高等代数北大版课程教案-第3章线性方程组
高等代数课件(北大版)第三章-线性方程组§3-1

例 解下列方程组
5 x1 2 x1
x2 x2
2x3 4x3
x4 7 2x4 1
x1 3x2 6x3 5x4 0
解:对方程组的增广矩阵作初等行变换
5 1 2 1 7 1 3 6 5 0
2 1
1 3
4 6
2 5
asn xn bs
先检查(1)中 x1的系数,若 a11,a21, ,as1全为零, 则 x1没有任何限制,即x1可取任意值,从而方程组
(1)可以看作是 x2 , , xn的方程组来解.
§3.1 2019/8/9 消元法
数学与计算科学学院
如果 x1的系数不全为零,不妨设,a11 0. 分别把第一个方程 ai1 的倍加 到第i个方程 (i 2, ,.s)
1 0
2 5
1 1
4 2
2 1
1 7
1 3 6 5 0 1 3 6 5 0
0 0
7 14
16 32
12 24
1 7
0 0
7 0
16 0
12 0
1 5
从最后一行知,原方程组无解。
§3.1 2019/8/9 消元法
数学与计算科学学院
§3.1 2019/8/9 消元法
数学与计算科学学院
再考虑方程组
a22 x2
a2 n xn b2
(4)
as2 x2 asn xn bs
显然,方程组(4)的一个解代入方程组(3)就得出(3)
的一个解;而方程组(3)的解都是方程组(4)有解。
高等代数教案

全套高等代数教案第一章:高等代数概述1.1 高等代数的定义与意义理解高等代数的基本概念了解高等代数在数学及其它领域中的应用1.2 基本术语和符号学习常见的代数运算符掌握基本的代数表达式1.3 基本定理和性质学习线性方程组的解的存在性定理理解线性空间的基本性质第二章:矩阵和行列式2.1 矩阵的基本概念理解矩阵的定义和矩阵元素的意义学习矩阵的运算规则2.2 行列式的定义和性质理解行列式的概念掌握行列式的计算方法2.3 矩阵和行列式的应用学习矩阵在几何中的应用了解矩阵在概率论和统计中的应用第三章:线性方程组3.1 高斯消元法学习高斯消元法的原理和步骤掌握高斯消元法的应用3.2 矩阵的秩理解矩阵秩的概念学习矩阵秩的计算方法3.3 线性方程组的解的结构理解线性方程组解的存在性定理学习线性方程组解的方法第四章:特征值和特征向量4.1 特征值和特征向量的定义理解特征值和特征向量的概念学习特征值和特征向量的计算方法4.2 矩阵的对角化理解矩阵对角化的概念掌握矩阵对角化的方法4.3 特征值和特征向量的应用学习特征值和特征向量在几何中的应用了解特征值和特征向量在物理中的应用第五章:向量空间和线性变换5.1 向量空间的基本概念理解向量空间和子空间的概念学习向量空间的基和维数5.2 线性变换的基本概念理解线性变换的定义和性质学习线性变换的矩阵表示5.3 线性变换的应用学习线性变换在几何中的应用了解线性变换在信号处理中的应用第六章:特征多项式和最小多项式6.1 特征多项式的定义和性质理解特征多项式的概念学习特征多项式的计算方法6.2 最小多项式的定义和性质理解最小多项式的概念掌握最小多项式的计算方法6.3 特征多项式和最小多项式的应用学习特征多项式和最小多项式在矩阵对角化中的应用了解特征多项式和最小多项式在多项式环中的应用第七章:二次型7.1 二次型的定义和基本性质理解二次型的概念学习二次型的标准形和规范形7.2 惯性定理和二次型的分类理解惯性定理的概念学习二次型的分类方法7.3 二次型的应用学习二次型在几何中的应用了解二次型在优化问题中的应用第八章:线性微分方程组8.1 线性微分方程组的定义和性质理解线性微分方程组的概念学习线性微分方程组的解的结构8.2 常系数线性微分方程组的解法学习常系数线性微分方程组的解法掌握常系数线性微分方程组的通解8.3 线性微分方程组的应用学习线性微分方程组在物理学中的应用了解线性微分方程组在经济学中的应用第九章:特征值问题的数值解法9.1 特征值问题的数值解法概述了解特征值问题的数值解法的概念学习特征值问题的数值解法的方法9.2 