31高斯消元法—线性代数(吴赣昌-第四版)
用高斯消元法求解线性代数方程组
用高斯消元法求解线性代数方程组12341115-413-2823113-21041513-21719x x x x ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦ 1111X *⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦（X ＊是方程组的精确解）1 高斯消去法1。
1 基本思想及计算过程高斯（Gauss ）消去法是解线性方程组最常用的方法之一，它的基本思想是通过逐步消元，把方程组化为系数矩阵为三角形矩阵的同解方程组，然后用回代法解此三角形方程组得原方程组的解.为便于叙述，先以一个三阶线性方程组为例来说明高斯消去法的基本思想.⎪⎩⎪⎨⎧=++II =++I =++III)(323034)(5253)(6432321321321x x x x x x x x x 把方程（I)乘(23-）后加到方程(II)上去,把方程（I)乘（24-)后加到方程（III ）上去，即可消去方程(II)、（III)中的x 1，得同解方程组⎪⎩⎪⎨⎧=+-I I -=-I =++III)(20223)(445.0)(64323232321x x x x x x x将方程(II)乘(5.03）后加于方程（III ），得同解方程组： ⎪⎩⎪⎨⎧-=-I I -=-I =++III)(42)(445.0)(6432332321x x x x x x由回代公式（3.5）得x 3 = 2，x 2 = 8,x 1 = —13。
下面考察一般形式的线性方程组的解法，为叙述问题方便,将b i 写成a i ， n +1,i = 1, 2，…,n .⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=++++=++++=+++++++1,3322111,223232221211,11313212111n n n nn n n n n n n n n n a x a x a x a x a a x a x a x a x a a x a x a x a x a（1-1）如果a 11 ¹ 0，将第一个方程中x 1的系数化为1，得)1(1,1)1(12)1(121+=+++n n n a x a x a x其中)0(11)0()1(1aa aijj=, j = 1, …, n + 1（记ij ij a a =)0(,i = 1， 2， …, n ; j = 1， 2， …， n + 1)从其它n –1个方程中消x 1，使它变成如下形式⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=++=++=++++++)1(1,)1(2)1(2)1(1,2)1(22)1(22)1(1,1)1(12)1(121n n n nn n n n n n n n a x a x a a x a x a a x a x a x（1-2）其中n i a m a aij i ij ij ,,2)1(1)1( =⋅-=，1,,3,211)1(11+==n j a a m i i由方程(1—1）到(1—2）的过程中，元素11a 起着重要的作用,特别地，把11a 称为主元素.如果（1-2)中0)1(22≠a ，则以)1(22a 为主元素，又可以把方程组（1-2）化为: ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=++=++=+++=+++++++)2(1,)2(3)2(3)3(1,3)2(33)2(33)2(1,2)2(23)2(232)1(1,1)1(12)1(121 n n n nn n n n n n n n n n n a x a x a a x a x a a x a x a x a x a x a x （1-3）针对(1—3） 继续消元，重复同样的手段，第k 步所要加工的方程组是：⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧=++=++=+++=+++=++++-+---+---+-----++)1(1,)1()1()1(1,)1()1()1(1,1)1()1(11)2(1,2)2(23)2(232)1(1,1)1(13)1(132)1(121 k n n n k nn k k nk k n k n k nn k k kk k n k n k kn k k k k n n n n n n a x a x a a x a x a a x a x a x a x a x a x a x a x a x a x设0)1(≠-k kk a ，第k 步先使上述方程组中第k 个方程中x k 的系数化为1：)(1,)()(1,k n k n k kn k k k k k a x a x a x ++=++然后再从其它（n — k ）个方程中消x k ，消元公式为:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧+=++=⋅-=++==----nk i n k j a a a a n k k j a a a k kjk ik k ij k ij k kkk kjk kj ,11,,11,,1,)()1()1()()1()1()( (1—4)按照上述步骤进行n 次后，将原方程组加工成下列形式:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧==+=+++=+++++-+---++)(1,)1(1,1)1(1)2(1,2)2(23)2(232)1(1,1)1(13)1(132)1(121 n n n n n n n n n nn n n n n n n n a x a x a x a x a x a x a x a x a x a x 回代公式为:⎪⎩⎪⎨⎧-=-==∑+=++1,,11)()(1,)(1, n k x a a x a x nk j j k kjk n k k n n nn （1-5）综上所述，高斯消去法分为消元过程与回代过程，消元过程将所给方程组加工成上三角形方程组,再经回代过程求解。
