矩阵与拉普拉斯展开定理求解多元一次方程组

1、引言

跟几个初中学聊起,问了他们的数学学的如何?函数是什么?因为函数对于初中生来说是很重要的一个初次接触,刚接触的时候都会有点懵,于是想让这些初中生尽快熟悉而不用感到陌生与害怕。

按照定义来说,函数指一个量随着另一个量的变化而变化,含有三个要素:定义域A、值域B和对应法则f

当然对于这些定义,在感到困惑之前,我让他们不要去死记,于是打个通俗的比方,好比买一条鱼,可以做成红烧鱼也可以做成清蒸鱼,这个烹饪的方法就是函数,也就是不同的烹饪就是不同的函数,就会产生不同的结果。
因为初中开始学习二元一次方程组和三元一次方程组了,于是就更加通俗的说,看他们还有点困惑,就让他们直接将方程当作是函数。

接下来就问了他们会解方程组吗?通过消元法都能够搞定,于是我说,那四元一次方程组、十元一次方程组,甚至百元一次方程组能不能解答,这个时候他们就感觉到复杂了。

2、单元矩阵

所以针对这些问题,我特地做了一张图,通过矩阵的解法让他们了解到数学的有趣,拓展初中生的知识面,如下: 

求解多元一次方程组,属于线性代数,这个在前面的一篇文章也有相关介绍,可以查阅:线性代数的相关计算(numpy)
我们来看下三元一次方程组,通过numpy自带的线性代数algebra(np.linalg)来处理:

M=np.mat('1 1 1;0 2 -4;3 2 -6')
A=np.array([0,6,8])
print(np.round(np.linalg.solve(M,A)))
#[ 0.  1. -1.]

所以解为x=0,y=1,z=-1,我们可以验证下:系数矩阵M和未知数的解,做点积运算,结果应该是A(方程组结果列)

print(np.array(np.dot(M,[0,1, -1])).flatten())
#[0 6 8]
M=np.mat('1 -2 1;0 2 -8;-4 5 9')
'''
matrix([[ 1, -2,  1],
        [ 0,  2, -8],
        [-4,  5,  9]])
'''
A=np.array([0,8,-9])
print(np.linalg.solve(M,A))
#[29. 16.  3.]

所以解为x=29,y=16,z=3
同样的来验证一下

print(np.array(np.dot(M,[29,16,3])).flatten())#[ 0  8 -9]

3、拉普拉斯展开

还可以使用拉普拉斯展开来求线性方程组的解,这里有几个知识点,余子式和拉普拉斯展开,这里截取来自百度百科的一张图:

其实我们可以这样去理解,元素所在的行列当作消消乐一样的消掉,剩下的就是余子式,然后根据公式进行计算。

import copy
#系数矩阵
#余子式:在n阶行列式中,把所在的第i行与第j列划去后,所留下来的n-1阶行列式
def get_minor(j, matrix):
    result = []
    for row in range(len(matrix)):
        if row == 0:
            continue
        temp = []
        for col in range(len(matrix)):
            if col == j:
                continue
            temp.append(matrix[row][col])
        result.append(temp)
    return result


#拉普拉斯展开定理,递归求解行列式的值
def laplace_expansion(matrix):
    if len(matrix) == 2:
        return matrix[1][1] * matrix[0][0] - matrix[1][0] * matrix[0][1]
    elif len(matrix) > 2:
        result = 0
        for i in range(len(matrix)):
            minor_item = get_minor(i, matrix)
            #print(minor_item)
            result += (matrix[0][i] * ((-1) ** i) * laplace_expansion(minor_item))
        return result

#将常数列(等号右边的数)加入进来
def replace(i, a, b):
    dim = len(a)
    result = copy.deepcopy(a)
    for j in range(dim):
        result[j][i] = b[j]
    return result


if __name__ == "__main__":
    A = [[1,1,1],[0,2,-4],[3,2,-6]]
    B = [0,6,8]

    A = [[1,-2,1],[0,2,-8],[-4,5,9]]
    B = [0,8,-9]

    #A = [[1,2,2,3],[0,-2,3,1],[0,2,-1,2],[1,4,2,4]]
    #B = [6,9,10,-2]

    result = []
    c = laplace_expansion(A)
    #print(c)
    if c == 0:print("没有解")
    else:
        for i in range(len(A)):
            m = replace(i,A,B)
            print(m)
            result.append(laplace_expansion(m)/c)
            #print(result)
        print(result)

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