线性代数课件4.1.2
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线性代数线性方程组基本概念

证明
由 r ( A) r ( A b) 知 A X = b 有解,
组
即存在 x~1, x~2 ,, x~n ,使得
x~1 A1 x~2 A2 x~n An b .
(1) 若 r n , 则 A1, A2 , , An 线性无关, 故 b 只能由 A1, A2 , , An 的惟一地线性表示, 即 A X = b 的解是惟一的。
即得 念
第 二、线性方程组解的存在性与惟一性
四 章
1. 线性方程组解的存在性
2. 线性方程组解的惟一性 P112 定理4.2 (2) 线
性 定理 设 r ( A) r ( A b) r , 则 r n A X = b 有惟一解。
方 程
P123
4
§4.1 线性方程组的基本概念
第 一、线性方程组的几种表示形式
四 章
1. 线性方程组的一般形式
2. 线性方程组的矩阵形式 P111 线
性
方
程
组
简记为 A X b ,
其中 A 称为系数矩阵, A~ ( A b) 称为增广矩阵。
5
§4.1 线性方程组的基本概念
第 一、线性方程组的几种表示形式
若 A X = b 有解,
组
则 b 可由 A1 , A2 , , An 线性表示,
故向量组 A1 , A2 , , An 与 A1 , A2 , , An , b 等价,
即得 r ( A) r ( A b).
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§4.1 线性方程组的基本概念
第 二、线性方程组解的存在性与惟一性
四 章
1. 线性方程组解的存在性
线 定理 线性方程组 A X = b 有解的充要条件是 r ( A) r ( A b).
《线性代数讲义》课件

在工程学中,性变换也得到了广泛的应用。例如,在图像处理中,可
以通过线性变换对图像进行缩放、旋转等操作;在线性控制系统分析中
,可以通过线性变换对系统进行建模和分析。
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特征向量的性质
特征向量与特征值一一对应,不同的 特征值对应的特征向量线性无关。
特征值与特征向量的计算方法
01
定义法
根据特征值的定义,通过解方程 组Av=λv来计算特征值和特征向 量。
02
03
公式法
幂法
对于某些特殊的矩阵,可以利用 公式直接计算特征值和特征向量 。
通过迭代的方式,不断计算矩阵 的幂,最终得到特征值和特征向 量。
矩阵表示线性变换的方法
矩阵的定义与性质
矩阵是线性代数中一个基本概念,它可以表示线性变 换。矩阵具有一些重要的性质,如矩阵的加法、标量 乘法、乘法等都是封闭的。
矩阵表示线性变换的方法
通过将线性变换表示为矩阵,可以更方便地研究线性 变换的性质和计算。具体来说,如果一个矩阵A表示 一个线性变换L,那么对于任意向量x,有L(x)=Ax。
特征值与特征向量的应用
数值分析
在求解微分方程、积分方程等数值问题时, 可以利用特征值和特征向量的性质进行求解 。
信号处理
在信号处理中,可以利用特征值和特征向量的性质 进行信号的滤波、降噪等处理。
图像处理
在图像处理中,可以利用特征值和特征向量 的性质进行图像的压缩、识别等处理。
05
二次型与矩阵的相似性
矩阵的定义与性质
数学工具
矩阵是一个由数字组成的矩形阵列,表示为二维数组。矩阵具有行数和列数。矩阵可以进行加法、数 乘、乘法等运算,并具有相应的性质和定理。矩阵是线性代数中重要的数学工具,用于表示线性变换 、线性方程组等。
复旦大学精品课程《线性代数》课件,线性空间课件复习资料

4.1.2 线性子空间
许 多 问 题 中, 一 个“大”的 线 性 空 间 的 一 部 分, 关 于 该 线 性 空 间 的 加 法 和 数 乘 还 可形成线性空间, 例如: 几何空间中, 任意一个过原点的平面关于几何向量的加法和 数乘运算也构成线性空间(满足线性空间公理). 显然, 该平面是几何空间的一部分, 且关于几何空间的运算构成线性空间. 为此, 引入子空间的概念. 定 义 4.2. 给定数域F 上的线性空间V , 设 S 是V 的一个非空子集, 同时S 关于 V 上 的运算也构成线性空间, 则称S 为V 的一个线性子空间. 为 了 说 明 线 性 空 间V 的 一 个 子 集S 是 否 为 线 性 空 间, 不 一 定 要 按 线 性 空 间 的 十 条公理一一验证, 仅需检查下列三条是否成立: 定 理 4.1.1. S 是 数 域F 上 线 性 空 间V 的 非 空 子 集, 则 当 且 仅 当S 满 足 封 闭 性 公 理(1)、(2)时, 它是V 的子空间. 证: 必要性显然, 下面证充分性: S 是V 的子集, 因此公理(1)∼(4) 和(7)∼(10) 在S 上自然成立. 由S 非空,则 ∃x ∈ S ,根据封闭性公理 ∀λ ∈ F , λx ∈ S , 取 λ = 0, 则 λx = 0 ∈ S , 因此, 公理(5)满足. ∀x ∈ S , 取 λ = −1, 由封闭性知 (−1)x ∈ S , 且 x + (−1) x = 0 根据性质(5)可知 (−1)x是x的负元, 因此公理(6)满足. 显而易见, 仅包含V 的零向量的集合和V 本身都是线性空间V 的子空间, 称它们为平 凡子空间.
