方程组是什么【】

方程组的基础解系

A是nxn的矩阵,方程组Ax的基础解系

  • 基础解系个数为:n-r(A)
  • 其中一个基础解系为 α\alpha ,则有 AαA\alpha =0
  • n-r(A)个基础解析之间线性无关
    • α+β\alpha+\beta=0,则αβ\alpha\beta相关;αβ\alpha,\beta不能同时是基础解系

线性表出

向量:α1α2...αn\alpha _{1},\alpha _{2},...,\alpha _{n}
向量:β\beta
A=(α1α2...αn)A=(\alpha _{1},\alpha _{2},...,\alpha _{n})
Ax=(α1x1α2x2...αnxn)Ax=(\alpha _{1}x_{1},\alpha _{2}x_{2},...,\alpha _{n}x_{n})
则有:

βα1α2...αn线Ax=βR(A)=R(Aβ)\beta可由\alpha _{1},\alpha _{2},...,\alpha _{n}线性表出\Leftrightarrow Ax=\beta 有解\Leftrightarrow R(A)=R(A\vdots \beta)
βα1α2...αn线Ax=βR(A)=R(Aβ)\beta可由唯一一组\alpha _{1},\alpha _{2},...,\alpha _{n}线性表出\Leftrightarrow Ax=\beta 有唯一解\Leftrightarrow R(A)=R(A\vdots \beta)
βα1α2...αn线Ax=βR(A)<R(Aβ)\beta不能由\alpha _{1},\alpha _{2},...,\alpha _{n}线性表出\Leftrightarrow Ax=\beta 无解\Leftrightarrow R(A)<R(A\vdots \beta)

线性相关性

α1α2...αnAx=0R(A)<n\alpha _{1},\alpha _{2},...,\alpha _{n}相关\Leftrightarrow Ax=0有非零解\Leftrightarrow R(A)<n
α1α2...αnAx=0R(A)=n\alpha _{1},\alpha _{2},...,\alpha _{n}无关\Leftrightarrow Ax=0只有零解\Leftrightarrow R(A)=n
α1α2线α1α2线\alpha _{1},\alpha _{2}线性相关\Leftrightarrow \alpha _{1},\alpha _{2}共线
α1α2线α1α2线\alpha _{1},\alpha _{2}线性无关\Leftrightarrow \alpha _{1},\alpha _{2}不共线
α1α2α3线α1α2α3\alpha _{1},\alpha _{2},\alpha _{3}线性相关\Leftrightarrow \alpha _{1},\alpha _{2},\alpha _{3}共面

α1α2α3\alpha _{1},\alpha _{2},\alpha _{3}共面

  • α1\alpha _{1}α2\alpha _{2}α3\alpha _{3}共线。
  • α1\alpha _{1}k1α2+k2α3k_{1}\alpha _{2}+k_{2}\alpha _{3}共线(k1k2k_{1}、k_{2}为常数)。

α1α2α3线α1α2α3\alpha _{1},\alpha _{2},\alpha _{3}线性无关\Leftrightarrow \alpha _{1},\alpha _{2},\alpha _{3}异面

线性子空间

线性子空间(又称向量子空间,简称子空间)是线性空间中部分向量组成的线性空间。设W是域P上的线性空间V的一个非空子集合,若对于V中的加法及域P与V的纯量乘法构成域P上的一个线性空间,则称W为V的线性子空间。

二维空间的子空间:

  • 1、二维空间R2R^{2}本身
  • 2、过原点的直线L
  • 3、原点

三维空间的子空间:

  • 1、三维空间R3R^{3}本身
  • 2、过原点的平面P
  • 3、过原点的直线L
  • 4、原点

方程组的解

齐次线性方程组:Ax=0
Ax=0,零空间,对象是x。Ax=0的解构成子空间。
非齐次线性方程组:Ax=b
Ax=b,列空间,对象是b。Ax=b的解不构成子空间。

Ax=0或Ax=b的解的个数:

A为m×n的矩阵
R为行最简阶梯型矩阵
F表示自由列
矩阵的秩r决定了方程组的解的个数
方程组无解:r(A)<r(AB)r(A)<r(A\vdots B)

enter image description here
基础解系:特解向量(1个)+零解向量(n-r)个,共有n-r个。
特解xpx_{p}:自由向量为0的特解。

如何解Ax=0

Ax=0
A先消元,确定主列和自由列。
对x中对应的自由变量分配数值。
找出x中对应的主变量的值,得解。

特解:给自由变量分配特定值,找出主列对应值,得到的x解。
似乎是一个自由变量(自由列)对应一个解。
如果r(A)=2,即A的秩为2,即A消元后的主列的个数为2。
n为A的列数,假如为4。
n-r(A)=2,即A消元后的自由列的个数为2,即Ax=0的特解的个数为2。

在这里插入图片描述

posted @ 2019-07-21 10:03  孤舟浮岸  阅读(335)  评论(0编辑  收藏  举报