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MIT線性代數:7.求解Ax=0:主變數、特解

1.零空間(Ax=0)

上面為矩陣A,然後我們對A進行消元,因為消元是行變換不會改變Ax=0的解,零空間也不會改變,會改變的是列空間

最後得到消元結果(上三角矩陣)

   

這個U又可以說是階梯形式的矩陣(echelon form),第一列第三列為主元列,而其餘的列為自由列,這時定義了一個rank秩,它是矩陣中主元個個數,本例rank=2,現在我們變成了Ux=0,解和零空間不變。

自由列的意思是,自由列上的變數可以自由的分配任意數值,因此我們第二列和第四列的變數x2和x4可以自由賦值,然後求解x1和x3即可。

我們先取x2=1,x4=0,利用回代可以求出x1和x3:

於是我們又發現乘以一個常數解仍然成立

同理我們再找一個特解(自由變數為我們賦予特定的值求出來的解叫特解

於是Ax=0所有的解就出來了。零空間所包含的正好是特解的線性組合。我們發現特解的數目就是自由列的數目,如果一個矩陣為m*n,那麼就有n個變數,去除主變數的個數r,那麼自由列的個數為n-r。

總結演算法:1.消元完得到主元的數量r,剩下n-r個自由變數。2.令這些自由變數為0和1得出特解。所有的特解構成了零空間的基,特解的線性組合即構成了整個零空間。

2.簡化行階梯(R(reduced))

我們把上述的U進行化簡:

最簡的形式包含了所有資訊:

1)主行(行一,行二);

2)主列(列一,列三),自由列;

3)一個單位陣,主元上下均為0,而且主元為1,單位陣位於主列和主行的交匯處。以上是一個2×2的單位陣;

4)一個全為0的行,全為0的行總表示,該行的原行是其他行的線性組合;

5)從Ax=0變為Ux=0再變為Rx=0的解均相同。

我們可以進行列交換把主元列和自由列重新排列:

讓單位矩陣在左側,其餘的在右側,單位陣記作I,自由陣記作F,變成下圖:

於是可以容易得出零空間矩陣N:

驗證該零空間矩陣:

    

所以零空間為:

注意:如果在形成R=[ I,F]的時候進行了列交換,本例進行了第二列和第三列的交換,那麼就要在N中交換第二行和第三行得出最後的解。

本節課最後一個例子: