线性代数第四章齐次线性方程组
线性代数辅导

第四章 线性方程组【基本要求】1. 理解线性方程组有解的判定定理2. 理解齐次线性方程组的基础解系、通解、一般解等概念及解的结构。
3.理解非齐次线性方程组解的结构4. 熟练掌握用初等行变换求线性方程组通解的方法。
【主要内容】<1>齐次线性方程组:① 齐次方程组0=Ax 恒有零解;当()n A R <时有无穷多解,其基础解系中解向量的个数是)(A r n −,即自由未知量的个数。
② 设是A n m ×阶矩阵,齐次方程组0=Ax 有非零解的充要条件是即的列向量线性相关;充分条件是n A r <)(A n m <(即方程个数<未知数个数) ③ 若是阶方阵,则有非零解的充要条件是A n 0=Ax 0=A <2>非齐次线性方程组:① 设是A n m ×阶矩阵,方程组b Ax =有解⇔系数矩阵的秩等于增广矩阵A A 的秩可由的列向量⇔b A n ααα,,,21 线性表出⇔n ααα,,,21 与b n ,,,,21ααα 是等价向量组。
② 设是A n m ×阶矩阵,则方程组b Ax =无解⇔()()A r A r ≠;有唯一解b Ax =⇔n A r A r ==)()(;b Ax =有无穷多解⇔n A r A r <=)()(<3>解的联系:① 若21,ξξ是b Ax =的解,则21ξξ−是0=Ax 的解。
② 若ξ是b Ax =的解,η是0=Ax 的解,则ηξ+仍是b Ax =的解。
③ 若有唯一解,则只有零解;反之,当b Ax =0=Ax 0=Ax 只有零解时,没有无穷多解(可能无解,也可能只有唯一解)。
b Ax =【典型例题】例1 求解齐次线性方程组 解: 将系数矩阵化为上阶梯形⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=−+++=−−+−=−+++=−+++076530230553203454321543215432154321xx x x x x x x x x x x x x x x x x x xA B =−−−−−−⎛⎝⎜⎜⎜⎜⎞⎠⎟⎟⎟⎟⎯→⎯⎯⎯−−−⎛⎝⎜⎜⎜⎜⎞⎠⎟⎟⎟⎟=1114321355113213156711143011310000000000行变换 所以 R A r n n r (),,,===−=253 即方程组(1)有无穷多解 ,其基础解系中有三个线性无关的解向量。
(完整版)线性代数第四章线性方程组试题及答案

第四章 线性方程组1.线性方程组的基本概念(1)线性方程组的一般形式为:其中未知数的个数n 和方程式的个数m 不必相等. 线性方程组的解是一个n 维向量(k 1,k 2, …,k n )(称为解向量),它满足当每个方程中的未知数x 用k i 替代时都成为等式. 线性方程组的解的情况有三种:无解,唯一解,无穷多解.对线性方程组讨论的主要问题两个:(1)判断解的情况.(2)求解,特别是在有无穷多接时求通解. b 1=b 2=…=b m =0的线性方程组称为齐次线性方程组. n 维零向量总是齐次线性方程组的解,称为零解.因此齐次线性方程组解的情况只有两种:唯一解(即只有零解)和无穷多解(即有非零解). 把一个非齐次线性方程组的每个方程的常数项都换成0,所得到的齐次线性方程组称为原方程组的导出齐次线性方程组,简称导出组. (2) 线性方程组的其他形式 线性方程组除了通常的写法外,还常用两种简化形式: 向量式 x 1α1+x 2α2+…+n x n α= β, (齐次方程组x 1α1+x 2α2+…+n x n α=0).即[]n a a ,,a 21 ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡n x x x 21=β 全部按列分块,其中β,,21n a a a 如下⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=121111m a a a α ,⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=222122m a a a α,………,⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=mn n n n a a a 21α, ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=m b b b 21β 显然方程组有解的充要条件是向量β可由向量组n ααα,,21 线性表示。
矩阵式 AX =β,(齐次方程组AX =0).⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=mn m m n n a a a a a a a a a A 212222111211 ,⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n x x x X 21 ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=m b b b 21β其中A 为m n ⨯矩阵,则:① m 与方程的个数相同,即方程组AX =β有m 个方程; ② n 与方程组的未知数个数相同,方程组AX =β为n 元方程。
高等数学线性代数线性方程组教学ppt(4)

1.2 高斯消元法
对线性方程组消元的三种变换(统称为线性方程组 的初等变换):
(1)交换方程组中某两个方程的位置; (2)以非零常数k乘以方程组中某个方程; (3)用数k乘以方程组中某个方程后加到另一个方程 上去.
