线性代数——线性方程组

文章目录

  • 版权声明
  • 补充知识
    • 求和公式的性质
    • 常用希腊字符读音
  • 线性方程组
  • 有解判定定理
  • 齐次线性方程组的基础解系
  • 非齐次线性方程组解的结构

版权声明

本文大部分内容皆来自李永乐老师考研教材和视频课。

补充知识

求和公式的性质

  • ∑ i = 1 n k a i = k ∑ i = 1 n a i \sum_{i=1}^nka_i=k\sum_{i=1}^na_i i=1nkai=ki=1nai
  • ∑ i = 1 n ( a i + b i ) = ∑ i = 1 n a i + ∑ i = 1 n b i \sum_{i=1}^n(a_i+b_i)=\sum_{i=1}^na_i+\sum_{i=1}^nb_i i=1n(ai+bi)=i=1nai+i=1nbi
  • ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n a i j = ∑ j = 1 n ∑ i = 1 m a i j \sum_{i=1}^m\sum_{j=1}^na_{ij}=\sum_{j=1}^n\sum_{i=1}^ma_{ij} i=1mj=1naij=j=1ni=1maij

常用希腊字符读音

  • α \alpha α:/ælfə/
  • β \beta β:/betə/
  • Γ \Gamma Γ γ \gamma γ:/gama/
  • Δ \Delta Δ δ \delta δ:/deltə/
  • ε \varepsilon ε:/epsilon/
  • υ \upsilon υ:/apsilon/
  • θ \theta θ:/θitə/
  • π \pi π:/paɪ/
  • η \eta η:/ita/
  • Λ \Lambda Λ λ \lambda λ:/læmdə/
  • μ \mu μ:/mju/
  • ξ \xi ξ:/ksi/
  • Σ \Sigma Σ σ \sigma σ:/sigmə/
  • τ \tau τ:/taʊ/
  • Φ \varPhi Φ φ \varphi φ:/faɪ/
  • ψ \psi ψ:/psi/
  • Ω \Omega Ω ω \omega ω:/omiga/
  • ρ \rho ρ:/ru:/

线性方程组

方程组
{ a 11 x 1 + a 12 x 2 + ⋯ + a 1 n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + ⋯ + a 2 n x n = b 2 … a m 1 x 1 + a m 2 x 2 + ⋯ + a m n x n = b m ① \tag*{①} \begin{cases} a_{11}x_{1}+a_{12}x_2+\dots+a_{1n}x_n=b_1\\ a_{21}x_{1}+a_{22}x_2+\dots+a_{2n}x_n=b_2\\ \dots\\ a_{m1}x_{1}+a_{m2}x_2+\dots+a_{mn}x_n=b_m\\ \end{cases} a11x1+a12x2++a1nxn=b1a21x1+a22x2++a2nxn=b2am1x1+am2x2++amnxn=bm
称为 n n n个未知数 m m m个方程的非齐次线性方程组,如果 b i = 0 ( ∀ i = 1 , 2 , … , m ) b_i=0(\forall i=1,2,\dots,m) bi=0(i=1,2,,m),则方程组
{ a 11 x 1 + a 12 x 2 + ⋯ + a 1 n x n = 0 a 21 x 1 + a 22 x 2 + ⋯ + a 2 n x n = 0 … a m 1 x 1 + a m 2 x 2 + ⋯ + a m n x n = 0 ② \tag*{②} \begin{cases} a_{11}x_{1}+a_{12}x_2+\dots+a_{1n}x_n=0\\ a_{21}x_{1}+a_{22}x_2+\dots+a_{2n}x_n=0\\ \dots\\ a_{m1}x_{1}+a_{m2}x_2+\dots+a_{mn}x_n=0\\ \end{cases} a11x1+a12x2++a1nxn=0a21x1+a22x2++a2nxn=0am1x1+am2x2++amnxn=0
称为齐次线性方程组,他是方程组①的导出组。若用一组数 c 1 , c 2 , … , c n c_1,c_2,\dots,c_n c1,c2,,cn分别代替①中的 x 1 , x 2 , … , x n x_1,x_2,\dots,x_n x1,x2,,xn,使①中 m m m个等式都成立,则称有序组 c 1 , c 2 , … , c n c_1,c_2,\dots,c_n c1,c2,,cn是①的一组解,解方程就是要找出方程组的全部解。如果①和②有相同的解集合,则称他们是同解方程组。方程组①的全体系数和常数项构成的矩阵
A ˉ = [ a 11 a 12 … a 1 n b 1 a 21 a 22 … a 2 n b 2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ a m 1 a m 2 … a m n b m ] \bar{A}= \begin{bmatrix} a_{11}&a_{12}&\dots&a_{1n}&b_1\\ a_{21}&a_{22}&\dots&a_{2n}&b_2\\ \vdots&\vdots&&\vdots&\vdots\\ a_{m1}&a_{m2}&\dots&a_{mn}&b_m\\ \end{bmatrix} Aˉ= a11a21am1a12a22am2a1na2namnb1b2bm
称为①的增广矩阵。由全体系数组成的矩阵
A = [ a 11 a 12 … a 1 n a 21 a 22 … a 2 n ⋮ ⋮ ⋮ a m 1 a m 2 … a m n ] A= \begin{bmatrix} a_{11}&a_{12}&\dots&a_{1n}\\ a_{21}&a_{22}&\dots&a_{2n}\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{m1}&a_{m2}&\dots&a_{mn}\\ \end{bmatrix} A= a11a21am1a12a22am2a1na2namn
称为①的系数矩阵。方程组①和②可以分别表示为:
A x = b ① \tag*{①}Ax=b Ax=b
A x = 0 ② \tag*{②}Ax=0 Ax=0
其中 x = ( x 1 , x 2 , … , x n ) T , b = ( b 1 , b 2 , … , b m ) T x=(x_1,x_2,\dots,x_n)^T,b=(b_1,b_2,\dots,b_m)^T x=(x1,x2,,xn)T,b=(b1,b2,,bm)T

