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零空間與求解 Ax = 0

零空間收集了被矩陣壓成零的每個向量。它的大小決定你的方程組是有唯一解還是無窮多解——而且它透過一條乾淨的核算法則與秩相連。

什麼被送到零

A 的 零空間(也叫它的 )是所有滿足 A*x = 0 的向量 x 的集合——被矩陣塌縮到零向量上的一切。零向量總在裡面;真正的問題是還有沒有別的。如果只有 x = 0 滿足 A*x = 0,那麼各直行 無關;如果還有別的 x,那麼各直行相關。

它對解說了什麼

零空間掌控著 線性方程組 A*x = b 的整個解的故事。如果你找到一個解 p(一個特解),那麼每個解都形如 p 加上零空間裡的某個東西:x = p + n。所以若零空間只是 {0},解就唯一;若零空間更大,則有無窮多解,彼此都是平行的平移。

  1. 把 A 化為階梯形;主元直行無關,其餘直行自由。
  2. 每個自由直行給出一個自由變數,以及一個無關的零空間向量。
  3. 沒有自由變數 -> 零空間是 {0} -> A*x = b 至多有一個解。

秩 + 零化度 = 行數

現在來看核算法則。每一直行要麼是主元直行(由秩計數),要麼是自由直行(由零化度計數)。它們不會既是這個又是那個,也沒有遺漏,所以必然相加吻合。這就是 秩-零化度定理:秩 + 零化度 = 行數。

A is 3 x 4,  rank(A) = 2
columns = 4
nullity = columns - rank = 4 - 2 = 2

-> 2 pivot columns, 2 free columns
-> A*x = 0 has a 2-dimensional null space
-> A*x = b (if solvable) has infinitely many solutions
四直行分成 2 個主元 + 2 個自由,所以零化度是 2。