线代10

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10阶行列式 -回复

10阶行列式 -回复

10阶行列式-回复一个10阶行列式,是由10行10列的矩阵所表示的数字组合。

行列式是线性代数中的一个重要概念,它在很多领域中都有广泛应用,如线性方程组的求解、特征值和特征向量的计算等。

在本文中,我们将一步一步地回答与10阶行列式相关的问题,帮助读者更好地理解和解决这个问题。

第一步:了解行列式的定义和性质行列式是一个方阵的重要属性,它是一个标量值,可以用来表示方阵的一些重要信息。

对于一个n阶方阵A,其行列式记作det(A)或A ,定义如下:1. 当n=1时,行列式的值就是方阵A的唯一元素;2. 当n>1时,行列式的值可以通过对方阵A的第一行(或列)展开的方式得到。

例如,对于一个2阶方阵A:A = [a, b][c, d]其行列式的计算方法是:A = ad - bc。

第二步:确定10阶方阵A的形式一个10阶方阵A的表示形式是:A = [a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9, a10][b1, b2, b3, b4, b5, b6, b7, b8, b9, b10][c1, c2, c3, c4, c5, c6, c7, c8, c9, c10][d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7, d8, d9, d10][e1, e2, e3, e4, e5, e6, e7, e8, e9, e10][f1, f2, f3, f4, f5, f6, f7, f8, f9, f10][g1, g2, g3, g4, g5, g6, g7, g8, g9, g10][h1, h2, h3, h4, h5, h6, h7, h8, h9, h10][i1, i2, i3, i4, i5, i6, i7, i8, i9, i10][j1, j2, j3, j4, j5, j6, j7, j8, j9, j10]其中,a1、a2、...、j10表示方阵A的元素。

