线性方程组解题归纳
线性方程组的解法
线性方程组的解法线性方程组是数学中常见的问题,它可以用于描述多个未知数之间的关系。
解决线性方程组的问题是求解未知数的具体取值,从而得到方程组的解。
本文将介绍几种常见的解线性方程组的方法。
一、高斯消元法高斯消元法是解决线性方程组的经典方法之一。
它通过矩阵变换的方式,将线性方程组转化为一个三角矩阵,从而简化求解过程。
以下是高斯消元法的步骤:1. 将线性方程组写成增广矩阵的形式,其中最后一列为常数项。
2. 选取一个非零元素作为主元,在当前列中将主元素所在的行作为第一行,然后通过初等行变换将其他行的主元素变为0。
3. 重复第2步,直到所有的主元素都变成1,并且每个主元素所在的列的其他元素都变为0。
4. 反向代入,从最后一行开始,依次回代求解未知数的值。
二、矩阵的逆矩阵法矩阵的逆矩阵法是利用矩阵的逆矩阵来求解线性方程组。
以下是逆矩阵法的步骤:1. 对于线性方程组Ax=b,如果矩阵A可逆,将方程组两边同时左乘A的逆矩阵AI,得到x=A^(-1)b。
2. 通过求解矩阵A的逆矩阵来得到未知数向量x的值。
3. 如果矩阵A不可逆,那么线性方程组没有唯一解,可能有无穷多解或者无解。
三、克拉默法则克拉默法则是另一种解决线性方程组的方法,它利用行列式的性质来求解未知数的值。
以下是克拉默法则的步骤:1. 对于线性方程组Ax=b,令|A|=D,其中D表示矩阵A的行列式。
2. 分别计算将矩阵A的第i列替换为常数列b所得到的行列式|A_i|。
3. 未知数向量x的第i个分量可以通过x_i = |A_i|/D来得到。
克拉默法则的优点是简单直观,但是当方程组的规模很大时,计算行列式将变得非常复杂。
四、矩阵的广义逆法矩阵的广义逆法是一种应对方程组无解或者有无穷多解的情况的方法。
对于线性方程组Ax=b,如果矩阵A不可逆,我们可以通过求解广义逆矩阵A^+来得到一个特解x_0。
1. 分别计算A^+ = (A^T·A)^(-1)·A^T和x_0 = A^+·b。
解线性方程组知识点归纳总结
解线性方程组知识点归纳总结一、线性方程组的概念线性方程组是由一系列线性方程组成的方程集合。
每个线性方程都是一次方程,其变量的次数为1。
二、解线性方程组的方法1. 列主元消元法(高斯消元法):通过消元和代入的方式逐步求解方程组,将其转化为阶梯形方程组来求解。
2. 矩阵法(向量法):使用矩阵的运算方式来求解线性方程组,转化为求解矩阵方程的问题。
3. 克拉默法则:使用行列式的性质来求解线性方程组。
通过计算各个未知数的系数行列式和常数项行列式的比值来求解每个未知数的值。
三、线性方程组的解的情况1. 唯一解:当方程组的系数行列式不为0,且方程组的秩等于未知数的个数时,方程组存在唯一解。
2. 无解:当方程组的系数行列式为0,而常数项行列式不为0时,方程组无解。
3. 无穷解:当方程组的系数行列式为0,且常数项行列式为0时,方程组存在无穷多个解。
四、注意事项1. 线性方程组中的未知数个数应该与方程的个数相等,否则方程组可能没有解或存在无穷多个解。
2. 在使用列主元消元法求解时,需要注意零元素不可作为主元,否则可能会出现错误。
3. 克拉默法则适用于系数矩阵的行列式不为0的情况,否则无法使用该方法求解。
五、示例假设有如下线性方程组:2x + 3y = 74x - 5y = 2使用列主元消元法进行求解:2x + 3y = 7 (方程1)4x - 5y = 2 (方程2)首先将方程组转化为阶梯形方程组:2x + 3y = 7 (方程1)0x - 11y = -12 (方程2)由第二个方程可得到 `y` 的解为 `-12/(-11) = 12/11` ,将其代入第一个方程,可求得 `x` 的解为 `(7 - 3*(12/11))/2`。
因此,该线性方程组的解为 `x = 4/11,y = 12/11`。
六、结论解线性方程组是数学中的重要内容,掌握线性方程组的解法能帮助我们解决实际问题,加深对数学知识的理解和运用。
线性方程组的解法知识点总结
线性方程组的解法知识点总结在数学中,线性方程组是一类常见且重要的数学问题。
解线性方程组可以帮助我们找到变量之间的关系,从而求出满足一组条件的未知数值。
本文将总结线性方程组的解法知识点,包括高斯消元法、矩阵法、克莱姆法则以及向量法等。
一、高斯消元法高斯消元法是解线性方程组最常用的方法之一。
它通过一系列的行变换将线性方程组转化为行简化阶梯形,从而求解方程组的解。
高斯消元法的基本步骤如下:1. 转换为增广矩阵将线性方程组转换为增广矩阵,其中矩阵的最右侧一列是常数项。
2. 主元选择选择合适的主元,使得消元过程更加简化。
通常选择系数绝对值最大的元素作为主元。
3. 消元操作通过行变换的方式,将主元所在的列下面的元素全部消为零。
这一步需要注意保持增广矩阵的形式,并且避免除0操作。
4. 回代求解将简化后的增广矩阵转化为线性方程组,根据系数矩阵的特殊形式,我们可以通过回代的方式求解出未知量。
二、矩阵法矩阵法是另一种常用的求解线性方程组的方法,它利用矩阵的运算性质,将方程组转化为矩阵的乘法运算。
其基本步骤如下:1. 构建系数矩阵将线性方程组的系数写成矩阵的形式,形成系数矩阵A。
2. 构建常数矩阵将线性方程组的常数项写成矩阵的形式,形成常数矩阵B。
3. 求解逆矩阵判断系数矩阵的逆矩阵是否存在,若存在,则通过乘法运算求得未知量矩阵X。
4. 检验解将求解得到的未知量矩阵代入原方程组中,验证解的正确性。
三、克莱姆法则克莱姆法则是一种分别求解线性方程组未知量的方法,它利用行列式的性质,将方程组转化为行列式的运算。
其基本原理如下:1. 构建系数矩阵将线性方程组的系数写成矩阵的形式,形成系数矩阵A。
2. 计算行列式计算系数矩阵A的行列式值D。
3. 构建代数余子式矩阵将系数矩阵A中的某一列替换为常数矩阵B,形成代数余子式矩阵。
4. 求解未知量将代数余子式矩阵的行列式值除以系数矩阵的行列式值D,得到每个未知量的值。
四、向量法向量法是一种几何解法,通过向量的线性组合关系,求解线性方程组的未知量。
线性方程组的几种求解方法
