4.1 线性方程组有解的条件
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线性方程组有解的条件
R(A)=R(AB)=n是线性方程组有解的充要条件,齐次方程组有唯一零解的充要条件是系数行列式的值为0,不为0就有无穷多解。
线性方程组是各个方程关于未知量均为一次的方程组。
齐次线性方程组求解步骤
1、对系数矩阵A进行初等行变换,将其化为行阶梯形矩阵;
1、若r(A)=r=n(未知量的个数),则原方程组仅有零解,即x=0,求解结束;
若r(A)=r<n(未知量的个数),则原方程组有非零解,进行以下步骤:
3、继续将系数矩阵A化为行最简形矩阵,并写出同解方程组;
4、选取合适的自由未知量,并取相应的基本向量组,代入同解方程组,得到原方程组的基础解系,进而写出通解。
第四章线性方程组一.线性方程组的各种表达形式及相关概念二.基础解系的概念及其求法三.齐次方程组有非零解的判定定理4.1设A是m×n矩阵,齐次方程组Ax=0有非零解的充要条件是r(A)<n,即A的列向量线性相关定理4.3 Ax=0有非零解的充分条件是m<n,即方程个数小于未知数个数四.非齐次线性方程组有解的判定设A是m×n矩阵,线性方程组Ax=b有解的充分必要条件是:系数矩阵A的秩等于增广矩阵的秩,即Or b可由A的列向量线性表出Or 与是等价向量组注意!!Ax=b有唯一解,则Ax=0只有零解Ax=0只有零解是,Ax=b可能无解,也可能只有唯一解五.非齐次线性方程组解的结构六.线性方程组解的性质1.如果是Ax=b的两个解,则是Ax=0的解2.如果是Ax=0的两个解,则其线性组合仍是Ax=0的解3.如果是Ax=b的解,是Ax=0的解,则仍是Ax=b的解题型一线性方程组解的基本概念注意!!!基础解系一定线性无关题型二线性方程组求解题型三含有参数的方程组解的讨论题型四关于线性方程组公共解、同解问题解法:1.将两个方程组联立后的方程组求解,所得解为公共解2.把一个方程组的解带入另一个方程组3.两个方程的基础解系都知道时,令两个解系相等,解方程组题型五有关基础解系的证明要证是Ax=0的基础解系,应证明三点:1. 是Ax=0的解;2. 线性无关;3.解向量个数t=n-r(A)或可表示Ax=0的任一解题型六有关线性方程组的证明题第五章矩阵的特征值与特征向量一.矩阵的特征值与特征向量的概念、性质及求法1. 注意!!!特征向量是非零向量——在证明题中常用2. 特别的,0是A的特征值|A|=0 A不可逆。
Ax=0的基础解系就是λ=0的线性无关的特征向量3.若r(A)=1则|λE-A|=可见,若r(A)=1,则A的n个特征值是4.特征值的和等于矩阵主对角线上元素之和,特征值的乘积等于矩阵A的行列式的值,即5.n阶矩阵A和它的转置矩阵有相同的特征值6.n阶矩阵A可逆的充分必要条件是,他的任意特征值均布等于07.若λ是矩阵A的特征值,则对任何正整数k,是的特征值二.相似矩阵的概念与性质设A、B是n阶矩阵,如存在可逆矩阵P,使,则称矩阵A与B相似,记为1.相似矩阵的性质,如①②③④注意!!这些都只是必要条件2.3.4.5.三.矩阵可相似对角化的充分必要条件及解题步骤1. 矩阵可相似对角化的充分必要条件(1)A有n个线性无关的特征向量(2)对于矩阵A的每一个重特征值,其线性无关的特征向量的个数恰好等于该特征值的重根数,即秩2.A与对角矩阵相似的充分条件(1)A有n个不同的特征值;(2)A是实对称矩阵3.【解题步骤】第一步先求出A的特征值第二步再求所对应的线性无关的特征向量第三步构造可逆矩阵4.实对称矩阵的特性(1)实对称矩阵必可对角化(2)特征值全是实数,特征向量都是实向量(3)不同特征值的特征向量相互正交(4)重特征值必有个线性无关的特征向量,或者说必有5.用正交矩阵化A为相似标准形的解题步骤注意!!(1)当A的特征值互不相同是,仅需把特征向量单位化就可用来构造矩阵P(2)当特征值有重根时,要检查特征向量是否正交,否则必须对的特征向量用Schmidt正交化方法处理,才能构造出正交矩阵P(3)仅实对称矩阵才能用正交变换化为对角形!!题型一求矩阵的特征值和特征向量解题思路:(1)有|λE-A|=0求特征值,再由(λE-A)x=0求得基础解系得特征向量(2)用定义法(3)用相似题型二 n阶矩阵A能否相似对角化的判定解题思路:先求特征值,若特征值不同,则;若特征值有重根,则求秩r(λE-A),检查n-r(λE-A)= ?题型三求相似时的可逆矩阵解题思路:如果,那么求出矩阵A的线性无关的特征向量就可构成可逆矩阵P题型四求矩阵A中的参数题型五用特征值和特征向量反求矩阵A题型六相似对角化的应用——求题型七有关实对称矩阵的问题题型八有关特征值与特征向量的证明第六章二次型一.二次型的概念及其标准形1.二次型的概念2.二次型的标准形注意!!正交变换化二次型为标准形时,标准形中平方项系数必是矩阵A的n个特征值,而配方法没有这个属性3.二次型的规范形二.正定二次型与正定矩阵1.二次型正定的充分必要条件定理6.3 n元二次型正定的正惯性指数p=nA与E合同,即有可逆矩阵C,使A的所有特征值全大于零A的顺序主子式全大于零存在可逆矩阵C,使得注意!!正定的必要条件——三.合同矩阵1.概念:两个n阶实对称矩阵A和B,如存在可逆矩阵C,使得,则称矩阵A和B合同,记作2.