- •Глава 1. Матрицы.
- •§ 1. Действия над матрицами.
- •§ 2. Определители.
- •§ 3. Обратная матрица.
- •§ 4. Ранг матрицы.
- •§ 5. Элементы векторной алгебры.
- •Глава 2. Системы линейных уравнений.
- •§ 1. Введение, основные методы решения.
- •2) Метод Крамера.
- •3) Метод Гаусса.
- •1) Матричный метод.
- •§ 2. Неоднородные системы с произвольной матрицей.
- •§ 3. Системы линейных однородных уравнений.
- •Глава 3. Линейные операторы.
- •§ 1. Линейный оператор и его матрица
- •§ 2. Собственные векторы.
- •§ 3. Квадратичные формы.
- •Глава 4. Аналитическая геометрия.
- •§1. Прямая на плоскости.
- •§2. Плоскость в пространстве
- •§3. Прямая в пространстве.
- •§4. Кривые и поверхности.
§ 2. Неоднородные системы с произвольной матрицей.
В общем случае, основная матрица системы
не квадратная, а прямоугольная. При этом
базисный минор порядка
,
где
.
Возможно, что ранг даже и строго меньше,
.
Сначала нужно упростить расширенную матрицу системы методом Гаусса и обвести базисный минор.
Если
(ранг меньше числа неизвестных) то в
процессе преобразований методом Гаусса
получатся
строк, состоящих из нулей. Уравнения,
соответствующие им, в системе уравнений
не несут никакой информации:
.
Такие уравнения просто вычёркиваются.
Но также возможно, что
- ранг меньше числа неизвестных (то есть
базисный минор не заполняет всю матрицу
до правого края). Столбцы, не являющиеся
базисными, переносят вправо. В системе
это означает, что
переменных нужно перенести вправо в
каждом уравнении (они называются
свободными переменными), а
базисных переменных оставить слева.
Фактически, при этих действиях мы
стремимся к тому, чтобы слева получить
именно квадратную матрицу (порядка
),
причём она уже будет приведена к
треугольному виду, и можно будет выражать
неизвестные
поочерёдно. Но в отличие от определённых
систем, справа в это время не просто
константы, а блоки, состоящие из констант
и свободных неизвестных.
Таким образом, первые переменных в ответе будут не конкретными числами, а функциями от последних переменных. Совокупность таких выражений называется ОБЩИМ РЕШЕНИЕМ.
Если присвоить какие-либо значения свободным переменным и вычислить базисных, то получим тогда уже конкретный набор из n чисел, это называется ЧАСТНЫМ РЕШЕНИЕМ. Частных решений может быть бесконечно много, потому что присваивать свободным неизвестным можно любые действительные значения.
Общее и частное решение.
Пример.
Решить систему уравнений
.
Запишем расширенную матрицу и преобразуем её методом Гаусса:
.
Из 2-й строки отняли 1-ю, из 3-й удвоенную 1-ю. Замечаем, что 2 и 3 строка одинаковы, вычитаем из 3-й 2-ю, и 3-я строка получилась состоящей из 0. Это уравнение 0 = 0 , очевидно, его можно вычеркнуть.
Базисный минор 2 порядка можно найти в левом верхнем углу.
Здесь m = 3, n = 4, r = 2.
Обратите внимание. Типичной и характерной ошибкой является то, что вычёркивают обе пропорциональных строки, а не одну. Но если провести алгоритм Гаусса до конца, то видно, что одна из них сотаётся и несёт содержательную информацию, а её копия лишняя, она и обратилась в 0. Не нужно торопиться и вычёркивать все пропорциональные строки, ведь хотя бы одна из них не лишняя!
Развернём две оставшихся строки снова в систему уравнений:
Здесь перенесём вправо, именно 3-я переменная - свободная, так как баисный минор обвели в левом углу.
* Впрочем, это не единственный вариант: базисный минор можно составить из фрагментов 1 и 3 столбца, тогда была бы свободная. Итак, перенесём :
Основная матрица системы фактически
стала квадратной, 2 порядка, т.е. множество
коэффициентов при базисных переменных
образует такую квадратную матрицу:
.
Просто справа при этом не только константы, а составные выражения из констант и каких-то параметров.
Видно, что
уже и так выражена,
.
Подставим это выражение в 1 уравнение,
чтобы выразить отдельно
через
.
,
в итоге
.
Как видно, свободные переменные где-то
могут и сократиться полностью, то есть
какие-то базисные переменные выражаются
просто через константу. Но в других
примерах могут и все базисные зависеть
от свободных переменных.
Итак,
- это общее решение. В нём есть один
свободный параметр
.
Его можно записать также и в виде такого
вектора:
.
Если задавать любое
,
будет получать тройки чисел, которые
служат частными решениями.
Например, при = 0 получим (1,2,0). А при = 1 получим (1,1,1).
При
= 2 получим (1,0,2), также можно задавать
дробные значения
,
например, частным решением является
также и
.
Частных решений бесконечно много.
* Свободных неизвестных . Как правило, это последние, но не факт: зависит от строения системы. Если, например, 2-й столбец кратен 1-у, то базисный минор не удастся выбрать в левом верхнем углу, а только с разрывом через второй столбец, тогда 2-й столбец не будет базисным, и - свободная пременная.
Теорема (о наложении решений).
Если даны 2 системы уравнений с одной и
той же основной матрицей, отличающиеся
лишь правой частью,
- решение системы с правой частью
,
а вектор
- решение соответствующей системы с
правой частью
,
тогда
является решением третьей системы, где
правая часть
.
Доказательство. Дано
,
,
тогда
.
Пример.
и
- две системы с одной той же основной
матрицей. Решение первой (1,1), для второй
(1,2).
Если образуем третью новую систему, в которой в правой части поставим сумму,
сумма тех двух решений будет для неё
решением: (2,3).
