2.7 解线性方程组的高斯消元法

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线性方程组的解法

线性方程组的解法

线性方程组的解法线性方程组是数学中常见的问题,它可以用于描述多个未知数之间的关系。

解决线性方程组的问题是求解未知数的具体取值,从而得到方程组的解。

本文将介绍几种常见的解线性方程组的方法。

一、高斯消元法高斯消元法是解决线性方程组的经典方法之一。

它通过矩阵变换的方式,将线性方程组转化为一个三角矩阵,从而简化求解过程。

以下是高斯消元法的步骤:1. 将线性方程组写成增广矩阵的形式,其中最后一列为常数项。

2. 选取一个非零元素作为主元,在当前列中将主元素所在的行作为第一行,然后通过初等行变换将其他行的主元素变为0。

3. 重复第2步,直到所有的主元素都变成1,并且每个主元素所在的列的其他元素都变为0。

4. 反向代入,从最后一行开始,依次回代求解未知数的值。

二、矩阵的逆矩阵法矩阵的逆矩阵法是利用矩阵的逆矩阵来求解线性方程组。

以下是逆矩阵法的步骤:1. 对于线性方程组Ax=b,如果矩阵A可逆,将方程组两边同时左乘A的逆矩阵AI,得到x=A^(-1)b。

2. 通过求解矩阵A的逆矩阵来得到未知数向量x的值。

3. 如果矩阵A不可逆,那么线性方程组没有唯一解,可能有无穷多解或者无解。

三、克拉默法则克拉默法则是另一种解决线性方程组的方法,它利用行列式的性质来求解未知数的值。

以下是克拉默法则的步骤:1. 对于线性方程组Ax=b,令|A|=D,其中D表示矩阵A的行列式。

2. 分别计算将矩阵A的第i列替换为常数列b所得到的行列式|A_i|。

3. 未知数向量x的第i个分量可以通过x_i = |A_i|/D来得到。

克拉默法则的优点是简单直观,但是当方程组的规模很大时,计算行列式将变得非常复杂。

四、矩阵的广义逆法矩阵的广义逆法是一种应对方程组无解或者有无穷多解的情况的方法。

对于线性方程组Ax=b,如果矩阵A不可逆,我们可以通过求解广义逆矩阵A^+来得到一个特解x_0。

1. 分别计算A^+ = (A^T·A)^(-1)·A^T和x_0 = A^+·b。

高斯消元法解线性方程组

高斯消元法解线性方程组

高斯消元法解线性方程组线性方程组是数学中常见的问题,其中包含多个线性方程,求解线性方程组即为找到满足所有方程的解。

高斯消元法是一种常用的方法,可以有效地解决线性方程组。

本文将介绍高斯消元法的原理和步骤,并通过一个具体的例子来演示其应用。

一、高斯消元法原理高斯消元法是通过一系列的行变换来将线性方程组转化为上三角形式,进而求解方程组。

具体步骤如下:1. 将线性方程组写成增广矩阵形式,其中每一行表示一个方程,最后一列为常数项。

2. 选择一个主元,通常选择第一列的第一个非零元素作为主元。

3. 将主元所在行的所有元素除以主元,使主元变为1。

4. 将主元所在列的其他行元素通过适当的倍数加到相应行,使得主元所在列的其他元素都变为0。

5. 重复步骤2-4,直到将矩阵转化为上三角形式。

6. 从最后一行开始,通过回代法求解每个未知数的值。

二、高斯消元法步骤示例为了更好地理解高斯消元法的步骤,下面以一个具体的线性方程组为例进行演示。

假设有如下线性方程组:2x + y - z = 1-3x - y + 2z = -2-2x + y + 2z = 3首先,将线性方程组写成增广矩阵形式:[ 2 1 -1 | 1 ][-3 -1 2 | -2 ][-2 1 2 | 3 ]选择第一列的第一个非零元素2作为主元,将主元所在行的所有元素除以主元,使主元变为1,得到:[ 1 0 -0.5 | 0.5 ][-3 -1 2 | -2 ][-2 1 2 | 3 ]然后,将主元所在列的其他行元素通过适当的倍数加到相应行,使得主元所在列的其他元素都变为0,得到:[ 1 0 -0.5 | 0.5 ][ 0 -1 1.5 | -0.5 ][ 0 1 3 | 4 ]接下来,选择第二列的第二个非零元素-1作为主元,将主元所在行的所有元素除以主元,使主元变为1,得到:[ 1 0 -0.5 | 0.5 ][ 0 1 -1.5 | 0.5 ][ 0 1 3 | 4 ]再次进行行变换,将主元所在列的其他行元素通过适当的倍数加到相应行,使得主元所在列的其他元素都变为0,得到:[ 1 0 -0.5 | 0.5 ][ 0 1 -1.5 | 0.5 ][ 0 0 4.5 | 3 ]将矩阵转化为上三角形式后,从最后一行开始,通过回代法求解每个未知数的值。

(完整版)解线性方程组的消元法及其应用

(完整版)解线性方程组的消元法及其应用

(完整版)解线性方程组的消元法及其应用解线性方程组的消元法及其应用朱立平曲小刚)教学目标与要求通过本节的学习,使学生熟练掌握一种求解方程组的比较简便且实用的方法—高斯消元法,并能够熟练应用消元法将矩阵化为阶梯形矩阵和求矩阵的逆矩阵.教学重点与难点教学重点:解线性方程组的高斯消元法,利用消元法求逆矩阵教学难点:高斯消元法,利用消元法求逆矩阵.教学方法与建议先向学生说明由于运算量的庞大,克莱姆法则在实际应用中是很麻烦的,然后通过解具体的方程组,让学生自己归纳出在解方程组的时候需要做的三种变换,从而引出解高阶方程组比较简便的一种方法—高斯消元法,其三种变换的实质就是对增广矩阵的初等行变换,最后介绍利用消元法可以将矩阵化为阶梯形矩阵以及求矩阵的逆。

