线性代数 - 齐次线性方程组的解 与满秩/降秩的关系
线性代数 - 齐次线性方程组 A x = 0 A\mathbf{x}=\mathbf{0} Ax=0的解 与满秩/降秩的关系
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秩
矩阵中“有效独立的行/列向量个数”(这个个数叫“秩”,记为r(A)r(A)r(A))
齐次方程组Ax=0A\mathbf{x}=\mathbf{0}Ax=0的未知数个数,刚好等于n阶方阵的阶数n。
1. 明确n的含义
n=3(3阶方阵):矩阵A有3行3列,列数=3 → 未知数个数=3(设为x、y、z)。
2. 3阶方阵A(n=3)
A=[102210321]A = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 2 \\ 2 & 1 & 0 \\ 3 & 2 & 1 \end{bmatrix} A=123012201(3行3列,阶数n=3)
3. 未知数向量 x \mathbf{x} x(个数=3,与n相等)
x=[xyz]\mathbf{x} = \begin{bmatrix} x \\ y \\ z \end{bmatrix} x=xyz(3个元素,对应3个未知数x、y、z)
4. 齐次方程组 A x = 0 A\mathbf{x}=\mathbf{0} Ax=0(3个方程,3个未知数)
矩阵乘法展开,得到方程组:
{1⋅x+0⋅y+2⋅z=02⋅x+1⋅y+0⋅z=03⋅x+2⋅y+1⋅z=0\begin{cases} 1·x + 0·y + 2·z = 0 \\ 2·x + 1·y + 0·z = 0 \\ 3·x + 2·y + 1·z = 0 \end{cases} ⎩⎨⎧1⋅x+0⋅y+2⋅z=02⋅x+1⋅y+0⋅z=03⋅x+2⋅y+1⋅z=0
满秩 降秩
1. 满秩(核心:有效独立向量数 = 未知数个数)
n阶方阵的秩r(A)=nr(A) = nr(A)=n(行秩=列秩=n,行向量和列向量都没有“多余信息”)。
矩阵的每一行(或每一列)都能提供新的独立信息,不能被其他行(或列)表示。比如2阶矩阵A=[1234]A = \begin{bmatrix}1&2\\3&4\end{bmatrix}A=[1324],第1行和第2行不能互相推导,独立且有效,秩=2(=未知数个数2),就是满秩。
2. 降秩(核心:有效独立向量数 < 未知数个数)
n阶方阵的秩r(A)<nr(A) < nr(A)<n(行秩=列秩< n,存在“多余的行/列”,可被其他行/列表示)。
矩阵中部分行(或列)是“重复信息”,没有提供新维度。比如2阶矩阵A=[1224]A = \begin{bmatrix}1&2\\2&4\end{bmatrix}A=[1224],第2行是第1行的2倍,属于多余信息,独立的只有1个向量,秩=1(<未知数个数2),就是降秩。
满秩/降秩 ↔ 齐次线性方程组 A x = 0 A\mathbf{x}=\mathbf{0} Ax=0的解
矩阵的秩 = 齐次方程组中“独立方程的个数”(独立方程:不能被其他方程推导的方程,无多余信息)。
1. 满秩( r ( A ) = n r(A)=n r(A)=n)→ 齐次方程组只有唯一零解
- 满秩意味着“独立方程数 = 未知数个数n”(比如2个独立方程、2个未知数,3个独立方程、3个未知数);
- 每个未知数都能被独立方程唯一确定,没有“自由选择的余地”;
- 齐次方程组的零解x=0\mathbf{x}=\mathbf{0}x=0是唯一满足所有独立方程的解,无任何非零解。
例子:矩阵A=[1234]A = \begin{bmatrix}1&2\\3&4\end{bmatrix}A=[1324](满秩,r(A)=2=nr(A)=2=nr(A)=2=n),对应的齐次方程组{x+2y=03x+4y=0\begin{cases}x+2y=0\\3x+4y=0\end{cases}{x+2y=03x+4y=0,只有零解{x=0y=0\begin{cases}x=0\\y=0\end{cases}{x=0y=0。
2. 降秩( r ( A ) < n r(A)<n r(A)<n)→ 齐次方程组有无穷多解(含非零解)
- 降秩意味着“独立方程数 < 未知数个数n”(比如1个独立方程、2个未知数,2个独立方程、3个未知数);
- 会出现“自由未知数”(可任意取值的未知数),比如1个独立方程x+2y=0x+2y=0x+2y=0中,y可随便选,x由y决定;