定理1 线性方程组经过初等变换后得到的新方程组 与原方程组同解.
例1
解线性方程组
R( A) n;
(2)若R(A) n 1,则 A 0, AA* A E O,
由例5知:R( A) R( A*) n, R( A*) n R( A) n (n 1) 1, 即R( A*) 1.
另一方面,由于R(A) n 1, 因此A存在n 1阶非零子式,即A* O, 从而R( A*) 1.
R( A*) 1;
任一解都可以表示为
x 0 k11 knrnr ,
其中k1, , knr R. 即,当R(A) R(A | b)时,有
Ax b的通解
Ax b的一个特解 Ax 0的通解.
行阶梯形矩阵对应的方程组,叫行阶梯 形方程组;
行阶梯形方程组中,每个方程的第一个 未知量称为主未知量(主变量),其余变量叫 自由未知量(自由变量);
用消元法解线性方程组,就是用初等行 变换将方程组的增广矩阵化为行阶最简形, 得到的行阶梯方程组与原方程组同解.
例2 求解非齐次方程组的通解
x1 x1
3.设0是Ax b的某个解(称为特解),则Ax b 的任一个解向量都可表示成0与对应的 Ax 0的解之和,即有
0 .
证 :由于 0 ( 0 ),记 0,由性质1知 是导出组Ax 0的解,则 0 .
故只要 取遍Ax 0的全部解, 0 就取遍了 Ax b的所有解.
三、Ax b解的结构定理 定理4 若Ax b有解,1, ,nr是对应的Ax 0 的基础解系,0是Ax b的一个特解,则Ax b的
第四章 线性方程组

结论:加减消元得到一系列同解方程组的过程,就相当于对增广矩阵施以一系列 的初等行变换, 化成上阶梯形矩阵. 得到的新矩阵作为增广矩阵所对应的方程组与 原方程组等价(即为同解方程组). 注:只施以初等行变换.
⎛ x1 ⎞ ⎛ −1 ⎞ ⎧ x1 = −1 ⎪ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ 求解: ⎨ x2 = −2 → 向量形式: ⎜ x2 ⎟ = ⎜ −2 ⎟ . ⎪x = 2 ⎜x ⎟ ⎜ 2 ⎟ ⎝ 3⎠ ⎝ ⎠ ⎩ 3 ⎧ x1 + 3 x2 − 5 x3 = −1 ⎪ 引例 2: ⎨ 2 x1 + 6 x2 − 3 x3 = 5 . ⎪3 x + 9 x − 10 x = 2 2 3 ⎩ 1
− c1n x n − c2n xn − c rn x n
此时, 每赋予未知量 xr +1 , xr + 2 ,
, xn 一组值, 则可惟一的解出左端 x1 , x2 ,
, xr 的
一组值.(因为左端系数矩阵的行列式不等于零,可由克拉默法则求解.)因此,方 程组有无穷多组解. 且右端未知量 xr +1 , xr + 2 ,
解 记系数矩阵为 A ,增广矩阵为 B .
⎛1 −1 1 −1 1 ⎞ ⎛ 1 −1 1 −1 1 ⎞ ⎛ 1 −1 1 −1 1 ⎞ ⎜ ⎟ 行变换 ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ B = ⎜1 −1 −1 1 0 ⎟ ⎯⎯⎯ → ⎜ 0 0 −2 2 −1 ⎟ → ⎜ 0 0 1 −1 1 2⎟ ⎜1 −1 −2 2 − 1 ⎟ ⎜ 0 0 −3 3 − 3 ⎟ ⎜ 0 0 0 0 0 ⎟ ⎝ ⎠ ⎝ ⎝ 2⎠ 2⎠
⎧ x1 + 3 x2 − 5 x3 = −1 ⎪ 同解方程组为: ⎨ x3 = 1 . 显然,此方程组无解. ⎪ 0 =1 ⎩
线性代数第四章齐次线性方程组

有k1 0, k 2 0, , k n r 0, 故X 1 , X 2 , , X n r 线性无关。
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(3)设X (c1 , c 2 , , c r , k1 , k 2 , , k n r )T 是方程组 的任意解,则 k1 X 1 k 2 X 2 k n r X n r X (d 1 , d 2 , , d r ,0,0, ,0)T 是齐次方程组的解,代 入BX = 0,得 b11 b12 b1r d 1 0 0 b22 b2 r d 2 0 , 0 0 brr d r 0 系数行列式不为零, 1 , d 2 , , d r 全为零。于是 d X k1 X 1 k 2 X 2 k n r X n r 0或 X k1 X 1 k 2 X 2 k n r X n r 综上,X 1 , X 2 , , X n r 是AX = 0的一个基础解系, 含n - r个解向量。
证明 由矩阵、向量的运算、 线性相关定义,得(1)推(2), (2)--3)-(4)-(3)-(2)-(1) 于是, 以上4个命题相互等价.
