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Linear Algebra - 1.5 Solution Sets of Linear Algebra

Linear Algebra - 1.5 Solution Sets of Linear Algebra
Linear Algebra 시리즈 (5 / 33)
  1. Linear Algebra - 1.1 Systems of Linear Equations
  2. Linear Algebra - 1.2 Row Reduction and Echelon Forms
  3. Linear Algebra - 1.3 Vector Equations
  4. Linear Algebra - 1.4 The Matrix Equation Ax=b
  5. Linear Algebra - 1.5 Solution Sets of Linear Algebra
  6. Linear Algebra - 1.6 Linear Independence and Linear Dependence
  7. Linear Algebra - 1.7 Introduction to Linear Transformation
  8. Linear Algebra - 1.8 The Matrix of a Linear Transformation
  9. Linear Algebra - 2.1 Matrix Operations
  10. Linear Algebra - 2.2 The Inverse of Matrix
  11. Linear Algebra - 2.3 Characterizations of Invertible Matrices of
  12. Linear Algebra - 2.4 Partitioned Matrices
  13. Linear Algebra - 2.5 Matrix Factorizations, LU Decomposition
  14. Linear Algebra - 2.6 Subspaces of $\mathbb{R}^n$
  15. Linear Algebra - 2.7 Dimension and Rank
  16. Linear Algebra - 3.1 Introduction to Determinants
  17. Linear Algebra - 3.2 Properties of Determinants
  18. Linear Algebra - 3.3 Cramer's Rule, Volume, And Linear Transformations
  19. Linear Algebra - 4.1 Eigenvectors and Eigenvalues
  20. Linear Algebra - 4.2 The Characteristic Equation
  21. Linear Algebra - 4.3 Diagonalization
  22. Linear Algebra - 4.4 Eigenvectors And Linear Transformations
  23. Linear Algebra - 4.5 Complex Eigenvalues
  24. Linear Algebra - 5.1 Inner Product And Orthogonality
  25. Linear Algebra - 5.2 Orthogonal Sets
  26. Linear Algebra - 5.3 Orthogonal Projections
  27. Linear Algebra - 5.4 The Gram-Schmidt Process (그람 슈미츠 과정)
  28. Linear Algebra - 5.5 Least-Square Problems
  29. Linear Algebra - 6.1 Diagonalization of Symmetric Matrices
  30. Linear Algebra - 6.2 Quadratic Forms
  31. Linear Algebra - 6.3 Constrained Optimization
  32. Linear Algebra - 6.4 SVD, The Singular Value Decomposition
  33. Linear Algebra - 6.5 Reduced SVD, Pseudoinverse, Matrix Classification, Inverse Algorithm
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용어 정리

  • homogeneous system (제차 선형계)
  • nonhomogeneous system (비제차 선형계)
  • tirivial solution (자명해)
  • nontrivial solution (비자명해)
  • particular solution (특수해)
  • homogeneous solution (제차해)


Homogeneous Linear Systems - 제차 선형계

  • $ A\mathsf{x} = 0 $ 인 matrix equation을 homogeneous linear system 이라고 한다.

  • homogeneous linear system 의 특징

The homogeneous equation $ A\mathsf{x} = 0 $ has a nontrivial solution if and only if the equation has at least one free varialbe.

(1)  항상 최소 하나의 trivial solution을 갖고 있다.
trivial solution은 $ x = 0 $ 을 의미한다.

(2)  nontrivial solution 을 갖는 조건
방정식이 1개 이상의 free variable 을 갖고있으면 nontrivial solution이다.
nontrivial solution은 $ x \ne 0 $ 을 의미한다.
theorem 2 에 따르면, free varialbe 이 없으면 unique solution을 갖고, free variable 이 있으면 infinitely many solution을 갖는다.



nontrivial solution 있는지 확인하기

  • homogeneous system 임을 가정하고 풀이를 하기 때문에 항상 우측항은 0이 온다. $ A\mathsf{x} = 0 $ 이므로..
  • $A\mathsf{x} = 0$을 augmented matrix로 표현 하고 row reduction을 통해 reduced echelon matrix를 만들어서 free variable이 존재하는지 확인하면 된다.

