前言:线性代数的重点
将分为两种情况
- 齐次
- 非齐次
0X00 齐次线性方程组的基础解系
齐次线性方程我们说过很多次,这次我们要说的是更普通的齐次线性方程,不是方阵,就是普通的矩阵
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接下来我们来求解这个
其中 (一维列向量)称做
解向量
当方程出现非零解的时候,既有无穷多解
的时候:
解集 最大无关组
基础解系
故有:
问题的关键在于:
- 如何求
基础解系
-
基础解析
包含多少个向量
我们来做一道题目:

我们先得到系数矩阵 A 的秩: 由于有 4 个未知量,所以
基础解系
中包含 4 - 2 = 2个向量
此时可以将原方程组
用行阶梯形矩阵
表示:
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我们把两个方程中的共同变量
()取出来,分别取线性无关向量:
将 x2, x3 带入方程中:
求得两个解向量
:
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所以得到该线性方程的通解是:
以后所有的求齐次线性方程组的基础解系
都用此方法
0X01 非齐次线性方程的基础解系
现在我们回到更一般的情况:
当非齐次线性方程有无穷解的时候求通解
首先我们得知道该方程是不是有无穷多解,假设我们有方程 如果方程有无穷多解则:
非齐次线性方程的基础通解 = 特解 + 齐次线性方程的解
现在我们举一个具体的例子:
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首先写出增广矩阵
:

经过初等行列变化以后得到阶梯矩阵:
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接下来我们来求它的齐次通解(也就是将等式右边化为 0):

按照之前的方法,首先给出 3 个自由变元
的取值:
带入求得三个齐次方程的解向量
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最后我们求原来线性方程的特解:

特解的方法很简单就是将之前在解齐次方程
设置的自由变元
设为 0 就行,我们之前设置的是 ,得到一个特解:
最后我们得到原线性方程的通解:
特解 + 齐次线性方程的解 =
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