4.1_线性方程组的基本概念

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(完整版)线性代数第四章线性方程组试题及答案

(完整版)线性代数第四章线性方程组试题及答案

第四章 线性方程组1.线性方程组的基本概念(1)线性方程组的一般形式为:其中未知数的个数n 和方程式的个数m 不必相等. 线性方程组的解是一个n 维向量(k 1,k 2, …,k n )(称为解向量),它满足当每个方程中的未知数x 用k i 替代时都成为等式. 线性方程组的解的情况有三种:无解,唯一解,无穷多解.对线性方程组讨论的主要问题两个:(1)判断解的情况.(2)求解,特别是在有无穷多接时求通解. b 1=b 2=…=b m =0的线性方程组称为齐次线性方程组. n 维零向量总是齐次线性方程组的解,称为零解.因此齐次线性方程组解的情况只有两种:唯一解(即只有零解)和无穷多解(即有非零解). 把一个非齐次线性方程组的每个方程的常数项都换成0,所得到的齐次线性方程组称为原方程组的导出齐次线性方程组,简称导出组. (2) 线性方程组的其他形式 线性方程组除了通常的写法外,还常用两种简化形式: 向量式 x 1α1+x 2α2+…+n x n α= β, (齐次方程组x 1α1+x 2α2+…+n x n α=0).即[]n a a ,,a 21 ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡n x x x 21=β 全部按列分块,其中β,,21n a a a 如下⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=121111m a a a α ,⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=222122m a a a α,………,⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=mn n n n a a a 21α, ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=m b b b 21β 显然方程组有解的充要条件是向量β可由向量组n ααα,,21 线性表示。

矩阵式 AX =β,(齐次方程组AX =0).⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=mn m m n n a a a a a a a a a A 212222111211 ,⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n x x x X 21 ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=m b b b 21β其中A 为m n ⨯矩阵,则:① m 与方程的个数相同,即方程组AX =β有m 个方程; ② n 与方程组的未知数个数相同,方程组AX =β为n 元方程。

高等数学线性代数线性方程组教学ppt(4)

高等数学线性代数线性方程组教学ppt(4)

1.2 高斯消元法
对线性方程组消元的三种变换(统称为线性方程组 的初等变换):
(1)交换方程组中某两个方程的位置; (2)以非零常数k乘以方程组中某个方程; (3)用数k乘以方程组中某个方程后加到另一个方程 上去.
定理1 线性方程组经过初等变换后得到的新方程组 与原方程组同解.
例1
解线性方程组
R( A) n;
(2)若R(A) n 1,则 A 0, AA* A E O,
由例5知:R( A) R( A*) n, R( A*) n R( A) n (n 1) 1, 即R( A*) 1.
另一方面,由于R(A) n 1, 因此A存在n 1阶非零子式,即A* O, 从而R( A*) 1.
R( A*) 1;
任一解都可以表示为
x 0 k11 knrnr ,
其中k1, , knr R. 即,当R(A) R(A | b)时,有
Ax b的通解
Ax b的一个特解 Ax 0的通解.
行阶梯形矩阵对应的方程组,叫行阶梯 形方程组;
行阶梯形方程组中,每个方程的第一个 未知量称为主未知量(主变量),其余变量叫 自由未知量(自由变量);
用消元法解线性方程组,就是用初等行 变换将方程组的增广矩阵化为行阶最简形, 得到的行阶梯方程组与原方程组同解.
例2 求解非齐次方程组的通解
x1 x1
3.设0是Ax b的某个解(称为特解),则Ax b 的任一个解向量都可表示成0与对应的 Ax 0的解之和,即有
0 .
证 :由于 0 ( 0 ),记 0,由性质1知 是导出组Ax 0的解,则 0 .
故只要 取遍Ax 0的全部解, 0 就取遍了 Ax b的所有解.
三、Ax b解的结构定理 定理4 若Ax b有解,1, ,nr是对应的Ax 0 的基础解系,0是Ax b的一个特解,则Ax b的

《线性代数教学PPT》线性方程组基本概念

《线性代数教学PPT》线性方程组基本概念

, m; j 1, 2, , n)为已知数.若b1,b2, ,bm全为零,则称 =
(4.1)为齐次线性方程组,否则称为非齐次线性方程组.
若记
a11 a12
a1n
x1
b1
A


a21
a22a2n 源自,x
x2

,
b


b2

,
线


am1 am2
amn
xn
bm

则(4.1)可写成矩阵形式
Ax b
(4.2)
其中A称为线性方程组的系数矩阵, x称为未知数向量, 代
b称为常数向量,并称如下的m (n 1)矩阵

a11 a12
a1n b1
B=(A
|
b)=

a21
a22
a2n
b2

=


程的个数不等于未知量的个数,有时还遇到方程组中
方程的个数虽然与未知量的个数相等,但是其系数行 列式等于零.在这些情况下,就不能用可拉默法则直接
=
求解.本章针对一般形式的线性方程组讨论以下三个
问题(1)如何判别一个线性方程组是否有解;(2)解是 =
否唯一;(3)如何求解.
§4.1 线性方程组的基本概念
线性方程组
在科学研究和生产实践中,许多实际问题往往涉及 线 到解线性方程组。因此,对线性方程组的研究具有十 分重要的意义,其本身也是线性代数的重要内容之一. 性
全面一章应用可拉默法则解线性方程组时,所给
线性方程组要满足两个条件:第一,方程的个数应该 代
等于方程组中未知数的个数;第二,方程组的系数行

4.1 线性方程组的基本概念

4.1 线性方程组的基本概念
a11x1 a12 x2 a13 x3 0 a21x1 a22 x2 a23 x3 0 a31x1 a32 x2 a33 x3 0
其中每一个方程都表示一个以向量i [ai1,ai2 ,ai3 ]T
为 法 向 量 , 过 点[ 0,0 ,0 ]T 的 平 面 . 其解是一个与1,
故向量[ x1 k1, x2 k2,, xn kn ]T 也是AX b的解, 与AX b的解唯一矛盾. 故r([Ab]) r( A) n.
充分性. r([ Ab]) r( A) n时,方程组AX b有解,故
{ A1, A2 ,, An ,b}线性相关,而{ A1, A2 ,, An }线性无关.
第4.1节 线性方程组的 基本概念
主要内容 一、 线性方程组的一般形式 二、线性方程组的矩阵形式 三、线性方程组的向量形式
一、线性方程组的一般形式
含m个方程,n个未知量的线性方程组的一般形式为:
a11x1 a12 x2 a1n xn b1
a 21 x1
a22 x2
a2n xn
二、线性方程组的矩阵表示
利用矩阵乘法, m n型线性方程组可表示为 Amn X n1 bm1 , 称Amn为线性方程组的系数矩阵;[ Ab]称为线性方程组的 增 广 矩 阵 ; 方程组的解是使矩阵等式成立的n维向量X
定理 4 .1: 设 矩 阵A和B是 行 初 等 变 换 下 等 价 的矩 阵, 即存在可逆矩阵P, 使PA B,则线性方程组AX b BX Pb是等价的线性方程组
3. 设1 a1,a2 ,a3 T ,2 b1,b2 ,b3 T ,3 c1,c2 ,c3 T ,
则下列三条直线:
L1 : a1 x b1 y c1 0, L2 : a2 x b2 y c2 0,

线性方程组的解法教案

线性方程组的解法教案

线性方程组的解法教案一、引言线性方程组是数学中常见的一个重要概念,解决线性方程组问题是解析几何、线性代数等学科的核心内容。

本文将介绍线性方程组的基本概念和解法,帮助读者更好地理解和应用线性方程组。

二、线性方程组的基本概念1. 定义:线性方程组由一组线性方程组成,每个方程中的未知数的最高次数都为1,且系数皆为实数或复数。

线性方程组可以表示为以下形式:a₁x₁ + a₂x₂ + ... + aₙxₙ = b₁a₁x₁ + a₂x₂ + ... + aₙxₙ = b₂...a₁x₁ + a₂x₂ + ... + aₙxₙ = bₙ其中,a₁、a₂、...、aₙ分别为系数,x₁、x₂、...、xₙ为未知数,b₁、b₂、...、bₙ为常数项。