易证代数系统 F2 , ⊕2 , ⊗2 是域, 通常被称作二进制域. 当构成域的集合是有限集时, 也称为有限域.
线性代数 幻灯片PPT

• 定义8 设有两个n
• 如果向量组A中每一个向量都能由向量组B 线性表示,那么称向量组A能由向量组B线 性表示.
53
线性代数
• 定理6 设有两个n维向量组
•证
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54
线性代数
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• 因为A组可由B组线性表示,所以存在矩阵
• 使 A=KB.
• 推论 等价的线性无关向量组所含向量个数 相等.
• 2.7 方 阵 的 • 定义12 对n阶方阵A,如果存在一个n阶方
阵B,使AB=BA=E,那么称A是可逆阵,称B 为A的逆阵,记为B=A-1. • 性质1 如果A可逆,那么逆阵惟一. • 证明 设A有两个逆阵B,C
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线性代数
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线性代数
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45
线性代数
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• 定义11 由单位阵经过一次初等变换得到的 方阵称为初等方阵.
• 3种初等变换对应了3类初等方阵.
• 第1类初等方阵:对调E
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线性代数
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线性代数
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41
线性代数
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42
线性代数
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• 定理3 设A=(aij)m×n,对A施行初等行变换, 相当于对A左乘相应的m阶初等方阵,对A施 行初等列变换,相当于对A右乘相应的n阶 初等方阵.
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线性代数 课件
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线性代数
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第1章 行列式
• 1.1 预 备 知 • 设有二元一次方程组
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• 如果向量组A中每一个向量都能由向量组B 线性表示,那么称向量组A能由向量组B线 性表示.
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• 定理6 设有两个n维向量组
•证
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• 因为A组可由B组线性表示,所以存在矩阵
• 使 A=KB.
• 推论 等价的线性无关向量组所含向量个数 相等.
• 2.7 方 阵 的 • 定义12 对n阶方阵A,如果存在一个n阶方
阵B,使AB=BA=E,那么称A是可逆阵,称B 为A的逆阵,记为B=A-1. • 性质1 如果A可逆,那么逆阵惟一. • 证明 设A有两个逆阵B,C
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• 定义11 由单位阵经过一次初等变换得到的 方阵称为初等方阵.
• 3种初等变换对应了3类初等方阵.
• 第1类初等方阵:对调E
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• 定理3 设A=(aij)m×n,对A施行初等行变换, 相当于对A左乘相应的m阶初等方阵,对A施 行初等列变换,相当于对A右乘相应的n阶 初等方阵.
