高等代数第三章
高等代数答案-第三章
第三章 线性方程组1. 用消元法解下列线性方程组:123412345123451234512345354132211)234321x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x ++-=ìï++-+=-ïï-+--=íï-++-=ïï++-+=-î 124512345123451234523213322)23452799616225x x x x x x x x x x x x x x x x x x x +-+=ìï--+-=ïí-+-+=ïï-+-+=î 1234234124234234433)31733x x x x x x x x x x x x x -+-=ìï-+=-ïí+++=ïï-++=-î 123412341234123434570233204)411131607230x x x x x x x x x x x x x x x x +-+=ìï-+-=ïí+-+=ïï-++=-î 123412341234123421322325)521234x x x x x x x x x x x x x x x x +-+=ìï-+-=ïí+-+=-ïï-+-=î 12341234123412341232313216)23122215522x x x x x x x x x x x x x x x x x x x ++-=ìï++-=ïï+++=íï++-=ïï++=î解 1)对方程组得增广矩阵作行初等变换,有135401135401132211003212121113054312141113074512121111014812--éùéùêúêú----êúêúêúêú®------êúêú-----êúêúêúêú-----ëûëû102101100101003212000212002000002000000000000000011100010000--éùéùêúêú---êúêúêúêú®®--êúêúêúêúêúêú---ëûëû因为()()45rank A rank B ==<所以方程组有无穷多解,其同解方程组为1415324122200x x x x x x x -=ìï+=-ïí-=ïï-+=î 解得123451022x k x k x x k x k=+ìï=ïï=íï=ïï=--î 其中k 为任意常数.2)对方程组德增广矩阵作行初等变换,有120321120321113132033451234527074125996162250276111616--éùéùêúêú------êúêú®êúêú----êúêú---ëûëû 120321120321033451033451252982529800110011333333003325297000001--éùéùêúêú------êúêú®®êúêú--êúêúêúêú--êúêúëûëû因为()4()3rank A rank A =>=所以原方程无解.3)对方程组德增广矩阵作行初等变换,有1234412344011130111313011053530731307313----éùéùêúêú----êúêú®êúêú--êúêú----ëûëû1012210008011130100300201200201200482400080---éùéùêúêú--êúêú®®êúêúêúêú--ëûëû因为(()4rank A rank A ==所以方程组有惟一解,且其解为12348360x x x x =-ìï=ïí=ïï=î 4)对方程组的增广矩阵作行初等变换,有34571789233223324111316411131672137213--éùéùêúêú----êúêú®êúêú--êúêú--ëûëû 17891789017192001719200171920000003438400000--éùéùêúêú----êúêú®®êúêú-êúêú--ëûëû即原方程组德同解方程组为123423478901719200x x x x x x x +-+=ìí-+-=î由此可解得1122123142313171719201717x k k x k k x k x k ì=-ïïï=-íï=ïï=î 其中12,k k 是任意常数g5)对方程组的增广矩阵作行初等变换,有2111121111322327001451121300122113440025--éùéùêúêú---êúêú®êúêú---êúêú---ëûëû 21111211117001470014100002100002100300001--éùéùêúêú--êúêú®®êúêúêúêú---ëûëû 因为()4()3rank A rank A =¹=所以原方程组无解.6)对方程组的增广矩阵作行初等变换,有12311354023211125202231112311122211453025520255202éùéùêúêú-êúêúêúêú®êúêú-êúêúêúêúëûëû2020000000552020570211611010015555101001010000000-éùéùêúêúêúêúêúêú®®-----êúêúêúêú--êúêúêúêúëûëû即原方程组的同解方程组为23341357261550x x x x x x +=ìïï-+=-íï-+=ïî 解之得123427551655x k x k x k x k =ìïï=-ïí=ïï=-+ïî其中k 是任意常数.2.把向量b 表成1234,,,a a a a 的线性组合.12341)(1,2,1,1)(1,1,1,1),(1,1,1,1)(1,1,1,1),(1,1,1,1)b a a a a ===--=--=--12342)(0,0,0,1)(1,1,0,1),(2,1,3,1)(1,1,0,0),(0,1,1,1)b a a a a =====--解 1)设有线性关系11223344k k k k b a a a a =+++代入所给向量,可得线性方程组12341234123412341211k k k k k k k k k k k k k k k k +++=ìï+--=ïí-+-=ïï--+=î 解之,得15,4k = 21,4k = 31,4k =- 414k =-因此123451114444b a a a a =+--2)同理可得13b a a =-3.证明:如果向量组12,,,r a a a L 线性无关,而12,,,,r a a a b L 线性相关,则向量可由12,,,r a a a L 线性表出.证 由题设,可以找到不全为零的数121,,,r k k k +L 使112210r r r k k k k a a a b +++++=L显然10r k +¹.事实上,若10r k +=,而12,,,r k k k L 不全为零,使11220r r k k k a a a +++=L成立,这与12,,,r a a a L 线性无关的假设矛盾,即证10r k +¹.故11rii i r k k b a =+=-å即向量b 可由12,,,r a a a L 线性表出.4.12(,,,)(1,2,,)i i i in i n a a a a ==L L ,证明:如果0ij a ¹,那么12,,,n a a a L 线性无关.证 设有线性关系11220n n k k k a a a +++=L代入分量,可得方程组111212112122221122000n n n nn n nn n k k k k k k k k k a a a a a a a a a +++=ìï+++=ïíïï+++=îL L L L L L L L L L L L L L 由于0ij a ¹,故齐次线性方程组只有零解,从而12,,,n a a a L 线性无关.5.设12,,,r t t t L 是互不相同的数,r n £.证明:1(1,,,)(1,2,,)n i i i t t i r a -==L L是线性无关的.证 设有线性关系11220r r k k k a a a +++=L则1211221111122000r r rn n n r rk k k t k t k t k t k t k t k ---+++=ìï+++=ïíïï+++=îL L L L L L L L L L L L L 1)当r n =时,方程组中的未知量个数与方程个数相同,且系数行列式为一个范德蒙行列式,即122221211112111()0nn j i i jn n n nt t t t t t t t t t t <---=-¹ÕL LL M M O M L所以方程组有惟一的零解,这就是说12,,,r a a a L 线性无关.2)当r n <时,令21111121222221(1,,,,)(1,,,,)(1,,,,)r r r r r r rt t t t t t t t t b b b ---ì=ï=ïíïï=îL L L L L L L L L L L 则由上面1)的证明可知12,,,r b b b L 是线性无关的.而12,,,r a a a L 是12,,,r b b b L 延长的向量,所以12,,,r a a a L 也线性无关.6.设123,,a a a 线性无关,证明122331,,a a a a a a +++也线性无关. 证 设由线性关系112223331()()()0k k k a a a a a a +++++=则131122233()()()0k k k k k k a a a +++++=再由题设知123,,a a a 线性无关,所以13122300k k k k k k +=ìï+=íï+=î 解得1230k k k ===所以122331,,a a a a a a +++线性无关.7.已知12,,,s a a a L 的秩为r ,证明:12,,,s a a a L 中任意r 个线性无关的向量都构成它的一个极大线性无关组.证 设12,,,i i ir a a a L 是12,,,s a a a L 中任意r 个线性无关向量组,如果能够证明任意一个向量(1,2,,)j j s a =L 都可由12,,,i i ir a a a L 线性表出就可以了.事实上,向量组12,,,,i i ir j a a a a L 是线性相关的,否则原向量组的秩大于r ,矛盾.这说明j a 可由12,,,i i ir a a a L 线性表出,再由j a 的任意性,即证.8.设12,,,s a a a L 的秩为r ,12,,,r i i i a a a L 是12,,,s a a a L 中的r 个向量,使得12,,,s a a a L 中每个向量都可被它们线性表出,证明:12,,,r i i i a a a L 是12,,,s a a a L 的一个极大线性无关组.证 由题设知12,,,r i i i a a a L 与12,,,s a a a L 等价,所以12,,,r i i i a a a L 的秩与12,,,s a a a L 的秩相等,且等于r .又因为12,,,r i i i a a a L 线性无关,故而12,,,r i i i a a a L 是12,,,s a a a L 的一个极大线性无关组.9.证明:一个向量组的任何一个线性无关组都可以扩充成一线性无关组.证 将所给向量组用(Ⅰ)表示,它的一个线性无关向量组用(Ⅱ)表示.若向量组(Ⅰ)中每一个向量都可由向量组(Ⅱ)线性表出,那么向量组(Ⅱ)就是向量组(Ⅰ)的极大线性无关组.否则,向量组(Ⅰ)至少有一个向量a 不能由向量组(Ⅱ)线性表出,此时将a 添加到向量组(Ⅱ)中去,得到向量组(Ⅲ),且向量组(Ⅲ)是线性无关的.进而,再检查向量组(Ⅰ)中向量是否皆可由向量组(Ⅲ)线性表出.若还不能,再把不能由向量组(Ⅲ)线性表出的向量添加到向量组(Ⅲ)中去,得到向量组(Ⅳ).继续这样下去,因为向量组(Ⅰ)的秩有限,所以只需经过有限步后,即可得到向量组(Ⅰ)的一个极大线性无关组.10.设向量组为1(1,1,2,4)a =-,2(0,3,1,2)a =,3(3,0,7,14)a =4(1,1,2,0)a =-,5(2,1,5,6)a =1) 证明:12,a a 线性无关.2) 把12,a a 扩充成一极大线性无关组.证 1)由于12,a a 的对应分量不成比例,因而12,a a 线性无关. 2)因为3123a a a =+,且由1122440k k k a a a ++=可解得1240k k k ===所以124,,a a a 线性无关.再令112244550k k k k a a a a +++=代入已知向量后,由于相应的齐次线性方程组的系数行列式为0,因而该齐次线性方程组存在非零解,即1245,,,a a a a 线性相关,所以5a 可由124,,a a a 线性表出.这意味着124,,a a a 就是原向量组的一个极大线性无关组.注 此题也可将1245,,,a a a a 排成54´的矩阵,再通过列初等变换化为行阶梯形或行最简形,然后得到相应结论.11.用消元法求下列向量组的极大线性无关组与秩:12341)(6,4,1,2),(1,0,2,3,4)(1,4,9,16,22),(7,1,0,1,3)a a a a =-=-=--=-,123452)(1,1,2,4),(0,3,1,2)(3,0,7,14),(1,1,2,0)(2,1,5,6)a a a a a =-===-=解 1)设12346411210234149162271013A a a a a -éùéùêúêú-êúêú==êúêú--êúêú-êúëûëû 对矩阵A 作行初等变换,可得0411192600102341023404111926004569980114223101142231A --éùéùêúêú-êúêú®®êúêú---êúêú----ëûëû 所以1234,,,a a a a 的秩为3,且234,,a a a 即为所求极大线性无关组.3) 同理可得124,,a a a 为所求极大线性无关组,且向量组的秩为3. 12.证明:如果向量组(Ⅰ)可以由向量组(Ⅱ)线性表出,那么(Ⅰ) 的秩不超过(Ⅱ)的秩.证 由题设,向量组(Ⅰ)的极大线性无关组也可由向量组(Ⅱ)的极大线性无关组线性表出,即证向量组(Ⅰ)的秩不超过向量组(Ⅱ)的秩.13.设12,,,n a a a L 是一组维向量,已知单位向量12,,,n e e e L 可被它们线性表出,证明:12,,,n a a a L 线性无关.证 设12,,,n a a a L 的秩为r n £,而12,,,n e e e L 的秩为n . 由题设及上题结果知n r £从而r n =.