4.1_线性方程组基本概念

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线性代数线性方程组基本概念

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,

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




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,

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).

线性方程组与不等式

线性方程组与不等式

线性方程组与不等式线性方程组和不等式是数学中常见的概念和问题类型,它们在实际生活和各个领域中都有广泛的应用。

本文将从基本概念入手,逐步介绍线性方程组和不等式的定义、解法以及一些实际问题的应用。

一、线性方程组的定义与解法线性方程组是由一组线性方程构成的方程组。

线性方程的一般形式为:a₁x₁ + a₂x₂ + ... + aₙxₙ = b,其中a₁、a₂、...、aₙ为系数,x₁、x₂、...、xₙ为变量,b为常数。

为了解决线性方程组,在解法上可以使用消元法、代入法或矩阵法等。

其中,消元法是一种常用的解法。

消元法的基本思路是通过不改变方程组解集的操作,将线性方程组逐步化为简化的形式。

具体步骤如下:1. 化简:将线性方程组化为行简化阶梯形式,即将系数矩阵转化为行阶梯形矩阵。

2. 消元:从最后一行开始,逐行进行消元操作,通过倍乘和相减操作将系数矩阵化为最简形式。

3. 回代:从最后一行开始,逐行进行回代操作,通过代入求解出每个变量的值,得到方程组的解集。

需要注意的是,线性方程组的解不一定存在,或者存在无穷多个解。

通过解方程组可以得到变量的具体取值,从而解决相应的问题。

二、线性不等式的定义与解法线性不等式是包含线性函数或变量的不等关系的数学表达式。

一般形式为:a₁x₁ + a₂x₂ + ... + aₙxₙ ≤ b(或≥、<、>)。

解线性不等式的方法主要有图解法和代入法。

图解法利用平面直角坐标系,将不等式绘制成直线或线段,然后根据不等式的性质找到使其成立的解集。

代入法则是通过将不等式中的变量替换为特定的常数,然后求解得到不等式的解集。

与线性方程组不同的是,线性不等式的解集通常是一个区域或者是所有满足不等式条件的点的集合。

解线性不等式可以帮助我们确定变量的取值范围,解决约束条件下的问题。

三、线性方程组与不等式的应用线性方程组和不等式在实际问题中有广泛的应用,涵盖了许多不同领域。

以下是一些常见的应用场景:1. 经济学:线性方程组可以用来描述供求关系、成本与收益关系等经济问题,如经济平衡、市场均衡等。

高等数学线性代数线性方程组教学ppt(4)

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

4.1 线性方程组的基本概念

4.1 线性方程组的基本概念
a11x1 a12 x2 a13 x3 0 a21x1 a22 x2 a23 x3 0 a31x1 a32 x2 a33 x3 0
其中每一个方程都表示一个以向量i [ai1,ai2 ,ai3 ]T
为 法 向 量 , 过 点[ 0,0 ,0 ]T 的 平 面 . 其解是一个与1,
故向量[ x1 k1, x2 k2,, xn kn ]T 也是AX b的解, 与AX b的解唯一矛盾. 故r([Ab]) r( A) n.
充分性. r([ Ab]) r( A) n时,方程组AX b有解,故
{ A1, A2 ,, An ,b}线性相关,而{ A1, A2 ,, An }线性无关.
第4.1节 线性方程组的 基本概念
主要内容 一、 线性方程组的一般形式 二、线性方程组的矩阵形式 三、线性方程组的向量形式
一、线性方程组的一般形式
含m个方程,n个未知量的线性方程组的一般形式为:
a11x1 a12 x2 a1n xn b1
a 21 x1
a22 x2
a2n xn
二、线性方程组的矩阵表示
利用矩阵乘法, m n型线性方程组可表示为 Amn X n1 bm1 , 称Amn为线性方程组的系数矩阵;[ Ab]称为线性方程组的 增 广 矩 阵 ; 方程组的解是使矩阵等式成立的n维向量X
定理 4 .1: 设 矩 阵A和B是 行 初 等 变 换 下 等 价 的矩 阵, 即存在可逆矩阵P, 使PA B,则线性方程组AX b BX Pb是等价的线性方程组
3. 设1 a1,a2 ,a3 T ,2 b1,b2 ,b3 T ,3 c1,c2 ,c3 T ,
则下列三条直线:
L1 : a1 x b1 y c1 0, L2 : a2 x b2 y c2 0,

