你好,我是朱维刚。欢迎你继续跟我学习线性代数。
今天这一节课的内容是基础通关。这里会用5道典型例题,让你巩固一下线性代数的基础知识,这也是进入应用篇学习之前的一次动手机会。从课程上线到现在快有一个月了,这期间我收到了不少同学的提问和建议,有些问题也是我没有想到的,非常有深度,说实话这让我感觉挺意外的,希望你再接再厉。
现在,你可以看一下基础通关的5道例题了,题目和解析都放在了正文中,你可以自己试着做一下。基础通关后,我们应用篇再见。
找到线性方程组$Ax=b$的所有解,其中:
$$
A=\left[\begin{array}{cc}
1 & 2 \\\
3 & 0 \\\
-1 & 2
\end{array}\right], b=\left[\begin{array}{c}
1 \\\
0 \\\
1
\end{array}\right]
$$
这里考察了解线性方程组的方法,特别是高斯消元法,你可以参考第4节的内容。
首先,形成增广矩阵:
$$
\left[\begin{array}{cccc}
1 & 2 & 1 \\\
3 & 0 & 0 \\\
-1 & 2 & 1
\end{array}\right]
$$
接着,分步计算增广矩阵的行阶梯形矩阵:
$$
\left[\begin{array}{cccc}
1 & 2 & 1 \\\
0 & -6 & -3 \\\
0 & 4 & 2
\end{array}\right]
$$
$$
\left[\begin{array}{llll}
1 & 0 & 0 \\\
0 & 1 & \frac{1}{2} \\\
0 & 0 & 0
\end{array}\right]
$$
最后得出该线性方程组的唯一解:
$$
x=\left[\begin{array}{l}
0 \\\
\frac{1}{2}
\end{array}\right]
$$
找到线性方程组$Ax=b$的所有解,其中:
$$
A=\left[\begin{array}{lll}
1 & 2 & 3 \\\
0 & 2 & 2
\end{array}\right], b=\left[\begin{array}{l}
1 \\\
1
\end{array}\right]
$$
这里考察了解线性方程组的方法,特别是高斯消元法。你可以参考第4节的内容,和例题一不同的是,例题二这里得到的会是无穷解。所以,这一题里找特殊解和通用解的方法是关键。
首先,形成增广矩阵:
$$
\left[\begin{array}{lllll}
1 & 2 & 3 & 1 & 1 \\\
0 & 2 & 2 & 1 & 1
\end{array}\right]
$$
接着,形成增广矩阵:分步计算增广矩阵的行阶梯形矩阵:
$$
\left[\begin{array}{lllll}
1 & 0 & 1 & 1 & 0 \\\
0 & 1 & 1 & 1 & \frac{1}{2}
\end{array}\right]
$$
使用主元列,得到特殊解:
$$
x=\left[\begin{array}{l}
0 \\\
\frac{1}{2} \\\
0
\end{array}\right]
$$
下一步,获取线性方程组$Ax=0$的通用解,从增广矩阵的左边,能够立即得出:
$$
\lambda\left[\begin{array}{c}
1 \\\
1 \\\
-1
\end{array}\right]
$$
最后,把特殊解和通用解组合起来就是:
$$
x=\left[\begin{array}{l}
0 \\\
\frac{1}{2} \\\
0
\end{array}\right]+\lambda\left[\begin{array}{c}
1 \\\
1 \\\
-1
\end{array}\right]
$$
计算矩阵乘$AB$。
$$
A=\left[\begin{array}{ccc}
1 & 2 & 3 \\\
0 & -1 & 2
\end{array}\right], B=\left[\begin{array}{ccc}
4 & -1 & 2 \\\
0 & 2 & 1
\end{array}\right]
$$
这里考察了基本的矩阵乘运算,特别是普通矩阵乘,只有相邻阶数匹配的矩阵才能相乘,你可以参考第3节的内容。
矩阵乘无法完成,因为$A$是2行3列矩阵,$B$也是2行3列矩阵,$A$和邻居维度不同。
计算矩阵乘$AB$。
$$
A=\left[\begin{array}{ccc}
1 & 2 & 3 \\\
0 & -1 & 2
\end{array}\right], B=\left[\begin{array}{cc}
4 & -1 \\\
2 & 0 \\\
2 & 1
\end{array}\right]
$$
这里考察了基本的矩阵乘运算,特别是普通矩阵乘,你可以参考第3节的内容。
矩阵乘可以完成,因为两个矩阵的邻居维度相同,拿$a_{11}$举例:$a_{11}=1 \times 4+2 \times 2+3 \times 2=14$,结果:
$$
A B=\left[\begin{array}{cc}
14 & 2 \\\
2 & 2
\end{array}\right]
$$
假设$R^{3}$和它的运算$\langle\ ·,· \rangle$,$x, y \in R^{3}$,我们有:
$$
\langle x, y\rangle=x^{T} A y, A=\left[\begin{array}{ccc}
4 & 2 & 1 \\\
0 & 4 & -1 \\\
1 & -1 & 5
\end{array}\right]
$$
那么,$\langle\ ·,· \rangle$是内积吗?
这里考察了内积,以及内积的性质之一:对称性,你可以参考第10节的内容。
选择$x=\left[\begin{array}{lll}1 & 1 & 0\end{array}\right]^{T}$,$y=\left[\begin{array}{lll}1 & 2 & 0\end{array}\right]^{T}$,通过计算,能够得到:
$$
\begin{array}{l}
\langle x, y\rangle=16 \\\
\langle y, x\rangle=14 \\\
\langle x, y\rangle \neq\langle y, x\rangle
\end{array}
$$
于是,$\langle\ ·,· \rangle$是不对称的。
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