(三)向量组的秩

定义设有向量组 a ( a 可以含有限个向量,也可以含无限多个向量),如果在 a 中能选出 r 个向量 α1, α2 ,αr,满足

( i ) α1, α2 ,αr线性无关;

( ii ) a 中任意 r 1 个向量都线性相关。

则向量组α1, α2 ,αr称为向量组 a 的最大线性无关向量组(简称最大无关组),数 r 称为向量组 a 的秩。只含零向量的向量组没有最大无关组,规定它的秩为 0

按此定义可知:向量组 a 线性相关的充分必要条件是 a 的秩小于 a 所含向量的个数;线性无关的充分必要条件是 a 的秩等于 a 所含向量的个数。

定义设有两个向量组 a b ,如果 a 中每个向量都能由向量组 b 线性表示,则称向量组 a 能由向量组 b 线性表示。如果向量组 a b 能相互线性表示,则称向量组 a b 等价。

显然,一个向量组与它自己的最大无关组等价。

定理  若向量组 a 能由向量组 b 线性表示,则向量组 a 的秩不大于向量组 b 的秩。若向量组 a b 等价,则它们的秩相等。

注意向量组等价与矩阵等价是两个不同的概念,不要混淆。

定理  若矩阵 a 经行变换变为矩阵 b ,则 a 的行向量组与召的行向量组等价;若矩阵 a 经列变换变为 b ,则 a b 的列向量组等价;矩阵 a 的行向量组的秩以及列向量组的秩都等于矩阵 a 的秩。

由上述两定理可推知

( i )设 n n 维向量构成方阵 a ,则此n个向量线性相关的充分必要条件是| a | =0

( ii )设 dr 是矩阵 a 的最高阶非零子式,则 dr 所对应的 r 个行向量即是 a 的行向量组的最大无关组, dr 所对应的r个列向量即是 a 的列向量组的最大无关组。

( iii )设 c ab,则r c )≤ r ( a ) , r ( c ) ≤( b )。当b可逆时, r ( c ) = r ( a ) ,当 a 可逆时, r ( c ) = r ( b )。

(五)例题

[ 1 - 8 - 9 ]设 a n阶方阵,且| a | =0,则必有

( a ) a 中某一行元素全为 0

( b ) a 的第n行是其余,n - 1 行的线性组合

( c ) a 中有两列对应元素成比例

( d ) a 中某一列是其余 n - 1 列的线性组合

| a | =0 a 的、行(列)线性相关的充分必要条件,而前三项都是充分条件而是非必要条件,只有( d )是充分必要条件,故应选( d )。

 

b )和( c )是必要条件但不是充分条件; ( d )是充分条件但不是必要条件。( a )是线性无关定义的正确叙述,故应选( a )。

r ( a ) = 3 ,从而列向量组的秩为 3 。由阶梯形矩阵知12 , 5 列中有 3 阶非零子式,故 al , a2, a5 是列向量组的一个最大无关组。

 

四、线性方程组

(一)齐次线性方程组

1 . n 个变量 m 个方程的齐次线性方程组

则方程组( 1 - 83 )可记作

其中 a 称为方程组( 1 - 8 - 3 )的系数矩阵。式( 1 - 8 - 4 )是一个向量方程,它的解称为方程组( 1 - 8 - 3 )的解向量。

2 .齐次线性方程组通解齐次线性方程组( 1 – 8-3 )的全体解向量所组成的向量组记作 s , s 的最大无关组称为齐次线性方程组( 1 -8-3 )的基础解系。

定理设齐次线性方程组( 1 – 8-3 )的系数矩阵 a 的秩 r ( a ) = r , ,则其解集 s 的秩为 n - r ,即它的基础解系含n - r 个线性无关的解向量。

      

其中 kl k2 k n-r,为任意实数。

(二)非齐次线性方程组

1 .非齐次线性方程组

则式( 1 - 85 )可记作

其中 b 0 , a 称为方程组( 1-8-5 )的系数矩阵。

b 0代替,式( l – 8-6 )即成式(1-8-4 )。( l – 8-4 )称为非齐次方程组所对应的齐次方程组。

方程组( 1-8 - 5 )如果有解.就称它是相容的.(1 – 8-6 ) 如果无解则称它不相容。

b 称为方程组( 1-8 - 5 )的增广矩阵。

定理  非齐次线性方程组( 1 - 8 - 5 )有解的充分必要条件是它的系数矩阵和增广矩阵有相同的秩,即 r ( a ) = r ( b )。当 r ( a ) = r ( b ) n时方程组( 1 - 8 - 5 )有唯一解;当 r ( a ) = r ( b ) < n 时方程组(1- 8 - 5 )有无限多个解。

2 .非齐次线性方程组的通解

 