高斯消元法（完整）
高斯消元法解线性方程组 在工程技术和工程管理中有许多问题经常可以归结为线性方程组类型的数学模型，这些模型中方程和未知量个数常常有多个，而且方程个数与未知量个数也不一定相同。
那么这样的线性方程组是否有解呢？如果有解，解是否唯一？若解不唯一，解的结构如何呢？这就是下面要讨论的问题。
一、线性方程组 设含有n 个未知量、有m 个方程式组成的方程组（3.1）a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x b n n n n m m mn n m11112211211222221122+++=+++=+++=⎧⎨⎪⎪⎩⎪⎪ 其中系数，常数都是已知数，是未知量（也称为未知数）。
当右端常数项a ij b j x i , , …, 不全为0时，称方程组（3.1）为非齐次线性方程组；当== … =b 1b 2b m b 1b 2= 0时，即b m （3.2）a x a x a x a x a x a x a x a x a x n n n n m m mn n 111122121122221122000+++=+++=+++=⎧⎨⎪⎪⎩⎪⎪ 称为齐次线性方程组。
由n 个数, , …, 组成的一个有序数组（, , …, ），如果将它们k 1k 2k n k 1k 2k n 依次代入方程组（3.1）中的, , …, 后，（3.1）中的每个方程都变成恒等式，x 1x 2x n 则称这个有序数组（, , …, ）为方程组（3.1）的一个解。
显然由=0, k 1k 2k n x 1=0, …, =0组成的有序数组（0, 0, …, 0）是齐次线性方程组（3.2）的一个解，x 2x n 称之为齐次线性方程组（3.2）的零解，而当齐次线性方程组的未知量取值不全为零时，称之为非零解。
（利用矩阵来讨论线性方程组的解的情况或求线性方程组的解是很方便的。
因此，我们先给出线性方程组的矩阵表示形式。
）非齐次线性方程组（3.1）的矩阵表示形式为：AX = B其中A = ，X = ，B = ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡mn m m n n a a a a a a a a a 212222111211⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡n x x x 21⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡n b b b 21称A 为方程组（3.1）的系数矩阵，X 为未知矩阵，B 为常数矩阵。
高斯消元法完整
高斯消元法(完整)高斯消元法解线性方程组在工程技术和工程管理中有许多问题经常可以归结为线性方程组类型的数学模型，这些模型中方程和未知量个数常常有多个，而且方程个数与未知量个数也不一定相同。
那么这样的线性方程组是否有解呢？如果有解，解是否唯一？若解不唯一，解的结构如何呢？这就是下面要讨论的问题。
一、线性方程组设含有n 个未知量、有m 个方程式组成的方程组a x a x a xb a x a x a x b a x a x a x b n n n n m m mn n m11112211211222221122+++=+++=+++=⎧⎨⎪⎪⎩⎪⎪ （3.1） 其中系数a ij ，常数b j 都是已知数，x i 是未知量（也称为未知数）。
当右端常数项b 1,b 2, …, b m 不全为0时，称方程组（3.1）为非齐次线性方程组；当b 1=b 2= … =b m = 0时，即a x a x a x a x a x a x a x a x a x n n n n m m mn n 111122121122221122000+++=+++=+++=⎧⎨⎪⎪⎩⎪⎪ （3.2） 称为齐次线性方程组。
由n 个数k 1, k 2, …, k n 组成的一个有序数组（k 1, k 2, …, k n ），如果将它们依次代入方程组（3.1）中的x 1, x 2, …, x n 后，（3.1）中的每个方程都变成恒等式，则称这个有序数组（k 1, k 2, …, k n ）为方程组（3.1）的一个解。
显然由x 1=0,x 2=0, …, x n =0组成的有序数组（0, 0, …, 0）是齐次线性方程组（3.2）的一个解，称之为齐次线性方程组（3.2）的零解，而当齐次线性方程组的未知量取值不全为零时，称之为非零解。
（利用矩阵来讨论线性方程组的解的情况或求线性方程组的解是很方便的。
因此，我们先给出线性方程组的矩阵表示形式。
3.1高斯消元法—线性代数(吴赣昌-第四版).