幂法和反幂法学习幂法和反幂法的原理和步骤掌握幂法和反幂法的应用9.3 稀疏矩阵和迭代法理解稀疏矩阵的概念学习迭代法的原理和步骤第十章:高等代数的进一步研究10.1 向量丛和纤维丛理解向量丛和纤维丛的概念学习向量丛和纤维丛的分类方法10.2 群表示论的基本概念理解群表示论的概念学习群表示论的基本性质10.3 高等代数的其它研究领域了解高等代数在数学物理方程中的应用学习高等代数在和机器学习中的应用重点和难点解析重点环节一:矩阵的秩秩的概念是高等代数中的重要概念,理解秩的计算方法和秩的性质对于后续学习线性变换、矩阵对角化等高级内容至关重要。
北大高等代数 第三章 线性方程组

8
初等变换的作用:求解一般线性方程组.
对于线性方程组
a11x1 a12 x2 a1n xn b1
a21x1
a22 x2 a2n xn
b2
as1x1 as2 x2 asn xn bs
其 中cii 0,i 1,2, , n.
这 时 (1) 有 唯 一 解 ;
17
方程组(1)由系数和常数项确定,所以(1) 还可以表为
a11 A a21
as1
a12 a1n
a22 a2n
as2 asn
a11 a12 B ( A | b) a21 a22
as1 as2
2x1 x2 4x1 2x2
3x3 5x3
1 4
2x1 x2 4x3 1
(2)
42xx1 12xx22
3x3 5x3
1 4
2x1 x2 4x3 0
答案:(1) x2 2c 7, x3 2, x1 c.
(2) 无解
20
将上述非奇次线性方程组的理论应用于齐次 线性方程组可有如下结论:
a11x1 a12 x2 a1n xn b1
a22 x2 a2n xn b2
as2 x2 asn xn bs
其中
aij
aij
ai1 a11
a1j
i 2,3, ,s;
j 2,3, ,n
bi
bi
ai1 a11
b1
i 2,3, ,s;
(2)
10
若我们能够求解如下方程组
(II) 如 果dr1 0, 方 程组 (1) 有 无穷 多 组解.
高等代数课件北大版第三章线性方程组

定义:将线性方程 组中的每一行进行 加减、倍乘等操作, 使得方程组简化
作用:将增广矩阵 化为阶梯形矩阵, 便于求解线性方程 组
步骤:对增广矩阵 进行初等行变换, 得到阶梯形矩阵
注意事项:变换过 程中需保持矩阵的 行列式不变,避免 出现错误结果
矩阵的逆法
定义:如果矩阵A存在逆矩阵,则称A为可逆矩阵 性质:可逆矩阵的行列式不为0 计算方法:通过行初等变换将矩阵变为单位矩阵,得到逆矩阵 应用:解线性方程组的重要工具之一
束优化问题等。
线性方程组在其他领域的应用
物理学中的应用:描述物理现象和规律,如牛顿第二定律、万有引力定律等。 经济学中的应用:分析经济问题,如供需关系、生产成本等。 计算机科学中的应用:解决优化问题、机器学习算法等。 统计学中的应用:处理数据分析和预测问题,如回归分析、主成分分析等。
线性方程组的扩展知识
添加标题
逆矩阵的计算方法:通过高斯消元法或拉普拉斯展开式等方法计算行列式|A|,然后通过|A|*|A^(1)|=1计算逆矩阵A^(-1)。
添加标题
逆矩阵的应用:在解线性方程组、求矩阵的秩、计算行列式、求向量空间的一组基等方面都有应用。
线性方程组的通解与特解的关系
通解与特解的定义
通解与特解的关系
通解与特解的求解方法
线性方程组在计算机科学中的应用
线性方程组在计算机图形学中 的应用:用于计算光照、纹理 映射和渲染等。
线性方程组在计算机视觉中的 应用:用于图像处理、特征提
取和目标检测等。
线性方程组在机器学习中的应 用:用于训练和优化模型,如 线性回归和逻辑回归。
线性方程组在人工智能领域的 应用:用于优化算法、求解约
通解与特解的应用
感谢您的耐心观看
高等代数课件北大版第三章线性方程组.ppt

§3.4 2021/2/9 矩阵的秩
数学与计算科学学院
所以方程组 x11 x22 xrr 0 只有零解.
