高等代数下

孙少辉

目录

  • 1 线性方程组
    • 1.1 知识准备、导引
    • 1.2 消元和初等行变换
    • 1.3 换元和初等列变换
    • 1.4 解的情况之判定
  • 2 矩阵初步
    • 2.1 矩阵基本运算
    • 2.2 矩阵运算法则
    • 2.3 可逆矩阵与初等矩阵
    • 2.4 分块矩阵
    • 2.5 矩阵的秩
    • 2.6 若干应用
  • 3 行列式基础
    • 3.1 低阶行列式
    • 3.2 排列的逆序数
    • 3.3 行列式的定义
    • 3.4 行列式的性质
    • 3.5 按行或列展开
    • 3.6 矩阵与行列式
  • 4 有限维空间模型
    • 4.1 列向量空间模型
    • 4.2 向量的线性关系
    • 4.3 极大线性无关组
    • 4.4 子空间的基和维数
    • 4.5 基变换与坐标变换
    • 4.6 再看齐次线性方程组
    • 4.7 线性方程组和线性簇
  • 5 多项式代数
    • 5.1 一元多项式带余除法
    • 5.2 最大公因式
    • 5.3 互素、最小公倍式
    • 5.4 不可约多项式
    • 5.5 重因式
    • 5.6 多项式函数与根
    • 5.7 有理系数多项式
    • 5.8 Eisenstein 判别法、有理根
    • 5.9 有理函数的部分分式分解
  • 6 二次型基础
    • 6.1 二次型定义
    • 6.2 二次型的标准形
    • 6.3 二次型的规范形
    • 6.4 正定二次型
  • 7 向量空间及线性映射
    • 7.1 一般向量空间的概念
    • 7.2 线性关系、基和维数
    • 7.3 线性映射、线性同构
    • 7.4 线性映射的矩阵表示
    • 7.5 特征值与特征向量
    • 7.6 进一步学习指南
  • 8 欧几里得空间
    • 8.1 内积与欧氏空间
    • 8.2 正交化方法、正交基
    • 8.3 空间的正交分解
    • 8.4 正交变换和正交阵
    • 8.5 对称变换和实对称阵
    • 8.6 酉空间、辛空间
  • 9 路往何方?
    • 9.1 代数++
    • 9.2 线性代数+拓扑=泛函分析
    • 9.3 线性代数+几何=微分几何
    • 9.4 矩阵+数学分析=矩阵分析
    • 9.5 道路千万条
矩阵的秩
  • 1 课前学习
  • 2 课堂学习资料
  • 3 课后测验


【问题提出】

我们都知道,方程组当中的方程相当于是对未知元取值的约束. 通常方程越多,意味着约束越多,解的数量就越少. 但我们不能只看表面上方程的个数. 举个最极端的例子,把一个方程写一百遍,得到一个含有 100 个方程的方程组,显然这个方程组“本质上”只含一个方程. 这就提出了一个很自然的问题,就是怎样用数学语言精确地描述方程组“本质上”含几个方程. 我们需要对这个感觉到的量建立合适的数学模型.

【问题简化】

一般的方程组很难统一刻画,也过于复杂. 结合我们的背景,不妨先聚焦于齐次线性方程组. 因此把原始问题化简,并更加明确地重述出来. 所以现在的问题是,对于任意的齐次线性方程组,如何用数学语言精确地衡量其“本质上”所含方程个数?

【问题分析】

从 100 个重复方程的极端例子可以看到,之所以表面上的方程个数无法反映本质数量,是因为这些方程之间存在相互联系——只要有了其中一个,则其余 99 个就是冗余的. 为了对齐次线性方程组当中方程之间的联系有更清楚的认识,不妨考察一下较有代表性的实例.

以上方程组“本质上”含几个方程?我们先用系数矩阵来表示这个方程组,即

仔细观察可以发现,系数矩阵的行之间存在关系,. 这意味着,只要留下前两个方程,则第三个方程是冗余的. 换个角度,这也意味着可以利用初等行变换把第三行全变成零,即 .

另一方面,在留下的前两个方程中,则缺一不可,因为它们是“相互独立”的. 为了看得更清楚,我们还用初等行变换对它们进行等价地转化. 作 ,则第二个方程变成了 ,它和第一个方程还是“相互独立”的. 据此我们可以认为,原方程组“本质上”有两个方程.

上面的分析过程概括一下,初等行变换能够消去冗余的方程,留下“相互独立”的方程,它们的数量就是齐次线性方程组本质上含有的约束条数. 至此我们已经抓住了问题的关键线索,但如果能更深入地分析,将有助于建立更简洁优雅的数学模型. 所以我们再来分析一下初等列变换对“本质方程数”的影响.

我们知道初等列变换代表换元,而直观上,换元似乎不会改变方程之间的关系. 通过实例也能印证这一点,比如还是上面的方程组,我们对其系数矩阵作个列变换 ,于是它变成了

但它的行之间依然满足 .

【模型假设】

对齐次线性方程组的系数矩阵作初等变换,得到新的线性方程组,这两个方程组“本质上”所含的方程个数是相同的.

【模型建立】

任意齐次线性方程组可由它的系数矩阵表示,利用初等变换可将系数矩阵化成标准形

于是我们认为原方程组含有 r 条相互独立的约束,并称这个约束量 r 为原方程组或其系数矩阵的秩(rank).