第三步:计算10阶行列式的值根据行列式展开的定义,我们可以通过枚举方阵A的任意一行或一列,将10阶行列式拆解为若干个小行列式的乘积之和。

大学线代知识点总结

大学线代知识点总结

大学线代知识点总结线性代数是数学的一个分支,研究向量空间、线性变换和矩阵的基本性质和应用。

它是大学数学课程中的一门重要课程,为学习高等数学和其他数学专业课程打下基础。

本文将对大学线性代数的基本知识点进行总结,包括向量、矩阵、线性变换和特征值等。

1. 向量向量是线性代数中的基本概念之一,具有大小和方向。

向量可以表示为列向量或行向量,可以进行加法和数乘运算,遵循向量空间的定义。

向量的长度称为向量的模,两个向量之间的夹角可以通过向量的内积来计算。

2. 矩阵矩阵是线性代数中的另一个基本概念,是由数字按照矩形排列形成的一个矩形阵列。

矩阵可以进行加法、数乘和乘法运算,乘法运算需要满足矩阵的乘法规则。

矩阵可以表示为方阵或矩阵组成的矩阵。

3. 线性变换线性变换是线性代数中的重要概念,指的是一个向量空间到另一个向量空间的映射,保持向量加法和数乘运算的性质。

线性变换可以由矩阵表示,矩阵的列向量是线性变换后的基向量。

线性变换有许多重要性质,如零空间、核和像等。

4. 特征值与特征向量特征值与特征向量是矩阵理论中的重要概念。

矩阵的特征向量是指矩阵与一个非零向量相乘得到的向量,特征向量的方向不变。

特征值是特征向量对应的标量,表示特征向量在变换前后的缩放比例。

通过特征值和特征向量可以分析矩阵的性质,比如对角化和对称矩阵的性质。

5. 行列式行列式是矩阵理论中的一个重要工具,用于描述矩阵的性质。

行列式可以用来判断矩阵是否可逆,计算矩阵的逆矩阵和求解线性方程组。

行列式的定义是矩阵的一个标量值,通过对矩阵的行或列进行适当的运算得到。

6. 线性方程组线性方程组是线性代数中的另一个核心概念,它是由一系列线性方程组成的方程组。

线性方程组的解集表示了满足所有方程的向量集合。

通过矩阵的系数矩阵和增广矩阵可以表示线性方程组,通过高斯消元法和矩阵的行列式可以求解线性方程组的解。

7. 正交与正交投影正交是线性代数中一个重要的概念,指的是两个向量之间的夹角为90度,或者内积为0。

《线性代数》同济大学版 课后习题答案详解

《线性代数》同济大学版 课后习题答案详解
解因为 所以
|2A1|(2)3|A1|8|A|18216
17设矩阵A可逆证明其伴随阵A*也可逆且(A*)1(A1)*
证明由 得A*|A|A1所以当A可逆时有
|A*||A|n|A1||A|n10
从而A*也可逆
因为A*|A|A1所以
(A*)1|A|1A
又 所以
(A*)1|A|1A|A|1|A|(A1)*(A1)*
5设 问
(1)ABBA吗?
解ABBA
因为 所以ABBA
(2)(AB)2A22ABB2吗?
解(AB)2A22ABB2
因为

所以(AB)2A22ABB2
(3)(AB)(AB)A2B2吗?
解(AB)(AB)A2B2
因为

故(AB)(AB)A2B2
6举反列说明下列命题是错误的
(1)若A20则A0
解取 则A20但A0
解 令


29设n阶矩阵A及s阶矩阵B都可逆求
(1)
解设 则
由此得
所以
(2)
解设 则
由此得
所以
30求下列矩阵的逆阵
(1)
解设 则
于是
(2)
解设 则
第三章 矩阵的初等变换与线性方程组
1把下列矩阵化为行最简形矩阵
(1)
解 (下一步r2(2)r1r3(3)r1)
~ (下一步r2(1)r3(2))
~ (下一步r3r2)
(3)
解 (下一步r12r4r22r4r33r4)
~ (下一步r23r1r32r1)
~ (下一步r216r4r316r2)
~
~
矩阵的秩为3 是一个最高阶非零子式
10设A、B都是mn矩阵证明A~B的充分必要条件是R(A)R(B)

线代名词中英文对照

线代名词中英文对照

《线性代数》英文专业词汇序号英文中文1LinearAlgebra线性代数2determinant行列式3row行4column列5element元素6diagonal对角线7principaldiagona主对角线8auxiliarydiagonal次对角线9transposeddeterminant转置行列式10triangulardeterminants三角行列式11thenumberofinversions逆序数12evenpermutation奇排列13oddpermutation偶排列14parity奇偶性15interchange互换16absolutevalue绝对值17identity恒等式18n-orderdeterminantsn阶行列式19evaluationofdeterminant行列式的求值20Laplace’sexpansiontheorem拉普拉斯展开定理21cofactor余子式22Algebracofactor代数余子式23theVandermondedeterminant范德蒙行列式24bordereddeterminant加边行列式25reductionoftheorderofadeterminant降阶法26methodofRecursionrelation递推法27induction归纳法28Cramer′s rule克莱姆法则29matrix矩阵30rectangular矩形的31thezeromatrix零矩阵32theidentitymatrix单位矩阵33symmetric对称的序号英文中文34skew-symmetric反对称的35commutativelaw交换律36squareMatrix方阵37amatrixoforder m×n矩阵m×n38thedeterminantofmatrixA方阵A的行列式39operationsonMatrices矩阵的运算40atransposedmatrix转置矩阵41aninversematrix逆矩阵42anconjugatematrix共轭矩阵43andiagonalmatrix对角矩阵44anadjointmatrix伴随矩阵45singularmatrix奇异矩阵46nonsingularmatrix非奇异矩阵47elementarytransformations初等变换48vectors向量49components分量50linearlycombination线性组合51spaceofarithmeticalvectors向量空间52subspace子空间53dimension维54basis基55canonicalbasis规范基56coordinates坐标57decomposition分解58transformationmatrix过渡矩阵59linearlyindependent线性无关60linearlydependent线性相关61theminorofthe k thorderk阶子式62rankofaMatrix矩阵的秩63rowvectors行向量64columnvectors列向量65themaximallinearlyindependentsubsystem最大线性无关组66Euclideanspace欧几里德空间67Unitaryspace酉空间序号英文中文68systemsoflinearequations线性方程组69eliminationmethod消元法70homogenous齐次的71nonhomogenous非齐次的72equivalent等价的73component-wise分式74necessaryandsufficientcondition充要条件75incompatiable无解的76uniquesolution唯一解77thematrixofthecoefficients系数矩阵78augmentedmatrix增广矩阵79generalsolution通解80particularsolution特解81trivialsolution零解82nontrivialsolution非零解83thefundamentalsystemofsolutions基础解系84eigenvalue特征值85eigenvector特征向量86characteristicpolynomial特征多项式87characteristicequation特征方程88scalarproduct内积89normedvector单位向量90orthogonal正交的91orthogonalization正交化92theGram-Schmidtprocess正交化过程93reducingamatrixtothediagonalform对角化矩阵94orthonormalbasis标准正交基95orthogonaltransformation正交变换96lineartransformation线性变换97quadraticforms二次型98canonicalform标准型99thecanonicalformofaquadraticform二次型的标准型100themethodofseparatingperfectsquares配完全平方法101thesecond-ordercurve二次曲线102coordinatetransformation坐标变换。