线性方程组的几种求解方法1.高斯消元法高斯消元法是求解线性方程组的一种常用方法。
该方法的基本思想是通过对方程组进行一系列简化操作,使得方程组的解易于求得。
首先将方程组表示为增广矩阵,然后通过一系列的行变换将增广矩阵化为行简化阶梯形,最后通过回代求解出方程组的解。
2.列主元高斯消元法列主元高斯消元法是在高斯消元法的基础上进行改进的方法。
在该方法中,每次选取主元时不再仅仅选择当前列的第一个非零元素,而是从当前列中选取绝对值最大的元素作为主元。
通过选取列主元,可以避免数值稳定性问题,提高计算精度。
3.LU分解法LU分解法是一种将线性方程组的系数矩阵分解为一个下三角矩阵L 和一个上三角矩阵U的方法。
首先进行列主元高斯消元法得到行阶梯形矩阵,然后对行阶梯形矩阵进行进一步的操作,得到L和U。
最后通过回代求解出方程组的解。
4.追赶法(三角分解法)追赶法也称为三角分解法,适用于系数矩阵是对角占优的三对角矩阵的线性方程组。
追赶法是一种直接求解法,将系数矩阵分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U,然后通过简单的代数运算即可求得方程组的解。
5.雅可比迭代法雅可比迭代法是一种迭代法,适用于对称正定矩阵的线性方程组。
该方法的基本思想是通过不断迭代求解出方程组的解。
首先将方程组表示为x=Bx+f的形式,然后通过迭代计算不断逼近x的解。
6.高斯-赛德尔迭代法高斯-赛德尔迭代法是雅可比迭代法的改进方法。
该方法在每一次迭代时,使用已经更新的解来计算新的解。
相比于雅可比迭代法,高斯-赛德尔迭代法的收敛速度更快。
7.松弛因子迭代法松弛因子迭代法是一种对高斯-赛德尔迭代法的改进方法。
该方法在每一次迭代时,通过引入松弛因子来调节新解与旧解之间的关系。
可以通过选择合适的松弛因子来加快迭代速度。
以上是一些常用的线性方程组求解方法,不同的方法适用于不同类型的线性方程组。
在实际应用中,根据问题的特点和要求选择合适的求解方法可以提高计算的效率和精度。
线性方程组解法归纳总结
线性方程组解法归纳总结在数学领域中,线性方程组是一类常见的方程组,它由一组线性方程组成。
解决线性方程组是代数学的基础知识之一,广泛应用于各个领域。
本文将对线性方程组的解法进行归纳总结。
一、高斯消元法高斯消元法是解决线性方程组的基本方法之一。
其基本思想是通过逐步消元,将线性方程组转化为一个上三角形方程组,从而求得方程组的解。
具体步骤如下:1. 将线性方程组写成增广矩阵的形式,即将系数矩阵和常数向量合并成一个矩阵。
2. 选取一个非零的主元(通常选取主对角线上的元素),通过初等行变换将其它行的对应位置元素消为零。
3. 重复上述步骤,逐步将系数矩阵转化为上三角形矩阵。
4. 通过回代法,从最后一行开始求解未知数,逐步得到线性方程组的解。
高斯消元法的优点是理论基础牢固,适用于各种规模的线性方程组。
然而,该方法有时会遇到主元为零或部分主元为零的情况,需要进行特殊处理。
二、克拉默法则克拉默法则是一种用行列式求解线性方程组的方法。
它利用方程组的系数矩阵和常数向量的行列式来求解未知数。
具体步骤如下:1. 求出系数矩阵的行列式,若行列式为零则方程组无解。
2. 对于每个未知数,将系数矩阵中对应的列替换为常数向量,再求出替换后矩阵的行列式。
3. 用未知数的行列式值除以系数矩阵的行列式值,即可得到该未知数的解。
克拉默法则的优点是计算简单,适用于求解小规模的线性方程组。
然而,由于需要计算多次行列式,对于大规模的线性方程组来说效率较低。
三、矩阵法矩阵法是一种将线性方程组转化为矩阵运算的方法。
通过矩阵的逆运算或者伴随矩阵求解线性方程组。
具体步骤如下:1. 将线性方程组写成矩阵的形式,其中系数矩阵为A,未知数矩阵为X,常数向量矩阵为B。
即AX=B。
2. 若系数矩阵A可逆,则使用逆矩阵求解,即X=A^(-1)B。
3. 若系数矩阵A不可逆,则使用伴随矩阵求解,即X=A^T(ATA)^(-1)B。
矩阵法的优点是适用于各种规模的线性方程组,且运算速度较快。
线性方程组解题方法技巧与题型归纳
线性方程组解题方法技巧与题型归纳题型一 线性方程组解的基本概念【例题1】如果α1、α2是方程组1231312332312104x x ax x x x ax x --=⎧⎪-=⎨⎪-++=⎩的两个不同的解向量,则a 的取值如何?解: 因为α1、α2是方程组的两个不同的解向量,故方程组有无穷多解,r(A)= r(Ab )<3,对增广矩阵进行初等行变换: 21131132031022352104002314510a a a a a a a ----⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪-→-- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-----⎝⎭⎝⎭易见仅当a=—2时,r (A )= r (Ab )=2<3, 故知a=-2。
【例题2】设A 是秩为3的5×4矩阵, α1、α2、 α3是非齐次线性方程组Ax=b 的三个不同的解,若α1+α2+2α3=(2,0,0,0)T, 3α1+α2= (2,4,6,8)T,求方程组Ax=b 的通解。
解:因为r (A )= 3,所以齐次线性方程组Ax=0的基础解系由4— r (A )= 1个向量构成, 又因为(α1+α2+2α3)—(3α1+α2) =2(α3-α1)=(0,-4,-6,—8)T, 是Ax=0的解, 即其基础解系可以是(0,2,3,4)T,由A (α1+α2+2α3)=Aα1+Aα2+2Aα3=4b 知1/4 (α1+α2+2α3)是Ax=b 的一个解,故Ax=b 的通解是()1,0,0,00,2,3,42TT k ⎛⎫+ ⎪⎝⎭【例题3】已知ξ1=(-9,1,2,11)T ,ξ2=(1,— 5,13,0)T ,ξ3=(-7,—9,24,11)T是方程组12234411223441234432332494x a x x a x d x b x x b x x x x c x d+++=⎧⎪+++=⎨⎪+++=⎩的三个解,求此方程组的通解。
