LA@2@1@线性方程组和简单矩阵方程有解判定定理
文章目录
- 矩阵方程有解判定定理
- 线性方程组有解判定
- 特化:齐次线性方程组有解判定
- 推广:矩阵方程 A X = B AX=B AX=B有解判定
- 证明
- 推论
矩阵方程有解判定定理
线性方程组有解判定
-
线性方程组 A x = b A\bold{x}=\bold{b} Ax=b有解的充分必要条件是它的系数矩阵A和增广矩阵 ( A , b ) (A,\bold{b}) (A,b)具有相同的秩 R ( A ) = R ( A , b ) R(A)=R(A,\bold{b}) R(A)=R(A,b),记 r = R ( A ) = R ( A , b ) r=R(A)=R(A,\bold{b}) r=R(A)=R(A,b):
- 若 r = n r=n r=n有方程组有唯一解
- 若 r < n r<{n} r<n方程组有多解
-
对于非齐次线性方程,需要计算 R ( A ) , R ( A , b ) R(A),R(A,\bold{b}) R(A),R(A,b)
-
对于齐次线性方程只需要计算 R ( A ) R(A) R(A)
特化:齐次线性方程组有解判定
-
这是线性方程组有解的特例,可以将定理进一步简化
-
齐次线性方程组 A x = 0 A\bold{x}=\bold{0} Ax=0齐次方程组的情况可以理解为 b \bold{b} b中元素全为0
-
容易知道 A x = 0 A\bold{x}=\bold{0} Ax=0总有 R ( A ) = R ( A ‾ ) = r R(A)=R(\overline{A})=r R(A)=R(A)=r,因此齐次线性方程组总是有解;
- 我们只需要计算系数矩阵 A A A的秩 R ( A ) R(A) R(A)即可得到 r r r
- 若 r = n r=n r=n则方程组有唯一解,并且是零解
- 若 r < n r<n r<n方程组有非零解
-
齐次线性方程组有解判定定理:齐次线性方程组 A x = 0 A\bold{x}=\bold{0} Ax=0有解的充要条件是 R ( A ) ⩽ n R(A)\leqslant{n} R(A)⩽n;
- 有零解(唯一解)的充要条件是 R ( A ) = n R(A)=n R(A)=n
- 有非零解(多解)的充要条件是 R ( A ) < n R(A)<n R(A)<n;
推广:矩阵方程 A X = B AX=B AX=B有解判定
- 这里 B B B是常数项矩阵(不再是系数矩阵的增广矩阵)
- 定理:矩阵方程 A X = B AX=B AX=B有解的充要条件是 R ( A ) = R ( A , B ) R(A)=R(A,B) R(A)=R(A,B)
-
注意这里 X , B X,B X,B不一定是向量,可能是多行多列的矩阵
-
参考同济线代v6@p76@定理6
-
证明
-
设 A , X , B A,X,B A,X,B分别为 m × n m\times{n} m×n, n × l n\times{l} n×l, m × l m\times{l} m×l的矩阵
-
对X和B按列分块:
- X X X= ( x 1 , x 2 , ⋯ x l ) (\bold{x}_1,\bold{x}_2,\cdots \bold{x}_l) (x1,x2,⋯xl),
- B B B= ( b 1 , b 2 , ⋯ b l ) (\bold{b}_1,\bold{b}_2,\cdots \bold{b}_l) (b1,b2,⋯bl)
-
矩阵方程 A X = B AX=B AX=B等价于 l l l个向量方程(线性方程组)
-
A X = A ( x 1 , x 2 , ⋯ x l ) AX=A(\bold{x}_1,\bold{x}_2,\cdots \bold{x}_l) AX=A(x1,x2,⋯xl)= ( A x 1 , A x 2 , ⋯ A x l ) (A\bold{x}_1,A\bold{x}_2,\cdots A\bold{x}_l) (Ax1,Ax2,⋯Axl)
-
所有 A X = B AX=B AX=B等价于 ( A x 1 , A x 2 , ⋯ A x l ) (A\bold{x}_1,A\bold{x}_2,\cdots A\bold{x}_l) (Ax1,Ax2,⋯Axl)= ( b 1 , b 2 , ⋯ b l ) (\bold{b}_1,\bold{b}_2,\cdots \bold{b}_l) (b1,b2,⋯bl)
- 又等价于 A x i = b i ( i = 1 , 2 , ⋯ , l ) A\bold{x}_i=\bold{b}_i(i=1,2,\cdots,l) Axi=bi(i=1,2,⋯,l)共 l l l个线性方程组
