线性方程组解题方法技巧与题型归纳
3.2 线性方程组的一般解法

一般地,个未知量,个方程组成的线性方程组可以表示为:
其中是方程组的个未知量,是第个方程中第个未知量的系数,是第个方程的常数项
,,
其中矩阵称为线性方程组(矩阵称为未知量矩阵,矩阵称为常数项矩阵
. 矩阵称为线
如果用常数依次代替线性方程组中的个未知量时中个方则称为
也称解矩阵为或者说是的解
设,
,即方阵可逆
,
若线性方程组的解都是线性方程组的解反之的解
的解则称线性方程组与是同解方程组
将第一个方程的倍、倍分别加到第二、第三两个方程上,得到与原方程同解的方程组
第一个方程两端同乘以,第三个方程两端同乘以,得
将第三个方程的倍、
项。
因此,对线性方程组施行的初等变换,相当于对增广矩阵
施行初等行变换,反之依然。
那么,求解线性方程组的过程,就是用初等行变换将增广矩阵化为
这时已将增广矩阵化为简化的行阶梯型矩阵,它代表线性方程组
对增广矩阵进行初等行变换,化为阶梯型矩阵,有
将含未知量的项移到等号的右端,得
对于未知量,其系数行列式
对任给的未知量的一组值,依据克莱姆法则,得到未知量的唯一解,它们构成线性方
选择为自由未知量, 为非自由未知量则由表示的表达式为当自由未知量取任意常数,取任意常数时
(,为任意常数
证明:若无穷多解的一般表达式中含一个任意常数,
与
若无穷多解的一般表达式中含两个任意常数,与及
与及
与及
对增广矩阵进行初等行变换。
线性方程的解法和实际应用

线性方程的解法和实际应用线性方程是数学中基础而重要的概念,它能够描述许多实际问题,如经济学、物理学、工程学等领域中的实际应用。
本文将介绍线性方程的解法以及其在实际问题中的应用。
一、解线性方程的方法解线性方程是指找到方程的未知数的值,使等式成立。
常见的解线性方程的方法有以下几种:1. 直接解法:对于只有一个未知数的一元线性方程,可以通过移项和化简的方式直接求解。
例如,对于方程2x + 3 = 7,我们可以通过将3移到等号右边,然后将2x = 7 - 3,最后得到x = 2。
2. 代入法:对于一个线性方程组,可以通过代入法来求解。
例如,考虑方程组2x + 3y = 7和3x + 2y = 8,我们可以通过先解其中一个方程得到y的值,然后将其代入另一个方程中求解x的值。
3. 消元法:消元法是一种常见的解线性方程组的方法。
它的基本思想是通过将方程组中的某些方程相加或相减,消去某个未知数,从而简化方程组。
例如,考虑方程组2x + 3y = 7和3x + 2y =8,我们可以通过将方程1乘以2,方程2乘以3,然后相减消去y 的系数,最后解得x的值。
二、线性方程在实际应用中的应用线性方程广泛应用于各个领域,下面将介绍几个实际应用的例子。
1. 经济学中的应用:线性方程可以用来描述供需关系、收益率等经济学中的实际问题。
例如,考虑一个简单的供求方程,供应量为常数A,需求量为Bx,其中x代表价格。
通过解这个线性方程,我们可以确定市场均衡价格,从而分析供需关系对市场的影响。
2. 物理学中的应用:线性方程可以用来描述物体的运动、力学等问题。