两个矩阵合同的充分必要条件:实对称矩阵的充要条件是,二次型与有相同的正、负惯性指数3.两矩阵合同的充分条件——两矩阵合同的必要条件——题型一有关二次型基本概念的问题题型二化二次型为标准形【解题思路】1.用正交变换化二次型为标准形的解题步骤为:第一步,把二次型表示为矩阵形式第二步,求A的特征值及相应的特征向量(当时,最好检验所求是否正交第三步,若特征值有重根,则对重根所求的特征向量要注意,若不正交,则需用Schmidt 正交化第四步,把特征向量单位化为第五步,构造正交矩阵第六步,令x=Cy,得2.用配方法化二次型为标准形注意!!如二次型中不含平方项,只有混合项,不妨设,则可令经此坐标变换,二次型中出现后,再配方题型三判别或证明二次型的正定性【常用思路】(1)用定义(2)正惯性指数p=n(3)顺序主子式全大于0(4)特征值全大于0注意!!!正定的必要条件可帮助排除非正定的二次型题型四合同矩阵。
线性方程组解的判定
线性方程组解的判定是一个重要的数学问题,它涉及到对一组未知量的求解。
解的判定问题的主要内容如下:
1. 系数矩阵存在不等式:在求解线性方程组时,首先要判断系数矩阵是否存在不等式,即是否存在元素值为负的情况:若存在,则解不存在;如果全部元素值都不为负,则判定解存在。
2. 是否存在无穷解:通常情况下,一个线性方程组只有唯一解,即只有一组解。
但也有可能存在无穷多解,即系数矩阵存在元素值全为0,此时解可以是任意一组数,因此可以判定存在无穷解。
3. 闭解的确定:当系数矩阵存在不等式或存在元素值全为0时,可以判定存在无穷解;当系数矩阵存在唯一解时,需要通过计算、符号识别和几何意义的结合,来确定具体的闭解。
4. 压缩可行性:压缩可行性判定法是指将求解所求出来的解,压缩在基本解所构成的空间上,以便表达出更复杂的结果。
5. 方程式系数:也可以通过方程式系数的分析,来判定方程组的解的存在与否,这是一种常用的判定方法。
从上述内容可以看到,线性方程组解的判定是一个复杂的数学问题,要想判断线性方程组的解的存在性,需要结合不等式判定、无穷解判定、压缩可行性判定以及方程式系数等步骤,一步步进行判断,才能正确地确定某个线性方程组的解的存在性。
线性⽅程组解的判别与解的结构⼀.线性⽅程组求解定理1.线性⽅程组有解判别定理线性⽅程组a11 x1 + a12 x2 + … + a1n x n = b1 ,a21 x1 + a22 x2 + … + a2n x n = b2 , ......................................................as1 x1 + as2 x2 + … + asn x n = bs有解的充分必要条件是 : 它的系数矩阵与增⼴矩阵有相同的秩 .2. 齐次线性⽅程组a11 x1 + a12 x2 + … + a1n x n = 0,a21 x1 + a22 x2 + … + a2n x n = 0, ......................................................as1 x1 + as2 x2 + … + asn x n = 0有⾮零解的充分必要条件是: 它的系数矩阵的秩r ⼩于未知量个数n .齐次线性⽅程组求解⼀般步骤: 1.把系数矩阵通过初等变换,变换成阶梯形矩阵. 2.判断阶梯形矩阵中⾮零⾏的个数秩(r),以及计算⾃由元个数m=n-r. 3.确定⾃由元位置,然后以次为它们赋值1,0... 4.求解出⽅程组的基础解系. 5.⽤基础解系表⽰出⽅程全解.⾮齐次线性⽅程组求解,与齐次线性⽅程组求解过程基本⼀致,只需要再求出⼀个特解。
⼆.如何⽤C语⾔计算线性⽅程组的解 那么如何⽤算法求出线性⽅程组的解呢? 就是根据上⾯⽅程组求解⼀般步骤来的, 1.矩阵的初等变换(在上次⾏列式计算的基础上,这个很好实现). 2.求出矩阵的秩/⾃由元个数,然后确定⾃由元的位置(我认为这是⼀个难点) 3.初始化⾃由元(1,0,..),计算变量,最终求出基础解系 4.⾮齐次线性⽅程 4.1.先求出齐次线性⽅程组的基础解系 4.2.再利⽤上⾯步骤求⼀个特解即可1.矩阵的初等变换//初等⾏变换void primaryRowChange(int s, int n, double **array){int i,j,k,ii,kk,flag;double temp;for(i=0,j=0;i<s-1;i++,j++)//s⾏,最外围只需要变换s-1{ii=i;//如果⾏的⾸元为0,向下查找⼀个不为0的,然后换⾏if(*(*(array+i)+j) == 0){{if(*(*(array+k)+j)!=0)//第k⾏与第i⾏交换{for(kk=j;kk<n;kk++){temp=*(*(array+k)+kk);*(*(array+k)+kk) = *(*(array+i)+kk);*(*(array+i)+kk) = temp;}flag =1;break;}}//判断是交换成功,如果没有成功,则i--if(!flag){i--;continue;}i--;j--;continue;}for(;ii<s-1;ii++){if(*(*(array+ii+1)+j)==0)continue;temp =-*(*(array+ii+1)+j) / *(*(array+i)+j);for(k=j;k<n;k++)*(*(array+ii+1)+k) += *(*(array+i)+k) * temp;}}}2.