MIT线性代数笔记-第七讲
computing the null space
注意到,A有两个pivot
rank
rank of A = counts of pivot
第一列和第三列含有pivot的列被称为pivot column,而没有pivot的列被称为free column.Free column means I can assign any number freely to the variable(在A为X2和X4)
由于X2,X4可以取任意值,那么我们先将X2设为1,X4设为0,则X为:
注意到,我们可以将X乘以任意系数,结果仍是AX = 0的解,即:
我们还可以将x4 = 1, x2 = 0,得到
这两个X被称作AX = 0的spectial solutions,AX = 0的解为spection solutions的线性组合,即
AX = 0有多少个spectial solution?
为free variable的数量,即n - rank.
remember,when I do the elimination,the null space of A don’t change
R = reduced row echelon form
对U再做些变换,之前我们做elimination一直都是downwards,也就是向下,现在我们试试upwards,向上消元,也就是说,R矩阵,在pivot上下的值都为0
我们还可以再多做一步
R能带给我们哪些信息?
pivot row and pivot columns are one and three,notice I is in the pivot rows and columns
之前我们用将AX = 0转换为UX = 0来解X,现在我们可以用RX = 0来解X
对比一下之前解得的AX = 0的两个特殊解与I 和 free columns:
注意到spectial solution中的值即为I和F(多了个负号)的组合
rref form
RX = 0,RN = 0
Null Space matrix(columns are the spectial solutions)