线性代数--方程组的几何解释

二维方程求解

尝试利用线性代数解如下方程:

  • 方程组:

    {2xy=0x+2y=3

  • 对应矩阵(row picture):

    [2122][xy]=[03]

AX=B

线性代数--方程组的几何解释

由上图可知,方程组的解为两线交点:

{x=1y=2

  • 下面看对应的列图(column picture):

x[21]+y[12]=[03]

线性代数--方程组的几何解释
将由行图像的出的方程组解代入列图中:

1[21]+2[12]=[03]

显然,此方程成立。

列图像中可以看出其中1倍的向量(2,-1)加2倍的向量(-1,2)得到向量(0,3),其中(1,2)为方程某一个解。
所有如果求出方程所有可能的解,将会形成一个平面。请自行脑补,此平面形状

三维方程求解

  • 方程组:
    {2xy=0x+2yz=13y+4z=4
  • 对应矩阵(row picture):
    A=[210121034]b=[014]

    其行图像如下所示:
    线性代数--方程组的几何解释

显然,从上图时无法肉眼看出此方程组的解,即无法看出三个平面相交与一点。二维方程绘图解法并不适用三维或更多维方程组求解。

  • 列图像(column picture)
    x[210]+y[123]+z[014]=[014]

    线性代数--方程组的几何解释
    列图像中,同样虽无法直观求得方程的解,但清晰明了,某些情况下可以利用其求解,或是了解方程图像性质。
    此例题答案很显然,其中b向量与z对应的向量相等,所以方程解之一如下:
    {x=0y=0z=1

    x,y,z分别为左侧三个向量的分量,代入求得向量b

思考:
三维空间中,任意b,Ax=b是否都成立?
即什么情况下,三列向量无法通过组合得到b
或是,列的线性组合能否覆盖整个三维空间

矩阵乘法

以上示例都是基于矩阵乘以向量等于右侧向量的形式:

Ax=b

示例一(推荐):
[2513][12]=1[21]+2[53]=[127]

矩阵每一列分别乘以对应向量相加

示例二(点乘):

[2513][12]=[21+5211+32]=[127]

矩阵每一行都与向量进行点乘后相加