有解判定定理

如果对 A ˉ \bar{A} Aˉ进行初等变换,得到行阶梯矩阵(这个过程叫做正向消元
A ˉ = [ a 11 a 12 … a 1 n b 1 a 22 … a 2 n b 2 ⋱ ⋮ ⋮ 0 a r n b r 0 b r + 1 ⋮ ⋮ 0 0 ] \bar{A}= \begin{bmatrix} a_{11}&a_{12}&\dots&a_{1n}&b_1\\ &a_{22}&\dots&a_{2n}&b_2\\ &&\ddots&\vdots&\vdots\\ &&0&a_{rn}&b_r\\ &&&0&b_{r+1}\\ &&&\vdots&\vdots\\ &&&0&0 \end{bmatrix} Aˉ= a11a12a220a1na2narn00b1b2brbr+10
接着由下往上将化简后的矩阵加入未知数,即可得出线性方程的解(这个过程叫做反向求解),那么:

  • 如果 b r + 1 ≠ 0 b_{r+1}\neq0 br+1=0,则方程组①无解;
  • 如果 b r + 1 = 0 b_{r+1}=0 br+1=0,则方程组①有解,当 r = n r=n r=n时有唯一解;当 r < n r<n r<n时有无穷多解。

即:

  • 方程组①有解的充要条件是 r ( A ) = r ( A ˉ ) r(A)=r(\bar{A}) r(A)=r(Aˉ)
    • r ( A ) = r ( A ˉ ) = n r(A)=r(\bar{A})=n r(A)=r(Aˉ)=n,则方程组有唯一解;
    • r ( A ) = r ( A ˉ ) < n r(A)=r(\bar{A})<n r(A)=r(Aˉ)<n,则方程组有无穷多解;
  • 方程组①无解 ⇔ r ( A ) + 1 = r ( A ˉ ) ⇔ b \Leftrightarrow r(A)+1=r(\bar{A})\Leftrightarrow b r(A)+1=r(Aˉ)b不能由 A A A的列向量线性表示。

同理,如果对 A A A进行初等变换,得到行阶梯矩阵
A = [ a 11 a 12 … a 1 n a 22 … a 2 n ⋱ ⋮ 0 a r n 0 ⋮ 0 ] A= \begin{bmatrix} a_{11}&a_{12}&\dots&a_{1n}\\ &a_{22}&\dots&a_{2n}\\ &&\ddots&\vdots\\ &&0&a_{rn}\\ &&&0\\ &&&\vdots\\ &&&0 \end{bmatrix} A= a11a12a220a1na2narn00
那么:

  • 如果 a r n ≠ 0 a_{rn}\neq0 arn=0,则方程组②只有零解;
  • 如果 a r n = 0 a_{rn}=0 arn=0,则方程组②有解,且有无穷多解。

