系數矩陣與增廣矩陣

思考: r(A) , r(bar{A} ) 與方程有無解的關系

先給結論:

設系數矩陣的秩為A,增廣矩陣的秩為 bar{A} ,未知數個數為n

1.當r(A)<r(bar{A})時,線性方程組無解

2.當r(A)=r(bar{A}) <n時,有無窮多解

3.當r(A)=r(bar{A}) =n時,有唯一解


為什麼 r(A) leq r(bar{A} )+1 ???

由矩陣行秩等於列秩的性質,增廣矩陣相比於系數矩陣增多瞭一列,因此非0列的數量最多會增加1列。

因此最多增高矩陣的秩比系數矩陣的秩大1。

從另一個角度理解,考慮非0行的變化。

若系數矩陣化為階梯形矩陣有r行非0行,則增廣矩陣根本不用考慮在那r行中,系數會因由初等行變換化為階梯形時發生什麼改變,增廣矩陣至少也有r行非0行。

在系數矩陣的0行,才需要考慮增加的那一列系數發生瞭什麼改變。

若在一系列的初等行變換後,增加的那一列系數的分量(系數矩陣所在0行)正好為0,則增廣矩陣這一行也為0。

若在一系列的初等行變換後,增加的那一列系數的分量(系數矩陣所在0行)不為0,則增廣矩陣這一行不為0。

若存在不止一個這樣的分量(系數矩陣所在0行)不為0,則在增廣矩陣中,在這些行中:它們隻有最後一列不為0,其他列均為0。這可通過初等行變換,使得隻有一行中最後一個分量不為0,其他行中均為0。

因此由非0行的角度來看,增廣矩陣的秩也隻會比系數矩陣的秩多1。


從方程組的向量形式重新理解線性方程組有無解的判定方法:

對於有n個未知數的方程組而言,換言之,即寫成 AX=beta 的形式時,系數矩陣A的列D有n個。

對於齊次線性方程組 AX=bar{0}

(i) r(A)=n

此時由於列向量組滿秩,因此列向量組線性無關,故方程組隻有零解

(ii) r(A) <n

此時由於列向量組不滿秩,因此列向量組線性相關,故方程組存在非零解,即存在無窮多解;即存在基礎解系

對於非齊次線性方程組 AX=beta

(i) r(A) ne r(bar{A})

r(alpha_{1},alpha_{2},....,alpha_{n}) ne r(alpha_{1},alpha_{2},....,alpha_{n},beta),即向量 beta 不能由向量組 alpha_{1},....alpha_{n} 線性表示,即方程組無解

(ii)r(A) = r(bar{A}) =n

此時r(alpha_{1},alpha_{2},....,alpha_{n}) =r(alpha_{1},alpha_{2},....,alpha_{n},beta),即向量 beta 能由向量組 alpha_{1},....alpha_{n} 線性表示

又由於系數矩陣的列向量組滿秩,故表示方法唯一

(iii) r(A) = r(bar{A}) <n

此時r(alpha_{1},alpha_{2},....,alpha_{n}) =r(alpha_{1},alpha_{2},....,alpha_{n},beta),即向量 beta 能由向量組 alpha_{1},....alpha_{n} 線性表示

又由於系數矩陣的列向量組不滿秩,故表示方法不唯一;

即方程有無窮多解,此時通解=非奇特+奇通

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