线性方程组的结构

如何处理一些没有解或是有无数解的线性方程组?

举例 三元一次方程组
6.5-6.7 理解线性方程组解的结构
高斯-约旦消元法 ==>
在将第三行与第二行相加消元后 ==>
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第三行全为0,无法找到一组xyz来满足这个线性方程组,此时这个线性方程组是无解的!

举例2 三元一次方程组
6.5-6.7 理解线性方程组解的结构
高斯-约旦消元法 ==>
6.5-6.7 理解线性方程组解的结构
6.5-6.7 理解线性方程组解的结构
在将第三行与第二行相加消元后 ==>
6.5-6.7 理解线性方程组解的结构
在此时,第三行的方程组全为0,这个方程是成立的,存在xyz满足相乘后为0,即xyz任意取值都能成立。

在这种情况下,高斯消元的过程已经结束了。
6.5-6.7 理解线性方程组解的结构
所以反向执行约旦消元法。
从最后一个主元开始进行操作,而此时的最后一个主元不在第三行而是第二行,第三行已经没有主元了。

==> 消去第二行主元上的所有元素
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==> 代表的方程组6.5-6.7 理解线性方程组解的结构
而此时,这个解意味着,z任意取值,都能得到一组x,y,z,满足方程组 ==> 方程组有无数组解

高斯-约旦消元法本质上是将增广矩阵 变成了 阶梯型矩阵
定义阶梯型矩阵
==>
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  1. 如果矩阵有全零行,那全零行一定位于矩阵的最底层
    6.5-6.7 理解线性方程组解的结构
  2. 对于其他非全零行的每一行,其中第一个非零元素(主元)随着行数的不断上升,位置逐渐向右偏
  3. 非零行的第一个元素(主元)为1
  4. 主元所在列的其他元素均为0

行最简形式
reduced row echelon form RREF

举例 复杂的行最简形式
满足行最简形式的定义
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举例 不是行最简形式
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通过行最简形式来理解线性方程组解的结构

  1. 有唯一解
    6.5-6.7 理解线性方程组解的结构

  2. 无解
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  3. 有无数解
    6.5-6.7 理解线性方程组解的结构
    综上, 系数矩阵的非零行 < 行最简形式非零行 ==> 方程组无解
    A非零行 < 未知数个数 ==> 方程组无数解
    反例
    6.5-6.7 理解线性方程组解的结构
    方程数与未知数不匹配,有唯一解

A非零行 = 未知数个数 ==> 方程组唯一解
反例
6.5-6.7 理解线性方程组解的结构
方程数与未知数不匹配,有无数解。

直观理解线性方程组解的结构

n个未知数需要有n个方程,才可能有唯一解。
举例 二元一次方程
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在二维平面中表示这个方程 ==>
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即表示,在这条直线上的任意点都可以满足这个方程。

如果再加上一个方程 ==>
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在二维平面中表示这两个方程 ==>
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即表示,在这两条直线的交点满足该方程组,有唯一解。

将第二个方程调换 ==>6.5-6.7 理解线性方程组解的结构
在二维平面中表示这两个方程 ==>
6.5-6.7 理解线性方程组解的结构
即表示,这两条直线没有交点,无解。

综上 ==> n个未知数有n个方程 才有可能有唯一解,或是无解。

将上述思路拓展到 三元一次方程中 ==>
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将这个方程放到三维空间中 ==>
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使用两个三元一次方程联立 ==>
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如果这两个平面相交的话,即会有一条直线相交,那这条直接上所表示的所有点,无数个点,都可以满足这两个方程组。
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如果两个平面平行,则没有交点,无解。

综上 ==> 如果方程组的个数小于未知数个数,那就一定没有唯一解,或是无解。

引入第三个三元一次方程 ==>
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在三个平面都相交的情况下,就可能在两个平面相交的直线上,产生一个三个平面都相交的点,这个点就是唯一解。