教学过程设计1. 问题的提出由前面第二章的知识,我们知道当方程组的解唯一的时候,可以利用克莱姆法则求出方程组的解,但随着方程组阶数的增高,需要计算的行列式的阶数和个数也增多,从而运算量也越来越大,因此在实际求解中该方法是很麻烦的.引例解线性方程组4x1 2x2 5x3 4 (1)x1 2x2 7 (2)2x1 x2 3x3 1 (3)x1 2x2 7 (1)(1) ( 4) (2)x1 2x2 7 (1)解(1)(1) (2) 4x1 2x2 5x3 4 (2)(1) ( 2) (3)6x2 5x3 24 (2)2x1 x2 3x3 1 (3) 5x2 3x3 13 (3)5 X i 2x 2 7(2)()(3)66x 2 5x 3 24 7 X 3 7 6用回代的方法求出解即可.问题:观察解此方程组的过程,我们总共作了三种变换:(1 )交换方程次序,(2)以不等于零的数乘某个方程,(3)一个方程加上另一个方程的k 倍.那么对于高阶方程组来说,是否也可以考虑用此方法.2. 矩阵的初等变换定义1阶梯形矩阵是指每一非零行第一个非零元素前的零元素个数随行序数的增加而增加的矩阵.定义2下面的三种变换统称为矩阵的初等行变换:i. 互换矩阵的两行(例如第i 行与第j 行,记作r i r j ),ii.用数k 0乘矩阵的某行的所有元素(例如第 i 行乘k ,记作kr i ),iii. 把矩阵某行的所有元素的k 倍加到另一行的对应元素上去(例如第j 行的k 倍加到第i 行上,记作r i kr j ).同理可以定义矩阵的初等列变换 .定义3如果矩阵A 经过有限次初等变换变为矩阵B ,则称矩阵 A 与B 等价,记作A ~B .注:任意一个矩阵总可以经过初等变换化为阶梯形矩阵3.咼斯消兀法对」般口丁 II 阶线性方程组a 〔1 X 1812X 2 a 1n Xnb (1)a 21 X 1 a 22X 2a 2n X nb 2 (2)(3.1)an 1 X1a n2X 2ann Xnb n(n)若系数行列式detA 0,即方程组有唯一解,则其消元过程如下:第一步,设方程(1)中X i 的系数a M 0将方程(I )与(1)对调,使对调后的第一个方程 X i第二步,设a 22) 0,保留第二个方程,消去它以下方程中的含X 2的项,得(1) ⑵(3)的系数不为零.作i並(D(i 2,3,a 11n ),得到同解方程组(0)anX1(0)a 12 X 2 (0) a 1 n Xn b 1(0) (1) a ?2 X 2(1) a 2n X nby(1)a n2X 2(1)a nn X n(3.2)接下来的回代过程首先由(3.4)的最后万程求出X n ,依次向上代入求出 X n1,X n 2, X 1即可?高斯消元法用矩阵初等变换的方法表示就是注:用高斯消元法求解线性方程组,是对线性方程组作三种初等行变换(某个方程乘非零常数k ;一个方程乘常数 k 加到另一个方程,对换两个方程的位置),将其化为同解的阶梯形方程组,这一消元过程用矩阵来表示就是对方程组的增广矩阵施行初等行变换,化为阶梯矩阵?