- 自由未知数取任意实数(无穷多个取值),就能得到无穷多个解,其中大部分是non-zero解(非零解)。
例子:矩阵A=[1224]A = \begin{bmatrix}1&2\\2&4\end{bmatrix}A=[1224](降秩,r(A)=1<n=2r(A)=1<n=2r(A)=1<n=2),对应的齐次方程组{x+2y=02x+4y=0\begin{cases}x+2y=0\\2x+4y=0\end{cases}{x+2y=02x+4y=0,化简为x=−2yx=-2yx=−2y,取y=ky=ky=k(k为任意实数),得无穷多解{x=−2ky=k\begin{cases}x=-2k\\y=k\end{cases}{x=−2ky=k(k=1时为非零解{x=−2y=1\begin{cases}x=-2\\y=1\end{cases}{x=−2y=1)。
三维(3阶方阵、3个未知数x,y,z) 的例子
「满秩(r=3)、降秩(r=2、r=1)」三种情况
未知数个数n=3(x,y,z),3阶方阵A的秩r(A) = 独立行/列向量数 = 齐次方程组的独立方程数;
满秩:r(A) = 3(独立方程数=3)→ 仅零解;
降秩:r(A) < 3(独立方程数<3)→ 无穷多解(自由未知数个数=3-r(A))。
例子1:3阶满秩矩阵(r=3)→ 齐次方程组仅零解
1. 矩阵形式(满秩,无多余行/列)
A1=[102210321]A_1 = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 2 \\ 2 & 1 & 0 \\ 3 & 2 & 1 \end{bmatrix} A1=123012201
2. 对应的齐次方程组代数式(A₁x=0,右边全为0)
矩阵乘法展开(3×3矩阵×3×1向量=3×1零向量):
{1⋅x+0⋅y+2⋅z=0(1)2⋅x+1⋅y+0⋅z=0(2)3⋅x+2⋅y+1⋅z=0(3)\begin{cases} 1·x + 0·y + 2·z = 0 \quad (1) \\ 2·x + 1·y + 0·z = 0 \quad (2) \\ 3·x + 2·y + 1·z = 0 \quad (3) \end{cases} ⎩⎨⎧1⋅x+0⋅y+2⋅z=0(1)2⋅x+1⋅y+0⋅z=0(2)3⋅x+2⋅y+1⋅z=0(3)
3. 秩的分析(r(A₁)=3,满秩)
三个方程 互不依赖:方程(1)、(2)无法推导方程(3),因此是「3个独立方程」,r(A₁)=3=n=3(满秩)。
4. 求解过程(无自由未知数,仅零解)
- 由方程(1)解出x = -2z;
- 代入方程(2):2×(-2z) + y = 0 → y = 4z;
- 代入方程(3):3×(-2z) + 2×(4z) + z = 0 → -6z +8z +z=3z=0 → z=0;
- 回代得:x=0,y=0。
5. 解的类型:仅零解
{x=0y=0z=0\begin{cases} x=0 \\ y=0 \\ z=0 \end{cases} ⎩⎨⎧x=0y=0z=0
例子2:3阶降秩矩阵(r=2)→ 齐次方程组无穷多解(1个自由未知数)
1. 矩阵形式(降秩,1行多余)
A2=[123245368]A_2 = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 2 & 4 & 5 \\ 3 & 6 & 8 \end{bmatrix} A2=123246358
2. 对应的齐次方程组代数式
{1⋅x+2⋅y+3⋅z=0(1)2⋅x+4⋅y+5⋅z=0(2)3⋅x+6⋅y+8⋅z=0(3)\begin{cases} 1·x + 2·y + 3·z = 0 \quad (1) \\ 2·x + 4·y + 5·z = 0 \quad (2) \\ 3·x + 6·y + 8·z = 0 \quad (3) \end{cases} ⎩⎨⎧1⋅x+2⋅y+3⋅z=0(1)2⋅x+4⋅y+5⋅z=0(2)3⋅x+6⋅y+8⋅z=0(3)
3. 秩的分析(r(A₂)=2,降秩)
观察方程关系:方程(3) = 方程(1)+方程(2),因此方程(3)是「多余方程」,独立方程只有(1)和(2),r(A₂)=2<3(降秩)。
4. 求解过程(1个自由未知数,无穷多解)
- 保留独立方程(1)和(2),消去多余方程(3);
- 由方程(1)解出x = -2y -3z;
- 代入方程(2):2×(-2y-3z) +4y +5z =0 → -4y-6z+4y+5z=-z=0 → z=0;