2. 解的概念:对于线性方程组,找到一组使得所有方程都成立的值,即为其解。

如果线性方程组存在解,则称其为相容的;如果不存在解,则称其为不相容的。

三、线性方程组的解法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之一。

具体步骤如下:(1) 将线性方程组化为增广矩阵形式,写成增广矩阵[A|B]的形式。

(2) 对增广矩阵进行初等行变换,化简成上三角形矩阵[U|C]的形式,即上面的元素都为0。

(3) 从最后一行开始,按列主元所在的列进行回代求解,得到每个未知数的值。

2. 矩阵的逆和逆的应用矩阵的逆是解决线性方程组的另一种有效方法。

具体步骤如下:(1) 将线性方程组化为矩阵形式,即AX = B。

(2) 若矩阵A可逆,即存在逆矩阵A⁻¹,则方程组的解可以表示为X = A⁻¹B。

3. 克拉默法则克拉默法则是解决线性方程组的另一种方法,适用于方程组的系数矩阵为方阵的情况。

具体步骤如下:(1) 将方程组的系数矩阵记为A,常数项矩阵记为B。

(2) 分别计算方程组系数矩阵的行列式D和将常数项矩阵替换为方程组系数矩阵第i列后的新矩阵Di的行列式Di,并计算比值di = Di / D。

线性方程组的参数化形式和解的结构

线性方程组的参数化形式和解的结构

线性方程组的参数化形式和解的结构线性方程组是高等数学中的一个重要概念,其在各种领域中都有广泛的应用,包括物理、工程、计算机科学等。

在研究线性方程组的参数化形式和解的结构时,我们需要掌握基本的概念及其相关的定理,同时还需要深刻理解它们之间的关系。

本文将探讨线性方程组的参数化形式及其解的结构。

一、线性方程组的基本概念首先,我们需要了解线性方程组的基本概念。

一般来说,一个线性方程组包含n个未知量x1,x2,…,xn,以及m个线性方程。

一般可以表示为:a11x1 + a12x2 + … + a1nxn = b1a21x1 + a22x2 + … + a2nxn = b2…am1x1 + am2x2 + … + amnxn = bm其中,a11,a12,…,anm是方程的系数,b1,b2,…,bm是常数,x1,x2,…,xn是未知量。

此外,方程组中的每个方程都是线性的,可以总结为以下两种基本形式:ai1x1 + ai2x2 + … + ainxn = biai1x1 + ai2x2 + … + ainxn = 0其中,第一种形式是常数项不为零的一般形式,第二种形式是常数项为零的齐次形式。

我们在研究线性方程组的参数化形式和解的结构时,主要关注齐次形式。

二、线性方程组的参数化形式对于一个线性齐次方程组,其形式为:a11x1 + a12x2 + … + a1nxn = 0a21x1 + a22x2 + … + a2nxn = 0…am1x1 + am2x2 + … + amnxn = 0我们将其表示为一个矩阵方程Ax=0,其中:A = (a11 a12 … ana21 a22 … an… … … …am1 am2 … amn)x = (x1 x2 … xn)T其中,T表示矩阵的转置。

我们可以看出,该矩阵是m行n列的矩阵,其秩为r(A)。

根据线性代数的基本定理,其零空间的维数为n-r(A)。

在此基础上,我们可以给出线性齐次方程组的参数化形式:x = c1α1 + c2α2 + … + cmαm其中,c1,c2,…,cm是任意常数,α1,α2,…,αm是满足Ax=0的n维列向量。

解读初二数学教材中的线性方程组

解读初二数学教材中的线性方程组

解读初二数学教材中的线性方程组线性方程组是初中数学中的重要知识点之一,也是高中和大学中学习数学的基础。

在初二数学教材中,线性方程组的学习被安排在代数章节的末尾部分,这意味着它的难度相对较大,需要学生们对代数知识有一定的掌握和理解。

本文将从课本内容、解决方法和实际应用等方面解读初二数学教材中的线性方程组。

一、线性方程组的基本概念在初二数学教材中,线性方程组是由若干个线性方程组成的一组方程。

线性方程组的一般形式为:a₁x₁ + a₂x₂ + ... + aₙxₙ = b₁a₁x₁ + a₂x₂ + ... + aₙxₙ = b₂...a₁x₁ + a₂x₂ + ... + aₙxₙ = bₙ其中,a₁、a₂、...、aₙ为系数,x₁、x₂、...、xₙ为未知数,b₁、b₂、...、bₙ为常数。

二、解决线性方程组的方法在初二数学教材中,主要介绍了两种解决线性方程组的方法:代入法和消元法。

1. 代入法代入法是一种比较直观的解决线性方程组的方法。

它的基本思想是将一部分未知数表示成其他未知数的形式,然后代入另一个方程中求解。

具体步骤如下:(1)将其中一个方程的一个未知数表示成其他未知数的形式;(2)将所得的表达式代入另一个方程;(3)通过求解这个方程,得到一个未知数的值;(4)将得到的未知数的值代入第一个方程,求解另一个未知数的值;(5)将求解得到的未知数的值代入原方程组,判断是否满足。

2. 消元法消元法是一种通过消去未知数,逐步求解的方法。

它的基本思想是通过使用加减法或倍乘法,将方程组中的某些未知数相互抵消,从而简化方程组,进而求解。

具体步骤如下:(1)选择一个方程,确定一个未知数的值;(2)将所选择的方程代入其他方程,消去这个未知数;(3)重复上述步骤,逐渐消去其他未知数;(4)将求解得到的未知数的值代入原方程组,判断是否满足。