故12,,,n a a a L 线性无关.14.设12,,,n a a a L 是一组n 维向量,证明:12,,,n a a a L 线性无关的充分必要条件是任一n 维向量都可被它们线性表出.证 必要性.设12,,,n a a a L 线性无关,但是1n +个n 维向量12,,,,n a a a b L 必线性相关,于是对任意n 维向量b ,它必可由12,,,n a a a L 线性表出.充分性.任意n 维向量可由12,,,n a a a L 线性表出,特别单位向量12,,,n e e e L 可由12,,,n a a a L 线性表出,于是由上题结果,即证12,,,n a a a L 线性无关.15.证明:方程组11112211211222221122n n n n n n nn n na x a x a xb a x a x a x b a x a x a x b +++=ìï+++=ïíïï+++=îL L L L L L L L L L L L L 对任何12,,,n b b b L 都有解的充分必要条件是系数行列式0ij a ¹.证 充分性.由克拉默来姆法则即证.下证必要性.记1212(,,,)(1,2,,)(,,,)i i i ni n i n b b b a a a a b ===L L L则原方程组可表示为1122n n x x x b a a a =+++L由题设知,任意向量b 都可由线性12,,,n a a a L 表出,因此由上题结果可知12,,,n a a a L 线性无关.进而,下述线性关系12220n n k k k a a a +++=L仅有惟一零解,故必须有0ij A a =¹,即证.16.已知12,,,r a a a L 与121,,,,,,r r s a a a a a +L L 有相同的秩,证明: 与121,,,,,,r r s a a a a a +L L 等价.证 由于12,,,r a a a L 与121,,,,,,r r s a a a a a +L L 有相同的秩,因此它们的极大线性无关组所含向量个数必定相等.这样12,,,r a a a L 的极大线性无关组也必为121,,,,,,r r s a a a a a +L L 的极大线性无关组,从而它们有相同的极大线性无关组.另一方面,因为它们分别与极大线性无关组等价,所以它们一定等价. 17.设123213,,,r r b a a a b a a a =+++=+++L L L 121r r b a a a -=+++L证明:12,,,r b b b L 与12,,,r a a a L 具有相同的秩.证 只要证明两向量组等价即可.由题设,知12,,,r b b b L 可由12,,,r a a a L 线性表出.现在把这些等式统统加起来,可得12121()1r r r b b b a a a +++=+++-L L 于是121111(1)1111i i r r r r r a b b b b =+++-++----L L (1,2,,)i r =L即证12,,,r a a a L 也可由12,,,r b b b L 线性表出,从而向量组12,,,r b b b L 与12,,,r a a a L 等价.18.计算下列矩阵的秩:1)01112022200111111011-éùêú--êúêú--êú-ëû 2)11210224203061103001-éùêú--êúêú-êúëû3)141268261042191776341353015205éùêúêúêúêúëû 4)10014010250013612314324563277éùêúêúêúêúêúêúëû5)1010011000011000011001011éùêúêúêúêúêúêúëû解 1)秩为4.2)秩为3. 3)秩为2. 4)秩为3. 5)秩为5.19.讨论,,a b l 取什么值时,下列方程有解,并求解.1)12212321231x x x x x x x x x l l l l lì++=ï++=íï++=î 2)122123123(3)(1)23(1)(3)3x x x x x x x x x l l l l l l l l +++=ìï+-+=íï++++=î3)1221231234324ax x x x bx x x bx x ++=ìï++=íï++=î解 1)因为方程组的系数行列式21111(1)(2)11D l l l l l==-+所以当1l =时,原方程组与方程1221x x x ++=同解,故原方程组有无穷多解,且其解为11221321x k k x k x k=--ìï=íï=î 其中12,k k 为任意常数.当2l =-时,原方程组无解.当1l ¹且2l ¹-时,原方程组有惟一解.且12231212(1)2x x x l l l l l +ì=-ï+ïï=í+ïï+=ï=î2)因为方程组的系数行列式231211(1)333D l l l l l l l l +=-=-++所以当0l =时,原方程组的系数矩阵A 与增广矩阵A 的秩分别为2与3,所以无解.当1l =时,A 的秩为2,A 的秩为3,故原方程组也无解. 当0l ¹,且1l ¹时,方程组有唯一解321232232323159(1)129(1)43129(1)x x x l l l l l l l l l l l l l l ì+-+=ï-ïï-+ï=í-ïï--+=ï-ïî3) 因为方程组的系数行列式1111(1)121a Db b a b ==--所以当0D ¹时,即1a ¹且0b ¹时,方程组有惟一解,且为12321(1)1124(1)b x b a x b ab b x b a -ì=ï-ïï=íï+-ï=ï-î当0D =时1o若0b =,这时系数矩阵A 的秩为2,而它的增广矩阵A 的秩为3,故原方程组无解。
高等代数第三章思维导图
用一非零的数乘某一个方程把一个方程的倍数加到另一个方程互换两个方程的位置用初等变换将线性方程组化成阶梯形方程组把最后的一些恒等式如果剩下的是一些在齐次线性方程组中,如果s<n,那么必有非零解所谓数域P上一个n维向量就是由数域P个数组成的有序数组(),称为向量(对应分量相等,则向量相等向量可相加减加法交换律,结合律k(a+b)=ka+kb(k+l)a=ka+lak(la1a=a向量a称为向量组的一个线性组合,如果有数域(维向量都是向量组的一个线性组合,因为,向量称为自反性对称性传递性如果向量组(称为线性相关任意一个包含零向量的向量组一定是线性相关的三个向量线性相关的几何意义就是他们共面向量组(s³1)称为线性相关,如果有数域使部分相关,则整体相关;整体无关,则部分无关两个成比例的向量是线性相关向量组n维单位向量组成的向量组是线性无关的向量组线性无关的充分必要条件是齐次线性方程组只有零解设与是两个向量组,推论:如果向量组可以经线可以经线性表出性表出,且向量组线性无关,那么必线性相关任意两个线性无关的等价的向量组,必含有相同的个数的向量A矩阵的初等列变换和初等行变换皆不改变该矩阵的秩,列秩和行秩矩阵设,则关的充分必要条件是|A|=0,线性无关的充分必要条件是线性方程组(件为它的系数矩阵与增广矩阵有相同的秩两个解的和还是方程组的解一个解的倍数还是方程组的解)奇次线性方程组的任一个解都能表成的线性组合)线性无关如果是线性方程组(以表成线解线解。
高等代数第三章1
第三章 线性方程组的进一步理论§3.1 n 维向量空间Kn取定数域K ,令}{12(,,,)|,1,2,,n n i K a a a a K i =∈=""n )用α、β、γ、…表示中的元素,并且规定nK1212(,,,)(,,,n n a a a b b b =""当且仅当 。
1122,,,n n a b a b a b ==="在中定义两种运算:加法与数量乘法n K加法 对任意 ,规定1212(,,,),(,,,)n n n a a a b b b K ∈""12121122(,,,)(,,,)(,,,n n a a a b b b a b a b a b +=++""")n n +数量乘法 对任意 12(,,,),nn a a a K k K ∈∈",规定1212(,,,)(,,,n n k a a a ka ka ka )=""可证这两种运算满足以下性质:(1)α +β = β +α(2)(α + β)+ γ = α +(β + γ)(3)把元素 (0,0,…,0) 记为θ 或0 ,则 α + θ = α, 称θ 为零元素(4)对 α = (),令n a a a ,,,21"-α = (12,,,n a a a −−−")则 α +(-α)= θ ,称 -α 为α 的负元素(5)1α = α(6)(k l )α = k (l α)(7)(k + l )α = k α + l α(8)k (α + β)= k α + k β这里 。
,,,,nK k l αβγ∈∈K定义 由数域K 上的全部n 元有序数组构成的集合,连同其上定义的加法与数量乘法两种运算及8条运算性质称为数域K 上的n 维向量空间,称中的nK n K)元素 12(,,,n a a a α="为n 元(n 维)向量,其中i a 称为该向量的第i 个分量,称θ为零向量,称α−为α的负向量。
高等代数第3章线性方程组
3.1 消元法
线性方程组
3.1.1 高斯消元法及矩阵表示 3.1.2 矩阵表示 3.1.3 一般情形
3.1.1 高斯消元法
分析:用消元法解下列方程组的过程. 分析:用消元法解下列方程组的过程. 引例 求解线性方程组
2 x1 − x2 − x3 + x4 = 2, x + x − 2 x + x = 4, 1 2 3 4 4 x1 − 6 x2 + 2 x3 − 2 x4 = 4, 3 x1 + 6 x2 − 9 x3 + 7 x4 = 9,
1 2
3
4 1 2
3
3
4
↔4 −23
4
用“回代”的方法求出解: 回代”的方法求出解:
x1 = x3 + 4 x2 = x3 + 3 其中 为任意取值 . 其中x3 于是解得 x = −3 4
或令x3 = c , 方程组的解可记作
x1 = c + 4 x = c + 3 2 x3 = c x 4 = −3
阶 矩 : 行 梯 阵
(1)元素全为0的行全在下方; 元素全为0的行全在下方; 行的第一个非0元素的 (2)对于非零行,第i+1行的第一个非 元素的 对于非零行, 行的第一个非 列标大于第i行的第一个非 行的第一个非0元素的列标 列标大于第 行的第一个非 元素的列标
1 0 0 0 1 −2 1 4 1 −1 1 0 0 0 1 − 3 0 0 0 0
3.1.3 一般情形
a11 x1 + a12 x 2 + L + a1n x n = b1 a x + a x +L+ a x = b 21 1 22 2 2n n 2 线性方程组 LLLLLLLLLLLL a m 1 x1 + a m 2 x 2 + L + a mn x n = bm
高代第三章整理
第三章知识要点一.摘要:简要介绍了第三章重要的知识要点,以数域上的线性空间为基础,引申到线性相关、线性无关、秩、基、同构等知识点,最后应用到解多元一次方程组的通解。
二.关键词:(数域、线性空间、线性相关、线性无关、线性组合、秩、基、同构)三.正文:数域是一个有四则运算且其运算封闭的数集。
假设K是一个数域,V是一个集合,在集合V上定义一个加法与数乘,且上述加法与数乘满足下列八个运算法则:1)加法结合律:α+β=β+α2)加法分配律:(α+β)+γ=α+(β+γ) 3 )(零元素)在V中有一元素0,对于V中任一元素α都有α+0=α4)(负元素)对于V中每一个元素α,都有V中的元素β,使得α+β=0 5)α*1=α6)k(α+β)=kα+kβ7)(k+l)α=kα+lα8)klα=lkα,则称集合V是数域K的线性空间。
以此为基础,可以寻找出集合中元素的线性关系,即线性相关性与线性无关性。
设V是数域K上的线性空间,α1α2…αn是V中n个元素,若存在k1,k2…kn是K中的n个数,且其不同时为零,则称V中的α1α2…αn线性相关;反之则V中的α1α2…αn线性无关或线性独立。
对于α1α2…αn β是V中元素,k1,k2…kn是K中的n个数,β=k1α1+k2α2+…knαn称β是α1α2…αn的线性表示。
而对于某线性空间V中有一族向量S,在S族存在一组向量{α1α2…αr}适合条件1) α1α2…αr线性无关2)这族向量中的任意一个向量都可以用α1α2…αr线性表示,则称{α1α2…αr}为极大线性无关组。
极大线性无关组所含的向量个数称为该向量族的秩,记作r(S)或rank(S),矩阵的秩在进行初等变化时不变,故可利用把矩阵转化为标准型来求矩阵的秩。
对于n个未知数,m个方程式组成的线性方程组,可根据其系数组成的矩阵和其增广矩阵的秩来判断该方程组根的个数,并利用解其奇次方程组的基础解和其非奇次方程组的特解来获得该方程组的通解。
高等代数第三章线性方程组知识点复习与相关练习
第三章线性方程组3.1主要方法3.1.1线性相关性的判别线性关系:α1,α2,···,αs线性无关⇐⇒α1,α2,···,αs不线性相关⇐⇒不存在不全为零的数k1,k2,···,k s使成立k1α1+k2α2+···+k sαs=0⇐⇒若k1,k2,···,k s不全为零,则k1α1+k2α2+···+k sαs=0⇐⇒若k1α1+k2α2+···+k sαs=0,则k1=k2=···=k s=0.因此,判断向量组α1,α2,···,αs是否线性相关的方法:令k1α1+k2α2+···+k sαs=0,若k1,k2,···,k s有非零解,则α1,α2,···,αs线性相关;若k1,k2,···,k s只有零解,则α1,α2,···,αs无关。
3.1.2求矩阵与向量组的秩的方法求矩阵秩的方法:A初等行变换−−−−−−→B(阶梯形矩阵)则r(A)=r(B)=B的非零行的行数.求向量组的秩的方法:以α1,α2,···,αs为列做成矩阵A,A=(αT1,αT2,···,αTs)初等行变换−−−−−−→B(阶梯形矩阵)则•r(α1,α2,···,αs)=r(A)=r(B)=B的非零行的行数.•若B的非零行的第一个非零元分别位于i1,i2,···,i r,则αi1,αi2,···,αir就是α1,α2,···,αs的一个极大线性无关组。
高等代数 第3章线性方程组 3.2 线性方程组解的结构
7 2 1 - 3 - 2 1 2 6 23 4 3 - 1 12 1 1 1
1 1 0 - 2 ~ 0 0 0 0 1 0 ~ 0 0
( 2) 设x = 是方程 Ax = b的解, x = 是方程 Ax = 0的解, 则x = + 仍是方程 Ax = b 的解.
