一、定义转向算法

 在第六节讲了空间,列空间,零空间的定义,这节主要讲解如何求出这些空间,即求解$Ax=0$的过程是怎么样的过程,以下面的矩阵$A$为例:(这里主要是长方阵)

$A=\left[\begin{array}{llll}{1} & {2} & {2} & {2} \\ {2} & {4} & {6} & {8} \\ {3} & {6} & {8} & {10}\end{array}\right]$

仔细观察上面的矩阵就会发现行列之间的关系:第二列是第一列的2倍,第三行是前两行的和

 1)消元:零空间不会变,因为方程解不变

  第一阶段(找到第一个主元):$\left[\begin{array}{llll}{1} & {2} & {2} & {2} \\ {0} & {0} & {2} & {4} \\ {0} & {0} & {2} & {4}\end{array}\right]$

第二阶段(找第二个主元,发现是0,也无法通过后面的行交换来使得该位置不为0,我们就将0后面的2当作主元,继续对下面的行消元)

$\left[\begin{array}{llll}{0} & {2} & {2} & {2} \\ {0} & {0} & {2} & {4} \\ {0} & {0} & {0} & {0}\end{array}\right]=U$

  综上:我们已经找到了两个主元1和2,这里我们知道主元的数量是2,所以矩阵的秩就是2,矩阵的秩(rank)即为矩阵的主元数量

  我们原本要求$Ax=0$,现在经过消元,方程解不变,现在只需要求$Ux=0$

 2)主列和自由列

  主元所在的列为主列(如第一列和第三列),另外的是自由列(如第二列和第四列),所谓自由列就是我们可以任意分配其对应的未知变量的系数,如$x_2=1, x_4=0$

$x_{1}+2 x_{2}+2 x_{3}+2 x_{4}=0$
$2 x_{3}+4 x_{4}=0$

则方程解为:$x=\left[\begin{array}{c}{-2} \\ {1} \\ {0} \\ {0}\end{array}\right]$

当然也存在下面的解:$x=C\left[\begin{array}{c}{-2} \\ {1} \\ {0} \\ {0}\end{array}\right]$

  我们说过,自由列的存在使得我们可以为自由变量随意分配值,所以当然$x_2=0, x_4=1$也是可以的:

则方程解为:$x=\left[\begin{array}{c}{2} \\ {0} \\ {-2} \\ {1}\end{array}\right]$

当然也存在下面的解:$x=d\left[\begin{array}{c}{2} \\ {0} \\ {-2} \\ {1}\end{array}\right]$

有了上面两个特定解,我们就可以求出所有x,即矩阵的零空间:$x=C\left[\begin{array}{c}{-2} \\ {1} \\ {0} \\ {0}\end{array}\right] + d\left[\begin{array}{c}{2} \\ {0} \\ {-2} \\ {1}\end{array}\right]$

所以矩阵的零向量就是特定解的线性组合

 3)简化U:下面我们将会简化U来得到R

  简化的过程:从U出发,将主元上下全变为0,即$\left[\begin{array}{llll}{1} & {2} & {0} & {-2} \\ {0} & {0} & {2} & {4} \\ {0} & {0} & {0} & {0}\end{array}\right]$,然后将主元变为1即得到简化行阶梯形式R

$\left[\begin{array}{cccc}{1} & {2} & {0} & {-2} \\ {0} & {0} & {1} & {2} \\ {0} & {0} & {0} & {0}\end{array}\right]=R$

从上面的过程看出,全0的行是其他行的线性组合

  整个过程从求解$Ax=0$,消元变为$Ux=0$,简化变为$Rx=0$,熟悉了整个过程,Matlab中很容易实现这个过程$R = rref(A)$

  我们从$R$观察到单位矩阵(主元行和主元列交汇所得)和自由矩阵(自由变量行和列组成):(注意零行没写)

单位矩阵$I$:$\left[\begin{array}{cccc}{1} & {0}\\ {0} & {1}\end{array}\right]$和自由矩阵$F$:$\left[\begin{array}{cccc}{2} &{-2} \\{0} & {2}\end{array}\right]$

对比2)中提到的两个特解,我们发现矩阵的零空间可以从$R$矩阵直接看出,即零空间$x=\left[\begin{array}{cccc}{-F}\\{I}\end{array}\right]$

转载于:https://www.cnblogs.com/always-fight/p/11381242.html

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