线性方程组的解法教案

线性方程组的解法教案

线性方程组的解法教案一、引言线性方程组是数学中常见的一个重要概念,解决线性方程组问题是解析几何、线性代数等学科的核心内容。

本文将介绍线性方程组的基本概念和解法,帮助读者更好地理解和应用线性方程组。

二、线性方程组的基本概念1. 定义:线性方程组由一组线性方程组成,每个方程中的未知数的最高次数都为1,且系数皆为实数或复数。

线性方程组可以表示为以下形式:a₁x₁ + a₂x₂ + ... + aₙxₙ = b₁a₁x₁ + a₂x₂ + ... + aₙxₙ = b₂...a₁x₁ + a₂x₂ + ... + aₙxₙ = bₙ其中,a₁、a₂、...、aₙ分别为系数,x₁、x₂、...、xₙ为未知数,b₁、b₂、...、bₙ为常数项。

2. 解的概念:对于线性方程组,找到一组使得所有方程都成立的值,即为其解。

如果线性方程组存在解,则称其为相容的;如果不存在解,则称其为不相容的。

三、线性方程组的解法1. 列主元消去法列主元消去法是解决线性方程组的常用方法之一。

具体步骤如下:(1) 将线性方程组化为增广矩阵形式,写成增广矩阵[A|B]的形式。

(2) 对增广矩阵进行初等行变换,化简成上三角形矩阵[U|C]的形式,即上面的元素都为0。

(3) 从最后一行开始,按列主元所在的列进行回代求解,得到每个未知数的值。

2. 矩阵的逆和逆的应用矩阵的逆是解决线性方程组的另一种有效方法。

具体步骤如下:(1) 将线性方程组化为矩阵形式,即AX = B。

(2) 若矩阵A可逆,即存在逆矩阵A⁻¹,则方程组的解可以表示为X = A⁻¹B。

3. 克拉默法则克拉默法则是解决线性方程组的另一种方法,适用于方程组的系数矩阵为方阵的情况。

具体步骤如下:(1) 将方程组的系数矩阵记为A,常数项矩阵记为B。

(2) 分别计算方程组系数矩阵的行列式D和将常数项矩阵替换为方程组系数矩阵第i列后的新矩阵Di的行列式Di,并计算比值di = Di / D。

4.1_线性方程组的基本概念

4.1_线性方程组的基本概念

3. 设1 a1 , a2 , a3 , 2 b1 , b2 , b3 , 3 c1 , c2 , c3 ,
T T T
则下列三条直线: L1 : a1 x b1 y c1 0, L2 : a2 x b2 y c2 0, L : a x b y c 0, 3 3 3 3 ( A) 1 , 2 , 3线性相关; ( B ) 1 , 2 , 3线性无关; (C ) r 1 , 2 , 3 r 1 , 2 ; ( D ) 1 , 2 , 3线性相关,1 , 2线性无关.
因此, AX b和BX Pb同解, 故为等价的线性方程组
注:
定理表明对增广矩阵作 行初等变换不改变方 程组的解
三、线性方程组的向量形式
设矩阵A [a ij ]mn 是线性方程组的系数矩 阵 , 用Ai 记A 的第i列, 即 Ai [a 1i ,a 2 i ,,a mi ]T , i 1,2,, n
(1) 若1 , 2 , 3不共面,则方程组只有 零解X [0,0,0]T
( 2) 若1 , 2 , 3 共面但不共线,则垂直 于 i , i 1,2,3的 向量X均是解,这些解彼此平 行
( 3) 若1 , 2 , 3 共线,则以 i 为法向的平面是所有向 量 都是解, 即解向量组成一个平面

定理1: n 元齐次线性方程组 Amn x 0 有非零解
x1 A1 x2 A2 xn An 0有非零解
A1 , A2 ,, An 线性相关 rA1 , A2 ,, An n
即r A n
的充分必要条件是系数 矩阵的秩 R A n.
注: n 元齐次线性方程组 Amn x 0 仅有零解