计算矩阵的秩//计算矩阵的秩int getRank(int s, int n, double **array){int flag;int i,j,r=s;//判断⾮零⾏个数for(i=0;i<s;i++){flag=0;for(j=0;j<n;j++){if(*(*(array+i)+j)!=0 && (*(*(array+i)+j)>0.01 || *(*(array+i)+j) <-0.01))//排除很⼩数, {flag=1;break;}}if(!flag)//当前⾏全为零,则r为i;{r=i;break;}}return r;}3.确定⾃由元位置 ⾃由元确定需要考虑两种情况: 1).系数梯形矩阵最后⼀⾏只有⼀个⾮零元素. 2) 系数梯形矩阵中某⾏的个数等于⾃由元的个数.//获取⾃由元信息int* getFreeElement(int r, int n, double **array, int **matrixPrimary, double **matrixCalc) {int i,j,k,o,p,q;int m=n-1-r;//n-1:int *freeElement =(int*)malloc(m*sizeof(int));j=-1;//判断是否有为0的变量q=0;//如果当前⾏⾮零个数与⾃由元个数相等,则标记为1,⾃由元选择起始位置左移⼀位if(*(*(matrixPrimary+i)+1)==1)//说明第i⾏只有⼀个变量,如果是齐次⽅程它的解⼀定为0 {j=*(*(matrixPrimary+i)+0);for(k=0;k<r;k++)*(*(matrixCalc+k)+j)=*(*(array+k)+n-1) / *(*(array+k)+j);}else if(n-1-matrixPrimary[i][0]==m){q=1;}else if(n-1-matrixPrimary[i][0]>m){o=matrixPrimary[i][0];//当前⾏的⾸元位置p=0;//次数for(k=n-2-q;k>=o;k--)//从后向前查找⾃由元位置{if(k==j)continue;freeElement[p++]=k;if(p==m)//说明已经找到 m个⾃由元return freeElement;}}}return freeElement;}求解⽰例图:1> p148-例42> 2.7(1)-13> 2.7(2)-1.14> 2.7(2)-1.25> 2.7(2)-1.36> 2.7(3)-1.17> 2.7(3)-1.28> 2.7(3)-1.39> 2.7(3)-1.410> p155-例6以下是C语⾔求解的全部源代码#include <stdio.h>#include <stdlib.h>double undefined=-999;//标志位void main(){int i,j,s,n;int res;double **array,*temp,**result;//tempdouble t1[6]={1,1,1,1,1,0};double t2[6]={3,2,1,0,-3,0};double t3[6]={0,1,2,3,6,0};double t4[6]={5,4,3,2,6,0};int homogeneous=1;//标识⽅程是否是齐次⽅程void primaryRowChange(int s, int n, double **array);void printfDouble1Dimension(int n, double *array);void printfDouble2Dimension(int s, int n, double **array);int homogeneousResolve(int s, int n, int homogeneous, double **array, double **result); int nonHomegeneousResolve(int s, int n, double **array, double **result,double *special); //void printfInt2Dimension(int s, int n, int ** array);//int* getPrimary(int n,double *temp);//输⼊说明printf("输⼊说明:⾏数代表S个线性⽅程,N代表未知数及常数项.