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第1章 行列式
• 1.1 预 备 知 • 设有二元一次方程组
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2014线性代数课件-§4.1

单个向量线性相关=O。 包含零向量的向量组一定线性相关。
命题1 设向量组1, 2, …, m线性无关,则向量可由向 量组1, 2, … ,m线性表出的充分必要条件是
1, …, m, 线性相关。
定义 设W1, W2都是V的非空子集,如果W1中向量可由 W2中向量线性表示,则称W1可由W2线性表示。如果 W1与W2可以互相线性表示,则称W1与W2是等价的。
定义 向量组的一个部分组称为一个极大线性无关组, 如果这个部分组本身是线性无关的,但是从这个向量 组的其余向量(如果有的话)中任取一个向量添进去, 得到的新的部分组都线性相关。
命题5 向量组和它的极大线性无关组等价。 从推论5得,向量组的任意两个极大线性无关组等价。 命题6 向量组的任意两个极大线性无关组所含向量的 数目相等。
def
+(-)。
3. 0=O, V。 【证】 0+=0+1=(0+1)=1=。 上式两边加上(-),得 (0+)+(-)=+(-), 根据加法结合律和运算法则40, 30, 0=O。
4. kO=O, kK。 【证】 kO+kO=k(O+O)=kO, 上式两边加上(-kO),得 (kO+kO)+(-kO)=kO+(-kO), 根据加法结合律和运算法则40, 30, kO=O。
7
其中, , 是集合V中任意元素,k, l为数域F中任意的 数,则称V为数域F上的n维向量空间, (n-dimensional vector space). 记作Fn。 例如 集合{(a1, a2, …,an)TaiR,i=1, 2, …, n}构成R上 一个n维向量空间,记作Rn。
8
定义4.2 设V是一个非空集合,F是一个数域,在V中定 义一个代数运算: (, ),叫做加法。 把 称为与 的和,记作 =+; 在F与V之间定义了一个运算,即(k, ),叫做数量 乘法,把称为k与的数量乘积,记作 =k。 如果加法和数数量乘法满足下述8条运算法则:
线性代数第4章 特征值与特征向量

53
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46
证明
于是有
即
47
定理4.4.3 设A为n阶实对称矩阵,则必有正交矩 阵P,使得P-1AP=D.其中D是以A的n个特征值为主 对角线元素的对角矩阵.
48
例4.4.1 求一个正交矩阵P使P-1AP=D为对角矩阵,
49
解
由
得特征值
50
由
得基础解系
51
将α1单位化,得单位特征向量
52
由
得基础解系
4
定义4.1.2 令 |α|=((α ,α)) =(a21+a22+…+a2n),称|α|为n维向量α的长度(或范 数). 4.1.2 正 交 向 量 组 定义4.1.3 当 (α, β)=0时,称向量α与β正交.
5
例如 设向量
6
定义4.1.4 若非零向量组α1,α2,…,αs中 的任意两个向量都是正交的,则称该向量组为正交 向量组. 定理4.1.1 若n维向量组α1,α2,…,αs是 正交向量组,则α1,α2,…,αs线性无关.
41
4.3.2
矩阵可对角化的条件
42
关于矩阵A 定理4.3.1 n阶方阵A可对角化的充分必要条件 是:A有n个线性无关的特征向量α1,α2,…, αn,以它们为列向量的矩阵P,就能使P-1AP为对 角矩阵.且该对角矩阵的主对角线元素依次是 α1,α2,…,αn对应的特征值λ1,λ2,…,λn.
43
28
定义4.2.2
设 矩 阵
29
称矩阵
30
31
4.2.2 例如
特 征 值 与 特 征 向 量 的 求 法 矩阵 无实特征值,因为
无实数根.
32
《线性代数(修订版)》教学课件 4.1 向量的内积与线性变换

(1) α, β β,α;
(2) λα, β λα, β;
(3) α β,γ α,γ β,γ;
(4) 当α 0 时,α,α 0; 当α 0 时,α,α 0;
(5) (施瓦茨(Schwarz)不等式)
α, β2 α,α β, β,
等号成立的充要条件是 α, β 线性相关.
说明 nn 4 维向量的内积是3维向量数量积
一组两两正交的非零向量所组成的向量组 称为正交向量组.且若每个向量都是单位向量, 则称为规范正交向量组.
由定义,零向量跟任何向量都正交.
正交向量组的性质
定理 正交向量组必线性无关.
