线代第三章1
线性代数第三章知识要点概要

2. 矩阵的秩 (1) 定义 定义 8 设在矩阵 A 中有一个不等于0 的 r 阶 子式 D, 且所有 r + 1 阶子式(如果存在的话)全等 于 0 , 那么 D 称为矩阵 A 的最高阶非零子式, 数 r 称为矩阵A 的秩, 记作 R(A),并规定零矩阵的秩等 于0. (2) 定理 定理 3 若 A ~ B , 则 R(A) = R(B).
定理 6 设 A 为可逆矩阵, 则存在有限个初
等矩阵 P1 , P2 , ···, Pl , 使 A = P1P2 ···Pl .
推论 m×n 矩阵 A ~ B 的充要条件是:
存在 m 阶可逆矩阵 P 及 n 阶可逆矩阵 Q , 使 PAQ = B.
4. 线性方程组的解
定理 7 n 元齐次线性方程组 Ax = 0 有非零 解的充要条件是系数矩阵的秩 R(A) < n.
本若请本若请本若请节想本单若请节想本单若请节想本单若内请结节击想本单若内请结节击想本单若内请结节击想本 本容单若 若束内请 请返结本 本若 若节击想请 请本容单若束内请返结本 本若 若节击想请 请本容单若束内请返结节 节已击想 想本本容单 单若回束节节想 想内请返结单单节已想击本本容单若回束节 节想 想内请返结单单节已想击本本容单若回束内 内结请返结 结堂节已想击 击按本内内结 结本容单若回束击击内结请返结堂节已想击按本内 内结 结本容单若回束击击内结请返结堂节已击想按本本容 容束单若回束 束课内结请返 返结钮堂容容束 束节已击想按本返返本容束单若回束课内结请返结钮堂容 容束 束节已击想按本返返本容束单若回束课内结请返结钮堂节已 已击想按本 本,容束单回 回束课.已已本 本内!结返结钮堂回回节已击想按本,容束单回束课.已 已本 本内!结返结钮堂回回节已击想按本,容束单回束课.内!结 结返结钮堂 堂已击按 按本,结结堂 堂容束回束课.按按内!结返结钮堂已击按本,结 结堂 堂容束回束课.按按内!结返结钮堂已击按本,容束 束回束课 课.!结返钮 钮堂束束课 课已按本,钮钮容束回束课.!结返钮堂束 束课 课已按本,钮钮容束回束课.!结返钮堂已按本,,束回课..,,!!结钮堂..已按本,!!束回课.,,!结钮堂..已按本,!!束回课.!结钮堂按,束课.!结钮堂按,束课.!结钮堂按,束课.!钮,束课.!钮,束课.!钮,.!,.!,.!
线代第三章
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n 阶行列式. 阶行列式.
定义
对(3-1) 的 n 阶矩阵 A,把删去第 i (3-
行及第 j 列后所得的 ( n – 1 ) 阶子矩阵称为对应 于元 aij 的余子矩阵, 并以 Sij 记之. 记之.
定义
一阶矩阵 [aij ]的行列式之值定义为数a11 的行列式之值定义为数a det [ a11 ] def a11
定理 数α乘行列式 detA,等于用α乘它的某 detA 等于用α
一列(或行)的所有元: 一列(或行)的所有元:
α det[a1 Lai Lan ] = det[a1 Lαai Lan ]
上式同时指出行列式某列(行 元的公因子可提出 上式同时指出行列式某列 行)元的公因子可提出
定理
对换两列 ( 或行 )的位置,行列式值反号: 的位置,行列式值反号:
(3 - 5 )
阶行列式值的计算公式. 并可以下表的形式记 3 阶行列式值的计算公式
a11 a12 a13 a21 a22 a23 a31 a32 a33
— —
—
+
+
+
其中每一条实线上的三个元素的乘积带正号, 其中每一条实线上的三个元素的乘积带正号 每一 条虚线上的三个元素的乘积带负号, 条虚线上的三个元素的乘积带负号 所得六项的代 数和就是三阶行列式的展开式. 数和就是三阶行列式的展开式.
值为零. 值为零.
推论 定理
对 n 阶 矩阵 A 有 detαA = (α )n det A 若将 detA的某一列 (或行) ai 写成两个向 detA 或行)
detA等于两个行列式之和, 量之和,ai = ci + di , 则 detA等于两个行列式之和, 量之和, 这两个行列式分别是在detA 这两个行列式分别是在detA中用 ci 及 di 代替ai的 代替a 结果, 结果,
线代第三章
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方程组向量形式 x11+x22+…+xnn =0 令 Amn =(1,2,…,n) ,x=(x1,x2,…,xn)T
方程组矩阵形式 Amn x = 0
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… amn
a1n a2n
=0
(2)
(3)
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第三章 线性方程组
§3.2 齐次线性方程组
一. 齐次线性方程组有非零解的条件
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铃
第三章 线性方程组
§3.2 齐次线性方程组
小练习 设A为sn矩阵,则齐次线性方程组Ax = 0有非
零解的充分必要条件是
(
D
)
(A) A的行向量组线性无关;(B) A的列向量组线性无关; (C) A的行向量组线性相关;(D) A的列向量组线性相关; 齐次线性方程组Amn x = 0有非零解的判定过程 行 初等 阶 A 行变换 梯 形
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第三章 线性方程组
§3.2 齐次线性方程组
思考本节开始时提出的第二个问题
若齐次方程组有解, 则解是否唯一? 分析:若Ax = 0有非零解, 则对任意数k, k 都是 Ax = 0的解, 即此时方程组的解是不唯一的. 若Ax = 0的解是唯一的, 则此时方程组只有零解.
非齐次线性方程组(nonhomogeneous ~) 解(to solve, solution) 解集(solution set),
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解向量(solution vector), 相容(consistent)
下页 结束 铃
a11 a12 … a1n a21 a22 … a2n 设A = … … … … , x = am1 am2 … amn
武汉大学《线性代数》03 第三章
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3 x2 3 x3 4 x4 3, ④
2020/11/2
a
(B1 )
(B2 )
3
② 1
x1
2
③ 5②
④3②
x2 2x3 x2 x3
x4 x4 2 x4
4, ① 0, ② 6, ③
x4 3.④
x1 x2 2 x3 x4 4, ①
④1③
2
x2 x3 x4 0, ② 2x4 6, ③
1 6 4 1 4 0 4 3 1 1
00
12 16
9 12
7 8
1121
a
40
1 6 4 1 4
r3 3r2
0
4
3
1 1
r44r2 0 0 0 4 8 0 0 0 4 8
r4 r3
1 6 4 1 4 0 4 3 1 1 0 0 0 4 8 0 0 0 0 0
2020/11/2
a
6
定义1:下面三类变换称为矩阵的初等行变换:
1 对 调 i, j 两 行 , ri rj
2 以 数 k 0 乘 以第 i 行 的 所 有 元 素, ri k
3 把第 j 行所 有元 素的k 倍加 到第 i 行
对 应 的 元 素 上 去. ri krj
同样可定义矩阵的初等列变换 (把“r”换成 “c”).初等行变换和初等列变换统称初等变换。
0 0
1 0
0 1
2 1
3, 3
3 2
X
A1B
2 1
3 3
.
