线性代数学习笔记(二十七)——线性方程组有解判定

本篇笔记首先讨论如何将线性方程组写成矩阵或向量形式,并给出系数矩阵和增广矩阵的概念;然后通过判断系数矩阵的秩和增广矩阵的秩的关系,讨论方程组有唯一解、有无穷多解还是无解的条件并给出了相关判定;最后总结了通过系数矩阵求解线性方程组的步骤,并通过例子进行了实践。

1 系数矩阵和增广矩阵

假如有如下方程组:
{ x 1 + x 2 + x 3 = 1 x 1 − x 2 − x 3 = − 3 2 x 1 + 9 x 2 + 10 x 3 = 11 \begin{cases}x_1+x_2+x_3=1\\x_1-x_2-x_3=-3\\2x_1+9x_2+10x_3=11\end{cases} x1+x2+x3=1x1x2x3=32x1+9x2+10x3=11

但这样写太复杂了!所以引入了以下概念:

系数矩阵:将上述方程组的未知数系数写成矩阵,
A = [ 1 1 1 1 − 1 − 1 2 9 10 ] A=\begin{bmatrix}1&1&1\\1&-1&-1\\2&9&10\end{bmatrix} A=1121191110

增广矩阵:将方程组未知数系统和常数项写成矩阵,
A ‾ = [ 1 1 1 1 1 − 1 − 1 − 3 2 9 10 11 ] \overline{A}=\left[\begin{array}{ccc|c}1&1&1&1\\1&-1&-1&-3\\2&9&10&11\end{array}\right] A=11211911101311

也可以写成向量形式,
x 1 ( 1 1 2 ) + x 2 ( 1 − 1 9 ) + x 3 ( 1 − 1 10 ) = ( 1 − 3 11 ) x_1\begin{pmatrix}1\\1\\2\end{pmatrix}+x_2\begin{pmatrix}1\\-1\\9\end{pmatrix}+x_3\begin{pmatrix}1\\-1\\10\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}1\\-3\\11\end{pmatrix} x1112+x2119+x31110=1311,即
x 1 α 1 + x 2 α 2 + x 3 α 3 = β x_1\alpha_1+x_2\alpha_2+x_3\alpha_3=\beta x1α1+x2α2+x3α3=β

注意:
在写方程时,系数写在前面,未知数写在后面;
但写向量时,一般未知数写在前前,而向量写在后面。

2 方程组有无解的判定

前面已经知道,用消元法解方程组,其实相当于对矩阵做初等行变换。

① 假设化成了如下矩阵:
[ 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 ] \left[\begin{array}{ccc|c}1&0&0&1\\0&1&0&2\\0&0&1&3\end{array}\right] 100010001123

所以, { x 1 = 1 x 2 = 2 x 3 = 3 \begin{cases}x_1=1\\x_2=2\\x_3=3\end{cases} x1=1x2=2x3=3,即有唯一解,

很显明: r ( A ) = r ( A ‾ ) = 3 ( 未 知 量 个 数 ) r(A)=r(\overline{A})=3(未知量个数) r(A)=r(A)=3

② 假设化成了如下矩阵:
[ 1 0 1 5 0 1 1 9 0 0 0 0 ] \left[\begin{array}{ccc|c}1&0&1&5\\0&1&1&9\\0&0&0&0\end{array}\right] 100010110590

所以, { x 1 = 5 − x 3 x 2 = 9 − x 3 \begin{cases}x_1=5-x_3\\x_2=9-x_3\end{cases} {x1=5x3x2=9x3
此时,当 x 3 x_3 x3取不同的值时,得到不同的 x 1 x_1 x1 x 2 x_2 x2,即有无穷多解,

这种情况下, r ( A ) = r ( A ‾ ) = 2 < 3 ( 未 知 量 个 数 ) r(A)=r(\overline{A})=2<3(未知量个数) r(A)=r(A)=2<3

③ 假设化成了如下矩阵:
[ 1 0 1 3 0 1 0 4 0 0 0 1 ] \left[\begin{array}{ccc|c}1&0&1&3\\0&1&0&4\\0&0&0&1\end{array}\right] 100010100341