- 这些线性方程的共同点是有相同的系数矩阵 A A A,这意味着这 l l l个线性方程组以及原矩阵方程的系数矩阵的秩都是相等的,这个结论很重要
- 而位置数矩阵和常数项矩阵又是相对独立的
-
设 R ( A ) = r R(A)=r R(A)=r,且 A A A的行阶梯形矩阵为 A ~ \widetilde{A} A ,则 A ~ \widetilde{A} A 有 r r r个非零行,且 A ~ \widetilde{A} A 的后 m − r m-r m−r行为全零行
-
( A , B ) (A,B) (A,B)= ( A , b 1 , b 2 , ⋯ b l ) (A,\bold{b}_1,\bold{b}_2,\cdots \bold{b}_l) (A,b1,b2,⋯bl) ∼ r \overset{r}{\sim} ∼r ( A ~ , b 1 ~ , ⋯ , b l ~ ) {(\widetilde{A},\widetilde{\bold{b}_1},\cdots,\widetilde{\bold{b}_l})} (A ,b1 ,⋯,bl )
- 其中 A ~ \widetilde{A} A 是 A A A的行阶梯形矩阵
- 而向量 b 1 ~ , ⋯ , b l ~ \widetilde{\bold{b}_1},\cdots,\widetilde{\bold{b}_l} b1 ,⋯,bl 是 b 1 , b 2 , ⋯ b l \bold{b}_1,\bold{b}_2,\cdots \bold{b}_l b1,b2,⋯bl与 A ∼ r A ~ A\overset{r}{\sim}\widetilde{A} A∼rA 执行相同的行变换后的结果,即 b i ~ \widetilde{\bold{b}_i} bi 并不表示某个行阶梯形矩阵
-
将等价的第 i i i个线性方程组的增广矩阵初等行变换为行阶梯形矩阵: ( A , b i ) (A,\bold{b}_i) (A,bi) ∼ r \overset{r}{\sim} ∼r ( A ~ , b i ~ ) {(\widetilde{A},\widetilde{\bold{b}_i})} (A ,bi ), ( i = 1 , 2 , ⋯ , l ) (i=1,2,\cdots,l) (i=1,2,⋯,l)
-
A X = B AX=B AX=B有解 ⇔ \Leftrightarrow ⇔ A x i = b i {A\bold{x}_i=\bold{b}_i} Axi=bi ( i = 1 , 2 , ⋯ , l ) (i=1,2,\cdots,l) (i=1,2,⋯,l)有解
- ⇔ \Leftrightarrow ⇔ R ( A , b i ) {R(A,\bold{b}_i)} R(A,bi)= R ( A ) = r R(A)=r R(A)=r, ( i = 1 , 2 , ⋯ , l ) (i=1,2,\cdots,l) (i=1,2,⋯,l)
- ⇔ \Leftrightarrow ⇔ b i ~ {\widetilde{\bold{b}_i}} bi 的后 m − r m-r m−r个分量(元)全为0 ( i = 1 , 2 , ⋯ , l ) (i=1,2,\cdots,l) (i=1,2,⋯,l)
- 因为,若后 m − r m-r m−r个元中存在非零元,会导致 R ( A , b i ) > R ( A ) R(A,\bold{b}_i)>R(A) R(A,bi)>R(A),导致 A x i = b i {A\bold{x}_i=\bold{b}_i} Axi=bi无解
- 而其前 r r r个元的取值情况不会影响 R ( A , b i ) {R(A,\bold{b}_i)} R(A,bi)= R ( A ) R(A) R(A)的成立,我们不关心
- ⇔ \Leftrightarrow ⇔ 矩阵 ( b 1 ~ , ⋯ , b l ~ ) (\widetilde{\bold{b}_1},\cdots,\widetilde{\bold{b}_l}) (b1 ,⋯,bl )的后 m − r m-r m−r行全为0;
- ⇔ \Leftrightarrow ⇔ 行阶梯形矩阵 D ~ \widetilde{D} D = ( A ~ , b 1 ~ , ⋯ , b l ~ ) (\widetilde{A},\widetilde{\bold{b}_1},\cdots,\widetilde{\bold{b}_l}) (A ,b1 ,⋯,bl )的后 m − r m-r m−r行全为0
