本节是网易公开课上的麻省理工大学线性代数课程第一节: 方程组的几何解释 的学习笔记。
本节将讨论 线性代数基础 及求 解线性方程组。
从方程组开始讲解,有n个方程和n个未知数,即方程数和未知数个数相等,这种情况最让人舒服。
行图像(row picture):一个行图像表示一个方程。
列图像(column picture):
两方程和两未知数
取方程组的每一行作为矩阵的一行,上面方程组的等价于:
最左侧的用矩阵 A 表示(系数矩阵),中间未知数用向量 x (这儿说的向量都是指列向量,除非特殊说明)表示,右侧结果用向量 b 表示,线性方程组可精简为:
在 xy平面 上一次做出方程组中每个方程的图像。先做方程2x - y = 0
的图像。
对于该方程,当 y=0
时,x=0
,所以改方程的图像经过原点0,0
;当x=1
时,y=2
,所以该方程经过点(1,2)
。将两点连线即可得到方程的图像。
对于方程-x + 2y = 3
,当y=0
时,x=-3
;当x=-1
时,y=1
。连接两点。
两条直线相交于点(1,2)
。所以上面方程组的解为x=1, y=2
。
取方程组的每一列作为矩阵的一列,上面方程组等价于:
[2, -1]
和 向量
[-1, 2]
进行线性组合,从而得到向量
[0, 3]
。即求出 x 和 y 的值。
下面开始做出向量 [2,-1]
的图像。
然后做出向量 [-1, 2]
的图像。
如何将这两个向量进行线性组合,得到向量 b [0, 3]
呢,正确答案是 1 个向量 [2, -1]
(列1), 2 个向量 [-1, 2]
(列2)。即:
将 向量 [2, -1]
(列1)的终点作为向量 [1, -2]
(列2)的起点,然后加上 2 个向量 [1, -2]
(列2)。最后终点的向量 b 的坐标 (0, 3)
。
思考一个问题,如果 x 和 y 取所有值,即任意组合的列1和列2的组合,会得到什么结果呢?
答案是任意的一个右侧向量。
2 x 2 线性方程组比较容易作图求解,3 x 3 线性方程组如何求解呢。通过理解方程组,理解方程组的方式包含上面的 行图像 和 列图像,行图像比较重要,列图像更重要。看下面的方程:
等价于:
在 xyz 坐标系中做出以上三个方程的图像。其中每个方程的图像都是一个平面。最后三个平面会相交于一点。
从上面可以看出,想要做出它的行图像是比较困难的。如果是四维的话,更不好做了。下面使用列图像来完成。
方程组等价于:
很明显,右侧的向量 b 和系数矩阵 A 列3值是一样的,因此 x=0, y=0, z=1
。
思考一个问题,无论右侧向量 b 是多少,是否都能求解方程?等价于代数问题:对任意向量 b,能否求解 Ax=b ? 用“线性组合”语言来描述:系数矩阵 A 的三个列向量的线性组合,能否覆盖整个三维空间?
对于我们上面用到的系数矩阵 A,答案是肯定的。因为它是一个 “good matrix”,它是 非奇异矩阵,它是 可逆矩阵 。
但是对于有的系数矩阵,答案是否定的。例如,如果系数矩阵的三个列向量在一个平面内(例如,列3等于列1加上列2),那么它们的线性组合也必定在这个平面内。因此,当右侧向量 b 处在这个平面内,则方程有解,否则无解。这种情形称为 奇异,矩阵并非 可逆。
矩阵 A 乘以向量 x (Ax)得到什么结果呢?
有两种方法可以解决。
如何理解呢?Ax(矩阵 A 乘以向量 x) 可以理解矩阵 A 的各列的线性组合。 在这里就是 1 个矩阵 A 的列1 加上 2 个矩阵 A 的列2。