对应方程组为:
{ x 1 x 3 = 3 x 2 = 4 0 = 1 \begin{cases}x_1&&&&x_3&=&3\\&&x_2&&&=&4\\&&&&\color{red}{0}&=&1\end{cases} x1x2x30===341

所以方程组无解,

此时, r ( A ) = 2 ≠ r ( A ‾ ) = 3 r(A)=2\quad{\neq}{\quad}r(\overline{A})=3 r(A)=2=r(A)=3

上述求秩用到以下两个结论:
1)初等变换不改变矩阵的秩;
2)阶梯型矩阵的秩等于非零行的行数。

不难看出,方程组有解分两种情况,即有唯一解和有无穷多解,

r ( A ) = r ( A ‾ ) r(A)=r(\overline{A}) r(A)=r(A)时,方程组有解
r ( A ) = r ( A ‾ ) = n r(A)=r(\overline{A})=n r(A)=r(A)=n,有唯一解,
r ( A ) = r ( A ‾ ) < n r(A)=r(\overline{A})r(A)=r(A)<n,有无穷多解。

r ( A ) ≠ r ( A ‾ ) r(A)\quad{\neq}{\quad}r(\overline{A}) r(A)=r(A)时,方程组无解

3 使用系数矩阵解方程组的步骤

在本章中有两个符号比较重要,即 m m m n n n m m m表示方程的个数, n n n表示未知量的个数,
例如, { x 1 + x 2 − x 3 = 5 x 1 − x 2 + x 3 = 7 \begin{cases}x_1+x_2-x_3=5\\x_1-x_2+x_3=7\end{cases} {x1+x2x3=5x1x2+x3=7
则: m = 2 , n = 3 m=2,n=3 m=2,n=3

解题步骤:
写出增广矩阵 A ‾ \overline{A} A

只做初等行变换化为阶梯型

r ( A ) r(A) r(A) r ( A ‾ ) r(\overline{A}) r(A)是否相等
阶梯型矩阵中,竖线左边非零行的行数 ? = ?= ?=带竖线右边非零行的行数。
若相等且等于未知量个数,有唯一解;
若相等且小于未知量个数,有无穷多解;
若不相等,则无解。

化为行简化阶梯型矩阵

例如化为以下矩阵:
[ 1 0 3 4 5 0 1 1 1 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ] \left[\begin{array}{cccc|c}1&0&3&4&5\\0&1&1&1&2\\0&0&0&0&0\\0&0&0&0&0\end{array}\right] 10000100310041005200

写出一般解

首先不用管零行,把非零行的首非零元 1 1 1留在左边,常数项留在右边;
对于第一行的第一个元素 1 1 1对应该 x 1 x_1 x1,其余列元素移到右边;
同理,对于第二列第二个元素 1 1 1对应 x 2 x_2 x2,其余元素移动右边。

即该方程组的一般解为:
{ x 1 = 5 − 3 x 3 − 4 x 4 x 2 = 2 − x 3 − x 4 \begin{cases}x_1=5-3x_3-4x_4\\x_2=2-x_3-x_4\end{cases} {x1=53x34x4x2=2x3x4

注意:移到右边记得变号。

4 求解方程组举例

例1
1) A ‾ ⟶ ⋯ ⟶ [ 1 − 1 2 − 1 3 0 0 − 5 2 − 6 0 0 0 0 4 ] \overline{A}\longrightarrow\cdots\longrightarrow\left[\begin{array}{cccc|c}1&-1&2&-1&3\\0&0&-5&2&-6\\0&0&0&0&4\end{array}\right] A100100250120364

因为 r ( A ) = 2 ≠ r ( A ‾ ) = 3 r(A)=2\quad{\color{red}{\neq}}{\quad}r(\overline{A})=3 r(A)=2=r(A)=3,故无解。

2) A ‾ ⟶ ⋯ ⟶ [ 1 3 − 7 − 8 0 1 − 5 − 7 0 0 1 1 0 0 0 0 ] \overline{A}\longrightarrow\cdots\longrightarrow\left[\begin{array}{ccc|c}1&3&-7&-8\\0&1&-5&-7\\0&0&1&1\\0&0&0&0\end{array}\right] A1000310075108710