2020/11/2
a
32
§3 矩阵的秩
定义3:在矩阵 A中,任取 k 行、k 列所得的 k2个 元素不改变它们的相对位置而得的 k 阶行列式, 称为 A的一个 k 阶子式。
线性代数_第三章
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这与1,2, . . .,s与线性无关矛盾.
推论1 两个等价的且线性无关的向量组,含有相 同个数的向量。
推论2 等价的向量组有相同的秩。
推论3 向量组(I)的秩为r1,向量组(II)的秩为r2,且
组(I)可由组(II)线性表出,则r1≤r2。
lts ks 0
于是
1 , 2 ,
k1 k2 b1 , b 2 , , s ks
l11 l12 l21 l22 , bt lt1 lt 2
l1s k1 0 l2 s k 2 0
第三章 向量组与线性方程组
§3.1 向量组的线性相关性
2 x1 3 x2 3 x3 5 x1 2 x2 x3 2 7 x2 x3 1
2 3 3 5 1 2 1 2 0 7 1 1
显然第三行是前两行的代数和; 也就是说,第三个方程能由前两 个方程“表示”;
4, (III) 1, 2, 3, 5, 且向量组的秩分别
为R(I)=R(II)=3, R(III)=4. 证明:向量组1, 2, 3, 5-4的秩为4.
证明: 由R(I)=R(II)=3得知向量组(I)线性无关,向
量组(II)线性相关,且4可由1, 2, 3,线性表出,
lm m 0
定理3 设m≤n,则m个n维向量1 ,2 ,
,m 线性无关的充
分必要条件是,其组成的矩阵的秩R(A)=m.即A为列满秩。
证:必要性. 因为Q可逆,必有l1,l2,…,lm不全为零, 这与1,2,…,m线性无关矛盾。 因此,R(A)=m。
线性代数 第3章 主要学习内容

求解线性方程组 首先要判断线性 方程组是否有解
若无解则结束
若有解则利用高斯消 元法化简方程组并求 得全体未知数的取值
实际上,高斯消元法通过对线性方程 组进行行变换,将其转化为三角形方 程组,然后再通过回代法求解出未知 数的值,由以下例题加以说明。
3.1 高斯消元法求解线性方程组
例1.《九章算术》第八章中介绍“方程术”的案例为:
方程组(3-11)的解为:
3.3 高斯消元法求逆矩阵
思考:可逆矩阵的乘积矩阵是否可逆?
3.3 高斯消元法求逆矩阵
解:由题意 根据例8的结果知
3.3 高斯消元法求逆矩阵
3.3 高斯消元法求逆矩阵
3.3 高斯消元法求逆矩阵
回顾与小结
1.逆矩阵的定义; 2.用逆矩阵的定义求方阵的逆矩阵; 3.用高斯消元法求方阵的逆矩阵。
“今有上禾三秉,中禾二秉,下禾一秉,实三十九斗;上禾二秉,中禾三秉,下禾一秉, 实三十四斗;上禾一秉,中禾二秉,下禾三秉,实二十六斗.问上、中、下禾实一秉各几何?”
将其翻译过来就是:现有上等谷子3捆,中等谷子2捆,下等谷子1捆,果实共计39斗; 上等谷子2捆,中等谷子3捆,下等谷子1捆,果实共计34斗;上等谷子1捆,中等谷子2捆, 下等谷子3捆,果实共计26斗,问上等、中等、下等谷子1捆分别是几斗?
3.1 高斯消元法求解线性方程组
解:利用高斯消元法从上往下消元依次为:
求解线性方程组首先要 判断线性方程组是否有 解,若无解则结束;若 有解,则利用高斯消元 法化简方程组并求得全 体未知数的取值
3.1 高斯消元法求解线性方程组
例3 求解线性方程组
3.1 高斯消元法求解线性方程组
解:利用高斯消元法从上往下消元依次为:
同济大学线性代数课件__第三章[1]
![同济大学线性代数课件__第三章[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/6462c629a55177232f60ddccda38376baf1fe0db.png)
(i) 反身性 A ~ A ; (ii) 对称性 若A ~ B ,则B ~ A ; (iii) 传递性 若A ~ B , B ~ C ,则A ~ C 。
2021/10/10
9
线性方程组 2x1 x2 x3 x4 2, ①
x1
4 x1
x2 6x2
2 x3 2 x3
0
00
0
0
00 4
∴ R(B) = 3
2021/10/10
36
定理 3 若A ~ B, 则 R(A) = R(B) .
事实上,若 A 经过一次初等变换变为 B,A的 k 阶子式全等于零, 则 B的 k 阶子式也全等于零。
(1) A ri rj B
(2) A r i k B (3) A ri krj B
2 3 4
5 1 3
1
r2 2r1 r3 3r1
0 0
2 2 2
3 5 6
2 1 2
5 9 12
1
r1 r2 r3 r2
0 0
0 2 0
2 5 1
1 1 1
4 9 3
r12r3 r2 5r3
1 0 0
0 2 0
0 0 1
3 4 1
2 6 3
2021/10/10
第i行
1
E(i, j)
1 10
第
j
行
1
1
2021/10/10
17
1
1
E(i(k))
k
第i 行
1
1
2021/10/10
18
1
E(i, j(k))
1 k
第i行
1
线性代数第三章

例4 向量组 α1 , α 2 ,⋯ , α s 中的 任意一个向量 α j ( j = 1, 2,⋯ , s ) 都可 由该向量线性表示, 由该向量线性表示,因为 α j = 0α1 + ⋯+ 1α j + ⋯+ 0αs
例题4 例题 详见教材85页 详见教材 页
(例5 + 例6) )
定义3.3.2给定向量组 给定向量组 定义
例6
设有线性方程组
x1 + x2 − 2 x3 + 3x4 = 0 2 x + x − 6 x + 4 x = −1 1 2 3 4 3x1 + 2 x2 + ax3 + 7 x4 = −1 x1 − x2 − 6 x3 − x4 = b
讨论当 a , b 为何值时, 为何值时, 方程组有解?( ?(2 无解? (1) 方程组有解?(2)无解? (3)当有解时,试求出其解。 当有解时,试求出其解。
0 = (0, 0,⋯ , 0)
n维向量 α = (a1 , a2 ,⋯ , an ) 的各分量都取相反数组成的向 维向量 量称为的负向量, 量称为的负向量,记作
−α = (−a1 , −a2 ,⋯ , −an )
α 定义3.2.3 如果 维向量 = (a1 , a2 ,⋯ , an ) 如果n维向量 定义
3、仅含有两个向量的向量组线性相关的充分必要条件是这两个向量的 、 对应分量成比
定理3.3.1 向量组 A : α 1 , α 2 , ⋯ , α m 线性相关当且仅当以 A = (α1 , α 2 ,⋯ , α m ) 定理 为系数矩阵的齐次线性方程组 AX
=0
有非零解。 有非零解。
推论3.3.1向量组 A : α 1 , α 2 , ⋯ , α n 线性相关当且仅当矩阵 A = (α1 , α 2 ,⋯ , α n ) 向量组 推论 的行列式值为零。 的行列式值为零。 定理3.3.2向量组 A : α1 , α2 ,⋯, αm (m ≥ 2) 线性相关的充要条件是向量组A: α1,α2 ,⋯,αm 向量组 定理 中至少有一个向量可由其余向量线性表示。 中至少有一个向量可由其余向量线性表示。
线性代数课件(第三章第一节)
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数学与信息科学学院
由于R A R B 2,
故方程组有解,且有
x1 x2 x4 1 2 x1 x2 x4 1 2 x x 0x 2 2 4 x3 2 x4 1 2 x 3 0 x 2 2 x4 1 2 x4 0 x 2 x4
所以方程组的通解为
x1 1 0 1 2 x 1 2 k k 0 0 . x3 1 0 2 2 1 2 x 0 1 0 4
5 School of Mathematics & Information Science
数学与信息科学学院 三、线性方程组解的判定定理
必要条件是系数矩阵 A 的秩等于增广矩阵 B A, b 的秩.