分析:求Ax=b 的通解关键是求Ax=0的基础解系,判断r(A)的秩。
线性方程组解题归纳
高斯消元法是将系数矩阵化为行最简形式的过程,即将系数矩阵中的每一列从左至右依次与该列以下的行消成零,最终得到一个零矩阵,此时原方程组就有唯一解。在实现过程中,需要注意消元过程中可能出现的溢出和舍入误差问题。
总结词
高斯消元法
总结词
矩阵求解法是利用矩阵的运算求解线性方程组的方法
详细描述
矩阵求解法是将方程组中的系数矩阵和常数列合并成一个矩阵,然后对这个矩阵进行初等行变换,将其化为行最简形式,最终得到原方程组的解。该方法适用于系数矩阵较大、且具有特定结构的情况。
03
线性方程组应用举例
简单线性方程组是指方程个数和未知数个数相等的线性方程组,通常用系数矩阵和常数向量表示。
对于简单线性方程组,通常采用高斯消元法或矩阵求解法,将方程组转化为行最简形式,从而得到解向量。
基础概念
解法举例
简单线性方程组
基础概念
复杂线性方程组是指方程个数和未知数个数不相等的线性方程组,需要通过添加虚拟变量或采用其他方法转化为一元线性方程求解。
迭代求解技巧
01
收敛性
确保选定的迭代法能够收敛到方程组的精确解。
02
加速技术
利用加速技术,如超松弛迭代,加快迭代过程。
舍入误差
理解舍入误差,并采取措施降低其对解的影响。
稳定方法
使用稳定的算法,如SOR方法,保持数值稳定性。
矩阵条件数
了解矩阵条件数,并将其作为衡量数值稳定性的指标。
数值稳定技巧
05
线性方程组在其他领域的应用
图像处理
阐述了线性方程组在图像处理中的应用,如图像去噪、图像修复和图像重建等。
数值天气预报
讨论了线性方程组在数值天气预报中的应用,如大气动力方程组的求解、初始条件和边界条件的处理等。
线性方程组的解法知识点总结
线性方程组的解法知识点总结在数学中,线性方程组是研究线性关系的重要工具。
解决线性方程组的问题有助于我们理解和应用线性代数的基本知识。
本文将总结线性方程组的解法,包括高斯消元法、矩阵的逆和克拉默法则。
一、高斯消元法高斯消元法是解决线性方程组的常见方法。
它通过逐步消去未知数,将方程组化简为上三角形式,并利用回代求解未知数的值。
步骤:1. 将线性方程组写成增广矩阵的形式,其中矩阵的最后一列是常数列。
2. 选取一个基准元素,通常选择矩阵的左上角元素或者第一列的首个非零元素。
3. 通过初等行变换,将基准元素下方的元素转化为零,从而将方程组化为上三角形式。
4. 从最后一行开始,通过回代求解未知数的值。
高斯消元法的优点是能够很好地处理大规模的线性方程组,但其缺点是计算量较大,并且可能需要进行主元交换。
二、矩阵的逆矩阵的逆也是解决线性方程组的重要方法。
对于一个非奇异方阵(可逆矩阵),我们可以通过求解逆矩阵来得到线性方程组的解。
步骤:1. 将线性方程组写成矩阵形式,其中系数矩阵为一个非奇异方阵。
2. 判断系数矩阵是否可逆。
如果可逆,则计算系数矩阵的逆矩阵。
3. 将方程组的常数列构成一个列矩阵,记为向量b。
4. 计算未知数向量x的值,即x = A^(-1) * b,其中A^(-1)为系数矩阵的逆矩阵。
矩阵的逆方法适用于已知系数矩阵可逆的情况,且计算矩阵的逆矩阵需要考虑到矩阵的性质和运算法则。
三、克拉默法则克拉默法则是一种解决线性方程组的特殊方法,适用于方程组的系数矩阵为方阵并且可逆的情况。
它利用行列式的性质来求解未知数的值。
步骤:1. 将线性方程组写成矩阵形式,并记为Ax = b,其中A为系数矩阵,x为未知数向量,b为常数向量。
2. 求解系数矩阵的行列式,记为det(A)。
3. 分别将系数矩阵每一列替换为常数向量b,得到新的矩阵A1到An。
4. 分别求解A1到An的行列式,得到d1到dn。
5. 根据克拉默法则,未知数向量x的值为x = (d1/det(A),d2/det(A), ..., dn/det(A))。
线性方程组的解法
线性方程组的解法线性方程组是数学中常见的问题,它可以表示为多个线性方程的组合,我们需要找到满足所有方程的解。
下面将介绍几种常用的线性方程组解法。
一、高斯消元法高斯消元法是最常用的线性方程组解法之一,它通过矩阵的初等行变换,将线性方程组转化为等价的简化行阶梯形矩阵。
具体步骤如下:1. 将线性方程组写成增广矩阵的形式;2. 选取一个主元(通常是矩阵的第一行第一列元素);3. 将选中的主元通过初等行变换变为1,并将该列其他元素通过初等行变换变为0;4. 重复上述步骤,直到将整个矩阵化简成行阶梯形矩阵。
通过高斯消元法得到的行阶梯形矩阵可以帮助我们找到线性方程组的解。
如果矩阵中存在形如0=1的方程,则说明该线性方程组无解。
二、克拉默法则克拉默法则是另一种解线性方程组的方法,它利用了行列式的概念。
对于一个n元线性方程组Ax=b,其中A为系数矩阵,x为未知数向量,b为常数向量,如果A的行列式不为0,那么该线性方程组有唯一解,可以通过如下公式求解:xi = |Ai| / |A|, i=1,2,...,n其中|Ai|表示将A的第i列替换成向量b后的新矩阵的行列式,|A|为A的行列式。
克拉默法则的优点是直观易懂,适用于较小规模的线性方程组。
然而,它的计算过程较为繁琐,不适用于大规模线性方程组的求解。
三、矩阵求逆法对于一个n元线性方程组Ax=b,我们可以通过求解系数矩阵A的逆矩阵来得到方程组的解:x = A^(-1) * b其中A^(-1)表示A的逆矩阵,*为矩阵乘法运算。
然而,矩阵求逆法在实际应用中往往需要消耗大量的计算资源和时间,尤其是在维数较高的情况下。
因此,该方法适用于对较小规模的线性方程组求解。
四、迭代法迭代法是一种数值解法,适用于大规模稀疏线性方程组的求解。
其基本思想是通过迭代计算逼近线性方程组的解。
常用的迭代方法有雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法和超松弛迭代法等。
雅可比迭代法的计算公式为:xi(k+1) = (bi - Σ(aij * xj(k))) / aii, i = 1, 2, ..., n其中k表示迭代的次数,xi(k)表示第k次迭代后第i个未知数的值。