例如,通过解一个简单的速度与时间的方程,我们可以确定物体在不同时间的位移,从而描绘物体的运动轨迹。
3. 工程学中的应用:线性方程可以用来解决工程学中的各种实际问题,如电路分析、材料力学等。
例如,通过解一个简单的电阻电流方程,我们可以确定电路中电流的大小,从而分析电路的性能。
总结:线性方程的解法能够描述和解决各种实际问题,是数学中的重要概念。
07线性代数方程组的解法

总计∑ n (k2k) n(n21)
k1
3
除法
n1
k
n(n1)
k1
2
回 代 总 计 算 量 n(n1) 2
总 乘 除 法 共 n 3 3 n 2 1 3 n (n 3 0 ,为 9 8 9 0 )
21
三、Gauss消去法的矩阵表示
每一步消去过程相当于左乘初等变换矩阵Lk
a x a x a x a b 得
到
(1)
同
解 (1)
方
程 (1)A(3组 )x=b(1() 3)
(1)
11 1
12 2
13 3
1n
1
a x a x (2) (2)
22 2
23 3
a x(3) 33 3
a b (2) (2)
2n
2
a b (3) (3)
11 1
12 2
1n n
1
b x 22 2
b2nxn g 2
称 消 元 过 程 。 逐 次 计 算 b出 nn x xn n, x gn 1 n,, x 1 称 回 代 过 1程 0 。
一、Gauss 消去法计算过程
a a b b 统一记 → 号 (1) : , →(1)
(2) ,
2
(3)
(2)
2
1
0
1
L m 0 2
32
1
0 mn2 0
m a a
(2) (2)
i2
i2
22
i 3,4, ,n
线性规划常见题型及解法例析

品有直接限 制 因 素 的 是 资 金 和 劳 动 力,通 过 调 查,得
到这两种产品的有关数据如表 2.
资金
成本
劳动力(工资)
单位利润
单位产品所需资金/百元
月资金供应
电子琴(架) 洗衣机(台)
量/百元
30
20
6
8
5
10
300
110
试问:怎 样 确 定 这 两 种 产 品 的 月 供 应 量,才 能 使
故选:
B.
思路与方法:本 题 运 用 数 形 结 合 思 想,采 用 了 图
组作 出 可 行 域,如 图 3 所 示 .
由
图 3 可 知,△ABC 的 面 积 即 为
所求 .
易得
S梯 形OMBC =
1
×(
2+3)×2=5,
2
图3
1
S梯 形OMAC = × (
1+3)×2=4.
2
所以 S△ABC =S梯 形OMBC -S梯 形OMAC =5-4=1.
思路与方法:本 题 中 的 可 行 域 是 三 角 形,而 这 个
不规则的三角形面积很 难 直 接 求 解,于 是 将 它 看 作 梯
解法求最值,先 在 平 面 直 角 坐 标 系 中 画 出 可 行 域,然
形 OMBC 的一部 分,利 用 梯 形 OMBC 与 梯 形 OMAC
后平行移动直线 z=3x+4y 即可求出最大值 .
ï
,
且当
b≥0
b为
íy≥0, 时,恒有ax+by≤1,求以a,
ï
îx+y≤1
坐标的点 P (
a,
b)所构成的平面区域的面积 .