《线性代数》知识点-归纳整理-大学线代基础知识

《线性代数》知识点-归纳整理-大学线代基础知识

《线性代数》知识点-归纳整理-大学线代基础知识-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN《线性代数》知识点归纳整理诚毅学生编01、余子式与代数余子式 ............................................................................................................................................. - 3 -02、主对角线 ................................................................................................................................................................. - 3 -03、转置行列式 ............................................................................................................................................................. - 3 -04、行列式的性质 ......................................................................................................................................................... - 4 -05、计算行列式 ............................................................................................................................................................. - 4 -06、矩阵中未写出的元素 ............................................................................................................................................. - 5 -07、几类特殊的方阵 ..................................................................................................................................................... - 5 -08、矩阵的运算规则 ..................................................................................................................................................... - 5 -09、矩阵多项式 ............................................................................................................................................................. - 7 -10、对称矩阵 ................................................................................................................................................................. - 7 -11、矩阵的分块 ............................................................................................................................................................. - 8 -12、矩阵的初等变换 ..................................................................................................................................................... - 8 -13、矩阵等价 ................................................................................................................................................................. - 8 -14、初等矩阵 ................................................................................................................................................................. - 8 -15、行阶梯形矩阵与行最简形矩阵 ......................................................................................................................... - 8 -16、逆矩阵 ..................................................................................................................................................................... - 9 -17、充分性与必要性的证明题 ................................................................................................................................... - 10 -18、伴随矩阵 ............................................................................................................................................................... - 10 -19、矩阵的标准形: ................................................................................................................................................... - 11 -20、矩阵的秩: ........................................................................................................................................................... - 11 -21、矩阵的秩的一些定理、推论 ............................................................................................................................... - 11 -22、线性方程组概念 ................................................................................................................................................... - 11 -23、齐次线性方程组与非齐次线性方程组(不含向量)........................................................................................ - 11 -24、行向量、列向量、零向量、负向量的概念 ....................................................................................................... - 13 -25、线性方程组的向量形式 ....................................................................................................................................... - 13 -26、线性相关与线性无关的概念 ......................................................................................................................... - 13 -27、向量个数大于向量维数的向量组必然线性相关.............................................................................................. - 14 -28、线性相关、线性无关;齐次线性方程组的解;矩阵的秩这三者的关系及其例题...................................... - 14 -29、线性表示与线性组合的概念 ......................................................................................................................... - 14 -30、线性表示;非齐次线性方程组的解;矩阵的秩这三者的关系其例题.......................................................... - 14 -31、线性相关(无关)与线性表示的3个定理 ....................................................................................................... - 14 -32、最大线性无关组与向量组的秩 ........................................................................................................................... - 14 -33、线性方程组解的结构 ........................................................................................................................................... - 14 -01、余子式与代数余子式(1)设三阶行列式D =333231232221131211a a a a a a a a a ,则①元素11a ,12a ,13a 的余子式分别为:M 11=33322322a a a a ,M 12=33312321a a a a ,M 13=32312221a a a a对M 11的解释:划掉第1行、第1列,剩下的就是一个二阶行列式33322322a a a a ,这个行列式即元素11a 的余子式M 11。