\n");printf("例如⽅程如下:\n");printf("1x-2y+3z=4\n");printf("-2x-4y+5z=10\n");printf("如下输⼊2⾏,4列:\n");printf("1 -2 3 4\n");printf("-2 -4 5 10\n\n");//开始printf("输⼊⾏数:");scanf("%d",&s);printf("输⼊列数:");scanf("%d",&n);//s=4;//n=6;//动态分配内存空间array =(double**)malloc(s*sizeof(double*));result =(double**)malloc(s*sizeof(double*));special =(double*)malloc(n*sizeof(double));for(i=0;i<s;i++){temp=(double*)malloc(n*sizeof(double));printf("请输⼊第%d⾏数组:",i+1);for(j=0;j<n;j++)scanf("%lf",temp+j);/*switch(i){case 0:temp=t1;//{1,1,1,1,1,0};break;case 1:temp=t2;//{3,2,1,0,-3,0};break;case 2:temp=t3;//{0,1,2,3,6,0};break;case 3:temp=t4;//{5,4,3,2,6,0};break;}*/array[i]=temp;}//打印数组printf("初等⾏列变换之前:\n");printfDouble2Dimension(s,n,array);//判断⽅程是否是齐次⽅程for(i=0;i<s;i++){if(*(*(array+i)+n-1)!=0)//如果最后⼀列,有不为0的说明⽅程为⾮齐次⽅程{homogeneous=0;break;}}primaryRowChange(s,n,array);printf("初等⾏列变换之后:\n");printfDouble2Dimension(s,n,array);if(homogeneous)//齐次{switch (res){case -1:printf("⽅程⽆解.\n");break;case0:printf("⽅程只有零解.\n");break;default:printf("⽅程的基础解系如下:\n");printfDouble2Dimension(res,n-1,result);break;}}else//⾮齐次{res=nonHomegeneousResolve(s,n,array,result,special);if(res==-1)printf("⽅程⽆解.\n");else{printf("⽅程的基础解系如下:\n");printfDouble2Dimension(res,n-1,result);printf("⽅程的特解如下:\n");printfDouble1Dimension(n-1,special);}}system("pause");}//初等⾏变换void primaryRowChange(int s, int n, double **array){int i,j,k,ii,kk,flag;double temp;for(i=0,j=0;i<s-1;i++,j++)//s⾏,最外围只需要变换s-1{ii=i;//如果⾏的⾸元为0,向下查找⼀个不为0的,然后换⾏if(*(*(array+i)+j) == 0){flag=0;for(k=i+1;k<s;k++){if(*(*(array+k)+j)!=0)//第k⾏与第i⾏交换{for(kk=j;kk<n;kk++){temp=*(*(array+k)+kk);*(*(array+k)+kk) = *(*(array+i)+kk);*(*(array+i)+kk) = temp;}flag =1;break;}}//判断是交换成功,如果没有成功,则i--if(!flag){i--;continue;}i--;j--;continue;}for(;ii<s-1;ii++){if(*(*(array+ii+1)+j)==0)continue;temp =-*(*(array+ii+1)+j) / *(*(array+i)+j);for(k=j;k<n;k++)*(*(array+ii+1)+k) += *(*(array+i)+k) * temp;}}}//⾮齐次⽅程解的情况int nonHomegeneousResolve(int s, int n, double **array, double **result, double *special) {int i,j,k,l;int r1,r2;//系数矩阵/增⼴矩阵的秩int getRank(int s, int n, double **array);int homogeneousResolve(int s, int n, int homogeneous, double **array, double **result);r1=getRank(s,n-1,array);r2=getRank(s,n,array);if(r1!