(三)用初等行变换解线性方程组

把齐次方程组的系数矩阵化为行最简形,即可写出它的通解。把非齐次方程的增广矩阵化为阶梯形,即可知它是否有解;在有解时继续化为行最简形,即可写出它的通解(参看例 18 - 14 与例 1 - 8 -15 )

 

 

(四)例题

1 - 8 - 13 】已知方程组

有无穷多个解,则参数λ=

( a ) 0       

( b ) 1        

( c ) 2        

( d ) 3

可知当λ= 1 , r ( a ) = 2 , λ= 3 r ( a ) = 3 ,方程组有唯一解,

故( b ) 与( d )不合;当λ= 0 r ( b ) = 3 ,无解,故( a )不合;当λ= 2 r ( a ) = r ( b ) = 2 ,有无穷多个解,故应选( c )。

 

1- 8 - 14 求解方程组

解】用初等行变换,把系数矩阵化为行最简形:

 

1- 8 - 15 求解方程组

】把增广矩阵化为行最简形:

(四)向量的内积与范数

 1 .向量的内积与范数

[x y]称为向量 x y 的内积(数量积)。

x y 为列向量时,用矩阵记号表示,有

|| x ||称为向量 x 的范数(模、长度)。

范数等于 1 的向量称单位向量。

2 .正交向量组与正交矩阵

[x y] 0 时,称向量 x y 正交。

一组两两正交的非零向量称为正交向量组。

定理设α1, α2 ,αr为一个正交向量组,则 α1, α2 ,αr线性无关。

设方阵 a 满足aat = e (即 at = a-1) ,则 a 称为正交矩阵。

正交阵的行向量组及列向量组都是正交向量组,且每个向量都是单位向量。

 

特征值与特征向量

定义 a n 阶方阵,如果数λ与非零列向量 x 使

则数λ称为方阵 a 的特征值,非零向量 x 称为 a 的对应特征值入的特征向量。

f (λ)= | a –λe |,这是λ的n次多项式,称为矩阵 a 的特征多项式。 f (λ)= 0 称为特征方程,特征方程的根就是 a 的特征值。 n 阶方阵 a n个特征值(实的或复的,重根按重数计算个数)。

设λ0 a 的一个特征值,由于| a –λ0e | = 0 ,故齐次方程( a -λ0e ) x= 0 必有非零解,这个非零解就是对应于特征值λ0的特征向量。

定理设 a n 阶实对称方阵,则 a 的特征值都是实数,且有二个两两正交的特征向量。

相似矩阵

定义设 a b 都是n 阶方阵。如果可逆阵 p 使

则称 b a 的相似矩阵,也称 a b 相似(或称 a b 的相似矩阵,也称 b a 相似。

       a b 相似时, a b 的秩相等,且 a b 等价。相似矩阵的特征多项式相同,从而特征值相同

       n阶方阵 a 与对角阵λ相似时,即存在可逆阵 p 使

       λ的主对角线上的元素恰是 a 的二个特征值,组成 p n 个列向量恰是 a 的对应特征值的特征向量

       定理 n 阶方阵 a 能与对角阵相似的充分必要条件为 a n 个线性无关的特征向量。

       定理如果 n 阶方阵 a n 个不同的特征值,那么 a 必定能与对角阵相似。

       定理 n 阶实对称阵必定能与对角阵相似。

 

1- 8 - 18 】设 2 是方阵 a 的特征值,则 a2 - 3a + e 必有特征值

( a ) 0      

( b ) 1     

( c - 1     

( d )以上都不对

六、二次型

(一)二次型及其矩阵表示

二次齐次函数

称为二次型。

其中 a 为对称阵。对称阵 a 就称为二次型 f 的矩阵,而 f 就称为对称阵 a 的二次型。规定二次型 f 的秩就是对称阵 a 的秩。

合同矩阵

(二)二次型的标准形

只含平方项的二次型称为二次型的标准形。对于二次型,主要的问题是:寻求可逆的线性变换

把二次型化为标准形,这就是使

这也就是要寻求可逆阵 c ,使

定理  对于对称阵 a ,必有正交阵p,使

其中

但是,二次型的标准形不唯一,即与对称阵 a 合同的对角阵不唯一。当然,这些对角阵的秩都等于 r ( a )。

惯性定理

给定二次型f,它的不同标准形中系数取正值的个数(称为正惯性指数)保持不变。

给定对称阵 a ,与 a 合同的一切对角阵中主对角线元素取正值的个数全相等。

 

正定二次型

(三)例题

( a ) 0  

( b ) 1    

( c ) 2     

( d ) 4

f 的矩阵施行初等变换:

f 的秩为 2 r ( a = 2 ,故 a - 2 = 0 , a = 2 。因此应选( c )。

故所用正交变换为