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2.5 行阶梯形的存在性

阅读可选证明:每个矩阵都可以行化简到 REF,再化简到 RREF,并理解主元结构为什么不是单靠例子猜出来的。

课程目录

MATH1030:线性代数 I

线性代数笔记。

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前面的笔记说明如何做高斯消元,以及如何读取化简后的结果。本节问一个更理论 化的问题:

为什么每个矩阵都可以期望有一个行阶梯形,甚至有一个最简行阶梯形?

这个问题很重要,因为行化简会在整个课程中反复出现:解方程组、找自由变量、 测试张成、测试线性无关、求逆、求秩、建立基,都要用到它。若行阶梯形只是一 堆例子,后面的理论便没有稳固基础。下面的定理说明:算法确实有保证能到达的 目标。

要证明什么

定理

REF 的存在性

对每个矩阵 CC,都存在某个与 CC 行等价的行阶梯形 C#C^\#

定理

RREF 的存在性

对每个矩阵 CC,都存在某个与 CC 行等价的最简行阶梯形 C'

第一个定理说高斯消元总能到达阶梯形;第二个定理说,到达阶梯形后,进一步清 理主元列总能到达最简形式。

证明属于可选内容,但它有价值,因为它展示行化简不是单纯食谱,而是一个有限 而有结构的论证。

对行数作归纳

REF 存在性的证明使用行数归纳。

定义

归纳命题

P(m) 表示以下命题:若 AA 是一个有 m 行的矩阵,则 AA 与某个 同样有 m 行的行阶梯形 A#A^\# 行等价。

基本情况很直接。一行矩阵本身已经是行阶梯形:它要么是零行,要么唯一非零行 的第一个非零项就是首项。

归纳步骤中,假设 P(k) 成立,并令 AA 是一个有 k+1k+1 行的矩阵。

AA 是零矩阵,没有事情要证。否则,找出 AA 中最左边的非零列。在该列 中,找出最上方的非零项;如有需要,将该行交换到第一行。把新的第一个主元值 记为 β\beta

接着,用第一行把同一列中 β\beta 下方所有项清成零。矩阵便有分块形状

[O1×(j1)βuOk×(j1)0kV],\begin{bmatrix} O_{1\times(j-1)} & \beta & u \\ O_{k\times(j-1)} & 0_k & V \end{bmatrix},

其中 VV 是一个有 k 行的矩阵。

现在可对 VV 使用归纳假设。它可被行化简成某个行阶梯形 V'。把相应行变换 作用在整个矩阵的下方 k 行,得到

[O1×(j1)βuOk×(j1)0kV].\begin{bmatrix} O_{1\times(j-1)} & \beta & u \\ O_{k\times(j-1)} & 0_k & V' \end{bmatrix}.

这个矩阵是行阶梯形:第一个主元在第 j 列,其下方全为零;下方分块则由归 纳假设已具备阶梯结构。

定理

REF 证明的结论

由数学归纳法,每个正行数矩阵都与某个行阶梯形行等价。

这个证明的重点不是背诵分块记号,而是看见递归结构:先放置一个主元,清掉其 下方项,再把剩下的小矩阵交给同一个定理处理。

例题

在具体矩阵中看见较小分块

考虑

A=[021043005].A= \begin{bmatrix} 0 & 2 & 1\\ 0 & 4 & 3\\ 0 & 0 & 5 \end{bmatrix}.

最左非零列是第 2 列。该列最上方项已经非零,所以可以把第一行中的 β=2\beta=2 当作第一个主元。清掉其下方项,得到

R2R22R1,[021001005].R_2\leftarrow R_2-2R_1,\qquad \begin{bmatrix} 0 & 2 & 1\\ 0 & 0 & 1\\ 0 & 0 & 5 \end{bmatrix}.

第一个主元右下方剩下的较小分块是

V=[15].V= \begin{bmatrix} 1\\ 5 \end{bmatrix}.