线性方程组知识点总结

线性方程组知识点总结

线性方程组知识点总结一、引言线性方程组是数学中重要的概念,广泛应用于各个领域。

本文将对线性方程组的基本概念、求解方法和应用进行总结和介绍。

二、基本概念1. 线性方程组的定义:线性方程组是由若干个线性方程组成的方程集合,形式一般为a1x1 + a2x2 + ... + anxn = b。

2. 线性方程组的解:线性方程组的解是使得所有方程都成立的一组变量值,分为唯一解、无解和无穷多解三种情况。

3. 线性方程组的系数矩阵:系数矩阵是由线性方程组中各个方程的系数构成的矩阵,记作A。

4. 线性方程组的增广矩阵:增广矩阵是将线性方程组的系数矩阵和常数项列向量合并成一个矩阵,记作[A | b]。

三、求解方法1. 列主元消元法:利用行初等变换将线性方程组转化为简单形式,其中列主元消元法是一种常用的方法。

具体步骤包括选主元、消元和回代三个过程。

2. 矩阵法:利用矩阵的逆、转置等性质,可以通过求解矩阵方程来求解线性方程组。

3. 克拉默法则:克拉默法则是一种利用行列式的性质来求解线性方程组的方法,通过计算线性方程组的系数行列式和常数行列式的比值,可以得到方程组的解。

四、应用领域1. 工程学:线性方程组广泛应用于工程学中的结构分析、电路分析、力学运动等问题的求解。

2. 经济学:线性方程组在经济学中的需求分析、均衡分析、成本分析等方面有着重要应用。

3. 计算机科学:线性方程组在图像处理、数据分析、模型建立等计算机科学的领域中起着关键作用。

五、总结线性方程组是数学中的基础概念,对于理解和解决实际问题具有重要意义。

本文总结了线性方程组的基本概念、求解方法和应用领域,希望能为读者提供一定的参考和启发。

建议读者在学习线性方程组时,注重理论与实践的结合,加强对各种方法的理解和运用能力,进一步提升问题求解的能力和水平。

线性代数知识点归纳

线性代数知识点归纳

线性代数知识点归纳线性代数是一门研究向量、向量空间、线性变换以及有限维线性方程组的数学分支。

它广泛应用于各个领域,如物理、计算机科学、工程学等。

线性代数的核心概念和工具包括行列式、矩阵、向量组以及线性方程组等。

下面将详细介绍线性代数的相关知识点。

一、行列式1.1 行列式的概念:行列式是一个函数,它从n×n阶方阵到实数(或复数)的映射。

行列式记作|A|,其中A是一个n×n的方阵。

1.2 逆序数:在n×n阶方阵A中,将行列式中元素a_ij与a_ji互换,所得到的新的行列式称为原行列式的逆序数。

1.3 余子式:在n×n阶方阵A中,将第i行第j列的元素a_ij删去,剩下的(n-1)×(n-1)阶方阵的行列式称为原行列式的余子式,记作M_ij。

1.4 代数余子式:在n×n阶方阵A中,将第i行第j列的元素a_ij替换为它的相反数,然后计算得到的新的行列式,称为原行列式的代数余子式,记作A_ij。

1.5 行列式的性质:行列式具有以下性质:(1)交换行列式中任意两个元素的位置,行列式的值变号。

(2)行列式中某一行(列)的元素乘以常数k,行列式的值也乘以k。

(3)行列式中某一行(列)的元素与另一行(列)的元素相加,行列式的值不变。

(4)行列式某一行(列)的元素与另一行(列)的元素相减,行列式的值变号。

1.6 行列式的计算方法:行列式的计算方法有:降阶法、按行(列)展开法、克拉默法则等。

二、矩阵2.1 矩阵的概念:矩阵是一个由数组元素构成的矩形阵列,矩阵中的元素称为矩阵的项。

矩阵记作A,其中A是一个m×n的矩阵,A_ij表示矩阵A中第i行第j列的元素。

2.2 矩阵的线性运算:矩阵的线性运算包括加法、减法、数乘等。

2.3 矩阵的乘法:两个矩阵A和B的乘法,记作A×B,要求A是一个m×n的矩阵,B是一个n×p的矩阵。

矩阵的乘法满足交换律、结合律和分配律。

