第三章知识点总结矩阵的初等变换与线性方程组

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第三章 矩阵的初等变换与线性方程组.

第三章 矩阵的初等变换与线性方程组.

显然 把B的第2行乘以(2)加到第1行即得B3.
第三章 矩阵的初等变换与线性方程组
方程组的同解变换与增广矩阵的关系
在解线性方程组的过程中 我们可以把一个方程变为另一个同 解的方程 这种变换过程称为同解变换.
同解变换有 交换两个方程的位置 把某个方程乘以一个非零数 某个方程的非零倍加到另一个方程上.
为行阶梯形矩阵和行最简形矩阵.
第三章 矩阵的初等变换与线性方程组
矩阵初等变换举例
~ ~ 21
1 1
1 2
1 1
42
43
6 6
2 9
2 7
94
r
01
1 1
2 1
1 1
04
00
0 0
0 0
1 0
03
r
0001
0 1 0 0
1 1 0 0
第三章 矩阵的初等变换与线性方程组
§3.1 矩阵的初等变换
矩阵的初等变换是矩阵的一种十分重要的 运算 它在解线性方程组、求逆阵及矩阵理论的 探讨中都可起重要的作用.
第三章 矩阵的初等变换与线性方程组
方程组的同解变换与增广矩阵的关系
在解线性方程组的过程中 我们可以把一个方程变为另一个同
解的方程 这种变换过程称为同解变换.
线性方程组与其增广矩阵相互对应 对方程组的变换完全可以 转换为对方程组的增广矩阵的变换.
把方程组的上述三种同解变换移植到矩阵上 就得到矩阵的三种 初等变换.
第三章 矩阵的初等变换与线性方程组
矩阵的初等变换
下面三种变换称为矩阵的初等行(列)变换 (i)对调两行(列) (ii)以非零数k乘某一行(列)中的所有元素 (3)把某一行(列)的k倍加到另一行(列)上去.

第3章 矩阵的初等变换与线性方程组的解

第3章 矩阵的初等变换与线性方程组的解
1 0 A = 0 2 0 −2

1 0 B = 0 2 0 0
矩阵等价性具有如下性质: (1)反身性: A ↔ A (2)对称性:如果 A ↔ B ,那么 B ↔ A (3)传递性:如果 A ↔ B, B ↔ C ,那么 A ↔ C
第 i行
| E ( i , j ) |= −1,
第j行
E ( i , j ) −1 = E ( i , j )
第i列
第j列
-12-
2、倍乘初等矩阵
1 E ( i ( k )) = O 1 k 1 O
↑ 第i列
← 第 i行 1
r
Pl L P2 P1 A = E
问 A − 1 = Pl L P2 P1 作一次行变换 再作一次行变换 继续… 考虑对 ( A E ) 作行变换
P1 ( A E ) = ( P1 A P1 E )
P2 P1 ( A E ) =
( P2 P1 A
P2 P1 E )
Pl L P2 P1 ( A E ) = ( Pl L P2 P1 A Pl L P2 P1 E )
A ↔ B,
如何把它们用等号联系起来?
-11-
定义
对单位矩阵E做一次初等变换得到的矩阵称
为初等矩阵。 共有三种初等矩阵,分别为 1、交换初等矩阵
1 O 1 0 1 L ← 1 E ( i, j ) = M O M 1 1 L 0 ← 1 O 1 ↑ ↑
第三章 矩阵的初等变换与线性方程组的解
§3.1 矩阵的初等变换 §3.2 初等矩阵 §3.3 矩阵的秩 §3.4 线性方程组的解

线性代数矩阵的初等变换

线性代数矩阵的初等变换

r2 ( 2) 1
r3

1)
0 0
0 1 0
0 0 1
3 2 1
23 , 3
3 2 X 2 3.
1 3
如果要求Y CA1,则可对矩阵 A作初等列变换, C
A 列变换 E
C
CA1
,
即可得Y CA1.
也可改为对( AT ,CT ) 作初等行变换,
行变换
(AT , CT )
a23 a33
a11 a12 a13 a14
a21
a22
a23
a24
a31 a32 a33 a34
矩阵 A 的一个 2 阶子式
a12 a13 a22 a23
矩阵 A 的一个 2 阶子块
a12 a13
a22
a23
定义:设矩阵 A 中有一个不等于零的 r 阶子式 D,且所有 r +1 阶子式(如果存在的话)全等于零,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).
口诀:左行右列. 定理3.2 设A是一个 m×n 矩阵, ✓对 A 施行一次初等行变换,相当于在 A 的左边乘以相应的 m 阶初等矩阵; ✓对 A 施行一次初等列变换,相当于在 A 的右边乘以相应的 n 阶初等矩阵.
定理3.3 方阵A可逆的充要条件是存在有限个初等矩阵P1, P2, …, Pl,使 A = P1 P2 …, Pl .
r3 3r1 0 2 6 2 12
r1 r2 r3 r2
1 0 2 1 4 0 2 5 1 9 0 0 1 1 3
r1 2r3 1 0 0 3 2
r2 5r3
0 0
2 0 4 6 0 1 1 3

线性代数 第3章 矩阵的初等变换与线性方程组

线性代数 第3章 矩阵的初等变换与线性方程组
矩阵初等变换前后两个矩阵之间的关系是
什么?
A B , 如何把它们用等号联系起来?
-17-
T 回顾 ei A ? Ae j ?
a11 a12 A a 21 a 22 a 31 a 32
a13 r1 r3 a 23 a 33
a 31 a 32 a 21 a 22 a11 a12
Er O
O O
等价标准形是唯一的。
-14-
例2
(接例1)
1 2 1 1 1 2 1 1 4 6 2 2 3 6 9 7
1 0 0 0 0 0 1
2 4 4 9
r
1 0 0 0
1 0 0 0
把单位矩阵作同样变换得 到的矩阵放在A的右边!
-21-
a11 A a 21 a 31
a12 a 22 a 32
a13 a 23 kc3 a 33
a11 a12 a 21 a 22 a 31 a 32
ka13 ka23 B ka33
-8-
在 m n 的矩阵集合 R m n 中, 如果 A r 中的一个等价关系?
B ,
则称 A 与 B 具有行相抵的关系,问行相抵是不是 R m n
Gauss消元法的思想又可表述为, 在与方程组增 广矩阵行相抵的矩阵中,找一个最简单的,然后求解 这个最简单的矩阵所对应的方程组. 以后我们把这个最简单的矩阵叫做(行)最简阶
1 0 0 0
0 1 0 0
0 0 1 0
0 0 0 0
0 0 0 0
Er 形状为 O
O O
-15-
第三章

