非齐次线性方程组
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如何求解非齐次线性方程组非齐次线性方程组是数学中一类常见的求解问题,它指在一组方程中,有一个或多个方程的项数(次数)比其它方程的项数(次数)少,而且每个方程的项数(次数)都是非零的。
解决非齐次线性方程组的方法有很多,最常用的有矩阵消元法、列主元消元法、广义逆矩阵法和全选主元消元法等。
矩阵消元法是最常用的解决非齐次线性方程组的方法之一。
它的基本思想是:将非齐次线性方程组写成矩阵形式,然后采用消元的方法,将矩阵逐行变换为上三角形式,从而求出方程的解。
根据具体情况,可以采用上三角形式或者下三角形式进行消元,一般都是采用上三角形式,因为它可以使矩阵变换得更简单。
列主元消元法是矩阵消元法的一种变形,它的基本思想是:将非齐次线性方程组写成矩阵形式,在矩阵中,从第一列开始,每一列都选择一个非零元素作为主元,然后将其它元素消元到零,最后求出方程的解。
广义逆矩阵法是另一种解决非齐次线性方程组的方法,它的基本思想是:将非齐次线性方程组写成矩阵形式,然后求出该矩阵的广义逆矩阵,最后将广义逆矩阵与方程组右侧的值相乘,求出方程的解。
全选主元消元法是另一种解决非齐次线性方程组的方法,它的基本思想是:将非齐次线性方程组写成矩阵形式,在矩阵中,从第一行开始,每一行都选择一个非零元素作为主元,然后将其它元素消元到零,最后求出方程的解。
总的来说,解决非齐次线性方程组的方法有很多,具体该采取哪种方法要根据具体情况而定,一般来说,如果要求解的方程组较为简单,可以采用矩阵消元法或者列主元消元法,而如果要求解的方程组较为复杂,则可以采用广义逆矩阵法或者全选主元消元法。
在实际应用中,不同的方法解决非齐次线性方程组可以得到不同的解,因此,在实际应用中,要根据实际情况结合各种方法来求解方程组的解。
非齐次线性方程组Ax=b一、基本理论线性方程组Ax=b 有解条件: 系数矩阵A 的秩 = 增广矩阵(A,b )的秩.非齐次线性方程组的解集结构:若x 1是Ax=b 的一个特解, N (A )表示齐次线性方程组Ax=0的解空间, 则非齐次线性方程组Ax=b 的解集为x 1+N (A ).解非齐次线性方程组的方法:通过初等行变换将增广矩阵(A,b )化为最简行阶梯矩阵(A 1,b 1), 写出对应的方程组,根据方程组写出解.二、Matlab 实现调用rref(A )将A 化为最简行阶梯矩阵, 根据对应的方程组写出解.若方程组有解, 且rank(A )=n ,即A 列满秩时, 方程组有唯一解. 此时可直接用A 左除b 求得唯一解:x=A\b .三、例子例1. 求解线性方程组1234524512345123512345343226333434222026231x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x -++-=⎧⎪---=-⎪⎪-++-=⎨⎪++-=⎪-+-++=⎪⎩A=[3 -4 3 2 -1; 0 -6 0 -3 -3; 4 -3 4 2 -2; 1 1 1 0 -1; -2 6 -2 1 3]; b=[2; -3; 2; 0; 1]; A1=[A b]A1 =3 -4 3 2 -1 2 0 -6 0 -3 -3 -3 4 -3 4 2 -2 2 1 1 1 0 -1 0 -2 6 -2 1 3 1rref(A1)ans =1 0 1 0 -1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0化为方程组32415510x x x x x x ++=-⎧⎪=⎨⎪=-⎩所以解为15233354555311000001100011010x x x x x x x x x x x x --⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪==++ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭++例2. 设函数2y axbx c =++经过点(1,1), (2,2), (3,0), 求系数a , b , c .解1422930a b c a b c a b c ++=⎧⎪++=⎨⎪++=⎩输入系数矩阵A 和右端项bA=sym([1 1 1; 4 2 1; 9 3 1]); b=sym([1; 2; 0]);增广矩阵1A A1=[A b]A1 =[ 1, 1, 1, 1] [ 4, 2, 1, 2] [ 9, 3, 1, 0]利用rref 求解 R=rref(A1)R =[ 1, 0, 0, -3/2] [ 0, 1, 0, 11/2] [ 0, 0, 1, -3]即解为311,,322a b c =-==-解二判断方程组是否有解, 即系数矩阵A 的秩是否等于增广矩阵1A 的秩. rank(A)==rank(A1)ans = 1 有解.判断方程组是否有唯一解, 即系数矩阵 A 是否等于A 的列数n .[m,n]=size(A); rank(A)==nans = 1A 的秩等于列数n , 有唯一解.直接用A 左除 b 求解 x=A\bx = -3/2 11/2 -3例 3. 设三种食物中每100g 中的蛋白质、碳水化合物、脂肪的含量如下表.三种食物用量各为多少才能保证所需营养?解. 设脱脂牛奶用量为1x , 大豆面粉用量为2x , 乳清用量为3x .12312312336 51 133352 34 74450 7 1.13x x x x x x x x x ++=++=++=⎧⎪⎨⎪⎩A=[36 51 13 33; 52 34 74 45; 0 7 1.1 3]A =36.0000 51.0000 13.0000 33.0000 52.0000 34.0000 74.0000 45.0000 0 7.0000 1.1000 3.0000 R=rref(A)R =1.0000 0 0 0.2772 0 1.0000 0 0.3919 0 0 1.0000 0.2332所以脱脂牛奶的用量为27.72g ,大豆面粉的用量为39.19g ,乳清的用量为23.32g 。