因此,求解线性方程组时不能对增广矩阵施行对换矩阵的两列以外的列变换,若对换矩阵的两列,相应地未知兀也要对换4.应用(1)化矩阵为阶梯形例1试用消元法化 A 为阶梯形矩阵,1 2 1 0 22 4 2 6 6A2 1 0 2 33333 4解(0) 耳1 X1a^x 2 a 22)x 2(0)&13 X 3(1) a 23 X3a 33)X 3(0) a 1n Xn a 2nX n a 3?X n附 byb 32)a%a n^X nb n (3)照此消兀,直至第 n 1步得到三角形方程组J0)」o )jo) J°)a 〔i x 〔 a 〔2 X 2 a 13 X 3 a1 n Xnb 1(1) a ?2 X 2 (1) a 23 X 3 (1) a 2n Xn by(2)a 33 X 3(2)a 3n X nb 32)(3.3)(3.4)a11a 12a1 nb 1 (A,b)a21 a22a2nb 2an1n2annb na (0)a (0)a11a12 a*a (0)a1n b 1(0) a22a 23)a2nbyf 2)33a(2)b 32)f 2)n3a(2)nnb n (2)r2 —r 1 a11r 931『afa(0)12「3b (0)a (1) a 22 )2a 42)rr3r 1*11a(1)22a 2^r4by于 arn Ta11a(1)an2事 byr n吧r矿a :0〉aja(0)a 13 a,0〉 a (0) a 22)a23 a*b 21)f 2)33a 3?b 32)(n 1)(n 1)annn(n 1) ann xn』1)b n1 2 1 02 121 02 『2 2r 1r 32r10 0 0 6 2 r 2 『332 2 1 『4 3r 2 Ar 44r10 3 2 2 10 0 6 20 9 6 3 2 09 632110 2 1121 020 32 2 1 r4-r 3 232 2 1B0 0 0 6 2 0 0 0 6 20 031则B 即为所求的与 A 等价的阶梯形矩阵求逆矩阵利用初等行变换求逆矩阵的方法主要分为以下三步 :a )将矩阵A 与冋阶的单位方阵 I 拼成(A, I) ;b )对A 施行初等行变换,目标是将 A 变换成 I ;c )当A 变换为时,原来的 I 变换成A 1,即(A,1)(I, A 1)主:若将A, I 拼成 A,只能施行初等列变换,A II A1?求矩阵A 的逆矩阵11 1A1 02 .1 2 11 11 1 0 01 11 1 0( 1)『1解(A, 1)=1 020 1 00 1 1 1 112 1 10 0 1 『3『10 1 1 2 1 0 “『3『211 1 1 i 1 0 0『1 『『3 1 『3 0 0 ; 4 3 20 1 1! 11 0 0 1 0\ 32 10 0 1 : 2 1 『1 1 『20 0 1 21 14 3 2 1所以A 32 12 1 1。

