x2+x3=103x1+2x2+x3=9x1+x2=7 \begin{cases} x_1 + x_2 + x_3 = 10\\ 3x_1 + 2x_2 +x_3 = 9\\ x_1 + x_2 = 7 \end{cases} ⎩⎨⎧​x1​+x2​+x3​=103x1​+2x2​+x3​=9x1​+x2​=7​ {x1+x2+x3=03x1+

TCW1121的博客 419
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mHubery
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