解析:设 z=ax +by,根 据 题 意 可 知,想 要 ax +
大学数学:线性方程组与矩阵的转换知识点+练习

大学数学:线性方程组与矩阵的转换知识点+练习知识点1. 线性方程组的定义:线性方程组由若干个线性方程组成,每个方程都是关于未知量的一次方程。
2. 线性方程组的解法:- 列主元消去法:根据系数矩阵的列主元素,通过行变换将线性方程组转化为简化行阶梯形式,从而求解未知量。
- 矩阵求逆法:根据系数矩阵的逆矩阵,将线性方程组转化为矩阵方程,然后通过求解矩阵方程得到解。
- 克拉默法则:利用克拉默法则求解线性方程组,需要先计算系数矩阵的行列式,然后通过求解若干个代数余子式得到解。
3. 线性方程组的解的性质:- 唯一解:当线性方程组有且仅有一个解时,称为唯一解。
- 无解:当线性方程组无解时,称为无解。
- 无穷多解:当线性方程组有无穷多个解时,称为无穷多解。
练题1. 求解以下线性方程组:2x + 3y = 75x - 4y = 32. 求解以下线性方程组:3x + 2y - z = 62x - 2y + 4z = 2x + y - 2z = 0答案与解析1. 答案与解析:将线性方程组转化为矩阵方程:[2 3 | 7][5 -4| 3]通过矩阵求逆法求解:[2 3 | 7] [1 -1 | -5/22][5 -4| 3] -> [5/22 -2/22 | 3/22] 得到解:x = -5/22, y = 3/22解析:通过求解系数矩阵的逆矩阵,可以得到线性方程组的解。
在此例中,解为唯一解。
2. 答案与解析:将线性方程组转化为矩阵方程:[3 2 -1 | 6][2 -2 4 | 2][1 1 -2 | 0]通过列主元消去法求解:[3 2 -1 | 6] [1 0 -1 | 4][2 -2 4 | 2] -> [0 3 1 | 2][1 1 -2 | 0] [0 0 0 | 0]得到解:x = 4, y = 2, z = 0解析:通过行变换将系数矩阵转化为简化行阶梯形式,从而可以得到线性方程组的解。
在此例中,解为唯一解。
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。
线性方程组的解法例题线性方程组的解法
线性方程组的解法例题线性方程组的解法第二章线性方程组的解法n阶线性方程组的一般形式为:a11x1,a12x2, ,a1nxn b1 ax,ax, ,ax b 2112222nn2(2.0.1)an1x1,an2x2, ,annxn bnAx b用矩阵表示为: 其中A称为系数矩阵,x称为解向量,b称为常数向量(简称方程组自由项),它们分别为:x1 b1 a11a12a1nx b aa2122a2n x 2 b 21,, Axn bn an1an2ann如果矩阵A非奇异,即A的行列式值det(A) 0,则根据克莱姆(Cramer)规则,方程组有唯一解:Di,i 1,2, ,n xi D其中D det(A),Di表示D中等i列换b后所得的行列式值。
但克莱姆规则不适用于求解线性代数方程组,因为计算工作量大得难以容忍。
实际用于求解线性代数方程组的计算方法主要有两种:一是消去法,它属于直接解法;二是迭代解法。
消去法的优点是可以预先估计计算工作量,并且根据消去法的基本原理,可以得到矩阵运算(如矩阵求逆等)的求解方法。
但是,由于实际计算过程总存在有误差,由消去法得到的结果并不是绝对精确的,存在数值计算的稳定性问题。
迭代解法的优点是简单,便于编制计算机程序。
在迭代解法中,必须考虑迭收敛速度快慢的问题。
?2.1 线性方程组的直接计算求解线性代数方程组的直接解法主要是消去法(或称消元2法)。
消去法的基本思想是通过初等行变换:将一个方程乘以某个常数,以及将两个方程相加或相减,减少方程中的未知数数目,最终使每个方程中含一个未知数,从而得到所需要的解。
2.1.1 三角形方程组的计算对下三角形方程组:a11x1 b1ax,ax b 2112222(2.1.1)an1x1,an2x2, ,annxn bn可以通过前代的方法求解:先从第1个方程求出x1,代入第2个方程求出x2,依次类推,可以逐次前代求出所有xi(i 1,2, ,n),计算公式如下:b1x1 a11i~1bi~ aij xj(2.1.2)j 13xi , i 2, 3, , n aii对上三角形方程组:a11x1,a12x2, ,a1nxn b1ax, ,ax b 2222nn2annxn bn(2.1.3)可以通过回代的方法求解:先从第n个方程求出xn,代入第n~1个方程求出xn~1,依次类推,可以逐次回代求出所有xi(i n,n~1, ,1),计算公式如下:bnxn annnbi~ aij xj(2.1.4)j i,1xi , i n~1, n~2, , 1 aii2n 前代法和回代法的计算量都是次四则运算。
线性代数方程组的解法
(2) 迭代解法:所谓迭代方法,就是构造某种 极限过程去逐步逼近方程组的解.