证明 A( + ) = A + A = 0 + b = b,
所以x = + 是方程 Ax = b的解.
证毕.
2.非齐次线性方程组的通解
非齐次线性方程组Ax=b的通解为
例5 求下述方程组的解 x1 + x 2 + x 3 + x 4 + x 5 = 7 , 3 x + x + 2 x + x - 3 x = -2, 1 2 3 4 5 2 x 2 + x 3 + 2 x 4 + 6 x 5 = 23, 8 x1 + 3 x 2 + 4 x 3 + 3 x 4 - x 5 = 12.
思考题解答
解
2 3 1 1 1 6 1 3 1 3 B= 3 - 1 - p 15 3 1 - 5 - 10 12 t
2 3 1 1 1 4 -2 2 0 2 ~ 0 -4 - p-6 6 0 0 - 6 12 9 t 1
x2 1 0 x1 1 1 = 及 , 则 = 及 , x4 0 1 x3 0 2
高等代数课件第三章-线性方程组
(1')
设 (c1,c2 ,L ,cn )是方程组(1)的任一解,则
§3.1 2020/3/29 消元法
数学与计算科学学院
a11c1 a12c2 L a1ncn b1
aaL2s11ccL11 LaaL2s22ccL22
L a2ncn LLLLL L asncn
L
b2 bs
(1)
先检查(1)中 x1 的系数,若a11,a21,L ,as1 全为零, 则 x1没有任何限制,即x1 可取任意值,从而方程组
(1)可以看作是 x2 ,L , xn的方程组来解.
§3.1 2020/3/29 消元法
数学与计算科学学院
如果 x1的系数不全为零,不妨设,a11 0. 分别把第一个方程 ai1 的倍加 到第i个方程 (i 2,L , .s)
L
b2 bs
(1)
简便起见,不妨设把第二个方程的k倍加到第一个 方程得到新方程组(1').
(a11 ka21 ) x1 (a12 ka22 ) x2 L (a1n ka2n )xn b1 kb2
a21 x1 a22 x2 L a2n xn b2 LLLLLLLLLLL
2.方程组的解
设 k1, k2 ,L , kn 是 n 个数,如果x1, x2 ,L , xn 分别用 k1, k2 ,L , kn 代入后,(1)中每一个式子都变成恒等式, 则称有序数组 (k1, k2 ,L , kn ) 是(1)的一个解.
(1)的解的全体所成集合称为它的解集合. 解集合是空集时就称方程组(1)无解.
A
a21 L
a22 L
L L
as1 as2 L
高等代数课件 第三章
,
k2
,,
k
s
, i, j
i,.
但(2)正是对(1)施行 i, j 对换而得到的排列。因此,
对(1)施行对换i, j相当于连续施行2s+1次相邻数码的对
换。由(1),每经过一次相邻两数码的对换,排列都改变
奇偶性。由于2s+1是一个奇数,所以(1)与(2)的奇偶性
相反。
定理3.2.3 在n个数码(n>1)的所有n!个排列,
称为三阶行列式, 即
主对角线法
a11 a12 a13 D a21 a22 a23
a31 a32 a33
‘—’三元素乘积取“+”号; ‘—’三元素乘积取“-”号.
a11a22a33 a12a23a31 a13a21a32 a11a23a32 a12a21a33 a13a22a31
二、行列式在线性方程组中的应用
(1) (k1k2kn ) 。然而 (12n) 0 。由上面的讨论
可知
(1)st (1) (12n) (k1k2kn ) (1) (k1k2kn )
引理被证明。
二、行列式的性质
命题3.3.1 行列式与它的转置行列式相等,即D D 命题3.3.2 交换一个行列式的两行(或两列), 行列式改变符号。
(旁边的i和j表示行的序 数)
D的每一项可以写成
(5) a1k1 aiki a jkj ankn
因为这一项的元素位于D1 的不同的行与不同的列,所以它也 (是同5项D)1对在的应D一中着项的D,1符反的号过不是来同(,项1D,)1的(因k1每此ki一Dk j与 项kn也D) ,1含是然D有而的相在一同D项的1,中项并,。且原D行的列不
(1)
如果含有两个未知量两个方程的线性方程组(1)
高等代数 第三章 线性空间
第三章 线性空间习题精解1. 把向量β表成1234,,,αααα的线性组合.12341)(1,2,1,1)(1,1,1,1),(1,1,1,1)(1,1,1,1),(1,1,1,1)βαααα===--=--=--12342)(0,0,0,1)(1,1,0,1),(2,1,3,1)(1,1,0,0),(0,1,1,1)βαααα=====--解 1)设有线性关系11223344k k k k βαααα=+++代入所给向量,可得线性方程组12341234123412341211k k k k k k k k k k k k k k k k +++=⎧⎪+--=⎪⎨-+-=⎪⎪--+=⎩ 解之,得15,4k =21,4k = 31,4k =- 414k =- 因此123451114444βαααα=+--2)同理可得13βαα=-2.证明:如果向量组12,,,r ααα 线性无关,而12,,,,r αααβ 线性相关,则向量可由12,,,r ααα 线性表出.证 由题设,可以找到不全为零的数121,,,r k k k + 使112210r r r k k k k αααβ+++++=显然10r k +≠.事实上,若10r k +=,而12,,,r k k k 不全为零,使11220r r k k k ααα+++=成立,这与12,,,r ααα 线性无关的假设矛盾,即证10r k +≠.故11rii i r k k βα=+=-∑即向量β可由12,,,r ααα 线性表出.3.12(,,,)(1,2,,)i i i in i n αααα== ,证明:如果0ij α≠,那么12,,,n ααα 线性无关.证 设有线性关系11220n n k k k ααα+++=代入分量,可得方程组111212112122221122000n n n nn n nn n k k k k k k k k k ααααααααα+++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩ 由于0ij α≠,故齐次线性方程组只有零解,从而12,,,n ααα 线性无关.4.设12,,,r t t t 是互不相同的数,r n ≤.证明:1(1,,,)(1,2,,)n i i i t t i r α-==是线性无关的.证 设有线性关系11220r r k k k ααα+++=则1211221111122000r r rn n n r rk k k t k t k t k t k t k t k ---+++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩ 1)当r n =时,方程组中的未知量个数与方程个数相同,且系数行列式为一个范德蒙行列式,即122221211112111()0nn j i i jn n n nt t t t t t t t t t t <---=-≠∏所以方程组有惟一的零解,这就是说12,,,r ααα 线性无关.2)当r n <时,令21111121222221(1,,,,)(1,,,,)(1,,,,)r r r r r r rt t t t t t t t t βββ---⎧=⎪=⎪⎨⎪⎪=⎩ 则由上面1)的证明可知12,,,r βββ 是线性无关的.而12,,,r ααα 是12,,,r βββ 延长的向量,所以12,,,r ααα 也线性无关.5.设123,,ααα线性无关,证明122331,,αααααα+++也线性无关. 证 设由线性关系112223331()()()0k k k αααααα+++++=则131122233()()()0k k k k k k ααα+++++=再由题设知123,,ααα线性无关,所以13122300k k k k k k +=⎧⎪+=⎨⎪+=⎩ 解得1230k k k ===所以122331,,αααααα+++线性无关.6.已知12,,,s ααα 的秩为r ,证明:12,,,s ααα 中任意r 个线性无关的向量都构成它的一个极大线性无关组.证 设12,,,i i ir ααα 是12,,,s ααα 中任意r 个线性无关向量组,如果能够证明任意一个向量(1,2,,)j j s α= 都可由12,,,i i ir ααα 线性表出就可以了.事实上,向量组12,,,,i i ir j αααα 是线性相关的,否则原向量组的秩大于r ,矛盾.这说明j α可由12,,,i i ir ααα 线性表出,再由j α的任意性,即证.7.设12,,,s ααα 的秩为r ,12,,,r i i i ααα 是12,,,s ααα 中的r 个向量,使得12,,,s ααα 中每个向量都可被它们线性表出,证明:12,,,ri i i ααα 是12,,,s ααα 的一个极大线性无关组.证 由题设知12,,,r i i i ααα 与12,,,s ααα 等价,所以12,,,r i i i ααα 的秩与12,,,s ααα 的秩相等,且等于r .又因为12,,,ri i i ααα 线性无关,故而12,,,ri i i ααα 是12,,,s ααα 的一个极大线性无关组.8.证明:一个向量组的任何一个线性无关组都可以扩充成一线性无关组. 证 将所给向量组用(Ⅰ)表示,它的一个线性无关向量组用(Ⅱ)表示.若向量组(Ⅰ)中每一个向量都可由向量组(Ⅱ)线性表出,那么向量组(Ⅱ)就是向量组(Ⅰ)的极大线性无关组.否则,向量组(Ⅰ)至少有一个向量α不能由向量组(Ⅱ)线性表出,此时将α添加到向量组(Ⅱ)中去,得到向量组(Ⅲ),且向量组(Ⅲ)是线性无关的.进而,再检查向量组(Ⅰ)中向量是否皆可由向量组(Ⅲ)线性表出.若还不能,再把不能由向量组(Ⅲ)线性表出的向量添加到向量组(Ⅲ)中去,得到向量组(Ⅳ).继续这样下去,因为向量组(Ⅰ)的秩有限,所以只需经过有限步后,即可得到向量组(Ⅰ)的一个极大线性无关组.9.设向量组为1(1,1,2,4)α=-,2(0,3,1,2)α=,3(3,0,7,14)α=4(1,1,2,0)α=-,5(2,1,5,6)α=1) 证明:12,αα线性无关.2) 把12,αα扩充成一极大线性无关组.证 1)由于12,αα的对应分量不成比例,因而12,αα线性无关. 2)因为3123ααα=+,且由1122440k k k ααα++=可解得1240k k k ===所以124,,ααα线性无关.再令112244550k k k k αααα+++=代入已知向量后,由于相应的齐次线性方程组的系数行列式为0,因而该齐次线性方程组存在非零解,即1245,,,αααα线性相关,所以5α可由124,,ααα线性表出.这意味着124,,ααα就是原向量组的一个极大线性无关组.注 此题也可将1245,,,αααα排成54⨯的矩阵,再通过列初等变换化为行阶梯形或行最简形,然后得到相应结论.10.用消元法求下列向量组的极大线性无关组与秩:12341)(6,4,1,2),(1,0,2,3,4)(1,4,9,16,22),(7,1,0,1,3)αααα=-=-=--=-,123452)(1,1,2,4),(0,3,1,2)(3,0,7,14),(1,1,2,0)(2,1,5,6)ααααα=-===-=解 1)设12346411210234149162271013A αααα-⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥--⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎣⎦⎣⎦ 对矩阵A 作行初等变换,可得0411192600000102341023404111926004569980114223101142231A --⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥→→⎢⎥⎢⎥---⎢⎥⎢⎥----⎣⎦⎣⎦所以1234,,,αααα的秩为3,且234,,ααα即为所求极大线性无关组.3) 同理可得124,,ααα为所求极大线性无关组,且向量组的秩为3.11.证明:如果向量组(Ⅰ)可以由向量组(Ⅱ)线性表出,那么(Ⅰ) 的秩不超过(Ⅱ)的秩.证 由题设,向量组(Ⅰ)的极大线性无关组也可由向量组(Ⅱ)的极大线性无关组线性表出,即证向量组(Ⅰ)的秩不超过向量组(Ⅱ)的秩.12.设12,,,n ααα 是一组维向量,已知单位向量12,,,n εεε 可被它们线性表出,证明:12,,,n ααα 线性无关.证 设12,,,n ααα 的秩为r n ≤,而12,,,n εεε 的秩为n . 由题设及上题结果知n r ≤从而r n =.故12,,,n ααα 线性无关.13.设12,,,n ααα 是一组n 维向量,证明:12,,,n ααα 线性无关的充分必要条件是任一n 维向量都可被它们线性表出.证 必要性.设12,,,n ααα 线性无关,但是1n +个n 维向量12,,,,n αααβ 必线性相关,于是对任意n 维向量β,它必可由12,,,n ααα 线性表出.充分性.任意n 维向量可由12,,,n ααα 线性表出,特别单位向量12,,,n εεε 可由12,,,n ααα 线性表出,于是由上题结果,即证12,,,n ααα 线性无关.14.证明:方程组11112211211222221122n n n n n n nn n na x a x a xb a x a x a x b a x a x a x b +++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩ 对任何12,,,n b b b 都有解的充分必要条件是系数行列式0ij a ≠.证 充分性.由克拉默来姆法则即证.下证必要性.记1212(,,,)(1,2,,)(,,,)i i i ni n i n b b b ααααβ===则原方程组可表示为1122n n x x x βααα=+++由题设知,任意向量β都可由线性12,,,n ααα 表出,因此由上题结果可知12,,,n ααα 线性无关.进而,下述线性关系12220n n k k k ααα+++=仅有惟一零解,故必须有0ij A a =≠,即证.15.已知12,,,r ααα 与121,,,,,,r r s ααααα+ 有相同的秩,证明: 与121,,,,,,r r s ααααα+ 等价.证 由于12,,,r ααα 与121,,,,,,r r s ααααα+ 有相同的秩,因此它们的极大线性无关组所含向量个数必定相等.这样12,,,r ααα 的极大线性无关组也必为121,,,,,,r r s ααααα+ 的极大线性无关组,从而它们有相同的极大线性无关组.另一方面,因为它们分别与极大线性无关组等价,所以它们一定等价. 16.设123213,,,r r βαααβααα=+++=+++121r r βααα-=+++证明:12,,,r βββ 与12,,,r ααα 具有相同的秩.证 只要证明两向量组等价即可.由题设,知12,,,r βββ 可由12,,,r ααα 线性表出. 现在把这些等式统统加起来,可得12121()1r r r βββααα+++=+++- 于是121111(1)1111i i r r r r r αββββ=+++-++---- (1,2,,)i r =即证12,,,r ααα 也可由12,,,r βββ 线性表出,从而向量组12,,,r βββ 与12,,,r ααα 等价.17.计算下列矩阵的秩:1)01112022200111111011-⎡⎤⎢⎥--⎢⎥⎢⎥--⎢⎥-⎣⎦ 2)11210224203061103001-⎡⎤⎢⎥--⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎣⎦3)141268261042191776341353015205⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 4)10014010250013612314324563277⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦5)1010011000011000011001011⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦解 1)秩为4.2)秩为3. 3)秩为2. 4)秩为3. 5)秩为5.18.讨论,,a b λ取什么值时,下列方程有解,并求解.1)12212321231x x x x x x x x x λλλλλ⎧++=⎪++=⎨⎪++=⎩ 2)122123123(3)(1)23(1)(3)3x x x x x x x x x λλλλλλλλ+++=⎧⎪+-+=⎨⎪++++=⎩3)1221231234324ax x x x bx x x bx x ++=⎧⎪++=⎨⎪++=⎩解 1)因为方程组的系数行列式21111(1)(2)11D λλλλλ==-+所以当1λ=时,原方程组与方程1221x x x ++=同解,故原方程组有无穷多解,且其解为11221321x k k x k x k=--⎧⎪=⎨⎪=⎩ 其中12,k k 为任意常数.当2λ=-时,原方程组无解.当1λ≠且2λ≠-时,原方程组有惟一解.且12231212(1)2x x x λλλλλ+⎧=-⎪+⎪⎪=⎨+⎪⎪+=⎪=⎩2)因为方程组的系数行列式231211(1)333D λλλλλλλλ+=-=-++所以当0λ=时,原方程组的系数矩阵A 与增广矩阵A 的秩分别为2与3,所以无解.当1λ=时,A 的秩为2,A 的秩为3,故原方程组也无解. 当0λ≠,且1λ≠时,方程组有唯一解321232232323159(1)129(1)43129(1)x x x λλλλλλλλλλλλλλ⎧+-+=⎪-⎪⎪-+⎪=⎨-⎪⎪--+=⎪-⎪⎩3) 因为方程组的系数行列式1111(1)121a Db b a b ==-- 所以当0D ≠时,即1a ≠且0b ≠时,方程组有惟一解,且为12321(1)1124(1)b x b a x b ab b x b a -⎧=⎪-⎪⎪=⎨⎪+-⎪=⎪-⎩当0D =时1o若0b =,这时系数矩阵A 的秩为2,而它的增广矩阵A 的秩为3,故原方程组无解。