推论:齐次线性方程组 (4.2) 只有零解 r
A n
2. 齐次线性方程组解的性质
(解向量的和,数乘仍是 解)
性质1 若X 1 , X 2 是AX 0 (4.2)的解,
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由Gramer法则, (4.6)有唯一解, 得(4.2) 的一个解X 1 (c11 , c 21 , , c r1 ,1,0, ,0) 。
T
同理,分别将 r 1 , x r 2 , , x n的值(0,1, ,0), , x (0,0, ,1)代入BX = 0,求出(4.2)的 解 X 2 (c12 , c 22 , , c r 2 ,0,1, ,0) ;
(完整版)线性代数第四章线性方程组(自考经管类原创)

知识结构
线性方程组
齐次线性方程组 非齐次线性方程组
4.1 齐次线性方程组
2
1.齐次线性方程组的解
设有齐次线性方程组
a11x1 a12 x2 a1n xn 0
a21 x1
a22 x2 a2n xn
0
am1 x1 am2 x2 amn xn 0
求齐次线性方程组通解的方法
(1)将系数矩阵A进行初等行变为行最简形矩阵T (2)写出Ax=0的同解方程组Tx=0 (3)确定自由未知量(n-r个),并用自由未知量表示其他未知量 (4)依次令其中某个自由未知量为1,其他自由未知量为0,求相 应的特殊解,那么基础解系即为所有特殊解的全体 (5)特殊解的线性组合即为通解,此处写明组合系数为任意实数
下面给出非齐次线性方程组解的性质
(1)设x 1及x 2都是Ax b的解,则x 1 2为对应的齐次方程Ax 0的解.
证明 A1 b, A2 b
A1 2 b b 0.
即x 1 2满足方程Ax 0.
(2) 设x 是方程 Ax b的解, x 是方程 Ax 0的解,则x 仍是方程 Ax b 的解.
a21x1 LLL
a22 x2 LLL
L L
L
a2n xn LLL
b2 L
am1x1 am2 x2 L amn xn bm
简写成矩阵形式AX=b,其中
a11 a12
A
a21
a22
am1 am2
a1n
a2n
,
amn
x1
x
x2
xn
b1
b
b2
例1 判断t为何值时,方程组无解
-x1 4x2 x3 1 tx2 3x3 3
线性代数——齐次线性方程组

综上可知方程组 Ax = 0与( AT A) x = 0同解, 因此 R( AT A) = R( A).
�
例1 求齐次线性方程组 x 1 + x 2 x 3 x 4 = 0, 2 x 1 5 x 2 + 3 x 3 + 2 x 4 = 0, 7x 7x + 3x + x = 0 1 2 3 4 的基础解系与通解. 解 对系数矩阵 A作初等行变换,变为行最简矩 阵,有
1 1 1 1 A = 2 5 3 2 7 7 3 1 1 0 2 7 3 7 ~ 0 1 5 7 4 7 , 0 0 0 0
b1,n r x n br , n r x n
所以 ξ 与 η 都是此方程组的解 , λ1 c1 λ c r r 由 ξ = λ r + 1 η = λ r + 1 λ1 = c1 , λ λ r+2 r+2 λ λ n n
现对 x r +1 ,
, x n 取下列 n r 组数:
0 1 , 0 0 0 , . 1
b1 ,n r xn br ,n r xn
xr +1 1 xr + 2 0 = , x 0 n
x1 = b11 xr +1 分别代入 x = b x r 1 r +1 r
=
2 7 5 7 ,ξ 1 0
2
=
3 7 4 7 , 0 1
2 7 3 7 x1 x2 5 7 4 7 = c 1 1 + c 2 0 , ( c 1 , c 2 ∈ R ). x3 0 1 x4
例2 解线性方程组
+ ktη t
, k n r 是任意常数 .
的一组基础解系, 那么, Ax = 0 的通解可表示为
线代第四章线性方程组第一节

其中 k 为任意常数. 为任意常数.