证明 设α1, α2 , , αr是一组两两正交的非零向量,
即要证明 α1, α2 , , αr线性无关.
设有常数λ1 , λ2 , , λr ,使
(1)不仅 β1, β2 , , βr与 α1 , α2 , , αr 等价, β1, β2 , , βr是正交向量组,线性无关;而且,对 任何 k(1 k r), 向量组 β1, β2 , , βk与α1 , α2 , , αk 等价,β1, β2 , , βk是正交向量组,线性无关.
(2)如果向量组α1 , α2 , , αr是齐次线性方程组 Ax 0 的基础解系,则 β1, β2 , , βr 也是 Ax 0 的 基础解系. e1, e2 , , er 也是 Ax 0 的基础解系.
§ 4.1 向量的内积与线性变换
一、向量的内积、长度及夹角
定义 设有 n 维向量
a1
α
a2
,
an
b1
β
b2
,
bn
令实数 [α, β] = αT β = a1b1 a2b2 anbn ,
(2) λα, β λα, β;
(3) α β,γ α,γ β,γ;
(4) 当α 0 时,α,α 0; 当α 0 时,α,α 0;
(5) (施瓦茨(Schwarz)不等式)
α, β2 α,α β, β,
等号成立的充要条件是 α, β 线性相关.
说明 nn 4 维向量的内积是3维向量数量积
一组两两正交的非零向量所组成的向量组 称为正交向量组.且若每个向量都是单位向量, 则称为规范正交向量组.
由定义,零向量跟任何向量都正交.
正交向量组的性质
定理 正交向量组必线性无关.
证明 设α1, α2 , , αr是一组两两正交的非零向量,
即要证明 α1, α2 , , αr线性无关.
设有常数λ1 , λ2 , , λr ,使
(1)不仅 β1, β2 , , βr与 α1 , α2 , , αr 等价, β1, β2 , , βr是正交向量组,线性无关;而且,对 任何 k(1 k r), 向量组 β1, β2 , , βk与α1 , α2 , , αk 等价,β1, β2 , , βk是正交向量组,线性无关.
(2)如果向量组α1 , α2 , , αr是齐次线性方程组 Ax 0 的基础解系,则 β1, β2 , , βr 也是 Ax 0 的 基础解系. e1, e2 , , er 也是 Ax 0 的基础解系.
§ 4.1 向量的内积与线性变换
一、向量的内积、长度及夹角
定义 设有 n 维向量
a1
α
a2
,
an
b1
β
b2
,
bn
令实数 [α, β] = αT β = a1b1 a2b2 anbn ,
《线性代数》课件第4章

此时A的第j列元素恰为αj表示成β1, β2,…, βt的线性组合时的
系数.
证明:若向量组a1,a2,…,as可由β1, β2,…, βt线性表示,即每个ai
均可由β1, β2,…, βt线性表示,则有
α1 = a11β1 + a21β2 + + at1βt = (β1, β2,
, βt )⎛⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎝aaa12t111 ⎞⎠⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟,
我们有下面的定理: 定理 1.1 矩阵的秩数=行秩数=列秩数.
例1.3 设
α1 = (1, 2, 0,1)T , α2 = (0,1,1,1)T , α3 = (1, 3,1, 2)T , α4 = (1,1,−1, 0)T
求此向量组的秩数及一个极大无关组.
解 考虑向量组构成的矩阵
A=(α1,
α2,
我们有下面的命题:
命题1.
1. α1, α2,…, αs线性无关; 2.方程x1α1 + x2α2 + … + xxαs只有零解 3. 对于任意一组不全为零的数c1,c2,…,cs均有
c1α1 + c2α2 + + csαs ≠ 0, 4. 对于任意一组数c1,c2,…,cs, 若c1α1 + c2α2 +
定义1.4 两个可以互相表示的向量组称为等价向量组.
容易看出: 1. 向量组的等价是一个等价关系; 2. 等价向量组的秩数相同; 3. 任何向量组等价于其极大无关组; 4. 两个向量组等价当且仅当它们的极大无关组等价.
