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线性代数
第四篇 线性方程组的解
方程的解的判定(与矩阵秩的关系)
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更新:
2025-07-08 09:10
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方程的解的判定(与矩阵秩的关系)
方程的解
> 在阅读本节前,建议已经掌握了前文介绍的[矩阵的秩](https://kb.kmath.cn/kbase/detail.aspx?id=1863) 对于方程的解与矩阵的秩的关系,初学者可以使用最简单的一次方程帮助记忆。考虑一次方式的三种情况: ① **$1x=0$** 这里系数矩阵$A=|1|$ ,增广矩阵为$A'=|1 \quad 0|$ ,容易知道原方程有唯一的解,所以,**如果矩阵的秩等于增广矩阵的秩,方程有解**。 ② **$0x=1$** 这里矩阵$A=|0|$(因为$A=0$,所以$A$没有倒数(即$A$不可逆)), 增广矩阵为$A'=|1\quad 0|$ ,容易知道原方程无解,所以,**如果矩阵的秩不等于增广矩阵的秩,方程无解**。 ③ **$0x=0$** 这里矩阵$A=|0|$ ,增广矩阵为$A'=|0 0|$ ,容易知道原方程有无数解,所以,**如果矩阵的秩等于增广矩阵的秩方程有无数的解**。 ## 矩阵的秩 先看一下方程组: $$ \left\{\begin{aligned} &x_1-2 x_2-x_3+3 x_4 & =1 \\ &2 x_1-4 x_2+x_3 & =5 \\ &x_1-2 x_2+2 x_3-3 x_4 & =4 \end{aligned} \right. $$ 按高斯消元法,首先列出增广矩阵 $$ \left[\begin{array}{rrrr|r} 1 & -2 & -1 & 3 & 1 \\ 2 & -4 & 1 & 0 & 5 \\ 1 & -2 & 2 & -3 & 4 \end{array}\right] $$ 把上面矩阵化为阶梯形矩阵后为 {width=300px} 如果把上面矩阵系数再还原成方程,则是: $$ \left\{\begin{aligned} &x_1-2 x_2-x_3+3 x_4 & =1 \\ &0 x_1+0 x_2+x_3 -2x_4 & =1 \\ &0 x_1+0 x_2+0 x_3+0 x_4 & =0 \end{aligned} \right. $$ 仔细观察上面第三个方程,可以发现,不论$x$取什么值,这个式子都是成立的,换句话说,表面上看这个方程组有3个方程,但是其实真正有效的只有2个方程,第三个方程是“滥竽充数”的。我们把这个“2”就叫做矩阵的秩。再仔细观察一下阶梯形矩阵,他的阶数也正好是2. > **结论:矩阵的秩反应的是方程组里有效方程的个数。秩为1表示方程组里有效的方程的个数为1,秩为2表示有效方程个数为2,秩为3表示有效方程个数为3,以此类推** ### 化为最简形矩阵 把上面矩阵化为最简形矩阵, {width=300px} 然后还原相应的方程组为 $$ \left\{ \begin{aligned} &x_1 -2 x_2 & +x_4 & =2 \\ & & x_3-2 x_4 & =1 \\ & & 0 & =0 \end{aligned} \right. $$ 首非零元为 1 在第 1 列和第 3 列,所对应的变量 $x_1$ 和 $x_3$ 被称为**首变量** , $x_2$ 和 $x_4$ 看成**自由变量**。更准确地说,在这个例子中,设 $x_2= C_1$ 和 $x_4= C_2$ ,其中 $C_1$ 和 $C_2$ 是任意的,那么这个方程组就变为 $$ \left\{ \begin{array}{r} x_1-2 C_1+C_2=2 \\ x_3-2 C_2=1 \end{array} \right. $$ 最后方程组的解用参数$C_1,C_2$ 表示 $$ \left\{ \begin{aligned} & x_1=2+2 C_1-C_2 \\ & x_2=C_1 \\ & x_3=1+2 C_2 \\ & x_4=C_2 \end{aligned} \right. $$ 由于 $C_1, C_2$ 是任意数,所以这个方
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