高等代数教案第3章向量与线性方程组
第三章 向量与线性方程组Ⅰ.授课题目:§3.1 线性方程组的解 §3.2 n 维向量空间 §3.3 向量组的线性相关性 §3.4 线性方程组解的结构 Ⅱ.教学目的与要求:1. 掌握数域、矩阵、逆矩阵、矩阵的初等变换、初等矩阵、矩阵的秩等概念2. 掌握矩阵的运算性质、逆矩阵的求法、分块矩阵的初等变换 Ⅲ.重点与难点:重点:矩阵的运算、逆矩阵的求法、矩阵的初等行变换 难点: 伴随矩阵,逆矩阵,初等矩阵、矩阵秩的概念 Ⅳ.教学内容§3.1 线性方程组的解例3.1 用矩阵的初等变换解下列线性方程组:(1)123123123253336212434x x x x x x x x x +-=⎧⎪+-=⎨⎪+-=⎩;(2)123451234512345232222283536x x x x x x x x x x x x x x x -+-+=⎧⎪++--=⎨⎪-+-+=⎩;(3)12341234123222253335x x x x x x x x x x x -++=⎧⎪++-=⎨⎪-+=⎩.提示或答案:(1)()(),3R A R A b ==,原方程组有唯一解()1,1,2T--;(2)增广矩阵行等价于1-23-12205-40-5400000-4⎛⎫⎪⎪ ⎪⎝⎭,()()2,,3R A R A b ==,原方程组无解; (3)增广矩阵行等价于411013*********0⎛⎫-- ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,()(),4R A R A b =<,原方程组的通解为()12124113011,1003010x c c c c R ⎛⎫ ⎪⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪- ⎪⎪ ⎪=++∈ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ ⎪⎝⎭.定理3.1 n 元线性方程组Ax b =(1)无解的充分必要条件是()(),R A R A b <; (2)有唯一解的充分必要条件是()(),R A R A b n ==; (3)有无穷多解的充分必要条件是()(),R A R A b n =<.练习:用矩阵的初等变换解下列线性方程组:(1)1231231242232101138x x x x x x x x +-=⎧⎪-+=⎨⎪+=⎩; (2)2312312325227x x x x x x x x +=⎧⎪++=⎨⎪++=⎩;(3)12341234123423133128x x x x x x x x x x x x +++=⎧⎪++-=⎨⎪-++=⎩答案:(1)无解;(2)有无穷多解0310,12c c R ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪-+∈ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭;(3)有无穷多解()21108201x c c R -⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪- ⎪ ⎪=+∈ ⎪ ⎪- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭. 定理3.2 n 元齐次线性方程组0Ax =, (1)只有零解的充要条件是()R A n =; (2)有非零解的充要条件是()R A n <.例3.2 求齐次线性方程组的通解1234123412342403230340x x x x x x x x x x x x +-+=⎧⎪-++=⎨⎪+++=⎩.答:()1212132211,221001x c c c c R⎛⎫⎛⎫-- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪=+∈ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭例3.3 设有线性方程组()()()12312312310131x x x x x x x x x λλλλ+++=⎧⎪+++=⎨⎪+++=⎩ 问λ取何值时,(1)有唯一解;(2)无解;(3)有无穷多解?并在有无穷多解时求出其通解.解法1 对增广矩阵(),A b 作初等行变换,化成行阶梯形矩阵,有()()()()1110111,11130311100313A b λλλλλλλλλλλλλ++⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪=+→⋅⋅⋅→-- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪+-+-+⎝⎭⎝⎭. (1)当0λ≠且3λ≠-时,()(),3R A R A b ==,方程组有唯一解;(2)当0λ=时,()()1,,2R A R A b ==,方程组无解; (3)当3λ=-时,()(),2R A R A b ==,方程组有无穷多个解. 这时,()21101011,1213011211230000A b ---⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪=-→-- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭于是,原方程组等价于132312x x x x =-⎧⎨=-⎩. 此时,原方程的通解为()111210x c c R -⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪=+-∈ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭.解法2 因系数矩阵A 为方阵,故方程有唯一解的充要条件是系数行列式0A ≠. 而()()()21111111111113111300311111100A λλλλλλλλλλλ+=+=++=+=+++, 因此,当0λ≠且3λ≠-时,方程组有唯一解. 当0λ=时,()11101110,1113000111100000A b ⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪=→ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭, 知()()1,,2R A R A b ==,方程组无解. 当3λ=-时,()21101011,1213011211230000A b ---⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪=-→-- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭, 知,()(),2R A R A b ==,方程组有无穷多个解. 且通解为()111210x c c R -⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪=+-∈ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭.练习:1. 求解齐次线性方程组12341234123422020320x x x x x x x x x x x x +--=⎧⎪--+=⎨⎪+--=⎩. 2.当,a b 为何值时,线性方程组()1234234123412341212343565x x x x x x x x x ax x b x x x a x +++=⎧⎪-+=⎪⎨+++=⎪⎪++++=⎩ (1)无解;(2)有唯一解;(3)有无穷多解?并在有无穷多解时求出其通解.答案或提示:1. ()()1211221231,,1,0,0,1,0,1,,55TT x c c c c R ξξξξ⎛⎫===+∈ ⎪⎝⎭2. ()1111101121,0010300010A b a b a ⎛⎫ ⎪-⎪→ ⎪-- ⎪-⎝⎭.(1)当1,3a b =≠时,()()2,,3R A R A b ==此时,方程组无解;(2)当1,a b ≠为任意实数时,()(),4R A R A b ==此时,方程组有唯一解;(3)当1,3a b ==时,()(),24R A R A b ==<,方程组有无穷多解. 此时,()1021001121,0000000000A b -⎛⎫ ⎪-⎪→ ⎪ ⎪⎝⎭原方程组可化为134234212x x x x x x =-+⎧⎨=+-⎩. 通解为()1212021112,010001x c c c c R -⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪- ⎪ ⎪ ⎪=++∈ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭.小结:课外作业:§3.2 n 维向量空间1. n 维向量空间定义 3.1 所谓数域P 上一个n 维向量就是由数域P 中n 个数12,,,n a a a 组成的有序数组,其中i a 称为第i 个分量.通常地,n 维向量可以写成一列12n a a a ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,也可以写成一行()12,,,n a a a ,前者称之为n 维列向量,用,,,a b c ,或,,,αβγ⋅⋅⋅表示,后者称之为n 维行向量,用,,,TTTa b c ,或,,,T T Tαβγ⋅⋅⋅表示.今后,如无特别声明,我们提到的n 维向量都是指的n 维列向量.如果两个n 维向量()()1212,,,,,TTn n a a a a b b b b ==对应分向量相等,即i i b a =()1,2,,i n =⋅⋅⋅,则称为这两个向量相等,记作.a b =定义零向量()00,0,,0T=⋅⋅⋅,负向量()12,,Tn a a a a -=---.设P 是一个数域,用nP 表示数域P 上全体n 维向量组成的集合,在nP 中如下定义向量加法和数量乘法(统称为向量的线性运算):对P λ∀∈,()()1212,,,,,TTn n n a a a a b b b b P ==∈()()()12121122,,,,,,,TTTn n n n a b a a a b b b a b a b a b +=+=+++,()()1212,,,,TTn n a a a a a a a λλλλλ==.这样定义的向量的线性运算满足如下八条运算律:以下,P λμ∈,,,na b c P ∈ 加法的交换律:a b b a +=+;加法的结合律: ()()a b c a b c ++=++; 右零元律:0a a +=; 右负元律:()0a a +-=; 1乘向量律:1a a =;数乘向量的结合律:()()a a λμλμ=; 数对向量加法的分配律:()a b a b λλλ+=+; 向量对数加法的分配律:()a a a λμλμ+=+.定义3.2 设n P 是以数域P 中的数作为分量的n 维向量的全体,在nP 中定义如上的向量加法和数量乘法(并满足以上八条运算律),我们称nP 是数域P 上的n 维向量空间.2. 子空间定义3.3 设V 是向量空间nP 的非空子集,如果V 对于向量的加法和数量乘法两种运算都封闭,那么就称集合V 对于向量空间nP 的向量加法和数乘向量构成一个向量空间,称之为向量空间nP 的子空间.例3.1 集合{}22(0,,,),,T n n V x x x x x P ==∈是向量空间nP 的子空间.事实上,若V a a T n ∈=),,,0(2 α,V b b T n ∈=),,,0(2 β则V b a b a T n n ∈++=+),,,0(22 βα,V a a T n ∈=),,,0(2λλλα .例3.2 集合{}22(1,,,),,T n n V x x x x x P ==∈不是n P 的子空间.事实上,若V a a T n ∈=),,,1(2 α,V b b T n ∈=),,,1(2 β则V b a b a T n n ∉++=+),,,2(22 βα.所以V 不是向量空间.例3.3 设βα,是两个已知的n 维向量,则集合{},V x P λαμβλμ==+∈是一个向量空间. 称为由向量βα,所生成的向量空间.一般地,由m ααα,,,21 所生成的向量空间为{}112212,,,m m m V x P λαλαλαλλλ==+++∈.小结:课外作业:§3.3 向量组的线性相关性1. 向量的线性表示以下我们总是讨论在某固定数域P 上的n 维向量空间,不再每次声明. 定义3.4 如果存在一组数s k k k ,,,21 ,使得.2211s s k k k βββα+++=则称向量α是向量组s βββ,,,21 的一个线性组合,或称向量α可由向量组s βββ,,,21 线性表示(或线性表出)称s k k k ,,,21 为组合系数.例如,对向量组()()()1232,1,3,1,4,2,5,4,2,1,4,1T T Tααα=-=-=--,容易看到,.3213ααα-= 因此,3α是21,αα的一个线性组合.又如,任一个n 维向量()12,,,Tn a a a α=都是向量组12100010,,,001n εεε⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪==⋅⋅⋅= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭的一个线性组合,因为.2211n n a a a εεεα+++=我们称向量组n εεε,,,21 为n 维单位向量组.由定义可以看出,零向量是任一向量组的线性组合(只要取系数全为0就行了);其次,向量α是向量组s βββ,,,21 的线性组合的充要条件是方程组1122s s x x x βββα+++=有解.例3.4 证明向量()1,1,5Tb =-可由向量组()()()1231,2,3,0,1,4,2,3,6TTTa a a ===线性表示,并求出相应的组合系数.