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证 : 设向量X是方程组AX b的任何一个解, 有AX b,两边左乘矩阵P,则有 BX Pb, 即X也是BX Pb的一个解. 反之,任取BX Pb的一个解,两边左乘P 1, 则有P1BX b,即AX b, 所以X是AX b的一个解 因此, AX b和BX Pb同解, 故为等价的线性方程组
阵 B A,b 的秩.
证: 必要性 Ax b有解,则 b是A的列向量的线性组合
A的列向量组A1, A2 ,, An等价于A1, A2 ,, An ,b
所以二者秩相等,即rA rB
充分性. rA rB, 即rA1, A2 ,, An rA1, A2 ,, An ,b
又rA1, A2 ,, An rA1, A2 ,, An ,b rA1, A2,, An的极大线性无关组是rA1, A2,, An,b 的极大线性无关组. 故b是A1, A2 ,, An的线性组合
解: 设笼中有x只鸡, y只兔子
则 x y 35 2x 4 y 94
解得 x 23
y
12
所以笼中有23只鸡,12只兔.
下面是一个城市某街区的交通流量图: 给出x2 , x3 , x4 , x5的最小流量.
解:x2 50
3. 设1 a1,a2 ,a3 T ,2 b1,b2 ,b3 T ,3 c1,c2 ,c3 T ,
则下列三条直线:
L1 : a1 x b1 y c1 0, L2 : a2 x b2 y c2 0,
L3 : a3 x b3 y c3 0,
其中ai2 bi2 0, i 1,2,3,交于一点的充要条件是( D )
注: 定理表明对增广矩阵作行初等变换不改变方 程组的解
三、线性方程组的向量形式
设矩阵A [aij]mn 是线性方程组的系数矩阵,用Ai记A 的第i列,即 Ai [a1i ,a2i ,,ami]T , i 1,2,, n 则m n型线性方程组可表示为 x1 A1 x2 A2 xn An b
(1) 若1,2 ,3不共面,则方程组只有零解X [0,0,0]T
(2) 若1,2,3共面但不共线,则垂直于i ,i 1,2,3的
向量X均是解,这些解彼此平行
(3) 若1
,
2
,
3共线,则以
为法向的平面是所有向量
i
都是解,即解向量组成一个平面
定 义 4 .1: 设有m n型线性方程组( I )和k n型 线性方程组(II ),如果( I )和( II )的解向量集合相等, 则称(I )和(II )为 等价的线性方程组
小结: 与方程组 Ax b有解等价的命题
线性方程组 Ax b有解
向量b能由A的列向量组A1, A2 ,, An线性表示;
向量组A1, A2 ,, An与向量组A1, A2 ,, An ,b等价;
矩阵A A1, A2,, An 与矩阵B A1, A2,, An ,b
的秩相等.
A1, A2 ,, An线性相关 rA1, A2 ,, An n 即rA n
思考题:
1. m n型齐次线性方程组AX 0只有零解的
充要条件是( A )
( A) A的列向量线性无关 (B) A的列向量线性相关 (C ) A的行向量线性无关 ( D) A的行向量线性相关
定 理 2 : n 元非齐次线性方程组 Amn x b 有解 的充分必要条件是系数矩阵 A 的秩等于增广矩
故向量[ x1 k1, x2 k2,, xn kn ]T 也是AX b的解, 与AX b的解唯一矛盾. 故r([Ab]) r( A) n.
充分性. r([ Ab]) r( A) n时,方程组AX b有解,故
{ A1, A2 ,, An ,b}线性相关,而{ A1, A2 ,, An }线性无关.
即Ax b有解
定 理 3 : n 元非齐次线性方程组 Amn X b 有唯
一解的充分必要条件是r[ A,b] rA n
证: 必要性.已知AX b有唯一解,则由定理2,
r[ Ab] rA 且有唯一解向量[ x1, x2 ,, xn ]T ,使
b x1 A1 x2 A2 xn An.
