当前位置: 首页 > news >正文

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

  • 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):

    • r = n r=n r=n有方程组有唯一解
    • 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
    • r = n r=n r=n则方程组有唯一解,并且是零解
    • 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

  • 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 l l l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) 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
  • R ( A ) = r R(A)=r R(A)=r,且 A A A行阶梯形矩阵为 A ~ \widetilde{A} A ,则 A ~ \widetilde{A} A r r r个非零行,且 A ~ \widetilde{A} A 的后 m − r m-r mr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 A A A行阶梯形矩阵
    • 而向量 b 1 ~ , ⋯ , b l ~ \widetilde{\bold{b}_1},\cdots,\widetilde{\bold{b}_l} b1 ,,bl b 1 , b 2 , ⋯ b l \bold{b}_1,\bold{b}_2,\cdots \bold{b}_l b1,b2,bl A ∼ r A ~ A\overset{r}{\sim}\widetilde{A} ArA 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 mr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 mr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 mr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 mr行全为0
    • ⇔ \Leftrightarrow R ( D ~ ) ⩽ m − ( m − r ) = r R(\widetilde{D})\leqslant{m-(m-r)=r} R(D )m(mr)=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 )=rR(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

  • 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
  • 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&#xff0c;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&#xff0c;赋予人物魔法。神话故事可以存在于你小说中的现实世界&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff0c;为微型化应用开辟了新的可能性。 7月14日&#xff0c;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&#xff1a;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&#xff1a; 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&#xff0c;比如redis的springboot starter包&#xff0c;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&#xff0c;每个对象有一个属性&#xff0c;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&#xff1a; 减少 3D 模型的多边形数量&#xff0c;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&#xff08;颜色&#xff09;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&#xff0c;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&#xff0c;支持容器化部署&#xff0c;可以方便地扩展集群规模&#xff0c;支持多租户&#xff0c;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&#xff0c;接下来小羊会继续追更C语言进阶相关知识&#xff0c;小伙伴们坐好板凳&#xff0c;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&#xff1a; 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&#xff1a; 开发工具&#xff1a;idea 数据库mysql5.7(mysql5.7最佳) 数据库链接工具&#xff1a;navcat,小海豚等 开发技术&#xff1a;java ssm tomcat8.5 摘 要 随着科学技术的飞速发展&#xff0…...

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&#xff0c;用于监控和控制网络流量&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff0…...

搭建openGauss 5.0 一主一从复制集群

openGauss是一款支持SQL2003标准语法&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff0c;主备模式&#xff0c;CRC校验支持高可用。支…...

Docker碎碎念

docker和虚拟机的区别 虚拟机&#xff08;VM&#xff09;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&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff0c;const对象仅在文件内有效 3. 链接指示&#xff1a;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&#xff08;SQL优化、索引优化、锁机制、主从复制&#xff09; 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&#xff1a;https://mp.weixin.qq.com/s/eMrv15yOO0oYQ-o-wiuSyw 导读&#xff1a;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&#xff08;LLM,Large Language Model&#xff09;效果能好成这样&#xff1b;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&#xff0c;如果都是手动操作会觉得比较麻烦而且容易出错&#xff0c; 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&#xff0c;docker-compose …...

C++ 面向对象三大特性——多态

✅<1>主页&#xff1a;我的代码爱吃辣 &#x1f4c3;<2>知识讲解&#xff1a;C 继承 ☂️<3>开发环境&#xff1a;Visual Studio 2022 &#x1f4ac;<4>前言&#xff1a;面向对象三大特性的&#xff0c;封装&#xff0c;继承&#xff0c;多态&#xff…...

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&#xff0c;每个积木块上都有一个数字&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff0c;计算…...

