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第十三讲:复习一

  1. u,v,wR7空间内的非零向量:则u,v,w生成的向量空间可能是1,2,3维的。

  2. 有一个5×3矩阵U,该矩阵为阶梯矩阵(echelon form),有3个主元:则能够得到该矩阵的秩为3,即三列向量线性无关,不存在非零向量使得三列的线性组合为零向量,所以该矩阵的零空间应为[000]

  3. 接上一问,有一个10×3矩阵B=[U2U],则化为最简形式(阶梯矩阵)应为[U0]rank(B)=3

  4. 接上一问,有一个矩阵型为C=[UUU0],则化为最简形式应为[U00U]rank(C)=6。矩阵C10×6矩阵,dimN(CT)=mr=4

  5. Ax=[242],并且x=[200]+c[110]+d[001],则等号右侧b向量的列数应为A的行数,且解的列数应为A的列数,所以A是一个3×3矩阵。从解的结构可知自由元有两个,则rank(A)=1,dimN(A)=2。从解的第一个向量得出,矩阵A的第一列是[121];解的第二个向量在零空间中,说明第二列与第一列符号相反,所以矩阵第二列是[121];解的第三个向量在零空间中,说明第三列为零向量;综上,A=[110220110]

  6. 接上一问,如何使得Ax=b有解?即使b在矩阵A的列空间中。易知A的列空间型为c[121],所以使b为向量[121]的倍数即可。

  7. 有一方阵的零空间中只有零向量,则其左零空间也只有零向量。

  8. 5×5矩阵组成的矩阵空间,其中的可逆矩阵能否构成子空间?两个可逆矩阵相加的结果并不一定可逆,况且零矩阵本身并不包含在可逆矩阵中。其中的奇异矩阵(singular matrix,非可逆矩阵)也不能组成子空间,因为其相加的结果并不一定能够保持不可逆。

  9. 如果B2=0,并不能得出B=0,反例:[0100]这个矩阵经常会被用作反例

  10. n×n矩阵的列向量线性无关,则是否b,Ax=b有解?是的,因为方阵各列线性无关,所以方阵满秩,它是可逆矩阵,肯定有解。

  11. B=[110010101][101201110000],在不解出B的情况下,求B的零空间。可以观察得出前一个矩阵是可逆矩阵,设B=CD,则求零空间Bx=0,CDx=0,而C是可逆矩阵,则等式两侧同时乘以C1C1CDx=Dx=0,所以当C为可逆矩阵时,有N(CD)=N(D),即左乘逆矩阵不会改变零空间。本题转化为求D的零空间,N(B)的基为 [FI],也就是[1110][2101]

  12. 接上题,求Bx=[101]的通解。观察B=CD,易得B矩阵的第一列为[101],恰好与等式右边一样,所以[1000]可以作为通解中的特解部分,再利用上一问中求得的零空间的基,得到通解 x=[1000]+c1[1110]+c2[2101]

  13. 对于任意方阵,其行空间等于列空间?不成立,可以使用[0100]作为反例,其行空间是向量[01]的任意倍数,而列空间是向量[10]的任意倍数。但是如果该方阵是对称矩阵,则成立。

  14. AA的四个基本子空间相同。

  15. 如果A,B的四个基本子空间相同,则A,B互为倍数关系。不成立,如任意两个n阶可逆矩阵,他们的列空间、行空间均为Rn,他们的零空间、左零空间都只有零向量,所以他们的四个基本子空间相同,但是并不一定具有倍数关系。

  16. 如果交换矩阵的某两行,则其行空间与零空间保持不变,而列空间与左零空间均已改变。

  17. 为什么向量v=[123]不能同时出现在矩阵的行空间与零空间中?令A[123]=[000],很明显矩阵A中不能出现值为[123]的行向量,否则无法形成等式右侧的零向量。这里引入正交(perpendicular)的概念,矩阵的行空间与零空间正交,它们仅共享零向量。

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