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齐次线性方程组及python求解

news 来源：原创 2025/7/3 15:25:14

齐次线性方程组的概念

齐次线性方程组是指所有常数项都为零的线性方程组，其一般形式为：

$a_{11}x_1 + a_{12}x_2 + \cdots + a_{1n}x_n = 0$
$a_{21}x_1 + a_{22}x_2 + \cdots + a_{2n}x_n = 0$
$\vdots$
$a_{m1}x_1 + a_{m2}x_2 + \cdots + a_{mn}x_n = 0$

其中， $a_{ij}$ 是系数， $x_i$ 是未知数，方程组中的常数项都是0。

求解方法

高斯消元法：通过行变换将系数矩阵转换为行最简形式，从而找到方程组的解。高斯消元法是一种求解线性方程组的算法，它通过对方程组的增广矩阵进行行变换，将矩阵转换为行阶梯形或行最简形，从而找到方程组的解。对于齐次线性方程组，由于常数项都是0，所以增广矩阵就是系数矩阵。

以下是使用高斯消元法求解齐次线性方程组的步骤：

写出系数矩阵：将方程组的系数写成矩阵形式 $A$ 。

进行行变换：通过以下三种基本行变换将矩阵转换为行阶梯形或行最简形：

交换两行。
将某一行乘以一个非零常数。
将某一行加上另一行的倍数。

找到解：当矩阵转换为行最简形时，可以很容易地读出方程组的解。

考虑以下齐次线性方程组：

$x_1 + 2x_2 + 3x_3 = 0$
$4x_1 + 5x_2 + 6x_3 = 0$
$7x_1 + 8x_2 + 9x_3 = 0$

系数矩阵 $A$ 为：

$\begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{pmatrix}$

我们可以通过高斯消元法将这个矩阵转换为行最简形。以下是具体的行变换步骤：

从第二行减去第一行的4倍：
$R_2 \leftarrow R_2 - 4R_1$
$\begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 0 & -3 & -6 \\ 7 & 8 & 9 \end{pmatrix}$

从第三行减去第一行的7倍：
$R_3 \leftarrow R_3 - 7R_1$
$\begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 0 & -3 & -6 \\ 0 & -6 & -12 \end{pmatrix}$

将第二行除以-3：
$R_2 \leftarrow \frac{R_2}{-3}$
$\begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 0 & 1 & 2 \\ 0 & -6 & -12 \end{pmatrix}$

从第三行加上第二行的6倍：
$R_3 \leftarrow R_3 + 6R_2$
$\begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 0 & 1 & 2 \\ 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}$

从第一行减去第二行的2倍：
$R_1 \leftarrow R_1 - 2R_2$
$\begin{pmatrix} 1 & 0 & -1 \\ 0 & 1 & 2 \\ 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}$

现在，矩阵已经转换为行最简形。从这个矩阵中，我们可以读出方程组的解：

$x_1 - x_3 = 0$
$x_2 + 2x_3 = 0$

设 $x_3 = t$ ，则 $x_1 = t$ 和 $x_2 = -2t$ 。因此，方程组的解为：

$\begin{pmatrix} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \end{pmatrix} = t \begin{pmatrix} 1 \\ -2 \\ 1 \end{pmatrix}$

其中 $t$ 是任意实数。这就是方程组的非零解。

矩阵的零空间：求解系数矩阵的零空间，即找到所有满足 $A x = 0$ 的向量 $x$ 。
要使用矩阵的零空间法求解齐次线性方程组，我们可以遵循以下步骤，
构造系数矩阵：将齐次线性方程组表示为矩阵形式 $A x = 0$ ，其中 $A$ 是系数矩阵。
计算零空间：使用线性代数工具来计算系数矩阵 $A$ 的零空间，即找到所有满足 $A x = 0$ 的向量 $x$ 。

矩阵 $A$ 的零空间是所有满足 $A x = 0$ 的向量 $x$ 组成的集合，可以用 $\text{Null}(A)$ 表示。

以下是使用Python的NumPy库来求解齐次线性方程组的零空间的代码示例：

from sympy import Matrix# 定义系数矩阵A
A = Matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])# 计算矩阵A的零空间
null_space = A.nullspace()# 打印非零解
print("非零解为：")
for solution in null_space:print(solution)

非零解为：
Matrix([[1], [-2], [1]])

3.特征值和特征向量：对于某些特殊类型的齐次线性方程组，可以通过求解特征值和特征向量来找到解。

计算特征值：求解特征方程 $\det(A - \lambda I) = 0$ 来找到矩阵 $A$ 的所有特征值。
找到特征值为0的特征向量：对于特征值 $\lambda = 0$ ，求解方程 $A x = 0$ 来找到对应的特征向量，这些特征向量构成了齐次方程组的解空间。

以下是使用Python和NumPy库来实现这个过程的代码：

import numpy as npdef find_eigenvectors(A):# 计算特征值和特征向量eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)# 找到特征值为0的特征向量zero_eigenvectors = eigenvectors[:, np.isclose(eigenvalues, 0)]return zero_eigenvectors# 定义系数矩阵A
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])# 找到特征值为0的特征向量
zero_eigenvectors = find_eigenvectors(A)print("特征值为0的特征向量（解空间的基）为：")
print(zero_eigenvectors)

特征值为0的特征向量（解空间的基）为：
[[ 0.40824829]
[-0.81649658]
[ 0.40824829]]
请注意，这个方法只有在矩阵 $A$ 有0特征值时才适用。如果矩阵 $A$ 没有0特征值，那么齐次线性方程组只有平凡解（即所有变量都为0的解）。此外，这个方法可能不会返回所有可能的解，因为特征值和特征向量方法通常用于描述矩阵的特定性质，而不是直接求解齐次方程组。对于齐次方程组，更直接的方法是使用高斯消元法或者计算矩阵的零空间。

应用

线性代数：在求解线性代数问题时，经常需要求解齐次线性方程组，例如求解矩阵的零空间、特征值和特征向量等。
控制理论：在控制理论中，齐次线性方程组可以用来描述系统的稳定性。
计算机图形学：在计算机图形学中，齐次线性方程组可以用来描述三维空间中的变换。
经济学：在经济学中，齐次线性方程组可以用来描述经济模型中的平衡关系。

齐次线性方程组的概念

求解方法

应用

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