证明:不失一般性,假设矩阵经过初等行变换化成: d1 1 0 0 c1, r 1 c1n 0 1 0 c c d 2, r 1 2n 2 dr 0 0 1 cr , r 1 crn 0 0 0 0 0 d r 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
数学与信息科学学院
商丘师范学院数学学院
1 School of Mathematics & Information Science
数学与信息科学学院 线性方程组 向量 ? (向量的有关 理论)
(线性方程组
有解的条件)
线性方程组 矩阵 (矩阵初等变 换、矩阵的秩) 线性方程(组)
线代3.1 线性代数课件

(2,1,1,1) 的线性组合?
例3:设向量
1
1
1, 2
1 0
,1
1 3
,2
31,
1
1
5
1
问1,
是否可以由
2
1,2
线性表示?
-13-
例4 设向量组 A: 1 (1 ,1,1)T , 2 (1,1 ,1)T , 3 (1,1,1 )T , 向量 (0,3, )T ,问 为何值时, 不能由 A 线性表示; 能由 A 唯一表示; 能由 A 有
无穷多种表示, 并求所有表示方法.
解 记 A [1 ,2 ,3 ] 只需讨论 Ax 解的情况.
具体解方程组过程略。
0 时,方程组无解, 不能由 A 表示. 0 且 3时, 方程组有唯一解, 可由 A 唯一表示.
-14-
3 时, 方程组有无穷多解, 可由 A 无穷多种表示.
第三章 向量空间Rn
§3.1 向量及其线性组合 §3.2 一个n元向量组的线性相关性 §3.3 向量组的秩 §3.4 向量空间 §3.5 欧氏空间Rn
§3.1 向量及其线性组合
三维空间的向量: 有向线段。建立标准直角坐标系后,
P(x, y, z)
O
它由一点 P 或一个三元数组 (x,y,z) 唯一确定。
anen
-10-
线性方程组的向量表示
a11x1 a12x2 a1nxn b1
n元线性方程组
a21x1 a22x2 a2nxn b2
(1)
am1x1am2x2 amnxn bm
可以用向量形式表示为 x11 x22 xnn B
a11
a12
其中
1
a21
,
线性代数第三章课后答案

第三章 矩阵的初等变换与线性方程组1. 把下列矩阵化为行最简形矩阵:(1)⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--340313021201; 解 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--340313021201(下一步: r 2+(-2)r 1, r 3+(-3)r 1. ) ~⎪⎪⎭⎫⎝⎛---020*********(下一步: r 2÷(-1), r 3÷(-2). ) ~⎪⎪⎭⎫⎝⎛--010*********(下一步: r 3-r 2. ) ~⎪⎪⎭⎫⎝⎛--300031001201(下一步: r 3÷3. ) ~⎪⎪⎭⎫⎝⎛--100031001201(下一步: r 2+3r 3. ) ~⎪⎪⎭⎫⎝⎛-100001001201(下一步: r 1+(-2)r 2, r 1+r 3. ) ~⎪⎪⎭⎫⎝⎛100001000001. (2)⎪⎪⎭⎫⎝⎛----174034301320;解 ⎪⎪⎭⎫⎝⎛----174034301320(下一步: r 2⨯2+(-3)r 1, r 3+(-2)r 1. ) ~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---310031001320(下一步: r 3+r 2, r 1+3r 2. ) ~⎪⎪⎭⎫⎝⎛0000310010020(下一步: r 1÷2. ) ~⎪⎪⎭⎫⎝⎛000031005010. (3)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---------12433023221453334311; 解 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---------12433023221453334311(下一步: r 2-3r 1, r 3-2r 1, r 4-3r 1. ) ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--------1010500663008840034311(下一步: r 2÷(-4), r 3÷(-3) , r 4÷(-5). ) ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----22100221002210034311(下一步: r 1-3r 2, r 3-r 2, r 4-r 2. ) ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---00000000002210032011.(4)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛------34732038234202173132. 解 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛------34732038234202173132(下一步: r 1-2r 2, r 3-3r 2, r 4-2r 2. ) ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----1187701298804202111110(下一步: r 2+2r 1, r 3-8r 1, r 4-7r 1. ) ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--41000410002020111110(下一步: r 1↔r 2, r 2⨯(-1), r 4-r 3. ) ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----00000410001111020201(下一步: r 2+r 3. ) ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--00000410003011020201.2. 设⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛987654321100010101100001010A , 求A . 解 ⎪⎪⎭⎫⎝⎛100001010是初等矩阵E (1, 2), 其逆矩阵就是其本身.⎪⎪⎭⎫⎝⎛100010101是初等矩阵E (1, 2(1)), 其逆矩阵是 E (1, 2(-1)) ⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=100010101. ⎪⎪⎭⎫⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=100010101987654321100001010A ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=287221254100010101987321654.3. 试利用矩阵的初等变换, 求下列方阵的逆矩阵:(1)⎪⎪⎭⎫⎝⎛323513123; 解 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛100010001323513123~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---101011001200410123 ~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----1012002110102/102/3023~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----2/102/11002110102/922/7003 ~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----2/102/11002110102/33/26/7001 故逆矩阵为⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----21021211233267.(2)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----1210232112201023.解 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----10000100001000011210232112201023 ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----00100301100001001220594012102321 ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--------20104301100001001200110012102321 ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-------106124301100001001000110012102321 ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----------10612631110`1022111000010000100021 ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-------106126311101042111000010000100001 故逆矩阵为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-------10612631110104211.4. (1)设⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=113122214A , ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=132231B , 求X 使AX =B ; 解 因为⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=132231 113122214) ,(B A ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--412315210 100010001 ~r , 所以 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--==-4123152101B A X . (2)设⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=433312120A , ⎪⎭⎫ ⎝⎛-=132321B , 求X 使XA =B . 