最后我们给出化简向量组的一种技巧 为此先给出一个定义
定义1.5 设α1, α2,…, αs和β1, β2,…, βs是两个向量组, 若对于任意一组数c1,c2,…,cs均有
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x 向量形式:1α1 + x2α 2 + L + xnα n = 0 向量形式:
非齐次线性方程: 非齐次线性方程: Ax = β , β ≠ 0
x1α1 + x2α2 + L + xnαn = β , β ≠ 0
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定理3.7 定理 4.1 齐次线性方程组3.7
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矩阵A的列 矩阵 的列
定理4.2 设 ξ1 , ξ 2 均为齐次线性方程组 Ax = 0 的解 的解, 定理 则 ξ1 + ξ 2 也是齐次方程组 Ax = 0 的解 的解. 证明 由于 Aξ1 = 0, Aξ 2 = 0, 所以
A ( ξ1 + ξ 2 ) = Aξ1 + Aξ 2 = 0,
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c1n c1r +1 c1r + 2 得方程组(2) 得方程组 +L a11 x1 + a12 x2 M +a1r xr = M a1r +1 xr +1 L aM1n xn 的一组解为 a x + a x crr 1 a x = crra 2 x L a rn x c + L + 2 r r + 2 r + 1 r +1 + 21 1 22 2 2 n n ξ1 = LLLLLLLLL , ξ n r = 0 , 1 , ξ 2 = 0 ,L 这组解线x1 + ar 2 x2 + L + arr xr =1 arr 1 xr 1 L arn x 0 0 n ar 1 + + 性无关 M M M 0 0 1
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方程组( )右端的n-r个自由未知量依次取 方程组(2)右端的 个自由未知量依次取 xr +1 1 0 0 0 xr + 2 0 1 = , ,L , , M M M M xn 0 0 1
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矩阵A的秩为 的秩为r, 推论 若 m × n 矩阵 的秩为 则方程组 Ax = 0 的任意 的基础解系. n-r个线性无关的解均为 Ax = 0 的基础解系 个线性无关的解均为 小结 对于方程组 Am×n x = 0 方程组只有零解; 若 r( A) = r = n, 方程组只有零解; 方程组有非零解,基础解系由n-r 若 r( A) = r < n, 方程组有非零解,基础解系由 向量构成. 向量构成 特别当m=n时,系数矩阵为方阵,则 时 系数矩阵为方阵, 特别当 方程组只有零解; 若 A ≠ 0, 方程组只有零解; 若 A = 0, 方程组有非零解 方程组有非零解.
a11 a 21 A= L am 1
n , L L L amn
x1 x 2 , x= M xn
b1 b 2 β= M bm
矩阵形式: 矩阵形式: Ax = β
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例题1 例题1 求下列齐次线性方程组的基础解系与通解 3 x1 + 6 x2 + 2 x3 + 12 x4 x5 = 0 2 x1 4 x2 x3 5 x4 + x5 = 0 2 x1 + 4 x2 + 2 x3 + 19 x4 + x5 = 0 6 x1 + 12 x2 + 6 x3 + 47 x4 + x5 = 0 对方程组的系数矩阵A施以初等行变换 解 对方程组的系数矩阵 施以初等行变换 3 6 2 12 1 1 2 0 3 0 2 4 1 5 1 0 0 1 4 0 → A= 2 4 2 19 1 0 0 0 5 1 6 12 6 47 1 0 0 0 0 0 矩阵A的秩 基础解系由2个向量构成 个向量构成. 矩阵 的秩 r( A) = 3, n = 5, 基础解系由 个向量构成.
向量组 α1 ,α 2 ,L ,α n 线性
Ax = 齐次线性方程组: Ax = 0 0 齐次线性方程组: 相关的充要条件是线性方程组 x1α1 + x2α 2 + L xnα n = 0 有非零解 有非零解. 问题:何时有非零解, 问题:何时有非零解,如何求出其全部非零解
定理4.1 设A为 m × n , 则齐次线性方程组 A x = 0 定理 为 有非零解的充分与必要条件是系数矩阵的秩 r ( A ) < n. 证明 方程组 Ax = 0 有非零解 向量组 α1 ,α 2 ,L ,α n 线性相关 向量组 α1 ,α 2 ,L ,α n 的秩< n , 即 r ( A) < n. 推论 设A为n 阶方阵,则齐次线性方程组 Ax = 0 为 阶方阵, 有非零解的充要条件是 A = 0.
