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高斯消元法

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高斯消元法

主要用于

  1. 求解逆矩阵
  2. 求解线性方程组
  3. 计算行最简形

这几种应用的本质都是通过初等行变换进行矩阵化简, 只是增广矩阵的构造和最终目标有所不同.

通用步骤:

  1. 构造增广矩阵 [AB]\left[A | B\right].
  2. 进行初等行变换初等行变换

求解逆矩阵

  1. 选取单位矩阵 EE 构造增广矩阵。
  2. 通过初等行变换将增广矩阵行变换计算逆矩阵。
  3. AA 部分变成单位矩阵时, 右侧部分即为A1A^{-1}.

(AE)\mboxrow(EA1) \left( \begin{array}{c|c} A&E \end{array} \right)\overset{\mbox{row}}{\longrightarrow}\left( \begin{array}{c|c} E&A^{-1} \end{array} \right)

示例

Example

对于一个 3×33 \times 3 矩阵 AA:

[a11a12a13100a21a22a23010a31a32a33001] \left[ \begin{array}{ccc|ccc} a_{11} & a_{12} & a_{13} & 1 & 0 & 0 \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} & 0 & 1 & 0 \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} & 0 & 0 & 1 \end{array} \right]

通过行变换将左侧的 AA 变成单位矩阵, 右侧将变为 A1A^{-1}.

特殊情况处理

特殊情况处理

在高斯消元过程中, 如果当前列的主元(pivot)值为 0, 但其他行已被正确形式化, 而不能继续行加减, 此时需要行交换

求解线性方程组

将增广矩阵化简为上三角矩阵, 回代求解线性方程组

  1. 选取解向量矩阵 BB 构造增广矩阵。
  2. 前向消元: 通过初等行变换, 将增广矩阵化为上三角矩阵.
  3. 回代: 从上三角矩阵的最后一行开始, 逐步求解每个变量的值.

示例

Example

考虑以下线性方程组:

{x+2y+z=42x+3y+2z=73x+y+2z=6 \begin{cases} x + 2y + z = 4 \\ 2x + 3y + 2z = 7 \\ 3x + y + 2z = 6 \\ \end{cases}

1. 构造增广矩阵

[121423273126] \left[\begin{array}{ccc|c} 1 & 2 & 1 & 4 \\ 2 & 3 & 2 & 7 \\ 3 & 1 & 2 & 6 \\ \end{array}\right]

2. 前向消元

[121401013126]=[121401010516]=[121401010516]=[121401010011]=[121401010011] \begin{align*} \left[\begin{array}{ccc|c} 1 & 2 & 1 & 4 \\ 0 & -1 & 0 & -1 \\ 3 & 1 & 2 & 6 \\ \end{array}\right] & = \left[\begin{array}{ccc|c} 1 & 2 & 1 & 4 \\ 0 & -1 & 0 & -1 \\ 0 & -5 & -1 & -6 \\ \end{array}\right]\\ & = \left[\begin{array}{ccc|c} 1 & 2 & 1 & 4 \\ 0 & 1 & 0 & 1 \\ 0 & -5 & -1 & -6 \\ \end{array}\right]\\ & = \left[\begin{array}{ccc|c} 1 & 2 & 1 & 4 \\ 0 & 1 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & -1 & -1 \\ \end{array}\right]\\ & = \left[\begin{array}{ccc|c} 1 & 2 & 1 & 4 \\ 0 & 1 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 1 & 1 \\ \end{array}\right] \end{align*}\\

3. 回代求解

从第三行可以直接得到:

z=1 z = 1

z=1z = 1 代入第二行:

y+0z=1    y=1 y + 0 \cdot z = 1 \implies y = 1

y=1y = 1z=1z = 1 代入第一行:

x+2(1)+1=4    x+2+1=4    x+3=4    x=1 x + 2(1) + 1 = 4 \implies x + 2 + 1 = 4 \implies x + 3 = 4 \implies x = 1

所以解为:

x=1,y=1,z=1 x = 1, \quad y = 1, \quad z = 1

计算行最简形

计算矩阵的秩零化度时,通常使用初等行变换将矩阵化简为行最简形

示例

Example

设矩阵AA为一个3×43 \times 4矩阵:

A=[111111221233] A = \begin{bmatrix} 1 & 1 & 1 & -1 \\ 1 & 1 & 2 & -2 \\ 1 & 2 & 3 & -3 \end{bmatrix}

  1. 将矩阵化简为行最简形(RREF)

RREF(A)=[101101110000] \text{RREF}(A) = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 1 & -1 \\ 0 & 1 & 1 & -1 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \end{bmatrix}

  1. 识别自由变量: 在行最简形中,包括2个有效行和一个零行, 自由变量有1个,因此矩阵的零化度为1。