经典迭代法有: Jacobi 迭代法、Gauss Seidel 迭代法、 逐次超松弛(SOR)迭代法等;
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5.1.1 向量空间及相关概念和记号
1 向量的范数
设 是n维实向量空间Rn上的范数,最常用的向量
a21 x1 a22 x2 a23 x3 a24 x4 b2 ,
(1)
a31 x1 a32 x2 a33 x3 a34 x4 b3 ,
a41 x1 a42 x2 a43 x3 a44 x4 b4 .
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若 a11 0 ,则以第 i(i 2, 3,4) 个方程减去
证明 我们只证按行严格对角占优的情形,这时有
n
aij | aii |, i 1, 2,L , n
j 1 ji
假设 Ax 0有非零解x (x1, x2,L , xn ),
则存在下标1 i n,使得 xi
max 1 jn
xj
0,
考虑 Ax 0的第i 行 ai1x1 ai2x2 L ain xn 0
j 1 ji
且至少有一 i 个使不等式严格成立,则称矩阵 A 为按行对角占优矩阵。若 i 1, 2,L , n 严格不等 式均成立,则称 A 为按行严格对角占优矩阵. 类似地,可以给出矩阵 A 为按列(严格)对角
占优矩阵的定义.
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定理 5.8 若 A为严格对角占优矩阵,则 A非奇异.
此时 A ( AT A) 2
若 A Rnn 为对称阵, A ( A) 2 ( 因为 ( AT A) ( A2 ) )
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数学题中的方程组如何解答?
数学题中的方程组如何解答?一、什么是方程组方程组是由多个方程组成的集合。
在数学中,方程组是描述一个或多个未知量之间关系的重要工具。
解决方程组意味着找到满足所有方程的未知量的值。
二、解线性方程组的方法1. 直接代入法这是解决两个方程的最简单方法之一。
我们可以通过从一个方程中解出一个未知数,然后代入另一个方程中消去这个未知数,进而求解更多未知数的值。
2. 消元法消元法是解决方程组的常见方法。
通过逐步化简方程组,将未知数逐渐消去,最后获得一个只有一个未知数的方程,从而求解出未知数的值。
三、解非线性方程组的方法1. 数值方法对于复杂的非线性方程组,数值方法是一种有效的解决方案。
通过给定初始值,并利用数值计算的技巧逐步逼近方程组的解。
2. 矩阵法当遇到大型的非线性方程组时,矩阵法是一种常用的解法。
将方程组表示为矩阵形式,利用线性代数的知识,运用矩阵的逆或伪逆等方法求解方程组。
四、解方程组的应用1. 物理学领域方程组的解法在物理学中有广泛应用,例如在力学、电磁学和量子力学等领域中,方程组可以描述物体的运动、电场强度和波函数等。
2. 经济学领域经济学中的方程组解法可以用于分析市场供需关系、生产函数和成本函数等经济现象,并得出相应的经济政策建议。
3. 工程学领域在工程学中,方程组的解法可以用于计算电路中的电流、振动系统中的位移等,为工程设计和优化提供数学基础。
五、结语方程组是数学中一个重要的概念,解决方程组是数学思维和应用能力的重要体现。
通过适当选择解法和合理分析问题,我们可以解决各种复杂的方程组,探索数学背后的奥秘。
希望本文对您解答数学题中的方程组有所帮助。
初中数学知识点线性方程组的矩阵表示与解法
初中数学知识点线性方程组的矩阵表示与解法线性方程组是初中数学中一个重要的知识点,它在实际问题中有着广泛的应用。
在解决线性方程组的过程中,矩阵的表示和解法是常用的工具和方法。