向量形式: x1α1 + x2α 2 + L + xnα n = β 向量形式:
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a11 x1 + a12 x2 + L + a1n xn = 0 齐次线性方程组 a21 x1 + a22 x2 + L + a2 n xn = 0 LLLLLLLLL am 1 x1 + am 2 x2 + L + amn xn = 0 矩阵形式: 矩阵形式: Ax = 0
础解系. 础解系
a11 x1 + a12 x2 + L + a1r xr = a1r +1 xr +1 L a1n xn a x + a x + L + a x = a x L a x 21 1 22 2 2r r 2 r +1 r + 1 2n n LLLLLLLLL ar 1 x1 + ar 2 x2 + L + arr xr = arr +1 xr +1 L arn xn
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于是原方程组与下列方程组同解
a11 x1 + a12 x2 + L + a1n xn = 0 a x + a x + L + a x = 0 21 1 22 2 2n n (1) ) LLLLLLLLL ar 1 x1 + ar 2 x2 + L + arn xn = 0 当r=n时,由克莱姆法则知,只有零解. 时 由克莱姆法则知,只有零解. 当r<n时,移项,方程组(1)变为: 时 移项,方程组( )变为: a11 x1 + a12 x2 + L + a1r xr = a1r +1 xr +1 L a1n xn a x + a x + L + a x = a x L a x 21 1 22 2 2r r 2 r +1 r + 1 2n n LLLLLLLLL (2) ) ar 1 x1 + ar 2 x2 + L + arr xr = arr +1 xr +1 L arn xn
ξ = ( k1 ,L , kr , kr +1 ,L kn )T 为方程组(2)的任一解, 为方程组( )的任一解, 设 也是方程组( ) 令 ζ = kr +1ξ1 + kr + 2ξ 2 + L + knξ n r , 则ζ 也是方程组(2)
ζ = ( ,L , , kr +1 ,L kn )T , 由克莱姆法则知 的解, 的解,且 ξ = ζ = kr +1ξ1 + kr + 2ξ 2 + L + knξ n r , 即方程组( ) 线性表示, 即方程组(2)的任一解均可由 ξ1 , ξ 2 ,L , ξ n r 线性表示, 为方程组(2) 从而 ξ1 , ξ 2 ,L , ξ n r 为方程组(2)也为原方程组的基
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的一个基础解系, 结论 如果 ξ1 , ξ 2 ,L , ξ t为方程组 Ax = 0 的一个基础解系, 的通解为: 则 Ax = 0 的通解为: k1ξ1 + kξ 2 + L + ktξ t , k1 , k2 ,L kt 为任意常数 为任意常数. 定理4.4 设 A = (aij ) 是 m × n 矩阵,且 r ( A) = r , 则齐 矩阵, 定理 的基础解系由n-r个向量构成 个向量构成. 次线性方程组 Ax = 0 的基础解系由 个向量构成 β 1T 证 由于 r ( A) = r , 不妨设左上角的 β 1T M r阶子式非零, 阶子式非零, 则矩阵A 的前r行 阶子式非零 则矩阵 的前 行 M T T T T β 1 , β 2 ,L , β r 为行向量组 β T → βr A= r 0 T β 1T ,L , β rT ,L , β m M M 的一个极大线性无关组. T 的一个极大线性无关组 βm 0 对矩阵A做行的初等变换得 对矩阵 做行的初等变换得
故 ξ1 + ξ 2 是方程组 Ax = 0 的解 的解. 定理4.3 设 ξ 为齐次线性方程组 Ax = 0 的解 k为任 的解, 定理 意常数, 的解. 意常数 则 kξ 也是齐次方程组 Ax = 0 的解 证明 由于 Aξ = 0, 所以 A ( kξ ) = k ( Aξ ) = 0, 的解. 故 kξ 是方程组 Ax = 0 的解
a11 x1 + a12 x2 + L + a1n xn = b1 a x + a x +L+ a x = b 21 1 22 2 2n n 2 LLLLLLLLL am 1 x1 + am 2 x2 + L + amn xn = bm
非齐次线性方程: 非齐次线性方程: Ax = β , β ≠ 0
