线性方程组

多元一次联立方程式(A system of linear equations)

2x_1+3x_2+4x_3=5

这是一个多元方程式,其中 x_1,x_2,x_3 为变量(variables),相对应的 2,3,4 为系数(coefficients),结果 5 为常数项(constant term)。如果我们将多个多元方程式写到一起,就叫作多元联立方程式:
\begin{cases}2x_1+3x_2+4x_3=5\\ 3x_1+1x_2-1x_3=5\\ -2x_1+1x_2+1x_3=5\\ \end{cases}

我们可以用更通用的写法表示:
\begin{cases} a_{11}x_1+a_{12}x_2+\cdots+a_{1n}x_n=b_1\\ a_{21}x_1+a_{22}x_2+\cdots+a_{2n}x_n=b_2\\ \vdots\\ a_{m1}x_1+a_{m2}x_2+\cdots+a_{mn}x_n=b_m\\ \end{cases}

其中,有 m 个方程式和对应的 m 个结果(b_1,\cdots,b_m),每个方程式中有 n 个变量(x_1,\cdots,x_n)和其对应的 n 个系数,每个方程式的变量相同但系数不同。

术语(Terminology)

  • 定义域(Domain)
    给定一个函数 f,所有 f 可能的输入的集合就叫做定义域

  • 对应域(Co-domain)
    所有函数 f 可能的输出的集合就叫做对应域

  • 值域(Range)
    所有函数 f 真正可以输出的集合就叫做值域,值域是对应域的子集。

举个例子,y=x^2 的定义域为所有的实数,对应域为所有实数,值域为 0 及正数。

  • 一对一(One to one)

定义域和对应域各自只有一个值互相对应,所以定义域和对应域是一样大的。

  • 映射(Onto)

定义域有多个值与对应域对应,所以对应域是和值域一样大的。

线性系统(Linear System)

线性系统特征:

  • Persevering Multiplication
    如果一个线性系统输入为 x,输出为 y,那么 k\cdot x=k\cdot y
  • Persevering Addition
    如果一个线性系统输入为 x_1,输出为 y_1,另一个输入为 x_2,输出为 y_2。那么输入 x_1+x_2,输出为 y_1+y_2

微分和积分也是线性的:

  • Derivative
    表示一个函数,输入是另一个函数,而输出是输入函数的导数,假设输入 f=x^2,那么输出 f'=2x
  • Integral
    假设输入是 x^2,那么输出是 \frac{1}{3}(b^3-a^3),输出代表输入函数 f 的函数曲线上点 a 到点 b 的面积之和。

线性系统和线性方程组

通常线性系统的输入是一个 n 维的向量,输出是一个 m 维的向量,我们可以把一个线性系统写成一个线性方程组。如图,我们把变量 x 当做是线性系统的输入,把常数项 b 当做线性系统的输出,可以发现,把输入 x 乘以 k 倍,输出也会增加 k 倍。同理把 x 增加 x,输出等于两个 x 的输出之和,所以可以得出,一个线性方程组就是一个线性系统,一个线性系统一定有其对应的线性方程组。

假设我们有一个线性系统,我们向其输入一个 m 维的向量,其中只有 v_i=1,其他值都为 0,i\in(1,m),输入 m 次。

将每个向量都乘以一个变量 x_i

再将所有输入的向量相加并输入到线性系统,此时线性系统的结果等于所有线性系统输出之和。

参考

https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1208956807

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