高斯消元法与线性方程组的解法知识点总结

高斯消元法与线性方程组的解法知识点总结

高斯消元法与线性方程组的解法知识点总结在数学中,线性方程组是一个常见的问题。

解决线性方程组的一个重要方法是高斯消元法。

本文将对高斯消元法及其相关知识点进行总结。

一、高斯消元法概述高斯消元法是一种通过进行行变换将线性方程组转化为简化行阶梯形矩阵,从而求解方程组的方法。

它通过不断的行变换,将系数矩阵化为单位矩阵,从而得到方程组的解。

二、高斯消元法的步骤1. 构造增广矩阵:将线性方程组中的系数矩阵和常数矩阵合并,形成增广矩阵。

2. 主元选择:选取增广矩阵中的第一个非零元作为主元,将主元所在列的其他元素进行行变换,使其化为零。

3. 交换行:如果主元所在行的系数为零,则可以进行行交换,将非零行移到主元所在行。

4. 迭代计算:从第二行开始,重复进行主元选择和行变换,使整个增广矩阵形成简化行阶梯形矩阵。

5. 回代求解:根据形成的简化行阶梯形矩阵,反向求解线性方程组,得到方程组的解。

三、高斯消元法的优缺点1. 优点:a. 算法简单,易于实现。

b. 可以准确求解线性方程组的解。

c. 可以判断线性方程组的解的个数和解的形式。

2. 缺点:a. 当方程组的系数矩阵存在大量零元或接近零元时,可能会产生较大的舍入误差。

b. 在某些情况下,方程组的解可能无法唯一确定,或者无解。

四、高斯消元法的应用高斯消元法在科学与工程领域有着广泛的应用,特别是在线性代数、计算机图形学、金融数学等领域。

它可以用于求解线性方程组的解,计算矩阵的逆、行列式等。

五、高斯消元法的拓展1. 高斯-约旦消元法:在高斯消元法的基础上,通过对主元所在列的其他元素进行行变换,将主元化为1,从而形成行简化阶梯形矩阵。

2. 列主元高斯消元法:在主元选择时,选取主元所在列中绝对值最大的元素作为主元,从而减小舍入误差的影响。

3. 高斯消元法的数值稳定性:在进行高斯消元法计算时,需要注意舍入误差的积累,通过一些数值稳定的改进方法,可以提高计算的精度。

六、总结高斯消元法是解决线性方程组的一种常用方法,通过不断的行变换,将系数矩阵化为简化行阶梯形矩阵,从而求解方程组的解。

线性方程组的解法与计算方法

线性方程组的解法与计算方法

线性方程组的解法与计算方法线性方程组是高中数学中的重要内容,它与矩阵、向量等概念密不可分。

解决线性方程组的问题是很多科学和工程领域中必不可少的基础技能,因此,学习线性方程组的解法和计算方法也是至关重要的。

一、高斯消元法高斯消元法是解决线性方程组的经典方法,其核心思想是通过初等行变换将系数矩阵化为一个上三角矩阵,再采用回代法求解,具体步骤如下:(1)将系数矩阵A和右端向量b合并成一个增广矩阵[ A | b]。

(2)通过初等行变换将增广矩阵消元为一个上三角矩阵U。

(3)利用回代法求解上三角矩阵U的解x。

高斯消元法的优点是能够对任意的线性方程组进行求解,但其缺点是可能会出现浮点数舍入误差,影响求解精度。

二、列主元高斯消元法列主元高斯消元法是在高斯消元法基础上改进而来的,在消元时每次选择列主元,即系数矩阵A中以列为单位元素的绝对值最大的所在行,并将该行交换到当前的行数,然后再进行消元操作。