即 a11 x1 a21 x 2
a12
x1
a22 x2
a1n x1 a2n x2
ar1xr 0 ar2 xr 0 arn xr 0
(2)
只有零解. 由引理,方程组(2)的系数矩阵
也线性无关.
于是矩阵A的列秩
r1
r
.
A的列向量
同理可证 r1 r. 所以 r1 r .
§3.4 2021/2/9 矩阵的秩
数学与计算科学学院
定义 矩阵的行秩与矩阵的列秩统称为矩阵的秩,
记作秩A 或 rank( A)、R( A).
注 ① 若 A 0 ,则 R( A) 0.
②
设 A
aij
,则 R( A) min(s,n).
§3.4 2021/2/9 矩阵的秩
数学与计算科学学院
证: " " R( A) n, A 的 n 个行向量线性相关. 若 n = 1, 则A只有一个一维行向量0, 从而A=0, A 0 0. 若 n > 1, 则A的行向量中至少有一个能由其余
行向量线性表出,从而在行列式 A 中,用这一行
于是方程组(1)与方程组(1')是同解的.
a11 x1 a12 x 2
a21
x1
a22
x2
ar1 x1 ar 2 x2
a1n xn 0 a2n xn 0
0 arn xn 0
(1')
在(1')中 r n, 所以(1')有非零解,从而(1)有非零解.
§3.4 2021/2/9 矩阵的秩
高等代数课件--第三章线性方程组167;3.6线性方程组解的结构

证:若r=n, 方程组只有零解,不存在基础解系
a11 a12? …a1r
若R(A) =r<n,不妨设
a21 a22? …a2r ………………
0,
则(1)可写成
ar1 ar2? …arr
a11x1 a12x2 a1r xr a1,r1xr1 a1nxn
a21x1 a22x2 a2r xr a2,r1xr1 a2nxn
来代替自由未知量(xr+1,…,xn), 就得到(2)的
解,也就是(1)的nr个解:
1 (c11, c12 , , c1r ,1,0, ,0)
2 (c21, c22, , c2r,0,1, ,0)
(3)
nr (cnr,1, cnr,2 , , cnr,r,0,0, ,1)
要证明(3)是(1)的基础解系,需证
2 .基础解系
定义 齐次线性方程组(1)的一组解
1,2,…,r,若满足 1) 1,2,…,r线性无关;
2) 齐次线性方程组(1)的任意一解都可
由1,2,…,r线性表出; 则称1,2,…,r为齐次线性方程组(1) 的一
个基础解系;
4 .基础解系存在性
定理 在齐次线性方程组(1)有非零解的 情况下,它有基础解系,并且基础解系 所含解向量的个数等于nr, 其中r 为方程 组系数矩阵的秩。
1,2,…,nr
2)求出(4)的一个特解0;
3)写出(4)的一般解为
= 0+k11 + k22 +…+knrn r
① 1,2,…,n-r线性无关 令k11+ k22+…+kn-rn-r=0, 则k11+ k22 +…+kn-rn-r=(*,…,*,k1, k2,…,kn-r)=0,从而 k1=k2=…=kn-r=0, 所以1,2,…,n-r线性无
高等代数第3章线性方程组

3.1 消元法
线性方程组
3.1.1 高斯消元法及矩阵表示 3.1.2 矩阵表示 3.1.3 一般情形
3.1.1 高斯消元法
分析:用消元法解下列方程组的过程. 分析:用消元法解下列方程组的过程. 引例 求解线性方程组
2 x1 − x2 − x3 + x4 = 2, x + x − 2 x + x = 4, 1 2 3 4 4 x1 − 6 x2 + 2 x3 − 2 x4 = 4, 3 x1 + 6 x2 − 9 x3 + 7 x4 = 9,
1 2
3
4 1 2
3
3
4
↔4 −23
4
用“回代”的方法求出解: 回代”的方法求出解:
x1 = x3 + 4 x2 = x3 + 3 其中 为任意取值 . 其中x3 于是解得 x = −3 4
或令x3 = c , 方程组的解可记作
x1 = c + 4 x = c + 3 2 x3 = c x 4 = −3
阶 矩 : 行 梯 阵
(1)元素全为0的行全在下方; 元素全为0的行全在下方; 行的第一个非0元素的 (2)对于非零行,第i+1行的第一个非 元素的 对于非零行, 行的第一个非 列标大于第i行的第一个非 行的第一个非0元素的列标 列标大于第 行的第一个非 元素的列标
1 0 0 0 1 −2 1 4 1 −1 1 0 0 0 1 − 3 0 0 0 0
3.1.3 一般情形
