MIT-18.06-線性代數(shù)(第八講)

第八講 —— 可解性及解的結(jié)構(gòu)

本講將完整解出線性方程組蔬啡,目標(biāo)是:Ax=b。其是否有解需要通過(guò)消元來(lái)確認(rèn)诵肛,有解則需要知道是唯一解還是多解屹培,并求出所有解。

1. 可解性

有方程組怔檩,\left\{ \begin{array}{c} x_1+2x_2+2x_3+2x_4=b_1 \\ 2x_1+4x_2+6x_3+8x_4=b_2 \\ 3x_1+6x_2+8x_3+10x_4=b_3 \\ \end{array} \right.褪秀,如果方程組有解,b_1,b_2,b_3需要滿足什么條件薛训?想要方程組有解媒吗,必須有b_1+b_2=b_3。換句話說(shuō)乙埃,如果左側(cè)各行的線性組合得到0闸英,那么右側(cè)常數(shù)的相同組合必然也等于0

寫(xiě)成增廣矩陣形式介袜,\left[\begin{array}{cccc|c} 1 & 2 & 2 & 2 & b_1 \\ 2 & 4 & 6 & 8 & b_2 \\ 3 & 6 & 8 & 10 & b_3 \\ \end{array}\right]甫何,開(kāi)始消元 ——> \left[\begin{array}{cccc|c} 1 & 2 & 2 & 2 & b_1 \\ 0 & 0 & 2 & 4 & b_2-2b_1 \\ 0 & 0 & 2 & 4 & b_3-3b_1 \\ \end{array}\right] ——> \left[\begin{array}{cccc|c} 1 & 2 & 2 & 2 & b_1 \\ 0 & 0 & 2 & 4 & b_2-2b_1 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & b_3-b_2-b_1 \\ \end{array}\right],現(xiàn)在方程三變?yōu)?img class="math-inline" src="https://math.jianshu.com/math?formula=0%3Db_1%2Bb_2%2Bb_3" alt="0=b_1+b_2+b_3" mathimg="1">遇伞,這就是有解的條件辙喂,與之前的估計(jì)保持一致,即需滿足b_1+b_2=b_3鸠珠。假設(shè)右側(cè)向量b=\begin{bmatrix} 1 \\ 5 \\ 6 \\ \end{bmatrix}巍耗,此時(shí)方程有解,代入得方程組\left[\begin{array}{cccc|c} 1 & 2 & 2 & 2 & 1 \\ 0 & 0 & 2 & 4 & 3 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ \end{array}\right]渐排。

可解性(Solvability)炬太,有解時(shí)右側(cè)向量b需滿足的條件,b滿足什么條件飞盆,才能讓Ax=b總有解娄琉。從列空間的角度次乓,b必須屬于A的列空間吓歇,有解,也就是說(shuō)b必須是A各列的線性組合票腰。從行的角度城看,如果A各行的線性組合得到零行,那么b中元素的同樣組合必然也是零杏慰。

2. 求Ax=b的所有解

第一步只求一個(gè)特定的解测柠,即特解炼鞠。將所有自由變量設(shè)為0,然后解出Ax=b的主變量轰胁。本例中設(shè)x_2=0,x_4=0谒主,方程組此時(shí)為\left\{ \begin{array}{c} x_1+2x_3=1 \\ 2x_3=3 \\ \end{array} \right.,回代得到x_1=-2,x_3=3/2赃阀。特解x_{paticular}=\begin{bmatrix} -2 \\ 0 \\ 3/2 \\ 0 \\ \end{bmatrix}霎肯。

其他的解如何求?這里的關(guān)鍵是:可以加上零空間中的任意x榛斯,將x_{nullspace}x_{particular}相加观游,最終結(jié)果是所有的解。即complete solution x=x_{p}+x_{n}驮俗。因?yàn)?img class="math-inline" src="https://math.jianshu.com/math?formula=Ax_%7Bp%7D%3Db%2CAx_%7Bn%7D%3D0" alt="Ax_{p}=b,Ax_{n}=0" mathimg="1">懂缕,則有A(x_{p}+x_{n})=b對(duì)于方程組某解王凑,其與零空間內(nèi)任意向量之和仍為解搪柑。