这样选择列主元能够减小误差,提高求解的精度,具体步骤如下:(1)选取列主元所在的行,并将其与当前行交换。

(2)用当前行的第一个元素除以主元,将主元所在列下面的元素消成0。

(3)进行下一次迭代,直到将系数矩阵化成上三角矩阵。

(4)通过回代法求解上三角矩阵的解x。

列主元高斯消元法在提高求解精度的同时也增加了计算量,因此在实际应用中需要根据具体的情况选择合适的方法。

三、LU分解LU分解是将系数矩阵A分解成一个下三角矩阵L与一个上三角矩阵U的乘积,即A=LU。

通过LU分解可以将求解x的过程分解为两个步骤:先求解Ly=b,再求解Ux=y。

具体步骤如下:(1)分别求解下三角矩阵L与上三角矩阵U。

(2)用LU分解求解方程Ax=b相当于先求解Ly=b,再求解Ux=y。

LU分解的优点是可以减少误差,提高求解精度,并且在计算某些特定的矩阵时比高斯消元法更加高效,但其缺点是需要较大的存储空间。

综上所述,线性方程组的解法和计算方法有多种,选择合适的方法需要根据具体问题的不同来进行选择。

用高斯消元法解线性方程组

用高斯消元法解线性方程组

用高斯消元法解线性方程组高斯消元法是一种常用的解线性方程组的方法。

它通过一系列的行变换将线性方程组转化为一个简化的行阶梯形式,从而可以方便地求解方程组。

基本步骤使用高斯消元法解线性方程组的基本步骤如下:1. 构造增广矩阵:将线性方程组的系数矩阵和常数向量按照方程的顺序组合成一个增广矩阵。

2. 初等行变换:通过初等行变换操作,将增广矩阵转化为行阶梯形或行最简形。

3. 回代求解:从最后一行开始,反向代入得到方程组的解。

详细步骤以下是用高斯消元法解线性方程组的详细步骤:1. 将线性方程组的系数矩阵和常数向量按照方程的顺序组合成一个增广矩阵,如下所示:[a11 a12 ... a1n | b1][a21 a22 ... a2n | b2][... ... ... ... | ...][an1 an2 ... ann | bn]2. 选择第一个非零元素所在的列,记为第 k 列。

3. 通过初等行变换操作,将第 k 列除了第 k 行之外的所有元素变为零。

首先,将第 k 行的第 k 个元素系数标准化为 1,即将第 k 行的所有元素除以第 k 个元素的值。

然后,对第 i 行(i ≠ k)进行以下操作:将第 i 行的第 k 个元素的系数变为零,即将第 i 行减去第 k 行的 k 个元素乘以第 i 行的第 k 个元素的系数。

4. 重复步骤 2 和步骤 3,直至所有列都处理完毕。

5. 如果最后一行的所有元素都为零,则该线性方程组无解。

6. 如果最后一行的最后一个非零元素所在的列号为 m,则 m+1 到 n 列的所有元素均为自由变量。

7. 从最后一行开始,反向代入求解自由变量。

示例假设有以下线性方程组:2x + 3y - z = 13x + 2y + z = 2x + 3y + 2z = 3将该方程组转化为增广矩阵的形式:[2 3 -1 | 1][3 2 1 | 2][1 3 2 | 3]通过高斯消元法的步骤,可以得到以下的行阶梯形式:[1 3/2 1/2 | 3/2][0 7/2 -3/2 | -3/2][0 0 17/7 | 17/14]根据行阶梯形式,可以得到方程组的解为:x = 1/2y = -1/2z = 2/7总结高斯消元法是一种简单而有效的方法,用于解线性方程组。

数学公式知识:高斯消元法解线性方程组

数学公式知识:高斯消元法解线性方程组

数学公式知识:高斯消元法解线性方程组高斯消元法是一种常用于解决线性方程组的方法,其基本思想是通过一系列的行变换,将原始的线性方程组转化为一个三角形形式的线性方程组,从而求解出方程组的解析解或数值解。