三、线性方程组的实际应用在初二数学教材中,除了讲解线性方程组的基本概念和解决方法,还将线性方程组应用于实际问题的求解中。

线性代数知识点归纳

线性代数知识点归纳

线性代数知识点归纳线性代数是一门研究向量、向量空间、线性变换以及有限维线性方程组的数学分支。

它广泛应用于各个领域,如物理、计算机科学、工程学等。

线性代数的核心概念和工具包括行列式、矩阵、向量组以及线性方程组等。

下面将详细介绍线性代数的相关知识点。

一、行列式1.1 行列式的概念:行列式是一个函数,它从n×n阶方阵到实数(或复数)的映射。

行列式记作|A|,其中A是一个n×n的方阵。

1.2 逆序数:在n×n阶方阵A中,将行列式中元素a_ij与a_ji互换,所得到的新的行列式称为原行列式的逆序数。

1.3 余子式:在n×n阶方阵A中,将第i行第j列的元素a_ij删去,剩下的(n-1)×(n-1)阶方阵的行列式称为原行列式的余子式,记作M_ij。

1.4 代数余子式:在n×n阶方阵A中,将第i行第j列的元素a_ij替换为它的相反数,然后计算得到的新的行列式,称为原行列式的代数余子式,记作A_ij。

1.5 行列式的性质:行列式具有以下性质:(1)交换行列式中任意两个元素的位置,行列式的值变号。

(2)行列式中某一行(列)的元素乘以常数k,行列式的值也乘以k。

(3)行列式中某一行(列)的元素与另一行(列)的元素相加,行列式的值不变。

(4)行列式某一行(列)的元素与另一行(列)的元素相减,行列式的值变号。

1.6 行列式的计算方法:行列式的计算方法有:降阶法、按行(列)展开法、克拉默法则等。

二、矩阵2.1 矩阵的概念:矩阵是一个由数组元素构成的矩形阵列,矩阵中的元素称为矩阵的项。

矩阵记作A,其中A是一个m×n的矩阵,A_ij表示矩阵A中第i行第j列的元素。

2.2 矩阵的线性运算:矩阵的线性运算包括加法、减法、数乘等。

2.3 矩阵的乘法:两个矩阵A和B的乘法,记作A×B,要求A是一个m×n的矩阵,B是一个n×p的矩阵。

矩阵的乘法满足交换律、结合律和分配律。

4.1齐次线性方程组

4.1齐次线性方程组
a11x1 a12 x2 a1n xn 0,
a21 x1
a22 x2
a2n xn 0,
am1x1 am2 x2 amn xn 0
(1)
称为齐次线性方程组.

a11 A a21
am1
a12 a22 am2
a1n a2n , X amn
x1
的基础解系与通解.
解 对系数矩阵A作初等行变换,变为行最简矩 阵,有
1 A 2
1 5
1 3
1 2
~
1 0
0 1
2 7 5 7
3 7 4 7,
7 7 3 1 0 0 0
0
便得
x1 x2
2
7 5
7
x3 x3
3
7 4
7
x4 , x4 .
令 x3 1及 0, 对应有 x1 2 7及 3 7,
证明 A1 0, A2 0
A1 2 A1 A2 0
故 x 1 2 也是Ax 0的解.
定理4. 3 若 x 1 为 Ax 0 的解,k 为实数,则 x k1 也是 Ax 0的解.
证明 Ak1 kA1 k0 0.
证毕.
用S 表示方程组(1)的全体解向量所组成的集合,
定理4.1 齐次线性方程组(1)有非零解的充分必要条件
是系数矩阵A的秩 R A n.其中n为(1)的未知量个数
若 R(A)=n,则方程组(1)只有零解.
推论 含有n个方程n个未知量的齐次线性方程组 有非零解的充要条件是它的系数行列式. A 0
例4.1 解.
x y z 0
请问 取何值时,齐次方程组 x 3y z 0 有非零
矩阵方程(2)的解.
齐次线性方程组有非零解的条件

线性代数线性方程组基本概念

线性代数线性方程组基本概念

故 b 可由 A1 , A 2 , ? , An 的线性表示,
即得 A X = b 有解。
8
§4.1 线性方程组的基本概念
第 二、线性方程组解的存在性与惟一性
四 章
1. 线性方程组解的存在性
2. 线性方程组解的惟一性 P112 定理4.2 (2) 线 性 定理 设 r ( A) ? r ( A b) ? r , 则 r ? n ? A X = b 有惟一解。
P123
4
§4.1 线性方程组的基本概念

第 一、线性方程组的几种表示形式
四 章
1. 线性方程组的一般形式
2. 线性方程组的矩阵形式 P111 线




简记为 A X ? b ,
其中 A 称为系数矩阵, A~ ? ( A b) 称为增广矩阵。
5
§4.1 线性方程组的基本概念
第 一、线性方程组的几种表示形式
?? ?
x
n
?? ?
将右端项表示成系数阵的列向量的线性组合
6
§4.1 线性方程组的基本概念
第 二、线性方程组解的存在性与惟一性
四 章 1. 线性方程组解的存在性 P112 定理4.2 (1)
线 定理 线性方程组 A X = b 有解的充要条件是 r ( A) ? r ( A b) .
性 证明 必要性
性 方
(1) 一定有(零)解。 因为 r ( A) ? r ( A 0) .