下面将介绍线性方程组的矩阵表示以及一些解法。
一、线性方程组的矩阵表示线性方程组可以用矩阵表示,这样能够简化计算过程,使得问题更加清晰。
假设有一个包含m个方程和n个未知数的线性方程组,可以用如下形式表示:A · X = B其中,A是一个m行n列的矩阵,称为系数矩阵;X是一个n行1列的矩阵,称为未知数矩阵;B是一个m行1列的矩阵,称为常数矩阵。
二、线性方程组的解法解线性方程组的方法有很多种,常见的有高斯消元法、逆矩阵法和克拉默法则。
1. 高斯消元法高斯消元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一系列的行变换将系数矩阵A化为一个上三角矩阵R,进而求得未知数矩阵X的解。
具体步骤如下:(1)将方程组写成增广矩阵形式,即[A | B]。
(2)选取第一个非零元素a11为主元素,将第1行整行乘以1/a11,使主元素成为1。
(3)利用第一个方程的倍数和减去其他方程的相应倍数,使得第1列的其他元素变为0。
(4)选取第2列第2个非零元素a22为主元素,重复步骤(2)和(3),依此类推,直到完成将A化为上三角矩阵R。
(5)通过回代法求解未知数矩阵X。
2. 逆矩阵法逆矩阵法是利用矩阵的逆来求解线性方程组的方法。
当系数矩阵A可逆时,可以通过以下公式求解未知数矩阵X:X = A⁻¹ · B其中,A⁻¹表示矩阵A的逆矩阵。
但需要注意的是,当系数矩阵A不可逆时,逆矩阵法无法使用。
3. 克拉默法则克拉默法则是一种利用行列式求解线性方程组的方法。
对于一个n个未知数的线性方程组,如果系数矩阵A的行列式不等于0,则可以通过以下公式求解未知数矩阵X:Xi = |Ai| / |A|其中,Xi表示未知数矩阵X的第i个元素;|Ai|表示将第i列的元素替换为常数矩阵B后,系数矩阵A的行列式;|A|表示系数矩阵A本身的行列式。
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线性方程组解题方法技巧与题型归纳 题型一 线性方程组解的基本概念 【例题1】如果α1、α2是方程组1231312332312104xxaxxxxaxx的两个不同的解向量,则a的取值如何 解: 因为α1、α2是方程组的两个不同的解向量,故方程组有无穷多解,r(A)= r(Ab)<3, 对增广矩阵进行初等行变换: 21131132031022352104002314510aaaaaaa 易见仅当a=-2时,r(A)= r(Ab)=2<3, 故知a=-2。 【例题2】设A是秩为3的5×4矩阵, α1、α2、 α3是非齐次线性方程组Ax=b的三个不同的解,若α1+α2+2α3=(2,0,0,0)T, 3α1+α2= (2,4,6,8)T,求方程组Ax=b的通解。 解:因为r(A)= 3,所以齐次线性方程组Ax=0的基础解系由4- r(A)= 1个向量构成, 又因为(α1+α2+2α3)-(3α1+α2) =2(α3-α1)=(0,-4,-6,-8)T, 是Ax=0的解, 即其基础解系可以是(0,2,3,4)T, 由A (α1+α2+2α3)=Aα1+Aα2+2Aα3=4b知1/4 (α1+α2+2α3)是Ax=b的一个解,
故Ax=b的通解是1,0,0,00,2,3,42TTk 【例题3】已知ξ1=(-9,1,2,11)T,ξ2=(1,- 5,13,0)T,ξ3=(-7,-9,24,11)T是方程组1223441122344123443
2332494xaxxaxdxbxxbxxxxcxd
的三个解,求此方程组的通解。