回到本例,x_{complete}=\begin{bmatrix} -2 \\ 0 \\ 3/2 \\ 0 \\ \end{bmatrix}+c_1\begin{bmatrix} -2 \\ 1 \\ 0 \\ 0 \\ \end{bmatrix}+c_2\begin{bmatrix} 2 \\ 0 \\ -2 \\ 1 \\ \end{bmatrix}荤崇。此處零空間c_1\begin{bmatrix} -2 \\ 1 \\ 0 \\ 0 \\ \end{bmatrix}+c_2\begin{bmatrix} 2 \\ 0 \\ -2 \\ 1 \\ \end{bmatrix}R^4中的二維子空間拌屏。x_{complete}是不穿過(guò)原點(diǎn)而穿過(guò)特解x_p的二維平面。

3. m×n矩陣A的秩r

矩陣有m行术荤,n列倚喂,r個(gè)主元,此時(shí)必然有r \leq m,r \leq n瓣戚。
滿秩(full rank)端圈,即r取最大時(shí)的情況,這存在兩種可能性子库,分別對(duì)應(yīng)于mn的數(shù)值舱权。

列滿秩(full column rank)r=n仑嗅,意味著每一列都有主元宴倍,沒(méi)有自由變量,這時(shí)零空間N(A)內(nèi)只有零向量仓技,因?yàn)闆](méi)有自由變量能夠賦值鸵贬,而Ax=b如果有解的話只有特解x_p一個(gè),我們稱其為唯一解脖捻,或者無(wú)解阔逼。

舉例有矩陣A=\begin{bmatrix} 1 & 3 \\ 2 & 1 \\ 6 & 1 \\ 5 & 1 \\ \end{bmatrix},其簡(jiǎn)化行階梯形式R=\begin{bmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \\ 0 & 0 \\ 0 & 0 \\ \end{bmatrix}地沮。這個(gè)矩陣有兩個(gè)無(wú)關(guān)的行嗜浮,這里有四個(gè)方程羡亩,卻只有兩個(gè)未知數(shù),不可能總有解危融。只有當(dāng)右側(cè)向量b恰好是各列的線性組合時(shí)畏铆,方程組才有解,例如b=\begin{bmatrix} 4 \\ 3 \\ 7 \\ 6 \\ \end{bmatrix}吉殃,對(duì)應(yīng)特解x_p=\begin{bmatrix} 1 \\ 1 \\ \end{bmatrix}及志。

行滿秩(full row rank)r=m寨腔,每一行都會(huì)有主元速侈,消元時(shí)不會(huì)出現(xiàn)零行,因此對(duì)b沒(méi)有要求迫卢,對(duì)應(yīng)任意b倚搬,Ax=b都有解。自由變量個(gè)數(shù)為n-r乾蛤,也就是n-m每界。行滿秩情況總有解。

舉例有矩陣A=\begin{bmatrix} 1 & 2 & 6 & 5 \\ 3 & 1 & 1 & 1 \\ \end{bmatrix}家卖,其行最簡(jiǎn)形式R=\begin{bmatrix} 1 & 0 & * &* \\ 0 & 1 & * & * \\ \end{bmatrix}眨层,R中各主列構(gòu)成單位陣,剩余部分構(gòu)成零空間內(nèi)特解上荡。

滿秩(full rank)趴樱,r=m=n的情況,舉例矩陣A=\begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 1 \\ \end{bmatrix}酪捡,首先這種矩陣肯定是方陣叁征,然后它滿秩,這得到的是一個(gè)可逆矩陣逛薇,其R=I捺疼。零空間只包含零向量,對(duì)于Ax=b則一定有解永罚。由于秩等于m啤呼,任意b都有解,又由于秩等于n呢袱,因此解唯一官扣。

矩陣的秩決定了方程組解的數(shù)目。總結(jié)如下:

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