第三章 矩阵的初等变换与线性方程组

第三章  矩阵的初等变换与线性方程组

第三章 矩阵的初等变换与线性方程组上一章我们看到, 当我们引进矩阵的运算和逆矩阵等概念后, 矩阵逐渐显露出它的作用. 这一章我们再引进矩阵的初等变换和秩的概念, 又增添了它的应用活力. 利用它们我们可以很方便地判断一个线性方程组是否有解, 若有解, 又有什么样的解. 并方便的求出它的解.主要内容1. 矩阵的初等变换.2. 矩阵的秩.3. 线性方程组的解.重点内容 矩阵的初等变换与矩阵的秩.第一节 矩阵的初等变换一、消元法解线性方程组引例 求解线性方程组1231231233 48,23 9,121212 1.x x x x x x xx x ++=⎧⎪-+-=⎨⎪-+=-⎩(1)解 用消元法求解.对方程组进行变换: 对增广矩阵B 作初等行变换:(1)1231231231212121,2 3 9, 3 4 8.x x x x x x x x x -+=-⎧⎪↔-+-=⎨⎪++=⎩13121212123193148r r -⎛⎫⎪↔-- ⎪ ⎪⎝⎭B ; 123123123 2,223 9, 3 4 8;x x x x x x x x x -+=-⎧⎪⨯-+-=⎨⎪++=⎩ 11112 2 23193148r --⎛⎫⎪⨯-- ⎪ ⎪⎝⎭; 1232323 2,2 5,(3) 4 14;x x x x x x x -+=-⎧⨯+⎪+=⎨⨯-+⎪+=⎩12131112(2)0115(3)04114r r r r --⎛⎫⨯-+⎪ ⎪⨯-+ ⎪⎝⎭; 1232332,(4) 5, 3 6.x x x x x x -+=-⎧⎪⨯-++=⎨⎪-=-⎩231112(4)01150036r r --⎛⎫⎪⨯-+ ⎪ ⎪--⎝⎭. 由此回代得: 3212,3, 1.x x x ===-说明 1) 解线性方程组可以通过对其对应的系数矩阵做一系列变换来进行;2) 引例中最后一个方程组称为阶梯型方程组, 其对应的矩阵称为行阶梯型矩阵(简称阶梯形矩阵), 其特点是每一个非零行的第一个非零元素下方的元素全为零.例1 求解线性方程组123123123231,352,22 3.x x x x x x x x x -+=⎧⎪-+=⎨⎪++=⎩ 解 将增广矩阵化为阶梯型12311231123131520541054121230541002---⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪⎪⎪=→--→-- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭⎝⎭B , 对应的阶梯型方程组为12323323 1,54 1, 0 2.x x x x x x -+=⎧⎪-=-⎨⎪⋅=⎩由此可看出方程组无解.二、矩阵的初等变换定义1 对矩阵做如下三种变换称为矩阵的初等行(列)变换: 1)对调矩阵的任意两行(对调j i ,两行, 记作j i r r ↔); 2)用0k ≠乘矩阵的某一行(第i 行乘k , 记作k r i ⨯);3)将矩阵的某一行乘数k 加到另一行(第j 行的k 倍加到第i 行上, 记作j i kr r +). 把定义中的“行”换成“列”, 即得初等列变换的定义(所用记号是把r 换成c ). 矩阵的初等行变换与矩阵的初等列变换统称为矩阵的初等变换. 说明 1) 矩阵的三种初等变换都是可逆的;2) 若矩阵A 经有限次初等行变换变成B , 则称A 与B 行等价, 记为: B A r~; 若矩阵A 经有限次初等列变换变成B , 则称A 与B 列等价, 记为: B A c~; 若矩阵A 经有限次初等变换变成B , 则称A 与B 等价, 记为: B A ~. 等价关系具有以下性质: (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 .数学上把具有上述三条性质的关系称为等价, 例如, 两个线性方程组同解, 就称这两个线性方程组等价.例2 试用初等变换将矩阵12133250323814312121--⎛⎫⎪-⎪= ⎪-⎪--⎝⎭A化为阶梯型.解12133121330123801238~~024512000140001400014----⎛⎫⎛⎫⎪⎪---- ⎪ ⎪⎪ ⎪---⎪⎪--⎝⎭⎝⎭A11213301238~000140000--⎛⎫⎪-- ⎪= ⎪-⎪⎝⎭B ,矩阵1B 为阶梯形矩阵. 若将1B 再作初等行变换化为如下形状1210501701204~00014000-⎛⎫ ⎪-⎪= ⎪- ⎪⎝⎭B B ,则2B 称为行最简形矩阵, 其特点是非零行的第一个非零元素为1, 且这些非零元所在列的其他元素全为零.说明 1) 用数学归纳法可以证明, 任何一个矩阵m n ⨯A , 是可以经有限次初等行变换化为行阶梯形矩阵和行最简形矩阵.2) 再经过初等列变换, 1B 或2B 可化为21000001 000~0010000⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭B F , 矩阵F 称为矩阵A 的标准形, 其特点是F 的左上角为一个单位矩阵, 其余元素全为零. 一般地, 对m n ⨯矩阵A , 总可以通过初等变换(行变换和列变换)化为下面的标准形:00 0r m n⨯⎛⎫= ⎪⎝⎭E F ,此标准型由r n m ,,三个数完全确定, 其中r 就是行阶梯型矩阵中非零行的行数. 所有与A 等价的矩阵组成一个集合, 称为一个等价类, 标准型F 是这个等价类中最简单的矩阵.第二节 初 等 矩 阵一、初等矩阵的概念定义2 由单位矩阵E 经过一次初等变换得到的矩阵称为初等矩阵. 三种初等变换对应三种初等矩阵:1、对调两行或对调两列1011(,)11011i j ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪=⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭E2、以数0k ≠乘某行(列)11(())11i k k ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎪=⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭E3、以数k 乘某行(列) 加到另一行(列)11(())11k ij k ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎪=⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭E第i 行第j 行第i 列第j 列第i 行第j 列第i 行第j 行第i 列第j 列二、矩阵的初等变换与初等矩阵之间的关系下面观察用初等矩阵左乘和右乘A 与初等变换有何关系. 例如111213111213212223313233313233212223100(2,3)001010a a a a a a a a a a a a a a a a a a ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭E A .由上面可以看出, 用初等矩阵(2,3)E 左乘A , 相当于将A 的2,3行交换, 即对A 做相应的初等行变换.11121311121113212223212221233132333132313310(13())010001a a a a a ka a k k a a a a a ka a a a a a a ka a +⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪ ⎪==+ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪+⎝⎭⎝⎭⎝⎭AE .由上面可以看出, 用初等矩阵(13())k E 右乘A , 相当于将A 的第一列乘数k 加到第三列, 即对A 做相应的初等列变换.定理 1 用初等矩阵左乘A , 相当于对A 做相应的初等行变换; 用初等矩阵右乘A , 相当于对A 做相应的初等列变换.注记 容易验证, 这三种初等矩阵都可逆, 且它们的逆阵也都是初等矩阵1(,)(,)i j i j -=E E ; 11(())(())i k i k-=E E ; 1(())(())ij k ij k -=-E E .三、矩阵可逆的充要条件定理2 矩阵A 可逆的充要条件是存在有限个初等矩阵12,l P P P , 使12l =A P P P .证 先证充分性. 设12l =A P P P , 因为12,,,l P P P 可逆, 从而12l =≠A P P P 0,所以A 可逆.再证必要性. 设n 阶矩阵A 可逆, 它的标准型矩阵为F , 因为~F A , 所以存在初等矩阵12,,,l P P P , 使121s s l +=A P P P FP P .因为A 及12,,,l P P P 都可逆, 所以11111111s s l s ------+=F P P P AP P ,即F 也是可逆矩阵, 故=F E , 从而有12l =A P P P . 证毕推论 1 方阵A 可逆的充要条件是~rA E .推论2 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 , 使得=PAQ B .四、初等变换在求逆矩阵中的应用设有矩阵方阵=AX B , 当A 为可逆阵时, 得1-=X A B . 下面利用定理2可推导出用初等变换求1-A B 及1-A 的方法.设A 为可逆阵, 则由定理2 知12l =A P P P , 其中i P (1,2)i l =为初等方阵. 于是,111111221()l l -----==A P P P P P P .设1(1,2)i i i l -==P Q , 则i Q 也是初等方阵, 且有121l-=A Q Q Q , 故有21l =Q Q Q A E ; ① 121l-=Q Q Q B A B , ②①、②两式说明: 对A 做一系列初等行变换, 将A 化为单位阵E 的同时, 用同样的初等行变换可将B 花为1-A B , 即1(,)~(,)r-A B E A B ,当=B E 时, 有1(,)~(,)r-A E E A .例3 设112215319--⎛⎫⎪=- ⎪ ⎪-⎝⎭A , 求1-A .解 由于11210010047 3(,)215010~0103 3 1319001001121r ----⎛⎫⎛⎫⎪⎪=--- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪---⎝⎭⎝⎭A E , 所以1473331121---⎛⎫⎪=-- ⎪ ⎪--⎝⎭A .例4 设三阶矩阵,A B 满足2=+AB A B , 其中301110014⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭A ,求矩阵B .解 由2=+AB A B 得(2)-=A E B A . 而1012110012⎛⎫ ⎪-=- ⎪ ⎪⎝⎭A E ,易知210-=-≠A E . 所以, 2-A E 可逆, 故1(2)-=-B A E A . 由于101301101301(2,)110110~011211012014012014r ⎛⎫⎛⎫⎪⎪-=----- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭A E A 101301100522~011211~010432001223001223rr --⎛⎫⎛⎫⎪⎪------⎪ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭100522~010*********r --⎛⎫⎪-- ⎪ ⎪-⎝⎭, 所以522432223--⎛⎫ ⎪=-- ⎪ ⎪-⎝⎭B .说明 若做初等列变换, 则采用如下格式:(1) 1~c-⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭A E E A ; (2)1 ~ c-⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭A EB BA . 第三节 矩阵的秩一、 矩阵的秩的概念定义3 在m n ⨯矩阵A 中任取k 行与k 列(min(,))k m n ≤, 位于这些行、列交叉处的2k 个元素, 不改变他们在A 中所处的位置次序而得到的k 阶行列式, 称为A 的k 阶子式.说明 m n ⨯矩阵A 的k 阶子式共有k km n C C ⋅个.定义4 若在矩阵A 中有一个r 阶子式D 不为零, 且所有的1r +阶子式(如果存在的话)全等于零, 则D 称为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零.说明 1) 由行列式按行按列展开的性质知, 在A 中所以的1r +阶子式全为零时, 所有高于1r +阶的子式也全为零. 因此, 矩阵A 的秩()R A 就是A 中不为零的子式的最高阶数.2) 由定义知()min(,)R m n ≤A , 且有且()()TR R =A A .3) 对n 阶方阵A , 当()R n =A 时, 称A 为满秩矩阵; 当()R n <A 时, 称A 为降秩矩阵. 若n 阶方阵A 可逆, 则0≠A , 故()R n =A , 因此可逆矩阵一定是满秩矩阵, 从而A 可逆⇔A 非奇异⇔A 满秩.例5 求矩阵A 和B 的秩, 其中1025341214312-⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪--⎝⎭A , 1025045170000-⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪⎝⎭B解 易知A 的一个二阶子式104034=≠- , 而A 的四个三阶子式都为零 即:1023410143--=--, 1534201412-=-,12531201312--=--, 02541204312-=-,所以()2R =A .矩阵B 为阶梯形矩阵, 很容易观察得出其秩为()2R =B , 即为其非零行的行数.二、 矩阵的秩的求法定理3 若~A B , 则()()R R =A B .证 先证明: 若A 经一次初等行变换变为B , 则()()R R ≤A B . 设()R r =A , 且A 的某个r 阶子式0D ≠.1)当~ i jr r ↔A B 或~ i r k⨯A B 时, 在B 中总能找到与D 相对应的子式1D , 由于1D D =, 或1D D =- 或1D kD =, 因此10D ≠, 从而()R B r ≥.2)当 ~ j i kr r +A B 时, 分三种情况讨论:(i) D 中不含第i 行, 此时10D D =≠, 所以()R r ≥B ;(ii) r D 中同时含有第i 行和第j 行, 此时由行列式的性质知, 此时10D D =≠, 所以()R r ≥B ;(iii) r D 中含有第i 行但不含第j 行, 此时由12ij ij D r kr r k r D kD =+=+=+,若20D =, 则10D D =≠, 所以()R r ≥B ; 若20D ≠, 由于2D 是不含第i 行的r 阶子式, 因此在矩阵A 中必有一个不含第i 行的非零r 阶子式. 从而由情形(1)知, ()R r ≥B .综上所述, 若A 经一次初等变换变为B , 则()()R R ≤A B . 由于B 亦经一次初等行变换变为A , 故()()R R ≤B A , 因此有()()R R =B A . 因为经一次初等行变换矩阵的秩不变,那么经有限次初等行变换矩阵的秩也不变. 设A 经初等列变换变B , 则TA 经初等行变换变为TB , 由上段证明知()()T T R R =A B , 又()()T R R =A A , ()()T R R =B B , 所以()()R R =A B .总之, 若A 经有限次初等列变换变为B (即~A B ),则()()R R =A B . 证毕 说明 据此定理, 我们可以找到一个求()R A 的简便方法, 先通过初等行变换将A 化为阶梯形矩阵B , 则()R A 等于B 的非零行的行数.例6设1234532050323612015316414 ⎛⎫ ⎪--⎪= ⎪- ⎪---⎝⎭↓↓↓↓↓A ααααα 求A 的秩, 并求A 的一个最高阶非零子式.解 对A 做初等行变换化为阶梯形矩阵:1641404311000480000--⎛⎫⎪--⎪= ⎪-⎪⎝⎭A ,所以()3R =A .下面求A 的一个最高阶非零子式. 因为()3R =A , 所以A 的最高阶非零子式为三阶,而A 的三阶子式共有334540C C =个, 要从中找出一个非零子式比较麻烦. 若A 的第i 列记为,(1,2.3,4,5)i i =α, 则A 的可记为()12345,,,,=A ααααα,又易知矩阵()124,,=B ααα的行阶梯形矩阵为161041004000-⎛⎫⎪- ⎪ ⎪⎪⎝⎭, 所以()3R =B . 由此知B 中必有三阶非零子式, 而()124325326,,205161⎛⎫⎪-⎪== ⎪⎪-⎝⎭B ααα 的前三行构成的子式325326160205⎛⎫ ⎪-=-≠ ⎪ ⎪⎝⎭.所以, 这就是我们所求的一个最高阶非零子式.例7 求矩阵112302164132711161a b -⎛⎫⎪-- ⎪=⎪-⎪---⎝⎭A 的秩.解 因为1123001221~008000002a b -⎛⎫ ⎪----⎪⎪+ ⎪+⎝⎭A , 所以1) 当8,2a b =-=-时, ()2R =A ;2) 当8,2a b ≠-=-或当8,2a b =-≠-时, ()3R =A 时; 3) 当8,2a b ≠-≠-时, ()4R =A .例8 设1112312536αβ-⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪⎝⎭A ,已知()2R =A , 求,αβ的值. 解 对A 作行初等变换, 得111211120344034408540510ααβαβ--⎛⎫⎛⎫⎪⎪→+--→+-- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪----⎝⎭⎝⎭A . 因为()2R =A , 所以505101ααββ-==⎧⎧⇒⎨⎨-==⎩⎩. 三、 矩阵的秩的性质1) {}0()min ,m n R m n ⨯≤≤A . 2) ()()TR R =A A .3) 若~A B , 则()()R R =A B . 4) 若,P Q 可逆, 则()()R R =PAQ A .5) {}max (),()(,)()()R R R R R ≤≤+A B A B A B , 特别地, 当=Βb 为列向量时 , 有()(,)()1R R R ≤≤+A A b A .证 因为A 的最高阶非零子式总是矩阵(,)A B 的非零子式, 所以()(,)R R ≤A A B ; 同理有()(,)R R ≤B A B , 因此有{}max (),()(,)R R R ≤A B A B .设(),()R r R t ==A B , 将,A B 分别做初等列变换化为列阶梯形,A B , 则,A B 中分别含有r 个和t 个非零列. 故可设1~(,,00)cr =A A a a , 1(,,00)t c =B B b b从而(,)~(,)cA B A B . 因为矩阵(,)A B 只含有r t +个非零列, 所以(,)R r t ≤+A B .而(,)(,)R R =A B A B , 故(,)R r t ≤+A B . 即(,)()()R R R ≤+A B A B . 证毕6) ()()()R R R +≤+A B A B .证 不妨设,A B 为m n ⨯矩阵, 对矩阵(,)+A B B 做列变换(1,2)i n i c c i n +-=, 即得(,)~(,)c+A B B A B . 于是由性质5, 有()(,)(,)()()R R R R R +≤+=≤+A B A B B A B A B . 证毕7) {}()min (),()R R R ≤AB A B , 即()()R R ≤AB A 且()()R R ≤AB B . 8) 若m n n l ⨯⨯=A B 0, 则()()R R n +≤A B . 说明 性质7)和8)的证明在后续章节中进行. 例9 已知12324369t ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭Q ,P 为三阶非零矩阵, 且=PQ 0, 则下列结论中正确的是: ()6A t =时 , ()1R =P ; ()6B t =时 , ()2R =P ;()6C t ≠时 , ()1R =P ; ()6D t ≠时 , ()1R ≠P .分析:当6t =时,123123246~000369000⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭Q ,所以()1R =Q , 由性质8)知, ()()()13R R R +=+≤P Q P , 所以()2R ≤P . 证明P 的秩可以是2或1, 排除(),()A B 两选项. 当6t ≠时, 易知()2R =Q , 从而()1R ≤P , 又因为0≠P , 所以()0R ≠P , 故()1R =P , 所以选()C .第四节 线性方程组的解一、线性方程组求解设有m 个方程的n 元线性方程组11112211211222221122,,,n n n n m m mn n m a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x b +++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩ (2)(2)式可写成以向量x 为未知元的向量方程=Ax b , (3) 其中()ij m n a ⨯=A 称为(2)的系数矩阵, b 为m 维列向量, (,)=B A b 称为增广矩阵. 说明 线性方程组(2)有解, 就称它是相容的,如果无解,就称它不相容.