李永乐线代笔记

李永乐线代笔记

1、线代5~7道题行列式矩阵向量方程组特征值二次型2、微积分数一考的难3、数一线代多一个向量空间考点【行列式、矩阵、向量、方程组、特征值、二次型】4、说曲面名称,数一;三个平面5、方程组,有解、无解、唯一解、无穷解【相关、无关、帙、线性表述、研究方程组解的理论】===【研究解的过程提炼出矩阵、行列式】6、二次型是特征值的几何应用,为什么有各种不同的曲面,由特征值的正负等,7、二次型和特征值的关系8、方程组和特征值是重点,考解答题9、概念多,定理,运算法则多,符号多10、内容纵横交错,知识前后联系紧密代数的一题多解,用不同的定理公式做同一道题11、逻辑推理要求高,可能考证明题,要在证明题花点时间1.方程组,解的情况,有没有解,相关无关,帙2.怎么求解,什么叫方程组的解:x1.。

xn带进每个方程,则是解3.同解变形(1)将两个方程位置互换(2)将某个方程乘以一个非零常数(3)将某个方程的K倍加到某个方程上---------------矩阵的初等变换【解方程组只能做行变换,不能列变换】4.先正向消元---由上往下;然后反响求解-----由下往上5.系数变成a,b,求a,b取什么值有解、无解;面对参数怎么消元,讨论1.求其次方程解(1)初等行变换(2)阶梯型(3)行最简化t、u2.加减消元2分,求解过程没分,答案写出来给满分,看着行最简直接写答案3.A---mxn,有几个线性无关解,n-A的帙4.帙就是最简行矩阵的行数5.找到单位矩阵,其他的是变量,用100法则;找到1对应的数,写其相反数6.对矩阵A进行初等行变换;则方程组的一个基础解系为----------行最简1、矩阵基础知识,矩阵:mxn表格数叫矩阵【行列式一定是一个数,行列相等】2、矩阵描述一些事情、做运算3、矩阵乘法:A-MxN列,B-N行xS.AB-MxS,i行乘j列4、遇到AB=0,秩;解5、对角矩阵得对角矩阵,左右可以交换;对角矩阵的次方=对应元素的次方6、列前行后,的N阶矩阵,行前列后,的一个数7、A b转置与ba转置互为转置矩阵8、主对角线元素的和叫做矩阵的“迹”9、A b转置的主对角线等于b转置a10、方程组可以写成矩阵乘法11、A-n,A各行元素之和都为0,【1,1,1,1,1,。

完整版线性代数知识点总结

完整版线性代数知识点总结

完整版线性代数知识点总结线性代数是数学的一个分支,研究向量空间及其上的线性变换。

它在各个领域中都有广泛的应用,包括物理学、计算机科学、工程学等。

以下是线性代数的一些重要知识点总结:1.向量和向量空间:向量是有方向和大小的量,可以用来表示力、速度、位移等。

向量空间是向量的集合,具有加法和标量乘法运算,同时满足一定的性质。

2.线性方程组和矩阵:线性方程组是一组线性方程的集合,研究其解的性质和求解方法。

矩阵是一个由数构成的矩形数组,可以用来表示线性方程组中的系数和常数。

3.矩阵的运算:包括矩阵的加法、减法和乘法运算。

矩阵乘法是一种重要的运算,可以用来表示线性变换和复合变换。

4.行列式和特征值:行列式是一个标量,表示矩阵的一些性质,如可逆性和面积/体积的变换。

特征值是矩阵对应的线性变换中特殊的值,表示该变换在一些方向上的伸缩程度。

5.向量的内积和正交性:向量的内积是一种二元运算,可以用来表示向量之间的夹角和长度。

正交向量是指内积为零的向量,可以用来表示正交补空间等概念。

6.向量的投影和正交分解:向量的投影是一个向量在另一个向量上的投影,可以用来表示向量的分解。

正交分解是将一个向量分解为与另一个向量正交和平行的两个向量之和。

7.线性变换和线性映射:线性变换是指保持向量加法和标量乘法运算的变换。

线性映射是向量空间之间的函数,具有保持线性运算的性质。

8.特征值和特征向量:特征值和特征向量是线性变换或矩阵中一个重要的概念,用于描述变换的性质和方向。

9.正交矩阵和对称矩阵:正交矩阵是一个方阵,其列向量组成的矩阵是正交的。

对称矩阵是一个方阵,其转置等于自身。

10.奇异值分解:奇异值分解(SVD)是一种矩阵的分解方法,用来将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积。