解 考虑A T X T =B T . 因为⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=134313*********) ,(TT B A ⎪⎪⎭⎫⎝⎛---411007101042001 ~r , 所以 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---==-417142)(1T T T B A X , 从而 ⎪⎭⎫ ⎝⎛---==-4741121BA X . 5. 设⎪⎪⎭⎫⎝⎛---=101110011A , AX =2X +A , 求X . 解 原方程化为(A -2E )X =A . 因为⎪⎪⎭⎫⎝⎛---------=-101101110110011011) ,2(A E A ⎪⎪⎭⎫⎝⎛---011100101010110001~,所以 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=-=-011101110)2(1A E A X . 6. 在秩是r 的矩阵中,有没有等于0的r -1阶子式? 有没有等于0的r 阶子式?解 在秩是r 的矩阵中, 可能存在等于0的r -1阶子式, 也可能存在等于0的r 阶子式.例如, ⎪⎪⎭⎫⎝⎛=010*********A , R (A )=3. 0000是等于0的2阶子式, 010001000是等于0的3阶子式.7. 从矩阵A 中划去一行得到矩阵B , 问A , B 的秩的关系怎样?解 R (A )≥R (B ).这是因为B 的非零子式必是A 的非零子式, 故A 的秩不会小于B 的秩.8. 求作一个秩是4的方阵, 它的两个行向量是(1, 0, 1, 0, 0), (1, -1, 0, 0, 0).解 用已知向量容易构成一个有4个非零行的5阶下三角矩阵:⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-0000001000001010001100001, 此矩阵的秩为4, 其第2行和第3行是已知向量.9. 求下列矩阵的秩, 并求一个最高阶非零子式:(1)⎪⎪⎭⎫⎝⎛---443112112013; 解 ⎪⎪⎭⎫⎝⎛---443112112013(下一步: r 1↔r 2. )~⎪⎪⎭⎫⎝⎛---443120131211(下一步: r 2-3r 1, r 3-r 1. ) ~⎪⎪⎭⎫⎝⎛----564056401211(下一步: r 3-r 2. ) ~⎪⎭⎫ ⎝⎛---000056401211, 矩阵的2秩为, 41113-=-是一个最高阶非零子式. (2)⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-------815073*********; 解 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-------815073*********(下一步: r 1-r 2, r 2-2r 1, r 3-7r 1. ) ~⎪⎭⎫ ⎝⎛------15273321059117014431(下一步: r 3-3r 2. ) ~⎪⎭⎫ ⎝⎛----0000059117014431, 矩阵的秩是2,71223-=-是一个最高阶非零子式.(3)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---02301085235703273812.解 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---02301085235703273812(下一步: r 1-2r 4, r 2-2r 4, r 3-3r 4. ) ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛------02301024205363071210(下一步: r 2+3r 1, r 3+2r 1. ) ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-0230114000016000071210(下一步: r 2÷16r 4, r 3-16r 2. ) ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-02301000001000071210 ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-00000100007121002301, 矩阵的秩为3, 070023085570≠=-是一个最高阶非零子式.10. 设A 、B 都是m ⨯n 矩阵, 证明A ~B 的充分必要条件是R (A )=R (B ). 证明 根据定理3, 必要性是成立的.充分性. 设R (A )=R (B ), 则A 与B 的标准形是相同的. 设A 与B 的标准形为D , 则有A ~D , D ~B .由等价关系的传递性, 有A ~B .11. 设⎪⎪⎭⎫⎝⎛----=32321321k k k A , 问k 为何值, 可使 (1)R (A )=1; (2)R (A )=2; (3)R (A )=3.解 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=32321321k k k A ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-----)2)(1(0011011 ~k k k k k r . (1)当k =1时, R (A )=1;(2)当k =-2且k ≠1时, R (A )=2;(3)当k ≠1且k ≠-2时, R (A )=3.12. 求解下列齐次线性方程组:(1)⎪⎩⎪⎨⎧=+++=-++=-++02220202432143214321x x x x x x x x x x x x ;解 对系数矩阵A 进行初等行变换, 有A =⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--212211121211~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---3/410013100101, 于是 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==-==4443424134334x x x x x x x x , 故方程组的解为⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛1343344321k x x x x (k 为任意常数). (2)⎪⎩⎪⎨⎧=-++=--+=-++05105036302432143214321x x x x x x x x x x x x ;解 对系数矩阵A 进行初等行变换, 有A =⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----5110531631121~⎪⎪⎭⎫⎝⎛-000001001021, 于是 ⎪⎩⎪⎨⎧===+-=4432242102x x x x x x x x , 故方程组的解为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛10010012214321k k x x x x (k 1, k 2为任意常数). (3)⎪⎩⎪⎨⎧=-+-=+-+=-++=+-+07420634072305324321432143214321x x x x x x x x x x x x x x x x ; 解 对系数矩阵A 进行初等行变换, 有A =⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----7421631472135132~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛1000010000100001,于是 ⎪⎩⎪⎨⎧====00004321x x x x , 故方程组的解为 ⎪⎩⎪⎨⎧====00004321x x x x .(4)⎪⎩⎪⎨⎧=++-=+-+=-+-=+-+03270161311402332075434321432143214321x x x x x x x x x x x x x x x x . 解 对系数矩阵A 进行初等行变换, 有A =⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----3127161311423327543~⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--000000001720171910171317301,于是 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==-=-=4433432431172017191713173x x x x x x x x x x , 故方程组的解为⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--+⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛1017201713011719173214321k k x x x x (k 1, k 2为任意常数).13. 求解下列非齐次线性方程组:(1)⎪⎩⎪⎨⎧=+=+-=-+83111021322421321321x x x x x x x x ;解 对增广矩阵B 进行初等行变换, 有B =⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--80311102132124~⎪⎭⎫ ⎝⎛----600034111008331, 于是R (A )=2, 而R (B )=3, 故方程组无解.