（2）
am1x1 + am2x2 + + amnxn = 0
则称（2）为齐次方程组（或（1） 的导出组）.
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一、基本概念
２．线性方程组的矩阵表示
n元非齐次线性方程组
a11x1 + a12x2 + + a1nxn = b1 a21x1 + a22x2 + + a2nxn = b2
， x=
x2
am1 am2 amn
xn
b1
0
，b=
b2
0 ，O =
bm
0
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a11 a12 a1n
A=
a21
a22
a2n
a11 a12
A
=
(
A
b)
=
a21
a22
a1n b1
a2n
b2
例3 解线性方程组
42
x1 x1
-
x2 + 3x3 = 1 2x2 + 5x3 = 4
解
6x1 - 3x2 + 8x3 = 4
2 -1 3 1
2 -1 3 1
A
=
4
6
-2 -3
5 8
4
初等行变换
4
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4、Gauss消元法解方程组过程
例1．解线性方程组
+3x1-5x2+14x3=12 + x1-2x2+ 4x3= 3
线性代数__吴赣昌_第四版__课后习题答案
当你周围都是米的时候，你很安逸;当有一天米缸见底，才发现想跳出去已无能为力。有一种陷阱，名叫安逸!别在最能吃苦的年纪选择安逸!没有危机!是
20、忘时，忘物，忘我。诚实，朴实，踏实。
21、精神成人，知识成才，态度成全。
22、作业考试化，考试高考化，将平时考试当高考，高考考试当平时。 23、我高考我自信我成功!
24、23.再苦再累不掉队，再难再险不放弃
25、拼搏高考，今生无悔;越过高三，追求卓越! 26、挑战人生是我无悔的选择，决胜高考是我不懈的追求。 27、山高不厌攀，水深不厌潜，学精不厌苦:追求! 28、学练并举，成竹在胸，敢问逐鹿群雄今何在?师生同志，协力攻关，笑看
2.(1)
(2)
(3)
3.(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
4
5
6
7
8.(1)
(2)
9
10.(1)
(2)
(3)
11
12
13
14
习题2-3 1.(1) \(2)
(3)
2.(1)
(2)
(3)
3.
