【考研数学一·线性代数(4)】线性方程组

文章详细阐述了线性方程组的理论,包括齐次线性方程组和非齐次线性方程组的解的性质,如解的空间结构、解的线性组合以及基础解系的概念。同时,介绍了克拉默法则用于解决含有参数的线性方程组。最后,讨论了公共解与同解问题,包括如何寻找两个线性方程组的公共解以及判断两个方程组是否同解的条件。

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1.线性方程组理论

1.1.齐次线性方程组

{ a 11 x 1 + a 12 x 2 + ⋯ + a 1 n x n = 0 a 21 x 1 + a 22 x 2 + ⋯ + a 2 n x n = 0 ⋯ a m 1 x 1 + a m 2 x 2 + ⋯ + a m n x n = 0 \begin{cases} a_{11}x_1+a_{12}x_2+\cdots+a_{1n}x_n=0 \\a_{21}x_1+a_{22}x_2+\cdots+a_{2n}x_n=0 \\\cdots \\a_{m1}x_1+a_{m2}x_2+\cdots+a_{mn}x_n=0 \end{cases} a11x1+a12x2++a1nxn=0a21x1+a22x2++a2nxn=0am1x1+am2x2++amnxn=0

向量形式 : x 1 α 1 + x 2 α 2 + ⋯ + x n α n = 0 , α j = [ a 1 j , a 2 j , ⋯   , a m j ] T ( j = 1 , 2 , ⋯   , n ) 矩阵形式 : A m × n x = 0 , A m × n = [ a 11 a 12 ⋯ a 1 n a 21 a 22 ⋯ a 2 n ⋮ ⋮ ⋮ a m 1 a m 2 ⋯ a m n ] , x = [ x 1 , x 2 , ⋯   , x n ] T 向量形式:x_1\alpha_1+x_2\alpha_2+\cdots+x_n\alpha_n=0,\alpha_j=[a_{1j},a_{2j},\cdots,a_{mj}]^T(j=1,2,\cdots,n) \\矩阵形式:A_{m\times n}x=0,A_{m\times n}= \left[ \begin{matrix} a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n} \\a_{21}&a_{22}&\cdots&a_{2n} \\\vdots&\vdots&&\vdots \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots&a_{mn} \end{matrix} \right], x=[x_1,x_2,\cdots,x_n]^T 向量形式:x1α1+x2α2++xnαn=0,αj=[a1j,a2j,,amj]T(j=1,2,,n)矩阵形式:Am×nx=0,Am×n= a11a21am1a12a22am2a1na2namn ,x=[x1,x2,,xn]T

  1. 解的性质

    ξ 1 , ξ 2 \xi_1,\xi_2 ξ1,ξ2是方程组 A x = 0 Ax=0 Ax=0的解,则 x = k 1 ξ 1 + k 2 ξ 2 x=k_1\xi_1+k_2\xi_2 x=k1ξ1+k2ξ2也是它的解( k 1 , k 2 ∈ R k_1,k_2\in R k1,k2R).

  2. 基础解系

    ξ 1 , ξ 2 , ⋯   , ξ s \xi_1,\xi_2,\cdots,\xi_s ξ1,ξ2,,ξs是方程组 A x = 0 Ax=0 Ax=0的一个基础解系 { x i 1 , ξ 2 , ⋯   , ξ s 是 A x = 0 的一组解向量 ξ 1 , ξ 2 , ⋯   , ξ s 线性无关 s = n − r ( A ) \begin{cases}xi_1,\xi_2,\cdots,\xi_s是Ax=0的一组解向量\\\xi_1,\xi_2,\cdots,\xi_s线性无关\\s=n-r(A)\end{cases} xi1,ξ2,,ξsAx=0的一组解向量ξ1,ξ2,,ξs线性无关s=nr(A)

  3. 有解的条件

    • r ( A ) = n r(A)=n r(A)=n(列满秩) ⇔ \Leftrightarrow 只有零解
    • r ( A ) < n ⇔ r(A)<n\Leftrightarrow r(A)<n有非零解,通解 x = k 1 ξ 1 + k 2 ξ 2 + ⋯ + k n − r ξ n − r ( r = r ( A ) ) x=k_1\xi_1+k_2\xi_2+\cdots+k_{n-r}\xi_{n-r}(r=r(A)) x=k1ξ1+k2ξ2++knrξnr(r=r(A))

1.2.非齐次线性方程组

{ a 11 x 1 + a 12 x 2 + ⋯ + a 1 n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + ⋯ + a 2 n x n = b 2 ⋯ a m 1 x 1 + a m 2 x 2 + ⋯ + a m n

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