- 建议所有读者进行此练习。
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- 问题 3
使用高斯-若尔当消元法求解每个解集,然后读出参数化。
-
-
-
-
- 答案
关于“高斯”部分的答案,请参见问题 I.2.5。
- 而“乔丹”部分则如下所示。
![{\displaystyle {\xrightarrow[{-(1/3)\rho _{2}}]{(1/2)\rho _{1}}}\left({\begin{array}{*{3}{c}|c}1&1/2&-1/2&1/2\\0&1&-2/3&-1/3\end{array}}\right){\xrightarrow[{}]{-(1/2)\rho _{2}+\rho _{1}}}\left({\begin{array}{*{3}{c}|c}1&0&-1/6&2/3\\0&1&-2/3&-1/3\end{array}}\right)}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/7acd26ad9540757c3d604ca67b2db268cd270c9f)
解集如下
- 第二个部分为
![{\displaystyle {\xrightarrow[{}]{\rho _{3}+\rho _{2}}}\left({\begin{array}{*{4}{c}|c}1&0&-1&0&1\\0&1&2&0&3\\0&0&0&1&0\end{array}}\right)}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/9d3b57d5c2305b62ecda0cda5024f9709ba93483)
因此,解集如下所示。
- 此乔丹部分为
![{\displaystyle {\xrightarrow[{}]{\rho _{2}+\rho _{1}}}\left({\begin{array}{*{4}{c}|c}1&0&1&1&0\\0&1&0&1&0\\0&0&0&0&0\\0&0&0&0&0\end{array}}\right)}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/9283bc5b4ccc9f6fa973ec2f18ab663fe2e46f0e)
给出
(当然,零向量可以从描述中省略)。 - “Jordan” 一半
![{\displaystyle {\xrightarrow[{}]{-(1/7)\rho _{2}}}\left({\begin{array}{*{5}{c}|c}1&2&3&1&-1&1\\0&1&8/7&2/7&-4/7&0\end{array}}\right){\xrightarrow[{}]{-2\rho _{2}+\rho _{1}}}\left({\begin{array}{*{5}{c}|c}1&0&5/7&3/7&1/7&1\\0&1&8/7&2/7&-4/7&0\end{array}}\right)}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/7552bfc67375a5494d65986195eccb79e39a222b)
最终得到以下解集。
- 问题 4
给出此矩阵的两个不同的梯形形式。

- 答案
常规的 Gauss 方法给出了一个
![{\displaystyle {\xrightarrow[{-(1/2)\rho _{1}+\rho _{3}}]{-3\rho _{1}+\rho _{2}}}{\begin{pmatrix}2&1&1&3\\0&1&-2&-7\\0&9/2&1/2&7/2\end{pmatrix}}{\xrightarrow[{}]{-(9/2)\rho _{2}+\rho _{3}}}{\begin{pmatrix}2&1&1&3\\0&1&-2&-7\\0&0&19/2&35\end{pmatrix}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/3c06334a6dcb9481448cd08e320b4f5ab76c1a01)
以及任何美观上的改变,例如将最下面一行乘以
,

会得到另一个。
- 建议所有读者进行此练习。
- 问题 5
列出每个尺寸可能的简化行阶梯形式。
-
-
-
-
- 答案
在下述情况下,我们取
。因此,下面列出的某些规范形式实际上包括无限多种情况。特别是,它们包括情况
和
。
-
,
,
, 
-
,
,
,
,
,
, , ( 1 a 0 0 0 0 ) {\displaystyle {\begin{pmatrix}1&a\\0&0\\0&0\end{pmatrix}}}
, ( 0 1 0 0 0 0 ) {\displaystyle {\begin{pmatrix}0&1\\0&0\\0&0\end{pmatrix}}}
, ( 1 0 0 1 0 0 ) {\displaystyle {\begin{pmatrix}1&0\\0&1\\0&0\end{pmatrix}}} 
-
( 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ) {\displaystyle {\begin{pmatrix}0&0&0\\0&0&0\\0&0&0\end{pmatrix}}}
, ( 1 a b 0 0 0 0 0 0 ) {\displaystyle {\begin{pmatrix}1&a&b\\0&0&0\\0&0&0\end{pmatrix}}}
, ( 0 1 a 0 0 0 0 0 0 ) {\displaystyle {\begin{pmatrix}0&1&a\\0&0&0\\0&0&0\end{pmatrix}}}
, ( 0 0 1 0 0 0 0 0 0 ) {\displaystyle {\begin{pmatrix}0&0&1\\0&0&0\\0&0&0\end{pmatrix}}}
, ( 1 0 a 0 1 b 0 0 0 ) {\displaystyle {\begin{pmatrix}1&0&a\\0&1&b\\0&0&0\end{pmatrix}}}
, ( 1 a 0 0 0 1 0 0 0 ) {\displaystyle {\begin{pmatrix}1&a&0\\0&0&1\\0&0&0\end{pmatrix}}}
, ( 0 1 0 0 0 1 0 0 0 ) {\displaystyle {\begin{pmatrix}0&1&0\\0&0&1\\0&0&0\end{pmatrix}}}
, ( 1 0 0 0 1 0 0 0 1 ) {\displaystyle {\begin{pmatrix}1&0&0\\0&1&0\\0&0&1\end{pmatrix}}} 
- 建议所有读者进行此练习。
- 问题 6
对非奇异矩阵应用高斯-约旦消元法会得到什么结果?
- 答案
非奇异齐次线性系统有唯一解。所以,非奇异矩阵必须简化为(方阵)矩阵,除了 0 {\displaystyle 0}
以外,所有元素都是 1 {\displaystyle 1}
,例如:
- ( 1 0 0 1 ) , or ( 1 0 0 0 1 0 0 0 1 ) , etc. {\displaystyle {\begin{pmatrix}1&0\\0&1\\\end{pmatrix}},\quad {\text{or}}\quad {\begin{pmatrix}1&0&0\\0&1&0\\0&0&1\end{pmatrix}},\quad {\text{etc.}}}