a11 x1 + a12 x 2 + L + a1n x n = b1 a x + a x +L+ a x = b 21 1 22 2 2n n 2 线性方程组 LLLLLLLLLLLL a m 1 x1 + a m 2 x 2 + L + a mn x n = bm
高等代数 北大 课件

拉普拉斯定理与因式分解
总结词
拉普拉斯定理的表述、应用和因式分解的方法。
详细描述
拉普拉斯定理是行列式计算中的重要定理,它提供了计算行列式的一种有效方法。因式分解是将多项式分解为若 干个因子的过程,是解决代数问题的重要手段之一。
CHAPTER 04
矩阵的分解与二次型
矩阵的分解
01
02
03
矩阵的三角分解
矩阵的乘法
矩阵的乘法满足结合律和分配律,但不一定满足 交换律。
பைடு நூலகம்
矩阵的逆与行列式
矩阵的逆
对于一个非奇异矩阵,存在一个逆矩阵,使得原矩阵 与逆矩阵相乘等于单位矩阵。
行列式的定义
行列式是一个由矩阵元素构成的数学量,可以用于描 述矩阵的某些性质。
行列式的性质
行列式具有一些重要的性质,如交换律、结合律、分 配律等。
将一个矩阵分解为一个下 三角矩阵和一个上三角矩 阵之积。
矩阵的QR分解
将一个矩阵分解为一个正 交矩阵和一个上三角矩阵 之积。
矩阵的奇异值分解
将一个矩阵分解为若干个 奇异值和若干个奇异向量 的组合。
二次型及其标准型
二次型的定义
一个多项式函数,可以表示为$f(x_1, x_2, ..., x_n) = sum_{i=1}^{n} sum_{ j=1}^{n} a_{ij} x_i x_j$,其中 $a_{ij}$是常数。
VS
二次型的标准型
通过线性变换,将一个二次型转化为其标 准形式,即一个平方项之和减去另一个平 方项之和。
正定二次型与正定矩阵
正定二次型的定义
对于一个二次型,如果对于所有 的非零向量$x$,都有$f(x) > 0$ ,则称该二次型为正定二次型。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
第三章 线性方程组§1消元法一 授课内容:§1消元法二 教学目的:理解和掌握线性方程组的初等变换,同解变换,会用消元法解线性方程组.三 教学重难点:用消元法解线性方程组.四 教学过程:所谓的一般线性方程组是指形式为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++nn nn n n n n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a ....................................................22112222212111212111 (1) 的方程组,其中n x x x ,,,21Λ代表n 个未知量,s 是方程的个数,ij a (s i ,,2,1Λ=,n j ,,2,1Λ=)称为方程组的系数,j b (s j ,,2,1Λ=)称为常数项.所谓方程组(1)的的一个解就是指由n 个数 组成的有序数组(n k k k ,,,21Λ) ,当 n x x x ,,,21Λ分别用 n k k k ,,,21Λ 代入后,(1)中每个等式变为恒等式,方程组(1)的解的全体称为它的解集合.解方程组实际上就是找出它的全部解,或则说,求出它的解集合.如果两个方程组有相同的解集合,它们就称为同解的.显然,如果知道了一个线性方程组的全部系数和常数项,那么这个方程组就基本上确定了,确切的说,线性方程组(1)可以用如下的矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛s sn s s n n b b b a a a a a a a a a ΛΛΛΛΛΛΛΛ21212222111211 来表示.在中学代数里,我们学习过用加减消元法和代入消元法解二元,三元线性方程组,实际上,这个方法比用行列式解方程组更具有普遍性.分析一下消元法,不难看出,它实际上是反复的对方程组进行变换,而所做的变换也只是由以下三种基本的变换所构成:1.用一非零的数乘某一方程.2.把一个方程的倍数加到另一方程.3.互换两个方程的位置.定义1 变换1,2,3称为线性方程组的初等变换.消元法的过程就是反复的施行初等变换的过程.可以证明,初等变换总是把方程组变成同解的方程组.对于线性方程组反复的施行初等变换,一步一步做下去,最后就得到一个阶梯形方程组.⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧====++=++++=++++++000001222222111212111ΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛr r n rn r rr n n r r n n r r d d x c x c d x c x c x c d x c x c x c x c (5) 显然(5)与(1)是同解的.考察(5)的解的情况.如(5)中的方程10+=r d ,而01≠+r d 这时不管 n x x x ,,,21Λ取什么值都不能使它成为等式,故(5)无解,因而(1)也无解.当 01=+r d ,或(5)中根本没有“00=”的方程时,分两种情况:1)n r =,这时阶梯形方程组为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==++=+++n n nn n n n n d x c d x c x c d x c x c x c ΛΛΛΛΛΛ2222211212111 有唯一解.例 解方程组⎪⎩⎪⎨⎧=+=++=+-622452413231321321x x x x x x x x .解 上述方程有唯一的解 )6,1,9(--.2)n r <,这时阶梯形方程组为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=++++=+++++++n n nn r r r r rr n n r r n n r r d x c x c x c d x c x c x c d x c x c x c x c ΛΛΛΛΛΛΛΛΛ11,222222********* 其中0≠ii c ,s i ,,2,1Λ= ,把它改写成⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧--=+---=++---=+++++++++++n nn r r r n r r r r rr n n r r r r n n r r r r x c x c d x c x c x c x c d x c x c x c x c d x c x c x c ΛΛΛΛΛΛΛΛΛ11,11,211,222222111,111212111 (7) 由(7)我们可以把 r x x x ,,,21Λ 通过 n r x x ,,1Λ+ 表示出来,这样一组表达式称为方程组(1)的一般解,而 n r x x ,,1Λ+ 称为一组自由未知量.例 解方程组⎪⎩⎪⎨⎧-=+-=+-=+-1424524132321321321x x x x x x x x x .解 一般解为⎪⎩⎪⎨⎧-=+=2)7(21321x x x . 定理1 在齐次线性方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++0........................................0......0......221122221211212111n nn n n n n n n x a x a x a x a x a x a x a x a x a 中,如果n s <,那么它必有非零解.把矩阵 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛s sn s s n n b b b a a a a a a a a a ΛΛΛΛΛΛΛΛ21212222111211称为线性方程组(1)的增广矩阵,显然,用初等变换花线性方程组(1)成阶梯形就相当于用初等行变换化增广矩阵成阶梯形矩阵.例 解方程组⎪⎩⎪⎨⎧=+-=+-=+-0424524132321321321x x x x x x x x x .解: ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---0412********→⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---110021001312→⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--100021001312从最后一行可以看出原方程组无解.§2 n 维向量空间一 授课内容:§2 n 维向量空间二 教学目的:理解和掌握n 维向量空间的概念,掌握n 维向量空间的两种运算及八条运算律三 教学重难点: n 维向量空间的概念.四 教学过程:定义2 所谓数域P 上一个n 维向量就是由数域P 中n 个数组成的有序数组),,,(21n a a a Λ (1) i a 称为向量(1)的分量.