4.(1)
(2)
5
6
7.(1)
(2)
习题2-4 1.(1)
(2)
2
3
4.(1)
(2)
(3)
5
6
习题2-5 1.(1)
3.(1)
(2)
4.(1)
(2)
(3)
5
6
习题3-5 1
2
3
4
5
6
习题3-6 1.(1)
《线性代数》(理工类)(第四版)(吴赣昌)完整版内容简介
《线性代数》（理工类，第四版）内容简介
本书根据高等院校理工类本科专业线性代数课程的最新教学大纲及考研大纲编写而成，并在第三版的基础上进行了修订和完善，注重数学概念的实际背景与几何直观的引入，强调线性的思想和方法，紧密联系实际，服务专业课程，精选了许多实际应用案例并配备了相应的应用习题，增补并调整了部分例题与习题，书中还融入了线性模型的教育和数学软件Mathematica的简单应用实例。
本次升级改版的另一重大特色是：每本教材均配有网络账号，通过它可登录作者团队为用户专门建设的网络学习空间，与来自全国的良师益友进行在线交流与讨论。
该空间包含了课程论坛、学习问答、学习软件、教学视频、名师导学、教学博客、科学搜索等功能栏目，并全面支持文字、公式与图形的在线编辑、修改与搜索。
本书内容涵盖了行列式、矩阵、线性方程组、矩阵的特征值、二次型、线性空间与线性变换等知识。
本书可作为高等学校理科、工科和技术学科等非数学类本科专业的线性代数教材，并可作为上述各专业领域读者的教学参考书。
高斯消元法(完整)
高斯消元法解线性方程组在工程技术和工程管理中有许多问题经常可以归结为线性方程组类型的数学模型，这些模型中方程和未知量个数常常有多个，而且方程个数与未知量个数也不一定相同。
那么这样的线性方程组是否有解呢？如果有解，解是否唯一？若解不唯一，解的结构如何呢？这就是下面要讨论的问题。
一、线性方程组设含有n 个未知量、有m 个方程式组成的方程组a x a x a xb a x a x a x b a x a x a x b n n n n m m mn n m11112211211222221122+++=+++=+++=⎧⎨⎪⎪⎩⎪⎪ （3.1） 其中系数a ij ，常数b j 都是已知数，x i 是未知量（也称为未知数）。
当右端常数项b 1,b 2, …, b m 不全为0时，称方程组（3.1）为非齐次线性方程组；当b 1=b 2= … =b m = 0时，即a x a x a x a x a x a x a x a x a x n n n n m m mn n 111122121122221122000+++=+++=+++=⎧⎨⎪⎪⎩⎪⎪ （3.2） 称为齐次线性方程组。
由n 个数k 1, k 2, …, k n 组成的一个有序数组（k 1, k 2, …, k n ），如果将它们依次代入方程组（3.1）中的x 1, x 2, …, x n 后，（3.1）中的每个方程都变成恒等式，则称这个有序数组（k 1, k 2, …, k n ）为方程组（3.1）的一个解。
显然由x 1=0, x 2=0, …, x n =0组成的有序数组（0, 0, …, 0）是齐次线性方程组（3.2）的一个解，称之为齐次线性方程组（3.2）的零解，而当齐次线性方程组的未知量取值不全为零时，称之为非零解。
（利用矩阵来讨论线性方程组的解的情况或求线性方程组的解是很方便的。
因此，我们先给出线性方程组的矩阵表示形式。
）非齐次线性方程组（3.1）的矩阵表示形式为：AX = B其中A = ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡mn m m n n a a a a a a a a a 212222111211，X = ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡n x x x 21，B = ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡n b b b 21 称A 为方程组（3.1）的系数矩阵，X 为未知矩阵，B 为常数矩阵。
高斯消元法(完整)
高斯消元法解线性方程组在工程技术和工程管理中有许多问题经常可以归结为线性方程组类型的数学模型，这些模型中方程和未知量个数常常有多个，而且方程个数与未知量个数也不一定相同。
那么这样的线性方程组是否有解呢？如果有解，解是否唯一？若解不唯一，解的结构如何呢？这就是下面要讨论的问题。
一、线性方程组设含有n 个未知量、有m 个方程式组成的方程组a x a x a xb a x a x a x b a x a x a x b n n n n m m mn n m11112211211222221122+++=+++=+++=⎧⎨⎪⎪⎩⎪⎪ （3.1） 其中系数a ij ，常数b j 都是已知数，x i 是未知量（也称为未知数）。
当右端常数项b 1,b 2, …, b m 不全为0时，称方程组（3.1）为非齐次线性方程组；当b 1=b 2= … =b m = 0时，即a x a x a x a x a x a x a x a x a x n n n n m m mn n 111122121122221122000+++=+++=+++=⎧⎨⎪⎪⎩⎪⎪ （3.2） 称为齐次线性方程组。