线性方程组的解法
线性方程组的解法在数学中,线性方程组是由一系列线性方程组成的方程集合。
解决线性方程组是数学中的一个重要问题,在实际应用中也有广泛的应用。
本文将介绍几种常见的线性方程组的解法,以帮助读者更好地理解和应用这些方法。
一、高斯消元法高斯消元法是解决线性方程组的一种常见且经典的方法。
它通过一系列的行变换,将线性方程组化简为一个上三角矩阵,从而求得方程组的解。
具体步骤如下:步骤1:将线性方程组写成增广矩阵的形式。
步骤2:选取一个非零的系数作为主元素,并将该系数所在行作为当前行。
步骤3:将主元素所在列的其他行元素都通过初等变换变为0。
步骤4:重复步骤2和步骤3,直到将矩阵化简为上三角形式。
步骤5:回代求解,得到线性方程组的解。
高斯消元法是一种直观且容易理解的解法,但对于某些特殊的线性方程组,可能会遇到无解或者无穷多解的情况。
二、矩阵的逆乘法矩阵的逆乘法是另一种解决线性方程组的方法,它通过矩阵的逆和向量的乘法,将线性方程组表示为一个矩阵方程,从而求得方程组的解。
具体步骤如下:步骤1:将线性方程组表示为增广矩阵的形式。
步骤2:判断增广矩阵的系数矩阵是否可逆,如果可逆,则存在矩阵的逆。
步骤3:计算增广矩阵的系数矩阵的逆。
步骤4:将原始线性方程组表示为矩阵方程形式,即AX = B。
步骤5:求解矩阵方程,即X = A^(-1)B。
矩阵的逆乘法是一种简便且高效的解法,但需要注意矩阵的可逆性,在某些情况下可能不存在逆矩阵或者矩阵的逆计算比较困难。
三、克拉默法则克拉默法则是一种基于行列式求解线性方程组的方法。
它通过计算方程组的系数行列式和各个未知数在方程组中的代数余子式,从而求得方程组的解。
具体步骤如下:步骤1:将线性方程组的系数和常数项构成一个矩阵。
步骤2:计算系数矩阵的行列式,即主行列式D。
步骤3:分别将主行列式D中的每一列替换为常数项列,计算得到各个未知数的代数余子式。
步骤4:根据克拉默法则的公式,未知数的值等于其对应的代数余子式除以主行列式D。
线性方程组解题归纳
03
逆矩阵法适用于求解具有唯一解的线性方程组,但需要注意的是,不是所有的线性方程组都有逆矩阵。
基本原理
克拉默法则是一种基于行列式的线性方程组求解方法。它假定线性方程组具有唯一解,并且通过计算相应的行列式来确定未知数的值。
克拉默法则
基本步骤
使用克拉默法则求解线性方程组时,首先需要确定每个方程对应的行列式,然后根据行列式的值求解未知数。
3. 根据阶梯形矩阵,求出解。
应用场景:适用于中等规模线性方程组的求解。
三阶线性方程组解法
n阶线性方程组解法
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03
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05
06
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线性方程组解的性质与定理
线性方程组解的性质
高斯消元法
通过消元和回代,将线性方程组转化为几个简单的方程式,从而求解。
逆矩阵法
利用逆矩阵的概念和性质,通过矩阵的乘法和一些简单的代数运算来求解线性方程组。
应用范围
克拉默法则适用于求解具有唯一解的线性方程组,但需要注意的是,不是所有的线性方程组都满足克拉默法则的条件。
பைடு நூலகம்
03
线性方程组解法实践
二阶线性方程组解法
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03
04
05
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定义:三阶线性方程组是由三个线性方程组成的方程组。
解题步骤
1. 写出系数矩阵和常数矩阵。
2. 对系数矩阵进行初等行变换,得到阶梯形矩阵。
线性方程组在经济学中的应用
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对于二维线性方程组,我们可以将其看作平面上的点(x,y)满足两个线性方程,这两个方程相当于两条直线。
对于三维线性方程组,我们可以将其看作空间中点的坐标(x,y,z)满足三个线性方程,这三个方程相当于三条直线。
线性方程组的8种解法专题讲解
线性方程组的8种解法专题讲解线性方程组是数学中常见的问题之一,解决线性方程组可以帮助我们求出方程组的解,从而解决实际问题。
本文将介绍线性方程组的8种常见解法。
1. 列主元消去法列主元消去法是解决线性方程组的常用方法。
该方法通过将方程组转化为阶梯型矩阵,然后进行回代求解,得到方程组的解。
这一方法适用于任意维度的线性方程组。
2. 高斯消元法高斯消元法是解决线性方程组的经典方法之一。
该方法将方程组转化为阶梯型矩阵,并通过变换矩阵的方式使得主元为1,然后进行回代求解,得到方程组的解。
高斯消元法适用于任意维度的线性方程组。
3. 高斯-约当消元法高斯-约当消元法是对高斯消元法的改进。
该方法在高斯消元法的基础上,通过变换矩阵的方式使得主元为0,然后进行回代求解,得到方程组的解。
高斯-约当消元法适用于任意维度的线性方程组。
4. 矩阵分解法矩阵分解法是一种将线性方程组转化为矩阵分解形式,从而求解线性方程组的方法。
常见的矩阵分解方法有LU分解、QR分解等。
这些方法可以有效地降低求解线性方程组的计算复杂度。
5. 特征值分解法特征值分解法是一种将线性方程组转化为特征值和特征向量的形式,从而求解线性方程组的方法。
通过求解方程组的特征值和特征向量,可以得到方程组的解。
特征值分解法适用于具有特殊结构的线性方程组。
6. 奇异值分解法奇异值分解法是一种将线性方程组转化为奇异值分解形式,从而求解线性方程组的方法。
通过奇异值分解,可以得到方程组的解。
奇异值分解法适用于具有特殊结构的线性方程组。
7. 迭代法迭代法是一种通过逐步逼近方程组的解来求解线性方程组的方法。
常见的迭代法有雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法等。