(2)⎪⎩⎪⎨⎧-=+-=-+-=+-=++69413283542432z y x z y x z y x z y x ; 解 对增广矩阵B 进行初等行变换, 有B =⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----69141328354214132~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--0000000021101201, 于是 ⎪⎩⎪⎨⎧=+=--=zz z y z x 212, 即 ⎪⎪⎭⎫⎝⎛-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛021112k z y x (k 为任意常数). (3)⎪⎩⎪⎨⎧=--+=+-+=+-+12222412w z y x w z y x w z y x ; 解 对增广矩阵B 进行初等行变换, 有B =⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----111122122411112~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-00000010002/102/12/11, 于是 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧===++-=0212121w z z y y z y x ,即 ⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛00021010210012121k k w z y x (k 1, k 2为任意常数).(4)⎪⎩⎪⎨⎧-=+-+=-+-=+-+2534432312w z y x w z y x w z y x .解 对增广矩阵B 进行初等行变换, 有B =⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----253414312311112~⎪⎭⎫ ⎝⎛----000007/57/97/5107/67/17/101, 于是 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==--=++=w w z z w z y w z x 757975767171, 即 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛00757610797101757121k k w z y x (k 1, k 2为任意常数).14. 写出一个以⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1042013221c c x 为通解的齐次线性方程组.解 根据已知, 可得⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛10420132214321c c x x x x , 与此等价地可以写成⎪⎩⎪⎨⎧==+-=-=2413212211432c x c x c c x c c x , 或 ⎩⎨⎧+-=-=432431432x x x x x x , 或 ⎩⎨⎧=-+=+-04302432431x x x x x x , 这就是一个满足题目要求的齐次线性方程组.15. λ取何值时, 非齐次线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++23213213211λλλλλx x x x x x x x x .(1)有唯一解; (2)无解; (3)有无穷多个解?解 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=21111111λλλλλB ⎪⎭⎫ ⎝⎛+-+----22)1)(1()2)(1(00)1(11011 ~λλλλλλλλλλr . (1)要使方程组有唯一解, 必须R (A )=3. 因此当λ≠1且λ≠-2时方程组有唯一解.(2)要使方程组无解, 必须R (A )<R (B ), 故(1-λ)(2+λ)=0, (1-λ)(λ+1)2≠0.因此λ=-2时, 方程组无解.(3)要使方程组有有无穷多个解, 必须R (A )=R (B )<3, 故(1-λ)(2+λ)=0, (1-λ)(λ+1)2=0.因此当λ=1时, 方程组有无穷多个解.16. 非齐次线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=-+=+--=++-23213213212222λλx x x x x x x x x当λ取何值时有解?并求出它的解.解 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=22111212112λλB ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-----)2)(1(000)1(32110121λλλλ. 要使方程组有解, 必须(1-λ)(λ+2)=0, 即λ=1, λ=-2.当λ=1时,⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=121111212112B ~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--000001101101, 方程组解为⎩⎨⎧=+=32311x x x x 或⎪⎩⎪⎨⎧==+=3332311x x x x x x , 即 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛001111321k x x x (k 为任意常数). 当λ=-2时,⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----=421121212112B ~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--000021102101, 方程组解为⎩⎨⎧+=+=223231x x x x 或⎪⎩⎪⎨⎧=+=+=33323122x x x x x x , 即 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛022111321k x x x (k 为任意常数).17. 设⎪⎩⎪⎨⎧--=-+--=--+=-+-1)5(4224)5(2122)2(321321321λλλλx x x x x x x x x .问λ为何值时, 此方程组有唯一解、无解或有无穷多解? 并在有无穷多解时求解.解 B =⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---------154224521222λλλλ ~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---------)4)(1()10)(1(0011102452λλλλλλλλ. 要使方程组有唯一解, 必须R (A )=R (B )=3, 即必须(1-λ)(10-λ)≠0,所以当λ≠1且λ≠10时, 方程组有唯一解.要使方程组无解, 必须R (A )<R (B ), 即必须(1-λ)(10-λ)=0且(1-λ)(4-λ)≠0,所以当λ=10时, 方程组无解.要使方程组有无穷多解, 必须R (A )=R (B )<3, 即必须(1-λ)(10-λ)=0且(1-λ)(4-λ)=0,所以当λ=1时, 方程组有无穷多解.此时,增广矩阵为B ~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-000000001221, 方程组的解为⎪⎩⎪⎨⎧==++-=3322321 1x x x x x x x ,或 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛00110201221321k k x x x (k 1, k 2为任意常数).18. 证明R (A )=1的充分必要条件是存在非零列向量a 及非零行向量b T , 使A =ab T . 证明 必要性. 由R (A )=1知A 的标准形为)0 , ,0 ,1(001000000001⋅⋅⋅⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅⋅⋅=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅, 即存在可逆矩阵P 和Q , 使)0 , ,0 ,1(001⋅⋅⋅⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅⋅⋅=PAQ , 或11)0 , ,0 ,1(001--⋅⋅⋅⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅⋅⋅=Q P A . 令⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅⋅⋅=-0011P a , b T =(1, 0, ⋅⋅⋅, 0)Q -1, 则a 是非零列向量, b T 是非零行向量, 且A =ab T . 充分性. 因为a 与b T 是都是非零向量, 所以A 是非零矩阵, 从而R (A )≥1. 因为1≤R (A )=R (ab T )≤min{R (a ), R (b T )}=min{1, 1}=1,所以R (A )=1.19. 设A 为m ⨯n 矩阵, 证明(1)方程AX =E m 有解的充分必要条件是R (A )=m ;证明 由定理7, 方程AX =E m 有解的充分必要条件是R (A )=R (A , E m ),而| E m |是矩阵(A , E m )的最高阶非零子式, 故R (A )=R (A , E m )=m . 因此, 方程AX =E m 有解的充分必要条件是R (A )=m .(2)方程YA =E n 有解的充分必要条件是R (A )=n .证明 注意, 方程YA =E n 有解的充分必要条件是A T Y T =E n 有解. 由(1) A T Y T =E n 有解的充分必要条件是R (A T )=n . 因此,方程YA =E n 有解的充分必要条件是R (A )=R (A T )=n .20. 设A 为m ⨯n 矩阵, 证明: 若AX =AY , 且R (A )=n , 则X =Y .证明 由AX =AY , 得A (X -Y )=O . 因为R (A )=n , 由定理9, 方程A (X -Y )=O 只有零解, 即X -Y =O , 也就是X =Y .。
线代第三章教材

(I)
x1
6x1
− −
8
x2 x2
+ +
3x3 20x3
= 3, = 12,
③
②
5x1 −
x2
+
6 x3
= 2.
①
1 −1 3 3
= A1
6
−8
20
12
;
5 −1 6 2
显然,交换方程①与方程③的位置 ⇔ 交换 A 的第 1、3 行.
99
(2)在方程组(I)中,方程②两端乘以
பைடு நூலகம்1 2
.
am1 am2 amn
xn
bm
显然,线性方程组的解由其系数矩阵 A 及常数项矩阵 b 唯一确定.
