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(三)向量組的秩

定義設有向量組 a ( a 可以含有限個向量,也可以含無限多個向量),如果在 a 中能選出 r 個向量 α1, α2, ,αr,滿足

( i ) α1, α2, ,αr線性無關;

( ii ) a 中任意 r 1 個向量都線性相關。

則向量組α1, α2, ,αr稱為向量組 a 的最大線性無關向量組(簡稱最大無關組),數 r 稱為向量組 a 的秩。只含零向量的向量組沒有最大無關組,規定它的秩為 0

按此定義可知:向量組 a 線性相關的充分必要條件是 a 的秩小于 a 所含向量的個數;線性無關的充分必要條件是 a 的秩等于 a 所含向量的個數。

定義設有兩個向量組 a b ,如果 a 中每個向量都能由向量組 b 線性表示,則稱向量組 a 能由向量組 b 線性表示。如果向量組 a b 能相互線性表示,則稱向量組 a b 等價。

顯然,一個向量組與它自己的最大無關組等價。

定理  若向量組 a 能由向量組 b 線性表示,則向量組 a 的秩不大于向量組 b 的秩。若向量組 a b 等價,則它們的秩相等。

注意向量組等價與矩陣等價是兩個不同的概念,不要混淆。

定理  若矩陣 a 經行變換變為矩陣 b ,則 a 的行向量組與召的行向量組等價;若矩陣 a 經列變換變為 b ,則 a b 的列向量組等價;矩陣 a 的行向量組的秩以及列向量組的秩都等于矩陣 a 的秩。

由上述兩定理可推知

( i )設 n n 維向量構成方陣 a ,則此n個向量線性相關的充分必要條件是| a | =0。

( ii )設 dr 是矩陣 a 的最高階非零子式,則 dr 所對應的 r 個行向量即是 a 的行向量組的最大無關組, dr 所對應的r個列向量即是 a 的列向量組的最大無關組。

( iii )設 c ab,則r c )≤ r ( a ) , r ( c ) ≤( b )。當b可逆時, r ( c ) = r ( a ) ,當 a 可逆時, r ( c ) = r ( b )。

(五)例題

[ 1 - 8 - 9 ]設 a n階方陣,且| a | =0,則必有

( a ) a 中某一行元素全為 0

( b ) a 的第n行是其余,n - 1 行的線性組合

( c ) a 中有兩列對應元素成比例

( d ) a 中某一列是其余 n - 1 列的線性組合

| a | =0 a 的、行(列)線性相關的充分必要條件,而前三項都是充分條件而是非必要條件,只有( d )是充分必要條件,故應選( d )。

 

b )和( c )是必要條件但不是充分條件; ( d )是充分條件但不是必要條件。( a )是線性無關定義的正確敘述,故應選( a )。

r ( a ) = 3 ,從而列向量組的秩為 3 。由階梯形矩陣知12 , 5 列中有 3 階非零子式,故 al , a2, a5 是列向量組的一個最大無關組。

 

四、線性方程組

(一)齊次線性方程組

1 . n 個變量 m 個方程的齊次線性方程組

則方程組( 1 - 83 )可記作

其中 a 稱為方程組( 1 - 8 - 3 )的系數矩陣。式( 1 - 8 - 4 )是一個向量方程,它的解稱為方程組( 1 - 8 - 3 )的解向量。

2 .齊次線性方程組通解齊次線性方程組( 1 – 8-3 )的全體解向量所組成的向量組記作 s , s 的最大無關組稱為齊次線性方程組( 1 -8-3 )的基礎解系。

定理設齊次線性方程組( 1 – 8-3 )的系數矩陣 a 的秩 r ( a ) = r , ,則其解集 s 的秩為 n - r ,即它的基礎解系含n - r 個線性無關的解向量。

      

其中 kl ,k2 , k n-r,為任意實數。

(二)非齊次線性方程組

1 .非齊次線性方程組

則式( 1 - 85 )可記作

其中 b 0 , a 稱為方程組( 1-8-5 )的系數矩陣。

b 0代替,式( l – 8-6 )即成式(1-8-4 )。( l – 8-4 )稱為非齊次方程組所對應的齊次方程組。

方程組( 1-8 - 5 )如果有解.就稱它是相容的.(1 – 8-6 ) 如果無解則稱它不相容。

b 稱為方程組( 1-8 - 5 )的增廣矩陣。

定理  非齊次線性方程組( 1 - 8 - 5 )有解的充分必要條件是它的系數矩陣和增廣矩陣有相同的秩,即 r ( a ) = r ( b )。當 r ( a ) = r ( b ) n時方程組( 1 - 8 - 5 )有唯一解;當 r ( a ) = r ( b ) < n 時方程組(1- 8 - 5 )有無限多個解。

2 .非齊次線性方程組的通解

 