非齐次线性方程组解
非齐次线性方程组是解决线性方程组的一种重要方法,互联网业务发展迅速,
出现了各种各样的线性方程组,这使得解决它们变得越来越重要。
与传统线性方程组不同,非齐次线性方程组的关键在于没有相同的常量,也可以表达更多实际情况下的情况。
非齐次线性方程组的解法分为四种:解析解、图像解、数值解和近似解。
解析
解是基于原来的方程组,以简洁的数学表达方式求解,但有时候这种方法也会因为复杂度太高而无法解决复杂的问题。
图形解法就是用图形把方程组表达出来进行求解,它能够更全面,更清楚地表达问题,更有利于搞懂它们之间的关系,但当不好解释数据或结果时,则会增加难度。
数值解法就是利用数学计算等技术,将抽象问题变为实际问题,进而进一步求解,但受精度限制,这种方法也有一定的局限性。
最后则是近似解,它的独特之处在于可以将复杂的问题进行简化求解,从而大大简化程序,进一步加快计算速度,并且尽可能获得最佳调整结果。
非齐次线性方程组在互联网业务中有着重要的地位,它可以应用于许多实际场景,例如预测关联网络的增量发展、分析用户行为的模式分析、推荐系统的性能评估等。
由于非齐次线性方程组的解法新奇、复杂及计算量大,因此得到了软件工程、数据采集、数据分析、算法设计、数据可视化等众多领域的关注,是互联网领域不可缺少的一部分。
非齐次线性方程组无解的条件
1非齐次线性方程组
非齐次线性方程组是数学中一种非常重要的方程组,可以表示各种现实环境中存在的问题,被广泛应用于众多的领域中。
非齐次线性方程组在学术上通常可以写作Ax=b(A为系数矩阵,x为未知量,b为常数项),它的解包括无解、恰好有一解和无穷多解三种情况。
一般来说,当线性方程组Ax=b没有解时,称其为无解。
2非齐次线性方程组无解的条件
1、系数矩阵A为奇异矩阵。
当系数矩阵A不存在逆矩阵时,即系数矩阵A是一个奇异矩阵,非齐次线性方程组Ax=b就是无解的。
2、方程组存在依赖关系。
当存在其中一个方程完全可以由其他方程中的变量表示出来时,该方程就不再是方程组的有效方程,例如3x-2y+z=0,y=2z-3x,x-y+z=1中有一个方程完全可以由其他方程中的变量表示出来,因此就不再是方程组的有效方程,此时方程组就是无解的。
3、一元方程式存在多项式专属解。
当一元方程式存在多项式专属解时,非齐次线性方程组也会变得无解,例如
3x+2y+z=1,3x+2y+z=2,x+y+z=3的无解类型,这种情况下可以把
3x+2y+z=2这个方程看成多项式专属解,如此,则系数矩阵A的行列式并不会等于零,但是方程组仍然是无解的。
总而言之,当存在以上三种情况时,非齐次线性方程组就没有解。
鉴于非齐次线性方程组在很多领域中都有重要作用,因此理解其无解的条件以及如何从这些条件中发现线性方程组的无解是非常重要的,否则就会导致计算结果出现误差。
非齐次线性方程组解得结构得进一步讨论摘要:本文通过矩阵得初等变换及非齐次线性方程组得解得有关性质进一步讨论了非齐次线性方程组得解得结构问题,虽然非齐次线性方程组得解向量得全体不能构成向量空间,也没有基础解系,但我们找到了类似齐次线性方程组得基础解系得解向量组,这个解向量组线性无关。
并且得任意一个解都可以由这个解向量组线性表示、最后,给出了非齐次线性方程组有全非零解得充要条件,并给出了相应例题。
关键字:非零解,基础解系,线性无关,初等变换
引言
非其次线性方程组(Ⅰ)
得矩阵形式为。
取,得到其次线性方程组称为非其次线性方程组得导出组。
我们知道非其次线性方程组得解有以下得一些性质:
(1)若就是非其次线性方程组得一个解,就是其导出组得一个解,则也就是得一个解。
证明:因为就是非其次线性方程组得一个解,所以有,同理有,则由。
所以就是非其次线性方程组得解。
(2)若就是非其次线性方程组得两个解,则就是其导出组得解
证明:由,,所以有,故为其导出组得解。
2。
定理
(非其次线性方程组解得结构定理)若就是非其次线性方程组得一个解,就是其导出组得通解,则就是非其次线性方程组得通解。
证明:由性质(1)可知加上其导出组得一个解仍就是非其次线性方程组得一个解,所以只需证明,非其次线性方程组得任意一个解,一定就是与其导出组某一个解得与,取
由性质(2)可知,就是导出组得一个解,于就是得到,即非其次线性方程组得任意一个解与其导出组得某一个解得与。
由上面这个定理我们可以知道,一个其次线性方程组得解得全体可以用基础解系来表示。
因此,根据定理我们可以用导出组得基础解系来表示出一般方程组得一般解,如果就是方程组(Ⅰ)得一个特解,就是其导出组得一个基础解系,那么(Ⅰ)得任一个解都可以表示成: 3。
由上面2得证明过程,我们可以知道其次线性方程组得全部解可由基础解系线性表示出(其基础解系含有个解向量),即为任意实数。
那么,当非其次线性方程组有解时,则至多有多少个线性无关得解向量?得全部解又如何表示?
