高斯消元法(完整)

高斯消元法解线性方程组

在工程技术和工程管理中有许多问题经常可以归结为线性方程组类型的数学模型，这些模型中方程和未知量个数常常有多个，而且方程个数与未知量个数也不一定相同。那么这样的线性方程组是否有解呢？如果有解，解是否唯一？若解不唯一，解的结构如何呢？这就是下面要讨论的问题。

一、线性方程组

设含有n 个未知量、有m 个方程式组成的方程组

a x a x a x

b a x a x a x b a x a x a x b n n n n m m mn n m

11112211211222221122+++=+++=+++=⎧⎨⎪⎪⎩⎪⎪ （3.1） 其中系数a ij ，常数b j 都是已知数，x i 是未知量（也称为未知数）。当右端常数项b 1, b 2, …, b m 不全为0时，称方程组（3.1）为非齐次线性方程组；当b 1=b 2= … =b m = 0时，即

a x a x a x a x a x a x a x a x a x n n n n m m mn n 111122121122221122000

+++=+++=+++=⎧⎨⎪⎪⎩⎪⎪ （3.2） 称为齐次线性方程组。

由n 个数k 1, k 2, …, k n 组成的一个有序数组（k 1, k 2, …, k n ），如果将它们依次代入方程组（3.1）中的x 1, x 2, …, x n 后，（3.1）中的每个方程都变成恒等式，则称这个有序数组（k 1, k 2, …, k n ）为方程组（3.1）的一个解。显然由x 1=0, x 2=0, …, x n =0组成的有序数组（0, 0, …, 0）是齐次线性方程组（3.2）的一个解，称之为齐次线性方程组（3.2）的零解，而当齐次线性方程组的未知量取值不全为零时，称之为非零解。

（利用矩阵来讨论线性方程组的解的情况或求线性方程组的解是很方便的。因此，我们先给出线性方程组的矩阵表示形式。）

非齐次线性方程组（3.1）的矩阵表示形式为：

AX = B

其中

A = ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡mn m m n n a a a a a a a a a 212222111211，X = ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡n x x x 21，

B = ⎥⎥⎥⎥⎦

⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡n b b b 21 称A 为方程组（3.1）的系数矩阵，X 为未知矩阵，B 为常数矩阵。将系数矩阵A 和常数矩阵B 放在一起构成的矩阵

][B A =⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡m mn m m n n b b b a a a a a a a a a 2121

2222111211 称为方程组（3.1）的增广矩阵。

齐次线性方程组（3.2）的矩阵表示形式为：AX = O

二、高斯消元法

（下面介绍利用矩阵求解方程组的方法，那么矩阵初等行变换会不会改变方程组的解呢？我们先看一个定理。）

定理3.1 若用初等行变换将增广矩阵][B A 化为][D C ，则AX = B 与CX = D 是同解方程组。

证 由定理3.1可知，存在初等矩阵P 1, P 2, …, P k ，使

P k …P 2P 1()A B = ()C D

记P k …P 2P 1 = P ，则P 可逆，即P -1存在。

设X 1为方程组A X = B 的解，即

A X 1 = B

在上式两边左乘P ，得

P A X 1 = PB

即

C X 1= D

说明X 1也是方程组C X = D 的解。反之，设X 2为方程组C X = D 的解，即 C X 2= D

在上式两边左乘P -1，得

P -1C X 2= P -1D

即

A X 2 = B

说明X 2也是方程组AX = B 的解。

因此，方程组A X = B 与C X = D 的解相同，即它们是同解方程组。（证毕）

(由定理3.1可知，求方程组（3.1）的解，可以利用初等行变换将其增广矩阵

][B A 化简。又有第二章定理2.10可知，通过初等行变换可以将][B A 化成阶梯形矩阵。因此，我们得到了求解线性方程组（3.1）的一般方法：)

用初等行变换将方程组（3.1）的增广矩阵][B A 化成阶梯形矩阵，再写出该阶梯形矩阵所对应的方程组，逐步回代，求出方程组的解。因为它们为同解方程组，所以也就得到了原方程组（3.1）的解。这种方法被称为高斯消元法，

（下面举例说明用消元法求一般线性方程组解的方法和步骤。）

例1 解线性方程组 x x x x x x x x x x x x x x x x 1234123412341234215320342221

+--=-+--=-++=-++-=⎧⎨⎪⎪⎩⎪⎪ （3.3） 解 先写出增广矩阵][B A ，再用初等行变换将其逐步化成阶梯形矩阵，即

][B A =⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--------11122241130235111211②①③①④①+-+-+−→−−−()()132⎥⎥⎥⎥⎦

⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡---------13340577401114011211 ③②

④②++-−→−−−()1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--------22200666001114011211④③+−→−−−()13⎥⎥⎥⎥⎦

⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-----00000666001114011211

上述四个增广矩阵所表示的四个线性方程组是同解方程组，最后一个增广矩阵表示的线性方程组为

x x x x x x x x x 1234234342141666+--=---=+=⎧⎨⎪⎩

⎪ 将最后一个方程乘16

，再将x 4项移至等号的右端，得 x x 341=-+

将其代入第二个方程，解得

212=x

再将x x 23,代入第一个方程组，解得

2141+-=x x

因此，方程组（3.3）的解为 ⎪⎩⎪⎨⎧+-==+-=1212143

241x x x x x （3.4）

其中x 4可以任意取值。

由于未知量x 4的取值是任意实数，故方程组（3.3）的解有无穷多个。由此可知，表示式（3.4）表示了方程组（3.3）的所有解。表示式（3.4）中等号右端的未知量x 4称为自由未知量，用自由未知量表示其它未知量的表示式（3.4）称为方程组（3.3）的一般解，当表示式（3.4）中的未知量x 4取定一个值（如x 4=1），

得到方程组（3.3）的一个解（如x 112=-，x 212

=，x 30=，x 41=），称之为方程组（3.3）的特解。

注意，自由未知量的选取不是唯一的，如例1也可以将x 3取作自由未知量。