分析:求Ax=b的通解关键是求Ax=0的基础解系,判断r(A)的秩。 解:A是3×4矩阵, r(A)≤3,由于A中第2,3两行不成比例,故r(A)≥2,又因为 η1=ξ1-ξ2=(-10,6,-11,11)T, η2=ξ2-ξ3= (8,4,-11,-11)T是Ax=0的两个线性无关的解向量, 于是4- r(A)≥2,因此r(A)=2,所以ξ1+k1η1+k2η2是通解。 总结: 不要花时间去求方程组,太繁琐,由于ξ1-ξ2,ξ1-ξ3或ξ3-ξ1,ξ3-ξ2等都可以构成齐次线性方程组的基础解系,ξ1,ξ2,ξ3都是特解,此类题答案不唯一。 题型2 线性方程组求解 【例题4】矩阵B 12100120100011012320的各行向量都是方程组123451234523451234503230226054330xxxxxxxxxxxxxxxxxxx的解向量,问这四个行向量能否构成上方程组的基础解系若不能,这4个行向量是多了还是少了若多了如何去掉,少了如何补充
解:将方程组的系数矩阵A化为行最简形阵11111110115321130122601226000005433100000AA r(A)=2,n=5,因而一个基础解系含有3个解向量 α1=(1,-2,1,0,0)T, α2=(1,-2,0,1,0)T, α3=(5,-6,0,0,1)T, B矩阵的r3=r1-r2,r4=3r1-2r2, B中线性无关的行向量只有1,2行,故B中4个行向量不能构成基础解系,需增补α3。
题型3 含参数的线性方程组解的讨论 1.参数取哪些值时使r(A)≠r(Ab),方程组无解; 2.参数取哪些值时使r(A)=r(Ab),方程组有解,继续讨论 (1)参数取哪些值时使r(A)=r(Ab)<n,方程组有无穷多解; (2)参数取哪些值时使r(A)=r(Ab)=n,方程组有唯一解。 一、当方程个数与未知量个数不等的线性方程组,只能用初等行变换求解; 二、当方程个数与未知量个数相等的线性方程组,用下面两种方法求解: 1.初等行变换法 2.系数行列式法,系数行列式不等于0时有唯一解,可用克莱姆法则求之;系数行列式为0时,用初等行变换进行讨论。
【例题5】设线性方程组23112131231222322313233323142434xaxaxaxaxaxaxaxaxaxaxaxa (1) 证明:若a1,a2,a3,a4两两不相等,则线性方程组无解; (2)设a1= a3 =k,a2=a4=-k(k≠0),且已知β1=(-1,1,1)T,β2=(1,1,-1)T是该方程组 的两个解,写出该方程组的通解。 解(1)(Ab)对应的行列式是范德蒙行列式,故r(Ab)=4,r(A)=3,所以方程组无解。
(2)当a1=a3=k,a2=a4=-k时,原方程组化为2312323123xkxkxkxkxkxk 系数矩阵与增广矩阵的秩均为2,β2-β1=(-2,0,2)T,是对应导出组的非零解,即为其基础解系,故非齐次组的通解为 X=c(β2-β1)+β1。(c为任意常数。) 题型4 线性方程组的公共解、同解问题
情况1.已知两具体齐次线性方程组,求其非零公共解:将其联立,则联立方程组0AxB的所有非零解,即为所求。 【例题6】设如下四元齐次方程组(Ⅰ)与(Ⅱ) ,求: (1)方程组(Ⅰ)与(Ⅱ)的基础解系; (2)方程组(Ⅰ)与(Ⅱ)的公共解。
12312
24234
00:;()00xxxxxxxxxx
ⅠⅡ
解:(1)(Ⅰ)的基础解系为α1=(-1,1,0,1)T,α2=(0,0,1,0)T; 同样得(Ⅱ)基础解系为α3=(1,1,0,-1)T,α4=(-1,0,1,1)T
(2)将方程组Ⅰ和 Ⅱ联立组成新方程组Ⅲ:12241232340000xxxxxxxxxx