定理
若其次线性方程组得基础解系为,当非其次线性方程组有解时,则它至多且一定有个线性无关得解向量,得通解可以表示为为满足关系式,得任意实数。
证明:(ⅰ)若就是非其次线性方程组得解,则为非零解向量,那么向量组,线性无关(否则可由线性表示,与就是得解矛盾)。
那么,易证都就是得解,并且线性无关。
这说明至少有个线性无关得解向量。
下面再证至多有个线性无关得解向量。
反证:若有个线性无关得解向量,那么易证均为得解,并且线性无关。
这样具有线性无关得解向量矛盾,所以,至多且一定有个线性无关得解向量。
(ⅱ)对于得任意一个解,一定可以表示成它得一个特解与其导出组得基础解系得线性组合,即为任意常数
那么
()()()()()1
3221121221121221111+--------++++----=+++++++----=++++r n r n r n r n r n r n r
n r n k k k k k k k k k k k k k k k ηξξξηξηξηξαξηηηξ (为任意实数,且组合系数之与等于1。
这说明,得任意解都可以表示成这样得形式、
另一方面,由于都就是得解,对于,只要满足仍然就是得解,所以,得通解可以表示成,且为满足关系式,得任意实数。
例2
设就是线性方程组得一个解,就是它导出组得一个基础解系,令。
证明:线性方程组得任一一个解,其中。
证明:
由题可设方程组得任一解可以表示成(为常数)
令,则
(1) 引理:设为矩阵,用初等行变换,把化为阶梯形矩阵,并使该梯形矩阵得每一个非零行得
第一个非零元素(从左算起)为1,且该元素所在列得其她元素为零,这样得阶梯形矩阵得为得行简化阶梯形矩阵。
定理:非齐次线性方程组存在全非零解得充要条件就是,它得增广矩阵得秩与系数矩阵得秩相等,且得行简化阶梯型矩阵中每个非零行得非零元素个数大于或等于2.
证明:必要性
方程组有全非零解,则必须满足方程组得条件,因而,。
不妨设其秩为且得简化阶梯矩阵为:
(2)
且其对应得方程组为
若对某个 有
则,这与方程组(2)有全非零全部解矛盾,故对每个(),至少存在一个()使或,即(2)中第()行至少有两个非零元素、
充分性:设N 就是充分大得正数,令,,
将其带入(2)得:(),当(),时,显然成立;当上式右端至少存在一个非零系数,设第一个非零系数为,则
因为
所以,,故存在充分大得正数,使();
取,可使()
这样,就得到方程组得一个全非零解
例1
方程组
有全非零解得充要条件?
解:其增广矩阵得简化阶梯形矩阵为
故由上述定理可知,该方程组有全非零解得充要条件就是为任意实数。
例2已知非齐次线性方程组有三个线性五官得解,
(Ⅰ)证明方程组系数矩阵得秩,
(Ⅱ)求得值及方程组得通解。
解:(Ⅰ)设就是非齐次线性方程组得三个线性无关得解,则就是导出组得线性无关解,所以,从而,显然矩阵中存在不为零得2阶子式,又有,从而秩。
(Ⅱ)对线性方程组得增广矩阵作为初等行变换,有
1
1111111114
35110115313101311
11110
115300424542A a
b a a b a a b b a a --⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=--→--⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥---+⎣⎦⎣⎦-⎡⎤⎢⎥→--⎢⎥⎢⎥-+--⎣⎦
于就是故,又因为就是得解,且,就是得基础解系,所以方程组得通解为(为任意实数)。