文章目录
- 1. 习题1
- 2. 习题2
- 2.1 小题1
- 2.2 小题2
- 3. 习题3
- 3.1 小题
- 3.2 小题
1. 习题1
假设我们有三个向量 U , V , W U,V,W U,V,W是 R 7 R^7 R7空间内的非零向量。由U,V,W三个向量生成的属于 R 7 R^7 R7的子空间维度多少?
- 因为U,V,W是非零向量,所以子空间最小可以生成1维子空间,因为U,V,W有三个向量,所以最多可以生成3维的子空间,所以子空间维度范围为1,2,3;
2. 习题2
2.1 小题1
假设有一个矩阵U是5行3列,并且矩阵U的秩为3,那么矩阵U的零空间的秩多少?
U X = 0 (1) UX=0\tag{1} UX=0(1)
R a n k ( N ( U ) ) = N − R a n k ( U ) = 3 − 3 = 0 (2) Rank(N(U))=N-Rank(U)=3-3=0\tag{2} Rank(N(U))=N−Rank(U)=3−3=0(2)
所以可得矩阵U的解只有零向量。
2.2 小题2
假设矩阵B由两个向量,U,2U通过行累加而成,假设Rank(U)=3那矩阵B的秩为多少?,矩阵B的最简形是多少?
B = [ U 2 U ] (3) B=\begin{bmatrix}U\\\\2U\end{bmatrix}\tag{3} B= U2U (3)
- 矩阵B的最简型C可以表示如下:可以通过行消元方法
C = [ U 2 U ] = [ U 0 ] , R a n k ( C ) = R a n k ( U ) = 3 (4) C=\begin{bmatrix}U\\\\2U\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}U\\\\0\end{bmatrix},Rank(C)=Rank(U)=3\tag{4} C= U2U = U0 ,Rank(C)=Rank(U)=3(4)
假设矩阵D由四个向量,U,U,U,0累加而成,假设Rank(U)=3那矩阵D的秩为多少?,矩阵D的最简形是多少?
D = [ U U U 0 ] (5) D=\begin{bmatrix}U&U\\\\U&0\end{bmatrix}\tag{5} D= UUU0 (5) - 矩阵D的最简型E可以表示如下:可以通过行消元方法,矩阵E为10行6列,m=10,n=6
E = [ U U U 0 ] = [ U 0 0 U ] , R a n k ( D ) = 2 R a n k ( U ) = 2 ∗ 3 = 6 (6) E=\begin{bmatrix}U&U\\\\U&0\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}U&0\\\\0&U\end{bmatrix},Rank(D)=2Rank(U)=2*3=6\tag{6} E= UUU0 = U00U ,Rank(D)=2Rank(U)=2∗3=6(6) - 那么 E T E^T ET的零空间的秩为多少?
R a n k ( N ( E ) ) = 6 − 6 = 0 ; R a n k ( N ( E T ) ) = 10 − 6 = 4 ; Rank(N(E))=6-6=0;Rank(N(E^T))=10-6=4; Rank(N(E))=6−6=0;Rank(N(ET))=10−6=4;
3. 习题3
3.1 小题
假设我们有矩阵A,已知如下信息:
A X = [ 2 4 2 ] , X = [ 2 0 0 ] + c [ 1 1 0 ] + d [ 0 0 1 ] , c ∈ R , d ∈ R (7) AX=\begin{bmatrix}2\\\\4\\\\2\end{bmatrix},X=\begin{bmatrix}2\\\\0\\\\0\end{bmatrix}+c\begin{bmatrix}1\\\\1\\\\0\end{bmatrix}+d\begin{bmatrix}0\\\\0\\\\1\end{bmatrix},c\in R,d\in R\tag{7} AX= 242 ,X= 200 +c 110 +d 001 ,c∈R,d∈R(7)
- 矩阵A的行空间的维数多少?
有X的通解可以看出来,因为有c,d,所以可得得到:Rank (N(A)) = 2; A 是由X组合而成,那么A为3行3列,所以矩阵A的行空间的维数为 n-2=1 ; - 我们令 c = 0,d = 0 可得如下 X = [ 2 , 0 , 0 ] T X=[2,0,0]^T X=[2,0,0]T,那么A的第一列乘以 X = [ 2 , 0 , 0 ] T X=[2,0,0]^T X=[2,0,0]T得到了 Y = [ 2 , 4 , 2 ] T Y=[2,4,2]^T Y=[2,4,2]T那么我们可以得到A的第一列为
c o l u m 1 = [ 1 2 1 ] (8) colum1=\begin{bmatrix}1\\\\2\\\\1\end{bmatrix}\tag{8} colum1= 121 (8) - 我们发现一个问题,AX=0的X 解为 x 1 = [ 0 , 0 , 1 ] T x_1=[0,0,1]^T x1=[0,0,1]T
A [ 0 0 1 ] = [ 0 0 0 ] (9) A\begin{bmatrix}0\\\\0\\\\1\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}0\\\\0\\\\0\end{bmatrix}\tag{9} A 001 = 000 (9) - 那么可得到第3列结果如下:
c o l u m 3 = [ 0 0 0 ] (10) colum3=\begin{bmatrix}0\\\\0\\\\0\end{bmatrix}\tag{10} colum3= 000 (10) - 我们发现第二个问题,AX=0的X 解为 x 2 = [ 1 , 1 , 0 ] T x_2=[1,1,0]^T x2=[1,1,0]T
A [ 1 1 0 ] = [ 0 0 0 ] (11) A\begin{bmatrix}1\\\\1\\\\0\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}0\\\\0\\\\0\end{bmatrix}\tag{11} A 110 = 000 (11)
也就是所第1列和第2列的和为0,现在我们已知第1列,那么可得第2列结果如下:
c o l u m 2 = [ − 1 − 2 − 1 ] (12) colum2=\begin{bmatrix}-1\\\\-2\\\\-1\end{bmatrix}\tag{12} colum2= −1−2−1 (12) - 综上所述,矩阵A表示如下:
A = [ 1 − 1 0 2 − 2 0 1 − 1 0 ] (13) A=\begin{bmatrix}1&-1&0\\\\2&-2&0\\\\1&-1&0\end{bmatrix}\tag{13} A= 121−1−2−1000 (13)
3.2 小题
当向量b为何值的时候,AX=b有解?,首先我们来看看AX的含义,对于矩阵A来说,我们右乘了一个矩阵X,根据矩阵左乘行变换,右乘列变换的法则,我们明白了,b应该是在由矩阵A的列向量进行线性组合,所以如果想要AX=b有解,就是需要b在A的列空间内。
- 我们可以看到,Colum1 和Colum2线性相关,所以b想在A的列空间中,那么必须满足如下条件:
b = k 1 [ 1 2 1 ] (14) b=k_1\begin{bmatrix}1\\\\2\\\\1\end{bmatrix}\tag{14} b=k1 121 (14)