第4.1节 线性方程组的 基本概念
主要内容 一、 线性方程组的一般形式 二、线性方程组的矩阵形式 三、线性方程组的向量形式
问题的提出:
大约在一千五百年前,大数学家孙子在《孙子算经》 中记载了这样的一道题:“今有雏兔同笼,上有三十五 头,下有九十四足,问雏兔各几何?”
这四句的意思就是:有若干只鸡和兔在同一个笼子 里,从上面数,有三十五个头;从下面数,有九十四只 脚。求笼中各有几只鸡和兔?
由定理3.2,b可由A1, A2 ,, An唯一的线性表示, 从而 AX b有唯一解
思考题:
2. 对m n型非齐次线性方程组AX b,设
rA r,则下列命题中正确的是( A )
( A) 若r m,则方程组AX b有解 (B) 若r n,则方程组AX b有唯一解 (C ) 若m n,则方程组AX b有唯一解 (D) 若r n,则方程组AX b有无穷多解
( A) 1,2 ,3线性相关;
(B) 1,2 ,3线性无关;
(C ) r1,2,3 r1,2;
( D) 1
,
2
,
线性
3
相关,1
,
线性
2
无关.
4. 若齐次线性方程组
tx1 x2 x3 0, x1 tx2 x3 0,
x1 x2 x3 0, 只有零解,则t应该满足条件____t __1____
方程组有解等价于b是A的列向量的线性组合;
方程组的解就是列向量线性组合的组合系数.
思考: 如何利用系数矩阵 A 和增广矩阵 B , 讨论线性方程组 Ax b 的解.
定 理 1: n 元齐次线性方程组 Amn x 0 有非零解
的充分必要条件是系数矩阵的秩 RA n.
证 x1 A1 x2 A2 xn An 0有非零解
设rA n, 则向量组A1, A2,, An线性相关,存在
不全为零的数k1, k2 ,, kn ,使 k1 A1 k2 A2 kn An 0
b [ x1 A1 x2 A2 xn An ] k1 A1 k2 A2 kn An ( x1 k1 )A1 ( x2 k2 )A2 ( xn kn )An ,
a12 x2 a22 x2
b1 b2
其中每一个方程都表示平面上一条直线,一个2 2 型线性方程组中两直线在平面上的位置有下列三
种情况 :
(1) 两直线相交于一点,则交点就是方程组的唯一解; (2) 平行,则该方程组无解 (3) 重合,则直线上任何一个点都是方程组的解
例: 3 3型齐次线性方程组的一般形式为:
a2n xn
b2
am1 x1 am2 x2 amn xn bm
其中x1, x2 ,, xn为未知量,aij和bi为常数;称为m n型线性 方程组
如果b 0,则称方程组为齐次线性方程组 如果存在bi 0,则称方程组为 非齐次线性方程组
例: 2 2型线性方程组的一般形式为:
aa1211xx11
x2
x3 x4 x5 x5 x6
0 60
x4
x6
50
x1 x3 60
一、线性方程组的一般形式
含m个方程,n个未知量的线性方程组的一般形式为:
a11x1 a12 x2 a1n xn b1
a 21 x1
a22 x2
a11x1 a12 x2 a13 x3 0 a21x1 a22 x2 a23 x3 0 a31x1 a32 x2 a33 x3 0
其中每一个方程都表示一个以向量i [ai1,ai2 ,ai3 ]T 为 法 向 量 , 过 点[ 0,0 ,0 ]T 的 平 面 . 其解是一个与1, 2 ,3均正交的向量X .
二、线性方程组的矩阵表示
利用矩阵乘法, m n型线性方程组可表示为 Amn X n1 bm1 , 称Amn为线性方程组的系数矩阵;[ Ab]称为线性方程组的 增 广 矩 阵 ; 方程组的解是使矩阵等式成立的n维向量X
定 理 4. 1: 设矩阵A和B是行初等变换下等价的矩阵, 即存在可逆矩阵P,使PA B,则线性方程组AX b BX Pb是等价的线性方程组
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