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◎学习目标
- 掌握非齐次线性方程组有解的充要条件:\(\mathrm{rank}(\bar{A}) = \mathrm{rank}(A)\);
- 理解两个非齐次解之差必为对应导出组(齐次方程组)的解;
- 掌握非齐次方程组的通解公式:一个特解 + 导出组的通解;
- 理解非齐次方程组解集的仿射结构:解集是过特解且平行于导出组解空间的仿射子空间;
- 能根据已知几个特解,写出方程组的通解公式;
- 会利用解的结构性质简化计算,避免反复消元。
1非齐次方程组有解的充要条件 ⏱ 00:02
考虑数域 \(K\) 上的 \(n\) 元非齐次线性方程组:
设 \(A\) 的列向量为 \(\alpha_1, \alpha_2, \ldots, \alpha_n\),则方程组可写为:
证明:利用列向量生成的子空间
必要性(⇒):若方程组有解 \(x^* = (x_1^*, \ldots, x_n^*)^T\),则 \(\beta = \sum_{j=1}^{n} x_j^*\alpha_j\),即 \(\beta\) 属于系数列向量组生成的子空间 \(\mathrm{span}(\alpha_1, \ldots, \alpha_n)\)。因此:
两子空间相等,维数相同,故 \(\mathrm{rank}(\bar{A}) = \mathrm{rank}(A)\)。⏱ 03:30
充分性(⇐):若 \(\mathrm{rank}(\bar{A}) = \mathrm{rank}(A) = r\),由于 \(\mathrm{span}(\alpha_1, \ldots, \alpha_n) \subseteq \mathrm{span}(\alpha_1, \ldots, \alpha_n, \beta)\) 且两者维数相等,故两子空间相等。从而 \(\beta\) 可由 \(\alpha_1, \ldots, \alpha_n\) 线性表出,即方程组有解。⏱ 05:10
2两个解之差属于导出组 ⏱ 07:30
这是研究非齐次方程组解结构的关键引理:
证明:直接验证
因为 \(\eta_1, \eta_2\) 都是 \(Ax = \beta\) 的解,所以:
两式相减:
故 \(\eta_1 - \eta_2\) 满足齐次方程 \(Ax = \mathbf{0}\),即属于导出组的解空间 \(W\)。⏱ 09:40
推论:反过来,若 \(\eta^*\) 是 \(Ax = \beta\) 的一个特解,\(\xi\) 是导出组 \(Ax = \mathbf{0}\) 的任一解,则 \(\eta^* + \xi\) 也是 \(Ax = \beta\) 的解:
这表明非齐次方程组的任何解都可以写成"特解 + 导出组解"的形式。⏱ 11:20
3通解公式的完整推导 ⏱ 13:00
设非齐次方程组 \(Ax = \beta\) 有解,\(\mathrm{rank}(A) = r\),\(A\) 是 \(m \times n\) 矩阵。
证明:通解公式的充分性与必要性
充分性:设 \(x = \eta^* + \sum_{i=1}^{n-r} k_i\xi_i\)。则:
故 \(x\) 是 \(Ax = \beta\) 的解。⏱ 15:45
必要性:设 \(\eta\) 是 \(Ax = \beta\) 的任意一个解。由引理,\(\eta - \eta^*\) 是导出组 \(Ax = \mathbf{0}\) 的解。而 \(\xi_1, \ldots, \xi_{n-r}\) 是导出组的基础解系,故:
即 \(\eta = \eta^* + k_1\xi_1 + \cdots + k_{n-r}\xi_{n-r}\),其中 \(k_1, \ldots, k_{n-r}\) 是某组常数。这说明 \(Ax = \beta\) 的任一解都可写成通解公式的形式。⏱ 17:20
4解集的仿射结构 ⏱ 20:00
从几何角度,非齐次方程组的解集具有优美的结构:
仿射子空间的性质
性质一:\(S\) 不是子空间(除非 \(\beta = \mathbf{0}\))。因为 \(0 \notin S\)(否则 \(\eta^* \in W\),推出 \(A\eta^* = \mathbf{0} \neq \beta\))。
性质二:\(S\) 中任意两点之差属于 \(W\)。设 \(\eta_1, \eta_2 \in S\),则 \(\eta_1 = \eta^* + w_1\),\(\eta_2 = \eta^* + w_2\),故 \(\eta_1 - \eta_2 = w_1 - w_2 \in W\)。
性质三:\(S\) 中任一点都可以表示为 \(\eta^* + w\)(\(w \in W\)),即 \(S = \eta^* + W\)。⏱ 23:10
