高斯消元並不是把矩陣化簡之後便完結。做行化簡的目的,是要令化簡後的矩陣可 以直接讀出解集的結構。本節要把這種讀法說清楚。
線性系統只有三種可能的結果:
- 剛好一個解;
- 無限多個解;
- 沒有解。
這個分類不是靠猜測,而是由增廣矩陣在 RREF 中的主元位置決定。
主變量與自由變量
當一個一致的線性系統化成 RREF 之後,主元欄會告訴你哪些變量是由其他變量所 決定;沒有主元的欄,則對應可以自由選取的變量。
定義
主變量與自由變量
設某一致線性系統的增廣矩陣與一個 RREF 矩陣 行等價。若 的第 j 欄
是主元欄,則變量 稱為主變量或依變量。沒有主元的變量稱為自由
變量。
這個用語很重要,因為它告訴你最後的答案應如何寫:自由變量成為參數,主變量 則以這些參數表出。
一致性的判準
第一個問題不是系統有一個解還是很多解,而是它到底有沒有解。
定理
由 RREF 判斷一致性
設 為一個 線性系統的增廣矩陣, 為與 行等價的 RREF。則該系統不一致,當且僅當 的最後一欄是主元欄。
等價地說,系統不一致,當且僅當 含有如下形式的一行:
這樣的一行代表方程
當 時顯然不可能成立,所以矛盾行一出現,便立即知道系統無解。
為甚麼只有三種情況
一旦知道系統是一致的,餘下的問題便只剩下自由變量有多少個。
定理
用主元數目分類
假設一個 線性系統是一致的,且其增廣矩陣與某個有 r 個主元欄
的 RREF 行等價。則 。此外:
- 若 ,系統有唯一解;
- 若 ,系統有無限多解。
原因其實是結構性的:
- 若 ,每一個變量欄都有主元,因此沒有自由變量。
- 若 ,則 ,至少有一個自由變量。
- 只要系統一致,而又有自由變量,那個自由變量便可取任意實數值,因此立刻產 生無限多個解。
把一致性定理與主元數目定理放在一起,便得到標準的三分法。
定理
線性系統解集的三分法
任何線性方程組的解集恰好屬於以下三類之一:
- 唯一解;
- 無限多解;
- 無解。
三個 RREF,三種讀法
化簡後的矩陣已把整個故事寫在眼前,關鍵只在於你是否知道要看甚麼。
例題
先讀矩陣,再談求解
考慮以下三個 RREF 增廣矩陣。
第一個:
兩個變量欄都是主元欄,所以沒有自由變量。系統有唯一解
第二個:
第 1 欄是主元欄,但第 2、3 欄都不是,所以 與 是自由變量。方 程為
故
因此解集可寫成
第三個:
最後一行表示 ,因此系統不一致,沒有解。
要養成的閱讀習慣是:
- 先檢查有沒有矛盾行;
- 再找主元欄;
- 然後數自由變量;
- 最後把主變量用自由變量寫出來。
一個較大的參數化例子
源材料特別強調:當系統有自由變量時,答案必須寫成完整的集合,而不能只說 「有很多解」便算。
例題
把解集完整寫出來
設某個五變量系統的 RREF 為
第 1、3、4 欄是主元欄,所以 、、 是主變量;第 2、5 欄不 是主元欄,所以 與 是自由變量。
由各行可讀得
令
則
因此解集為
兩個自由變量便產生兩個參數,所以解集是一個二參數族。
當變量比方程還多時的一個推論
課堂裡經常遇到的情況,是變量數多於方程數,而系統又是一致的。
定理
若 而系統一致,則必有無限多解
假設一個一致線性系統有 m 條方程、n 個變量,且 。則該系統必有
無限多解。
原因是:在 RREF 中最多只會有 m 個非零行,因此主元欄最多只有 m 個。若
,則 n 個變量欄中必然至少有一欄不是主元欄,所以至少有一個自由變量。
一致性再加上自由變量,便立即推出無限多解。
這個推論不是說每個未知數較多的系統都一定有解;它只是在說,一旦這類系 統是一致的,便不可能只有唯一解。
用互動元件比較三種情況
以下分類器的價值,在於它把閱讀步驟拆清楚:先看矛盾行,再找主元,然後數剩 下多少自由變量。
邊讀邊試
讀出解集的形狀
互動分類器會比較三個代表性的化簡矩陣,並解釋它們各自代表甚麼。
| 1 | 0 | 0 | 2 |
| 0 | 1 | 0 | -1 |
| 0 | 0 | 1 | 3 |
為甚麼成立
每個變量都是主元變量,因此方程組有唯一解。
常見錯誤
常見錯誤
自由變量不是『還未算完』
自由變量是系統本身的真實結構,不是計算尚未完成。它表示解集需要用參數表 示;代數工作其實已經完成,只是答案是一族向量,而不是單一點。
常見錯誤
零行不等於矛盾行
這一行不會新增任何條件,與一致性完全相容;但
則是一條矛盾行,會令系統不一致。
快速檢查
快速檢查
行 告訴你這個系統有甚麼性質?
把這一行直接讀成一條方程。
解答
答案
快速檢查
若一個四變量的一致系統有三個主元欄,它有多少個自由變量?
數一數哪一個變量欄不是主元欄。
解答
答案
練習
快速檢查
判斷 RREF 的解集類型,並把解集完整寫出來。
先找自由變量,再求主變量。
解答
引導解答
快速檢查
為甚麼一致線性系統不可能剛好只有兩個解?
請用自由變量定理回答,不要只靠圖像直覺。
解答
引導解答
相關筆記
先讀 2.3 Gaussian elimination 與 RREF 可回顧行化簡的操作流程;再讀 2.2 增廣矩陣與行變換 可重溫增廣矩陣與初等行變換的意義。