- ⇔ \Leftrightarrow ⇔ R ( D ~ ) ⩽ m − ( m − r ) = r R(\widetilde{D})\leqslant{m-(m-r)=r} R(D )⩽m−(m−r)=r,又因为 D ~ \widetilde{D} D 包含了 A ~ \widetilde{A} A ,所以 R ( A ~ ) = r ⩽ R ( D ~ ) R(\widetilde{A})=r\leqslant{R(\widetilde{D})} R(A )=r⩽R(D )
- ⇔ \Leftrightarrow ⇔ R ( D ~ ) = r R(\widetilde{D})=r R(D )=r
- ⇔ R ( A , B ) = R ( A ) \Leftrightarrow{R(A,B)=R(A)} ⇔R(A,B)=R(A)
-
因此,如果 A X = B AX=B AX=B有解,则 R ( A , B ) = R ( A ) R(A,B)=R(A) R(A,B)=R(A)
推论
- 若 A X = B AX=B AX=B有解,则 R ( B ) ⩽ R ( A , B ) = R ( A ) R(B)\leqslant{R(A,B)}=R(A) R(B)⩽R(A,B)=R(A),所以 R ( B ) ⩽ R ( A ) R(B)\leqslant{R(A)} R(B)⩽R(A),即常数项矩阵的秩小于系数矩阵的秩
- 对 A X = B AX=B AX=B两边同时取转置运算,有 X T A T = B T X^TA^T=B^T XTAT=BT,同理有 R ( B T ) ⩽ R ( X T ) R(B^T)\leqslant R(X^T) R(BT)⩽R(XT),即 R ( B ) ⩽ R ( X ) R(B)\leqslant{R(X)} R(B)⩽R(X)
- 综上, R ( B ) ⩽ min ( R ( A ) , R ( X ) ) R(B)\leqslant{\min(R(A),R(X))} R(B)⩽min(R(A),R(X))
相关文章:
LA@2@1@线性方程组和简单矩阵方程有解判定定理
文章目录 矩阵方程有解判定定理线性方程组有解判定特化:齐次线性方程组有解判定推广:矩阵方程 A X B AXB AXB有解判定证明推论 矩阵方程有解判定定理 线性方程组有解判定 线性方程组 A x b A\bold{x}\bold{b} Axb有解的充分必要条件是它的系数矩阵A和增广矩阵 ( A , b ) (A,…...
如何使用ChatGPT创作一个小说式的虚构的世界
世界构建也许是小说写作中最重要的一环,但也可能非常耗时。让ChatGPT加快这一过程吧。 写小说最棒的一点就是有机会从零开始创造一个新世界。你可以创造超凡脱俗的景观,赋予人物魔法。神话故事可以存在于你小说中的现实世界,而传统可以帮助你…...
用于量子通信和互联网的光量子芯片
近年来,新兴的光量子芯片在量子通信和量子互联网领域取得了重大进展。光量子芯片芯片具有可扩展、稳定和低成本等特点,为微型化应用开辟了新的可能性。 7月14日,一篇发表在《light: science & applications》的文章概述了用于量子通信的光…...
11. Vuepress2.x 关闭夜间模式
修改 docs/.vuepress/config.ts 配置文件 设置 themeConfig.darkMode属性详见 官网 module.exports {host: localhost, // ipport: 8099, //端口号title: 我的技术站, // 设置网站标题description: 描述:我的技术站,base: /, //默认路径head: [// 设置 favor.ico&a…...
netty实现websocket通信
调用注意: 1、端口一定要是可以访问的。 2、依赖必须注意和其他版本冲突,比如redis的springboot starter包,会与5.0版本冲突。 <netty.version>4.1.74.Final</netty.version> <dependency><groupId>io…...
两个list如何根据一个list中的属性去过滤掉另一个list中不包含这部分的属性,用流实现
你可以使用Java 8的流来实现这个功能。假设你有两个包含对象的List,每个对象有一个属性,你想根据一个List中的属性值来过滤掉另一个List中不包含这个属性值的对象。下面是一种使用流的方式来实现这个功能 import java.util.ArrayList; import java.util…...