这正是归纳证明的重点:整个矩阵不必一次处理完。第一个主元固定后,剩下的任 务就是把一个行数较少的矩阵整理成行阶梯形。在这个例子中,再做一步 R3R35R2R_3\leftarrow R_3-5R_2,便得到

[021001000],\begin{bmatrix} 0 & 2 & 1\\ 0 & 0 & 1\\ 0 & 0 & 0 \end{bmatrix},

这已经是 REF。例子很小,但它展示了普遍证明中同一个“问题变小”的结构。

由 REF 到 RREF

第二部分从一个已经是行阶梯形的矩阵出发,目标是证明它可以在保持行等价的情 况下变成最简行阶梯形。

此时归纳的参数是秩,也就是行阶梯形中的非零行数。

定理

由 REF 到 RREF 的引理

AA 是秩为 r 的行阶梯形,则存在秩仍为 r、与 AA 行等价的最简行阶梯 形 A'

基本情况 r=0r=0 立即成立:秩为 0 的行阶梯形是零矩阵,而零矩阵已经是 RREF。

归纳步骤中,假设秩 k 的情况已成立,并令 AA 是秩 k+1k+1 的行阶梯形。先 看最后一个主元列左边的所有列。这些列形成一个秩为 k 的较小行阶梯分块, 所以可用归纳假设把左方分块化成最简形式。

然后把最后一个主元化成 1,并清掉它上方的项。由于行阶梯形在相关位置已有 零,这些行变换不会破坏左方已处理好的主元列。

最后所得矩阵的每个主元列都只有一个非零项,而该项等于 1,所以它是 RREF。

例题

在不移动主元列的情况下清理 REF

从以下行阶梯形开始:

B=[214500360000].B= \begin{bmatrix} 2 & 1 & 4 & 5\\ 0 & 0 & -3 & 6\\ 0 & 0 & 0 & 0 \end{bmatrix}.

它的主元列是第 1 列与第 3 列。要向 RREF 清理,先把第二个主元化成 1

R213R2,[214500120000].R_2\leftarrow -\frac{1}{3}R_2,\qquad \begin{bmatrix} 2 & 1 & 4 & 5\\ 0 & 0 & 1 & -2\\ 0 & 0 & 0 & 0 \end{bmatrix}.

然后清掉第二个主元上方的项:

R1R14R2,[2101300120000].R_1\leftarrow R_1-4R_2,\qquad \begin{bmatrix} 2 & 1 & 0 & 13\\ 0 & 0 & 1 & -2\\ 0 & 0 & 0 & 0 \end{bmatrix}.

最后把第一个主元化成 1

R112R1,[112013200120000].R_1\leftarrow \frac{1}{2}R_1,\qquad \begin{bmatrix} 1 & \frac12 & 0 & \frac{13}{2}\\ 0 & 0 & 1 & -2\\ 0 & 0 & 0 & 0 \end{bmatrix}.

2 列与第 4 列的数值改变了,但主元列没有改变:它们仍是第 1 列与 第 3 列。这就是 REF 到 RREF 证明中“主元列保持”的具体版本。

由 REF 清理到 RREF 时主元列保持不变

上述证明其实给出一个很有用的额外结论。

定理

REF 到 RREF 保持主元列

AA 是秩为 r 的行阶梯形,主元列为 d1,,drd_1,\ldots,d_r。则 AA 与某个最简 行阶梯形行等价,而该最简行阶梯形的主元列仍是 d1,,drd_1,\ldots,d_r

因此,一旦矩阵已经在 REF 中,主元列已经可读出。继续由 REF 化成 RREF 只是 清理主元列,不会把主元移到新列。

下面的视频把这个可选证明整理成短的“证明即算法”地图:先放置一个主元,再 用归纳处理较小的下方分块,而由 REF 清理到 RREF 时会保持阶梯中已可见的主 元列。

图解说明

REF 与 RREF 的存在性

把可选 appendix 证明整理成 proof-as-algorithm 图:找最左主元、清下方、对较小分块递归,最后把 REF 清成 RREF 并保持主元列。

存在性证明是构造性的:先放一个主元,再用归纳化简较小分块,最后把 REF 清理成 RREF 而不移动主元列。它证明目标可到达,并不是证明 RREF 唯一。

例题

REF 已经告诉你主元列

考虑

[241700350000].\begin{bmatrix} 2 & 4 & 1 & 7\\ 0 & 0 & 3 & 5\\ 0 & 0 & 0 & 0 \end{bmatrix}.