将其系数矩阵进行初等行变换11001001010101011110001201110000 得Ⅲ的基础解系为(-1,1,2,1)T 于是方程组Ⅰ与Ⅱ的公共解为 X=k(-1,1,2,1)T, k取全体实数。 情况2 . 仅已知两齐次线性方程组的通解,求其非零公共解:令两通解相等,求出通解中任意常数满足的关系式,即可求得非零公共解,简言之,两通解相等的非零解即为所求的非零公共解。 【例题7】已知齐次线性方程组Ⅰ与Ⅱ的基础解系分别是 α1=(1,2,5,7)T,α2=(3,-1,1,7)T,α3=(2,3,4,20)T, Β1=(1,4,7,1)T, β2=(1,-3,-4,2) T。 求方程组Ⅰ与Ⅱ的公共解。 解;显然方程组Ⅰ与Ⅱ的通解分别为k1α1+k2α2+k3α3与λ1β1+λ2β2,
令其相等得到 k1α1+k2α2+k3α3=λ1β1+λ2β2 即123121231212312123123202343054740772020kkkkkkkkkkkk 31000
1413211421343010075147400100772012100012A
于是(k1,k2,k3,λ1,λ2)T=t(-3/14,4/7,0,1/2,1)T 即k1=-3t/14, k2=4t/7, k3=0 ,λ1=t/2,λ2=t 于是可得λ1,λ2的关系为λ1=t/2=λ2/2,将此关系式代入通解即为所求的公共解为 λ1β1+λ2β2 =(λ2/2) β1+λ2β2 = (λ2/2) (β1+2β2 )= (λ2/2) (3,-2 ,-1,5)T,=λ (3,-2 ,-1,5)T,其中λ = λ2/2为任意实数。 情况3 已知一齐次方程组的通解及另一具体方程组,求其非零公共解:常将通解代入另一方程组,求出通解中任意常数满足的关系,即求出通解中独立的任意常数,再代回通解,即得所求的非零公共解。 简言之:已知的通解中满足另一具体方程组的非零解即为所求的非零公共解。
题型5 与AB=0有关的问题 已知矩阵A,求矩阵B 使AB=0,此类问题常将B按列分块,B=(b1,b2,….bn),将列向量bi视为Ax=o的解向量,因而可以利用Ax=o的一些解或一个基础解系充当所求矩阵B的部分列向量, B的其余列向量可取为零向量
【例题8】设22139528A,求一个4×2矩阵B使 AB=0,且r(B)=2. 解:由AB=0知,B的列向量均为Ax=o的解向量。显然r(A)=2,未知量的个数是4,因而Ax=o的基础解系含有2个解向量,于是如果求出Ax=o的基础解系,以其为列向量作矩阵即得所求的矩阵B。 为此对A进行初等行变换得2213510295288011A 基础解系α1=(1,5,8,0)T,α2=(0,2,1,1)T 令B=(α1,α2) ,则B即为所求。 题型6 已知基础解系反求其齐次线性方程组 法1:解方程组法 (1)以所给的基础解系为行向量做矩阵B, (2)解Bx=0,求出其基础解系; (3)以(2)中所得基础解系中的向量为行向量作矩阵,该矩阵即为所求的一个矩阵A. 法2:初等行变换法 以所给的线性无关的向量作为行向量组成一矩阵B,用初等行变换将此矩阵化为行最简形矩阵,再写出Bx=0的一个基础解系,以这些基础解系为行向量组成的矩阵,就是所求的齐次线性方程组的一个系数矩阵A,从而求出了所求的一个齐次线性方程组Ax=0. 【例题9】 写出一个以122,3,1,02,4,0,1TTXcc为通解的齐次线性方程组。
解:法1.令α1=(2,-3,1,0)T,α2=(-2,4,0,1)T,以α1T α2T为行向量作矩阵1223102401TtB, 只需写出Bx=0的一个基础解系β1=(1,0,-2,2)T,β2=(0,1,3,-4)T,则所求齐次线性方程组的系数矩阵为12
10220134TTA
,
所求的一个齐次线性方程组为Ax=0, 即134234220340xxxxxx
法2 把所给通解改写为3411223412133132424422223434xxxccxxxcccxxcxcxcxx令 由上式易知所求方程组有两个自由未知数X3和x4和两个独立变量x1,x2,且对应的方程组为1342342234xxxxxx 即134234