令
a11 a12 a1n b1
=A
(= A b)
a21
a22
a2n
b2
,
am1 am2 amn bm
A 称为线性方程组(3.1)的增广矩阵.
(3.1)
对于方程组(3.1),若以 n 个数组成的有序数组 k1, k2 ,, kn 替代未知量 x1, x2 ,, xn 使方程
此外,若将方程组中的某两个方程交换位置,也不会改变方程组的同解性. 因此以下三 种变换统称为线性方程组的同解变换:
(1)交换某两个方程的位置 (2)方程组两端同乘以某一非零数; (3)将某一方程两端乘以非零数,再加到另一方程上去.
3.1.3 线性方程组的同解变换与其增广矩阵变化的对应关系
对线性方程组实施同解变换,方程组的增广矩阵将发生相应的改变.
;
(3)在方程组(II)中,方程③两端乘以 (−3) ,再加到方程④上,得方程组(III).方程
线代3-1_1

称为线性方程组的向量表示形式.
线性代数 第三章 线性空间
10
线性代数 第三章 线性空间
4
a11 a12 a21 a22 A a m1 am 2
a1n a2 n amn
同时每一列都是一个m维列向量,于是矩阵A可以写成:
A ( 1 , 2 ,, n )
a1 j a2 j 其中 j ( j 1,2, , n) a mj
6
,
-5
, -1/2 , 1
9
线性代数 第三章 线性空间
例2: 把下面线性方程组写成向量形式:
a1 j b1 a b2 2j (j 1,2, n ), 记 j a bm mj
第三章
线性空间
§1 n 维向量 §2 向量间的线性关系 §3 线性空间
线性代数 第三章 线性空间
1
§3.1 n维向量
定义3.1 由n个数a1 , a 2 , , a n 组成的一个有序数组 称为n维向量,常用希腊字母α,β等或小写拉丁
字母x,y等表示。
(a1 , a2 , , an )称为行向量,其中ai 称为向量的第i个分量。
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
则上述方程 组可写成
x1 1 x2 2 xn n
称向量( ka1 , ka2 , , kan ) 为数k与向量的乘积,记作
k ( ka1 , ka2 , , kan )
线性代数知识点总结(第3章)

线性代数知识点总结(第3章)(一)向量的概念及运算1、向量的内积:(α,β)=αTβ=βTα2、长度定义:||α||=3、正交定义:(α,β)=αTβ=βTα=a1b1+a2b2+…+a n b n=04、正交矩阵的定义:A为n阶矩阵,AA T=E ←→ A-1=A T←→ A T A=E → |A|=±1 (二)线性组合和线性表示5、线性表示的充要条件:非零列向量β可由α1,α2,…,αs线性表示(1)←→非齐次线性方程组(α1,α2,…,αs)(x1,x2,…,x s)T=β有解。
★(2)←→r(α1,α2,…,αs)=r(α1,α2,…,αs,β)(系数矩阵的秩等于增广矩阵的秩,用于大题第一步的检验)6、线性表示的充分条件:(了解即可)若α1,α2,…,αs线性无关,α1,α2,…,αs,β线性相关,则β可由α1,α2,…,αs线性表示。
7、线性表示的求法:(大题第二步)设α1,α2,…,αs线性无关,β可由其线性表示。
(α1,α2,…,αs|β)→初等行变换→(行最简形|系数)行最简形:每行第一个非0的数为1,其余元素均为0(三)线性相关和线性无关8、线性相关注意事项:(1)α线性相关←→α=0(2)α1,α2线性相关←→α1,α2成比例9、线性相关的充要条件:向量组α1,α2,…,αs线性相关(1)←→有个向量可由其余向量线性表示;(2)←→齐次方程(α1,α2,…,αs)(x1,x2,…,x s)T=0有非零解;★(3)←→r(α1,α2,…,αs)<s 即秩小于个数特别地,n个n维列向量α1,α2,…,αn线性相关(1)←→ r(α1,α2,…,αn)<n(2)←→|α1,α2,…,αn |=0(3)←→(α1,α2,…,αn)不可逆10、线性相关的充分条件:(1)向量组含有零向量或成比例的向量必相关(2)部分相关,则整体相关(3)高维相关,则低维相关(4)以少表多,多必相关★推论:n+1个n维向量一定线性相关11、线性无关的充要条件向量组α1,α2,…,αs线性无关(1)←→任意向量均不能由其余向量线性表示;(2)←→齐次方程(α1,α2,…,αs)(x1,x2,…,x s)T=0只有零解(3)←→r(α1,α2,…,αs)=s特别地,n个n维向量α1,α2,…,αn线性无关←→r(α1,α2,…,αn)=n ←→|α1,α2,…,αn |≠0 ←→矩阵可逆12、线性无关的充分条件:(1)整体无关,部分无关(2)低维无关,高维无关(3)正交的非零向量组线性无关(4)不同特征值的特征向量无关13、线性相关、线性无关判定(1)定义法★(2)秩:若小于阶数,线性相关;若等于阶数,线性无关【专业知识补充】(1)在矩阵左边乘列满秩矩阵(秩=列数),矩阵的秩不变;在矩阵右边乘行满秩矩阵,矩阵的秩不变。
线性代数第三章 复习概要
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第三章 向量一. n 维向量的定义:数域F 中n 个数构成的有序数组。
二. n 维向量的运算:向量加法,数乘三. 线性组合与线性表出四. 线性相关与线性无关重要结论与定理:1) 单个向量线性无关。
2) 包含零向量的向量组一定线性相关。
(证明)3) 一个向量组线性相关,则加上任意多个(有限个)向量后,新向量组仍线性相关。
(局部相关,整体相关)(证明)4) 若一个向量组线性无关,取出其中任一部分也必定线性无关。
(整体无关,局部无关)5) 任意n+1个n 维向量,必定线性相关。
(齐次线性方程组方程个数小于未知量个数时,有非零解)6) 一个向量组线性无关,则在相同位置处都增加一个分量,得到的新向量组(称为原向量组的加长组)仍线性无关。
(无关组加长组仍无关)7) 一个向量组是线性相关,在相同位置去掉分量,得到新的向量组(称为原向量组的缩短组)仍线性相关。
(相关组缩短组相关)8) 若12,,,s ααα 线性无关,而12,,,,s βααα 线性相关,则β必可由12,,,s ααα 线性表出,且表示方法唯一。
(证明)9) 向量组Ⅰ12:,,,s ααα ,向量组Ⅱ12:,,,t βββ ,Ⅱ中每一个向量都可由Ⅰ表出,t s>则向量组Ⅱ12:,,,t βββ 一定线性相关。
(个数多的可由少的线性表出,多的一定线性相关)10) 若向量组12,,,t βββ 可由12,,,s ααα 线性表出,且12,,,t βββ 线性无关,则t s >。
(无关的向量组不能由比它个数少的向量组线性表出) 五.向量组的极大无关组与向量组的秩1 极大无关组的定义2 极大无关组的性质1) 一个向量组与它的任一个极大无关组之间可以互相线性表出。
2)一个向量组S 的任意两个极大无关组S 1,S 2之间也可互相线性一表出。
(S 1,S 2等价)3)一个向量组任意两个极大无关组所含向量个数必一样多。
相关例题例3.1设12,,,s ααα 是一组n 维向量,则下列正确的是( )A . 若12,,,s ααα 不线性相关,就一定线性无关。
线代第三章答案1-3

综合练习题三(A)
1. 填空题: (1) 如 果 向 量 α =(1,1,2) , α = 3, t, 1 , α =(0,2,
t=(5 或 2)
t) 线 性 相 关 , 那 么
解:以α , α , α 为列作矩阵A α , α , α
13 0 1t 2 21 t
当|A|
13 0
10 0
1 t 2C C 1 t 3 2
0 11
10 1 01 1 0 0 11
kk 0 故k k 0
kk 0
kβ kβ kβ
有非零解 即存在不全为零的k ,k ,k 使得 0 故向量组β ,β ,β 线性相关。
习题 3.3
1. 求下列向量组的秩和一个极大无关组: (1) α =(1,1,0),α =(0,2,0),α =(0,0,3);
3. 设向量组α α α 线性相关,α α α 线性无关,证明:
(1) α 能由α α 线性表示;
(2) α 不能由α α α 线性表示;
证明:(1)Q α α α 线性相关 ∴ 存在一组不全为零的k ,k ,k 使得k α +k α +k α =0
假设k 0,则α α 线性相关,从而α α α 线性相关,这与已知矛盾,故k 0
1) 当t 为何值时,向量组α , α , α 线性无关?
