線性代數筆記5——平面方程與矩陣

線性方程的幾何意義

二元線性方程

  該方程是一個二元線性方程組,包含兩個方程,每個方程是一條直線,兩條直線的交點就是該方程有唯一解,這就是二元線性方程的幾何意義。

平面方程

  空間內不在同一直線上的三點構成一個平面,平面方程可表示爲ax + by + cz = d。平面方程也稱爲三元線性方程。

  方程x + 4y + z = 8,在xyz三個座標軸上的截距分別是(8,0,0),(0,2,0),(0,0,8),下圖是該函數在座標軸上的示意圖:

  需要注意的是,平面是無限延伸的。

根據法向量求平面方程

  現在需要找到一個過原點的平面,它有一個過原點的法向量是<1, 5, 10>。

 

 

  如上圖所示,P<x, y, z>是所求平面上的向量,法向量N⊥OP,因此:

 

  這就是平面方程。

  再看一個稍微不同點的問題,一個平面的法向量是N<1, 5, 10>,該平面經過P0(2, 1, -1),求該平面方程。

  由於擁有同一個法向量,所以這是與上一個平面平行的平面:

  平面上的任意點P1是(x, y, z),向量P0P1N

  上面兩個方程唯一的不同點就是ax + by + cz = d 中的d,其它參數對應了穿過原點的法向量,實際上,d兩個平行平面的距離。根據這個特點,可以很快求得第二個平面方程:

 

  示例

  向量V = <1, 2, -1>與平面x + y + 3z = 5的關係?

  平面的法向量N = <1, 1, 3>,容易看出,V·N = 1×1 + 2×1 + (-1)×3 = 0,VN,向量V與平面平行。需要注意的是,向量不是點(實際上向量有無數點),<1, 2, -1>不同於(1, 2, -1),在沒有特殊說明的情況下,可以認爲向量從原點出發。如果向量V從原點出發,V經過點(1, 2, -1),但該點並不在平面上。

平面方程組的解

  三元線性方程組,設三個平面分別是P1,P2,P3,該方程組有唯一解,即這三個平面相交於一點,三個方程兩兩相交於一條直線:

  平面方程組也可能出現無解的情況,一種典型的情況是三個平面平行。如果P1∩P2≠φ,即二者相交於一條直線,根據P3的位置,平面方程組可能有唯一解,無解,或有無數解。下面是無數解和無解的情況:

 

無數解和無解

  總結一下,如果P1與P2相交,它們的交線:

  1. 與P3相交於一點,則方程組有唯一解;
  2. 在P3上,則方程組有無數解;
  3. 與P3平行,且不在P3上,方程組無解。

  當然,如果P3與P1或P2中一個相同,則結集是一個平面。

點到平面的距離

  平面方程是ax + by + cz = d,平面外一點P = (x0, y0, z0),求該點到平面的距離。

 

  PQ垂直於平面,現在要求PQ的長度,但是並不知道Q點的具體數值。

  設P’ = (x1, y1, z1)是平面上的一點,現在將問題轉換爲向量:

 

  向量QPP’ P在法向量N方向上的分量,也就是P’ PN相同方向的單位向量的點積。(可參考《線性代數筆記3——向量2(點積)》)設距離爲D,則:

 

求解線性方程

  當然可以使用初中的代數知識求解線性方程組,這裏主要討論如何用矩陣求解。

消元法

  

  首先將方程組以矩陣的方式表示:

  該矩陣稱爲增廣矩陣。由於是線性方程組,可以省略未知數:

 

  現在可以對其進行消元,首先消去x,方法與普通代數法類似:

  用同樣的方法對y消元:

  矩陣第三行對應-31z = 62,z = -2

  最終可解得

  可以看出,消元法本質上與初中的代數法沒有區別,只是換了一種較爲簡單的表現形式,對於多元線性方程組,其消元過程十分繁瑣。

矩陣法

  

  這裏需要使用列向量的概念,列向量是一個 n×1 的矩陣,即矩陣由一個含有n個元素的列所組成:列向量的轉置是一個行向量,反之亦然。

  將上面的方程組用矩陣和向量表示:

  實際上可看作 x = b/A,有點意思了,可以通過一個除法運算直接求得方程的解。

  解得

  對於多元線性方程組,使用矩陣法求解比消元法簡單的多。

  我們用python求解消元法中的方程組

import numpy as np

a = np.matrix([[-1,2,-1],[3,-7,-2],[2,2,1]])
c = np.matrix([[9,-20,2]]).T
result = a**-1 * c
print(result)

  

無解的方程組

  線性方程組在用矩陣向量法轉換後,如果矩陣A是奇異矩陣,A-1沒有定義,該方程組無解。對於二元線性方程組來說,其幾何意義是兩條平行的直線。

  如  ,該方程組無解,  是奇異矩陣。下圖是該方程組在座標軸上的圖像:

多個線性方程組

  現在來看下面的矩陣:

 

  如果把這個矩陣根據乘法展開,將得到兩個矩陣:

 

  這就可以看作是兩個線性方程組:AX1 = b1,AX2 = b2

消元法求逆矩陣

  上面的示例中, 的逆,現在嘗試用消元法求解。增廣矩陣形式:

  我們的目標是將其變爲IA-1:

示例

示例1

  求下面的平面方程:

  a)       已知平面的法向量N = <1, 2, 3>,平面過點(1, 0, -1)

  b)       平面過原點且平行於兩個向量A = <1, 0, -1>和B = <-1, 2, 0>

  c)       平面過點P1(1, 2, 0), P2(3, 1, 1), P3(2, 0, 0)

  d)       平面與a中的平面平行,且經過點(1 , 2, 3)

 

  a.

  平面方程ax + by + cz = d,N = <1, 2, 3> =<a, b, c>,所以平面方程是x + 2y + 3z = d

  將點(1, 0, -1) 代入平面方程,1 + 0 -3 = -2 = d

  平面方程是 x + 2y + 3z = -2

 

  b.

  平面方程ax + by + cz = d

  ∵AB過原點,且與平面平行,並且平面過原點

  ∴AB在平面上,d = 0

  已知平面上兩個個向量從同一點出發的向量,計算平面的法向量:

 

  平面方程是 2x + y + 2z = 0

  根據叉積計算法向量可參考《線性代數筆記4——向量3(叉積)

 

  c.

 

  平面方程2x + y – 3z = d,取任意點代入,d = 4。平面方程是2x + y – 3z = 4

 

  d

  a的平面是x + 2y + 3z = -2,由於該平面平行於a,所以該平面是x + 2y + 3z = d。

  將點(1 , 2, 3)代入,1 + 2×2 + 3×3 = 14 = d

  平面方程是x + 2y + 3z = 14

 示例2

  求原點到平面2x + y -2z = 4的距離。

 

總結

  1. 二元線性方程組的幾何意義是平面上的兩條直線,其解是二者的交點
  2. 三元線性方程組的幾何意義是三維空間上的三個平面,可能存在唯一解、無數解或無解
  3. 平面方程用ax + by + cz = d,點到平面的距離
  4. 如果線性方程組對應的矩陣是奇異矩陣,則該方程組無解
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