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k 取遍所有实数时, 上 取遍所有实数时 ,
式也就取遍方程组的所有 解.这种解的表达形式称 为线性方程组的一般解. 为线性方程组的一般解. 一般解
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下三种关于 线性方程组的 关于线性方程组 以 下三种 关于 线性方程组 的 变换称为线性方程组的 初等变换: 初等变换 :
(1) 交换某两个方程的位置; 交换某两个方程的位置; (2) 用一个非零数乘以某一个方程的两边; 用一个非零数乘以某一个方程的两边; (3) 将一个方程的倍数加到另一个方程. 将一个方程的倍数加到另一个方程.
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对线性方程组用消元法 对应方程组的增广矩阵
, x1 + x 2 + 2 x3 = 1 1 1 2 1 − 3 x 2 − 2 x3 = 2, B3 = 0 −3 −2 2 ; 0 0 −2 −4 − 2 x3 = −4;
b1 b2 . ⋮ bm
x1 b1 x b 2 , b = 2 ,则线性方程组 则线性方程组(4.1)可写为: 可写为: 令x = 可写为 ⋮ ⋮ xn bm
Ax = b .
为方程组(4.1)的矩阵形式. 称(4.2)为方程组 为方程组 的矩阵形式.
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第一节 利用矩阵的初等变换解线性方程组
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(3)设X (c1 , c2 , , cr , k1 , k2 , , knr )T 是方程组 的任意解,则X k1 X1 k2 X 2 knr X nr (d1 , d 2 , , d r ,0,0, ,0)T 是齐次方程组的解,代入BX = 0,得
b11 b12
同理,分别将xr1 ,
xr2 ,
,
x
的
n
值(0,1,
,0),
,
(0,0, ,1)代入BX = 0,求出(4.2)的解
X 2 (c12 , c22 , , cr 2 ,0,1, ,0)T ;
X nr (c1,nr , c2,nr , , cr ,nr ,0,0, ,1)T ;
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(1) X1, X 2 , , X nr是AX = 0的解; (2)考虑k1 X1 k2 X 2 knr X nr 0,即
b1n b2n
AB 0
0
0 0
brr 0
br ,r 1 0
brn 0
0
0
0
0
0
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将未知量xr1 , xr2 , BX = 0,去掉0= 0的等式,
移项得线性方程组
b11 0
b12 b22
(l1 , l2 , , lr , k1 , k2 , , knr )T (0,0, ,0,0, ,0)T ,
nr
其中li k jcij ,( j 1,2, , n r;i 1,2, , r) j 1
有k1 0, k2 0, , knr 0, 故X1, X 2 , , X nr线性无关。
0
1
x1 2x2 3x3 0
例
3 2
x1 x1
6 x2 5 x2
10 x3 7 x3
0 0
x1 2x2 4 x3 0
解:
1
A
3
2
1
2 6 5 2
3
10
7
4
1 0
0 0
2 1 0 0
3 1 1 0
r A 3 n, 所以只有零解。
线性表示。
则称向量组(I)是齐次线性方程组 AX 0
的一个基础解系。
若X1 , X 2 , , X t是(4.2)的一个基础解系, 则(4.2)的任意解是基础解系的一个线 性组合,又基础解系的任意线性组合是 (4.2)的解,所以(4.2)的解集合(解空 间)就是
S k1 X1 k2 X 2 kt X t k1 , k2 , , kt P
向量的(I)线性表出,故线性相关。
(3) 若1 ,2 , ,nr (III )是AX = 0的线性无关 的解,是AX = 0的任一解,1 ,2 , ,nr ,线性 相关。因而可由(III)线性表出,(III)是
AX = 0的基础解系。
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例2 求齐次线性方程组
2x1x122xx2 2x33
而秩(I)= B的列秩= rB,秩(II)= n rA。 综上,rB n rA。
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1 3 2 2 1
例 设A= 0 1 1 1
3
0 2 1 2 8
试求齐次线性方程组
AX=0的一个基础解系 与通解.
1 3 2 2 1
解
A 0 1 1 1
3
0 0 1 0 2
秩A=3 ,基础解系含 5-3=2个向量,
第五节齐次线性方程组
• 齐次线性方程组(4.2)有 非零解的充要条件
• 齐次线性方程组解的性 质
• 基础解系 • 解的结构 • 练习题
1. 齐次线性方程组(4.2)有非零解的充要条件
a11x1 a12 x2 a1n xn 0 a21x1 a22 x2 a2n xn 0 ………………………………… …as1x1 as2 x2 asn xn 0.