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  • 3row 가 전부 0 이므로 $ x_3 $는 free varialbe 이다. $ x_1 $은 basic solution, $ x_2 $는 trivial solution.

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  • 이는 $ x_1, x_2, x_3 $ 를 $ x_3 $ 하나로 표현할 수 있기 때문에 벡터의 linear combination으로 표현할 수 있다.
  • 따라서 Span{$ v $} 를 의미하며 $ \mathbb{R}^{3} $ 공간에서 직선으로 표현된다.

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  • Span{$ v $}로 표시할수 있다는 의미는 nontrivial solution이 존재한다는 것을 의미한다.
  • 왜냐하면 trivial solution은 $ \mathsf{x} = 0 $ 을 의미하므로 x에 해당되는 v가 사라지기 때문..
  • And also trivial solution can express as Span{$ 0 $}
  • trivial solution은 Span{$0$}로 표현이 가능하다.



선형 방정식이 하나일때 nontrivial solution 확인하기

  • 식이 하나여도 linear system이라고 부를 수 있다.
  • $ x_1 $ 을 pivot position 으로 설정하고 풀면 된다.

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    • $ x_1 $ 은 basic solution, $ x_2, x_3 $ 는 free varialbe이다.
    • 따라서 nontrivial 이 존재하고 두 개의 벡터의 linear combination 으로 표현할 수 있으므로 Span{$ u, v $} 가 된다.
    • $ \mathbb{R}^{3} $ 공간에서 평면으로 표현된다.

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정리하자면

  • Ax = 0 homogeneous linear system 에서 solution set 은 Span{$ v_1, \dots , v_p $} 로 표현할 수 있다.
  • 만약 trivial solution이 존재하면 Span{0} 으로 표한한다. (n 공간에서 하나의 점 이므로)
  • trivial solution 은 x = 0 이므로 Span{}에서 x = 0 에 해당되는 v는 의미가 없어지게 된다.
  • 따라서 nontrivial solution이 없다면 Span{$ v_1, \dots , v_p $} 로 표현할 수 없다.



Nonhomogeneous linear systems - 비제차 선형계

  • nonhomogeneous linear system 은 $A\mathsf{x} = b$를 의미한다.
  • b 는 nonzero vector 를 의미하며 이는 b의 entry 중 적어도 하나 이상의 entry가 nonzero 임을 의미한다.

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  • $x_1$은 basic variable, $x_2$는 nontrivial solution, $x_3$는 free varialbe이다.
  • p 를 particular solution, v 를 homogeneous solution 이라고 한다.
  • nonhomogeneous linear system 의 solution 은 p (particular solution) 와 v (homogeneous solution)의 합으로 표현된다.
  • 이처럼 homogeneous linear system 과 nonhomogeneous linear system은 밀접한 관계를 갖고있다.



Theorem6. Solution Set of Nonhomogeneous Equation
Suppose the equation $ \mathbf{A}\mathsf{x} = \mathbf{b} $ is consistent for some given $ \mathbf{b} $, and let $ \mathbf{p} $ be a solution.
Then the solution set of $ \mathbf{A}\mathsf{x} = \mathbf{b} $ is the set of all vectors of the form $ \mathbf{w} = \mathbf{p} + \mathbf{v}_h $,
where $ \mathbf{v}_h $ is any solution of the homogeneous equation $ A\mathsf{x} = 0 $

nonhomogeneous equation 의 solution set 은 $ \mathbf{w} = \mathbf{p} + \mathbf{v}_h $ 로 표현된다.
여기서 $v_h$ 는 homogeneous equation 의 solution 이다.


The relationship of homogeneous solution and nonhomogeneous solution

  • $ \mathbb{R}^{2} $ 공간

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  • $ \mathbb{R}^{3} $ 공간

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  • homogeneous solution 과 nonhomogeneous solution 은 평행 관계를 이룬다.
  • $ \mathbf{A}\mathsf{x} = \mathbf{b} $, $ \mathbf{A}\mathsf{x} = 0 $ 의 해는 p (particular solution)에 의해 평행 관계를 이루게 된다.
  • 그리고 v (homogeneous solution) 는 평면 공간을 의미한다.
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