定理4 设有n 元线性方程组=Ax b , 则 1) =Ax b 无解的充要条件是()(,)R R <A A b ; 2) =Ax b 有唯一解的充要条件是()(,)R R n ==A A b ; 3) =Ax b 有无穷解的充要条件是()(,)R R n =<A A b . 证 只证充分性, 必要性在充分性成立的情况下是显然的.设()R r =A , 为叙述方便不妨设矩阵(,)=B A b 的行最简形为:111,1212,21,11000100010000000000000000n r n r r r n r r r b b d b b d b b d d ---+⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪=⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭B . 1) 若()()R R <A B , 则B 中的11r d +=, 于是B 的第1r +行对应矛盾方程01=, 故方程无解;2) ()()R R r n ===A B , 则B 中的10r d +=(或1r d +不出现), 且ij b 都不出现, 于是B 对应方程组1122,,,n n x d x d x d =⎧⎪=⎪⎨⎪⎪=⎩ 故方程组有唯一解.3) ()()R R r n ==<A B , 则B 中的10r d +=(或1r d +不出现, 于是B 对应方程组11111,122112,211,,,,r n r n r n r n n r r r n r n r x b x b x d x b x b x d x b x b x d +-+-+-=---+⎧⎪=---+⎪⎨⎪⎪=---+⎩令自由未知数11,r n n r x c x c +-==, 即得方程组的含n r -个参数的解:1111,1111,11n r n r r r r n r n r r r n n r b c b c d x x b c b c d x c x c ----+----+⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎪⎪ ⎪⎪---+ ⎪= ⎪ ⎪⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭即1,11111,1100001n r r r r n r r n r r n b x b d x b b d c x x ---+-⎛⎫-⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪--=+++ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭ (4)因为参数1,n r c c -可任意取值, 所以方程组有无穷多解.说明 1) 求解线性方程组的步骤归纳如下:(i) 写出=Ax b 的增广矩阵(,)=B A b , 并把它化为行阶梯形, 若()()R R ≠A B , 则方程组无解;(ii) 若()()R R =A B , 则进一步化为行最简形, 由此得出方程组的解. 2) 解(4)称为线性方程组(2)的通解. 3) 对于n 元齐次方程组A =x 0, 有: (i) A =x 0只有零解的充要条件是();R n =A (ii) A =x 0有非零解的充要条件是()R n <A . 例10 求解齐次方程组12341234123450,2230,3480.x x x x x x x x x x x x ++-=⎧⎪+-+=⎨⎪+++=⎩ 解 将系数矩阵A 化为行最简形1151115110125122301740174348100000000---⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪=-→-→- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭A ,由此得出同解方程组1342341250,740.x x x x x x +-=⎧⎨-+=⎩ 故得134234125,74x x x x x x =-+⎧⎨=-⎩ (34,x x 可以任意取值).令3142,x k x k ==把它写为参数形式1122123142125,74,,x k k x k k x k x k =-+⎧⎪=-⎪⎨=⎪⎪=⎩ (12,k k 为任意实数). 还可以写成向量形式121234125741001x x k k x x -⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪- ⎪ ⎪ ⎪=+ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭. 例11 求解非齐次方程组12341234123424,3222,235310.x x x x x x x x x x x x +--=⎧⎪--+=⎨⎪+--=⎩ 解 对增广矩阵做初等行变换化为行阶梯形11214112143212201112235310000 00----⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪=--→-- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭B 1020201112000-⎛⎫⎪→-- ⎪ ⎪⎝⎭. 因为()()24R R n ==<=A B 所以方程组有无穷多解.同解方程组为132342,2x x x x x =+⎧⎨=++⎩ (34,x x 可以任意取值). 令3142,x k x k ==, 把它写为参数形式1121231422,2,,x k x k k x k x k =+⎧⎪=++⎪⎨=⎪⎪=⎩(12,k k 为任意实数), 或向量形式121234************x x k k x x ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪=++ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭. 例12 设有线性方程组123123123(1)0,(1)3,(1).x x x x x x x x x λλλλ+++=⎧⎪+++=⎨⎪+++=⎩ 问λ取何值时, 此方程组(1)有唯一解;(2)无解;(3)有无穷多解?并在无穷多解时求其通解.解法1 对增广矩阵(),=B A b 作初等行变换1110111111311131111110λλλλλλλλ++⎛⎫⎛⎫⎪⎪=+→+ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪++⎝⎭⎝⎭B 1110300(3)(1)(3)λλλλλλλλλ+⎛⎫⎪→-- ⎪ ⎪-+-+⎝⎭. 1) 当0λ≠, 且3λ≠-时, 因为()()3R R ==A B , 所以有唯一解; 2) 当0λ=时, 因为()1()2R R =≠=A B , 所以无解;3) 当3λ=-时, 因为()()2R R n ==<A B , 所以有无穷多解解, 此时1123101103360112000000----⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪=-→-- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭B , 由此解得13231,2,x x x x =-⎧⎨=-⎩ 或123112101x x k x -⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪=-+ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭ ()k R ∈.解法2 因为系数矩阵A 为方阵, 所以方程组有唯一解0⇔≠A . 而2111111111(3)111(3)111111A λλλλλλλλ+=+=++=+++,所以当0λ≠, 且3λ≠-时方程组有唯一解;当0λ=时, 由于111011101113000111101110⎛⎫⎛⎫⎪⎪=→ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭B , 而()()R R ≠A B , 所以方程组无解;当3λ=-时, 同解法1.注记 1) 解法2 只适于系数矩阵为方阵的情形.2) 对含参数的矩阵作初等变换时, 含参变量的式子不宜作分母, 若作分母, 则使分母为零的参数值需另行讨论.二、线性方程组理论中的几个基本的定理定理5 =Ax b 有解的充要条件是()(,)R R =A A b .定理6 n 元齐次线性方程组=Ax 0有非零解的充要条件是()R n <A . 为了下一章论述的需要, 下面把定理5 推广到矩阵方程. 定理7 矩阵方程=AX B 有解的充要条件是()(,)R R =A A B . 证 设,,m n m l n l ⨯⨯⨯A B X , 把X 和B 按列分块, 记为()()1212,,,,,,,l l ==X x x x B b b b ,则=AX B 有解等价为l 个向量方程i i =Ax b , 1,2i l =有解.先证充分性. 设()(,)R R =A A B , 由于()(,)(,)i R R R ≤≤A A b A B ,故有()(,)i R R =A A b , 从而根据定理5 知l 个向量方程i i =Ax b , 1,2i l =都有解, 于是矩阵方程=AX B 有解.再证必要性. 设矩阵方程=AX B 有解, 从而l 个向量方程i i =Ax b , 1,2i l =都有解, 设解为12i i i ni λλλ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭x 1,2i l =.记()12,,,n =A a a a , 即有1122(1,2)i i i ni n i i l λλλ=+++==Ax a a a b .对矩阵11(,)(,,,,,)n l =A B a a b b 作初等列变换11(1,2)n i i ni nc c c i l λλ+---=,便把(,)A B 的第1n +列第n l +列都变为零, 即(,)~(,)cA B A 0, 因此(,)()R R =A B A . 证毕定理8 设=AB C , 则{}()min (),()R R R ≤C A B 或{}()min (),()R R R ≤AB A B . 证 由=AB C 知矩阵方程=AX C 有解=X B , 于是根据定理7 有()(,)R R =A A C ,而()(,)R R =C A C , 所以()()R R =C A . 又因为T T T =B A C ,由上段证明知有()()TTR R ≤C B , 即()()R R ≤C B . 综合便得{}()min (),()R R R ≤C A B . 证毕 定理7和定理8的应用, 在下一章讨论, 定理6 也可以推广为: 定理9 矩阵方程m n n l ⨯⨯=A X 0只有零解()R n ⇔=A .。