==> 在另一种情况下
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在这种情况下,三个平面相交的是一条直线,所以有无数解。

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在这三个平面平行的情况下,没有交点,无解。

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在这种情况下,虽然有平面相交,但是相交的位置没有公共点,相交的位置是平行的,所以无解。

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在这种情况下,虽然三个平面两两相交,但是得到的位置是三条平行线,所以无解。

如果再引入一个三元一次方程,即四个三元方程联立会是什么情况呢?
==>
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在这种情况下,虽然这四个平面两两相交,但是也没有公共点,这四个平面中间存在一个立体三角形的空间。在不断的调整这个四个平面,使这个个立体三角形不断的缩小,直到只有一个点的时候,此时这个方程组就有了唯一解。

更直观的通过二元方程来看待这个问题 ==>
三个二元方程联立
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在这种情况下,没有公共点。只有在新的直线与之前的两个的交点 相交的时候,才有公共点。6.5-6.7 理解线性方程组解的结构
当三根直线完全重合时 ==>
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此时,这三个二元方程的交点为一条直线,有无数解。

综上,如果方程个数 多于 未知数个数 ⇒ 这个方程可能唯一解、无解、无数解。

这是正常情况下 ==>
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在化为行最简形式后 ==>
系数矩阵的非零行 不可能大于 未知数个数

不可能存在这样一个矩阵,在只有三列的系数矩阵中,却有四个非零行,同时还是一个行最简形式。
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综上,在行最简式情况下 ==>6.5-6.7 理解线性方程组解的结构
而其中,无解的判断非常简单。在增广矩阵的系数矩阵化为行最简形式后,看有没有存在矛盾的行就可以判断了。所以,在行最简形式下可以简化为 ==>
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而在 行最简形式A非零行 = 未知数 的时候,此时是不会有无数解的 ==>
6.5-6.7 理解线性方程组解的结构
因为,行最简形式的定义就说明了,如果系数矩阵的 A非零行 = 未知数 的话,那非零行的系数矩阵 一定是单位矩阵。
==> 系数矩阵的非零行 = 未知数个数 ==> 一定有唯一解

所以,在行最简形式下可以简化为 ==>
6.5-6.7 理解线性方程组解的结构
这个结论的前提是 系数矩阵化为行最简形式后,不存在矛盾行 。
行最简形式A非零行 < 行最简形式Ab非零行 ==> 无解

更一般的线性系统求解

如果 方程个数 与 未知数个数 不匹配的话,在使用高斯-约旦消元法的时候,会产生什么问题呢,怎样来处理?

举例 五元方程,四个方程组 ==>6.5-6.7 理解线性方程组解的结构
6.5-6.7 理解线性方程组解的结构

执行前向过程 ==>
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发现 在第二、三、四行,除了首元素化为了0,第二个元素也都化为了0,没有一个元素可以当作主元,那应该怎么办呢?
> 继续从第三个元素 确定主元
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> 继续执行前向操作
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==> 继续确定第三行主元,但是发现第三行第四列元素为0,并且下面所有的行第四列都为0,所以 第四列找不到主元 ==> 从第五列找主元6.5-6.7 理解线性方程组解的结构

==>继续执行前向操作6.5-6.7 理解线性方程组解的结构

最终化为 ==>
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==> 执行后向操作,第三行主元上面的元素都化为0
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==> 第二行主元上面的元素都化为0
==> 行最简形式
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对应的方程 ==>
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> 变换为以主元的等式方程
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即x,z,u符合这个线性方程组的一组解,w,y可以任意取值。
> 无数解

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含有主元的 称为 主元列
没有主元的 称为 自由列

将上述一组解 化为 列向量形式 ==>
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从行最简形式 直接读出了 整个线性系统的解。

举例 二元方程,三个方程组 ==>
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执行前向操作 ==>
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由于 最后一行矛盾 ==> 方程组无解。

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