这是 REF。主元列是第 1 列与第 3 列。若要继续到 RREF,需要把前两条非 零行缩放,并清掉第二个主元上方的项。自由列中的数值可能改变,但主元列仍然 是第 1 列与第 3 列。

本节没有证明什么

本节证明的是存在性:每个矩阵至少可到达某个 REF,也至少可到达某个 RREF。

另有一个更强的重要定理会在秩被视为良定不变量时使用:一个矩阵的 RREF 是唯 一的。唯一性比存在性更强。存在性说目标可以到达;唯一性说所有合法化简路径 都会到达同一个最简目标。

普通计算时,主要记住以下后果:

  1. 消元总能整理成 REF;
  2. REF 总能再清理成 RREF;
  3. 在 REF 中读到的主元列,会与对应 RREF 中的主元列相同;
  4. 行等价会保留增广方程组的解集。

这个定理之后怎样使用

存在性定理本身很低调,但它支撑了后面很多计算。解方程组时,我们通常不会每 次都重新证明行化简会到达可读的形式,而是直接化简增广矩阵,然后从结果读出 主元变量、自由变量与相容性。本节补上的保证是:行变换总可以被安排到某个 REF,而这个 REF 又总可以继续清理成 RREF。

还要分清两种信息。REF 已经足以指出主元列,也足以判断哪些变量是基本变量、 哪些是自由变量。RREF 则更适合写最终公式,因为每个主元列都已标准化并清理 干净。证明说明这两种用途并不冲突:REF 到 RREF 的清理会改善主元列的形状, 但不会改变主元列位置。

因此,后面笔记在计算与理论之间切换时,不是在依赖某个幸运例子。例如,用主 元列讨论秩时,存在性保证阶梯形可到达,而主元列保持性保证在 REF 中读出的 列仍是清理到 RREF 时的相关列。之后的唯一性定理会再说明最后 RREF 与行变换 路径无关;本节刻意只先处理存在性与主元列保持。

一个实用记法是:存在性是在开始计算前保证方法有目标;唯一性则是在之后保证 最后的最简答案与化简路径无关。当你还停在 REF 阶段时,可以信任主元形状, 但不要把整个矩阵当成已经到达最终标准形式。 这个区分能让计算程序有理据,同时不夸大可选证明真正建立了什么。

常见错误

常见错误

把归纳证明当成计算技巧

证明不是要求每次化简矩阵都写分块矩阵。归纳证明是在解释为什么算法必定能在 有限步内到达所需形式。

常见错误

混淆存在性与唯一性

RREF 的存在性说某个最简行阶梯形可被到达。单靠存在性本身,还未证明不同化 简路径必定得到同一个 RREF。

常见错误

以为 RREF 会改变 REF 的主元列

由 REF 清理到 RREF 会保持主元列。它会缩放主元行、清掉主元上方项,但不会 把首项移到其他列。

快速检查

快速检查

为什么 REF 证明要对行数作归纳?

想想第一个主元列放好并清掉下方项之后,还剩下什么。

解答

答案

快速检查

矩阵已在 REF 后,清理到 RREF 时主元列会移动吗?

回想由 REF 到 RREF 的引理所附带的额外结论。

解答

答案

练习

练习 1

说明以下矩阵为什么已经是 REF,并指出其主元列:

[021400560000].\begin{bmatrix} 0 & 2 & 1 & 4\\ 0 & 0 & 5 & 6\\ 0 & 0 & 0 & 0 \end{bmatrix}.

解答

练习 1 导引解答

练习 2

假设某行阶梯形的主元列是第 145 列。它进一步化成 RREF 后,主元 列会是什么?

解答

练习 2 导引解答

相关笔记

本附录应在 2.3 高斯消元与最简行阶梯形 之后阅读,然后再把行化简大量用于张成、线性无关、秩与逆矩阵计算。

本节掌握 checkpoint

要完成这一节 checkpoint,需要把每一题答对。 答对进度: 0%.

技能点: rref, row-echelon-form, pivot-columns

假设某矩阵已在 REF,主元列是第 2 列与第 4 列。由 REF 清理到 RREF 时,这些主元列会怎样?

已用尝试次数: 0

剩余尝试次数: 不限尝试次数

预览不会消耗尝试次数。

提交会记录一次正式评分尝试。

  • 清理步骤会缩放主元行并清掉主元上方项;它不会把首项移到新列。

本单元重点词汇

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