- •Лекция 3. Векторы. Системы линейных уравнений.
- •3.1 Векторы
- •3.1.1 Векторы на плоскости и в пространстве.
- •Собственные векторы и с обственные значения матрицы.
- •3.2 Система линейных уравнений.
- •3.2.1 Основные понятия и определения.
- •3.2.2 Системы n линейных уравнений с n переменными. Метод обратной матрицы и формулы Крамера.
- •Доказательство
- •3.2.3 Метод Гаусса
- •3.2.4. Система m линейных уравнений с n переменными.
- •Раздел II. Введение в математический анализ. Лекция 4. Функция. Основные определения.
- •4.1. Числовые множества. Абсолютная
- •4.2. Понятие функции. Основные свойства функций.
- •Способы задания функции.
- •4.3. Элементарные функции. Классификация функций. Преобразования графиков.
- •Основные элементарные функции.
- •Преобразование графиков.
- •4.4. Уравнение линии на плоскости. Различные
- •Линейная функция. Различные уравнения прямой.
3.2.4. Система m линейных уравнений с n переменными.
Ранее было установлено, что ранг матрицы равен максимальному числу ее линейно независимых строк, поэтому если строки расширенной матрицы (А│В), т.е. уравнения системы (3.2.1), линейно независимы, то ранг матрицы (А│В) равен числу ее уравнений, т.е. r = m, если уравнения линейно зависимы, то r < m.
Вопрос о разрешимости системы (3.2.1) в общем виде рассматривается в следующей теореме.
Теорема Кронекера-Капелли. Система линейных уравнений совместна тогда и только тогда, когда ранг матрицы системы равен рангу расширенной матрицы этой системы. r(A)= r(А│В). При этом:
1) если ранг матрицы совместной системы равен числу переменных, т.е. r = n, то система (3.2.1)имеет единственное решение.
2)если ранг матрицы совместной системы меньше числа переменных, т.е. r < n , то система (3.2.1) неопределенная и имеет бесконечное множество решений.
Результаты исследования системы (3.2.1) приведем в виде схемы
r<m
– уравнения
системы зависимые
r<n
– система
неопределенная (бесконечное множество
решений)
r(A)≠
r(А│В)-
система
несовместная
Система m
линейных уравнений с n
переменными
r
=
m
– уравнения
системы независимые
r(A)=
r(А│В)
– система
совместная
r=n
– система
определенная (единственное решение)
Пусть r<n. Тогда r переменных х1, х2, … хr называются основными или базисными, если определитель матрицы из коэффициентов при них (т.е. базисный минор) отличен от нуля. Остальные n- r называются неосновными, или свободными.
Придавая свободным переменным xr+1, xr+2, …, xn произвольные значения, из последнего уравнения системы (3.2.9) найдем значение переменной хr, из предпоследнего xr -1 и т.д. – остальные базисные переменные x1, x2, … , xr-2.
Решение системы (3.2.1) в котором все n-r свободных переменных равны нулю, называется базисным.
Так как каждому разбиению переменных на основные и неосновные соответствует одно базисное решение, а число способов разбиения не превосходит числа сочетаний, то и базисных решений имеется не более C rn. Таким образом, совместная система m линейных уравнений с n переменными (m<n) имеет бесконечное множество решений, среди которых базисных решений конечное число, не превосходящее Crn , где r≤m.
Приведенная схема не означает, что для решения системы (3.2.1) в общем случае необходимо вычислять отдельно, а затем сравнивать ранги матрицы системы А и расширенной матрицы (А/В). Достаточно сразу применить метод Гаусса.
Метод Гаусса по сравнению с другими методами (в частности, приведенными в параграфе) имеет следующие достоинства:
значительно менее трудоемкий;
позволяет однозначно установить, совместна система или нет, а в случае совместности найти ее решения (единственное или бесконечное множество);
дает возможность найти максимальное число линейно независимых уравнений (ранг матрицы системы).
Пример. Решить систему уравнений.
2
х1
– х2
+ х3
– х4
= 5
х1 + 2х2 – 2х3 + 3х4 = -6
3х1 + х2 – х3 + 2х4 = -1
Т
.к.
в данной системе число уравнений меньше
числа переменных (m=3,
n=4),
систему невозможно решать ни методом
обратной матрицы, ни по формулам Крамера.
Используем метод Гаусса. Выпишем
расширенную матрицу системы
2
-1 1 -1 5
(А/В) = 1 2 -2 3 -6
3 1 -1 2 -1
Для удобства поменяем местами 1-ю и 2-ю строки, и первое уравнение будем считать разрешающим с разрешающим элементом а11≠0. Матрица (А/В) перейдет в эквивалентную
1 2 -2 3 -6
2 -1 1 -1 5
3 1 -1 2 -1
1 шаг. Под разрешающим элементом записываем нули, а остальные элементы пересчитываем (например, по правилу прямоугольника). Получаем:
1 2 -2 3 -6
0 -5 5 -7 17
0 -5 5 -7 17
Две одинаковые строки в матрице означают, что в системе после преобразований получены 2 одинаковых уравнения. Следовательно, одно из одинаковых уравнений (одну из одинаковых строк) можно отбросить. Получена матрица
1 2 -2 3 -6
-5 5 -7 17
1 2
Минор = -5 ≠ 0. Следовательно, ранг А/ В = 2
-5
Больше шагов не требуется.
В системе две переменные являются базисными. Это могут быть переменные х1, х2. Тогда остальные переменные х3, х4 можно считать свободными, через которые можно выразить базисные переменные. Из последней матрицы следует:
х1
+ 2х2
– 2х3
+ 3х4
= -6
- 5х2 + 5х3 – 7х4 = 17
х2=
(5х3
– 7х4
- 17)
х1
= - 6 -
(5х3
– 7х4
- 17) + 2х3
– х4
= 9х4
+
Найдем базисное
решение, полагая, что свободные переменные
х3=х4=0.
Тогда х1
=
; х2
= -
.
Получено базисное
решение Χ =
(
).
Приняв за базисные переменные любую другую пару переменных, можно получить другие базисные решения. Число базисных решений
N
= C24
=
= 6.