2) 当t 为何值时,向量组α , α , α 线性相关?
3) 当向量组α , α , α 线性相关时,将α 表示为α , α 的线性组合
解:以α α α 为列作矩阵 A,再作初等行变换
证明: Q α , α , … , α 的秩为r
∴设 αi1 ,αi1 ,...αir 为 α , α , … , α 的一个极大无关组。
线性代数第3章-1

2 ( A b) → 0 0 2 2 0 0 1 0 → 0 0 1 1 0 0 0 1 0 → 0 0 1
−1 6 2 2 0 8 9 → 0 −3 0 −9 −3 0 2 0 0 1 2 0 1 2 8 2 0 0 2 → 0 1 0 3 3 2 0 0 1 2 1 3 2 2
2 2 −1 6 2 2 −1 6 1 −2 4 3 → 0 −3 9 0 ( A b) = 2 5 7 1 28 7 13 0 2 2 2 2 −1 6 2 2 −1 6 9 9 → 0 −3 0 → 0 −3 0 2 2 0 0 1 2 13 13 0 0 2
A称为方程组的系数矩阵 b称为常数项矩阵 系数矩阵, 常数项矩阵, 系数矩阵 常数项矩阵 x为n元未知量矩阵 未知量矩阵. 未知量矩阵
把方程组(3.1)的系数矩阵A与常数项矩阵b放 在一起构成的矩阵
a11 a12 a a22 21 ( A b) = L L a m1 am2
L a1n b 1 L a2n b2 (3.2) L L L L amn bm
′ a11 0 L 0 0 0 L 0
′ ′ ′ a12 L a1r a1r+1 ′ ′ ′ a22 L a2r a2r+1 L L L L ′ ′ 0 L arr ar r+1 0 L 0 L 0 L 0 L L L L 0 L 0 L L
L L L L L L
引例 解齐次线性方程组 2 x1 − 2 x 2 − x3 = 1 2x + 3 x − 5x = 7 1 2 3 x 2 − x3 = 1 2 x1 + x2 − 4 x3 = 4
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r
r
利用初等行变换求逆阵的方法,还可用于求矩阵A−1 Bm×n . 利用初等行变换求逆阵的方法,
∵ A ( A, B ) = ( E , A 1 2 例1 设 A = 2 2 3 4 解 1 2 3 A, E ) = 2 2 1 ( 3 4 3
A ( 1) 构造矩阵 ( A, E ) 或 ; E ( 2 ) 对 ( A, E ) 施行初等行变换, 将A化为单位矩阵E
A 后, 右边E 对应部分即为A (或对 施行初等列 E 变换, 将A化为单位阵E 后, E 对应部分即为A−1 .
−1
§2.矩阵的秩 2.矩阵的秩
x1 − x3 = 4 B 5 对应的方程组为 x2 − x3 = 3 特点 x = −3 4 令 x 3 = c , 方程组的解可记作 x1 c + 4 1 4 x2 c + 3 1 3 x= = = c 1 + 0 其中 c为任意常数 . x3 c 0 − 3 x −3 4
矩阵 B4 和 B5 都称为行阶梯形矩阵 行阶梯形矩阵 B5 还称为行最简形矩阵
结论1 结论 对于任何矩阵Am×n ,总可经过有限次初等行变换把他
变为行阶梯形和行最简形. 行最简形矩阵是由A唯一确定的 注1:行最简形矩阵是由 唯一确定的,行阶梯形矩阵的 行最简形矩阵是由 唯一确定的, 行数也是由A唯一确定的 唯一确定的. 行数也是由 唯一确定的. 2:行最简形矩阵再经过初等列变换 可化成标准形. 行最简形矩阵再经过初等列变换, 注2:行最简形矩阵再经过初等列变换,可化成标准形. − 44 1 0 0 0 1 0 c3 ↔c4 1 0 −1 0 4 例如 − 33 0 1 0 0 1 0 0 1 −1 0 3 c4 + c1 + c2 F B5 = 0 0 1 0 0 0 = 3 −− 3 0 0 0 1 − 3 0 0 0 0 0 c − 4c − 3c + 3c 0 0 0 0 0 0 00 1 2 3 5
r2 ÷ − 2) (
2 0 1 0 − 2 − 3 , ∴ r3 ÷ − 1) ( 0 0 1 1 3 1 0 0 3
2 3 −1 X = A B = −2 −3 . 1 3
问题 若已知An可逆, C m×n ,如何求CA−1 ?
A 解答 1. 可对矩阵 作初等列变换, 作初等列变换, C E −1 , CA
A C
c
即可得 CA−1 .
作初等行变换, 2.可改为对 2.可改为对 ( AT , C T ) 作初等行变换,
(A , C )
T
T
r
( E , ( AT )−1 C T ),
而( AT )−1CT = ( A−1 )TCT = (CA−1 )T ∴ 可得CA−1
小结
1. 单位矩阵
2.定理 2.定理
一次初等变换
初等矩阵. 初等矩阵.
m× n 矩阵 A ~ B 的充分必要条件是存在m 阶
r
可逆方阵 P 及 n 阶可逆方阵 Q, 使 PAQ = B.