Blender 混合现实3D模型制作指南【XR】
本教程分步展示如何: 减少 3D 模型的多边形数量,使其满足 Microsoft Dynamics 365 Guides 和使用 Microsoft Power Apps 创建的应用程序中包含的混合现实组件的特定性能目标的性能需求。将 3D 模型的多种材质(颜色)组合成可应用于…...
kubeasz在线安装K8S集群单master集群(kubeasz安装之二)
一、介绍 Kubeasz 是一个基于 Ansible 自动化工具,用于快速部署和管理 Kubernetes 集群的工具。它支持快速部署高可用的 Kubernetes 集群,支持容器化部署,可以方便地扩展集群规模,支持多租户,提供了强大的监控和日志分…...
『C语言』数据在内存中的存储规则
前言 小羊近期已经将C语言初阶学习内容与铁汁们分享完成,接下来小羊会继续追更C语言进阶相关知识,小伙伴们坐好板凳,拿起笔开始上课啦~ 一、数据类型的介绍 我们目前已经学了基本的内置类型: char //字符数据类型 short …...
基于ssm+vue的新能源汽车在线租赁管理系统源码和论文PPT
基于ssmvue的新能源汽车在线租赁管理系统源码和论文PPT010 开发环境: 开发工具:idea 数据库mysql5.7(mysql5.7最佳) 数据库链接工具:navcat,小海豚等 开发技术:java ssm tomcat8.5 摘 要 随着科学技术的飞速发展࿰…...
深入解析IDS/IPS与SSL/TLS和网络安全
目录 防火墙 IDS IPS DMZ VPN VPS SSL/TLS 动态IP 静态IP 防火墙 防火墙是一种网络安全设备,用于监控和控制网络流量,保护网络免受未经授权的访问、恶意攻击和威胁。防火墙可以基于规则进行数据包过滤,允许或阻止特定类型的流量通过…...
在Visual Studio上,使用OpenCV实现人脸识别
1. 环境与说明 本文介绍了如何在Visual Studio上,使用OpenCV来实现人脸识别的功能 环境说明 : 操作系统 : windows 10 64位Visual Studio版本 : Visual Studio Community 2022 (社区版)OpenCV版本 : OpenCV-4.8.0 (2023年7月最新版) 实现效果如图所示࿰…...
搭建openGauss 5.0 一主一从复制集群
openGauss是一款支持SQL2003标准语法,支持主备部署的高可用关系型国产数据库。 多种存储模式支持复合业务场景,新引入提供原地更新存储引擎。NUMA化数据结构支持高性能。Paxos一致性日志复制协议,主备模式,CRC校验支持高可用。支…...
Docker碎碎念
docker和虚拟机的区别 虚拟机(VM)是通过在物理硬件上运行一个完整的操作系统来实现的。 每个虚拟机都有自己的内核、设备驱动程序和用户空间,它们是相互独立且完全隔离的。 虚拟机可以在不同的物理服务器之间迁移,因为它们是以整…...
【C++】extern
目录 1. 变量声明和定义的关系 2. 默认状态下,const对象仅在文件内有效 3. 链接指示:extern "C" 3.1 声明一个非C的函数 3.2 链接指示与头文件 3.3 指向extern "C"函数的指针 3.4 链接指示对整个声明都有效 3.5 导出C函数到…...
2023全网Mysql 合集(25w字)附课程 从安装到高级,实战
mysql学习 1.安装mysql 安装教程 2.mysql的详细学习教程 mysql的详细教程 3.mysql 的高级优化 MySQL高级篇(SQL优化、索引优化、锁机制、主从复制) 4.MySQL 面试 MySQL数据库面试题总结 二.mysql实战 一、创建数据表并插入数据 1、学生表 Stud…...
张俊林:由ChatGPT反思大语言模型(LLM)的技术精要
转自:https://mp.weixin.qq.com/s/eMrv15yOO0oYQ-o-wiuSyw 导读:ChatGPT出现后惊喜或惊醒了很多人。惊喜是因为没想到大型语言模型(LLM,Large Language Model)效果能好成这样;惊醒是顿悟到我们对LLM的认知及发展理念&a…...
单机编排docker compose
Docker之旅(8)-单机编排docker compose 当在宿主机启动较多的容器时候,如果都是手动操作会觉得比较麻烦而且容易出错, 并且每个容器之间也会有先后启动的顺序依赖等。这个时候推荐使用 docker 单机 编排工具 docker-compose,docker-compose …...