(2) 只有零解 ? r( A) ? n ; 有非零解 ? r( A) ? n .
特别,若 m < n ,即方程的个数小于未知量的个数, 则必有非零解。
(3) 若 m = n ,即 A 为方阵,则 只有零解 ? | A | ? 0; 有非零解 ? | A | ? 0 .

线性方程组的解法与矩阵表示

线性方程组的解法与矩阵表示

线性方程组的解法与矩阵表示线性方程组是数学中常见的问题,它涉及到多个线性方程的同时求解。

求解线性方程组的方法有很多,其中一种常用的方法是矩阵表示法。

本文将介绍线性方程组的基本概念,不同的解法以及如何使用矩阵表示来求解线性方程组。

一、线性方程组的基本概念线性方程组是由多个线性方程组成的方程集合。

一般来说,线性方程组可以表示为:a₁₁x₁ + a₁₂x₂ + ... + a₁ₙxₙ = b₁a₂₁x₁ + a₂₂x₂ + ... + a₂ₙxₙ = b₂...aₙ₁x₁ + aₙ₂x₂ + ... + aₙₙxₙ = bₙ其中,a₁₁, a₁₂, ..., aₙₙ是线性方程组的系数,x₁, x₂, ..., xₙ是待求解的变量,b₁, b₂, ..., bₙ是常数。

二、线性方程组的解法1. 列主元消元法:列主元消元法是一种常用的求解线性方程组的方法。

其基本思想是通过消元将方程组转化为上三角矩阵的形式,进而求解待求变量的值。

步骤如下:1)将方程组的系数以及常数列成矩阵形式(增广矩阵)。

2)通过初等行变换将增广矩阵化为上三角矩阵。

3)从最后一行开始,依次求解各个变量的值。

2. 矩阵求逆法:矩阵求逆法是另一种常用的求解线性方程组的方法。

其基本思想是通过求解矩阵的逆矩阵,进而得到线性方程组的解。

步骤如下:1)将方程组的系数矩阵以及常数列形成增广矩阵。

2)求解系数矩阵的逆矩阵。

3)将逆矩阵与常数列相乘,得到待求变量的值。

3. 克莱姆法则:克莱姆法则是一种基于行列式的方法,适用于二元线性方程组的求解。

对于一个包含n个未知数的线性方程组,克莱姆法则指出,如果系数矩阵的行列式不等于零,则线性方程组有唯一解。

否则,如果系数矩阵的行列式等于零,则线性方程组无解或有无穷多解。

四、矩阵表示法求解线性方程组使用矩阵表示法来求解线性方程组可以简化计算过程。

将线性方程组的系数矩阵记为A,待求变量的列向量记为X,常数列向量记为B,那么线性方程组可以用矩阵表示为AX=B。

线性方程组的基本概念与解法

线性方程组的基本概念与解法

线性方程组的基本概念与解法线性方程组是数学中常见且重要的概念,广泛应用于各个领域。

在本文中,我们将介绍线性方程组的基本概念和解法,并探讨其在实际问题中的应用。

通过深入理解线性方程组,我们可以更好地解决复杂的数学和实际问题。

一、线性方程组的定义线性方程组由一系列线性方程组成,其表示形式为:a_11x_1 + a_12x_2 + ... + a_1nx_n = b_1a_21x_1 + a_22x_2 + ... + a_2nx_n = b_2...a_m1x_1 + a_m2x_2 + ... + a_mnx_n = b_m其中,a_11、a_12、...、a_mn为已知系数,x_1、x_2、...、x_n为未知数,b_1、b_2、...、b_m为已知常数。

线性方程组的解即为一组满足所有方程的数值解。

二、线性方程组的解法解线性方程组的常用方法有高斯消元法、矩阵法和矩阵的逆等。

下面我们将分别介绍这些解法。

1. 高斯消元法高斯消元法是一种基于初等行变换的解线性方程组的方法。

其基本思想是通过逐步化简系数矩阵,将线性方程组转化为上三角形式或行阶梯形式,从而得到方程组的解。

具体步骤如下:a) 将线性方程组写成增广矩阵的形式;b) 选取一个基准元素,通常选择第一行第一列的元素;c) 通过初等行变换,将基准元素下方的所有元素消为0;d) 选取下一行新的基准元素,并重复步骤c)直到将增广矩阵转化为上三角矩阵;e) 通过回代法求解出线性方程组的解。

