import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
dg = nx.DiGraph()
dg.add_edges_from([(1,2), (2,3), (1,3), (1,4), (3,4)])
edge_labels = {(1, 2): 1, (1, 3): 3, (1, 4): 4, (2, 3): 2, (3, 4): 5}
pos = nx.spring_layout(dg)
nx.draw_networkx_edge_labels(dg,pos,edge_labels=edge_labels, font_size=16)
nx.draw_networkx_labels(dg, pos, font_size=20, font_color='w')
nx.draw(dg, pos, node_size=1500, node_color="gray")
该图由4个节点与5条边组成，
我们可以建立$5 \times 4$矩阵 $ A= \begin{bmatrix} -1 & 1 & 0 & 0 \ 0 & -1 & 1 & 0 \ -1 & 0 & 1 & 0 \ -1 & 0 & 0 & 1 \ 0 & 0 & -1 & 1 \ \end{bmatrix} $
观察前三行，易看出这三个行向量线性相关，也就是这三个向量可以形成回路（loop）。
现在，解$Ax=0$： $ Ax= \begin{bmatrix} -1 & 1 & 0 & 0 \ 0 & -1 & 1 & 0 \ -1 & 0 & 1 & 0 \ -1 & 0 & 0 & 1 \ 0 & 0 & -1 & 1 \ \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_1\x_2\x_3\x_4\ \end{bmatrix} $。
展开得到： $\begin{bmatrix}x_2-x_1 \x_3-x_2 \x_3-x_1 \x_4-x_1 \x_4-x_3 \ \end{bmatrix}=\begin{bmatrix}0\0\0\0\0\ \end{bmatrix}$
引入矩阵的实际意义：将$x=\begin{bmatrix}x_1 & x_2 & x_3 & x_4\end{bmatrix}$设为各节点电势（Potential at the Nodes）。
则式子中的诸如$x_2-x_1$的元素，可以看做该边上的电势差（Potential Differences）。
容易看出其中一个解$x=\begin{bmatrix}1\1\1\1\end{bmatrix}$，即等电势情况，此时电势差为$0$。
化简$A$易得$rank(A)=3$，所以其零空间维数应为$n-r=4-3=1$，即$\begin{bmatrix}1\1\1\1\end{bmatrix}$就是其零空间的一组基。
其零空间的物理意义为，当电位相等时，不存在电势差，图中无电流。
当我们把图中节点$4$接地后，节点$4$上的电势为$0$，此时的 $ A= \begin{bmatrix} -1 & 1 & 0 \ 0 & -1 & 1 \ -1 & 0 & 1 \ -1 & 0 & 0 \ 0 & 0 & -1 \ \end{bmatrix} $，各列线性无关，$rank(A)=3$。
现在看看$A^Ty=0$（这是应用数学里最常用的式子）：
$A^Ty=0=\begin{bmatrix}-1 & 0 & -1 & -1 & 0 \1 & -1 & 0 & 0 & 0 \0 & 1 & 1 & 0 & -1 \0 & 0 & 0 & 1 & 1 \ \end{bmatrix}\begin{bmatrix}y_1\y_2\y_3\y_4\y_5\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}0\0\0\0\end{bmatrix}$，对于转置矩阵有$dim N(A^T)=m-r=5-3=2$。
接着说上文提到的的电势差，矩阵$C$将电势差与电流联系起来，电流与电势差的关系服从欧姆定律：边上的电流值是电势差的倍数，这个倍数就是边的电导（conductance）即电阻（resistance）的倒数。
$ 电势差 \xrightarrow[欧姆定律]{矩阵C} 各边上的电流y_1, y_2, y_3, y_4, y_5 $，而$A^Ty=0$的另一个名字叫做“基尔霍夫电流定律”（Kirchoff's Law, 简称KCL）。
再把图拿下来观察：
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
dg = nx.DiGraph()