=r2)return -1;//⽆解//特解temp =(double**)malloc(r1*sizeof(double*));homogeneousResolve(r1,n,0,array,temp);for(i=0;i<n;i++)*(special+i)=*(*(temp)+i);return homogeneousResolve(r1,n,1,array,result);}//齐次⽅程解的情况int homogeneousResolve(int s, int n, int homogeneous, double **array, double **result){int i,j,k,l,o,p,flag;int r;//秩rankint m;//⾃由元个数int f;//最后⼀个⾮零⾏⾸元的位置double sum1=0,sum2=0;double *temp = (double*)malloc(n*sizeof(double));//临时⾏指针int **matrixPrimary;//存储矩阵⾸元位置及⾮零元个数double **matrixCalc;//计算基础解系int *freeElement;//⾃由元位置double **matrixTemp;//声明函数void printfDouble2Dimension(int s, int n, double **array);void printfInt2Dimension(int s, int n, int **array);int** getPrimary(int s, int n, double **array);int getRank(int s, int n, double **array);double** initMatrixCalc(int s, int n);int* getFreeElement(int r, int n,double **array, int **matrixPrimary, double **matrixCalc);void printfInt1Dimension(int n, int *array);void getPrimarySolution(int r, int n, int homogeneous, double **array, int **matrixPrimary, double **matrixCalc ,int *freeElement, double **result); //秩rankr = getRank(s,n,array);//判断解的情况m=n-1-r;if(m<0)return -1;//⽆解else if(m==0)return0;//只有零解else{//初始化计算矩阵matrixCalc = initMatrixCalc(r,n);//获取矩阵⾸元信息matrixPrimary = getPrimary(r,n,array);/*printf("打印计算矩阵:\n");printfDouble2Dimension(r,n,matrixCalc);printf("打印矩阵⾸元信息:\n");printfInt2Dimension(r,2,matrixPrimary);*/freeElement = getFreeElement(r, n, array, matrixPrimary,matrixCalc);//打印⾃由元位置//printf("打印⾃由元位置:\n");//printfInt1Dimension(m, freeElement);//计算基础解系getPrimarySolution(r, n, homogeneous, array, matrixPrimary, matrixCalc, freeElement ,result);//printfDouble2Dimension(m,n,result);return m;}}//init Matrix calcdouble** initMatrixCalc(int s, int n){int i,j;double **array=(double**)malloc(s*sizeof(double*));for(i=0;i<s;i++){array[i] =(double*)malloc(n*sizeof(double));*(*(array+i)+n-1)=1;{*(*(array+i)+j)=undefined;}}return array;}//计算矩阵的秩int getRank(int s, int n, double **array){int flag;int i,j,r=s;//判断⾮零⾏个数for(i=0;i<s;i++){flag=0;for(j=0;j<n;j++){if(*(*(array+i)+j)!=0 && (*(*(array+i)+j)>0.01 || *(*(array+i)+j) <-0.01))//排除很⼩数, {flag=1;break;}}if(!flag)//当前⾏全为零,则r为i;{r=i;break;}}return r;}//查找某⾏⾮零个数及⾸元位置int** getPrimary(int s, int n, double **array){int i,j;int num=0,index=0;int **result=(int**)malloc(s*sizeof(int*));int *temp;for(i=0;i<s;i++){temp =(int*)malloc(2*sizeof(int));num=0;index=0;for(j=0;j<n;j++){if(*(*(array+i)+j)!