2. 矩阵法矩阵法是通过将线性方程组的系数矩阵和常数项向量进行运算,得到方程组的解。

常用的矩阵法有求逆矩阵法和克拉默法则。

求解线性方程组的步骤如下:a) 将线性方程组的系数矩阵和常数项向量组合成增广矩阵;b) 对增广矩阵进行初等行变换,将增广矩阵转化为简化行阶梯形式;c) 根据简化行阶梯形矩阵得到线性方程组的解。

3. 矩阵的逆对于一个n阶方阵A,如果存在一个n阶方阵B,使得AB=BA=I (单位矩阵),则称A为可逆矩阵,B为A的逆矩阵。

第四章 线性方程组 一、主要内容

第四章 线性方程组 一、主要内容

性线性方程组 A' AX = A' B 必有解.
5.证明:方程 Bn×s X = b 有解的充分必要条件是从 B'Y = 0 一定能推出 b'Y = 0 .
6.设齐次线性方程组
a11 x1 + a12 x2 + L + a1n xn = 0, a21 x1 + a22 x2 + L + a2n xn = 0, LLLLLLLLLL LL an1 x1 + an2 x2 + L + ann xn = 0
二、训练题 一、填空题
1.线性方程组 AX = b 无解,且 r( A) = 3, 则 r( AMb) = ____ .

2.若方程组
⎪ ⎨
x1 + 2x2 − x3 = λ − 1 3x2 − x3 = λ − 2
⎪⎩λx2 − x3 = λ2 − 6λ + 10
有无穷多解,则 λ = ____ .
秩为( )。
二、判断说明题
1.齐次线性方程组 ⎪⎨⎧λxx11
+ x2 + λ2 x3 = 0 + λx2 + x3 = 0 的系数矩阵为
A,若存在三阶矩阵 B

0. 使
⎪ ⎩
x1 + x2
+ λx3
=0
得 AB = 0, 则 λ = 1, 且 B = 0.
2.非齐次线性方程组 AX = b 有解,若其解不唯一,则必有无穷多个解.
多组解;
(3) 若 r( A) ≠ r( A) , 则该方程组无解. 2、齐次线性方程组解的结构
定理 4.5-2 设有齐次线性方程组

高二数学选择性必修三知识点a版

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高二数学选择性必修三知识点a版高二数学选择性必修三知识点A版包括了线性方程组、二次函数与一元二次方程、三角函数与坐标旋转、概率与统计等内容。

下面将对这些知识点进行详细介绍。

一、线性方程组线性方程组是由多个线性方程组成的方程组。

在学习线性方程组时,我们需要掌握以下几个重要概念和方法:1.1 基本概念:- 线性方程组:由多个线性方程组成的方程组,例如:a₁x + b₁y = c₁a₂x + b₂y = c₂- 未知数:方程组中存在但未知的变量,通常用字母表示,如 x 和 y。

1.2 解线性方程组的方法:- 代入法:将一个未知数的表达式代入另一个方程中,然后求解;- 消元法:通过加减、乘除等运算将方程组化简为简单形式,然后求解;- 矩阵法:将线性方程组用矩阵表示,利用行初等变换将矩阵转化为简化行阶梯形矩阵,然后求解。

二、二次函数与一元二次方程二次函数与一元二次方程是高二数学中的重要内容。

在学习这部分知识时,我们需要掌握以下几个关键点:2.1 二次函数:- 定义:形如y = ax² + bx + c (a ≠ 0) 的函数称为二次函数,其中a, b, c 是常数;- 常见形态:顶点形式、标准形式和一般形式;- 图像特点:对称轴、顶点、开口方向、零点、最值等。

2.2 一元二次方程:- 定义:形如 ax² + bx + c = 0 的方程称为一元二次方程,其中 a, b, c 是常数,且a ≠ 0;- 解方程的方法:配方法、因式分解法、求根公式法等;- 方程的根与系数的关系:判别式、根的性质。

三、三角函数与坐标旋转三角函数与坐标旋转是高二数学中的重要内容。

在学习这部分知识时,我们需要掌握以下几个关键点:3.1 三角函数:- 基本概念:正弦函数、余弦函数、正切函数等;- 周期性质:周期、奇偶性、对称性等;- 函数图像:正弦函数、余弦函数的图像与性质。