【巴法云】零代码安卓App开发:用App Inventor + MQTT + ESP8266打造智能硬件遥控器

1. 零代码开发智能硬件遥控器的魅力 想象一下&#xff0c;你躺在沙发上发现忘关客厅的灯&#xff0c;这时候掏出手机点一下就能远程关灯&#xff1b;或者夏天回家前提前打开空调&#xff0c;进门就能享受清凉。这些智能家居场景现在用App Inventor 巴法云 ESP8266组合就能轻松…...

python协同过滤就业 大学生就业求职网vue 可视化统计echart

目录python协同过滤在就业领域的应用大学生就业求职网的功能需求VueECharts实现可视化统计1. **多维数据看板**2. **实时交互分析**3. **移动端适配**技术栈整合建议项目技术支持源码获取详细视频演示 &#xff1a;文章底部获取博主联系方式&#xff01;同行可合作python协同过…...

RT-Thread消息邮箱机制解析与应用实践

RT-Thread消息邮箱机制深度解析1. 消息邮箱概述1.1 线程通信基础机制在实时操作系统中&#xff0c;线程间通信(IPC)是系统设计的关键组成部分。RT-Thread提供了两种基础通信机制&#xff1a;消息邮箱和消息队列。消息邮箱以其轻量级和高效性著称&#xff0c;特别适合小数据量的…...

OpenClaw备份策略详解:百川2-13B模型自动化容灾方案

OpenClaw备份策略详解&#xff1a;百川2-13B模型自动化容灾方案 1. 为什么需要自动化备份策略 去年冬天我经历过一次惨痛的教训——硬盘突然损坏导致三个月积累的模型微调数据全部丢失。那次事件后&#xff0c;我开始系统性地研究如何为本地部署的百川2-13B模型构建自动化备份…...

5分钟解决PDF转Markdown痛点:Marker工具全场景应用指南

5分钟解决PDF转Markdown痛点&#xff1a;Marker工具全场景应用指南 【免费下载链接】marker 一个高效、准确的工具&#xff0c;能够将 PDF 和图像快速转换为 Markdown、JSON 和 HTML 格式&#xff0c;支持多语言和复杂布局处理&#xff0c;可选集成 LLM 提升精度&#xff0c;适…...

如何修复 n8n Postgres 节点中的“节点未设置任何凭据”错误:一篇真正能照着操作的排障博客

如果你在用 n8n 连 Postgres 的时候&#xff0c;突然看到一句让人有点懵的报错&#xff1a;Node has no credentials set 或者中文界面里类似&#xff1a;节点未设置任何凭据先别慌。这个报错看起来像系统在跟你打哑谜&#xff0c;但它的真实意思其实非常朴素&#xff1a; 这个…...

保姆级教程:在Linux服务器上为PCIe NVMe SSD配置DPC,实现安全暴力热插拔

Linux服务器NVMe SSD暴力热插拔实战&#xff1a;DPC配置与生产环境验证 在数据中心运维领域&#xff0c;NVMe SSD因其高性能已成为存储标配&#xff0c;但传统热插拔流程需要预先卸载驱动、停止IO&#xff0c;这在7x24小时运行的生产环境中往往难以实施。本文将手把手带您完成P…...

GitLab vs Gitea 深度解析:如何选择适合你的代码托管方案?

1. 核心定位与适用场景对比 第一次接触代码托管平台时&#xff0c;我和很多开发者一样在GitLab和Gitea之间纠结。经过三年在不同规模团队的实际使用&#xff0c;我发现这两个工具就像瑞士军刀和美工刀的关系——没有绝对的好坏&#xff0c;关键看你要切什么。 GitLab更像是个&q…...

从硬件到空域:拆解一个真实的无人机Remote ID广播包,聊聊合规与隐私

从硬件到空域&#xff1a;拆解无人机Remote ID广播包的技术与合规全景 当一架多旋翼无人机在低空掠过城市天际线时&#xff0c;它的存在不仅通过旋翼的嗡鸣声宣告&#xff0c;更通过无线电波向方圆数公里广播着自己的"数字身份证"。这种被称为Remote ID的技术&#x…...

解锁Mac微信潜能:WeChatExtension全功能增强方案

解锁Mac微信潜能&#xff1a;WeChatExtension全功能增强方案 【免费下载链接】WeChatExtension-ForMac Mac微信功能拓展/微信插件/微信小助手(A plugin for Mac WeChat) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/WeChatExtension-ForMac 挖掘核心价值&#xff1a;突…...