C++ 面向对象三大特性——多态
✅<1>主页:我的代码爱吃辣 📃<2>知识讲解:C 继承 ☂️<3>开发环境:Visual Studio 2022 💬<4>前言:面向对象三大特性的,封装,继承,多态ÿ…...
相同数字的积木游戏
题目描述 题目描述 小华和小薇一起通过玩积木游戏学习数学。 他们有很多积木,每个积木块上都有一个数字,积木块上的数字可能相同。 小华随机拿一些积木挨着排成一排,请小薇找到这排积木中数字相同目所处位置最远的2块积木块,计算…...
OneQuery:统一异构数据源查询的抽象层设计与实战
1. 项目概述:一个查询,无限可能最近在折腾一个数据聚合项目,需要从多个异构数据源里捞数据,然后统一处理。这活儿听起来简单,但真干起来,每个数据源都有自己的查询语法、连接方式和返回格式,光是…...
ASPICE汽车软件开发标准:V模型、能力等级与核心过程实战解析
1. 项目概述:为什么我们需要ASPICE这张“汽车软件地图”如果你在汽车行业,尤其是涉及软件、电子电气或系统开发的岗位待过一阵子,大概率会频繁听到一个词:ASPICE。它可能出现在项目启动会上,出现在供应商审核清单里&am…...
AI 测试用例审核 Skill:把用例评审从“凭经验”变成“可评分”
导读测试用例写完以后,最怕的不是数量不够,而是评审会上被连续追问:“这个前置条件是什么?” “这里为什么直接跳到下一步?” “预期结果怎么算出来的?” “边界值有没有覆盖?” “PRD 里这个互…...
【BK3633】从规格书到实战:解锁蓝牙5.2双模芯片的十大核心应用场景
1. BK3633芯片核心特性解析 第一次拿到BK3633规格书时,我被它的参数惊艳到了——这简直是为物联网设备量身定制的瑞士军刀。作为博通集成推出的蓝牙5.2双模芯片,它完美兼顾了高性能与低功耗这对"冤家"。实测下来,全速运行电流仅5mA…...
电商运营数字密码解析:0.01、50、0、8.8背后的用户增长与转化逻辑
1. 项目概述:一次电商运营的“数字密码”破译最近在复盘一些头部品牌的电商运营案例时,CYPRESS天猫旗舰店的一组数字引起了我的注意:0.01、50、0、8.8。乍一看,这像是几个毫无关联的随机数,但当你把它们放在电商运营的…...
别再让电机乱转了!手把手教你用STM32的TIM3和L298N实现精准PWM调速(附完整工程源码)
STM32与L298N电机控制实战:从原理到精准调速的完整指南 在智能小车、机械臂或自动化设备开发中,直流电机控制是最基础却最容易出问题的环节。很多初学者在第一次连接STM32和L298N驱动模块时,都会遇到电机不转、乱转或速度不稳的情况。本文将彻…...
Arm Neoverse CMN-650架构与性能优化解析
1. Arm Neoverse CMN-650架构概览在现代多核处理器系统中,一致性互连网络扮演着至关重要的角色。作为Arm Neoverse平台的核心组件,CMN-650采用Mesh拓扑结构设计,为多核处理器集群提供高效的数据传输和缓存一致性管理。这种架构特别适合需要高…...
在Windows电脑上玩转酷安社区:这款免费UWP客户端让你告别手机小屏幕
在Windows电脑上玩转酷安社区:这款免费UWP客户端让你告别手机小屏幕 【免费下载链接】Coolapk-UWP 一个基于 UWP 平台的第三方酷安客户端 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Coolapk-UWP 还在用手机刷酷安社区吗?是时候体验大屏幕带来…...
SpringBoot 项目基于责任链模式实现复杂接口的解耦和动态编排
一、背景 项目中有一个 OpenApi 接口提供给客户(上游系统)调用。 这个接口中包含十几个功能点,比如:入参校验、系统配置校验、基本数据入库、核心数据入库、发送给消息中心、发送给 MQ… 不同的客户对这个接口的要求也不同&…...
5分钟搞定Windows和Office永久激活:智能KMS工具完全指南
5分钟搞定Windows和Office永久激活:智能KMS工具完全指南 【免费下载链接】KMS_VL_ALL_AIO Smart Activation Script 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/km/KMS_VL_ALL_AIO 还在为Windows系统频繁弹出激活提示而烦恼吗?Office文档突然变成…...