dg.add_edges_from([(1,2), (2,3), (1,3), (1,4), (3,4)])
edge_labels = {(1, 2): 1, (1, 3): 3, (1, 4): 4, (2, 3): 2, (3, 4): 5}
pos = nx.spring_layout(dg)
nx.draw_networkx_edge_labels(dg,pos,edge_labels=edge_labels, font_size=16)
nx.draw_networkx_labels(dg, pos, font_size=20, font_color='w')
nx.draw(dg, pos, node_size=1500, node_color="gray")
将$A^Ty=0$中的方程列出来： $ \left{ \begin{aligned} y_1 + y_3 + y_4 &= 0 \ y_1 - y_2 &= 0 \ y_2 + y_3 - y_5 &= 0 \ y_4 - y_5 &= 0 \ \end{aligned} \right. $
对比看$A^Ty=0$的第一个方程，$-y_1-y_3-y_4=0$，可以看出这个方程是关于节点$1$上的电流的，方程指出节点$1$上的电流和为零，基尔霍夫定律是一个平衡方程、守恒定律，它说明了流入等于流出，电荷不会在节点上累积。
对于$A^T$，有上文得出其零空间的维数是$2$，则零空间的基应该有两个向量。
- 现在假设$y_1=1$，也就是令$1$安培的电流在边$1$上流动；
- 由图看出$y_2$也应该为$1$；
- 再令$y_3=-1$，也就是让$1$安培的电流流回节点$1$；
- 令$y_4=y_5=0$；
得到一个符合KCL的向量$\begin{bmatrix}1\1\-1\0\0\end{bmatrix}$，代回方程组发现此向量即为一个解，这个解发生在节点$1,2,3$组成的回路中，该解即为零空间的一个基。
根据上一个基的经验，可以利用$1,3,4$组成的节点求另一个基：
- 令$y_1=y_2=0$；
- 令$y_3=1$；
- 由图得$y_5=1$；
- 令$y_4=-1$；
得到令一个符合KCL的向量$\begin{bmatrix}0\0\1\-1\1\end{bmatrix}$，代回方程可知此为另一个解。
则$N(A^T)$的一组基为$\begin{bmatrix}1\1\-1\0\0\end{bmatrix}\quad\begin{bmatrix}0\0\1\-1\1\end{bmatrix}$。
看图，利用节点$1,2,3,4$组成的大回路（即边$1,2,5,4$）：
- 令$y_3=0$；
- 令$y_1=1$；
- 则由图得$y_2=1, y_5=1, y_4=-1$；
得到符合KCL的向量$\begin{bmatrix}1\1\0\-1\1\end{bmatrix}$，易看出此向量为求得的两个基之和。
接下来观察$A$的行空间，即$A^T$的列空间，方便起见我们直接计算 $ A^T= \begin{bmatrix} -1 & 0 & -1 & -1 & 0 \ 1 & -1 & 0 & 0 & 0 \ 0 & 1 & 1 & 0 & -1 \ 0 & 0 & 0 & 1 & 1 \ \end{bmatrix} $ 的列空间。
易从基的第一个向量看出前三列$A^T$的线性相关，则$A^T$的主列为第$1,2,4$列，对应在图中就是边$1,2,4$，可以发现这三条边没有组成回路，则在这里可以说线性无关等价于没有回路。由$4$个节点与$3$条边组成的图没有回路，就表明$A^T$的对应列向量线性无关，也就是节点数减一（$rank=nodes-1$）条边线性无关。另外，没有回路的图也叫作树（Tree）。
再看左零空间的维数公式：$dim N(A^T)=m-r$，左零空间的维数就是相互无关的回路的数量，于是得到$loops=edges-(nodes-1)$，整理得：
此等式对任何图均有效，任何图都有此拓扑性质，这就是著名的欧拉公式（Euler's Formula）。$零维（节点）-一维（边）+二维（回路）=1$便于记忆。
总结：
- 将电势记为$e$，则在引入电势的第一步中，有$e=Ax$；
- 电势差导致电流产生，$y=Ce$；
- 电流满足基尔霍夫定律方程，$A^Ty=0$；
这些是在无电源情况下的方程。
电源可以通过：在边上加电池（电压源），或在节点上加外部电流 两种方式接入。
如果在边上加电池，会体现在$e=Ax$中；如果在节点上加电流，会体现在$A^Ty=f$中，$f$向量就是外部电流。
将以上三个等式连起来得到$A^TCAx=f$。另外，最后一个方程是一个平衡方程，还需要注意的是，方程仅描述平衡状态，方程并不考虑时间。最后，$A^TA$是一个对称矩阵。