第三章矩阵的初等变换与线性方程组(小结)

第三章矩阵的初等变换与线性方程组(小结)

第三章 矩阵的初等变换与线性方程组(小结)一、矩阵的初等变换定义1 矩阵的下列三种变换称为矩阵的初等行变换: (1) 交换矩阵的两行(交换j i ,两行,记作j i r r ↔);(2) 以一个非零的数k 乘矩阵的某一行(第i 行乘数k ,记作k r i ⨯); (3) 把矩阵的某一行的k 倍加到另一行(第j 行乘k 加到i 行,记为j i kr r +).把定义中的“行”换成“列”,即得矩阵的初等列变换的定义(相应记号中把r 换成c ).初等行变换与初等列变换统称为初等变换. 注:初等变换的逆变换仍是初等变换, 且变换类型相同.例如,变换j i r r ↔的逆变换即为其本身;变换k r i ⨯的逆变换为kr i 1⨯;变换j i kr r +的逆变换为j i r k r )(-+或j i kr r -.定义2 若矩阵A 经过有限次初等变换变成矩阵B , 则称矩阵A 与B 等价, 记为B A ~.矩阵之间的等价关系具有下列基本性质: (1) 反身性 A A ~; (2) 对称性 若B A ~,则A B ~; (3) 传递性 若B A ~,C B ~,则C A ~.满足下列条件的矩阵为行阶梯形矩阵: (1) 零行(元素全为零的行)位于矩阵的下方;(2) 各非零行的首非零元的列标随着行标的增大而严格增大 .满足下列条件的阶梯形矩阵为行最简形矩阵: (1) 各非零行的首非零元都是1;(2) 每个首非零元所在列的其余元素都是零.矩阵A 的标准形F 具有如下特点:F 的左上角是一个单位矩阵,其余元素全为0.定理1 任意一个矩阵n m ij a A ⨯=)(经过有限次初等变换, 可以化为下列标准形矩阵11.00r E O A O O ⎛⎫ ⎪ ⎪⎪⎛⎫==⎪ ⎪⎝⎭⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭推论 如果A 为n 阶可逆矩阵, 则矩阵A 经过有限次初等变换可化为单位矩阵E , 即.~E A二、初等矩阵定义3 对单位矩阵E 施以一次初等变换得到矩阵称为初等矩阵. 三种初等变换分别对应着三种初等矩阵. (1) E 的第j i ,行(列)互换得到的矩阵列列列行j i j i j i E ⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=1101111011),((2) E 的第i 行(列)乘以非零数k 得到的矩阵列行i i kk i E ;11))((⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛= (3) E 的第j 行乘以数k 加到第i 行上,或E 的第i 列乘以数k 加到第j 列上得到的矩阵列列列行j i j i k k ij E .1111))((⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=命题1 关于初等矩阵有下列性质: (1)),(),(1j i E j i E =-; ));(())((11--=k i E k i E )).(())((1k ij E k ij E -=-(2) ;1|),(|-=j i E ;|))((|k k i E =1|))((|=k ij E定理2 设A 是一个n m ⨯矩阵, 对A 施行一次某种初等行(列)变换, 相当于用同种的)(n m 阶初等矩阵左(右)乘A . 三、求逆矩阵的初等变换法定理3 n 阶矩阵A 可逆的充分必要条件是A 可以表示为若干初等矩阵的乘积.因此,求矩阵A 的逆矩阵1-A 时,可构造矩阵n n 2⨯矩阵 )(E A , 然后对其施以初等行变换将矩阵A 化为单位矩阵E ,则上述初等变换同时也将其中的单位矩阵E 化为1-A ,即)(E A −−−−→−初等行变换)(1-A E 这就是求逆矩阵的初等变换法. 四、用初等变换法求解矩阵方程B AX =设矩阵A可逆,则求解矩阵方程BAX =等价于求矩阵B A X 1-=,为此,可采用类似初等行变换求矩阵的逆的方法,构造矩阵)(B A ,对其施以初等行变换将矩阵A 化为单位矩阵E ,则上述初等行变换同时也将其中的单位矩阵B 化为B A 1-,即)(B A −−−−→−初等行变换)(1B A E -. 这样就给出了用初等行变换求解矩阵方程B AX =的方法.同理, 求解矩阵方程,B XA = 等价于计算矩阵,1-BA 亦可利用初等列变换求矩阵1-BA . 即1E A B BA -⎛⎫⎛⎫−−−−→ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭初等列变换. 五、矩阵的秩定义1 在n m ⨯矩阵A 中,任取k 行k 列)1,1(n k m k ≤≤≤≤,位于这些行列交叉处的2k 个元素,不改变它们在A 中所处的位置次序而得到的k 阶行列式, 称为矩阵A 的k 阶子式.注:n m ⨯矩阵A 的k 阶子式共有kn k m C C ⋅个.定义2 设A 为n m ⨯矩阵, 如果存在A 的r 阶子式不为零, 而任何1+r 阶子式(如果存在的话)皆为零, 则称数r 为矩阵A 的秩, 记为)(A r (或)(A R ). 并规定零矩阵的秩等于零.矩阵的秩具有下列性质:(1) 若矩阵A 中有某个s 阶子式不为0, 则s A r ≥)(; (2) 若A 中所有t 阶子式全为0, 则t A r <)(; (3) 若A 为n m ⨯矩阵, 则},min{)(0n m A r ≤≤; (4)).()(T A r A r =(5) 若,P Q 可逆, 则()().r PAQ r A = (6)max{(),()}(,)()().r A r B r A B r A r B ≤≤+ (7)()()().r A B r A r B +≤+ (8)()min{(),()}.r AB r A r B ≤注:当},,min{)(n m A r = 称矩阵A 为满秩矩阵. 否则称为降秩矩阵.六、矩阵秩的求法定理1 若B A ~, 则)()(B r A r =.根据上述定理, 我们得到利用初等变换求矩阵的秩的方法: 把矩阵用初等行变换变成行阶梯形矩阵, 行阶梯形矩阵中非零行的行数就是该矩阵的秩.注: 由矩阵的秩及满秩矩阵的定义, 显然,若一个n 阶矩阵A 是满秩的, 则.0||≠A 因而非奇异; 反之亦然.。

第三章 矩阵的初等变换与线性方程组

第三章 矩阵的初等变换与线性方程组

第三章矩阵的初等变换与线性方程组第一节矩阵的初等变换一. 初等变换1.交换矩阵的两行或两列2.以一个非零数k乘矩阵的某一行所有元素(第i行乘以k记为ri×k)3.把矩阵的某一行所有元素乘以一个数k后加到另一行对应的元素(第j行乘以k加到第i行记为ri+krj)。

二. 等价1.若矩阵A经过有限次的初等变换变为矩阵B,则矩阵A与矩阵B等价。

2..等价关系具有的性质:(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;第二节矩阵的秩一. 数学概念定义2.1在矩阵A中,任取k行与k列(k≤m,k≤n),位于这些行列交叉处的k2个元素,不改变它们在矩阵中所处的位置次序而得的k阶行列式,称为矩阵A的k阶子式。