3.2 坐标旋转:- 基本概念:将坐标系绕原点旋转一定角度;- 旋转公式:根据不同角度的旋转,确定新坐标系中点的坐标。

线性方程组的基本概念

线性方程组的基本概念

x1 = x2 + x4 + 1 2 x = x + 0x + 0 2 4 ⇔ 2 x3 = 0 x2 + 2 x4 + 1 2 x4 = 0 x2 + x4 + 0
其中x2 , x4任意.
结论:A的秩与 的秩相等,但秩的值小于n 结论 的秩与(A,b)的秩相等 的秩与 的秩相等 (x的个数)。有无数个解。
x1α1 + x2α 2 + ⋯ + xnα n = b
3
代入方程组, 若把 x1 = c1 , x2 = c2 ,⋯, xn = cn 代入方程组,使得每个方程都 变成恒等式, 变成恒等式,则称有序数组 (c1 , c2 , ⋯ , cn ) 为方程组的一个解, 解的全体为解集合。 若两个n元线性方程组的解集合相同, 若两个n元线性方程组的解集合相同,则称它们为 元线性方程组的解集合相同
第三章
一、基本概念
线性方程组
第一节 线性方程组的基本概念
定义: 定义:关于未知变量 x1 , x 2 , ⋯ x n 的n元一次方程组
a11 x1 + a12 x2 + ⋯ + a1n xn = b1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ a x + a x + ⋯ + a x = b mn n m m1 1 m 2 2
x1 = − 1
x 2 + x3 = 2
x3 = 0
2行—3行 行 行
x1 = − 1
x2 = 2 x3 = 0
x1 + x 2 + 2 x3 = 1
解:对增广矩阵实行初等行变换:
1 1 1 1 [A,b] =0 1 1 2 1 1 2 1
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3. 设1 a1 , a2 , a3 , 2 b1 , b2 , b3 , 3 c1 , c2 , c3 ,
T T T
则下列三条直线: L1 : a1 x b1 y c1 0, L2 : a2 x b2 y c2 0, L : a x b y c 0, 3 3 3 3 ( A) 1 , 2 , 3线性相关; ( B ) 1 , 2 , 3线性无关; (C ) r 1 , 2 , 3 r 1 , 2 ; ( D ) 1 , 2 , 3线性相关,1 , 2线性无关.
因此, AX b和BX Pb同解, 故为等价的线性方程组
注:
定理表明对增广矩阵作 行初等变换不改变方 程组的解
三、线性方程组的向量形式
设矩阵A [a ij ]mn 是线性方程组的系数矩 阵 , 用Ai 记A 的第i列, 即 Ai [a 1i ,a 2 i ,,a mi ]T , i 1,2,, n
(1) 若1 , 2 , 3不共面,则方程组只有 零解X [0,0,0]T
( 2) 若1 , 2 , 3 共面但不共线,则垂直 于 i , i 1,2,3的 向量X均是解,这些解彼此平 行
( 3) 若1 , 2 , 3 共线,则以 i 为法向的平面是所有向 量 都是解, 即解向量组成一个平面

定理1: n 元齐次线性方程组 Amn x 0 有非零解
x1 A1 x2 A2 xn An 0有非零解
A1 , A2 ,, An 线性相关 rA1 , A2 ,, An n
即r A n
的充分必要条件是系数 矩阵的秩 R A n.
注: n 元齐次线性方程组 Amn x 0 仅有零解
思考题:
1. m n型齐次线性方程组 AX 0只有零解的 充要条件是 ( A) ( A) A的列向量的行向量线性无关 ( D ) A的行向量线性相关
定理 2: n 元非齐次线性方程组 Amn x b 有解 的充分必要条件是系数 矩阵 A 的秩等于增广矩 阵 B A, b 的秩.
其中每一个方程都表示 平面上一条直线, 一个2 2 型线性方程组中两直线 在平面上的位置有下列 三 种情况 :
(1) 两直线相交于一点, 则交点就是方程组的唯 一解; ( 2) 平行,则该方程组无 解
( 3) 重合,则直线上任何 一个点都是方程组的解
例:
3 3型齐次线性方程组的一 般形式为:
的秩相等.
• 第一章的克莱姆法则是针对方程的个数与未知 量的个数相同时来考虑的,由于它的系数矩阵 的行和列数相同,因而我们可以借助于行列式 来研究。 然而,本章学习的线性方程的系数矩阵一般非 方阵,因而我们借助于列向量组的秩来考虑。 另外,注意齐次线性方程组可以看成是非齐次 线性方程组常数列均为0的情形,因而对于非 齐次线性方程适用的结论对齐次方程也是适用 的。
小结: 与方程组 Ax b有解等价的命题

