一、前言
大部分时候,在对矩阵或者行列式进行运算的时候,我们都倾向于通过初等变换使得矩阵/行列式中产生更多的 $0$ 元素,或者说倾向于将矩阵/行列式中的非 $0$ 元素消为 $0$ 元素(在本文中,我们将这一类操作简称为“消 $0$”)。
那么,在消 $0$ 的时候,有什么注意事项呢?该采取什么样的策略,才能尽可能又快又多地消出来更多的 $0$ 元素呢?
在本文中,「荒原之梦考研数学」将为同学们详细讲解。
二、正文
符号的定义
首先,在本文中,我们用方框表示矩阵/行列式中的元素,针对不同颜色的方框所对应的元素类型,我们做如下定义:
:非 $0$ 元素;
:$0$ 元素;
:可能为非 $0$ 元素,也可能为 $0$ 元素;
:箭头“终点”对应的元素是初等变换要作用的元素;箭头“起点”和“中点”对应的元素是参与初等变换的元素,这些元素本身的值在该初等变换的过程中不发生改变。同时,每一个箭头代表一个计算位置。
此外,在本文中,我们选用 $3 \times 3$ 阶的矩阵/行列式作为讨论对象,但本文所阐述的原理和方法在任意 $n \times m$ 阶的矩阵/行列式中都适用。
运算的定义
矩阵/行列式的运算可以分为行变换和列变换两种。
本文中行变换的示意图如图 01 和图 02 所示:
本文中列变换的示意图如图 03 和图 04 所示:
运算的约束
在对矩阵/行列式做消 $0$ 运算的时候,尽可能以 $0$ 元素作为运算的起点或者中间点,因为这样可以减少不可以相互抵消的非 $0$ 元素导致的 $0$ 元素减少的情况发生:
如果以 $0$ 元素作为运算的“终点”,则就更有可能导致原本的 $0$ 元素变成非 $0$ 的元素:
理论案例
根据本文前面的约定,如果用绿色方框表示非 $0$ 元素,用黄色方框表示取值未知的元素(可能是 $0$ 元素,也可能不是 $0$ 元素),则在如图 08 所示的方式中,以两个 $0$ 元素作为运算的“终点”,一个 $0$ 元素作为运算的起点,会导致原本四个可以确定的 $0$ 元素变成两个可以确定的 $0$ 元素和两个可能为 $0$ 的元素:
而在如图 09 所示的方式中,以两个 $0$ 元素作为运算的“起点”,一个 $0$ 元素作为运算的“中点”,会导致原本四个可以确定的 $0$ 元素变成三个可以确定的 $0$ 元素和两个可能为 $0$ 的元素:
Note
观察可知,图 08 和 图 09 中白色箭头左侧的矩阵/行列式其实是一样的,但是采取的消 $0$ 策略不同导致了最终产生的 $0$ 元素的数量变得不同。
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注意
本文所提出的消 $0$ 策略只是一种一般的策略,具体需要怎么进行消 $0$ 运算,还需要根据具体的矩阵/行列式进行分析。例如,在有的时候,为了更好的应用本文所提出的消 $0$ 策略,我们可以令在此之前的一步违反该策略,即“以退为进”。
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实际案例
对于下面的矩阵:
$$
\begin{bmatrix}
-1 & 0 & 0 \\
0 & 1 & 3 \\
1 & 2 & 0
\end{bmatrix}
$$
如果将原矩阵的第 $1$ 列和第 $2$ 列加到第 $3$ 列上,就会产生以一个 $\textcolor{white}{\colorbox{red}{0}}$ 元素为运算的“起点”,两个 $\textcolor{white}{\colorbox{blue}{0}}$ 元素为运算的“终点”,一个 $\textcolor{brown}{\colorbox{yellow}{0}}$ 元素为运算的“中点”的情况。
而运算的结果就是新矩阵的 $0$ 元素相比于原矩阵的 $0$ 元素在个数上减少了两个,并没有达到化简得目的:
$$
\begin{bmatrix}
-1 & \textcolor{brown}{\colorbox{yellow}{0}} & \textcolor{white}{\colorbox{blue}{0}} \\
\textcolor{white}{\colorbox{red}{0}} & 1 & 3 \\
1 & 2 & \textcolor{white}{\colorbox{blue}{0}}
\end{bmatrix}
\Rightarrow
\begin{bmatrix}
-1 & 0 & -1 \\
0 & 1 & 4 \\
1 & 2 & 1
\end{bmatrix}
$$
如果将原矩阵的第 $1$ 行加到第 $3$ 行上,就会产生以两个 $\textcolor{white}{\colorbox{red}{0}}$ 元素为运算的“起点”,一个 $\textcolor{white}{\colorbox{blue}{0}}$ 元素为运算的“终点”,零个 $\textcolor{brown}{\colorbox{yellow}{0}}$ 元素为运算的“中点”的情况,而运算结果就是新矩阵的 $0$ 元素相比于原矩阵的 $0$ 元素在个数上增加了一个,达到了化简的目的:
$$
\begin{bmatrix}
-1 & \textcolor{white}{\colorbox{red}{0}} & \textcolor{white}{\colorbox{red}{0}} \\
0 & 1 & 3 \\
1 & 2 & \textcolor{white}{\colorbox{blue}{0}}
\end{bmatrix}
\Rightarrow
\begin{bmatrix}
-1 & 0 & 0 \\
0 & 1 & 3 \\
0 & 2 & 0
\end{bmatrix}
$$
总结
综上可知,在矩阵/行列式的消 $0$ 过程中,在保证部分计算位置能够将非 $0$ 元素消为 $0$ 元素的前提下,其他的计算位置要尽可能多得以 $0$ 元素作为运算的“起点”或者“中点”;尽可能少得以 $0$ 元素作为运算的“终点”。
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