- 此时x=-2y,设「自由未知数y=k」(k为任意实数),则x=-2k,z=0。
5. 解的类型:无穷多解(含非零解)
{x=−2ky=kz=0(k∈R)\begin{cases} x=-2k \\ y=k \\ z=0 \end{cases} \quad (k∈R) ⎩⎨⎧x=−2ky=kz=0(k∈R)
取k=1:非零解(x=-2,y=1,z=0);取k=0:零解。
例子3:3阶降秩矩阵(r=1)→ 齐次方程组无穷多解(2个自由未知数)
1. 矩阵形式(降秩,2行多余)
A3=[132264396]A_3 = \begin{bmatrix} 1 & 3 & 2 \\ 2 & 6 & 4 \\ 3 & 9 & 6 \end{bmatrix} A3=123369246
2. 对应的齐次方程组代数式
{1⋅x+3⋅y+2⋅z=0(1)2⋅x+6⋅y+4⋅z=0(2)3⋅x+9⋅y+6⋅z=0(3)\begin{cases} 1·x + 3·y + 2·z = 0 \quad (1) \\ 2·x + 6·y + 4·z = 0 \quad (2) \\ 3·x + 9·y + 6·z = 0 \quad (3) \end{cases} ⎩⎨⎧1⋅x+3⋅y+2⋅z=0(1)2⋅x+6⋅y+4⋅z=0(2)3⋅x+9⋅y+6⋅z=0(3)
3. 秩的分析(r(A₃)=1,降秩)
观察方程关系:方程(2)=2×方程(1),方程(3)=3×方程(1),因此方程(2)、(3)都是「多余方程」,独立方程只有(1),r(A₃)=1<3(降秩)。
4. 求解过程(2个自由未知数,无穷多解)
- 保留独立方程(1),消去多余方程(2)、(3);
- 方程(1):x = -3y -2z;
- 设「自由未知数y=k,z=l」(k,l为任意实数),则x=-3k-2l。
5. 解的类型:无穷多解(含非零解)
{x=−3k−2ly=kz=l(k,l∈R)\begin{cases} x=-3k-2l \\ y=k \\ z=l \end{cases} \quad (k,l∈R) ⎩⎨⎧x=−3k−2ly=kz=l(k,l∈R)
取k=1,l=0:非零解(x=-3,y=1,z=0);取k=0,l=1:非零解(x=-2,y=0,z=1);取k=0,l=0:零解。
| 矩阵类型 | 3阶矩阵 | 齐次方程组代数式 | 独立方程数(秩r(A)) | 自由未知数个数 | 解的类型 |
|---|---|---|---|---|---|
| 满秩 | [102210321]\begin{bmatrix}1&0&2\\2&1&0\\3&2&1\end{bmatrix}123012201 | {x+2z=02x+y=03x+2y+z=0\begin{cases}x+2z=0\\2x+y=0\\3x+2y+z=0\end{cases}⎩⎨⎧x+2z=02x+y=03x+2y+z=0 | 3(r=3) | 0 | 仅零解{x=0y=0z=0\begin{cases}x=0\\y=0\\z=0\end{cases}⎩⎨⎧x=0y=0z=0 |
| 降秩(r=2) | [123245368]\begin{bmatrix}1&2&3\\2&4&5\\3&6&8\end{bmatrix}123246358 | {x+2y+3z=02x+4y+5z=03x+6y+8z=0\begin{cases}x+2y+3z=0\\2x+4y+5z=0\\3x+6y+8z=0\end{cases}⎩⎨⎧x+2y+3z=02x+4y+5z=03x+6y+8z=0 | 2(r=2) | 1(y=k) | 无穷多解{x=−2ky=kz=0\begin{cases}x=-2k\\y=k\\z=0\end{cases}⎩⎨⎧x=−2ky=kz=0 |
| 降秩(r=1) | [132264396]\begin{bmatrix}1&3&2\\2&6&4\\3&9&6\end{bmatrix}123369246 | {x+3y+2z=02x+6y+4z=03x+9y+6z=0\begin{cases}x+3y+2z=0\\2x+6y+4z=0\\3x+9y+6z=0\end{cases}⎩⎨⎧x+3y+2z=02x+6y+4z=03x+9y+6z=0 | 1(r=1) | 2(y=k,z=l) | 无穷多解{x=−3k−2ly=kz=l\begin{cases}x=-3k-2l\\y=k\\z=l\end{cases}⎩⎨⎧x=−3k−2ly=kz=l |