定义2.1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,那末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)。

1. 零矩阵的秩为0;2.;3. 可逆矩阵称为满秩矩阵;4. 不可逆矩阵称为降秩矩阵。

二. 原理公式和法则定理2.1若A~B,则R(A)= R(B)。

根据这一定理,为求矩阵的秩,只要把矩阵用初等行变换成行阶梯形矩阵,易见该矩阵最高阶非零子式的阶数。

显然行阶梯形矩阵中非零行的行数即是该矩阵的秩。

这就给出求矩阵秩的方法。

第三节线性方程组的解一.数学概念根据矩阵的乘法,可以将线性方程组写成矩阵形式。

1.n元齐次线性方程组;2.n元非齐次线性方程组;3. 称A为方程组的系数矩阵,B=(A,b)为非齐次线性方程组的增广矩阵。

二.原理、公式和法则定理3.1n元齐次线性方程组有非零解的充分必要条件的系数矩阵A的秩R(A)<n。

定理3.2n元非齐次线性方程组有解的充分必要条件的系数矩阵A的秩等于增广矩阵B=(A,b)的秩。

显然定理3.1是判断齐次线性方程组有什么样解的问题,而定理3.2是用来判断非齐次线性方程组有没有解的问题。

第三章矩阵的初等变换与线性方程组

第三章矩阵的初等变换与线性方程组

r2r3
12 00
3 45 002
0.5×r2
12 00
3 40 001
0 0 0 0 0 r1+(-5)r2 0 0 0 0 0
例:继续将A的行简化阶梯形化为标准形。
1 2 3 4 0 1 0 0 0 0
A 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
结论:任意矩阵Am×n总是与一个行阶梯形矩阵或行 简化阶梯形矩阵等价,也与一个标准形矩阵等价。
转例
注:矩阵A的行阶梯形矩阵中非零行的数目, 称为A的秩R(A)。
➢矩阵在作初等变换后其秩不改变,即 若A→B,则R(A)=R(B)。
➢矩阵秩的性质: (1)0 R( Amn ) min{ m, n}
(2)R( A) R( AT )
转例
3.1 线性方程组的增广矩阵
线性方程组的一般形式为
a11x1a12x2 a1nxn b1 a21x1a22x2 a2nxn b2
———
2 10 -2 -2 1 -9 3 7 3 8 -1 1
r1+r4×(-2)
———
0 14 -4 -8 1 -9 3 7 3 8 -1 1
1 -2 1 3
1 -2 1 3
1.2 初等矩阵 初等矩阵一定是方阵
定义:对单位矩阵E作一次初等变换后,得 到的矩阵称为初等矩阵。
初等矩阵有如下三种类型(对应于三种变 换),分别记作P ( i,j ),P (i[k]),P (i,j[k]) 。
对上式现右乘A-1,得 Ps Ps-1 P2 P1 AA-1 EA-1
则有 Ps Ps-1 P2 P1 E A-1 表明,通过有限次的初等行变换,将可逆矩 阵A化为E的同时,单位矩阵E则化为A-1 。

第三章知识点总结矩阵的初等变换与线性方程组

第三章知识点总结矩阵的初等变换与线性方程组

第三章知识点总结矩阵的初等变换与线性方程组第三章主要介绍了矩阵的初等变换与线性方程组的关系,以及利用矩阵的初等变换来求解线性方程组的方法。

一、矩阵的初等变换1.矩阵的初等变换包括三种操作:互换两行、用一些非零标量乘以其中一行、将其中一行的若干倍加到另一行上。

2.初等变换的性质:初等变换保持矩阵的秩不变;有逆变换;多次初等变换的结果等于这些变换分别作用于单位矩阵的结果的乘积。

二、线性方程组的解1.线性方程组可用矩阵表示为AX=B,其中A为系数矩阵,X为未知向量,B为常数列。

2.系数矩阵A的秩等于增广矩阵(A,B)的秩,即r(A)=r(A,B)。

3.齐次线性方程组与非齐次线性方程组:-齐次线性方程组为AX=0,其中0为零向量。

它总有零解,即使有非零解也有无穷多个。

-非齐次线性方程组为AX=B,其中B不为零向量。

它只有唯一解或无解两种可能。

4.矩阵的秩和线性方程组解的关系:r(A)=n,即系数矩阵A的秩等于未知数的个数,则线性方程组只有唯一解;r(A)<n,则线性方程组有无穷多解或无解。

三、求解线性方程组的方法1.初等变换法:-将线性方程组的系数矩阵A和常数列B增广为(A,B)的增广矩阵。

-利用初等变换将增广矩阵化为行简化形式。

-根据化简后的增广矩阵,确定线性方程组的解。

2.矩阵的逆法:-若系数矩阵A可逆,则可将AX=B两边同时左乘A的逆矩阵A-1,得到X=A-1B。

-利用矩阵的逆可以直接求解线性方程组的解。

3.克拉默法则:-若系数矩阵A可逆,则线性方程组AX=B的解可以表示为Xi=,Ai,/,A,其中Ai是将系数矩阵A的第i列替换为常数列B后所得到的矩阵,A,是系数矩阵A的行列式。

-克拉默法则可以用来求解二元线性方程组和三元线性方程组的解。

综上所述,矩阵的初等变换与线性方程组有着密切的关系。

利用矩阵的初等变换可以简化线性方程组的求解过程,而线性方程组的解与系数矩阵的秩有关。

在求解线性方程组时,可以通过初等变换法、矩阵的逆法或克拉默法则来得到方程组的解。

第三章矩阵的初等变换与线性方程组

第三章矩阵的初等变换与线性方程组

0 0 1
0
0
2
类型二、含参数线性方程组解的讨论
2010年期末考题 课后题16
四、(12分)设有线性方程组:
x1x1xx22
x3 x3
1
x1
x2
x3
2
问 取何值式时,此方程(1)有唯一解,(2) 无解,(3) 有无限
多解?并在有无限多解时求其通解。
答案:(1) 1且 -2有唯一解;(2) -2无解; (3) 1有无限多解,
x1 1 1 1
x2 c1 1 c2 0 0
x
3
0
1 0
2011年选考题
四.(12分)当c, d取何值时,线性方程组
x1 x2 x3 x4 x5 1
3xx2 122xx3 22xx34
x4 3x5 6x5 3
c
5 x1 4 x2 3 x3 3 x4 x5 d
并在有无穷多解时求其通解。
答案:(1) 1或 10,有唯一解, (2) 10,
2 2 1
(3)
1,
通解c 1
1
c 2
0
0
0 1 0
类型三、判断线性方程组的解
2009年期末考题
4. 设B是数域K上的n阶可逆矩阵,对应K中任意n个数b1,…,bn,
x1 b1
线性方程组B
2x2 x3
x1
x2
2x3
2
当 取何值时有解?并求出它的通解。
1 1
答案:(1)=
1,通解c
1
0
1 0
1 2
(2)
2,
通解c
1
2
1 0
课后题18
设 (2 )x1 2 x2 2 x3 1

第三章 矩阵的初等变换与线性方程组

第三章  矩阵的初等变换与线性方程组
3X1-X2-3X3+4X4=4
X1+5X2- 9X3-8X4=0
解:对增广矩阵B进行初等行变换化为最简形
B=
而得:X1= X3 X4+
X2= X3 X4
X3=X3
X4= X4
进而 =C1 +C2 + (其中C1,C2∈R)
例4:设有线性方程组:
(1+λ)X1+X2+X3=0
X1+(1+λ)X2+X3=3
…..
Xr=-br1Xr+1-…--br.n-rXn+dr
令自由未知数Xr+1=c,….Xn=Cn-r即得
= =C1 +…+C1 +
其中C1…Cn-r为任意常数
例2:求解齐次线性方程组:
X1+2X2+2X3+X4=0
2X1+X2-2X3-2X4=0
X1- X2- 4X3-3X4=0
解:对系数矩阵A施行初等行变换化为最简行矩阵
规定零矩阵的秩为0
设AB=0,若A为列满秩矩阵,则B=0,R(B)=0
非零子式
K阶子式
矩阵A=(aij)m*n的任意k个行和k个列的交点上的k2个元素按原顺序排列成k阶行列式
称为A的K阶子式(其中k=1,2,…,min{m,n})
矩阵的秩:矩阵A中存在(至少一个)R阶子式不为0,而所有r+1阶子式全为零(若存在),则称矩阵的秩为r,记为r(A)=r,即非零子式的最高阶数
三、线性方程组的解:
定理:对于n元线性方程组AX=b
i.无解的充要条件:R(A)<R(A,b);
ii.有唯一解的充要条件是R(A)=R(A,b)=n;

