1.2 线性方程组解的情况及其判别

例 1:在有理数中,解线性方程组

[egin{cases} x_1 - x_2 + x_3 = 1 \ x_1 - x_2 - x_3 = 3 \ 2x_1 - 2x_2 - x_3 = 3 end{cases} ]

增广矩阵经过若干次初等行变换,可得阶梯矩阵:

[egin{pmatrix} 1 & -1 & 1 & -1 \ 0 & 0 & 1 & -1 \ 0 & 0 & 0 & -2 end{pmatrix} ]

该例的原方程无解

例 2:

[egin{cases} x_1 - x_2 + x_3 = 1 \ x_1 - x_2 - x_3 = 3 \ 2x_1 - 2x_2 - x_3 = 5 end{cases} ]

增广矩阵经过若干次初等行变换,可得简化行阶梯矩阵:

[egin{pmatrix} 1 & -1 & 0 & 2 \ 0 & 0 & 1 & -1 \ 0 & 0 & 0 & 0 end{pmatrix} Leftrightarrow egin{cases} x_1 - x_2 &= 2 \ x_3 &= -1 \ 0 &= 0 end{cases} ]

原方程有无穷多个解,一般解可以表示为:

[egin{cases} x_1&= x_2 + 2 \ x_3 &= -1 \ end{cases} ]

(x_2)是自由未知量,(x_1,x_3)是主变量(以主元为系数)

定理 1:
在有理数集(或实数集,或复数集),(n)元线性方程组有且只有无解、唯一解、无穷多个解,这三种情况。
把线性方程组的增广矩阵经过初等行变换化成阶梯形。
相应的阶梯形方程组出现“(0 = d)(d eq 0),则原方程组无解,否则原方程组有解。
当有解时,若阶梯形矩阵非(0)行的数目(r)等于未知数数目(n),即(r = n),则原方程组有唯一解,若(r < n),则原方程组有无穷多个解。

证明:设(n)元阶梯形方程组的增广矩阵(J)(r)个非零行,(J)(n + 1)列。

  • 情况 1:阶梯形方程组中出现“(0 = d)”(其中(d)是非零数)这种方程,则阶梯形方程组无解。
  • 情况 2:不出现“(0 = d)”;此时(J)的第(r)个主元(b_{rt})不能位于第(n + 1)列,因此(t leq n)。又(J)是阶梯形矩阵,则(r leq t leq n)。再将(J)经过初等行变换为简化行阶梯矩阵(j_1)
    • 情况 2.1:(r = n)时,此时(J_1)(n)个主元,且第(i)个主元位于第(i)列,即:

      [J_1 = egin{pmatrix} 1 & 0 & cdots & 0 & c_1 \ 0 & 1 & cdots & 0 & c_2 \ vdots & vdots & & vdots & vdots \ 0 & 0 & cdots & 1 & c_n end{pmatrix} ]

      ((c_1, c_2, cdots, c_n))是原方程组的唯一解
    • 情况 2.2:(r < n)时,此时(J_1)(r)个主元,从而(J_1)表示的阶梯形方程组有(r)个主变量:(x_1,x_{j_2}, cdots, x_{j_r}),有(n - r)个自由未知量(x_{i_1}, cdots,x_{i_n})
      一般解为:

    [egin{cases} x_1 &= b_{11}x_{i_1} + cdots + b_{1, n - r}x_{i_{n-r}} + d_1 \ x_{j_2} &= b_{21}x_{i_1} + cdots + b_{2, n - r}x_{i_{n-r}} + d_2 \ cdots \ x_{j_r} &= b_{r1}x_{i_1} + cdots + b_{r, n - r}x_{i_{n-r}} + d_r \ end{cases} ]

定义 1:
常数项全为(0)的线性方程组称为齐次线性方程组((0, 0, cdots, 0))是方程的一个解,称为零解,其余的解(若存在)称为非零解。(由于最后一列始终是(0),因此只需变换系数矩阵)。

推论 1:
(n)元齐次线性方程组有非零解的充要条件:其系数矩阵经过初等行变换成的阶梯矩阵中,非零行的数目(r < n)(未知数数目)。

证明:
充分性:由定理 1 后半部分得到。
必要性:加入(r)不小于(n),则(r = n),则有唯一解只能为(0)解,不存在非零解,矛盾!故(r < n)

推论 2:
(n)元齐次线性方程组如果方程的数目(s)小于未知量的数目(n),那么其一定有非零解((r < s < n))

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