迭代法的优点是可以适应各种规模的线性方程组。
8. 数值求解法数值求解法是一种通过数值计算的方式来求解线性方程组的方法。
常见的数值求解法有牛顿法、梯度下降法等。
数值求解法可以处理复杂的线性方程组。
以上是线性方程组的8种常见解法。
线性方程组解题方法技巧与题型归纳
线性方程组解题方法技巧与题型归纳题型一 线性方程组解的基本概念【例题1】如果α1、α2是方程组1231312332312104x x ax x x x ax x --=⎧⎪-=⎨⎪-++=⎩的两个不同的解向量,则a 的取值如何解: 因为α1、α2是方程组的两个不同的解向量,故方程组有无穷多解,r(A)= r(Ab)<3,对增广矩阵进行初等行变换: 21131132031022352104002314510a a a a a a a ----⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪-→-- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-----⎝⎭⎝⎭易见仅当a=-2时,r(A)= r(Ab)=2<3, 故知a=-2。
【例题2】设A 是秩为3的5×4矩阵, α1、α2、 α3是非齐次线性方程组Ax=b 的三个不同的解,若α1+α2+2α3=(2,0,0,0)T, 3α1+α2= (2,4,6,8)T,求方程组Ax=b 的通解。
解:因为r(A)= 3,所以齐次线性方程组Ax=0的基础解系由4- r(A)= 1个向量构成, 又因为(α1+α2+2α3)-(3α1+α2) =2(α3-α1)=(0,-4,-6,-8)T, 是Ax=0的解, 即其基础解系可以是(0,2,3,4)T,由A (α1+α2+2α3)=Aα1+Aα2+2Aα3=4b 知1/4 (α1+α2+2α3)是Ax=b 的一个解,故Ax=b 的通解是()1,0,0,00,2,3,42TT k ⎛⎫+ ⎪⎝⎭【例题3】已知ξ1=(-9,1,2,11)T ,ξ2=(1,- 5,13,0)T ,ξ3=(-7,-9,24,11)T是方程组12234411223441234432332494x a x x a x d x b x x b x x x x c x d+++=⎧⎪+++=⎨⎪+++=⎩的三个解,求此方程组的通解。
分析:求Ax=b 的通解关键是求Ax=0的基础解系,判断r(A)的秩。
线性方程组的解法与应用知识点总结
线性方程组的解法与应用知识点总结线性方程组是数学中的重要概念,它在各个领域中都有着广泛的应用。
解决线性方程组的问题需要掌握一系列的解法和相关知识点。
本文将对线性方程组的解法和应用进行总结,并给出一些例子来说明其实际应用。
一、解线性方程组的基本方法1. 列主元消元法:列主元消元法是解决线性方程组最常用的方法之一。
其基本思想是通过将方程组化为阶梯型或最简形,进而求解方程组的解。
2. 高斯-约当消元法:高斯-约当消元法是解决线性方程组的另一种常用方法。
它与列主元消元法不同,是以行出发进行消元,最终将方程组化为最简形。
3. 矩阵方法:矩阵方法是一种便捷的解线性方程组的方法。
通过将线性方程组的系数矩阵进行相应运算,可以得到方程组的解。
二、线性方程组的应用1. 工程问题中的线性方程组:在线性方程组的解法中,工程问题是其中的重要应用之一。
例如,在电路分析中,可以通过列主元消元法或矩阵方法解决多个电路元件之间的关系,进而求解未知电流或电压。
2. 经济模型中的线性方程组:经济学中的模型通常涉及到多个未知数之间的关系,而这些关系可以用线性方程组来表示。
通过解决线性方程组,可以得到经济模型的平衡解,以便进行相关的经济分析。
3. 自然科学中的线性方程组:自然科学中的许多问题都可以通过线性方程组的方法求解。
例如,在化学反应中,可以通过解线性方程组来确定各个物质的摩尔浓度;在物理学中,可以通过线性方程组来描述多个物体之间的相互作用。
4. 数据分析中的线性方程组:在数据分析中,线性方程组也有着广泛的应用。
例如,在回归分析中,可以通过解线性方程组来确定自变量与因变量之间的线性关系;在最小二乘法中,可以通过解线性方程组来拟合数据并进行预测。
以上仅仅是线性方程组在实际应用中的一些典型例子,事实上,线性方程组在各个学科中都有着重要的地位,解决实际问题时经常涉及到线性方程组的分析与求解。
总结:通过本文的总结,我们了解了解线性方程组的基本解法和常见应用。
线性方程组解题方法技巧与题型归纳
线性方程组解题方法技巧与题型归纳题型一 线性方程组解的基本概念【例题1】如果α1、α2是方程组1231312332312104x x ax x x x ax x --=⎧⎪-=⎨⎪-++=⎩的两个不同的解向量,则a 的取值如何解: 因为α1、α2是方程组的两个不同的解向量,故方程组有无穷多解,r(A)= r(Ab)<3,对增广矩阵进行初等行变换: 21131132031022352104002314510a a a a a a a ----⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪-→-- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-----⎝⎭⎝⎭易见仅当a=-2时,r(A)= r(Ab)=2<3, 故知a=-2。
【例题2】设A 是秩为3的5×4矩阵, α1、α2、 α3是非齐次线性方程组Ax=b 的三个不同的解,若α1+α2+2α3=(2,0,0,0)T, 3α1+α2= (2,4,6,8)T,求方程组Ax=b 的通解。