| 对象 | 形式 | 是否子空间 | 维数 |
|---|---|---|---|
| 导出组解空间 \(W\) | \(Ax = \mathbf{0}\) | 是 | \(n - r\) |
| 非齐次解集 \(S\) | \(Ax = \beta\ (\beta \neq \mathbf{0}) | 否(仿射子空间) | \(n - r\)(同维数) |
解集 \(S\) 与解空间 \(W\) 具有相同的维数,但 \(S\) 不经过原点(除非 \(\beta = \mathbf{0}\))。⏱ 24:50
5具体计算示例 ⏱ 26:00
例:求解非齐次方程组:
完整计算过程
第一步:增广矩阵化为阶梯形
第二步:判定有解
\(\mathrm{rank}(A) = 2\),\(\mathrm{rank}(\bar{A}) = 2\),秩相等,故方程组有解。自由未知量为 \(x_2, x_4\),约束量为 \(x_1, x_3\)。自由未知量个数 \(= 4 - 2 = 2\)。⏱ 28:15
第三步:求特解
令自由未知量 \(x_2 = 0, x_4 = 0\),回代得 \(x_3 = 3\),\(x_1 = 5 - 2\cdot 0 - 3\cdot 3 = -4\)。取特解:
第四步:求导出组的基础解系
导出组为齐次方程组,一般解为:
令 \((x_2, x_4) = (1, 0)\) 得 \(\xi_1 = (-2, 1, 0, 0)^T\);令 \((x_2, x_4) = (0, 1)\) 得 \(\xi_2 = (6, 0, -2, 1)^T\)。⏱ 30:40
第五步:写出通解
解集 \(S = \eta^* + W\) 是过点 \(\eta^*\)、平行于解空间 \(W = \mathrm{span}(\xi_1, \xi_2)\) 的二维仿射平面。⏱ 32:10
★重点回顾
⚠易错点提醒
- 混淆特解与基础解系:特解 \(\eta^*\) 必须满足 \(A\eta^* = \beta\)(非齐次);基础解系 \(\xi_i\) 必须满足 \(A\xi_i = \mathbf{0}\)(齐次)。二者不能混用。
- 通解公式漏掉特解:通解必须是"特解 + 导出组通解",不能只写导出组通解(那是齐次方程的通解)。
- 忽略有解前提:在应用通解公式前,必须先验证 \(\mathrm{rank}(\bar{A}) = \mathrm{rank}(A)\)。若不等,方程组无解,不谈通解。
- 特解不唯一但通解集合唯一:不同特解 \(\eta^*_1, \eta^*_2\) 给出的通解公式形式不同,但描述的解集是同一个集合(因为 \(\eta^*_1 - \eta^*_2 \in W\))。
- 把解集当成子空间:非齐次方程组的解集不包含零向量(除非 \(\beta = \mathbf{0}\)),故不是子空间,而是仿射子空间。切勿对解集使用子空间运算法则。
✎自测与作业
- 设 \(\eta_1 = (1, 0, 1)^T\) 和 \(\eta_2 = (0, 1, 2)^T\) 是非齐次方程组 \(Ax = \beta\) 的两个解。求导出组 \(Ax = \mathbf{0}\) 的一个非零解,并写出 \(Ax = \beta\) 的通解公式。
- 设 \(A\) 是 \(3 \times 5\) 矩阵,\(\mathrm{rank}(A) = 2\),且 \(\eta^* = (1, -1, 0, 2, 3)^T\) 是 \(Ax = \beta\) 的一个特解。(1)求导出组解空间的维数;(2)写出 \(Ax = \beta\) 通解中自由参数的个数。
- 证明:若 \(\eta_1, \eta_2, \eta_3\) 是非齐次方程组 \(Ax = \beta\) 的三个解,且 \(\eta_1 - \eta_2, \eta_2 - \eta_3\) 线性无关,则导出组的基础解系至少含 2 个向量,从而 \(n - r \geq 2\)。
- (思考题)为什么通解公式中"特解可以任意选取"?试着证明:若 \(\eta^*\) 和 \(\eta^{**}\) 都是 \(Ax = \beta\) 的特解,则它们给出的通解公式描述的是同一个解集。
- 求解下列方程组,并写出解集的仿射结构描述:
\(\begin{cases} x_1 + x_2 + x_3 = 2 \\ 2x_1 + 2x_2 + 2x_3 = 4 \\ 3x_1 + 3x_2 + 3x_3 = 6 \end{cases}\) - (选做)设 \(A\) 是 \(n\) 阶方阵,\(\mathrm{rank}(A) = n\)。证明:对任意 \(\beta \in K^n\),非齐次方程组 \(Ax = \beta\) 有唯一解,且解为 \(x = A^{-1}\beta\)。