定义 3.5 如果向量组:A 12,,,l ααα中每一个向量(1,2,,)i i l α=都可以由向量组:B s βββ,,,21 线性表示,那么称向量组A 可以由向量组B 线性表示,如果两个向量组互相可以线性表示,就称这两个向量组等价.向量组之间的等价有以下的性质: 1) 反身性:每一个向量都与它自身等价;2) 对称性:如果向量组t ααα,,,21 与向量组s βββ,,,21 等价,那么向量组s βββ,,,21 与向量组t ααα,,,21 也等价;3) 传递性:如果向量组t ααα,,,21 与向量组s βββ,,,21 等价,s βββ,,,21 与pγγγ ,,21等价,那么向量组t ααα,,,21 与p γγγ ,,21等价.如果向量组12,,,r ααα可以由向量组s βββ,,,21 线性表示,则()11,2,,si ij j j k i r αβ===∑即()()1212,,,1,2,,i i i s is k k i r k αβββ⎛⎫⎪ ⎪=⋅⋅⋅= ⎪ ⎪⎝⎭.因此,()()111112222121212,,,,,,i r r r s ss rs k k k k k k k k k αααβββ⎛⎫ ⎪ ⎪⋅⋅⋅=⋅⋅⋅ ⎪ ⎪⎝⎭. 所以,如果()12,,,r A ααα=,()12,,,s B βββ=分别表示以12,,,r ααα和s βββ,,,21 为列向量的矩阵,向量组12,,,r ααα可以由向量组s βββ,,,21 线性表示,则存在矩阵s r K ⨯,使得A BK =.例3.5 证明向量组1211:1,210A a a ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭与向量组等价.证 对向量组(),A B 施行初等行变换()111011101021,120101110111102101110000A B -⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪=→-→- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪---⎝⎭⎝⎭⎝⎭可以看出来1122122,b a a b a a =-=-+,即()()121221,,11b b a a -⎛⎫= ⎪-⎝⎭,显然121111112--⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭,所以()()121211,,12a a b b ⎛⎫= ⎪⎝⎭,即112212,2a b b a b b =+=+.故向量组A 与向量组B 等价.本题后面部分也可以这样做,进一步作初等行变换102111100111120100000000-⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪-→ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭可以得到112212,2a b b a b b =+=+.2. 向量组的线性相关性定义3.6 对向量组)2(,,,21≥s s ααα ,如果存在一组不全为零的数s k k k ,,,21 使得11220s s k k k ααα+++=,则称向量组)2(,,,21≥s s ααα 线性相关.否则称向量组)2(,,,21≥s s ααα 线性无关.注(1)任意一个包含零向量的向量组一定是线性相关的;(2)如果一个向量组线性相关,则其中至少有一个向量可以由其余向量线性表示;(3)两个向量21,αα线性相关⇔21ααk =,即它们的分量对应成比例. 从几何的角度看,就是这两个向量共线;(4)如果三个向量321,,ααα线性相关,则其中一个向量是另外两个向量的线性组合,譬如123k l ααα=+,因此,这三个向量共面,反之也成立;(5)设()12,,,s A ααα=,则向量组)2(,,,21≥s s ααα 线性相关⇔齐次方程组0Ax =有非零解⇔()R A s <(即A 是列降秩矩阵);(6)向量组)2(,,,21≥s s ααα 线性无关⇔齐次方程组0Ax =只有零解⇔()R A s =(即A 是列满秩矩阵). 或者说,向量组)2(,,,21≥s s ααα 线性无关⇔若11220s s k k k ααα+++=,则120s k k k ====;(7)1n +个n 维向量一定线性相关(这是因为,以这1n +个n 维向量为列向量构成的矩阵的秩必定小于1n +);(8)如果一向量组的一部分线性相关,那么这个向量组就线性相关;反之,如果一向量组线性无关,那么它们的任何一个非空的部分组也线性无关.(即“部分相关⇒整体相关”;“整体无关⇒部分无关”)(向量个数增加)(9)如果向量组11112221221212,,,s s srs r r a a a a a a a a a ααα⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪==⋅⋅⋅= ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭线性无关,则各向量加多一个分量得到的向量组111212122212121,11,21,,,,s s s r r rs r r r s a a a a a a a a a a a a βββ+++⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪==⋅⋅⋅= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭线性无关;反之,若向量组12,,,s βββ⋅⋅⋅线性相关,则向量组12,,,s ααα⋅⋅⋅线性相关(即“截断组无关⇒加长组无关”;“加长组相关⇒截断组相关”)(向量维数增加);(10)如果向量组12,,,s ααα⋅⋅⋅线性无关,添加一个向量β后,12,,,,s αααβ⋅⋅⋅线性相关,则β一定可以由12,,,s ααα⋅⋅⋅线性表示,而且表示法是唯一的.例3.6 n 维单位向量n εεε,,,21 组成的向量组线性无关.事实上,由,02211=+++n n k k k εεε也就是由1212,(1,0,,0)(0,1,,0)(0,0,,1)(,,)(0,0,,0)T T Tn T n Tk k k k k k +++==可以推出.021====n k k k故n εεε,,,21 线性无关.例3.7 讨论向量组123(2,1,7),(1,4,11),(3,6,3)T T T a a a =-==-的线性相关性.例3.8 已知向量组123,,a a a 线性无关,112223331,,b a a b a a b a a =+=+=+.证明向量组123,,b b b 线性无关.例3.9 已知向量1231021,2,4157a a a ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪=== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭,(1)讨论向量组123,,a a a 及向量组12,a a 的线性相关性;(2)向量3a 能否由向量组12,a a 线性表示?如果能,求其组合系数. 练习:1.判断向量组()()()1231,0,1,2,1,1,2,4,2,3,5,10TTTααα=-=---=-线性相关还是线性无关.2.设向量组:()()()()12341,1,1,1,2,3,1,3,,3,4,5TTTTt αααα====.(1)问t 为何值时,向量组123,,ααα线性相关?线性无关?(2)问t 为何值时,向量组1234,,,αααα线性相关?线性无关?3.证明:如果向量组123,,ααα线性无关,则向量组1122233312,23,3βααβααβαα=+=+=+也线性无关.4.设向量组123,,ααα线性相关,向量组234,,ααα线性无关,问: (1)1α能否由23,αα线性表示?说明理由; (2)4α能否由123,,ααα线性表示?说明理由.3. 向量组的极大无关组与向量组的秩定义3.7 向量组的一个部分组称之为是这个向量组的一个极大线性无关组(简称极大无关组). 如果这个部分组本身线性无关,但是从这个向量组中任意加一个向量(如果还有的话)后都线性相关.例如,在向量组123(2,1,3,1),(4,2,5,4),(2,1,4,1)T T T ααα=-=-=--中,由21,αα一个极大线性无关组. n 维单位向量组n εεε,,,21 就是nR 的一个极大无关组.注(1)向量组的极大无关组可能不是唯一的;(2)一个线性无关的向量组,其极大无关组就是它本身; (3)任一向量组与它的极大无关组等价; (4)向量组的任意两个极大无关组一定等价.定理 3.3 如果向量组r ααα,,,21 可以由向量组s βββ,,,21 线性表示,且r s >,那么向量组r ααα,,,21 必线性相关.证 记()12,,,r A ααα=,()12,,,s B βββ=.由于向量组r ααα,,,21 可以由向量组s βββ,,,21 线性表示,故存在矩阵s r K ⨯,使得A BK =.注意到,齐次方程组0Kx =的解都是齐次方程组0Ax =的解. 而(){}min ,R K r s s r ≤=<(r是未知量的个数),所以,前者一定有非零解,故后者也有非零解. 所以向量组r ααα,,,21 必线性相关.注 (1)定理3.3可以叙述成:如果一个较多的向量组可以由一个较少的向量组线性表示,则较多的向量组一定线性相关.(2)定理3.3的逆否命题是:如果向量组r ααα,,,21 可以经向量组s βββ,,,21 线性表出,且r ααα,,,21 线性无关,那么.s r ≤推论1 两个等价的线性无关的向量组,必有相同个数的向量. 推论2 向量组的任意两个极大无关组都含有相同个数的向量.定义3.8 向量组的极大无关组所包含的向量个数称为这个向量组的秩.注 (1)向量组线性无关的充分必要条件为它的秩等于它所含有向量的个数; (2)等价的向量组必有相同的秩;(3)含有非零向量的向量组一定有极大线性无关组,且任一个无关的部分向量组都能扩充成一个极大线性无关组. 全部由零向量组成的向量组没有极大线性无关组. 规定这样的向量组的秩为零;(4)矩阵的秩等于矩阵的列向量组的秩,也等于它的行向量组的秩. 练习:设121311:,1113A a a ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪- ⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭,123213011:,,102120B b b b ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪- ⎪ ⎪ ⎪=== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭证明向量组A 与向量组B 等价.例3.10 设向量组A :123452*********,,,,4622436979a a a a a --⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪===== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭.求A 的一个极大无关组,并把其余向量用这个极大无关组线性表示.(P101~102)练习:设矩阵122121221143A ⎛⎫ ⎪=-- ⎪ ⎪---⎝⎭,求矩阵A 的列向量组的一个极大无关组,并把不属于极大无关组的列向量用极大无关组线性表示.例3.11 设m n m s s n C A B ⨯⨯⨯=,那么()()()(),.R C R A R C R B ≤≤ (教材P103)例3.12 设()ijm nA a ⨯=,证明()1R A =⇔存在非零列向量a 及非零行向量Tb ,使得TA ab =.证 ⇒:(必要性)设矩阵()12,,,n A ααα=⋅⋅⋅ ,由于()1R A =,所以,列向量组12,,,nααα⋅⋅⋅的极大无关组只含一个向量,不妨假定1α是它的一个极大无关组.设2211,,n n k k αααα=⋅⋅⋅=,则()()121112,,,1,,,T n n A k k k k ab αααα=⋅⋅⋅=⋅⋅⋅=. 令()12,1,,,Tn a b k k α==⋅⋅⋅,则TA ab =.⇐:(充分性)由T A ab =知,()1R A ≤.其次,由于a 和Tb 都是非零向量,因此,A O ≠,因此()1R A ≥,故()1R A =. 证毕.例3.13设A 是m n ⨯矩阵,B 是m s ⨯矩阵,则()(){}()()()max ,,R A R B R A B R A R B ≤≤+. 证 设()()12,R A r R B r ==,矩阵,A B 的列向量的极大无关组分别是112,,,r ααα和212,,,r βββ. 于是(),A B 的全体列向量,一定可以由向量组121212,,,,,,,r r αααβββ线性表示,即()()(),R A B R A R B ≤+.另一方面,A 的列向量个数小于(),A B 的列向量个数,因而()(),R A R A B ≤;同时()(),R B R A B ≤. 因而,()(){}()max ,,R A R B R A B ≤.故()(){}()()()max ,,R A R B R A B R A R B ≤≤+.例3.14已知3阶矩阵A 与3维列向量x 满足323A x Ax A x =-,且向量2,,x Ax A x 线性无关. (1)记()2,,P x Ax A x =,求3阶矩阵B ,使AP PB =;(2)求A .例3.15 设1212,,,ααββ都是3维列向量,且12,αα线性无关,12,ββ线性无关,证明:存在非零向量γ,使得既可以由12,αα线性表示,也可以由12,ββ线性表示.当121212300,1,2,12351ααββ-⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪==-== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭时,求出所有的向量γ.提示 4个3维向量1212,,,ααββ必线性相关,故有不会为0的数1212,,,k k l l ,使得112211220k k l l ααββ+++=,显然12,k k 不全为零,取11221122k k l l γααββ=+=--.解方程组112211220x x y y ααββ+++=,求其通解可知()0,1,1Tk γ=4. 向量空间的基、维数与向量的坐标§3.4 线性方程组解的结构在有了向量和矩阵的理论准备之后,我们现在可以来分析一下线性方程组的问题,给出线性方程组有解的判别条件.设线性方程组为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++.,,221122222212111212111s n sn s s n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a (1)引入向量,,,,,2121222122121111⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=s sn nn n s s b b b a a a a a a a a a βααα (2)于是线性方程组(1)可以改写成向量方程.2211βααα=+++n n x x x (3)显然,线性方程组(1)有解的充分必要条件为向量β可以表成向量组n ααα,,,21 的线性组合. 