本文将介绍高斯消元法的过程、原理以及应用。

一、高斯消元法的基本过程高斯消元法的基本过程可以分为以下几步:1.构造增广矩阵:将原始的线性方程组写成增广矩阵的形式,即将系数矩阵和常数向量合并在一起。

2.基本行变换:通过一系列基本行变换(例如交换两行、将某一行乘以一个非零常数、将某一行加上另一行的若干倍),将增广矩阵转化为上三角矩阵。

3.回带求解:通过向上回带的方式,求解出上三角矩阵对应的线性方程组的解。

二、高斯消元法的原理在执行高斯消元法的过程中,关键是在第一步构造增广矩阵时,如何选取主元。

主元通常被选为系数矩阵中对应行的主对角线元素,其基本原理是以该元素为基础,通过一系列行变换,将其他元素全部消为0,从而得到一个上三角矩阵。

但是,在实际应用中,可能会出现主元为0或非常小的情况,导致计算误差或求解失败。

因此,在程序实现时,通常需要先通过部分选主元(例如选取绝对值最大的元素作为主元),再进行行变换,从而提高计算精度。

此外,在执行高斯消元法的过程中,需要注意一些细节问题,例如主元为0或非常小的情况、矩阵奇异性等,以避免出现计算错误或无解的情况。

三、高斯消元法的应用高斯消元法广泛应用于各种科研和工程问题中,例如线性控制、图像识别、计算机视觉等领域。

其主要应用场景包括:1.求解线性方程组:高斯消元法可以直接求解线性方程组的解析解或数值解,为工程和科研计算提供了重要的基础工具。

2.矩阵求逆:通过将方程组的系数矩阵变为单位矩阵,可以使用高斯消元法求解矩阵的逆,从而可以直接计算出矩阵的行列式、特征值等重要参数。

3.最小二乘法:在拟合曲线或曲面时,通常会将问题转化为线性方程组的形式,然后采用高斯消元法求解最小二乘问题的解。

高斯消元法求解线性方程组

高斯消元法求解线性方程组

高斯消元法求解线性方程组线性方程组是数学中重要的概念,它描述了一组线性方程的集合。

解决线性方程组的问题在科学和工程领域中具有广泛的应用。

高斯消元法是一种常用的方法,用于求解线性方程组。

本文将介绍高斯消元法的原理和步骤,并通过实例演示其应用。

一、高斯消元法的原理高斯消元法是一种基于矩阵变换的方法,用于将线性方程组转化为简化的行阶梯形式。

其基本思想是通过一系列的行变换,将方程组中的系数矩阵化为上三角矩阵,从而简化求解过程。

具体而言,高斯消元法的步骤如下:1. 将线性方程组的系数矩阵和常数向量写成增广矩阵的形式。

2. 选取一个主元素,通常选择第一列的第一个非零元素作为主元素。

3. 通过行变换,将主元素下方的所有元素化为零。

4. 选取下一个主元素,并重复步骤3,直到将矩阵化为上三角形式。

5. 通过回代法,求解得到线性方程组的解。

二、高斯消元法的步骤为了更好地理解高斯消元法的步骤,我们以一个具体的线性方程组为例进行演示。

假设我们有以下线性方程组:```2x + 3y - z = 14x - y + z = -2x + 2y + 3z = 3```首先,我们将其写成增广矩阵的形式:```[2, 3, -1 | 1][4, -1, 1 | -2][1, 2, 3 | 3]```接下来,我们选取第一列的第一个非零元素2作为主元素,并通过行变换将主元素下方的元素化为零。

具体步骤如下:1. 将第二行乘以2,然后与第一行相减,得到新的第二行:`[0, -7, 3 | -4]`2. 将第三行乘以0.5,然后与第一行相减,得到新的第三行:`[0, 0.5, 2.5 | 1.5]`此时,得到的矩阵为:```[2, 3, -1 | 1][0, -7, 3 | -4][0, 0.5, 2.5 | 1.5]```接下来,我们选取第二列的第二个非零元素-7作为主元素,并通过行变换将主元素下方的元素化为零。

具体步骤如下:1. 将第三行乘以14,然后与第二行相加,得到新的第三行:`[0, 0, 35 | 7]`此时,得到的矩阵为:```[2, 3, -1 | 1][0, -7, 3 | -4][0, 0, 35 | 7]```最后,我们通过回代法求解得到线性方程组的解。