即:方程组②有非零解 ⇔ r ( A ) < n ⇔ A \Leftrightarrow r(A)<n\Leftrightarrow A r(A)<nA的列向量线性相关。

齐次线性方程组的基础解系

如果向量组 η 1 , η 2 , … , η t \eta_1,\eta_2,\dots,\eta_t η1,η2,,ηt满足:

  • η 1 , η 2 , … , η t \eta_1,\eta_2,\dots,\eta_t η1,η2,,ηt是②的解;
  • η 1 , η 2 , … , η t \eta_1,\eta_2,\dots,\eta_t η1,η2,,ηt线性无关;
  • ②的任意一个解都能由 η 1 , η 2 , … , η t \eta_1,\eta_2,\dots,\eta_t η1,η2,,ηt线性表处。

则称 η 1 , η 2 , … , η t \eta_1,\eta_2,\dots,\eta_t η1,η2,,ηt为齐次线性方程组②的基础解系,那么对任意常数 c 1 , c 2 , … , c t c_1,c_2,\dots,c_t c1,c2,,ct
c 1 η 1 + c 2 η 2 + ⋯ + c t η t c_1\eta_1+c_2\eta_2+\dots+c_t\eta_t c1η1+c2η2++ctηt
是齐次方程组②的通解。齐次线性方程组解的性质如下:

  • 如果 η 1 , η 2 \eta_1,\eta_2 η1,η2是方程组②的两个解,那么其线性组合仍是②的解。
    证明:
    ∵ A η 1 = 0 , A η 2 = 0 ∴ A ( k η 1 + l η 2 ) = k A η 1 + l A η 2 = 0 \because A\eta_1=0,A\eta_2=0\\ \therefore A(k\eta_1+l\eta_2)=kA\eta_1+lA\eta_2=0 Aη1=0,Aη2=0A(kη1+lη2)=kAη1+lAη2=0
  • r ( A ) = r < n r(A)=r<n r(A)=r<n,则②有 n − r n-r nr个线性无关的解,且②的任何一个解都可这由 n − r n-r nr个线性无关的解线性表示。
    证明:设 A A A的前 r r r个列向量线性无关,对 A A A进行初等变换化为行阶梯矩阵:
    A = [ 1 0 … a 1 r + 1 … a 1 n 1 … a 2 r + 1 … a 2 n ⋱ ⋮ ⋮ ⋮ a r r + 1 … a r n 0 … 0 0 … 0 ] A= \begin{bmatrix} 1&0&\dots&a_{1r+1}&\dots&a_{1n}\\ &1&\dots&a_{2r+1}&\dots&a_{2n}\\ &&\ddots&\vdots&\vdots&\vdots\\ &&&a_{rr+1}&\dots&a_{rn}\\ &&&0&\dots&0\\ &&&0&\dots&0\\ \end{bmatrix} A= 101a1r+1a2r+1arr+100a1na2narn00
    那么可得方程组:
    { x 1 = c 1 r + 1 x r + 1 − ⋯ − c 1 n x n x 2 = c 2 r + 1 x r + 1 − ⋯ − c 2 n x n … x r = c r r + 1 x r r + 1 − ⋯ − c r n x n \begin{cases} x_1=c_{1r+1}x_{r+1}-\dots-c_{1n}x_n\\ x_2=c_{2r+1}x_{r+1}-\dots-c_{2n}x_n\\ \dots\\ x_r=c_{rr+1}x_{rr+1}-\dots-c_{rn}x_n \end{cases} x1=c1r+1xr+1c1nxnx2=c2r+1xr+1c2nxnxr=crr+1xrr+1crnxn

