线性代数第3章:矩阵的初等变换与线性方程组
1 矩阵的初等变换
1.1 矩阵的初等变换
将解方程组的过程总结如下:
- 解方程组的方法称为消元法;
- 解方程组时,始终将方程看成一个整体变形,并且用到了如下三种变换
- 交换方程次序
- 以不为0的数乘某个方程
- 一个方程加上另一个方程的k倍
- 上述3种变换都是可逆的,由此变换前与变换后的方程组同解。
在上述变换过程中,只对方程组的系数和常数项进行运算,未知量并未参加运算,因此若记方程组的增广矩阵为:
则上述方程组的变换可转化为对矩阵B的变换。
1.1.1 定义1
下列三种变换称为矩阵的初等行变换:
- 对换2行
- 以数$k \neq 0$乘某一行中的所有元素
- 某一行所有元素的k倍加到另一行对应元素上去
将定义中的“行”换成“列”,即得到矩阵的初等列变换的定义(所用记号是将“r”换成“c”)。
矩阵的初等行变换与初等列变换,统称为矩阵的初等变换。初等变换的逆变换也是初等变换,且与原变换的类型相同。
如果矩阵A经过有限次初等变换变成矩阵B,则称矩阵A与矩阵B等价,记作$A \sim B$。
矩阵之间的等价关系具有下列性质:
- 反身性:$A \sim A$
- 对称性:若$A \sim B$,则$B \sim A$
- 传递性:若$A \sim B$,$B \sim C$,则$A \sim C$
具有上述三条性质的关系,在集合关系中称为等价关系。
两个方程组同解,可称为两个方程组等价。
下面利用矩阵的初等行变换来解线性方程组(1),其过程可与方程组(1)的消元过程一一对照:
取$x_3$为自由未知数,并令$x_3 = c$,得到方程组的解如下,其中c为任意常数。
矩阵$B_4$和$B_5$都称为行阶梯形矩阵,其特点为:
- 可画出一条阶梯线,线的下方全为零;
- 每个台阶只有一行,台阶数即为非零行的行数,阶梯线的竖线后面的第一个元素为非零元,即非零行的第一个非零元。
行阶梯形矩阵$B_5$还称为行最简形矩阵,其特点是:
- 非零行的第一个非零元为1;
- 这些非零元所在列的其余元素均为0。
对于任何矩阵$A_{m \times n}$,总可经过有限次初等行变换,将其变为行阶梯形和行最简形矩阵。
注意:行最简形矩阵再经过初等列变换,可变成如下形式:
矩阵F称为矩阵B的标准型,其特点是:
- F的左上角是一个单位矩阵,其余元素全为0
- $m \times n$矩阵A,总可经过初等变换(行变换和列变换),将其化为标准形
此标准型由m,n,r三个数完全决定,其中r是行阶梯形矩阵中非零行的行数。
所有与A等价的矩阵组成一个集合,标准形F是这个集合中形状最简单的矩阵。
1.2 初等矩阵
由单位矩阵经过一次初等变换得到的矩阵称为初等矩阵。
三种初等变换对应三种初等矩阵:
(1)将单位矩阵中的第$i$和$j$两行(列)对调,得初等矩阵
(2)以数$k \neq 0$乘单位阵的第i行(列),得初等矩阵:
(3)以k乘E的第j列加到第i行上,或以k乘E的第i列加到第j列上,得
归纳上面讨论得如下性质。
1.2.1 性质1
设A是一个$m \times n$矩阵,对A实施一次初等行(列)变换,相当于在A的左(右)边乘以相应的m(n)阶初等矩阵。
由初等矩阵的定义知:初等矩阵都是可逆的,且其逆矩阵也是同一类型的初等矩阵。
- $E(i, j)^{-1}=E(i, j)$
- $E(i(k))^{-1}=E\left(i\left(\frac{1}{k}\right)\right)$
- $E(i j(k))^{-1}=E(i j(-k))$
1.2.2 性质2
方阵A可逆的充分必要条件是:存在有限个初等矩阵 $ P_1, P_2,…, P_l $ ,使得
$$
A=P_{1} P_{2} \cdots P_{l}
$$
定理:设A与B是$m \times n$矩阵,则$A \sim B$的充要条件是存在m阶可逆矩阵P及n阶可逆矩阵Q,使得$PAQ=B$。
推论:方阵A可逆$\ce{<->}$${A} \stackrel{r}{\sim} {E}$
1.2.3 利用初等变换求逆矩阵
1.2.4 利用初等变换求解方程组
1.3 总结
- 矩阵的初等变换——3种变换
- 初等矩阵——3种矩阵
- 利用初等变换求逆矩阵
- 重要结论——性质、定理、推论
2 矩阵的秩
2.1 矩阵秩的概念
给定一个$m \times n$矩阵A,它的标准型
$$
{F}=\left(\begin{array}{cc}E_{r} & {O} \ {O} & {O}\end{array}\right)
$$
是由数r完全确定的,这个数就是A的行阶梯形矩阵中非零行的行数,称这个数是矩阵A的行阶梯形矩阵中非零行的行数,称这个数是矩阵A的秩。
【定义1】在$m \times n$矩阵A中,任取k行与k列,位于这些行列交叉处的$k^2$个元素,不改变它们在A中所处的位置次序,而得的k阶行列式,称为矩阵A的k阶子式。
$m \times n$矩阵A的k阶子式共有$C_{m}^{k} · C_{n}^{k}$个。
【定义2】设在矩阵A中有一个不等于0的r阶子式D,且所有r+1阶子式(若存在)全等于0,那么D称为矩阵A的最高阶非零子式。数r称为矩阵A的秩,记作$R(A)$,并规定零矩阵的秩等于0。
2.2 矩阵秩的求法
由上例可知,对于一般的矩阵,当行数与列数较高时,按定义求秩是很麻烦的。然而对于行阶梯形矩阵,它的秩就等于非零行的行数。因此自然想到用初等变换将矩阵化为行阶梯形矩阵。
【定理】若$A \sim B$,则$R(A)=R(B)$
【推论】若有可逆矩阵P,Q,使$PAQ=B$,则$R(A)=R(B)$
2.3 矩阵秩的性质
2.4 总结
- 矩阵秩的概念
- 矩阵秩的求法
- 定义法
- 初等变换法
- 矩阵秩的性质
3 线性方程组的解
3.1 线性方程组解的判定条件
设有n个未知数m个方程的线性方程组
可以写成以向量x为未知元的向量方程:$Ax=b$。
【定理1】n元线性方程组$Ax=b$
- 无解的充分必要条件是$R(A)<R(A,b)$
- 有唯一解的充分必要条件是$R(A)=R(A,b)=n$
- 有无限多解的充分必要条件是$R(A)=R(A,b)<n$
3.2 重要结论
【定理2】n元齐次线性方程组$Ax=0$有非零解的充要条件是$R(A)<n$。
【定理3】n元线性方程组$Ax=b$有非零解的充要条件是$R(A)=R(A,b)$。
定理2和定理3是定理1的特殊情况。
【定理4】矩阵方程$Ax=B$有解的充分必要条件是$R(A)=R(A,B)$
【定理5】设$AB=C$,则$R(C)=R(A B) \leq \min {R(A), R(B)}$