解:因为r(A)= 3,所以齐次线性方程组Ax=0的基础解系由4- r(A)= 1个向量构成, 又因为(α1+α2+2α3)-(3α1+α2) =2(α3-α1)=(0,-4,-6,-8)T, 是Ax=0的解, 即其基础解系可以是(0,2,3,4)T,由A (α1+α2+2α3)=Aα1+Aα2+2Aα3=4b 知1/4 (α1+α2+2α3)是Ax=b 的一个解,故Ax=b 的通解是()1,0,0,00,2,3,42TT k ⎛⎫+ ⎪⎝⎭【例题3】已知ξ1=(-9,1,2,11)T ,ξ2=(1,- 5,13,0)T ,ξ3=(-7,-9,24,11)T是方程组12234411223441234432332494x a x x a x d x b x x b x x x x c x d+++=⎧⎪+++=⎨⎪+++=⎩的三个解,求此方程组的通解。
分析:求Ax=b 的通解关键是求Ax=0的基础解系,判断r(A)的秩。
线性方程组的解法
线性方程组的解法线性方程组是初等代数中的重要概念,它描述了一组线性方程的集合。
解决线性方程组是数学和物理等领域中最为基础且重要的问题之一。
本文将介绍三种常见的线性方程组解法:高斯消元法、矩阵求逆法和矩阵的列主元素消去法。
一、高斯消元法高斯消元法是最常用的线性方程组解法之一。
其基本思想是通过一系列的行变换将线性方程组转化为阶梯形矩阵,进而求解出方程组的解。
以一个二元线性方程组为例:```a₁₁x₁ + a₁₂x₂ = b₁a₂₁x₁ + a₂₂x₂ = b₂```通过行变换,我们可以将其转化为阶梯型矩阵:```a₁₁'x₁ + a₁₂'x₂ = b₁'a₂₂'x₂ = b₂'```其中,a₁₁'、a₁₂'、b₁'、a₂₂'、b₂'是经过行变换后的新系数。
由此可得到方程组的解。
二、矩阵求逆法矩阵求逆法是利用逆矩阵的性质来求解线性方程组的解法。
对于一个n阶线性方程组Ax = b,其中A为系数矩阵,x为未知数向量,b为常数向量。
首先,我们需要判断系数矩阵A是否可逆。
若A可逆,则可以得到A的逆矩阵A⁻¹。
方程组的解即为x = A⁻¹b。
若A不可逆,说明方程组的解不存在或者有无穷多个解。
三、矩阵的列主元素消去法矩阵的列主元素消去法是一种改进的高斯消元法,其目的是尽量减小计算误差。
在高斯消元法中,我们选择主元素为每一行首非零元素。
而在列主元素消去法中,我们选择主元素为每一列的绝对值最大的元素。
类似于高斯消元法,列主元素消去法也通过一系列的行变换将线性方程组转化为阶梯形矩阵。
通过后向代入的方法,可以得到方程组的解。
总结线性方程组的解法有多种,其中包括高斯消元法、矩阵求逆法和矩阵的列主元素消去法。
这些解法在不同场景下都有其应用价值,具体的选择取决于问题的特点和所需计算的精度。
通过掌握这些解法,并结合具体问题的特点,我们可以高效解决线性方程组,进而应用到更广泛的数学和物理等领域中。
线性方程组的求解方法详解
线性方程组的求解方法详解线性方程组是由一系列线性方程组成的方程组,其中每个方程的未知数都是一次项(与其他未知数之间没有乘法关系)。
解线性方程组的目标是找到满足所有方程的未知数的值。
线性方程组的求解方法有多种,包括高斯消元法、矩阵方法、Cramer法则等。
1.高斯消元法高斯消元法是求解线性方程组的经典方法之一、它通过将线性方程组转化为行简化阶梯形矩阵的形式,从而求得未知数的值。
具体步骤如下:第一步,将线性方程组写成增广矩阵的形式,其中增广矩阵的最后一列为方程组的常数项。
第二步,选择一行(通常选择第一行)为主元行,并将其系数设置为1第三步,对于其他行,通过消去主元的系数,并使得该列上下的其他系数为零。
这一步称为消元操作。
第四步,重复第三步,直到所有行都被消元为止。
第五步,通过回代法,将最简形的增广矩阵转化为解方程组所需的形式。
从最后一行开始,将未知数的值代入到其他行的系数中,直到所有未知数都求得其值。
2.矩阵方法矩阵方法是一种利用矩阵运算求解线性方程组的方法。
该方法可以通过矩阵的逆矩阵、伴随矩阵等来求解。
具体步骤如下:第一步,将线性方程组的系数矩阵和常数矩阵写成增广矩阵的形式。
第二步,求解系数矩阵的逆矩阵。
第三步,将逆矩阵和常数矩阵相乘,得到未知数的解向量。
3. Cramer法则Cramer法则是一种基于行列式的方法,可以求解n元线性方程组。
该方法的基本思想是通过计算行列式的值来求解方程组。
具体步骤如下:第一步,计算线性方程组的系数矩阵的行列式值,如果行列式值不为零则方程组有唯一解,如果行列式值为零,则方程组无解或者有无穷多解。
第二步,将系数矩阵的每一列用常数项替换,并计算其行列式值。
第三步,将每个未知数的系数矩阵的行列式值除以原始行列式的值,得到解向量。
4.LU分解法LU分解法是一种将线性方程组的系数矩阵分解为一个下三角矩阵和一个上三角矩阵的方法。
该方法利用了矩阵分解的性质,通过将线性方程组转化为一个简单的形式,从而求得未知数的值。
(完整版)线性方程组常考题型分类总结(超全面)
(完整版)线性方程组常考题型分类总结(超
全面)
在解线性方程组的过程中,我们经常会遇到各种不同的题型。
为了帮助大家更好地总结和理解这些题型,本文将对常见的线性方程组题型进行分类总结。
一、基础题型
1. 高斯消元法求解线性方程组
这是最基本和常见的线性方程组求解方法,通过逐步消元和回代的方式,找到方程组的解。
2. 矩阵法求解线性方程组
使用矩阵的方法来表示线性方程组,通过矩阵的运算,求解方程组的解。
3. 三角形式求解线性方程组
将线性方程组转化为三角形式,进而求解方程组的解。
二、特殊形式的线性方程组
1. 齐次线性方程组
所有方程的常数项都为零的线性方程组。
2. 非齐次线性方程组
至少有一个方程的常数项不为零的线性方程组。
3. 方程个数等于未知数个数的线性方程组
方程的个数与未知数的个数相等的线性方程组。
4. 方程个数大于未知数个数的线性方程组
方程的个数大于未知数的个数的线性方程组。
三、应用题型
1. 代入法求解问题
将问题转化为线性方程组,通过代入法求解问题。
2. 混合问题
将不同类型的问题结合起来,同时运用多种求解方法来解答。
3. 图形问题
将问题转化为几何图形,并通过几何图形的性质来求解线性方程组。
以上是线性方程组常考题型的一个超全面总结。
希望对大家在解答线性方程组相关问题时有所帮助。
线性方程组解题归纳
初等行变换法
总结词
初等行变换法是一种基于矩阵的初等行变换来求解线性方程 组的方法。
详细描述