0
0
b1r b2r
brr
x1 x2
xr
b1,r 1 b2,r 1 br ,r 1
............(4.6)
系数行列式D b11b22 brr 0,
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由Gramer法则,(4.6)有唯一解,得(4.2)
的一个解X1 (c11, c21, , cr1 ,1,0, ,0)T 。
(4.2)
系数矩阵 A [aij ]sn ,(4.2)又可表示为 AX 0,
或向量形式
x11 x22 xnn 0
其中 A [1 2 n ].
定理8 以下命题等价(即互为充要条件): (1) AX=0(4.2) 有非零解;
(2) 1,2, ,n线性相关; (3) 秩{1,2, ,n} n;
(4) 秩 A<n.
证明 由矩阵、向量的运算、线性相关定义,得(1)推(2),
(2)--3)-(4)-(3)-(2)-(1) 于是, 以上4个命题相互等价.
推论:齐次线性方程组 (4.2) 只有零解 r A n
2. 齐次线性方程组解的性质 (解向量的和,数乘仍是 解)
性质1 若X1, X 2是AX 0 (4.2)的 解, 则 x k1 X1 k2 X 2是AX 0 (4.2)的 解.
系数
矩阵A
1 0
3 1
2 1
2 1
31施行
0
2
1
2
8
1 0 5 1 10
2( 2 ) ( 3)
初等行变换化简:A 3(2)(1) 0 1 1 1 3
0
0
1
0
2
1 0
0 1
0 0
1 1
20 5
B,
0 0 1 0 2
得到问题的同解方程组BX= 0。
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阶梯形矩阵B有三行不为零,rB 3。B的1、2、3
含n - r个解向量。
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定义:齐次线性方程组的基础解系又称为解空间 的基。
推论 设齐次线性方程组AX= 0(4.2)的系数 矩阵A是s n矩阵,若rA r n,则 (1)(4.2)的每个基础解系都含有n- r个解向量; (2)(4.2)的任意n - r +1个解向量线性相关; (3)(4.2)的任意n - r个线性无关的解都是它的 一个基础解系。
1 0 0 1 20
0
0
1
0
0
1
1
0
5
2
又
取x取4 ,xx45的, x一5的组一值组(0,值 1),(1解,0出),x解3
出 x3 2,
0, x2
x2 5,
1, x1
x1 20.
1;
1
20
则X1
1
0
1
, X2
25
0
是原方程组的一个基础解系, k1 X1 k2 X 2 (k1 , k2为 任 意 常 数)是 通 解.□
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证明:设矩阵B与AB= 0右端的零矩阵的列分
块矩阵分别为B (1 , 2 , , m ),0 (0,0, ,0),
由分块矩阵乘法,
A(1 , 2 , , m ) (0,0, ,0),
( A1 , A 2 , , A m ) (0,0, ,0)
或A j 0( j 1,2, , m)。
的解。
齐次线性方程组的解的集合V称为齐次线方 程组的解空间(space of solution)。
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3. 基础解系 定义12 设A是一个s×n矩阵, 如果:
(1) 向量组 X1 , X 2 , , X t (I )线性无关 ;
(2)
X1, X2,
,
X
中
t
的
每
个
向
量都是AX=0的解;
(3) AX=0 的任一解都可以由 X1, X 2 , , X t (I )
6 1(2 )(1)
0
6
3 12 18
1 0 2 2 2 0 2 1 4 6 B 0 0 0 0 0
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rA rB 2,基础解系含5- 2 = 3个向量。 分别将x3 , x4 , x5的3组值(2,0,0),(0,1,0), (0,0,1)代入BX = 0,的基础解系:
X1 (4,1,2,0,0, )T , X 2 (2,2,0,1,0, )T ,
X 3 (2,3,0,0,1)T
原方程组的通解为k1 X1
k2
X2
k
3
X
,
3
其
中k1
,
k
2
,
k
为
3
任
意
常
数
。
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例3 设A为s n矩阵,B为n m矩阵,AB= 0。 试证:rB n rA (或rA rB n)。 分析:是齐次线性方程组AX= 0的基础解系 所含向量的个数,故可将问题转化为齐次 线性方程组的解的问题。
(可推广至有限多个解)
证明
由题设知 AX1 0, AX 2 0,
则 Ax A(k1 X1 k2 X2 ) k1 AX1 k2 AX 20,
故 x k1 X1 k2 X 2是AX 0 的 解.
推论 齐次线性方程组(4.2)的解
X1,
X 2 ,
,
X
的
t
任
意
线
性
组
合
k1 X1 k2 X 2 kt X t也是(4.2)
即1, 2 ,
,
(
m
I
)
是
齐
次
线
性
方
程组