定义 3 如果n 维向量 =α),,,(21n a a a Λ,=β),,,(21n b b b Λ的对应分量都相等,即i a i b = n i ,,2,1Λ=.就称这两个向量是相等的,记作=αβ定义4 向量=γ),,,(2211n n b a b a b a +++Λ称为向量=α),,,(21n a a a Λ,=β),,,(21n b b b Λ的和,记为βαγ+=.由定义立即推出(1)交换律:βα+αβ+=.(2)结合律:)(γβα++γβα++=)(.定义 5 分量全为零的向量)0,,0,0(Λ称为零向量,记为0,向量),,,(21n a a a ---Λ 称为向量=α),,,(21n a a a Λ的负向量,记为α-.显然对于所有的α,都有αα=+0,0)(=-+αα.定义6 )(βαβα-+=-.定义7 设k 为数域P 中的数,向量),,,(21n ka ka ka Λ称为向量=α),,,(21n a a a Λ与数k 的数量乘积,记为αk .由定义立即推出βαβαk k k +=+)(αααl k l k +=+)(ααkl l k =)(αα=1定义8 以数域P 中的数作为分量的n 维向量的全体,同时考虑到定义在它们上面的加法和数量乘法,称为数域P 上的n 维向量空间.向量通常是写成一行 =α),,,(21n a a a Λ有时候也可以写成一列 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=n a a a M 21α 前者称为行向量,后者称为列向量.§3线性相关性一 授课内容:§3 线性相关性二 教学目的: 理解和掌握以下概念:线性组合、线性表出、线性相关、线性无关、极大线性无关组、向量组的秩.三 教学重难点:线性相关与线性无关的概念.四 教学过程:定义9 向量α称为向量组s βββ,,,21Λ的一个线性组合,如果有数域P 中的数s k k k ,,,21Λ,使α=s s k k k βββ+++Λ2211.任何一个n 维向量α都是向量组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==)1,,0,0()0,,1,0()0,,0,1(21ΛΛΛΛΛΛn εεε 的一个线性组合,因为n n a a a εεεα+++=Λ2211向量n εεε,,,21Λ称为n 维单位向量.当向量α是向量组的一个线性组合时,我们也说α可以线性表出. 定义10 如果向量组 t ααα,,,21Λ中的每一个向量i α(t i ,,2,1Λ=)都可以由向量组s βββ,,,21Λ线性表出,那么向量组t ααα,,,21Λ就称为可以由向量组s βββ,,,21Λ 线性表出,如果两个向量组互相可以线性表出,它们就称为等价.由定义知,向量组之间的等价有以下性质1.反身性 每一个向量组与它自身等价.2.对称性 如果向量组t ααα,,,21Λ与s βββ,,,21Λ等价,那么向量组s βββ,,,21Λ也与t ααα,,,21Λ等价.3.传递性 如果向量组t ααα,,,21Λ与s βββ,,,21Λ等价,向量组s βββ,,,21Λ与t γγγ,,,21Λ等价,那么向量组t ααα,,,21Λ与t γγγ,,,21Λ等价.定义11 如果向量组s ααα,,,21Λ(2≥s )中有有一向量可以经其余的向量线性表出,那么向量组s ααα,,,21Λ称为线性相关的.显然,因为零向量可以被任一个向量组线性表出,那么任意一个包含零向量的向量组必线性相关.定义11' 向量组s ααα,,,21Λ(1≥s )称为线性相关,如果数域P 中不全为零的数s k k k ,,,21Λ,使02211=+++s s k k k αααΛ定义12 一向量组不线性相关,即没有不全为零的数s k k k ,,,21Λ,使02211=+++s s k k k αααΛ就称为线性无关,或者说,一向量组s ααα,,,21Λ称为线性无关,如果由02211=+++s s k k k αααΛ可以推出021====s k k k Λ.由定义立即得出,如果一向量组的一部分线性相关,那么这个向量组就线性相关.换个说法,如果一向量组线性无关,那么它的任何一个非空的部分组也线性无关.显然,由n 维单位向量 n εεε,,,21Λ组成的向量组是线性无关的. 定理2 设 r ααα,,,21Λ与s βββ,,,21Λ是两个向量组,如果1)向量组r ααα,,,21Λ可以经s βββ,,,21Λ线性表出.2)s r >.