=0){if(num==0)index=j;num+=1;}}temp[0]=index;temp[1]=num;result[i]=temp;}return result;}//获取⾃由元信息int* getFreeElement(int r, int n, double **array, int **matrixPrimary, double **matrixCalc){int i,j,k,o,p,q;int m=n-1-r;//n-1:int *freeElement =(int*)malloc(m*sizeof(int));j=-1;//判断是否有为0的变量q=0;//如果当前⾏⾮零个数与⾃由元个数相等,则标记为1,⾃由元选择起始位置左移⼀位for(i=r-1;i>=0;i--)//查找⾃由元,及位置为0的{if(*(*(matrixPrimary+i)+1)==1)//说明第i⾏只有⼀个变量,如果是齐次⽅程它的解⼀定为0 {j=*(*(matrixPrimary+i)+0);for(k=0;k<r;k++)*(*(matrixCalc+k)+j)=*(*(array+k)+n-1) / *(*(array+k)+j);}else if(n-1-matrixPrimary[i][0]==m){q=1;}else if(n-1-matrixPrimary[i][0]>m)o=matrixPrimary[i][0];//当前⾏的⾸元位置p=0;//次数for(k=n-2-q;k>=o;k--)//从后向前查找⾃由元位置{if(k==j)continue;freeElement[p++]=k;if(p==m)//说明已经找到 m个⾃由元return freeElement;}}}return freeElement;}//计算基础解系void getPrimarySolution(int r, int n, int homogeneous, double **array, int **matrixPrimary, double **matrixCalc ,int *freeElement, double **result) {int i,j,k,l,p;int m=n-1-r;//⾃由元double sum1,sum2;double *temp,**matrixTemp;//计算基础解系for(i=0;i<m;i++){matrixTemp=(double**)malloc(r*sizeof(double*));//复制数组for(j=0;j<r;j++){temp =(double*)malloc(n*sizeof(double));for(k=0;k<n;k++)*(temp+k)=*(*(matrixCalc+j)+k);matrixTemp[j]=temp;}//设置⾃由元为0或1for(j=0;j<r;j++){*(*(matrixTemp+j)+freeElement[i])=1;//⾃由元为1for(k=0;k<m;k++){if(k!=i)*(*(matrixTemp+j)+freeElement[k])=0;//⾃由元为0}}//printfDouble2Dimension(r,n,matrixTemp);//计算for(j=r-1;j>=0;j--){p=*(*(matrixPrimary+j));//当前⾏起始位置for(k=p;k<n;k++){if(*(*(matrixTemp+j)+k)==undefined)//如果等于标志位,它可能是未知变量{sum1=sum2=0;for(l=p;l<n;l++){if(l==n-1){sum1=*(*(array+j)+l) * *(*(matrixTemp+j)+l);}else if(l!=k){sum2+=*(*(array+j)+l) * *(*(matrixTemp+j)+l);}}for(l=0;l<r;l++)*(*(matrixTemp+l)+k)=((homogeneous?0:sum1)-sum2)/ *(*(array+j)+k);//如果齐次sum1=0;//break;}}}result[i]=matrixTemp[0];//printfDouble2Dimension(r,n,matrixTemp);}}void printfDouble2Dimension(int s, int n, double **array) {//printf("%d,%d",s,n);int i,j;for(i=0;i<s;i++){for(j=0;j<n;j++){printf("%6.2lf",*(*(array+i)+j));}printf("\n");}}void printfDouble1Dimension(int n, double *array){int i;for(i=0;i<n;i++){printf("%6.2lf",*(array+i));}printf("\n");}//打印⼆维数组void printfInt2Dimension(int s, int n, int **array){int i,j;for(i=0;i<s;i++){for(j=0;j<n;j++){printf("%4d",*(*(array+i)+j));}printf("\n");}}//打印⼀维数组void printfInt1Dimension(int n, int *array){int i;for(i=0;i<n;i++){printf("%4d",*(array+i));}printf("\n");}View Code。