用秩的概念,方程组(1)有解的条件可以传述如下:定理7(线性方程组有解的判别定理) 线性方程组(1)有解的充分必要条件为它的系数矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=sn s s n n a a a a a a a a a A 212222111211与增广矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=s sn s s n n b b b a a a a a a a a a A 21212222111211__有相同的秩.证明 先证必要性,设线性方程组(1)有解,就是说,β可以经向量组n ααα,,,21 线性表出,向量组n ααα,,,21 与向量组βααα,,,,21n 等价,因而有相同的秩. 这两个向量组分别是矩阵A 与__A 的列向量组. 因此,矩阵A 与__A 有相同的秩.再证充分性,设矩阵A 与__A 有相同的秩,就是说,它们的列向量组n ααα,,,21 与βααα,,,,21n 有相同的秩,令它们的秩为r ,n ααα,,,21 中的极大线性无关组的是由r 个向量组成,无妨设r αα,,1 是它的一个极大线性无关组. 显然r αα,,1 也是向量组βααα,,,,21n 的一个极大线性无关组,因此向量β可以经r αα,,1 线性表出. 既然β可以经r αα,,1 线性表出,当然它可以经n ααα,,,21 线性表出. 因此,方程组(1)有解.应该指出,这个判别条件与以前的消元法是一致的,我们知道,用消元法解线性方程组(1)的第一步就是用初等变换把增广矩阵__A 化成阶梯形. 这个阶梯形矩阵在适当调动前n 列的顺序之后可能有两种情形:⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+000000`000000000001222221111211 r r rn rr nrn r d d c c d c c c d c c c c 或者 ⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛000000`000000000000222221111211r rn rr n rn r d c c d c c c d c c c c 其中.0,,,2,1,01≠=≠+r ii d r i c 在前一种情形,我们说原方程组无解,而在后一种情形方程组有解,实际上,把这个阶梯形矩阵中最后一列去掉,那就是线性方程组(1)的系数矩阵A 经过初等变换所化成的阶梯形. 这就是说,当系数矩阵与增广矩阵的秩相等时,方程组有解,当增广矩阵的秩等于系数矩阵的秩加1时,方程组无解.以上的说明也可以认为是判别定理的另一个证明.根据克拉默法则,也可以给出一般线性方程组的一个解法,这个解法有时在理论上是有用的. 设线性方程组(1)有解,矩阵A 与__A 的秩都等于r ,而D 是矩阵A 的一个不为零的r 级子式(当然它也是__A 的一个不为零的子式),为了方便起见,无妨设D 位于A 的左上角.显然,在这种情形下,__A 的前r 行就是一个极大线性无关组,第s r ,,1 +行都可以经它们线性表出,因此,方程组(1)与⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=++++=++++=++++rn rn r rr r n n r r n n r r b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a 11222121111111,, (4) 同解.当n r =时,由克拉默法则,方程组(4)有唯一解,也就是方程且(1)有唯一解. 当n r <时,将方程组(4)改写为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧---=++---=++---=++++++++.,,11,11211,222121111,111111n rn r r r r r rr r n n r r r r n n r r r r x a x a b x a x a x a x a b x a x a x a x a b x a x a (5) (5)作为r x x ,,1 的一个方程组,它的系数行列式.0≠D 由克拉默法则,对于n r x x ,,1 +的任意一组值,方程组(5),也就是方程组(1),都有唯一的解,n r x x ,,1 +就是方程组(1)的一组自由未知量,对(5)用克拉默法则,可以解出r x x ,,1 :⎪⎩⎪⎨⎧+++=+++=++++.```,```11,111,111n rn r r r r rn n r r x c x c d x x c x c d x(6) (6)就是方程组(1)的一般解.§6 线性方程组解的结构在解决了线性方程组有解的判别条件之后,我们进一步来讨论线性方程组解的结构. 在方程组的解是唯一的情况下,当然没有什么结构问题. 在有多个解的情况下中,所谓解的结构问题就是解与解之间的关系问题. 下面我们将证明,虽然在这时有无穷多个解,但是全部的解都可以用有限多个解表示出来. 这就是本节要讨论的问题和要得到的主要结果. 下面的讨论当然都是对于有解的情况说的,这一点就不再每次都说明了.上面我们提到,n 元线性方程组的解是n 维向量,在解不是唯一的情况下,作为方程组的解的这些向量之间有什么关系呢?我们先看齐次线性方程组的情形. 设⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++.0,0,02211222221211212111n sn s s n n n x a x a x a x a x a x a x a x a x a (1) 是一齐次线性方程组,它的解所成的集合具有下面的两个重要的性质:1:两个解的和还是方程组的解.设(n k k k ,,,21 )与(n l l l ,,,21 )是方程组(1)的两个解. 这就是说,把它们代入方程组,每个方程成恒等式中,即∑==nj jij ka 10 (s i ,,2,1 =)∑==nj jij la 10 (s i ,,2,1 =)把两个解的和),,,(2211n n l k l k l k +++ (2)代入方程组,得000)(111=+=+=+∑∑∑===nj j ij n j j ij nj j j ijl a k a l k a(s i ,,2,1 =)这说明(2)确实是方程组的解.2:一个解的倍数还是方程组的解.设(n k k k ,,,21 )是(1)的一个解,不难看出(n ck ck ck ,,,21 )还是方程组的解,因为∑∑===⋅==nj j ij nj j ijc k a c ck a1100)( (s i ,,2,1 =)从几何上看,这两个性质是清楚的,在3=n 时,每个齐次线性方程组表示一个过原点的平面. 于是方程组的解,也就是这些平面的交,如果不只是原点的话,就是一条过原点的直线或一个过原点的平面. 以原点为起点,而端点在这样的直线或平面上的向量显然具有上述的性质.对于齐次线性方程组,综合以上两点即得,解的线性组合还是方程组的解. 这个性质说明了,如果方程组有几个解,那么这些解的所有可能的线性组合就给出了很多有解. 基于这个事实,我们要问:齐次线性方程组的全部解是否能够通过它的有限的几个解的线性组合给出来?回答是肯定的. 为此,我们引入下面的定义:定义17 齐次线性方程组(1)的一组解t ηηη,,,21 称为(1)的一个基础解系,如果 1)(1)的任意一个解都能表成t ηηη,,,21 的线性组合; 2)t ηηη,,,21 线性无关.应该指出,定义中的条件2)是为了保证基础解系中没有多的解. 事实上,如果t ηηη,,,21 线性相关,也就是其中有一个可以表成其他的解的线性组合,譬如说t η可以表成121,,,-t ηηη 的线性组合,那么121,,,-t ηηη 显然也具有性质1).现在就来证明,齐次线性方程组的确有基础解系.定理8 在齐次线性方程组有非零解的情况下,它有基础解系,并且基础解系所含有的解的个数等于,r n -这里r 表示系数矩阵的秩(以下将看到,r n - 也就是自由未知量的个数)定理的证明实际上就是一个具体找基础解系的方法.证明 设方程组(1)的系数矩阵的秩为r ,无妨设左上角的r 级子式不等于零,于是按上一节最后的分析,方程组(1)可以改写成⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧---=++---=++---=++++++++.,,11,11211,22121111,11111n rn r r r r rr r n n r r r r n n r r r r x a x a x a x a x a x a x a x a x a x a x a x a (3) 如果,n r =,那么方程组没有自由未知量,方程组(3)的右端全为零,这时方程组只有零解,当然也就不存在基础解系,以下设.n r <我们知道,把自由未知量的任意一组值(n r c c ,,1 +)代入(3),就唯一地决定了方程组(3)__也就是方程组(1)的一个解. 换句话说,方程组(1)的任意两个解,只要自由未知量的值一样,这两个解就完全一样,特别地,如果在一个解中,自由未知量的值全为零,那么这个解一定就是零解.在(3)中我们分别用r n -组数)1,,0,0(,),0,,1,0(),0,,0,1( (4)来代自由未知量(n r r x x x ,,,21 ++),就得出方程组(3)——也就是方程组(1)的r n -个解:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧===---).1,,0,0,,,(),0,,1,0,,,),0,,0,1,,(,1,22121111 r r n r n r n r r c c c c c c ηηη (5) 我们现在来证明,(5)就是一个基础解系. 首先证明r n -ηηη,,,21 线性无关,事实上,如果02211=+++--r n r n k k k ηηη ,即).0,,0,0,0,,0(),,,,*,(*,212211 ==+++---r n r n r n k k k k k k ηηη比较最后r n -个分量,得 .021====-r n k k k 因此,r n -ηηη,,,21 线性无关.再证明方程组(1)的任意一个解都可以由r n -ηηη,,,21 线性表出,设),,,,,,(211n r r r c c c c c ++=η (6)是(1)的一个解,由于r n -ηηη,,,21 是(1)的解,所以线性组合r n n r r c c c -+++++ηηη 2211 (7)也是(1)的一个解. 比较(7)和(6)的最后r n -个分量得知,自由未知量有相同的值,从而这两个解完全一样,即.2211r n n r r c c c -+++++=ηηηη (8)这就是说,任意一个解η都能表成r n -ηηη,,,21 的线性组合. 综合以上两点,我们就证明r n -ηηη,,,21 确为方程组(2)的一个基础解系,因而齐次线性方程组的解有基础解系. 证明中具体给出的这个基础解系是由r n -个解组成. 至于其他的基础解系,由定义,一定与这个基础解系等价,同时它们又都是线性无关的,因而有相同个数的向量. 这就是定理的第二部分. ¶由定义容易看出,任何一个线性无关的与某一个基础解系等价的向量组都是基础解系(读者自己证明).下面来看一般线性方程组的解的结构. 如果把一般线性方程组 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++.,,221122222212111212111s n sn s s n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a (9) 的常数项换成0,就得到齐次线性方程组(1). 方程组(1)称为方程组(9)的导出组. 方程组(9)的解与它的导出组(1)的解之间有密切的关系:1:线性方程组(9)的两个解的差是它的导出组(1)的解. 设(n k k k ,,,21 ),),,,(21n l l l 是方程组(9)的两个解,即 ∑∑====nj nj i j ij i j ijb l a b k a11, (s i ,,2,1 =)它们的差是).,,,(2211n n l k l k l k ---显然有∑∑∑====-=-=-n j nj i i j ij j ij nj j j ijb b l a k a l k a1110)( (s i ,,2,1 =)这就是说,).,,,(2211n n l k l k l k --- 是导出组(1)的一个解. ¶2:线性方程组(9)的一个解与它的导出组(1)的一个解之和还是这个线性方程组的一个解. 设(n k k k ,,,21 )是(9)的一个解,即∑==nj i j ijb k a1 (s i ,,2,1 =)又设),,,(21n l l l 是导出组(1)的一个解,即∑==nj jij la 10 (s i ,,2,1 =)显然∑∑∑====+=+=+n j nj i i j ij j ij nj j j ijb b l a k a l k a1110)( (s i ,,2,1 =)由这两点我们很容易证明下面的定理:定理9 如果0γ是方程组(9)的一个特解,那么方程组(9)的任一个解γ都可以表成 ,0ηγγ+= (10)其中η是导出组(1)的一个解,因此,对于方程组(9)的任一个特解0γ,当η取完它的导出组的全部解时,(10)就给出(9)的全部解.证明 显然),(00γγγγ-+= 由上面的1,0γγ-是导出组(1)的一个解,令 0γγ-=,η就得到定理的结论.既然(9)的任一个解都能表成(10)的形式,由2,在η取完(1)的全部解的时候,,0ηγγ+=就取完(9)的全部解.定理9说明了,为了找一线性方程组的全部解,我们只要找出它的一个特解以及它的导出组的全部解就行了,导出组是一个齐次方程组,在上面我们已经看到,一个齐次线性方程组的解的全体可以用基础解系来表出.因此,根据定理我们可以用导出组的基础解系来表出一般方程组的一般解:如果0γ是方程组(9)的一个特解,r n -ηηη,,,21 是其导出组的一个基础解系,那么(9)的任一个解γ都可以表成 .22110r n r n k k k --++++=ηηηγγ推论 在方程组(9)有解的情况下,解是唯一的充分必要条件是它的导出组(1)只有零解. 证明 充分性:如果方程组(9)有两个不同的解,那么它的差就是导出组的一个非零解.因之,如果导出组只有零解,那么方程组有唯一解.必要性:如果导出组有非零解,那么这个解与方程组(9)的一个解(因为它有解)的和就是(9)的另一个解,也就是说,(9)不止一个解.因之,如果(9)有唯一解,那么它的导出组只有零解.¶ 线性方程组的理论与解析几何中关于平面与直线的讨论有密切的关系.我们来看线性方程组⎩⎨⎧=++=++.,23232221211313212111b x a x a x a b x a x a x a (11) (11)中每一个方程表示一个平面,线性方程组(11)有没有解的问题就相当于这两个平面有没有交点的问题.我们知道,两个平面只有在平行而不重合的情形下没有交点.(11)的系数矩阵与增广矩阵分别是⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=22322211131211__232221131211b a a a b a a a A a a aa a a A 与 它们的秩可能是1,也可能是2.有三个可能的情形:1.A 的秩=1,__A 的秩=1,这就是说A 的两行成比例,因而两个平面平行,又因为__A 的两行也成比例,所以这两个平面重合,方程组有解.2.A 的秩=1,__A 的秩=2,这就是说,两个平面平行而不重合,方程组无解.3.A 的秩=2.这时__A 的秩也一定是2,在几何上就是这两个平面不平行,因而一定相交,方程组有解.例2.18 利用矩阵的初等行变换求解线性方程组123412341234123422244622436979x x x x x x x x x x x x x x x x --+=⎧⎪+-+=⎪⎨-+-=⎪⎪+-+=⎩。
高等代数-线性空间
负向量存在性
(5) 1 ; (6) a( ) a a ,a K;
数乘与加法的协调
(7) (a b) a b,a,b K;
(8) a(b ) (ab).