x1α1 + x2α2 + L + xnαn = β , β ≠ 0
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定理3.7 定理 4.1 齐次线性方程组3.7
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矩阵A的列 矩阵 的列
定理4.2 设 ξ1 , ξ 2 均为齐次线性方程组 Ax = 0 的解 的解, 定理 则 ξ1 + ξ 2 也是齐次方程组 Ax = 0 的解 的解. 证明 由于 Aξ1 = 0, Aξ 2 = 0, 所以
A ( ξ1 + ξ 2 ) = Aξ1 + Aξ 2 = 0,
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c1n c1r +1 c1r + 2 得方程组(2) 得方程组 +L a11 x1 + a12 x2 M +a1r xr = M a1r +1 xr +1 L aM1n xn 的一组解为 a x + a x crr 1 a x = crra 2 x L a rn x c + L + 2 r r + 2 r + 1 r +1 + 21 1 22 2 2 n n ξ1 = LLLLLLLLL , ξ n r = 0 , 1 , ξ 2 = 0 ,L 这组解线x1 + ar 2 x2 + L + arr xr =1 arr 1 xr 1 L arn x 0 0 n ar 1 + + 性无关 M M M 0 0 1
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方程组( )右端的n-r个自由未知量依次取 方程组(2)右端的 个自由未知量依次取 xr +1 1 0 0 0 xr + 2 0 1 = , ,L , , M M M M xn 0 0 1
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矩阵A的秩为 的秩为r, 推论 若 m × n 矩阵 的秩为 则方程组 Ax = 0 的任意 的基础解系. n-r个线性无关的解均为 Ax = 0 的基础解系 个线性无关的解均为 小结 对于方程组 Am×n x = 0 方程组只有零解; 若 r( A) = r = n, 方程组只有零解; 方程组有非零解,基础解系由n-r 若 r( A) = r < n, 方程组有非零解,基础解系由 向量构成. 向量构成 特别当m=n时,系数矩阵为方阵,则 时 系数矩阵为方阵, 特别当 方程组只有零解; 若 A ≠ 0, 方程组只有零解; 若 A = 0, 方程组有非零解 方程组有非零解.
a11 a 21 A= L am 1
n , L L L amn
x1 x 2 , x= M xn
b1 b 2 β= M bm
矩阵形式: 矩阵形式: Ax = β
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例题1 例题1 求下列齐次线性方程组的基础解系与通解 3 x1 + 6 x2 + 2 x3 + 12 x4 x5 = 0 2 x1 4 x2 x3 5 x4 + x5 = 0 2 x1 + 4 x2 + 2 x3 + 19 x4 + x5 = 0 6 x1 + 12 x2 + 6 x3 + 47 x4 + x5 = 0 对方程组的系数矩阵A施以初等行变换 解 对方程组的系数矩阵 施以初等行变换 3 6 2 12 1 1 2 0 3 0 2 4 1 5 1 0 0 1 4 0 → A= 2 4 2 19 1 0 0 0 5 1 6 12 6 47 1 0 0 0 0 0 矩阵A的秩 基础解系由2个向量构成 个向量构成. 矩阵 的秩 r( A) = 3, n = 5, 基础解系由 个向量构成.
向量组 α1 ,α 2 ,L ,α n 线性
Ax = 齐次线性方程组: Ax = 0 0 齐次线性方程组: 相关的充要条件是线性方程组 x1α1 + x2α 2 + L xnα n = 0 有非零解 有非零解. 问题:何时有非零解, 问题:何时有非零解,如何求出其全部非零解
定理4.1 设A为 m × n , 则齐次线性方程组 A x = 0 定理 为 有非零解的充分与必要条件是系数矩阵的秩 r ( A ) < n. 证明 方程组 Ax = 0 有非零解 向量组 α1 ,α 2 ,L ,α n 线性相关 向量组 α1 ,α 2 ,L ,α n 的秩< n , 即 r ( A) < n. 推论 设A为n 阶方阵,则齐次线性方程组 Ax = 0 为 阶方阵, 有非零解的充要条件是 A = 0.