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( c1, c2为任意常数)
11 1 12 2 1n n
(1)
a21 x1 a22 x2 a2 n xn 0 am1 x1 am 2 x2 amn xn 0
(2)
定义2.12 如果方程组中的未知量x1, x2, … ,xn 的一组x1 = c1, x2= c2, … ,xn= cn值代入方程组的每 个方程,都成为恒等式,则称这组值为方程组的 一组解;全部解的集合称为解集合(或解集)。 定义2.22 如果两个方程组的解集合相等,则 称这两个方程组为同解方程组或两个方程组同解。
例4 求解齐次线性方程组 齐次线性方程组 x1 2 x 2 x3 x 4 0 总有r(A)=r(B), 2 x1 4 x 2 2 x3+4x 4 0. 总有零解。 -x1 2 x2 x3 2 x4 0 1 1 0 1 2 解 A B = 2 4 - 2 4 0 - 1 - 2 1 - 2 0
③无解的情形
相应的同解线性方程组为:
x1 3x2 2 x3 4 x 2 - x3 1 -6 x3 6 0 1
所以,方程组无解。
未知量的任 何值都不能 满足此方程
【这是一个矛盾方程组,称“0=1”为矛盾方程】 ※ ③ r(A)=3,r(A│B)=4,[r(A)=r(A│B)-1] 或r(A)≠r(A│B),则无解。
0 0 0
自由未 知量
令 x2 c1, x4 c2 ,得方程组的全部解为
x1 x2 x 3 x 4 3 2c1 c2 2 c1 1 c2 2 c2
3 x4 0 2 . 1 x3 x 4 0 2
3 2 4 7 1 1 1 1 1 2 5 11 1 1 1 0 7 1 5 5 5 1 1 31 7 0 0 1 1 0 2 1 3 7 x1 2 解得线性方程组解为: x 2 0 x 1 3
问: (1)消元过程能否在增广矩阵上进行? (2)消元法是否将方程组化为同解方程组?
3 2 4 2 5 11 1 1 3 1 3 7
※考察唯一解时系数矩阵与增广矩阵秩的关系。
解 由初等变换有
x 1 3 x 2 2 x3 4 1 3 x 1 7x x 5 x x3 1 0 11 2 1 2 2 3 2 3 3 0 7 x x x 1 5 x 5 x 5 1 2 x x x 3 2 3 3 2 2 3 3 1 2 3 2 0 0 7x x2 3x x 1 7 3 2 x1 2 3 0 0
系数和常数项按顺序构成如下的矩阵:
a11 a12 记 a a 22 21 A a m1 a m 2 a1n b1 x1 x2 b2 a2n , X , B , b x a mn m n
1 3 1 7
5 -1 -1 -1 1 - 2 7 - 4 7 -4 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 37 13 7 13 7 1 - 2 7 - 4 7 -4 7 0 0 0 0 0 0 0 0
1 3 1 7
行阶梯 形矩阵
1 2 1 1 0 0 0 2 - 1 0 0 0 0 0 0 ※ 齐次方程组系数矩阵与增广矩阵的秩永远相等。
x1 2 x2 相应的同解线性方程组为:
3 1 2 0 2 1 0 0 1 2 0 0 0 0
a11x1 a12 x2 a1n xn b1 a x a x a x b 21 1 22 2 2n n 2 线性方程组 a m1x1 a m 2 x2 a mn xn bm
的解取决于 系数 常数项
则称A为系数矩阵, A 为增广矩阵;