初等行变换法包括三种变换:交换两行、对一行乘以非零常 数、将一行乘以常数加到另一行。通过这些变换,将线性方 程组的系数矩阵A变为单位矩阵I,从而得到线性方程组的解 。
逆矩阵法
总结词
逆矩阵法是一种利用逆矩阵的概念求解线性方程组的方法。
系数矩阵的行线性相关
当系数矩阵的行线性相关时,线性方 程组无解。
无数解的情况
系数矩阵为行满秩矩阵
当系数矩阵为行满秩矩阵时,线性方程组有无数解。
系数矩阵的列线性相关
当系数矩阵的列线性相关时,线性方程组有无数解。
04
线性方程组的应用
在几何中的应用
01
02
线性方程组可以用于解决平面几何问题,例如两点间的距离、点到直 线的距离、直线的交点等。
得到准确结果。
常见的求解算法包括高斯消 元法、逆矩阵法、迭代法等 。
对于大规模的线性方程组采用迭代方法求解
01
02
03
对于大规模的线性方程 组,直接求解可能会消 耗大量的计算资源和时
间。
采用迭代方法,如 Jacobi迭代、GaussSeidel迭代等,可以逐 步逼近准确解,减少计
算量。
迭代方法通常需要设定 初始值,通过迭代逐步 改进,直至达到预设的
线性方程组解题归纳
汇报人:
汇报时间:2023-12-01
目录
• 线性方程组基本概念 • 线性方程组的解法 • 线性方程组的解的讨论 • 线性方程组的应用 • 线性方程组解法的选择 • 线性方程组解法的优化
01
线性方程组基本概念
线性方程组的定义
完整版)线性方程组的常见解法
完整版)线性方程组的常见解法一、高斯消元法高斯消元法是解线性方程组的常见且有效的方法。
它的基本思想是通过一系列的行变换,将线性方程组化为简单的等价形式,从而得到方程组的解。
具体步骤如下:1.将方程组写成增广矩阵的形式。
2.选择一个主元,通常选择首行首列的元素作为主元。
3.对其它行进行变换,使得主元下面的元素都变为0.4.重复步骤2和步骤3,直到将增广矩阵变成上三角形矩阵。
5.从最后一行开始,逐步计算出未知数的值。
高斯消元法的优点是简单、直观,适用于任意的线性方程组。
然而,当线性方程组中出现矩阵的秩小于未知数量的情况时,可能存在无解或无穷多解的情况。
二、克拉默法则克拉默法则是另一种常见的解线性方程组的方法。
它通过分别计算每个未知数在方程组中的系数的行列式值,从而求解出未知数的值。
具体步骤如下:1.将方程组写成矩阵的形式。
2.计算系数矩阵的行列式值。
3.将未知数的系数替换为方程组中的常数,然后计算新的矩阵的行列式值。
4.重复步骤3,每次只替换一个未知数的系数。
5.将每次计算得到的行列式值除以系数矩阵的行列式值,得到各个未知数的值。
克拉默法则的优点是在某些特定情况下比高斯消元法更便捷,且不需要判断线性方程组是否有解或有无穷多解。
但是,克拉默法则的计算复杂度比较高,不适用于大规模的线性方程组。
三、矩阵求逆法矩阵求逆法是另一种常见且有效的解线性方程组的方法。
它通过求解矩阵的逆矩阵,从而得到方程组的解。
具体步骤如下:1.将方程组写为矩阵的形式。
2.判断系数矩阵是否可逆,若可逆则继续,否则方程组无解或有无穷多解。
3.求解系数矩阵的逆矩阵。
4.将常数向量乘以逆矩阵,得到未知数向量。
矩阵求逆法的优点是计算精确,适用于任意规模的线性方程组。
然而,计算矩阵的逆矩阵需要一定的计算量,不适合处理大规模的方程组。
总结:以上是线性方程组的常见解法。
在选择解法时,可以根据方程组的特点、规模、求解的精确度要求等因素进行权衡。
我们需要明确方程组是否有解或有无穷多解,并选择适用于特定情况的求解方法。
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题型4 线性方程组的公共解、同解问题
❖ 情况1.已知两具体齐次线性方程组,求其非 零公共解:将其联立,则联立方程组的所有 非零解,即为所求。
A B
x
0
❖ 6.设如下四元齐次方程组(Ⅰ)与(Ⅱ) , 求:
❖ (1)方程组(Ⅰ)与(Ⅱ)的基础解系; ❖ (2)方程组(Ⅰ)与(Ⅱ)的公共解。
❖ 解:因为r(A)= 3,所以齐次线性方程组Ax=0的 基础解系由4- r(A)= 1个向量构成,
❖ 又因为(α1+α2+2α3)-(3α1+α2) =2(α3-α1) =(0,-4,-6,-8)T, 是Ax=0的解,即其基 础解系可以是(0,2,3,4)T,
❖ 由A (α1+α2+2α3)=Aα1+Aα2+2Aα3=4b知1/4 (α1+α2+2α3)是Ax=b的一个解,故Ax=b的 通解是
1
,0,0,0
T
k0,2,3,4T
2
❖ 3.已知ξ1=(-9,1,2,11)T,ξ2=(1,- 5, 13,0)T,ξ3=(-7,-9,24,11)T是方程 组的三个解,求此方程组的通解。
2x1 a2 x2 3x3 a4 x4 d1 3x1 b2 x2 2x3 b4 x4 4 9x1 4x2 x3 c4 x4 d3
继续讨论 ❖ ⑴参数取哪些值时使r(A)=r(Ab)<n,方程组
有无穷多解; ❖ (2)参数取哪些值时使r(A)=r(Ab)=n,方程
组有唯一解。
❖ 一、当方程个数与未知量个数不等的线性方 程组,只能用初等行变换求解;
❖ 二、当方程个数与未知量个数相等的线性方 程组,用下面两种方法求解:
❖ 1.初等行变换法
❖ 即k1=-3t/14, k2=4t/7, k3=0 ,λ1=t/2,λ2=t ❖ 于是可得λ1,λ2的关系为λ1=t/2=λ2/2,将此关
系式代入通解即为所求的公共解
❖ 为λ1β1+λ2β2 =(λ2/2) β1+λ2β2 = (λ2/2) (β1+2β2 )= (λ2/2) (3,-2 ,-1,5)T,=λ (3,-2 ,1,5)T,其中λ = λ2/2为任意实数。
2x4 4x4
0 0
❖ 法2 把所给通解改写为
x1 2c1 2c2
2x3 2x4
x2 x3 x4
❖ 即 k1 3k2 2k3 1 2 0
2k1 k2 3k3 41 32 0 5k1 k2 4k3 71 42 0
7k1 7k2 20k3 1 22 0
1
A
2 5 7
3 1 1 7
向量作矩阵,该矩阵即为所求的一个矩阵A.