线性空间_例
例4 Kmn {A (aij )mn | aij K, i 1,2,..., m, j 1,2,..., n}
(2) 数乘
若k K, (a1, a2 ,L , an ) , 则 k (ka1, ka2 ,L , kan ).
n维向量_3
向量运算规则(八条运算规则)
(1) 加法交换律 ;
0向量存在性
(2) 加法结合律 ( ) ( );
(3) 0,, 0 ; (4) , , 0;
例6. 所有偶数集合是数环, 不是数域.
例7. Q( 3) {a b 3 a,b Q}是数域. Q(3 2) {a b3 2 a,b Q} 不是数域, 是数环. W {a3 2 a Q}不是数环, 也非数域.
命题 任一数域必包含0, 1. 命题 任一数域必包含有理数域Q. 命题 R和C之间不存在任何其他数域.
线性映射和线性变换
线性空间理论的应用
矩阵的秩——对矩阵分类 线性方程组解的结构
目的要求
• 掌握数域的定义, 正确判断数域和数环 • 熟练掌握线性空间的概念、基本性质; • 正确判断一个集合对于给定的运算是否构
成一个线性空间
集合
➢ 若干个事物的整体称为集合(记作A, B, C等) ➢ 组成集合的事物称为元素(记作a, b, c等) ➢ 集合具有:确定性、互异性、无序性
a11 a22 L amm ,
则称 是1,2 ,L
,
的
m
线性组合,
或称向量 可
《高等代数》第三章 行列式
二、向量组的线性相关性
1. 定义 定义 12 如果向量组 1 , 2 , … , s (s 2)中
有一个向量可以由其余向量线性表出,那么向量组
1 , 2 , … 2,1,3,1), 2 (4,2,5,4), 3 (2,1,4,1)
1 (a11, a12 , , a1n , b1), 2 (a21, a22 , , a2n , b2 ),
s (as1, as2 , , asn , bs ),
则可用向量组 A: 1, 2, … , s 来表示方程组 (1)
或称向量组 A 是由方程组 (1) 所确定的向量组;
的 n + 1 元有序数组之间的关系. 因此,我们先来 讨论多元有序数组.
n 元有序数组的应用举例
应该总指之,出n,维多有元序有数序组数在实组际不中只的是应可用以例代子表有很线性 方程多,,而作为且它还们与的其一他个方共面同有抽象极,其就广有泛下的面联的系定义.
例 1 点的坐标
在解析几 何中我们已经看到, 有些事物的性质 不能用一个数来刻画 . 例如,为了刻画一点在平面
可 验证 向因为量组 1 , 2 与向量组 1 , 2 等价.
4. 1等价1向量2组, 的2性 质1 22 ,
1 21 2 , 2 1 2 .
即它们可1)相反互身线性性:表每出一,个故向等量价组. 都与它自身等价.
2) 对称性:如果向量组 1 , 2 , … , t 与 1, 2, …, s 等价,那么向量组 1, 2, …, s 也与 1 , 2 , … , t 等价.
的,去掉它也不影响方程组的解. 事实上,第三个
方程等于第一个方程的 3 倍减去第二个方程,所
以满足第一、第二个方程的解一定满足第三个方程 也即方程组的解完全由前两个方程确定,第三个方 是多余的.
高等代数课件PPT之第3章线性方程组
它的解集合;
若两个方程组有相同的解集合,称它们是同解的.
第3章 线性方程组
消元法 n 维向量空间 向量组的线性相关性 矩阵的秩 线性方程组有解判别定理 线性方程组解的结构
§3.1 高斯消元法
高斯消元法是中学所讲的用消元法解二元、三元 线性方程组的发展. 基本思想是:逐次把方程组中 一部分方程变成含未知量较少的方程,直到得到一 个一元一次方程,进而求出方程组的解.
a11 a12 a1n b1
a21
a22
a2n
b2
as1
as2
asn
bs
消元法解方程组的过程 就是对数表中的行作变 换的过程;一个方程组 对应着一张数表
2. 矩阵及其初等变换
(1)矩阵的定义 数域P上的s×n个数排成的s行(横的)
n列(纵的)的数表
a11
a12
a1n
a21
a22
a2
第3章 线性方程组
上一章利用行列式理论解决了一类特殊的线 性方程组 (方程个数与未知量个数相等且系 数行列式不为零)的求解问题.本章讨论一般 的线性方程组,即形如
a11 x1 a12 x2 a1n xn b1
a21x1a22 as1 x1 as2
x2 x2
a2n xn asn xn
a21c1
a22c2
a2ncn b2
as1c1
as2c2
asncn bs
可见(c1 ,c2,…,cn)也为(**)的解;同理可证(**)的任
一解也为也为(*)的解.因此(**)与(*)同解. 由引例可见,对方程组施行初等变换,只是系数和
常数项在变,与未知量x1 ,x2,…,xn无关. 因此可以擦去 未知量,只写出其系数和常数项——一张数表:
高等代数第三章习题.ppt
7
线性方程组
定理7 线性方程组有解的充分必要条件是 的系数矩阵与增广矩阵的秩相等,即
向量组的秩 的性质
1)一个向量组线性无关的充要条件是 它的秩与它所含向量个数相同; 一个向量组线性相关的充要条件是
它的秩<它所含向量个数. 2)等价向量组必有相同的秩. 反之,有相同的秩的两个向量组不一定等价.
3)若向量组 1 , 2 ,
, s 可经向量组 1 , 2 , , s } 秩 { 1 , 2 ,
1)一向量组线性相关的充要条件是其中至少有一
个向量可由其余向量线性表出.
2) 若向量组A : 1 , 2 , , s线性相关, 则向量组B :
1 , 2 ,
, s , s 1也线性相关.反言之, 若向量
组B线性无关, 则向量组A也线性无关.
部分相关->整体相关 (整体无关->部分无关)
第三章 线性方程组-习题课
1.线性组合
定义
给定向量组A : 1 , 2 , , k s ,向量
, s 对于任何一组 k s s
实数k1 , k2 ,
k11 k2 2
称为向量组A的一个线性组合
2.线性表出
给定向量组A : 1 , 2 , 实数k1 , k2 , , ks , 使 k s s , , s和向量b, 如果存在一组 b k11 k2 2 向量组A : 1 , 2 ,
推论1 齐次线性方程组
( ) 有非零解 系数矩阵 A (aij )nn 的行列式 A =0 R( A) n . ( )只有零解 A 0 R( A) n.
aij x j 0( i 1, 2, j 1
n
, n) ( )
高等代数课件(北大版)第三章-线性方程组§3-3
2024/7/17
数学与计算科学学院
一、线性组合
定义 设 1,2, ,s Pn , k1, k2 , , ks P
和
k11 k22 kss
称为向量组 1,2, ,s 的一个线性组合.
若向量 可表成向量组 1,2, ,s 的一个线性组
2)一个向量组中若有一向量为零向量,则该向量 组一定线性相关.
3)一向量组线性相关的充要条件是其中至少有一 个向量可由其余向量线性表出.
§3.3 2024/7/17 线性相关性
数学与计算科学学院
4)一个向量组中若部分向量线性相关,则整个向 量组也线性相关;
一个向量组若线性无关,则它的任何一个部分组 都线性无关.
( x1 x3 )1 ( x1 x2 )2 ( x2 x3 )3 0
由于 1,2 ,3 线性无关,于是有
x1 x1
x3 x2
0 0
解之得 x1 x2 x3 0.
x2 x3 0
所以 1, 2 , 3 线性无关 .
§3.3 2024/7/17 线性相关性
数学与计算科学学院
四、极大线性无关组 秩
§3.3 2024/7/17 线性相关性
数学与计算科学学院
1)证:由于 1,2 不成比例,1,2 线性无关. 2)解: 由 k11 k22 k33 0,
k1 3k3 0
即
k1 3k2 2k1 k2 4k1 2k2
0 7k3 0 14k3 0
解得 k1 3k3 , k2 k3 , k3 为自由未知量.
k1, k2 , , kr , 使 k11 k22 k rr 0.