- 问题 7
引理 4 的证明中引用了行主元操作的 i ≠ j {\displaystyle i\neq j}
条件。
- 行操作的定义对交换操作 i ≠ j {\displaystyle i\neq j}
有一个条件 ρ i ↔ ρ j {\displaystyle \rho _{i}\leftrightarrow \rho _{j}}
。证明在 A → ρ i ↔ ρ j → ρ i ↔ ρ j A {\displaystyle A{\xrightarrow[{}]{\rho _{i}\leftrightarrow \rho _{j}}}\;{\xrightarrow[{}]{\rho _{i}\leftrightarrow \rho _{j}}}A}
这个条件是不必要的。 - 写出一个 2 × 2 {\displaystyle 2\!\times \!2}
的非零矩阵,并证明 − 1 ⋅ ρ 1 + ρ 1 {\displaystyle -1\cdot \rho _{1}+\rho _{1}}
操作不会被 1 ⋅ ρ 1 + ρ 1 {\displaystyle 1\cdot \rho _{1}+\rho _{1}}
操作逆转。 - 扩展该引理的证明,明确说明在什么地方使用了关于旋转的 i ≠ j {\displaystyle i\neq j}
条件。
- 答案
- 操作 ρ i ↔ ρ i {\displaystyle \rho _{i}\leftrightarrow \rho _{i}}
不会改变 A {\displaystyle A}
。 - 例如,
- ( 1 2 3 4 ) → − ρ 1 + ρ 1 ( 0 0 3 4 ) → ρ 1 + ρ 1 ( 0 0 3 4 ) {\displaystyle {\begin{pmatrix}1&2\\3&4\end{pmatrix}}{\xrightarrow[{}]{-\rho _{1}+\rho _{1}}}{\begin{pmatrix}0&0\\3&4\end{pmatrix}}{\xrightarrow[{}]{\rho _{1}+\rho _{1}}}{\begin{pmatrix}0&0\\3&4\end{pmatrix}}}
![{\displaystyle {\begin{pmatrix}1&2\\3&4\end{pmatrix}}{\xrightarrow[{}]{-\rho _{1}+\rho _{1}}}{\begin{pmatrix}0&0\\3&4\end{pmatrix}}{\xrightarrow[{}]{\rho _{1}+\rho _{1}}}{\begin{pmatrix}0&0\\3&4\end{pmatrix}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/3c87efb1de70f7ba0690a4074440d674a388f7d7e)
使矩阵发生改变。 - 如果 i ≠ j {\displaystyle i\neq j}
,那么- ( ⋮ a i , 1 ⋯ a i , n ⋮ a j , 1 ⋯ a j , n ⋮ ) → k ρ i + ρ j ( ⋮ a i , 1 ⋯ a i , n ⋮ k a i , 1 + a j , 1 ⋯ k a i , n + a j , n ⋮ ) → − k ρ i + ρ j ( ⋮ a i , 1 ⋯ a i , n ⋮ − k a i , 1 + k a i , 1 + a j , 1 ⋯ − k a i , n + k a i , n + a j , n ⋮ ) {\displaystyle {\begin{array}{rcl}{\begin{pmatrix}\vdots \\a_{i,1}&\cdots &a_{i,n}\\\vdots \\a_{j,1}&\cdots &a_{j,n}\\\vdots \end{pmatrix}}&{\xrightarrow[{}]{k\rho _{i}+\rho _{j}}}&{\begin{pmatrix}\vdots \\a_{i,1}&\cdots &a_{i,n}\\\vdots \\ka_{i,1}+a_{j,1}&\cdots &ka_{i,n}+a_{j,n}\\\vdots \end{pmatrix}}\\&{\xrightarrow[{}]{-k\rho _{i}+\rho _{j}}}&{\begin{pmatrix}\vdots \\a_{i,1}&\cdots &a_{i,n}\\\vdots \\-ka_{i,1}+ka_{i,1}+a_{j,1}&\cdots &-ka_{i,n}+ka_{i,n}+a_{j,n}\\\vdots \end{pmatrix}}\end{array}}}
![{\displaystyle {\begin{array}{rcl}{\begin{pmatrix}\vdots \\a_{i,1}&\cdots &a_{i,n}\\\vdots \\a_{j,1}&\cdots &a_{j,n}\\\vdots \end{pmatrix}}&{\xrightarrow[{}]{k\rho _{i}+\rho _{j}}}&{\begin{pmatrix}\vdots \\a_{i,1}&\cdots &a_{i,n}\\\vdots \\ka_{i,1}+a_{j,1}&\cdots &ka_{i,n}+a_{j,n}\\\vdots \end{pmatrix}}\\&{\xrightarrow[{}]{-k\rho _{i}+\rho _{j}}}&{\begin{pmatrix}\vdots \\a_{i,1}&\cdots &a_{i,n}\\\vdots \\-ka_{i,1}+ka_{i,1}+a_{j,1}&\cdots &-ka_{i,n}+ka_{i,n}+a_{j,n}\\\vdots \end{pmatrix}}\end{array}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/3ef8d6e7687a98315aab9a8b0991c6e943e3aebe)
的确给出了 A {\displaystyle A}
。当然,如果 i = j {\displaystyle i=j}
,那么第三个矩阵的元素将具有 − k ( k a i , j + a i , j ) + k a i , j + a i , j {\displaystyle -k(ka_{i,j}+a_{i,j})+ka_{i,j}+a_{i,j}}
的形式。)