知识点总结矩阵的初等变换与线性方程组

知识点总结矩阵的初等变换与线性方程组

知识点总结矩阵的初等变换与线性方程组矩阵的初等变换是线性代数中的一个重要概念,常用于解线性方程组。

这篇文章将对矩阵的初等变换及其与线性方程组的关系进行详细阐述。

一、矩阵的初等变换的定义和种类矩阵的初等变换是指对矩阵进行的三种基本操作:交换两行,用数乘一个非零常数乘以其中一行,以及把一行的倍数加到另一行上去。

这三种操作都可以表示为可逆矩阵的乘积,因此初等变换不改变矩阵的行秩和行空间。

三种初等变换可以分别表示为:1. 交换两行:用一个单位矩阵的行交换矩阵作用于原矩阵,例如将第i行与第j行交换可以表示为Pij * A,其中Pij为单位矩阵的行交换矩阵。

2.用数乘一个非零常数乘以其中一行:用一个对角矩阵作用于原矩阵,例如将第i行乘以非零常数k可以表示为Di(k)*A,其中Di(k)为对角矩阵。

3. 把一行的倍数加到另一行上去:用一个单位矩阵与其中一倍数的矩阵的和作用于原矩阵,例如将第j行的k倍加到第i行可以表示为Lij(k) * A,其中Lij(k)为单位矩阵与其中一倍数的矩阵的和。

二、矩阵的初等变换和线性方程组的关系解线性方程组的过程中,我们常用到矩阵的初等变换来简化方程组的形式,从而更容易找到方程组的解。

下面以一个简单的线性方程组为例进行说明。

假设有一个线性方程组:a1*x1+a2*x2=b1c1*x1+c2*x2=b2将该线性方程组表示为矩阵形式:A*X=B其中A为系数矩阵,X为未知数向量,B为常数向量。

我们可以通过矩阵的初等变换来简化系数矩阵A,从而简化方程组的求解过程。

1.交换两行:通过交换方程组的两个方程,可以改变线性方程组的次序,从而改变系数矩阵A的排列顺序。

这样做有时可以使系数矩阵更容易进行进一步的变换和求解。

2.用数乘一个非零常数乘以其中一行:通过将一些方程的系数乘以一个常数k,可以改变该方程的形式。

这样做可以使一些系数简化为1,从而更容易求解。

如果系数k为0,则可以直接删除该方程。

3.把一行的倍数加到另一行上去:通过将一些方程的系数与另一个方程相加,可以使两个方程中的一些系数为0,从而进一步简化系数矩阵A。

线性代数第三章,矩阵初等变换与线性方程组

线性代数第三章,矩阵初等变换与线性方程组

(称 B 是该线性方程组的增广矩阵)
3
6 9
7 9
1 1 2 1 4 1 1 2 1 4
~r1
r2
2
r3
1 2
2
3
1 3 6
1 1 9
1 1 7
~ 2
r2 r3
r3 2 r1
0
2
r4
3r1
0
9 0
2 5 3
2 5 3
2 3 4
0
6
3
1 1 2 1 4 1 1 2 1 4
A,
E
2
3
2 4
1 3
0 0
1 0
0 1
r2 r3
2 r1
~
3r1
0 0
2 5 2 2 6 3
1 0
0
1
1
r1 r2
~ r3 r2
0 0
0 2 1 1 2 5 2 1 0 1 1 1
0 1
0 1
r1 2r3
~
r2 5r3
0 0
0 0 1 3 2
2 0
3
6
5
0 1 1 1 1
2 4 4
2 4 0
4 4 0
240
故 R A 2 。
特别,当 n 阶方阵 A 的行列式 A 0 ,则 R A n ;反之,当 n 阶方阵 A 的秩 R A n ,
则 A 0 。因此 n 阶方阵可逆的充分必要条件是 R A n (满秩)。
定理 若 A ~ B ,则 R A RB 。
3 2 0 5 0
x2
c
1
2
x3 1 0
一些推广:
1. 矩阵方程 AX B 有解 R A R A, B 。 2. AB C ,则 RC min{R A, RB}。 3. 矩阵方程 Amn X nl O 只有零解 R A 0 。

知识点总结矩阵的初等变换与线性方程组

知识点总结矩阵的初等变换与线性方程组

第三章 矩阵的初等变换与线性方程组第一节 矩阵的初等变换初等行变换1 对调两行,记作 (r i r j ) 。

2 以数 k 0 乘以某一行的所有元素,记作 (r i 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,记作 (r ikr j ) 。

初等列变换: 把初等行变换中的行变为列,即为初等列变换,所用记号是把“ r ”换成“ c ”。

扩展 矩阵的初等列变换与初等行变换统称为初等变换, 初等变换的逆变换仍为初等变换 , 且类型相同。

矩阵等价 如果矩阵 A经有限次初等变换变成矩阵 B ,就称矩阵 A 与 B 等价。

等价关系的性质( 1)反身性 A~A(2)对称性 若 A ~ B ,则 B~ A;(3)传递性 若 A ~B,B~ C,则 A ~ C 。

(课本 P59)行阶梯形矩阵: 可画出一条阶梯线,线的下方全为零, 每个台阶只有一行, 台阶数即是非零 行的行数阶梯线的竖线 (每段竖线的长度为一行) 后面的第一个元素为非零元, 也是非零行 的第一个非零元。

行最简形矩阵: 行阶梯矩阵中非零行的第一个非零元为 1,且这些非零元所在的列的其他元素都为 0.为标准型。

标准形矩阵是所有与矩阵 A 等价的矩阵中形状最简单的矩阵。

初等变换的性质设 A 与 B 为 m × n 矩阵,那么标准型 :对行最简形矩阵再施以初等列变换,可以变换为形如E rO的矩阵,称mnr(1)A: B 存在m阶可逆矩阵P,使PA B;c(2)A~ B 存在n阶可逆矩阵Q,使AQ B;(3)A: B 存在m阶可逆矩阵P,及n阶可逆矩阵Q,使PAQ B;初等矩阵:由单位矩阵经过一次初等变换得到的方阵称为初等矩阵。

初等矩阵的性质设A是一个m×n 矩阵,则(1)对A施行一次初等行变换,相当于在A 的左边乘以相应的m阶初等矩阵;r即A~B 存在m阶可逆矩阵P,使PA B;(2)对A施行一次初等列变换,相当于在A的右边乘以相应的n 阶初等矩阵;即A~B 存在n阶可逆矩阵Q,使AQ B;(3)A~B 存在m阶可逆矩阵P,及n阶可逆矩阵Q,使PAQ B;(4)方阵A可逆的充分必要条件是存在有限个初等方阵P1,P2,L ,P l,使A P1P2L P l 。

矩阵的初等变换与线性方程组

矩阵的初等变换与线性方程组

B
1 4
1 6
2 2
1 2
4 4
3 6 9 7 9
1 1 2 1 4
r1 r2 r3 2
2 2 3
1 3
6
1 1
9
1 1
7
2 2
B1
9
r2 r3 1 1 2 1 4
r3 2r1 r4 3r1
0 0 0
2 5
3
2 5
3
2 3
4
0 6
B2
3
r2 2 r3 5r2
0 1 0 A 0
0 1
1 1 0 6
2 5
3 4
,