    [ x r + 1 x r + 2 ⋮ x n ] \begin{bmatrix} x_{r+1}\\ x_{r+2}\\ \vdots\\ x_{n} \end{bmatrix} xr+1xr+2xn
    分别是
    [ 1 0 ⋮ 0 ] [ 0 1 ⋮ 0 ] … [ 0 0 ⋮ 1 ] \begin{bmatrix} 1\\ 0\\ \vdots\\ 0 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} 0\\ 1\\ \vdots\\ 0 \end{bmatrix} \dots \begin{bmatrix} 0\\ 0\\ \vdots\\ 1 \end{bmatrix} 100 010 001
    代入方程组得②的 n − r n-r nr个解:
    η 1 = [ − c 1 r + 1 ⋮ − c r r + 1 1 0 ⋮ 0 ] η 2 = [ − c 1 r + 2 ⋮ − c r r + 2 0 1 ⋮ 0 ] … η n − r = [ − c 1 n ⋮ − c r n 0 0 ⋮ 1 ] \eta_1=\begin{bmatrix} -c_{1r+1}\\ \vdots\\ -c_{rr+1}\\ 1\\ 0\\ \vdots\\ 0 \end{bmatrix} \eta_2=\begin{bmatrix} -c_{1r+2}\\ \vdots\\ -c_{rr+2}\\ 0\\ 1\\ \vdots\\ 0 \end{bmatrix} \dots \eta_{n-r}=\begin{bmatrix} -c_{1n}\\ \vdots\\ -c_{rn}\\ 0\\ 0\\ \vdots\\ 1 \end{bmatrix} η1= c1r+1crr+1100 η2= c1r+2crr+2010 ηnr= c1ncrn001
    因为 ( 1 , 0 , … , 0 ) T , ( 0 , 1 , … , 0 ) T , ( 0 , 0 , … , 1 ) T (1,0,\dots,0)^T,(0,1,\dots,0)^T,(0,0,\dots,1)^T (1,0,,0)T,(0,1,,0)T,(0,0,,1)T线性无关,所以 η 1 , η 2 , … , η n − r \eta_1,\eta_2,\dots,\eta_{n-r} η1,η2,,ηnr线性无关。设 η = ( d 1 , d 2 , … , d n ) T \eta=(d_1,d_2,\dots,d_n)^T η=(d1,d2,,dn)T是②的任一解,则:
    γ = d r + 1 η 1 + d r + 2 η 2 + ⋯ + d n η n − r − η = ( l 1 , l 2 , … . l r , 0 , 0 , … , 0 ) T \gamma=d_{r+1}\eta_1+d_{r+2}\eta_2+\dots+d_n\eta_{n-r}-\eta=(l_1,l_2,\dots.l_r,0,0,\dots,0)^T γ=dr+1η1+dr+2η2++dnηnrη=(l1,l2,.lr,0,0,,0)T
    必为②的一个解,带入②得:
    l 1 = 0 , l 2 = 0 , … , l r = 0 l_1=0,l_2=0,\dots,l_r=0 l1=0,l2=0,,lr=0
    γ = 0 \gamma=0 γ=0,所以
    η = d r + 1 η 1 + d r + 2 η 2 + ⋯ + d n η n − r \eta=d_{r+1}\eta_1+d_{r+2}\eta_2+\dots+d_n\eta_{n-r} η=dr+1η1+dr+2η2++dnηnr
    因此②的任何一个解都可这由 n − r n-r nr个线性无关的解线性表示。

非齐次线性方程组解的结构

对方程组①,若 r ( A ) = r ( A ˉ ) = r r(A)=r(\bar{A})=r r(A)=r(Aˉ)=r,且已知 η 1 , η 2 , … , η n − r \eta_1,\eta_2,\dots,\eta_{n-r} η1,η2,,ηnr是②的基础解系, ξ 0 \xi_0 ξ0是①的某个已知解,则①的通解为:
ξ 0 + c 1 η 1 + c 2 η 2 + ⋯ + c n − r η n − r \xi_0+c_1\eta_1+c_2\eta_2+\dots+c_{n-r}\eta_{n-r} ξ0+c1η1+c2η2++cnrηnr
其中 c 1 , c 2 , … , c n − r c_1,c_2,\dots,c_{n-r} c1,c2,,cnr为任意常数。非齐次线性方程组解的性质如下:

  • 如果 α , β \alpha,\beta α,β是①的两个解,那么 α − β \alpha-\beta αβ是②的解。
    证明:
    ∵ A α = b , A β = b ∴ A ( α − β ) = 0 \because A\alpha=b,A\beta=b\\ \therefore A(\alpha-\beta)=0 Aα=b,Aβ=bA(αβ)=0
  • 如果 α \alpha α是①的解, η \eta η是②的解,则 α + η \alpha+\eta α+η是①的解。
    证明:
    ∵ A α = b , A η = 0 ∴ A ( α + k η ) = A α + k A η = b + 0 = b \because A\alpha=b,A\eta=0\\ \therefore A(\alpha+k\eta)=A\alpha+kA\eta=b+0=b Aα=b,Aη=0A(α+kη)=Aα+kAη=b+0=b

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