线性代数-线性方程组

向量

【义】3.1 n个有次序的数a1 , a2 , …, an 组成的数组称为n维向量, ai 称为向量的第i个分量

【义】3.2 设向量
则向量( a1 +b1 , a2 +b2 , …, an +bn ) T 称为向量α与β的和, 记为α+β

【义】3.3 设α=( a1 , a2 , …, an ) T , k为实数, 则向量( ka1 , ka2 , …, kan ) T 称为数k与向量α的乘积, 简称数乘, 记为kα, 即

【义】3.4 设有向量组α1 , α2 , …, αn 和向量β, 若存在一组数k1 , k2 , …, kn , 使得
那么称β是α1 , α2 , …, αn 的线性组合或者称β能由α1 , α2 , …, αn 线性表示

【例】已知α1 =( 1, 2, 1) T , α2 =( 1, 0, 1) T , α3 =( 2, 3, 0) T , β=( 2, -1, 4) T , 问β能否由α1 , α2 , α3 线性表示

所以得到一个关于k1 , k2 , k3 的线性方程组
由于系数矩阵的行列式
由克拉默法则知方程组有唯一解

故β能由α1 , α2 , α3 唯一线性表示且β=α1 +3α2 -α3

【义】3.5 设向量组( Ⅰ) α1 , α2 , …, αm 和向量组( Ⅱ) β1 , β2 , …, βn , 若向量组( Ⅱ) 中的每一个向量都能由向量组( Ⅰ) 线性表示, 则称向量组( Ⅱ) 能由

向量组( Ⅰ) 线性表示

【理】3.1 设向量组( Ⅰ) 和向量组( Ⅱ) 如上所述, 则向量组( Ⅱ) 能由向量组( Ⅰ) 线性表示的充要条件是存在一个m×n的矩阵K, 使得
( β1 , β2 , …, βn ) =( α1 , α2 , …, αm) K
即:B=AK
其中A=( α1 , α2 , …, αm) , B=( β1 , β2 , …, βn ) , K为线性表示系数矩阵

向量组的线性相关性

【义】3.6 设有向量组α1 , α2 , …, αn , 若存在不全为零的数k1 , k2 , …, kn , 使得

则称向量组α1 , α2 , …, αn 线性相关, 否则称为线性无关。换言之, 若α1 , α2 , …, αn 线性无关, 则( 3.3) 式成立当且仅当k1 =k2 =…=kn =0
【性】3.1 当向量组只有一个向量α时, α线性无关当且仅当α≠0, α线性相关当且仅当α=0
【性】3.2 包含零向量的任何向量组都线性相关

【理】3.2 向量组α1 , α2 , …, αm线性相关的充分必要条件是: 其中至少有一个向量可由其余向量线性表示
【理】3.3 向量组α1 , α2 , …, αm线性无关, 而向量组α1 , α2 , …, αm, β线性相关, 则β可由α1 , α2 , …, αm线性表示, 且表达式唯一
【理】3.4 若向量组中有一部分向量( 部分组) 线性相关, 则整个向量组线性相关
【推】3.2 线性无关向量组的任一部分组皆线性无关
【理】3.5 (1)若r维向量αi =( ai1 , ai2 , …, air ) T ( i=1, 2, …, m) 线性无关, 则每一个向量各添上一个同位置分量后, 得到的r+1维向量组βi =( ai1 , ai2 ,
…, air , ti ) T ( i=1, 2, …, m) 也线性无关
(2)若r+1维向量组βi =( ai1 , ai2 , …, air , ti ) T ( i=1, 2, …, m) 线性相关, 则每一个向量各减少一个同位置分量后, 得到的r维向量组αi =( ai1 , ai2 , …, air
) T ( i=1, 2, …, m) 也线性相关

【理】3.6 设α1 , α2 , …, αn 为n个n维向量, 则α1 , α2 , …, αn 线性相关的充要条件是∣A∣=0, 这里A=( α1 , α2 , …, αn )
----------证:不妨设

令:
则α1 , α2 , …, αn 线性相关的充要条件是存在一组不全为零的数x1 , x2 , …xn 使得( 3.6) 式成立, 即齐次线性方程组
有非零解, 由克拉默法则知( 3.7) 式有非零解的充要条件是∣A∣=0, 定理得证

【理】3.7 n+1个n维向量α1 , α2 , …, αn+1 必线性相关
----------证:对每个αi 添加等于零的第n+1个分量, 得到延伸组向量β1 , β2 , …, βn+1 , 易见由β1 , β2 , …, βn+1 构成的方阵的行列式为零. 由定理3.6知β1 , β2 , …, βn
+1 线性相关, 再由定理3.5可知它们对应的缩短组也线性相关
【推】3.4 当m>n时, m个n维的向量组线性相关