线性方程组 Ax b有解
向量b能由A的列向量组A1 , A2 ,, An线性表示 ;
向量组A1 , A2 ,, An与向量组A1 , A2 ,, An , b等价;
矩阵A A1 , A2 ,, An 与矩阵B A1 , A2 ,, An , b
则m n型线性方程组可表示为 x1 A1 x2 A2 xn An b
方程组有解等价于 b是A的列向量的线性组合 ;
方程组的解就是列向量 线性组合的组合系数 .
如何利用系数矩阵 A 和增广矩阵 B , 思考: 讨论线性方程组 Ax b 的解.
的充分必要条件是系数 矩阵的秩 R A n.
故向量[ x1 k1 , x2 k2 ,, xn kn ]T 也是AX b的解,
与AX b的解唯一矛盾. 故r ([ Ab]) r ( A) n.
充分性.
r ([ Ab]) r ( A) n时, 方程组AX b有解, 故
{ A1 , A2 ,, An , b}线性相关, 而{ A1 , A2 ,, An }线性无关.
称Amn为线性方程组的 程组的 系数矩阵;[ Ab]称为线性方
方程组的解是 使矩阵等式成立的 n维向量X 增广矩阵 ;
设矩阵 A和B是行初等变换下等价的 矩阵, 定理 4.1: 即存在可逆矩阵 P , 使PA B , 则线性方程组AX b BX Pb是等价的线性方程组
第4.1节 线性方程组的 基本概念
主要内容 一、 线性方程组的一般形式 二、线性方程组的矩阵形式 三、线性方程组的向量形式
一、线性方程组的一般形式
含m个方程,n个未知量的线性方程组 的一般形式为:
a11 x1 a12 x2 a1n xn b1 a x a x a x b 21 1 22 2 2n n 2 am 1 x1 am 2 x2 amn xn bm
证 : 设向量 X是方程组AX b的任何一个解,
有AX b, 两边左乘矩阵P , 则有 BX Pb, 即X也是BX Pb的一个解.
反之, 任取BX Pb的一个解, 两边左乘P 1 , 则有P 1 BX b, 即AX b, 所以X是AX b的一个解
又 A , A ,, A A , A ,, A , b 1 2 n 1 2 n



A1 , A2 , , An , b A1 , A2 , , An 的极大线性无关组是
的极大线性无关组 . 故b是A1 , A2 ,, An 的线性组合
即Ax b有解
一解的充分必要条件是 r [ A, b] r A n
其中ai2 bi2 0, i 1,2,3, 交于一点的充要条件是 ( D )
4. 若齐次线性方程组 tx1 x2 x3 0, x1 tx2 x3 0, x x x 0, 1 2 3 t 1 只有零解, 则t应该满足条件__________
不全为零的数k1 , k2 ,, kn , 使 k1 A1 k2 A2 kn An 0
b [ x1 A1 x2 A2 xn An ] k1 A1 k2 A2 kn An ( x1 k1 ) A1 ( x2 k2 ) A2 ( xn kn ) An ,
a11 x1 a12 x2 a13 x3 0 a21 x1 a22 x2 a23 x3 0 a x a x a x 0 31 1 32 2 33 3
其中每一个方程都表示 一个以向量 i [ai 1 , ai 2 , ai 3 ]T
1 , 为法向量,过点 [0,0,0]T 其解是一个与 的平面. 2 , 3均正交的向量X .
设有 m n型线性方程组( I )和k n型 定义 4.1: 线性方程组( II ), 如果( I )和( II )的解向量集合相等 , 则称( I )和( II )为 等价的线性方程组
二、线性方程组的矩阵表示
利用矩阵乘法, m n型线性方程组可表示为 Amn X n1 bm1 ,
n 元非齐次线性方程组 Amn X b 有唯 定理3:
证: 必要性. 已知AX b有唯一解, 则由定理2,
r [ Ab] r A 且有唯一解向量 [ x1 , x2 , , xn ]T , 使
b x1 A1 x2 A2 xn An .
设r A n, 则向量组A1 , A2 ,, An 线性相关, 存在
由定理3.2, b可由A1 , A2 ,, An唯一的线性表示 , 从而 AX b有唯一解
思考题:
2. 对m n型非齐次线性方程组 AX b, 设 r A r , 则下列命题中正确的是 ( A) ( A) 若r m , 则方程组AX b有解 ( B ) 若r n, 则方程组AX b有唯一解 (C ) 若m n, 则方程组AX b有唯一解 ( D ) 若r n, 则方程组AX b有无穷多解
证: 必要性 Ax b有解, 则
b是A的列向量的线性组合
A的列向量组A1 , A2 ,, An 等价于A1 , A2 ,, An , b
所以二者秩相等 , 即r A r B
充分性.
r A r B ,
即rA1 , A2 ,, An rA1 , A2 ,, An , b
其中x1 , x2 ,, xn为未知量, aij 和bi 为常数; 称为m n型线性 方程组
如果b 0, 则称方程组为齐次线性方程组
如果存在bi 0, 则称方程组为非齐次线性方程组
例:
2 2型线性方程组的一般形 式为:
a11 x1 a12 x2 b1 a21 x1 a22 x2 b2
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