因为, r ( A ) = r ( A ‾ ) = 3 ( 未 知 量 个 数 ) r(A)=r(\overline{A})=3(未知量个数) r(A)=r(A)=3,故有唯一解,

继续化为行简化阶梯型矩阵,
⋯ ⟶ [ 1 0 0 5 0 1 0 2 0 0 1 1 0 0 0 0 ] \cdots\longrightarrow\left[\begin{array}{ccc|c}1&0&0&5\\0&1&0&2\\0&0&1&1\\0&0&0&0\end{array}\right] 1000010000105210

所以, { x 1 = 5 x 2 = 2 x 3 = 1 \begin{cases}x_1=5\\x_2=2\\x_3=1\end{cases} x1=5x2=2x3=1

注意:上述方程只有三个未知量,别写出 x 4 x_4 x4来了!

例2
A ‾ → 只 做 初 等 行 变 换 化 为 阶 梯 型 [ 1 2 3 1 2 0 3 7 − 1 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ] \overline{A}\xrightarrow[]{只做初等行变换化为阶梯型}\left[\begin{array}{cccc|c}1&2&3&1&2\\0&3&7&-1&3\\0&0&0&0&0\\0&0&0&0&0\end{array}\right] A 10002300370011002300

很明显, r ( A ) = r ( A ‾ ) = 2 < 4 ( 未 知 量 个 数 ) r(A)=r(\overline{A})=2<4(未知量个数) r(A)=r(A)=2<4,故有无穷多解,

→ 继 续 化 为 行 简 化 阶 梯 型 [ 1 0 − 5 3 5 5 0 0 1 7 3 − 1 3 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ] \xrightarrow[]{继续化为行简化阶梯型}\left[\begin{array}{cccc|c}1&0&-\frac{5}{3}&\frac{5}{5}&0\\0&1&\frac{7}{3}&-\frac{1}{3}&1\\0&0&0&0&0\\0&0&0&0&0\end{array}\right] 100001003537005531000100

所以, { x 1 = 5 3 x 3 − 5 3 x 4 x 2 = 1 − 7 3 x 3 + 1 3 x 4 \begin{cases}x_1=\frac{5}{3}x_3-\frac{5}{3}x_4\\x_2=1-\frac{7}{3}x_3+\frac{1}{3}x_4\end{cases} {x1=35x335x4x2=137x3+31x4,其中 x 3 , x 4 x_3,x_4 x3,x4为自由未知量。

上述解称为一般解,后续还要写出基础解系。该解的方程组称为同解方程组

使用判断阶梯型矩阵时所用的划折线法判断方程组有无解:若经过竖线时拐弯,则无解,若穿过竖线,则有解。

有时方程组会感觉比较“别扭”,例如:
写出 [ 1 0 0 3 4 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ] \left[\begin{array}{cccc|c}1&0&0&3&4\\0&1&0&1&1\\0&0&0&0&0\\0&0&0&0&0\end{array}\right] 10000100000031004100的同解方程组。
解: r ( A ) = r ( A ‾ ) = 2 < 4 ( 未 知 量 个 数 ) r(A)=r(\overline{A})=2<4(未知量个数) r(A)=r(A)=2<4,故有无穷多解,
所以, { x 1 = 4 − 3 x 4 x 2 = 1 − x 4 \begin{cases}x_1=4-3x_4\\x_2=1-x_4\end{cases} {x1=43x4x2=1x4

x 3 x_3 x3在哪里? x 3 x_3 x3是否是自由未知量? x 3 x_3 x3发生了什么?

