Lecture 08 求解Ax=b 可解性和解的结构
满秩
列满秩 r=n 没有自由变量 N(A) = zero vector x=xp -- 如果解存在 解唯一 要么无解
行满秩 r=m 没有零行 对任意b都有解
r=n=m 可逆矩阵 R=I 零空间 0向量 b什么要求都没有
today's agenda: 求解Ax=b 有解还是无解? 有解的话是唯一解还是无数解?
仍然还是上个Lecture的例子
仍然还是消元法,之前学过,消元法实际本质上就是做的是行变换,同样的变换要作用在b上面,这里直接写到一个矩阵里,这个矩阵就是增广矩阵
处理成 -- 行阶梯型矩阵
其实很明显最后一行所对应的方程是
再换句话说就是b要在A的列空间中
这两句话是等价的
具体求解的算法是这样的
- 找particular solution(特解) -- 一个好的方法 将自由变量设置为0 求出Ax=b中的主变量
- 加上Ax=0的零空间
对于一个具体的例子是这样的

其实特解+零空间是合理的,因为
对于上面的例子,其实能发现最后的解的空间实际上是类似四维子空间的一个空间,后面的零空间是一个子空间,然后子空间的每个向量都加上了一个特解的向量,构成了一个新的平面(就像平移了一样)
上一个Lecture提到过秩的定义,当时提到的秩实际上就是主元变量或者说主元列的个数
这里更加深入的来探讨了对于不同秩的矩阵A的Ax=b的可解性
对于一个m by n的矩阵,秩为r
对于列满秩的一个矩阵A, 也就是说有多少列就有多少个主元,比如
由于上个lecture的笔记中其实提到过,自由变量的个数实际上是零空间的维度,所以其实对于Ax=0来说,零空间只有零向量,那么最后的通解就取决于Ax=b有没有特解
- 如果有特解,那么解是唯一的
- 如果没有特解,那就是无解
对于行满秩的一个矩阵A, 也就是说有都少行就有多少个主元,比如
在消元过程中不会出现零行 所以对b实际上没有要求,b取什么都会在A中的列空间中
同样的,根据上个Lecture的内容,Ax=0存在零空间
所以对于行满秩实际上是无数解
对于r=n=m的矩阵 -- 满秩方阵 比如
最终的最简行阶梯型矩阵一定是I,同样的,零空间是zero vector
所以Ax=b 肯定有解 且是唯一解