SVD在数据压缩、图像处理和机器学习等领域有广泛的应用。

11.最小二乘法:最小二乘法是一种数学优化方法,用来找到一条曲线或超平面,使得这些数据点到该曲线或超平面的距离平方和最小。

线性代数练习题及答案10套

线性代数练习题及答案10套

1 0 1 14.设矩阵 A= 0 2 0 ,矩阵 B A E ,则矩阵 B 的秩 r(B)= __2__. 0 0 1 0 0 1 B A E = 0 1 0 ,r(B)=2. 0 0 0
15.向量空间 V={x=(x1,x2,0)|x1,x2 为实数}的维数为__2__. 16.设向量 (1,2,3) , (3,2,1) ,则向量 , 的内积 ( , ) =__10__. 17.设 A 是 4×3 矩阵,若齐次线性方程组 Ax=0 只有零解,则矩阵 A 的秩 r(A)= __3__. 18 . 已 知 某 个 3 元 非 齐 次 线 性 方 程 组 Ax=b 的 增 广 矩 阵 A 经 初 等 行 变 换 化 为 :
三、计算题(本大题共 6 小题,每小题 9 分,共 54 分)
Ibugua
交大打造不挂女神的领跑者
123 23 3 21.计算 3 阶行列式 249 49 9 . 367 67 7 123 23 3 100 20 3 解: 249 49 9 200 40 9 0 . 367 67 7 300 60 7
线代练习题及答案(一)
一、单项选择题(本大题共 10 小题,每小题 2 分,共 20 分)
1.设 A 为 3 阶方阵,且 | A | 2 ,则 | 2 A 1 | ( D A.-4 B.-1 C. 1 ) D.4
| 2 A 1 | 2 3 | A | 1 8
1 4. 2

