线性代数MIT 18.06 记录(八)可解性和解的结构
解出 Ax = b
例子A
增广矩阵
消元 步骤一
步骤二:
这时,我们就有:
这时候就可以把b的值带进去了
什么样的b可以使方程有解
两种说法:
- b是A的线性组合
- 如果对A的线性操作可以得到 0 ,那对b做相应的操作,也应该得到0
如何找到这样的解?
算法步骤(假设有解)
- 把所有 free 变量为 0,这时候解出$ Ax = b$ 的主元解
- 找到 零空间 的解
-
列满秩情况
一个 秩为r 的矩阵,我们有
如果 时是什么情况呢?
- 没有 free 元
- 在A中的零空间中,只包含零向量一个向量
- 只有一个解 (如果解存在的话)
行满秩情况
如果 时是什么情况呢?
这样的话,对于任何的b都是有解的
满秩方阵
这样的情况下,
零向量空间仅为 零向量
所以,这样的方程总是有解的
总结
这张图总结的非常好,一共三种情况:
- 满秩方阵,一定有一个解
- 列满秩,0或1个解
- 行满秩,肯定有解(这里老师把I 和F 写在了一起,因为不能保证I都在最左面,哈哈可爱)
- 不满秩
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