向量组的秩

【义】3.7 如果向量组( Ⅰ) 中有s个向量α1 , α2 , …, αs , 满足:

  1. α1 , α2 , …, αs 线性无关
  2. 向量组( Ⅰ) 中的任一向量α可以由α1 , α2 , …, αs 线性表示
    则称α1 , α2 , …, αs 为向量组( Ⅰ) 的一个极大线性无关组

【义】3.8 若两个向量组可以相互线性表示, 我们称这两个向量组等价

【性】3.3 向量组与它的极大线性无关组等价
【性】3.4 向量组的任意两个极大线性无关组等价

【推】3.5 如果向量组α1 , α2 , …, αs 可由β1 , β2 , …, βt 线性表出, 且α1 , α2 , …, αs 线性无关, 那么s≤t
----------证:为引理3.1的逆否命题
【引理】3.1 若向量组α1 , α2 , …, αs 可由β1 , β2 , …, βt 线性表出, 且s>t, 那么α1 , α2 , …, αs 线性相关

----------证:因为α可由β线性表示, 所以
所以,
即x1 α1 +x2 α2 +…+xs αs =0, 所以α1 , α2 , …, αs 线性相关

【推】3.6 等价的两个线性无关的向量组所含向量个数相等
-------证:设两个向量组( Ⅰ) 与( Ⅱ) 等价且均线性无关, 其包含的向量个数分别为s和t, 由推论3.5有s≤t且t≤s, 所以t=s

【义】3.9 向量组的极大线性无关组所含的向量个数称为向量组的秩 . 向量组α1 , α2 , …, αs 的秩用r( α1 , α2 , …, αs ) 表示.
【性】3.5 向量组线性无关的充要条件是它所含的向量个数等于它的秩; 反之, 若向量组的秩小于它所包含的向量的个数, 则向量组线性相关
【推】3.7 设向量组( Ⅰ) 的秩为r1 , 向量组( Ⅱ) 的秩为r2 , 若向量组( Ⅰ) 可由向量组( Ⅱ) 线性表示, 则有r1 ≤r2
【推】3.8 等价的向量组有相同的秩

【推】3.9 若向量组( Ⅰ) α1 , α2 , …, αs 可由向量组( Ⅱ) β1 , β2 , …, βt 线性表示, 则

【推】3.10 若向量组( Ⅰ) α1 , α2 , …, αs 与向量组( Ⅱ) β1 , β2 , …, βt 等价, 则

【理】3.8 设A为m×n的矩阵, 则矩阵A的秩等于它的列向量组的秩, 也等于它的行向量组的秩
【理】3.9 矩阵的初等行( 列) 变换不改变矩阵的列( 行) 向量之间的线性关系
定理3.9给出了求向量组α1 , α2 , …, αm的极大线性无关组的方法

  1. 将向量组中的每个向量作为列向量构成矩阵
  2. 用初等行变换将A化为行最简形矩阵B
  3. 如下

【理】3.10 对于非齐次线性方程组( 3.10) , 有如下结果成立

【理】3.11 设A为上述齐次线性方程组的系数矩阵,

  1. 若r(A) =n, 则齐次线性方程组只有唯一零解
  2. 当r(A) =r<n, 则齐次线性方程组除零解外, 还有无穷多组解
    【推】3.11 若齐次线性方程组中方程的个数m小于未知量的个数n, 则该方程组必有非零解
    【推】3.12 含有n个未知量, n个独立方程的齐次线性方程组AX=0有非零解的充要条件是它的系数行列式∣A∣=0

齐次线性方程组解的结构

【性】3.6 齐次线性方程组AX=0的解向量的和仍为它的解向量
【性】3.7 设齐次线性方程组AX=0的一个解向量为η, 对任意常数k, kη仍为它的解向量
【义】3.10 设η1 , η2 , …, ηs 为齐次线性方程组AX=0的一组解向量, 且满足

  1. η1 , η2 , …, ηs 线性无关
  2. AX=0的任一个解向量均可由η1 η2 , …, ηs 线性表示
    则称η1 , η2 , …, ηs 为齐次线性方程组AX=0的一个基础解系

【理】3.12 对于齐次线性方程组AX=0, 若r(A) =r<n, 则方程组的基础解系一定存在, 且基础解系所含向量个数为n-r

【性】3.8 设η1 , η2 为非齐次线性方程组AX=b的两个解向量, 则η1 -η2 为其导出组AX=0的解向量
【性】3.9 非齐次线性方程组AX=b的解η1 与导出组AX=0的解η2 的和η1 +η2 为AX=b的解

【理】3.13
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