(三)用初等行變換解線性方程組

把齊次方程組的系數矩陣化為行最簡形,即可寫出它的通解。把非齊次方程的增廣矩陣化為階梯形,即可知它是否有解;在有解時繼續化為行最簡形,即可寫出它的通解(參看例 18 - 14 與例 1 - 8 -15 ) 。

 

 

(四)例題

1 - 8 - 13 】已知方程組

有無窮多個解,則參數λ=

( a ) 0       

( b ) 1        

( c ) 2        

( d ) 3

可知當λ= 1 , r ( a ) = 2 , λ= 3 r ( a ) = 3 ,方程組有唯一解,

故( b ) 與( d )不合;當λ= 0 r ( b ) = 3 ,無解,故( a )不合;當λ= 2 r ( a ) = r ( b ) = 2 ,有無窮多個解,故應選( c )。

 

1- 8 - 14 求解方程組

解】用初等行變換,把系數矩陣化為行最簡形:

 

1- 8 - 15 求解方程組

】把增廣矩陣化為行最簡形:

(四)向量的內積與范數

 1 .向量的內積與范數

[x ,y]稱為向量 x y 的內積(數量積)。

x y 為列向量時,用矩陣記號表示,有

|| x ||稱為向量 x 的范數(模、長度)。

范數等于 1 的向量稱單位向量。

2 .正交向量組與正交矩陣

[x ,y] 0 時,稱向量 x y 正交。

一組兩兩正交的非零向量稱為正交向量組。

定理設α1, α2, ,αr為一個正交向量組,則 α1, α2, ,αr線性無關。

設方陣 a 滿足aat = e (即 at = a-1) ,則 a 稱為正交矩陣。

正交陣的行向量組及列向量組都是正交向量組,且每個向量都是單位向量。

 

特征值與特征向量

定義 a n 階方陣,如果數λ與非零列向量 x 使

則數λ稱為方陣 a 的特征值,非零向量 x 稱為 a 的對應特征值入的特征向量。

f (λ)= | a –λe |,這是λ的n次多項式,稱為矩陣 a 的特征多項式。 f (λ)= 0 稱為特征方程,特征方程的根就是 a 的特征值。 n 階方陣 a n個特征值(實的或復的,重根按重數計算個數)。

設λ0 a 的一個特征值,由于| a –λ0e | = 0 ,故齊次方程( a -λ0e ) x= 0 必有非零解,這個非零解就是對應于特征值λ0的特征向量。

定理設 a n 階實對稱方陣,則 a 的特征值都是實數,且有二個兩兩正交的特征向量。

相似矩陣

定義設 a b 都是n 階方陣。如果可逆陣 p 使

則稱 b a 的相似矩陣,也稱 a b 相似(或稱 a b 的相似矩陣,也稱 b a 相似。

       a b 相似時, a b 的秩相等,且 a b 等價。相似矩陣的特征多項式相同,從而特征值相同

       n階方陣 a 與對角陣λ相似時,即存在可逆陣 p 使

       λ的主對角線上的元素恰是 a 的二個特征值,組成 p n 個列向量恰是 a 的對應特征值的特征向量

       定理 n 階方陣 a 能與對角陣相似的充分必要條件為 a n 個線性無關的特征向量。

       定理如果 n 階方陣 a n 個不同的特征值,那么 a 必定能與對角陣相似。

       定理 n 階實對稱陣必定能與對角陣相似。

 

1- 8 - 18 】設 2 是方陣 a 的特征值,則 a2 - 3a + e 必有特征值

( a ) 0      

( b ) 1     

( c - 1     

( d )以上都不對

六、二次型

(一)二次型及其矩陣表示

二次齊次函數

稱為二次型。

其中 a 為對稱陣。對稱陣 a 就稱為二次型 f 的矩陣,而 f 就稱為對稱陣 a 的二次型。規定二次型 f 的秩就是對稱陣 a 的秩。

合同矩陣

(二)二次型的標準形

只含平方項的二次型稱為二次型的標準形。對于二次型,主要的問題是:尋求可逆的線性變換

把二次型化為標準形,這就是使

這也就是要尋求可逆陣 c ,使

定理  對于對稱陣 a ,必有正交陣p,使

其中

但是,二次型的標準形不唯一,即與對稱陣 a 合同的對角陣不唯一。當然,這些對角陣的秩都等于 r ( a )。

慣性定理

給定二次型f,它的不同標準形中系數取正值的個數(稱為正慣性指數)保持不變。

給定對稱陣 a ,與 a 合同的一切對角陣中主對角線元素取正值的個數全相等。

 

正定二次型

(三)例題

( a ) 0  

( b ) 1    

( c ) 2     

( d ) 4

f 的矩陣施行初等變換:

f 的秩為 2 r ( a = 2 ,故 a - 2 = 0 , a = 2 。因此應選( c )。

故所用正交變換為