*方阵可逆的充要条件是 A ~ E 3. 利用初等变换求逆阵的方法是 利用初等变换求逆阵的方法是:
使A = P1 P2 ⋯ Pl .
1 定理 m× n 矩阵 A ~ B 的充分必要条件是存在m 阶 可逆方阵 P 及 n 阶可逆方阵 Q, 使 PAQ = B.
推论 方阵可逆的充要条件是 A ~ E r 问题若Am×n ~ Bm×n , 则存在可逆阵P , 使PA = B .如何求P ?
利用初等变换求逆阵的方法: 利用初等变换求逆阵的方法:( A , E ) ~( E , A−1 )
同学们好! 同学们好!
第三章 矩阵的初等变换与线性方程组
§1.矩阵的初等变换 1.矩阵的初等变换 §2.矩阵的秩 2.矩阵的秩 §3.线性方程组的解 3.线性方程组的解
§1.矩阵的初等变换 1.矩阵的初等变换
一、矩阵的初等变换
定义1 定义 下面三种变换称为矩阵的初等行变换: 下面三种变换称为矩阵的初等行变换
−1
−1
( 1B B ) ∴ ( A, B ) ~( E , A−A ) E ) 3 − 2 1 3 3 初等行变换 5 −1 −1 −) 1 ,求 A . ∴ A = − ( A B3 2 . 2 A −1 E1 1 − 1 3 初等行变换 − 2 1 0 0r rr +2rr1 100 2−2 3 1 113 0 −0 0 0 0 1 1 3 0−2 r1−−) 1 2 1 r23 1 ÷ 12 2 ( 5 2 13 −− 2 − 1 1 0 0 1 0 −2 − 0 00 0−2 0 A−5B − 6 0− 5 0 1 − 2 5− 23 2 3 2 r23 −−5r3r E 3 1 r ( 1r2 r3 ÷r3 −)0 0 0 − 2−1 −−1 −1 10 1 − 6 0 0 1 − 0 1 0 00 1 1−1 1 − 31 1 −
3 2 5 2 5 r2 − 2r1 1 2 3 1 0 − 2 − 5 −1 − 9 r − 3r1 3 0 − 2 − 6 − 2 − 12 4 3 1 − 4 0 0 3 2 r1 − 2r3 1 − 1 − 9 4 6 0 − 2 0 r2 − 5r3 − 1 − 3 0 0 − 1 − 1 − 3
矩阵 F 称为矩阵 B 的标准形 .
结论2 结论 m × n 矩阵 A 总可经过初等变换化为 标准形
三个数唯一确定, E r O (由 m , n , r 三个数唯一确定,其中 r F = 就是行阶梯形矩阵中非零行的行数) 行阶梯形矩阵中非零行的行数 O O m×n 就是行阶梯形矩阵中非零行的行数 3:所有与矩阵 等价的矩阵组成的一个集合 等价的矩阵组成的一个集合, 注3:所有与矩阵 A等价的矩阵组成的一个集合,称为一个 等价类,标准形F 是这个等价类中最简单的矩阵. 等价类,标准形 是这个等价类中最简单的矩阵
解方程组( ): 用矩阵的初等行变换 解方程组(1): 1 0 − 2 2 14 4 11 111 − 2 − 1 1 444 11 0 1 −2 1 1 2 − 2 −1 −1 r − r ÷2 r r1 ↔ r2 0 2 1 − − 1 − 0 132 r 2r1 2 r2 3 −r 12 1 0 0 1 − 1 1 2 00 3 ↔5r2r1 1 −2 1 − 4 1 0 2 − r3 −3 −42 = 3B =B ==B=24B1 r B= 0 r3 ÷ 20 2 0 − 3 0 − 3 −−32 B r5 r r−− 3r 1 0 1 −63 1 1 r3 0 − 5 5 2 −− 6 4 −42r3 1 4 −6 2 −2 4 2 r4 − 3r2 3 3 00 0 6 0 − 1 4 −−09 9 7 0 0 0 6 −9 7 9 0 3 − 3 0 33
一、矩阵秩的概念
任何矩阵 Am × n , 总可经过有限次初等行 数是唯一确定的 .
定义1
变换
梯形, 把它变为行阶 梯形,行阶 梯形矩阵中非零行的行
矩阵的秩
2. En ( i ( k )) 3. En ( ij ( k ))
定义2 由单位矩阵E经过一次初等变换得到的方阵称为初等矩阵 经过一次初等变换得到的方阵称为初等矩阵. 定义2 由单位矩阵 经过一次初等变换得到的方阵称为初等矩阵.
1 En ( i ( k ))−1 = E ( i ( )), En ( ij ( k ))−1 = E ( ij ( − k )) En ( i , j ) = En ( i , j ), k 施行一次初等行变换, 性质1 性质 设 A是一个 m×n矩阵,对 A施行一次初等行变换,相当 × 矩阵, 阶初等矩阵; A 于在 A的左边乘以相应的 m 阶初等矩阵;对 施行一次初等列 变换, 阶初等矩阵. 变换,相当于在 A的右边乘以相应的 n 阶初等矩阵. 性质2 方阵A可逆的充要条件是存在有限个初等方阵 性质 方阵 可逆的充要条件是存在有限个初等方阵 P1 , P2 ,⋯ , Pl ,
r
(3)传递性 .
0 . 0
Er 4.任何矩阵 4.任何矩阵 A ~ 行最简矩阵 ~ F = 0
§1.矩阵的初等变换 1.矩阵的初等变换
一、矩阵的初等变换
三种初等变换
二、初等矩阵的概念
三种初等阵: 1. En ( i , j ) 三种初等阵: 初等阵可逆: 初等阵可逆:
−1
(1)ri ↔ r j (ci ↔ c j ); (2 )ri × k (ci × k ); ( ) 3 ri + krj (ci + kc j ).
小结
1.初等行( 1.初等行(列)变换 初等行
(1)ri ↔ rj (ci ↔ c j ); (2)ri × k (ci × k ); (3 )ri + krj (ci + kc j ).
初等变换可逆,其逆变换仍为初等变换 且变换类型相同. 初等变换可逆 其逆变换仍为初等变换, 且变换类型相同. 其逆变换仍为初等变换 2.矩阵的等价 2.矩阵的等价 A 初等变换 B ⇒ A ~ B . 3.矩阵等价具有的性质 3.矩阵等价具有的性质 (1)反身性; (2) 对称性;
(1) 对调两行(对调 i , j 两行 , 记作 ri ↔ r j); 对调两行( (2 ) 以数 k ≠ 0 乘以某一行的所有元素 (第 i 行乘 k , 记作 ri × k) ; (3 ) 把某一行所有元素的 k 倍加到另一行 对应的元素上去. 对应的元素上去.