❖ 法 2 初等行变换法
❖ 以所给的线性无关的向量作为行向量组成一 矩阵B,用初等行变换将此矩阵化为行最简形 矩阵,再写出Bx=0的一个基础解系,以这些 基础解系为行向量组成的矩阵,就是所求的 齐次线性方程组的一个系数矩阵A,从而求出 了所求的一个齐次线性方程组Ax=0.
❖ 情况3
❖ 已知一齐次方程组的通解及另一具体方程组, 求其非零公共解:常将通解代入另一方程组, 求出通解中任意常数满足的关系,即求出通 解中独立的任意常数,再代回通解,即得所 求的非零公共解。
❖ 简言之:已知的通解中满足另一具体方程组 的非零解即为所求的非零公共解。
❖ 例题8:课本p114第10题。
题型5 与AB=0有关的问题
❖ 已知矩阵A,求矩阵B 使AB=0,此类问题常 将B按列分块,B=(b1,b2,….bn),将列向量bi 视为Ax=o的解向量,因而可以利用Ax=o的一 些解或一个基础解系充当所求矩阵B的部分列 向量, B的其余列向量可取为零向量。
题型5 与AB=0有关的问题
❖ 例9 设A 92
2 3 4 20
1 4 7 1
1
1
3 4 2
0 0 0
0
1 0 0
0
0 1 0
0
0 0 1
3
14 4
7
0
1 2
❖ 于是(k1,k2,k3,λ1,λ2)T= ❖ t(-3/14,4/7,0,1/2,1)T
❖ 7.已知齐次线性方程组Ⅰ与Ⅱ的基础解系分 别是α1=(1,2,5,7)T,α2=(3,-1,1,7)T, α3=(2,3,4,20)T, Β1=(1,4,7,1)T, β2=(1,-3,-4,2) T。 求方程组Ⅰ与Ⅱ的公共解。
❖ 解;显然方程组Ⅰ与Ⅱ的通解分别为
k1α1+k2α2+k3α3与λ1β1+λ2β2,令其相等得到 k1α1+k2α2+k3α3=λ1β1+λ2β2
2 5
1 2
83求一个4×2矩阵B使
AB=0,且r(B)=2.
❖ 解:由AB=0知,B的列向量均为Ax=o的解向 量。显然r(A)=2,未知量的个数是4,因而 Ax=o的基础解系含有2个解向量,于是如果 求出Ax=o的基础解系,以其为列向量作矩阵 即得所求的矩阵B。
为此对A进行初等行变换得
0 1 3
1 1 2
0 00
方程组
x1 x2 x3 x4 x5 0
3x1 2x2 x3 x4 3x5 0
x2
2 x3
2 x4
6 x5
0
5x1 4x2 3x3 3x4 x5 0
的解向量,问这四个行向量能否构成上方程组
a
2 4
x3
a
3 4
❖ (1)证明:若a1,a2,a3,a4两两不相等,则线
性方程组无解;
❖ (2)设a1= a3 =k,a2=a4=-k(k≠0),且已知β1= (-1,1,1)T,β2=(1,1,-1)T是该方程组的 两个解,写出该方程组的通解。
❖ 解(1)(Ab)对应的行列式是范德蒙行列式, 故r(Ab)=4,r(A)=3,所以方程组无解。
❖ 分析:求Ax=b的通解关键是求Ax=0的基础解 系,判断r(A)的秩。
❖ 解:A是3×4矩阵, r(A)≤3,由于A中第2,3 两行不成比例,故r(A)≥2,又因为
η1=ξ1-ξ2=(-10,6,-11,11)T, η2=ξ2-ξ3= (8,4,-11,-11)T是Ax=0的两个线性无关
的解向量,于是4- r(A)≥2,因此r(A)=2,所 以ξ1+k1η1+k2η2是通解。
❖ (2)将方程组Ⅰ和 Ⅱ联立组成新方程组Ⅲ:
x1 x2 0
xx12
x4 x2
0 x3
0
x2 x3 x4 0
❖ 将其系数矩阵进行初等行变换
1 1 0 0 1 0 0 1
0
1 0
1 1 1
0 1 1
1
0 1
0 00
B矩阵的r3=r1-r2,r4=3r1-2r2, B中线性无关的行向量 只有1,2行,故B中4个行向量不能构成基础解系, 需增补α3。
Байду номын сангаас型3 含参数的线性方程组解的讨论
❖ 1.参数取哪些值时使r(A)≠r(Ab),方程组无解; ❖ 2.参数取哪些值时使r(A)=r(Ab),方程组有解,
0 0 0
1 0 0
0 1 0
1 02
❖ 得Ⅲ的基础解系为(-1,1,2,1)T
❖ 于是方程组Ⅰ与Ⅱ的公共解为
X=k(-1,1,2,1)T,k取全体实数。
❖ 情况2 . 仅已知两齐次线性方程组的通解,求 其非零公共解:令两通解相等,求出通解中 任意常数满足的关系式,即可求得非零公共 解,简言之,两通解相等的非零解即为所求 的非零公共解。
2 0 0
2 0 0
6 0 0
A1
❖ r((A1),=2-,2n,=51,,因0而,一0个)基T, 础解系1 含有2 31个解0 向0量 α1=
α2=(1,-2,0,1,0)T, α3=(5,-6,0,0,1)T,
B
1 0 1
2 0 1 0 1 1 2 3 2
第四章 线性方程组 解题方法技巧与题型归纳
题型一 线性方程组解的基本概念
❖ 1.如果α1、α2是下面方程组的两个不同的解 向量,则a的取值如何?
x1 x2 ax3 3 2x1 3x3 1 2x1 ax2 10x3 4
❖ 解: 因为α1、α2是方程组的两个不同的解向 量,故方程组有无穷多解,r(A)= r(Ab)<3, 对增广矩阵进行初等行变换
❖ 例10 写出一个以X为通解的齐次线性方程组。
X c1 2,3,1,0T c2 2,4,0,1T
❖ 解:法1.
❖ 令α1=(2,-3,1,0)T,α2=(-2,4,0,1) T,以α1T α2T为行向量作矩阵B,
B
1T
t 2
2 2
3 4
A
2 9
2 5
1 2
83
5 8
1 0
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基础解系α1=(1,5,8,0)T,α2=(0,2,1,1)T 令B=(α1,α2) ,则B即为所求。
题型6 已知基础解系反求其齐次线性方程组
❖ 法1:解方程组法 ❖ (1)以所给的基础解系为行向量做矩阵B, ❖ (2)解Bx=0,求出其基础解系; ❖ (3)以(2)中所得基础解系中的向量为行