那么向量组r ααα,,,21Λ必线性相关.推论1 如果向量组可以经s βββ,,,21Λ线性表出,且r ααα,,,21Λ线性无关,那么s r ≤.推论2 任意1+n 个n 维向量必线性相关.推论3 两个线性无关的等价向量组,必含有相同个数的向量.定义13 一向量组的一个部分组称为一个极大线性无关组,如果这个部分组本身是线性无关的,并且从这个向量组中任意添一个向量(如果还有的话),所得的部分向量组都线性相关.显然,任意一个极大线性无关组都与向量组本身等价,向量组的两个极大线性无关组是等价的.定理3 一向量组的极大线性无关组都含有相同个数的向量.定义14 向量组的极大线性无关组所含向量的个数称为这个向量组的秩.由定义立即得出,一向量组线性无关的充分必要条件是它的秩与它所含向量的个数相同.显然,等价的向量组有相同的秩.§4矩阵的秩一 授课内容: §4矩阵的秩二 教学目的: 理解和掌握行秩、列秩、矩阵的秩,掌握矩阵的秩与k 级子式的关系,会求矩阵的秩.三 教学重难点:定理4的证明.四 教学过程:如果我们把矩阵的每一行看成一个向量,那么矩阵就可以看作由这些行向量所组成的,同样的,如果我们把矩阵的每一列看成一个向量,那么矩阵就可以看作由这些列向量所组成的.定义15 所谓矩阵的行秩就是指矩阵的行向量组的秩,矩阵的列秩就是指矩阵的列向量组的秩.引理 如果齐次线性方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++0........................................0......0......221122221211212111n sn s s n n n n x a x a x a x a x a x a x a x a x a 的系数矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=sn s s n n a a a a a a a a a A ΛΛΛΛΛΛΛ212222111211 的行秩n s <,那么它有非零解.定理4 矩阵的行秩与列秩相等.因为矩阵的行秩与列秩相等,所以下面就统称为矩阵的秩.定理5 n n ⨯矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=nn n n n n a a a a a a a a a A ΛΛΛΛΛΛΛ212222111211 的行列式为零的充分必要条件是A 的秩小于n .推论 齐次线性方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++0........................................0......0......221122221211212111n nn n n n n n n x a x a x a x a x a x a x a x a x a 有非零解的充分必要条件是它的系数矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=nn n n n n a a a a a a a a a A ΛΛΛΛΛΛΛ212222111211 的行列式等于零.定义16 在一个n s ⨯矩阵A 中任意选定k 行和k 列,位于这些选定的行和列的交点上的2k 个元素按原来的次序所组成的k k ⨯矩阵的行列式,称为A 的一个k 级子式.定理 6 一矩阵的秩是r 的充分必要条件为矩阵中有一r 级子式不为零,同时所有的1+r 级子式全为零.怎样计算矩阵的秩,可以用初等变换化矩阵为阶梯形矩阵,其中非零行的数目就是原矩阵的秩.§5线性方程组有解的判定定理一 授课内容: §5线性方程组有解的判定定理二 教学目的: 理解和掌握线性方程组有解判定定理,利用克兰姆法则写出一般解三 教学重难点:判定定理的证明.四 教学过程:线性方程组有解的判定定理 线性方程组(1)有解的充分必要条件为它的系数矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=sn s s n n a a a a a a a a a A ΛΛΛΛΛΛΛ212222111211 与增广矩阵 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=s sn s s n n b b b a a a a a a a a a A ΛΛΛΛΛΛΛΛ21212222111211 有相同的秩.