1 2 3 1 2 2. 设矩阵 A= (1, 2) , B= C= 则下列矩阵运算中有意义的是 ( B 4 5 6 , 3 4 ,
行成比例值为零.
a1b2 a 2 b2 a 3 b2
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基本要求
理解齐次线性方程组的基础解系的概念及系数矩 阵的秩与全体解向量的秩之间的关系,熟悉基础 阵的秩与全体解向量的秩之间的关系, 解系的求法; 解系的求法;理解非齐次线性方程组的通解的构 造. 2
§4.4 线性方程组解的结构 一,复习 1, n个未知数的齐次线性方程组 Ax=0 有非零 , 个未知数的齐次线性方程组 解的充要条件 充要条件是 解的充要条件是R(A)<n. . 2, n个未知数的非齐次线性方程组 2, n个未知数的非齐次线性方程组 Ax=b 有 解的充要条件是系数矩阵A的 解的充要条件是系数矩阵 的秩等于增广矩阵 充要条件是系数矩阵 B的秩: 的 有惟一解; 当R(A)=R(B)=n时,方程组有惟一解; 时 方程组有惟一解 有无穷多解. 当R(A)=R(B)=r<n时,方程组有无穷多解. 时 方程组有无穷多解
5 x1 = 2 x3 + x4 3 4 x 2 = 2 x 3 x4 3
x3,x4为自由变量
14
x1 + 5 x2 2 x3 + x4 = 0 ⑶ x1 + x2 + 2 x3 + x4 = 0 2 x + 7 x 4 x + x = 0 1 2 3 4
解:对系数矩阵进行行初等变换化为行最简形 : 1 5 2 1 r +r 1 5 2 1 A = 1 1 2 1 ~ 0 6 0 2 2 7 4 1 r 2r 0 3 0 1
x1 + 2 x2 + x3 = 0 + 2 x3 = 0 ⑴ x1 x + 3 x =0 2 1
1 2 1 r r 1 2 1 r + 2r 1 2 1 2 1 3 2 解: = 1 0 2 ~ 0 2 1 ~ 0 2 1 A r3 + r1 1 3 0 0 5 1 0 1 3
n-r个线性无关 个线性无关
9
可得
b11 b12 b1,nr b b b r1 r2 r ,nr ξ1 = 1 ,2 = 0 ,, ξnr = 0 ξ 0 1 0 0 0 1
x = c1ξ1 + c2ξ 2 + + cn rξ n r (c1 , c2 ,, cn r ∈ R )
6
证明:设系数矩阵 的秩为 不妨设A的前 的秩为r, 证明:设系数矩阵A的秩为 ,不妨设 的前 r个列向量线性无关,于是A的行最简形为 个列向量线性无关,于是 的行最简形为 个列向量线性无关
这时x 称为自由变量 自由变量, 这时 r+1,…,xn称为自由变量,对每一组取定的 xr+1,…,xn,可 "自上而下"求得惟一的一组解 自上而下" x1,…,xr .
x r +1 1 0 0 xr + 2 分别取 0 1 0 = , , , x n 0 0 1
A(ξ1 + ξ 2 ) = Aξ1 + Aξ 2 = 0 故ξ1 + ξ2也是 也是Ax=0的解. 的解. , 的解
性质2: 的解, ∈ 性质 :若ξ为Ax=0的解,则 k∈ R,kξ也是 的解 Ax=0的解. 的解. 的解 证明:由于 A(kξ ) = k ( Aξ ) = λ 0 = 0, : 也是Ax=0的解. 的解. 故 kξ 也是 的解
线性代数
第十讲
线性方程组( 线性方程组(续) 向量组的线性相关性) (第四章 向量组的线性相关性)
1
主要内容
齐次线性方程组的基础解系的概念, 齐次线性方程组的基础解系的概念,基础解系的 求法; 求法; 齐次线性方程组的解的结构, 齐次线性方程组的解的结构,即齐次线性方程组 的通解表达式; 的通解表达式; 齐次线性方程组的解空间的维数与系数矩阵的秩 的关系; 的关系; 非齐次线性方程组的通解表达式. 非齐次线性方程组的通解表达式.
n-r个线性无关, 个线性无关, 个线性无关 构成基础解系 构成基础解系
此时,线性方程组 此时,线性方程组Ax=0的通解 x 可表示为 的
{x = c1ξ1 + c2ξ2 ++ cnrξnr c1,c2 ,,cnr为任意数}
10
三,齐次线性方程组基础解系和通解的求法 通过下列例子,来掌握具体做法. 通过下列例子,来掌握具体做法. 例1:求下列齐次方程组的解,当r<n时,写出 求下列齐次方程组的解, 时 写出通解. .
R ( B ) = R ( β 1 , β 2 , , β l ) ≤ RS = n R ( A )
所以R(A)+R(B)≤n. 所以 .
18
例4:证明 证明R(ATA)=R(A) . 证明: 同解, 证明:设B=ATA,则Ax=0与Bx=0同解, , 与 同解 于是R(ATA)=R(A) . 于是 说明:⑴ 若x满足 满足Ax=0,则AT(Ax)=ATAx=0. 说明: 满足 , . 满足A ⑵ 若x满足 TAx=0,则xTAT(Ax)=(Ax)TAx=0, 满足 , Ax=0. .
2 1 3 1
1 5 2 1 r r 1 5 2 1 r2 + 2 r3 2 3 ~ 0 0 0 0 ~ 0 3 0 1 0 3 0 1 0 0 0 0
15
r2 ×( 1 )
1 5 2 1 r r 1 2 2 0 1 2 ~ 0 3 0 1 ~ 0 3 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
11
r2 r3
1 2 1 r + 2r 1 2 1 3 2 ~ 0 1 3 ~ 0 1 3 0 2 1 0 0 7
∵ R ( A) = 3 = n = r
∴本方程组只有零解,x1=x2=x3=0. 本方程组只有零解, 零解 .
x1 + 2 x2 + 2 x3 + x4 = 0 ⑵ 2 x1 + x2 2 x3 2 x4 = 0 x 2x 4x 3x = 0 1 2 3 4
5
3,基础解系 , 定义:齐次线性方程组的解集中的最大无关组 定义:齐次线性方程组的解集中的最大无关组 称为该齐次线性方程组的基础解系. 称为该齐次线性方程组的基础解系. 基础解系 4,齐次线性方程组的解的构造 , 定理:对于齐次线性方程组 定理:对于齐次线性方程组Ax=0, , ⑴ 当R(A)=n时, Ax=0只有零解; 时 只 ; 必有n⑵ 当R(A)=r<n时, Ax=0必有 -r个线性无关的 时 必有 个线性无关的 解向量(基础解系) 解向量(基础解系),设为ξ1,ξ2 ,,ξnr,此时方程 可表示为基础解系的线性组合: 组的通解可表示为基础解系的线性组合: 组的 可表示为基础解系的线性组合
19
五,非齐次线性方程组解的构造 1,设非齐次线性方程组为 , 非齐次线性方程组为
a11 x1 + a12 x2 + + a1n xn = b1 a x + a x ++ a x = b 21 1 22 2 2n n 2 am 1 x1 + am 2 x2 + + amn xn = bm
17
例3:设Am nBn l=O,证明 ,证明R(A)+R(B)≤n. .
× ×
证明: 证明:记 B = (β 1 , β 2 ,, β l ),则
AB = O Aβ i = 0 (i = 1,, l )
β i 均是Ax = 0的解 (i = 1,, l )
的解集为S, 设Ax=0的解集为 ,则β i ∈ S (i = 1,, l ) 的解集为
解:对系数矩阵进行行初等变换化为行最简形 :
12
2 1 2 1 1 2 1 2 r2 2r1 A = 2 1 2 2 ~ 0 3 6 4 r3 r1 1 1 4 3 0 3 6 4 5 1 0 2 3 1 2 2 1 r3 r2 4 r1 2r2 4 ~ 0 1 2 ~ 0 1 2 1 3 3 r2 × 3 0 0 0 0 0 0 0 0 l ∴r = 2, n = 4, 基础解系的个数 = n r = 2
3
二,齐次线性方程组解的构造 1,设齐次线性方程组为 , 齐次线性方程组为
a11 x1 + a12 x2 + + a1n xn = 0 a x + a x + + a x = 0 21 1 22 2 2n n am 1 x1 + am 2 x2 + + amn xn = 0