由n 个数k 1, k 2, …, k n 组成的一个有序数组（k 1, k 2, …, k n ），如果将它们依次代入方程组（3.1）中的x 1, x 2, …, x n 后，（3.1）中的每个方程都变成恒等式，则称这个有序数组（k 1, k 2, …, k n ）为方程组（3.1）的一个解。
显然由x 1=0, x 2=0, …, x n =0组成的有序数组（0, 0, …, 0）是齐次线性方程组（3.2）的一个解，称之为齐次线性方程组（3.2）的零解，而当齐次线性方程组的未知量取值不全为零时，称之为非零解。
（利用矩阵来讨论线性方程组的解的情况或求线性方程组的解是很方便的。
因此，我们先给出线性方程组的矩阵表示形式。
）非齐次线性方程组（3.1）的矩阵表示形式为：AX = B其中A = ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡mn m m n n a a a a a a a a a 212222111211，X = ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡n x x x 21，B = ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡n b b b 21 称A 为方程组（3.1）的系数矩阵，X 为未知矩阵，B 为常数矩阵。
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线性方程组Ax = b有解的充要条件是RA = RA ,
(i)当RA RA时，方程组无解；
(ii)当 RA = RA＝n时, 方程组有唯一解；
(ii)当 RA = RA ＜n 时,方程组有无穷多解.
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三、 齐次线性方程组非零解的存在性
定理1 齐次线性方程组
+ + - =
am1x1 + am2x2 + + amnxn = bm
（1）
若b=(b1, b2,…， bm) ≠0 ，则称（1）为非齐次线性方程组；
若b =(b1, b2,…， bm) ＝ 0 ，即：
a11x1 + a12x2 + + a1nxn = 0 a21x1 + a22x2 + + a2nxn = 0
a11x1 + a12x2 + + a1nxn = 0 a21x1 + a22x2 + + a2nxn = 0
+ + - = am1x1 + am2x2 + + amnxn = 0
①存在非零解的充要条件为r(A)<n; ②只有唯一零解的充要条件为r(A)=n.
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综上所述, 线性方程组的解有三种可能的情 况: （1）无解
唯一解， （2）有解
无穷多解.
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一般地，给出线性方程组 Ax = b，用初等行变 换把其增广矩阵化为阶梯形矩阵.
a1' 1
a1' 2
L
a1'r L
a1' n
d1
0 a2' 2 L a2' r L a2' n d2
L L L L L L L
L
A%1
0
0L
ar'r L
ar' n
dr
0 0 L 0 L 0 dr+1
0 0 L 0 L 0 0
L L L L L L L L
0 0 L 0 L 0 0
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其中 ai'i 0 i = 1, 2, , r ,与之对应的阶梯
形方程组为
a1' 1x1 + a1' 2 x2 + L
L
a22 x2 + L
+ a1' r xr + L + a2' r xr + L
+ a1' n xn + a2' n xn
= d1 = d2
L
L
L
L
L
L
L
L
L
L
L
L L
L L
L L
L L
L L
ar' r xr + L + ar' n xn = dr
LLL
0 ，O =
bm
0
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a11 a12 a1n
A=
a21
a22
a2n
am1 am2 amn
A称为方程组的系数矩阵.
a11 a12 L a1n b1
A%=
(
A
b)
=
a21
a22 L
a2n
b2
M M M M M
am1
am2
L
amn
bm
A~ 称为方程组的增广矩阵.
第三种情况:若dr+1≠0, 方程组(3-1)中出现矛 盾方程 0 = dr+1, 此时方程组(3-1)无解.
对于方程组(3-1), 这时有
R A% = r +1, R A = r,
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所以, 有结论:
若 RA RA , 方程组Ax = b无解,反之亦然.
