• 麻省理工公开课:线性代数 第8课 求解Ax=b:可解性和解的结构


    参考资料:

    网易公开课:http://open.163.com/special/opencourse/daishu.html  麻省理工公开课:线性代数

    教材:Introduction to Linear Algebra, 4th edition  by Gilbert Strang

    链接:https://pan.baidu.com/s/1bvC85jbtOVdVdw8gYMpPZg
    提取码:s9bl

    假设:$A$为$3 imes 4$长方形矩阵(线性相关),求解$Amathbf{x}=mathbf{b}$

    一、增广矩阵消元 augmented matrix

    (1)$Amathbf{x}=mathbf{b}$有解条件  //两种等价描述方式

    • 当且仅当$mathbf{b}$位于矩阵$A$的列空间$C(A)$内
    • 如果矩阵$A$的行线性组合在消元过程中得到全零行,$mathbf{b}$的相同组合也必须为0,本例中$b_3-b_2-b_1$必须为零

    二、求解$Amathbf{x}=mathbf{b}$的所有解

    (1)求解$Amathbf{x}=mathbf{b}$的特解$mathbf{x}_{particular}$:令所有的自由变量为零,求解所有主变量的值

    (2)求解$Amathbf{x}=mathbf{0}$对应的零空间解$mathbf{x}_{nullsapce}$

    (3)$Amathbf{x}=mathbf{b}$的完整解为:$mathbf{x}_{complete}=mathbf{x}_{particular}+mathbf{x}_{nullsapce}$,本例为经过$mathbf{x}_{particular}$的某二维平面(不包含原点,不是子空间)

    注:$Amathbf{x}_p=mathbf{b},Amathbf{x}_n=mathbf{0} Rightarrow A(mathbf{x}_p+mathbf{x}_n)=mathbf{b}$

    三、假设矩阵$A$为$m imes n$矩阵,秩为$r$

    (1)秩的定义:主元的个数  //$rleq m, rleq n$

    (2)列满秩:$r=n<m$  //各列线性无关

    • 主元个数为$n$,无自由变量,零空间$N(A)$仅包含零向量
    • 若$Amathbf{x}=mathbf{b}$有解,则仅有唯一解$mathbf{x}_{particular}$  //$mathbf{x}_{particular}$要么无解,要么有唯一解

      注:$Amathbf{x}=mathbf{b}$有0或1个解

    (3)行满秩:$r=m<n$  //各行线性无关

    • 主元个数为$m$,自由变量个数为$n-m$
    • 对于任意$mathbf{b}$,$Amathbf{x}=mathbf{b}$都有解  //因为每行均存在主元,则消元过程中对$mathbf{b}$无任何限制,一定有解

      注:$Amathbf{x}=mathbf{b}$有无穷个解

    (4)满秩方阵:$r=m=n$

    • 矩阵可逆,零空间只有零向量
    • 行最简矩阵$R=I$
    • $Amathbf{x}=mathbf{b}$一定有唯一解$mathbf{x}=A^{-1}mathbf{b}$

      注:$Amathbf{x}=mathbf{b}$有唯一解

    (5)非满秩矩阵:$r<m, r<n$

      注:$Amathbf{x}=mathbf{b}$有0或无穷个解

    注:矩阵的秩决定了方程组解的个数

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