其实上述方程组可以写成:
{ x 1 = 4 + 0 x 3 − 3 x 4 x 2 = 1 + 0 x 3 − x 4 \begin{cases}x_1=4+{\color{red}{0x_3}}-3x_4\\x_2=1+{\color{red}{0x_3}}-x_4\end{cases} {x1=4+0x33x4x2=1+0x3x4

所以 x 3 , x 4 x_3,x_4 x3,x4都是自由未知量。

★ ★ ★ \color{red}{★★★} 例3:当 λ \lambda λ取何值时,线性方程组
{ ( 1 + λ ) x 1 + x 2 + x 3 = 0 x 1 + ( 1 + λ ) x 2 + x 3 = 3 x 1 + x 2 + ( 1 + λ ) x 3 = λ \begin{cases}(1+\lambda)x_1+x_2+x_3=0\\x_1+(1+\lambda)x_2+x_3=3\\x_1+x_2+(1+\lambda)x_3=\lambda\end{cases} (1+λ)x1+x2+x3=0x1+(1+λ)x2+x3=3x1+x2+(1+λ)x3=λ
有解?并求其解。

分析:该类带参数的方程组比较重要!
在化为阶梯型或行简化阶梯型矩阵时,未讨论 λ \lambda λ是否为 0 0 0前,
一定不能放在分母上

解: A ‾ = [ 1 + λ 1 1 0 1 1 + λ 1 3 1 1 1 + λ λ ] \overline{A}=\left[\begin{array}{ccc|c}1+\lambda&1&1&0\\1&1+\lambda&1&3\\1&1&1+\lambda&\lambda\end{array}\right] A=1+λ1111+λ1111+λ03λ

⋯ ⟶ [ 1 1 1 + λ λ 0 λ − λ 3 − λ 0 0 − λ ( 3 + λ ) ( 1 − λ ) ( 3 + λ ) ] \cdots\longrightarrow\left[\begin{array}{ccc|c}1&1&1+\lambda&\lambda\\0&\lambda&-\lambda&3-\lambda\\0&0&-\lambda(3+\lambda)&(1-\lambda)(3+\lambda)\end{array}\right] 1001λ01+λλλ(3+λ)λ3λ(1λ)(3+λ)

1)当 λ = 0 \lambda=0 λ=0时, r ( A ) = 1 ≠ r ( A ‾ ) = 2 r(A)=1\quad{\neq}{\quad}r(\overline{A})=2 r(A)=1=r(A)=2,这时原方程组无解;

2)当 λ ≠ 0 \lambda{\neq}0 λ=0时,且 λ ≠ − 3 \lambda{\neq}-3 λ=3时, r ( A ) = r ( A ‾ ) = 3 r(A)=r(\overline{A})=3 r(A)=r(A)=3,原方程组有唯一解,
继续化为行简化阶梯型,
⋯ ⟶ [ 1 0 0 − 1 λ 0 1 0 2 λ 0 0 1 λ − 1 λ ] \cdots\longrightarrow\left[\begin{array}{ccc|c}1&0&0&-\frac{1}{\lambda}\\0&1&0&\frac{2}{\lambda}\\0&0&1&\frac{\lambda-1}{\lambda}\end{array}\right] 100010001λ1λ2λλ1

所以, { x 1 = − 1 λ x 2 = 2 λ x 3 = λ − 1 λ \begin{cases}x_1=-\frac{1}{\lambda}\\x_2=\frac{2}{\lambda}\\x_3=\frac{\lambda-1}{\lambda}\end{cases} x1=λ1x2=λ2x3=λλ1

3)当 λ = − 3 \lambda=-3 λ=3时, r ( A ) = r ( A ‾ ) = 2 < 3 r(A)=r(\overline{A})=2<3 r(A)=r(A)=2<3,原方程有无穷多解,
继续化为行简化阶梯型,
⋯ ⟶ [ 1 0 − 1 − 1 0 1 − 1 − 2 0 0 0 0 ] \cdots\longrightarrow\left[\begin{array}{ccc|c}1&0&-1&-1\\0&1&-1&-2\\0&0&0&0\end{array}\right] 100010110120

所以,方程的一般解为, { x 1 = x 3 − 1 x 2 = x 3 − 2 \begin{cases}x_1=x_3-1\\x_2=x_3-2\end{cases} {x1=x31x2=x32,其中 x 3 x_3 x3为自由未知量。

例4:略。
例5:带参数的题,也很重要!略。

5 引用

《线性代数》高清教学视频 “惊叹号”系列 宋浩老师_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili_4.2 线性方程组有解判定

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