总上,可得如下定理
第三章 线性方程组
第一节 高斯（Gauss）消元法
一、基本概念 二、高斯消元法 三、齐次线性方程组非零解的存在性
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一、基本概念
１．线性方程组的一般表示
含有m个方程n个变量的 n元线性方程组般形式为：
a11x1 + a12x2 + + a1nxn = b1 a21x1 + a22x2 + + a2nxn = b2
- x1+4x2+ x3= 5
解：
—r1—r2 —rr2—3-+3rr11
+3x1-5x2+14x3=12 + x1-2x2+ 4x3= 3 - x1+4x2+ x3= 5
x1 -2x2+ 4x3 = 3 3x1 -5x2+14x3 =12 -x1 +4x2+ x3 = 5
x1 -2x2+4x3 = 3
x1 + 2 x2 + 2x3 + x4 = 0 ,
例2. 求解齐次线性方程组 2x1 + x2 - 2x3 - 2x4= 0，
x1 - x2 - 4x3 - 3x4 = 0.
1 2 2 1
解:
A
=
2
1
-2பைடு நூலகம்
-2
1 -1 -4 -3
r2 -2r1 1 2 2 1
r3 -r1
0
-3
-6
３．线性方程组的解
方程组的解：若以n个数组成的有序数组a1, a2, …, an替代未知数
x1, x2, …, xn使方程组(1)的每一个方程都成为恒等式，则称有序数组 是方程组（1）的一个解.
方程组的解集合：方程组（1）解的全体称为方程组（1）的解集合．
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上述线性方程组表示成矩阵形式为
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3 -5 14 12
(A b)= 1 -2 4 3 -1 4 1 5
—r1—r2
1 -2 4 3 3 -5 14 12
-1 4 1 5
r2-3r1 —r—3+r1
1 -2 01
4 2
3 3
0258
r3-2r2 ——
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1 -2 01 00
43 23 12
结束
例2 解线性方程组
2x1 - x2 + 3x3 = 1，
+ + - =
（1）
am1x1 + am2x2 + + amnxn = bm
可以用矩阵形式表示为 Ax= b .
对应齐次方程组（2）可用矩阵形式表示为 Ax= ０.
a11 a12 a1n
x1
其中，A=
a21
a22 a2n
， x=
x2
am1 am2 amn
xn
b1
0
，b=
b2
（1）交换某两个方程的位置； （2）用一个非零数乘某一个方程的两边； （3）将一个方程的倍数加到另一个方程上.
《线性代数》
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5、Gauss消元法与矩阵的初等行变换 用消元法解线性方程组的过程，实质上就是对该方程组的增广
矩阵施以初等行变换的过程.
解1：
—r1—r2 —rr2—3-+3rr11 —r3-—2r2
Ax = b
系数矩阵
常数项列向量
未知量列向量 A%= A b 为增广矩阵
问题：(1) 方程组是否有解? (2) 如果有解,它有多少解? 如何求出 它的所有解?
二、高斯消元法
《线性代数》
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4、Gauss消元法解方程组过程
例1．解线性方程组
+3x1-5x2+14x3=12 + x1-2x2+ 4x3= 3
x1 = k1 - k1,r+1 xr+1 - - k1n xn
x2
= k2
k2,r+1 xr+1
-
k2n xn
xr = kr - kr,r +1 xr+1 - - krn xn
(3-4)
其中 xr+1 , xr+2 , , xn 是自由未知量,共有(n-r)个,
当这(n-r)个自由未知量取不同的值时,就得到方
在这种情况下，方程组的系数矩阵和增广矩 阵都有n个非零行. 矩阵A与矩阵A有相同的秩n.
总之，当R(A) = R(A) = n时，方程组Ax = b 有唯一解，反之亦然.
第二种情况:若dr+1= 0, 且r ＜ n 时, 由(3-1), 对应的阶梯形方程组为
a1' 1 x1
+
a1' 2 x2 a2' 2 x2
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x1
-
1 2
x2
=
-
5 2
x3 = 2
自由未知量
可以看出,每给定x2一个值,唯一的求出x1 , x3的一 组值,而 x2可取任意实数,所以方程组有无数解.
方程组的所有解可表示为:
x1
=
1 2
x2
-
5 2
x2 = x2
x3 = 2
自由未知量
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