线性方程组与增广矩阵一一对应。
下面讨论消元法:
二、线性方程组的消元解法 1. 线性方程组的初等变换 对线性方程方程组实施以下三种变换 (1) 交换某两个方程的位置; (2) 用一个非零常数k乘某一个方程的两边; (3) 将一个方程的k倍加到另一个方程上去. 以上这三种变换称为线性方程组的初等变换. 矩阵的初等变换由此推广,下面利用矩阵初等变 换来解线性方程组。
解:因为
A
1 1 B 3 1
5 2 8 9
1 1 1 3
1 3 1 7
1 3 1 7
A
1 0 行 0 0 1 0 回代 0 0
1 1 B 3 1
5 2 8 9
1 1 1 3
一、 线性方程组的概念 本节讨论m个方程,n个未知量的线性方程组: 常数项
※ 当常数项不全为零时,称为非齐次的线性方程 组,当常数项全为零时,称为齐次的线性方程组, 即 a x a x a x 0
a11 x1 a12 x2 a1n xn b1 a21 x1 a22 x2 a2n xn b2 a x a x a x b m 1 1 m 2 2 mn n m
其中c1 ,c2为任意常数。
※ ② r(A)=r(A│B)=2<4(未知量的个数)时,
方 程组有无穷多解。
x 1 3 x2 2 x3 4 3 x 2 x 5 x 11 1 2 3 例3 解线性方程组 2 x1 x2 x3 3 2 x1 x2 3 x3 6 1 3 -2 4 2 - 5 11 解 A 3 2 1 1 3 2 1 3 6 3 2 4 1 0 1 1 1 r(A)=3, 0 0 6 6 r(A│B)=4 0 0 1 0
2. 消元法的具体做法及类型 就是利用方程组的初等变换将原方程组化为 阶梯形方程组(对应的增广矩阵为行阶梯形矩阵), 从而求出其解。 例1 解下列线性方程组:
1 x 1 3 x 2 2 x3 4 3 x 2 x 5 x 11 3 1 2 3 2 2 x1 x 2 x3 3 2 x x 3 x 7 1 2 3 2
线性方程组是否有解,有解时,解是什么 等问题,完全由这个矩阵来确定。因此,对线 性方程组的研究可转化为对这个矩阵的研究。
※ 线性方程组的矩阵形式
a11x1 a12 x2 a1n xn b1 a x a x a x b 21 1 22 2 2n n 2 对线性方程组 a m1x1 a m 2 x2 a mn xn bm
aij i, j 1,2,, n
bi i 1,2,, n
线性方程组的系数与常数项按原位置可排为
a a a b x a x a x a 11 12 1 n 1 11 1 12 2 1n n b 1 aa x a a22nnxn bb x2 a 22 22 21211 a22 a1m a bm x1 a x2 amn bm m mnx n m m 22 a
①有唯一解的情形 r(A)= 3 =r(A│B) r(A)=3= r(A│B)=3(未知量的个数),有唯一解。
②有无穷多解的情形
例2 解线性方程组
x1 5 x2 x3 x4 1 x1 2 x2 x3 3 x4 3 3 x1 8 x2 x3 x4 1 x1 9 x2 3 x3 7 x4 7
【 x3 , x4 任取一组常数,可得到原方程组的 一个解,称其为自由未知量】

x3 c1, x4 c2 ,得方程组的全部解为
13 3 13 x1 7 7 c1 7 c 4 x 4 2 c 4 c 1 2 2 7 7 7 x3 c1 x c 2 4
线性代数
第二章 矩阵
2.7 解线性方程组的高斯消元法
线性方Байду номын сангаас组是线性代数研究的主要对象之
一. 在这一节里,我们讨论线性方程组的高斯
消元解法,解的判定。
※ 用克莱姆法则求解线性方程组时,必须满足:
①方程的个数=未知量的个数;
②系数矩阵的行列式不等于零。
且计算量是比较大的. 对符合或不符合上面两个条件的一般的线性方 程组,需考虑: 有无穷多解时,解 ①判别是否有解? ②有解时,有多少解? 之间的关系要用到3章 ③如何求出全部解? 的n维向量。 用消元法可以较方便的求解和讨论解的各种情况。
方程组的等价矩阵形式为: AX B .

a11 a A 21 a m1 a 11 a21 A am1
a12 a1n x1 b1 x2 b2 a 22 a 2 n , X , B , b m a m 2 a mn xn a12 a1n b1 a22 a 2n b2 . A B AX B . am 2 amn b m
行最简 形矩阵
r(A)= 2 =r(A│B) <4
相应的同解线性方程组为:
x1 3 13 13 + x3+ x4 7 7 7 2 4 4 x2- x3- x4 7 7 7
自由未 知量
13 3 13 x1 7 7 x3 7 x 4 4 2 4 x 2 x3 x 4 7 7 7
0 0 1 0
2 0 0 1 1 0 0 0
形矩阵
x1 所以,方程组解是:
2 0
x2
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