小结
- 齐次线性方程组的定义。
- 解集的参数向量形式。
- 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}[A0]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}⎣⎡3−365−21−44−8000⎦⎤~[35−4003000900]\begin{bmatrix}
3 & 5 & -4 & 0 \\
0 & 3 & 0 & 0 \\
0 & 9 & 0 & 0\end{bmatrix}⎣⎡300539−400000⎦⎤~[35−4003000000]\begin{bmatrix}
3 & 5 & -4 & 0 \\
0 & 3 & 0 & 0 \\
0 & 0 & 0 & 0\end{bmatrix}⎣⎡300530−400000⎦⎤
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}[A0]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}⎣⎡100010−3400000⎦⎤⎩⎪⎨⎪⎧x1=frac43x3x2=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=⎣⎡x1x2x3⎦⎤=⎣⎡34x30x3⎦⎤=x3⎣⎡3401⎦⎤=x3v,其中v=⎣⎡3401⎦⎤
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=⎣⎡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⎦⎤
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=x2u+x3v),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=⎣⎡3−365−21−44−8⎦⎤,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}[Ab]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}⎣⎡3−365−21−44−87−1−4⎦⎤~[10−43−101020000]\begin{bmatrix}1 & 0 & -\frac{4}{3} & -1 \\
0 & 1 & 0 & 2 \\
0 & 0 & 0 & 0\end{bmatrix}⎣⎡100010−3400−120⎦⎤
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=⎣⎡x1x2x3⎦⎤=⎣⎡−1+34x32x3⎦⎤=⎣⎡−120⎦⎤+⎣⎡34x30x3⎦⎤=⎣⎡−120⎦⎤+x3⎣⎡3401⎦⎤
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+x3v,其中p=⎣⎡−120⎦⎤,v=⎣⎡3401⎦⎤,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}⎣⎡3−365−21−44−8⎦⎤。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:
- 把增广矩阵行化简为简化阶梯形矩阵。
- 把每个基本变量用自由变量表示。
- 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。
- 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。
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