或记为
16
四,解空间的维数与系数矩阵的秩的关系 通过前面的叙述, 通过前面的叙述,可归纳得到 定理7: 矩阵A的秩 定理 :设m×n矩阵 的秩 矩阵 的秩R(A)=r,则n元齐次 , 元齐次 线性方程组Ax=0的解集 的秩 S=n-r. 的解集S的秩 线性方程组 的解集 的秩R - . 例2:设n元齐次线性方程组 元齐次线性方程组Ax=0和Bx=0同 元齐次线性方程组 和 同 解,则R(A)=R(B). . 证明:设解集为 , 证明:设解集为S,R(A)=n-RS, R(B)=n-RS, 于是R(A)=R(B). 于是 .
b11 0 0 B= 0 0 b12 b1r b22 b2 r 0 brr 0 0 b1,r +1 b1n b2 ,r +1 b2 n br ,r +1 brn 0 0 0 0
7
⑴ 当R(A)=n时, 时
b11 x1 + b12 x2 + + b1n xn = 0 b12 x2 + + b1n xn = 0 bnn xn = 0 只有零解, 故齐次线性方程组Ax=0只有 ,
x1 = x2 = = xn = 0
⑵ 当R(A)=r<n时, 时
b11 x1 + b12 x2 + + b1r xr = b1,r +1 xr +1 b1n xn b12 x2 + + b1r xr = b2 ,r +1 xr +1 b2 n xn brr xr = br ,r +1 xr +1 brn xn 8
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