定义一个线性方程组如下:
{
2
x
−
y
=
0
−
x
+
2
y
=
3
\left\{
我们用矩阵形式表达可以得到:
[
2
−
1
−
1
2
]
[
x
y
]
=
[
0
3
]
\left[ {
因此我们的的线性方程组可以写成 A X = b A\textbf X=b AX=b
下面我们再来观察这两个式子的行图像:

下面我们再来看列图像:
我们可以将式子写成
x
[
2
−
1
]
+
y
[
−
1
2
]
=
[
0
3
]
x\left[ {
因此我们的目的就变成了寻找正确的线性组合,使得向量
[
2
−
1
]
\left[ {
我们对两个系数向量作图可得:

前面我们已经求解
x
=
1
,
y
=
2
x=1,y=2
x=1,y=2,因此我们不妨画出
[
2
−
1
]
+
y
[
−
1
2
]
\left[ {

正好得到我们的向量
[
0
:
3
]
\left[ {
其意义就是线性空间中用适当的线性组合用两个任意不平行的向量表示任意其他向量
如果我们选择任意的 x x x和 y y y就能得到任意的 b b b,其可能结果将会充满整个向量空间
同时我们可以将上述两种理解方式扩展到高维
现在我们考虑一个问题,我们对于任意的
b
b
b,是否都能取得适当的
X
\textbf X
X使得
A
X
=
b
A\textbf X=b
AX=b?
或者说列的线性组合是否能覆盖整个
n
n
n维空间?
前面有提到 A X = b A\textbf X=b AX=b,这是一个矩阵乘向量的问题,那么他该如何进行计算呢?
假设我们要进行如下计算:
[
2
5
1
3
]
[
1
2
]
\left[ {
那么我们将有两种计算方法:
按列计算:
[
2
5
1
3
]
[
1
2
]
=
1
[
2
1
]
+
2
[
5
3
]
=
[
12
7
]
\left[ {
按行计算:
[
2
5
1
3
]
[
1
2
]
=
[
2
×
1
+
5
×
2
1
×
1
+
3
×
2
]
=
[
12
7
]
\left[ {