A
.
0 0 1 0 0 1 7 8 9


B
1 6
2 5
3 4
,
则有
E(1,2)AE(1,3(1)) B ,
7 8 9
即 A E(1,2)1 BE(1,3(1))1 E(1,2)BE(1,3(1))
1 B 6
2 5
3 6 r1r2
E(ij(k))1 E(ij(k))
定理 初等矩阵均可逆,且其逆是同类型的初等矩阵

0 1
1 0
0 0
1
0 1
1 0
0 0
E(1,2) 1 E(1,2)
0 0 1 0 0 1
E(i, j)1 E(i, j)
1 0
0
0 1 0
0
1
0
- 2
1
0
0
0 1 0
0
0 -1
2
3、定义3 如果矩阵A经有限次初等变换变成矩 阵B,就称矩阵A与B等价,记作A ~ B
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第三章知识点总结矩阵的初等变换与线性方程组
-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN
第三章 矩阵的初等变换与线性方程组
第一节 矩阵的初等变换 初等行变换
()1()i j r r ↔对调两行,记作。

()20()i k r k ≠⨯以数乘以某一行的所有元素,记作。

()3()i j k r kr +把某一行所有元素的倍加到另一行对应的元素上去,记作。

初等列变换:把初等行变换中的行变为列,即为初等列变换,所用记号是把“r ”换成“c ”。

扩展 矩阵的初等列变换与初等行变换统称为初等变换,初等变换的逆变换仍为初等变换, 且类型相同。

矩阵等价
A B A B 如果矩阵经有限次初等变换变成矩阵,就称矩阵与等价。

等价关系的性质
(1)反身性
A~A
2 A ~B , B ~A;()对称性若则
3 A ~B,B ~C, A ~C ()传递性若则。

(课本P59)
行阶梯形矩阵:可画出一条阶梯线,线的下方全为零,每个台阶只有一行,台阶数即是非零行的行数阶梯线的竖线(每段竖线的长度为一行)后面的第一个元素为非零元,也是非零行的第一个非零元。

行最简形矩阵:行阶梯矩阵中非零行的第一个非零元为1,且这些非零元所在的列的其他元素都为0.
标准型:对行最简形矩阵再施以初等列变换,可以变换为形如r
m n
E
O F O
O ⨯⎛⎫= ⎪⎝⎭的矩阵,称为标准型。

标准形矩阵是所有与矩阵A 等价的矩阵中形状最简单的矩阵。

初等变换的性质
设A 与B 为m ×n 矩阵,那么
(1);r
A B m P PA B ⇔=存在阶可逆矩阵,使 (2)~;c A B n Q AQ B ⇔=存在阶可逆矩阵,使
(3)P ;A B m P n Q AQ B ⇔=存在阶可逆矩阵,及阶可逆矩阵,使 初等矩阵:由单位矩阵经过一次初等变换得到的方阵称为初等矩阵。

初等矩阵的性质
设A 是一个m ×n 矩阵,则
(1)对A 施行一次初等行变换,相当于在A 的左边乘以相应的m 阶初等矩阵;
~;r
A B m P PA B ⇔=即存在阶可逆矩阵,使
(2)对A 施行一次初等列变换,相当于在A 的右边乘以相应的n 阶初等矩阵;
即~;c
A B n Q AQ B ⇔=存在阶可逆矩阵,使
(3)~P ;A B m P n Q AQ B ⇔=存在阶可逆矩阵,及阶可逆矩阵,使
(4)方阵A 可逆的充分必要条件是存在有限个初等方阵
1212
,,
,,l l P P P A PP P =使。

(5)~r
A A E 可逆的充分必要条件是。

(课本P ) 初等变换的应用
(1)求逆矩阵:()1(|)|A E E A -−−−−→初等行变换
或1A E E A -⎛⎫⎛⎫−−−−
→ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭初等列变换。

(2)求
A -1
B :A (,) ~ (,),r
A B E P 即
()1(|)|A B E A B -−−→行
,则P =A -1B 。


1E A B BA -⎛⎫
⎛⎫−−−−
→ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭
初等列变换. 第二节 矩阵的秩
矩阵的秩
任何矩阵m n A ⨯,总可以经过有限次初等变换把它变为行阶梯形,
行阶梯形矩阵中非零行的行数是唯一确定的。

(非零行的行数即为矩阵的秩)
矩阵的秩 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).规定零矩阵的秩,R(0)=0. 说明
1. 矩阵A m ×n ,则 R (A ) ≤min{m ,n };
2. R (A ) = R (A T );
3. R (A )≥r 的充分必要条件是至少有一个r 阶子式不为零;
4. R (A )≤r 的充分必要条件是所有r + 1 阶子式都为零. 满秩和满秩矩阵
矩阵()
ij m n
A a ⨯=,若()R A m =,称A 为行满秩矩阵;若
()R A n =,称A 为列满秩矩阵;,(),A n R A n A =若为阶方阵且则称为满秩矩阵。

()n A R A n =若阶方阵满秩,即0A ⇔
≠;1A -⇔必存在;A ⇔为非奇异阵;
,~.n n A E A E ⇔
必能化为单位阵即
矩阵秩的求法
定理1 矩阵A 经过有限次行(列)初等变换后其秩不变。

即若A ~B ,则R (A )=R (B )。

矩阵A m ×n ,经过有限次初等行变换可变为行阶梯形,则非零行的行数就是A 的秩。

(证明课本P )
推论 ()()P Q R PAQ R A =若、可逆,则(课本P ) 矩阵秩的性质总结
(1)0()min{,}
m n R A m n ⨯≤≤
(2)()()T R A R A = ()()(3)~, A B R A R B =若则
()()P Q R PAQ R A =(4)若、可逆,则
(5)max{(),()}(,)()()
()(,)() 1.
R A R B R A B R A R B B b R A R A R A ≤≤+=≤≤+b 特别当为非零列向量时,有
(6)()()()R A B R A R B +≤+ (7)()min{(),()}.R AB R A R B ≤
(8),()().m n n l A B O R A R B n ⨯⨯=+≤若则
(9)AB=O A B=O 设,若为列满秩矩阵,则(矩阵乘法的消去率)。

(课本P71)
第三节 线性方程组的解
线性方程组1111221121122222
1122n n n n m m mn n m
a x a x a x
b a x a x a x b a x a x a x b +++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩如果有解,则称其为相容的,否则称为
不相容
定理2 n 元齐次线性方程组 Ax =0
(1)R(A) = n ⇔Ax=0 有唯一解,零解 (2)R(A) < n ⇔Ax=0 有非零解. 定理3 n 元非齐次线性方程组Ax b =
(1) 无解的充分必要条件是(A)R(A,b)R <
(2) 有唯一解的充分必要条件是(A)R(A,b)n R ==
(3) 有无限多接的充分必要条件是(A)R(A,b)n R =<(证明课本P71)
基础解系
齐次线性方程组0Ax =的通解具有形式1122x c c ξξ=+(c 1, c 2为任意
常数),称通解式()112212,x c c c c ξξ=+为任意常数中向量12,ξξ构成该齐次线性方程组的基础解系。

线性方程组的解法
齐次线性方程组:将系数矩阵A 化成行阶梯形矩阵,判断是否有非零解. 若有非零解,化成行最简形矩阵,写出其解;齐次线性方程组的基础解系含有的向量个数为n -R (A ),齐次线性方程组的通解可以表成基础解系的“线性组合”。

非齐次线性方程组:将增广矩阵B =(A ,b )化成行阶梯形矩阵,判断其是否有解.若有解,化成行最简形矩阵,写出其解;在求解过程中,一般取行最简形矩阵中非零行的第一个非零元对应的未知量为非自由的。

非齐次线性方程组解的通解具有形式*1122x c c ξξη=++
(c 1, c 2为任意常数),不带参数部分*η是非齐次方程组的一个解;带参数部分1122c c ξξ+的两个向量构成对应齐次方程的基础解系。

定理 矩阵方程AX =B 有解的充分必要条件是R(A)=R(A,B) 定理 ,()min{(),()}AB C R C R A R B =≤设则。

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