向量形式: x1α1 + x2α 2 + L + xnα n = β 向量形式:
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a11 x1 + a12 x2 + L + a1n xn = 0 齐次线性方程组 a21 x1 + a22 x2 + L + a2 n xn = 0 LLLLLLLLL am 1 x1 + am 2 x2 + L + amn xn = 0 矩阵形式: 矩阵形式: Ax = 0
础解系. 础解系
a11 x1 + a12 x2 + L + a1r xr = a1r +1 xr +1 L a1n xn a x + a x + L + a x = a x L a x 21 1 22 2 2r r 2 r +1 r + 1 2n n LLLLLLLLL ar 1 x1 + ar 2 x2 + L + arr xr = arr +1 xr +1 L arn xn
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于是原方程组与下列方程组同解
a11 x1 + a12 x2 + L + a1n xn = 0 a x + a x + L + a x = 0 21 1 22 2 2n n (1) ) LLLLLLLLL ar 1 x1 + ar 2 x2 + L + arn xn = 0 当r=n时,由克莱姆法则知,只有零解. 时 由克莱姆法则知,只有零解. 当r<n时,移项,方程组(1)变为: 时 移项,方程组( )变为: a11 x1 + a12 x2 + L + a1r xr = a1r +1 xr +1 L a1n xn a x + a x + L + a x = a x L a x 21 1 22 2 2r r 2 r +1 r + 1 2n n LLLLLLLLL (2) ) ar 1 x1 + ar 2 x2 + L + arr xr = arr +1 xr +1 L arn xn
ξ = ( k1 ,L , kr , kr +1 ,L kn )T 为方程组(2)的任一解, 为方程组( )的任一解, 设 也是方程组( ) 令 ζ = kr +1ξ1 + kr + 2ξ 2 + L + knξ n r , 则ζ 也是方程组(2)
ζ = ( ,L , , kr +1 ,L kn )T , 由克莱姆法则知 的解, 的解,且 ξ = ζ = kr +1ξ1 + kr + 2ξ 2 + L + knξ n r , 即方程组( ) 线性表示, 即方程组(2)的任一解均可由 ξ1 , ξ 2 ,L , ξ n r 线性表示, 为方程组(2) 从而 ξ1 , ξ 2 ,L , ξ n r 为方程组(2)也为原方程组的基
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的一个基础解系, 结论 如果 ξ1 , ξ 2 ,L , ξ t为方程组 Ax = 0 的一个基础解系, 的通解为: 则 Ax = 0 的通解为: k1ξ1 + kξ 2 + L + ktξ t , k1 , k2 ,L kt 为任意常数 为任意常数. 定理4.4 设 A = (aij ) 是 m × n 矩阵,且 r ( A) = r , 则齐 矩阵, 定理 的基础解系由n-r个向量构成 个向量构成. 次线性方程组 Ax = 0 的基础解系由 个向量构成 β 1T 证 由于 r ( A) = r , 不妨设左上角的 β 1T M r阶子式非零, 阶子式非零, 则矩阵A 的前r行 阶子式非零 则矩阵 的前 行 M T T T T β 1 , β 2 ,L , β r 为行向量组 β T → βr A= r 0 T β 1T ,L , β rT ,L , β m M M 的一个极大线性无关组. T 的一个极大线性无关组 βm 0 对矩阵A做行的初等变换得 对矩阵 做行的初等变换得
故 ξ1 + ξ 2 是方程组 Ax = 0 的解 的解. 定理4.3 设 ξ 为齐次线性方程组 Ax = 0 的解 k为任 的解, 定理 意常数, 的解. 意常数 则 kξ 也是齐次方程组 Ax = 0 的解 证明 由于 Aξ = 0, 所以 A ( kξ ) = k ( Aξ ) = 0, 的解. 故 kξ 是方程组 Ax = 0 的解
a11 x1 + a12 x2 + L + a1n xn = b1 a x + a x +L+ a x = b 21 1 22 2 2n n 2 LLLLLLLLL am 1 x1 + am 2 x2 + L + amn xn = bm