齐次方程的基础解系为什么等于n减秩

### 回答1：
对于齐次线性方程组 $Ax = 0$，如果 $A$ 是一个 $m \times n$ 的矩阵，那么我们可以定义一个新的矩阵 $B$，它是 $A$ 的增广矩阵，即 $B=[A|0]$。

我们将 $B$ 进行行变换，使得它的行阶梯形式为：

$$\left[\begin{matrix} I_r & F \\ 0 & 0 \end{matrix}\right]$$

其中 $r$ 是 $B$ 的秩，$I_r$ 是 $r$ 阶单位矩阵，$F$ 是 $r \times (n-r)$ 的矩阵。注意到这里的 $I_r$ 是 $r$ 阶，而不是 $n$ 阶。

我们可以将基础解系写成以下形式：

$$\begin{cases} x_1 = -F_1 x_{r+1} - F_2 x_{r+2} - \cdots - F_{n-r} x_n \\ x_2 = x_{r+1} \\ x_3 = x_{r+2} \\ \vdots \\ x_r = x_{n-1} \end{cases}$$

其中 $F_i$ 是 $F$ 的第 $i$ 列。这个基础解系的维数是 $n-r$，等于 $B$ 的列数减去 $B$ 的秩。

由于 $B$ 的秩等于 $A$ 的秩，所以基础解系的维数也等于 $n-r$，即等于 $A$ 的列数减去 $A$ 的秩。因此，我们得到了结论：齐次线性方程组 $Ax=0$ 的基础解系的维数等于 $n$ 减去 $A$ 的秩。

### 回答2：
齐次方程是指形如Ax=0的线性方程组，其中A是一个m行n列的矩阵。矩阵A的秩是指A的列向量组的极大线性无关组中的向量个数，用r(A)表示。

解齐次方程可以通过高斯消元法或者矩阵的特征值和特征向量来求解。如果矩阵A的秩为r，那么根据线性代数的基本定理，方程Ax=0的解的个数为n-r。

基础解系即为齐次方程的解中的极大线性无关组。假设齐次方程的解向量组为{v1, v2, ..., vn-r}，那么这个向量组是线性无关的并且满足方程Ax=0。另外，可以通过线性组合的方式表达出解空间中的其他解。由于矩阵A的秩为r，所以齐次方程的解空间的维数等于n-r。

根据线性代数的理论，线性无关的向量个数等于向量组的维数。所以，齐次方程的基础解系的向量个数等于n-r，即等于秩n减去矩阵A的秩。这就是为什么齐次方程的基础解系等于n减秩的原因。

总结起来，齐次方程的基础解系等于n减去矩阵A的秩，是因为基础解系是齐次方程的解中的极大线性无关组，而矩阵A的秩决定了解空间的维数和基础解系的向量个数。

### 回答3：
齐次方程的基础解系等于n减秩的原因是基于线性代数中的一些基本定理和概念。

首先，我们知道一个齐次线性方程组可以表示为AX=0的形式，其中A是一个m×n的矩阵，X是一个n维向量。方程组的解可以表示为X=Cx，其中Cx是A的某一个列向量的线性组合。当Cx=0时，这个解被称为齐次解。

我们知道，一个矩阵的秩是指矩阵的列向量中线性无关的列的最大数量。当一个矩阵的秩等于它的列数n时，该矩阵被称为满秩矩阵。反之，当一个矩阵的秩小于它的列数n时，该矩阵被称为非满秩矩阵。

根据线性代数的基本定理，对于一个非满秩矩阵A，方程组AX=0必然存在非零解。换句话说，存在非零解说明方程组有无穷多个解。而这些非零解可以表示为齐次解的线性组合。

那么，基础解系就是齐次解的一组线性无关的解向量。由于一个非满秩矩阵A的零空间的维数为n减去它的秩，所以基础解系的向量数量为n减去矩阵A的秩。

综上所述，齐次方程的基础解系等于n减去矩阵A的秩。这个结论是基于非满秩矩阵存在非零解、零空间维数与矩阵秩之间的关系得出的。