§6线性方程组解的结构一 授课内容: §6线性方程组解的结构二 教学目的: 理解和掌握基础解系的概念,掌握方程组解的性质,掌握一般线性方程组解的结构.三 教学重难点:基础解系,解的结构.四 教学过程:对于齐次线性方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++0........................................0......0......221122221211212111n sn s s n n n n x a x a x a x a x a x a x a x a x a (1) 它的解构成的集合具有下面两个重要性质:1.两个解的和还是方程组的解.2.一个解的倍数还是方程组的解.综上,解的线性组合还是方程组的解.定义17 齐次线性方程组(1)的一组解t ηηη,,,21Λ称为(1)的一个基础解系,如果1)(1)的任何一个解都可以表示为t ηηη,,,21Λ的线性组合. 2)t ηηη,,,21Λ线性无关.定义7 在齐次线性方程组有非零解的情况下,它有基础解系,并且它所含解的个数就等于r n -,这里r 表示系数矩阵的秩.(以下将看到,r n -也是自由未知量的个数)由定义容易看出,任何一个线性无关的与某一个基础解系等价的向量组都是基础解系.对于一般的线性方程组:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++sn sn s s n n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a ....................................................22112222212111212111 (9) 如果把常数项换成零,就得到齐次线性方程组(1),方程组(1)称为方程组(9)的.方程组(9)的解与它的导出组(1)的解有密切的关系:1.方程组(9)的两个解的差是它的导出组(1)的解.2.方程组(9)的一个解与它的导出组(1)的一个解之和还是这个线性方程组的一个解.由这两点容易证明定理8 如果0γ是方程组(9)的一个特解,那么方程组(9)的任一个解γ都可以表成ηγγ+=0 (10)中η是导出组(1)的一个解.因此,对于方程组(9)的任一个特解0γ,当η取遍它的导出组的全部解时,(10)就给出(9)的全部解.推论 在方程组有解的情况下,解是唯一的充分必要条件是它的导出组(1)只有零解.例 用消元法解方程组⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=+-++=-++-=+----=--++=-++6223432212231453543215432154321543215321x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x .例 把向量组β表示为向量组4321,,,αααα的线性组合:)1,1,2,1(=β,)1,1,1,1(1=α,)1,1,1,1(2--=α,)1,1,1,1(3--=α,)1,1,1,1(4--=α.例 证明 如果向量组r ααα,,,21Λ线性无关,而r ααα,,,21Λ,β线性相关,则向量β可以由r ααα,,,21Λ线性表出.例 设r t t t ,,,21Λ是互不相同的数,n r ≤,证明:),,,1(1-=n i i i t t Λα r i ,,2,1Λ=是线性无关的.例 证明 如果向量组)1(可以由向量组(2)线性表出,那么(1)的秩不超过(2)的秩.例 设r ααα,,,21Λ是一组n 维向量,证明:r ααα,,,21Λ线性无关的充分必要条件是任一n 维向量都可以被它们线性表出.例 证明⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++nn nn n n n n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a ....................................................22112222212111212111 对任何的n b b b ,,,21Λ都有解的充分必要条件是系数行列式0≠ij a .例 计算矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----63789770057878421110的秩.。