r
作线性组合 x11 x22 x rr xii
高等代数第三章综合例题分析与小结ppt课件
主要要求
三、熟练掌握可逆矩阵的有关概念和结论 1、可逆矩阵的定义 2、n阶方阵的行列式n阶矩阵乘积的行列式定理 3、可逆矩阵的判别和性质 四、初等变换与初等矩阵 1、掌握初等变换和初等矩阵的定义和二者的关系 2、初等矩阵的逆矩阵 3、逆矩阵的求法〔特别是初等变换法〕 4、矩阵分块法的运用
例1 计算
设
X
x1 x3
XBx x1 3
x2
x
4
满足XB=BX
x20 x40
1 0 00
x1 x3
0 BX0
1x1 0x3
x x4 2x03
x4 0
所以 x30,x1x4
a b 所求矩阵为 X0 a, a,bF
例3:设A、B及A+B都可逆,求证A-1+B-1也可逆,并求 其逆矩阵
证明: 由于
A 1 B 1 B 1 E E A 1 B 1 A A 1 B 1 B A 1
B1(AB)A1 由于B-1、A-1、A+B都可逆 所以B-1(A+B)A-1也可逆 即A-1+B-1可逆 其次
( A 1 B 1 ) 1 ( B 1 E E A 1 ) 1 [ B 1 ( A B ) A 1 ] 1 A(AB)1B
例4:设A、B及AB-E都可逆,求证A-B-1也可逆,并求 其逆矩阵
证明:
A B E A B B 1 B (A B 1 )B
所以
A B 1(A BE )B 1
由于AB-E与B-1都可逆, 所以(AB-E)B-1可逆 即A-B-1可逆
同时
( A B 1 ) 1 [ ( A B E ) B 1 ] 1 B ( A B E ) 1
综合例题分析
2 1k
高代第三章总结
高代第三章总结关于线性方程组这一节,如果单独看的话还算是比较简单的一节,从线性方程组的高斯消元到向量组再到矩阵,由线性方程组的初等变换为阶梯型方程组,可以有未知变量与非零方程组的个数来判别解的形式,并且有上一章行列式的概念可以对方程组的解的结构进行判别。
对于向量组,有线性相关性可以判别齐次线性方程的解。
我觉得这一节最难的部分在于定理二以及其推论的应用。
定理本身好记,就是不知道在哪里运用。
而对于线性方程组有解的判别定理,考虑的是系数矩阵下一个与增广矩阵的秩的关系。
我觉得比较不好理解的是线性方程组解的结构这一节,对于齐次线性方程组与非齐次线性方程组的解的之间的相互关系容易混,对于特解还是不太清楚求法。
对于这一章总的来说,由线性方程组到向量组到矩阵的联系非常密切,以至于对于后面的证明题要用到这一章所有的知识点的时候就有点吃力了。
并且对于这一章的课本中出现的定理的证明还是有的不会,例如对于有的题目就需要从线性方程组转化为向量组才能证明。
有的题目需要从头开始看一遍书才能做。
对于自己来说,我觉得自己用在高代的时间还是太少了,以至于有些定理需要一遍又一遍的看书才能做题,所以还是需要拿出时间来记忆定理。
并且对于某些定理的证明也需要记住其方法。
对于学习方法,感觉自己进入大学以来一直没有真正学习过的感觉,总觉得还没有高中一半的认真,一直找不到正确的方法,感觉非常苦恼。
对于时间的问题,老是感觉自己没有时间,一天的时间,早上分配给英语了,中午上课的时候还感觉自己老是不在状态。
听不进去的感觉,中午回来还是有这样那样的事,好不容易去图书馆学习了,还时不时的就有事提前先走了。
晚上回来寝室后又没有学习的状态。
对于老师的授课方式,感觉非常不错,尤其是在大家将睡未睡的是时候,有时会用一个小故事来打起大家的兴趣。
并且能把每个知识点以简单易解得方法讲出来。
尤其是对于一个比较难得问题会提前做好充足的铺垫,非常支持这一点。
希望老师在讲课的时候并且流出一小部分时间思考。
高代 第三章 线性方程组
消 元 法
线 性 方 程 组 2013-8-12
阜师院 数科院
高 等 代 数
对一般线性方程组
a11 x1 a12 x2 a1n xn b1 , a x a x a x b , 21 1 22 2 2n n 2 am1 x1 am 2 x2 amn xn bm .
c1n c2 n ctn 0 0
所谓阶梯形矩阵是指:从它们的任一行看,从第一个元素 起至该行的第一个非零元素止,它们所在位置的下方元素 3 全为零;若该行全为零,则它的下方元素也全为零。 证明:若A=0,则A已成阶梯形, 线 若 A 0 ,则A至少有一个元素不为0,不妨设 a11 0 , 性 (否则,设 aij 0 ,我们可经行、列变换,使 aij 位于
基本内容:本章的基本内容是线性方程组理论,向量空间的基本 理论以及几何空间平面和直线的简单性质。 教学目的: 1.使学生准确理解线性方程组的全部理论和向量空间的线性相关 性理论, 2.熟练地掌握线性方程组的解法,线性方程组有解的充分必要条 件及其线性方程组解的结构。
高 等 代 数
§3.1
分别用 2 和 3 乘第1行和第3行
1
线 性 方 程 组 2013-8-12
分别把第1个方程和第3个 1 1 方程乘以 和 3
1
x1
x3 3 x2 x3 5 x3 6
阜师院 数科院
→
1 0 1 3 0 1 1 5 0 0 1 6
—(2)
3
线 只要证明线性方程组(1)的增广矩阵 A A b 经一系列 性 行初等变换及列初等变换(但最后常数列不能交换)可化 方 为矩阵: 程 阜师院 数科院 组 2013-8-12
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
任意一个排列经过一个对换后的奇偶性改变
证明:(1)我们首先看一个特殊的情形,就是被对换的两个 数码是相邻的。设给定的排列为 其中A与B都代表若干个数码.施行对换 i, j , 得
A , i,
j,
B,
, j , i, ,
A
B
比较这两个排列的反序数.经过这个对换后,属于A或B的数 码的位置没有改变,因此这些数码所构成的反序数没有改变. 同时i,j与A或B中的数码所构成的反序数也没有改变。 若在给定的排列中 i j , 那么经过对换 i, j 后, i与j就构成 一个反序。因面后一排列的反序比前一排列的反序数增多一个。 若在给定的排列中 i j , 那么经过对换后,排列的反序数 减少一个。 不论是哪一种情形,排列的奇偶性都有改变。
(2)现在来看一般的情形。假定i与j之间有s个数码,我 们用 k1 , k 2 , , k s 来代表。这时给定的 排列为 (1) , i, k1 , k 2 , , k s , j , . 先让i向右移动,依次与 k1 , k 2 , , k s 交换。这样,经过 s次相邻的两个数码的对换后(1)变为 再让j向左移动,依次与 i, k s , , , k 2 , k1 交换。经过s+1次 相邻的两个数码的对换后,排列变为
( 1) s t ( 1) (12n ) ( k1k 2 k n ) ( 1) ( k1k 2 k n )
引理被证明。
二、行列式的性质 命题3.3.1 行列式与它的转置行列式相等,即 D D
命题3.3.2 交换一个行列式的两行(或两列), 行列式改变符号。 证 设给定行列式
, k1 , k 2 , , k s , i , j , .
Hale Waihona Puke (2) j , k1 , k 2 , , k s , i, .
但(2)正是对(1)施行 i, j 对换而得到的排列。因此, 对(1)施行对换 i, j 相当于连续施行2s+1次相邻数码的对 换。由(1),每经过一次相邻两数码的对换,排列都改变 奇偶性。由于2s+1是一个奇数,所以(1)与(2)的奇偶性 相反。
称为二阶行列式, 即
a11 a12 a11 a 22 a12 a 21 a 21 a 22
a11 a31
a12 a32
a13 a33
我们用记号 a 21 a 22 a 23 表示代数和
a11 a 22 a 33 a12 a 23 a 31 a13 a 21 a 32 a11 a 23 a 32 a12 a 21 a 33 a13 a 22 a 31
3.1 线性方程组和行列式
一、内容分布
二阶、三阶行列式的计算(对角线法则) 行列式在线性方程组中的应用
二、教学目的:
1.了解二阶、三阶行列式的定义。 2.会利用对角线法则计算二阶、三阶行列式。
三、重点难点:
利用对角线法则计算二阶、三阶行列式
一、二阶、三阶行列式的计算(对角线法则)
a11 a12 a11 a 22 a12 a 21 我们用记号 表示代数和 a 21 a 22
二、行列式在线性方程组中的应用
(1) 如果含有两个未知量两个方程的线性方程组(1)
a11 它的系数作成的二阶行列式 D a21
a11 x1 a12 x2 b1 a 21 x1 a 22 x2 b2
a12 0 ,那么方程组(1)有解 a22
b1 x1
a12
a11
s t
( 1) s t
另一方面,由定理3.2.1,排列 i1i2 in 总可以经过 若干次对换变为 12 n ,因此,经过若干次交换 因子的次序,乘积(3)可以变为 (4)
a1k1 a2 k 2 ank n
这里 k1 k 2 k n 是n个数码的一个排列。根据行列式 的定义,乘积(4),因而乘积(3)的符号是 ( k1k 2 k n ) 。然而 (12 n) 0 。由上面的讨论 ( 1) 可知
作业:P107
1,2,3.
3.3
一、 内容分布
n 阶行列式
n阶行列式的定义
行列式的性质 二、教学目的: 1.掌握和理解n阶行列式的定义。 2.会利用定义计算一些特殊的行列式。 3.掌握和理解行列式的性质。 4.熟练掌握利用性质计算及证明行列式的技巧。 三、重点难点: 利用定义计算行列式 利用性质熟练计算及证明行列式
a11 ai1 D a j1 a n1 a12 ai 2 a1n ain
a11 a j1 D1 ai1 an1 a12 a1n a j 2 a jn (i ) . ai 2 ain ( j )
a j 2 a jn a n 2 a nn
an 2 ann
m1 个,那么就有 m1 个数码与1构成反序;然后把1划去,再看 有多少个数码排在2的前面,设为 m 2 个,那么就有 m 2 个数 码与2构成反序;然后把2划去,计算有多少个数码在3前面, 设为 m3 个,……,如此继续下去,最后设在 n前面有 mn 个 数码(显然 mn 0 ),那么这个排列的反序数等于 m1 m2 mn 。
i, j
定理3.2.3 在n个数码(n>1)的所有n!个排列, n! 其中奇偶排列各占一半.即各为 个。
2
证明:设n个数码的奇排列共有p个,而偶排列 共有q个,对这p个奇排列施行同一个对换 i, j ,
那么由定理3.2.2,我们得到p 个偶排列.由于对这p 个偶排列各不相等.又可以得到原来的p个奇排列, 所以这p个偶排列各不相等.但我们一共只有q个偶 排列,所以 p q. 同样可得 q p. 因此 p q.
二、对换及其性质
定义3 看n个数码的一个排列,如果把这个排列里的任意两 个数码i与j交换一下,而其余数码保持不动,那么就得到一个新 的排列,对于排列所施行的这样一个变换叫做一个对换,并且用 符号(i,j)来表示。
定理3.2.1 设i1i 2 in 和j1 j 2 j n 是n个数码的任意两个 排列,那么总可以通过一系列对换由 i1i2 in 得出j1 j2 jn
例 求排列451362的反序数
解 m1 2, m2 4, m3 2, m4 m5 m6 0.
所以这个排列有8个反序。
一个排列的反序数可能是偶数也可能是奇数。 有偶数个反序的排列叫做一个偶排列;有奇数个 反序的排列叫做奇排列。
例1 计算排列 32514的反序数.
例2 计算排列217986354的反序数,并讨论其奇偶性.
证明: 我们已经知道,通过一系列对换可以由 i1i2 in得出12 n. 我们只需证明, 通过一系列对换可由
12 n得出j1 j2 jn , 而通过一系列对换可由 j1 j2 jn 得出12 n
按照相反的次序施行这些对换,就可由 12 n得出j1 j2 jn
定理3.2.2 .
a11 a31
a12 a32
a13 a33
它的系数作成的三阶行列式 D a21 a22 a23 0,那么方程组(2)有解
D3 D1 D2 x1 , x2 , x3 , D D D
这里
b1 D1 b2 b3 a12 a 22 a32 a13 a11 b1 b2 b3 a13 a11 a12 a 22 a32 b1 b2 b3 a 23 , D2 a 21 a33 a31 a 23 , D3 a 21 a33 a31
D叫D的转置行列式。
引理3.3.1 从n阶行列式的第i1 , i 2 , , i n 行和第j1 , j 2 , , j n 列 取出元素作乘积 (3) ai1 j1 ai2 j2 ain jn , 这里 i1 , i2 , , in 和j1 , j2 , , jn 都是1, 2, …, n这n个数码的排列。 那么这一项在行列式中的符号是
我们的目的是要把二阶和三阶行列式推广到 n阶 行列式,然后利用这一工具来解答含有n个未知量n个 方程的线性方程组.
3.2 排列
一、内容分布 排列、反序与对换
奇、偶排列的定义及性质
二、教学目的
了解排列、反序、对换的定义
三、重点难点
求反序数
一、排列及其相关概念
定义1 n个数码 1,2, n 的一个排列指的是由这n个数码组 成的一个有序组. n个数码的不同排列共有n!个 例如:1,2,3这三个数码的全体不同的排列一共有3!= 6个,它们是:123,132,231,213,312,321。 定义2 在一个排列里,如果某一个较大的数码排在某 一个较小的数码前面,就说这两个数码构成一个反序。 计算反序数的方法:看有多少个数码排在1的前面,设为
b1 a12 a b , D2 11 1 a22 a21 b2
b b2 a22 a b D D 1 , x2 21 2 2 , 其中D1 1 a11 a12 a11 a12 b2 D D a21 a22 a21 a22
a11 x1 a12 x2 a13 x3 b1 (2) 如果含有三个未知量三个方程的线性方程组(2) a21 x1 a22 x2 a23 x3 b2 a x a x a x b 33 3 3 31 1 32 2
D acfh adeh b deg bcfg .
转置
a11
a12
a1n
a21 一个n阶行列式 D an1
a22 a2 n an 2 ann
如果把D的行变为列, 就得到一个新的行列式 a11 a21 an1 a12 a22 an 2 D a1n a2 n ann
称为三阶行列式, 即 主对角线法
a11 a12 a13 D a21 a22 a23 a31 a32 a33