还是以上节课的 A=[1222246836810]A=\begin{bmatrix}
1&2&2&2\\2&4&6&8\\3&6&8&10
\end{bmatrix}A=⎣⎡1232462682810⎦⎤ 为例, 解方程组:
Ax=[1222246836810][x1x2x3x4]=[b1b2b3]A\mathbf{x}=\begin{bmatrix}
1&2&2&2\\2&4&6&8\\3&6&8&10
\end{bmatrix}\begin{bmatrix}
x_1\\x_2\\x_3\\x_4
\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}
b_1\\b_2\\b_3
\end{bmatrix}
Ax=⎣⎡1232462682810⎦⎤⎣⎢⎢⎡x1x2x3x4⎦⎥⎥⎤=⎣⎡b1b2b3⎦⎤
我们把整个方程组写成增广矩阵的形式并进行消元:
[1222b12468b236810b3]⟶[1222b10024b2−2b10024b3−3b1]⟶[1222b10024b2−2b10000b3−b2−b1]
\left[\begin{array}{cccc:c}
1&2&2&2&b_1\\2&4&6&8&b_2\\3&6&8&10&b_3
\end{array}\right]\longrightarrow\left[\begin{array}{cccc:c}
1&2&2&2&b_1\\0&0&2&4&b_2-2b_1\\0&0&2&4&b_3-3b_1
\end{array}\right]\\[2ex]\longrightarrow\left[\begin{array}{cccc:c}
1&2&2&2&b_1\\0&0&2&4&b_2-2b_1\\0&0&0&0&b_3-b_2-b_1
\end{array}\right]
⎣⎡1232462682810b1b2b3⎦⎤⟶⎣⎡100200222244b1b2−2b1b3−3b1⎦⎤⟶⎣⎡100200220240b1b2−2b1b3−b2−b1⎦⎤
我们得到 0=b3−b2−b10=b_3-b_2-b_10=b3−b2−b1 .
方程的可解性
b\mathbf{b}b 要满足什么条件才能使得方程 Ax=bA\mathbf{x}=\mathbf{b}Ax=b 总是有解? 回想一下前几节课, 当且仅当 b\mathbf{b}b 属于 C(A)C(A)C(A) , 也就是说 b\mathbf{b}b 必须是 AAA 列向量的线性组合, 方程有解.
另一种等价的描述方式: 如果 AAA 各行的线性组合得到零行, 那么 b\mathbf{b}b 中元素的同样组合必须也是0. 这样方程才会有解.
方程求解的算法
求 Ax=bA\mathbf{x}=\mathbf{b}Ax=b 的所有解.
- 首先验证 0=00=00=0 , 即方程有解.
- 第一步只求一个特定的解 xp\mathbf{x_p}xp , 即特解: 将所有自由变量置零, 然后解出 Ax=bA\mathbf{x}=\mathbf{b}Ax=b 中的主变量.
- 加上零空间中的任意解 xn\mathbf{x_n}xn . 由于 Axp=bA\mathbf{x_p}=\mathbf{b}Axp=b , Axn=0A\mathbf{x_n}=\mathbf{0}Axn=0 , 所以 Axp+xn=bA\mathbf{x_p+x_n}=\mathbf{b}Axp+xn=b .
于是对于上面的 Ax=bA\mathbf{x}=\mathbf{b}Ax=b , b=[156]\mathbf{b}=\begin{bmatrix}
1\\5\\6
\end{bmatrix}b=⎣⎡156⎦⎤ , 全部解为:
xcomplete=[−20320]+c1[−2100]+c2[20−21]
\mathbf{x}_{complete}=\begin{bmatrix}
-2\\0\\\frac32\\0
\end{bmatrix}+c_1\begin{bmatrix}
-2\\1\\0\\0
\end{bmatrix}+c_2\begin{bmatrix}
2\\0\\-2\\1
\end{bmatrix}
xcomplete=⎣⎢⎢⎡−20230⎦⎥⎥⎤+c1⎣⎢⎢⎡−2100⎦⎥⎥⎤+c2⎣⎢⎢⎡20−21⎦⎥⎥⎤
这是一个 R4R^4R4 中的二维平面, 但是不经过原点, 所以不是一个子空间.
m×nm\times nm×n 矩阵 AAA 的秩 rrr
矩阵有 m 行和 r 个主元, 一定有 r≤mr\le mr≤m .
同时矩阵有 n 列, 于是也一定有 r≤nr\le nr≤n , 因为主元个数不可能超过未知数个数.
列满秩, r=n<mr=n<mr=n<m
此时所有列都含主元, 没有自由变量, 于是零空间只有零向量, 此时 R=[I0]R=\begin{bmatrix} I\\0 \end{bmatrix}R=[I0] . Ax=bA\mathbf{x}=\mathbf{b}Ax=b 将只有唯一解, 也就是特解 xp\mathbf{x_p}xp , 或者无解. 换句话说此时只有0或1个解.
行满秩, r=m>nr=m>nr=m>n
每一行都有主元, 不会出现零行, 对任何 b\mathbf{b}b 都一定有解. 自由变量有 n−rn-rn−r 个, 此时 R=[IF]R=\begin{bmatrix} I&F \end{bmatrix}R=[IF] , 有无数解.
最完美的矩阵r=m=nr=m=nr=m=n
对于满秩方阵, 将得到一个可逆矩阵. 此时的 R=IR=IR=I , 其零空间只包含零向量. 此时对任何 b\mathbf{b}b 都一定有唯一解.
本文深入解析了线性代数中的矩阵方程Ax=b的求解过程,详细介绍了通过矩阵消元法求解方程组的方法,并讨论了方程可解性的条件。文章还阐述了矩阵秩的概念及其对方程解的影响,包括列满秩、行满秩和完美矩阵的情况。
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